Comparative study of working conditions of Korea and Europe

(1)

2016, 27

(

1)

,

45–65

우리나라와 유럽의 근로환경조사 비교연구

김영선

¹

· 양완연

²

· 백재욱

³

1산업안전보건연구원 정책제도연구부 ·²가천대학교 응용통계학과 ·

3한국방송통신대학교 정보통계학과

접수 2015년 11월 5일, 수정 2015년 11월 23일, 게재확정 2016년 1월 13일

요 약

근래에 들어 기업 간 경쟁이 심화되고, 경제상황이 불안해지면서 근로시간의 단축은 물론 비정규 직이나 시간제 근로자의 양산, 새로운 탄력근무제나 교대제의 도입 등이 일어났고, 따라서 근로시장 은 급속한 변화를 겪고 있다. 이에 이 연구에서는 우선 탐색적 자료분석 방법을 이용하여 KWCS (Korean Working Conditions Survey)와 EWCS (European Working Conditions Survey) 데 이터로부터 근로환경의 측면에서 근로자의 사회·인구학적 특성이 어떤지 살펴보고자 한다. 이어서 KWCS와 EWCS의 데이터를 가지고 탐색적 자료분석 방법으로 주당 근로시간이 성별, 연령별, 종사 상 지위별, 직종별, 산업별로 얼마나 차이가 나는지 알아보고자 한다. 마지막으로 근로자들을 건강이 적어도 좋은 편에 속하는 사람들과 건강이 적어도 나쁜 편에 속하는 사람들로 나누어 두 그룹 간 주당 평균근로시간이 성별, 연령별, 종사상 지위별, 직종별, 산업별로 얼마나 차이가 나는지 표를 통해 먼저 살펴보고, 주당 평균근로시간을 반응변수로 보고 이에 영향을 미치는 요인들 (건강, 성, 연령, 종사상 지위 등)의 효과를 점검하는 단순회귀 및 다중회귀 분석을 실시하고자 한다.

주요용어: 건강상태, 이더블류씨에스, 주당 근로시간, 케이더블유씨에스, 탐색적 자료분석.

1. 서론

근래에산업이고도화되며 기업 간 경쟁이 심화되고, 경제성장이 예전과 같이 급속히 이루어지지 못하 면서 근로시간의 단축은 물론 비정규직이나 시간제 근로제의 양산, 새로운 탄력근무제나 교대제 등이 일 어났고, 따라서 근로시장은 급속한 변화를 겪고 있다. 특히 우리나라 근로자들은 다른 선진국에 비해 장 시간 근로를 해왔고, 이에 근로시간의 단축문제는 오랫동안 제기되어 왔다. IMF 경제위기 이후에는 일 자리 나누어고실업을 해소하는 방안으로 근로시간 단축이 논의되어오다가, 이후 경제가 호전되면서 노 동계에서는 근로자 삶의 질 향상이라는 또 다른 측면에서 법정근로시간의 단축을 요구해왔다.

우리나라의 경우 이십여 년 전부터 근로시간이 단축되어왔는데, 법정 근로시간의 단축이 노동시장 에 미치는 효과에 대해서는 이미 노동경제학 등의 분야에서 많은 연구가 진행되어왔다. Hunt (1999)는 독일의 경우 법정 근로시간 단축이 실제 근로시간은 감소시켰지만 시간당 임금을 상승시켜 결과적 으로 법정 근로시간 단축을 통한 일자리나누기 (work sharing) 효과는 거의 없다는 것을 밝혔다.

일본은 1987년부터 1997년에 걸쳐 법정 근로시간을 주당 평균 48시간에서 40시간으로 단축했는데,

1

(44429) 울산광역시 중구 종가로 400, 산업안전보건연구원 정책제도연구부, 연구위원.

2

(13120) 경기도 성남시 수정구 성남대로 1342, 가천대학교 응용통계학과, 교수.

3

교신저자: (03087) 서울특별시 종로구 대학로 86, 한국방송통신대학교 정보통계학과, 교수.

Email: jbaik@knou.ac.kr

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Kawaguchi 등 (2008)에 의하면 이런 정책은 실제 근로시간은 단축시켰지만 실질임금의 상승으로 고용 창출에 부정적 효과를 미친다고 결론을 내렸다.

국내의경우 Ahn과 Lee (2001)는 거시노동시장 모형을 기반으로 1985년부터 1989년까지의 월별 자 료를 분석한결과 그 동안 실제 근로시간은 감소하고 시간당 임금은 상승했지만 외국의 연구결과와 달 리 고용증가로 이어졌다고 한다. Kim (2008)은 1980 2007년 분기별 자료를 분석한 결과 법정 근로 시간 단축으로 실제 근로시간은 감소하였고, 고용증가는 단기적으로는 그 효과가 미미하지만 장기적으 로는 긍정적 효과가 있음을 제시했다. Kim 등 (2001)은 근로시간의 단축이 국민경제와 사회에 미치 는영향을 고용구조, 고용창출, 노동생산성, 인적자원관리, 국민생활의 측면에서 살펴보았다. Jung 등 (2012)은 장시간 근로 관행 및 제도개선정책이 고용에 미치는 영향에 대해 살펴보았다.

인간공학적 관측과 통계분석에 의하면 노동강도가 높으면 건강에 부작용이 일어나며, 나아가 작업조 직의 형태와 작업장에서의 건강은 서로 어느 정도 밀접한 관계가 있다고 한다 (Burchell 등, 2009). 예 를 들어, 아주 높은 노동강도는 반복적인 작업의 수행결과로 나타나기도 하며, 이런 작업을 많이 하다 보면 근로자의 건강은 나빠질 수 있다. 하지만 노동강도가 세다는 것이 모든 사람에게 나쁜 것은 아 니다. 사실 어떤 근로자는 센 노동강도를 고통으로 받아들이기보다 하나의 도전으로 받아들일 수 있다 (Hatzfeld, 2006). 따라서 어떤 사람은 높은 수준의 노동강도를 잘 견딜 수 있고, 높은 임금과 진급의 혜 택을 누릴 수 있으며 해고의 위험성을 줄일 수도 있는 것이다. 이와 같은 것은 힘든 일도 일의 성격과 근 로자에 따라서는 높은 직업적긴장감과 더불어 개인적 발전을 가져오게 할 수 있다는 Karasek의 이론과 일치한다 (Karasek과 Theorell, 1990).

근로자의 근로환경 문제는 작업환경측정이나‘5년마다 실시하는 전국 제조업체 작업환경실태조사’ 등 을통해 그 동안 파악해왔다. 하지만 이들 조사는 주로 근로자가 어떻게 기계적, 물리적, 화학적 위험요 인에 노출되었는지 파악하는것이었다. 근래에는 앞의 위험요인이외에 근골격계 부담요인, 사회·심리적 요인과 같은 작업관련 위험요인에 대한 관심이 증가하고 있고, 사회적 취약계층의 근로환경과 같이 고 용형태에 따른 근로환경의 차이, 남성과 여성 간 근로환경의 차이 등 특정 계층에 대한 근로환경에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 우리나라 근로환경조사 (Korean Working Conditions Survey; KWCS)는 유럽 근로환경조사 ( European Working Conditions Survey; EWCS)와 영국 노동력조사 (Labor Force Survey; LFS)를 벤치마킹하여 전국의 취업자를 대상으로 근로환경을 조사하여 직업 및 업종별 위험요 인에의 노출 정도 내지는고용형태별 위험요인에의 노출 정도를 파악하고자 산업안전보건연구원이 1차 (2006년), 2차 (2010년), 3차 (2011년), 4차 (2014년)에 걸쳐 실시해왔다. 설문항목들은 작업환경, 작 업특징, 작업조직, 작업시간, 조직의 의사소통, 사회·심리적 요인, 건강관련지표, 직업에 대한 만족도 및 인구학적 특징에 대한것이며, 각각의 항목에 대한 내용을 보다 심도 있게 파악하기 위해 여러 가지 질 문을 하고 있다.

Kim (2011)은 우리나라 2010년 제2차 KWCS에서 전국 표본 10,019명 중에서 근로자 7,114명 (71.0%)을 연구대상으로 근로시간 특성과 근로시간으로 인한 근로자의 건강문제, 사고경험, 사고 및 질 병으로 인한 결근경험, 근로시간으로 인한 가정생활 영향 등을 파악하였다. Jo와 Jo (2013, 2014)는 2013년에 업종에 따른 다양한 근로환경요인들을 파악하고 관련분야의 산업안전보건 정책을 판단할 수 있도록 KWCS 기초자료를 분석하여 사회요인을 고려한 지표들을 개발하였고, OECD의 압력-상태-반 응 모형을벤치마킹하여, 건강과 관련 있는 지표들에 대해 압력-상태 모형을 구축하였다. Kim과 Cho (2014)는 우리나라의 1, 2차 KWCS와 유럽의 4, 5차 EWCS 결과를 바탕으로 우리나라와 EU근로자의 사회·인구학적 특성과 노동의 질, 근로환경 내 위험요인 노출실태, 업무로 인한 건강문제 호소의 분포 등을 비교분석하였다.

탐색적 자료분석은 주어진 데이터를 통계모형에 곧바로 적합시키기 보다는 데이터를 있는 그대로 보 려고 하는 데 중점을 둔다. 탐색적 자료분석 방법도 여러 가지가 있는데, 예를 들어 Jang (2013)은 시계

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열 데이터에 대한 그래픽 탐색적 자료분석 방법의 하나인 재현그림을 사용하였고, Shin (2005)은 스팸 메일의 차단율을 높이기 위해 대응분석을 이용하였다. 본 연구에서는 box plot과 bar plot을 주로 이용 하여 주어진 데이터를 분석하고자 한다.

근로시간의 변화, 특히 단축은 기업측면에서 혁신적인 작업방법, 설비투자, 탄력근무제도나 교대제 등 의 도입 없이는기업에게 비용의 상승을 가져오며 근로자에게 노동강도의 증가로 나타날 수밖에 없다.

이로 인해 일부 취약계층은 근로조건이 더욱 나빠져 여러 가지 위험요인에 노출될 수 있으며, 근로자의 건강이나 복지 등에 문제가 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 우리나라의 1, 2, 3, 4차 KWCS 데이 터를 바탕으로 근로시간의 변화에 따른 근로환경의 변화를 파악하고자 한다. 구체적으로 다음 2절에서 는우리나라의 1, 2, 3, 4차 KWCS 데이터와 유럽의 5차 (2010년) EWCS 데이터를 가지고 탐색적 자료 분석방법을 통해 근로자의 사회·인구학적 특성이 어떤지 살펴본다. 3절에서는 주당 평균근로시간이 성 별, 연령별, 종사상 지위 (employment type)별, 직종별, 산업별로 어떻게 차이가 나는지 탐색적 자료분 석방법을 통해 살펴본다. 4절에서는 근로자들을 건강한 편에 속하는 사람들과 건강하지 않은 편에 속 한 사람들로 나누어각 그룹의 주당 근로시간이 성별, 연령별, 종사상 지위별, 직종별, 산업별로 얼마나 차이가 나는지 표를 통해 먼저 알아보고, 단순회귀분석 및 다중회귀분석을 통해 분석결과를 다시 한 번 점검한다.

2. KWCS와 EWCS 데이터에 대한 탐색적 자료분석

우리나라는 1989년에 주 48시간에서 44시간으로 단축하고, 이후 현재의 주당 평균 40시간에 이르기 까지 근로시간의 단축이 진행되어 왔다. 그런데 이와 같은 근로시간의 단축은 작게는 근로자 자신의 단 위 시간 당 노동강도/생산성, 근로조건, 위험노출 수준, 업무로 인한 건강 등에 영향을 미침은 물론 크 게는 여가활동의 변화에 영향을 미쳐 사회 전반에 큰 영향을 미치리라 기대된다. 이에 산업안전보건연 구원에서는 2006, 2010, 2011, 2014년에 걸쳐 우리나라 근로자에 대해 KWCS를 실시하여 근로자의 근 로환경과 건강 및 안전수준 등을 파악하고 있다. Lee와 MillwardBrownMediaResearch (2014)에서는 KWCS 원시자료 이용지침서에서 조사되는 변수들을 가구현황, 노동력구조, 노동 (근로)시간, 물리적 근로환경요인,‘작업속도, 작업특징’, ‘고육훈련, 성과평가’, ‘의사소통, 근로자 조직’, 폭력 및 차별, 일 과 관련된 건강문제, 근로환경만족도 등으로 구분하였는데, 다음에서는 지면 관계상 이들 중 근로시간과 관련된 극히 일부의변수들에 대해 탐색적 자료분석 방법을 활용하여 근로자의 사회·인구학적 특성을 파 악하고자 한다. 유럽의 데이터는 지면관계상 2010년 EWCS 데이터만을 대상으로 분석한다.

Figure 2.1 Education level specific weekly working hours (K2006, K2010, K2011, K2014 data)

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Figure 2.1에서는 우리나라의 경우 2006, 2010, 2011, 2014년의 경우 최종학력별 주당 평균근로시간 의 추이를보여준다. 이로부터 저학력의 경우 (특히 중졸까지) 세월이 흘러가면서 학력이 낮으면 주당 평균근로시간이 줄어든다는 것을 알 수 있다. 예를 들어 초등졸의 경우 2006, 2010, 2011, 2014년의 경 우 주당 평균근로시간이 각각 52.18시간 (중앙값 49시간), 48.22시간 (중앙값 48시간), 47.56시간 (중앙 값 48시간), 40.78시간 (중앙값 40시간)이다. 한편, 고학력의 경우 (예를 들어 대졸) 시간이 흘러도 주 당 평균근로시간에 큰 변화가 없다. 예를 들어 대졸자의 경우 2006, 2010, 2011, 2014년에 주당 평균 근로시간은 각각 45.14시간 (중앙값 44시간), 45.82시간 (중앙값 40시간), 46.76시간 (중앙값 45시간), 44.43시간 (중앙값 40시간)이다. 저학력의 경우 주당 평균근로시간이 낮은 이유는 근래에 학력이 꽤 높 아져서 저학력자가 일할 기회가 그 만큼 줄어들었기 때문인 것으로 파악된다. 참고로 Figure 2.1에서 상단 X축의 EF1은 KWCS에서 최종학력을 나타내는 변수명이고, 좌측 Y축의 Q18은 주당 근로시간을 나타내는변수명이다.

Figure 2.2에서는 연도별 주당 근로일수와 주당 근로시간의 추이를 보여준다. 이로부터 각각의 주당 근로일수 내에서 연도가 지나면서 주당 근로시간이 줄어든다는 것을 볼 수 있다. 특히 주당 7일 일하는 사람의경우 2006, 2010, 2011, 2014년에 각각 주당 평균적으로 71.78시간 (중앙값 70시간), 65.62시간 (70시간), 65.5시간 (70시간), 58.86시간 (중앙값 60시간) 일하는 것으로 나타난다. 이는 1주일에 7일 일하는 사람이더라도예전과 같이 일에 얽매여 있지 않거나 또는 주말에 (특히 일요일에) 일이 많지 않 다는것을 뜻할 수도 있다. 우리나라와 유럽을 비교하면, 1주일에 4일 이상 일하는 사람의 경우 유럽의 근로자보다는 우리나라의 근로자가 주당 평균근로시간이 훨씬 더 길다. 그 이유는 우리나라 근로자의 경우 아직도 초과근로시간이 길기 때문인 것으로 사료된다. 참고로 Figure 2.2에서 상단 X축의 Q20은 KWCS에서 주당 근로일수를 나타내며, 좌측 Y축은 주당 근로시간을 나타낸다.

Figure 2.2 Weekly working days and weekly working hours (E2010, K2006, K2010, K2011, K2014 data)

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연도별로 종사상 지위별 주당 평균근로일수가 얼마나 되는지 알기 위해서는 Figure 2.3을 보면 된다.

이로부터 자영업자는 우리나라나 유럽에서 모두 임금근로자보다 주당 근로일수가 더 많다는 것을 알 수 있다. 그 이유는 임금근로자보다는 자영업자가 책임지고 해야 할 일이 더 많다는 것을 반증하기 때문인 것으로 파악된다. 다음으로 우리나라의 경우 자영업자는 고용원이 있으나 없으나 연도에 상관없이 주당 6일 근무하는 사람이 많고, 임금근로자는 주당 5일에 가깝게 근무하는 사람이 많다. 구체적으로는 고용 원이 없는 우리나라 자영업자는 2006, 2010, 2011, 2014년에 주당 평균적으로 5.895일 (중앙값 6일), 5.994일 (중앙값 6일), 5.993일 (중앙값 6일), 5.931일 (중앙값 6일) 각각 일을 했으며, 임금근로자는 주당 평균 5.349일 (중앙값 5일), 5.304일 (중앙값 5일), 5.379일 (중앙값 5일), 5.172일 (중앙값 5일) 각각 일을 했다. 이와 같이 자영업자의 경우 연도가 지나도 주당 평균근로일수가 높다는 것은 우리나 라는 자영업자가 그 만큼 사업하기가 어려운 환경이라는 것을 나타내는 것일 수 있다. 주당 근로일수로 본 근로환경이 열악하기로는 무급가족종사도 예외일 수 없다. 참고로 Figure 2.3에서 상단 X축의 Q6는 KWCS에서 종사상 지위를 나타내고, 좌측 Y축의 Q20은 주당 근로일수를 나타낸다.

Figure 2.3 Employment type specific weekly working days (E2010, K2006, K2010, K2011, K2014 data)

연도별 그리고 최종학력별 주당 평균근로일수를 보기 위해서는 Figure 2.4를 보면 된다. 이로부터 중 졸, 고졸, 전문대졸자는 2006, 2010, 2011년이 지나면서 주당 근로일수가 증가하는 경향을 보인다. 하 지만 2014년이 되면서 주당 근로일수는 감소추세로 돌아선 것으로 보인다. 예를 들어 전문대졸자의 경 우 2006, 2010, 2011, 2014년에 주당 평균근로일수가 각각 5.43일 (중앙값 5일), 5.53일 (중앙값 6일), 5.67일 (중앙값 6일), 5.491일 (중앙값 5일)이다. 하지만 대졸자 이상의 학력자는 앞에서와 같은 패턴을 발견할 수가 없다. 대졸자 이상의 경우 특정한 패턴을 볼 수 없는 이유는 이들은 저학력자에 비해 주당 4일 이상 일하는 정규직장에 다닐 가능성이 많은데, 이런 정규직장의 경우 예전이나 지금이나 통상 주당 근로일수가 5일 정도로 정해져 있기 때문인 것으로 사료된다.

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Figure 2.4 Education level specific weekly working days (K2006, K2010, K2011, K2014 data)

Figure 2.5에서는 연도별 그리고 성별 주당 근로일수를 보여준다. 우선 남녀 모두 유럽 근로자보다는 우리나라 근로자의 주당 근로일수가 훨씬 더 많다. 또한 우리나라 남자의 경우 2005, 2010, 2011이 되 면서 주당 근로일수가 증가하는 경향을 보이다가 2014년에 들어서서 꺾인 것으로 보인다. 구체적으로 남자의경우 2006, 2010, 2011년이 되면서 주당 평균근로일수가 5.467일 (중앙값 6일), 5.565일 (중앙 값 6일), 5.607 (중앙값 6일)이 되어 증가하는 경향을 보이다가 2014년이 되면서 주당 평균근로일수가 5.462일 (중앙값 5일)로 줄어들었다. 여자의 경우에는 2006, 2010, 2011, 2014년이 되어도 특별한 경향 은보이지 않는다. 다만 2011년에 비해 2014년에는 주당 평균근로일수가 줄어들었다. 이로부터 우리나 라의경우 남녀 모두 주당 평균근로일수가 5.5일 정도로 안정화되는 양상을 보이고 있다.

Figure 2.5 Gender specific weekly working days

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2010, 2011, 2014년이 되면서 직장에서의 종사상 지위별로 부업시간이 어떻게 변하는지 보기 위해 서는 Figure 2.6을 참조하면 된다. 이로부터 상용근로자는 2010년에는 주당 평균부업시간이 낮았으나 2011년에 높아졌다가 2014년에 다시 낮아졌으며, 임시근로자는 2010년에는 높았으나 2011년과 2014년 이 되면서 낮아졌으며, 일용근로자의 경우에는 2010년에는 아주 낮았으나 2011년과 2014년에는 높아 졌다는 것을 알 수 있다. 상용근로자나 임시근로자의 경우 2014년의 부업시간이 예전 년도에 비해 낮 은 이유는 이들이 조직에 소속되어 전업으로 일을 하고 있기 때문인 것으로 사료되며, 일용근로자의 경 우 2010년에 비해 2011년과 2014년에 부업시간이 많은 이유는 이들이 특정한 조직에 소속되어 전업으 로 일을 하는것이 아니고 또한 근래에 살아가기가 힘들어 더욱 일을 많이 해야 하는 경제적 현실 때문 인것으로 사료된다. 참고로 Figure 2.6에서 상단 X축의 Q6A는 KWCS에서 직장에서의 종사상 지위 를 나타내는변수명이고, 좌측 Y축의 Q22는 주당 부업시간을 나타내는 변수명이다.

Figure 2.6 Employment type specific weekly sideline hours (K2010, K2011, K2014 data)

한편, 유럽에 비해 우리나라는 남녀 불문하고 Figure 2.7에서 보는 바와 같이 부업시간이 더 긴 것으 로보인다. 그리고 우리나라는 남녀 불문하고 약간의 변동성은 있지만 시간이 흐르면서 부업시간이 약 간은 길어지는 경향이 있다. 특히 여자의 경우 2008, 2010, 2011, 2014년이 되면서 주당 평균부업시간 이 11.26시간 (중앙값 10시간), 12.44시간 (중앙값 14시간), 13.91시간 (중앙값 10시간), 16.56시간 (중 앙값 13시간)으로 조금씩 증가하고 있다. 이와 같이 주당 평균부업시간이 커진다는 것은 그 만큼 우리 나라가계의 경제상황이 좋지 않다는 것을 의미한다. 특히 여자의 부업시간이 많다는 것은 남자 혼자 가 계의 지출을 담당하기에는 버거워지고 있는 경제적 현실을 반영하고 있는 것이라고 할 수 있다.

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Figure 2.7 Gender specific sideline hours (E2010, K2006, K2010, K2011, K2014 data)

3. 주당 근로시간

고용노동부에 의하면 근로시간은 근로자가 사용자의 지휘·감독 아래 근로계약상의 근로를 제공하는 시간으로 작업개시로부터 종료까지의 시간에서 휴게시간을 제외한 시간, 즉 실 근로시간을 의미한다.

그러나 근로시간은 실제로 사용자가 그 시간에 근로자의 노동력을 경제적 목적을 위하여 사용하였느냐 여부는 문제되지 않는다. 왜냐하면 근로시간은 사용자의 지휘·감독 하에 있는 시간을 기준으로 하여 근 로자가 그의 노동력이 사용자의 처분 하에 둔 시간이면 근로시간이 되기 때문이다. 근로시간은 다음의 소정근로시간과 초과근로시간의 합으로 구성되어 있다.

• 소정근로시간: 법정근로시간이내에서 사업체에서 취업규칙이나 단체협약에서 정한 소정근로일에 근로자와 사용자간에 정한 근로시간 (휴게시간은 포함되지 않음)

• 초과근로시간: 연장근로시간, 휴일근로시간 등 소정근로시간 이외의 시간에 초과하여 근로한 시간 우리나라의 KWCS 데이터에서 변수 Q18은 소정근로시간과 초과근로시간을 포함한 주당 근로시간을 나타낸다. Table 3.1은 KWCS 1차 (2006년), 2차 (2010년), 3차 (2011년), 4차 (2014년) 및 EWCS 5차 (2010년)의 경우 성별, 연령별, 종사상 지위별, 산업별, 직종별 주당 평균근로시간을 나타낸다.

Figure 3.1에서는 2006년, 2010년, 2011년과 2014년 KWCS 데이터와 2010년 EWCS 데이터에 대해 상자그림을 그린것이다. 우리나라의 경우 2006년, 2010년, 2011년, 2014년이 되면서 평균적으로 주당 평균근로시간이 50.79시간 (중앙값 48시간), 48.96시간 (중앙값 48시간), 50.58시간 (중앙값 48시간), 46.34시간 (중앙값 45시간)으로 내려가는 경향을 보인다. 2011년의 경우 주당 평균근로시간이 50.58시 간으로 전년도인 2010년의 주당 평균근로시간인 48.96시간보다 큰데, 그 이유는 이들 간 차이가 랜덤변 동일 수도 있겠지만 그 보다 근본적으로 2011년 당시 데이터 수집에 비표본적인 문제가 있었던 것으로 판단된다. 하지만 본 연구에서는 당시의 문제점을 정확히 파악할 수 없으므로 이들 간의 차이를 랜덤변 동으로 취급한다. 한편, 유럽은 2010년에 평균적으로 주당 평균근로시간이 39.1시간 (중앙값 40시간) 으로우리나라의 주당 평균근로시간보다 훨씬 작음을 알 수 있다.

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Table 3.1 Weekly working hours

　 k2006 k2010 k2011 k2014 e2010

n median mean n median mean n median mean n median mean n median mean

Total 10038 48 50.79 10019 48 48.96 50032 48 50.58 49425 45 46.34 42480 40 39.1

Sex Male 6537 48 51.39 5419 48 50.47 28640 50 51.57 24937 48 48.01 21916 40 42.02

Female 3501 48 49.69 4600 45 47.19 21392 48 49.26 24488 42 44.64 20564 39 35.98

Age

60’s and above 598 50 52.56 1718 48 46.7 8102 48 47.74 10571 40 42.44 2799 38 34.05

50’s 1794 48 52.16 2077 48 51.74 10704 50 53.36 11793 48 49.88 9357 40 39.12

40’s 3221 48 51.26 2998 48 50.76 14341 50 51.81 13163 45 47.83 11456 40 39.88

30’s 3102 48 50.27 2188 48 48.41 11570 48 49.98 9230 44 46.4 10553 40 40.15

20’s 1290 48 48.49 917 45 44.57 4998 48 48.13 4308 40 42.94 7444 40 39.32

19 and below 33 40 38.55 121 26 32.09 317 35 34.35 360 25 30.04 693 30 28.3

DK/no opinion 0 NA NaN 0 NA NaN 0 NA NaN 0 NA NaN 178 40 37.54

Employment type

Self employed w/o employees 2234 60 58.76 2830 60 55.31 13674 60 55.67 13340 50 51.01 4753 45 45.21

Self employed w/ employees 732 54 56.25 599 56 56.5 3831 60 57.86 3185 56 55.12 2050 48 48.99

Employed 7072 45 47.71 6220 44 45.16 29711 48 47.28 30521 40 43.38 34588 40 38.08

Family business w/o pay 0 NA NaN 370 53 52.21 1829 60 55.74 2353 48 46.51 0 NA NaN

Other 0 NA NaN 0 NA NaN 987 40 41.65 24 40 37.92 1033 20 26.08

DK/no opinion 0 NA NaN 0 NA NaN 0 NA NaN 2 60 60 56 28 26.25

Occupation

Manager 328 45 49.03 353 48 49.52 928 45 48.83 401 40 44.43 3218 42 46.49

Specialist 1805 44 45.44 1436 40 43.09 6738 44 45.23 7182 40 42.24 6771 40 36.19

Officer worker 1312 44 46.47 1233 40 43.5 6739 40 44.67 7161 40 42.55 5825 40 38.32

Service worker 1031 58 57.94 1192 60 55.25 6439 60 57.67 6585 55 52 3741 40 36.87

Sales worker 1285 54 57.87 1708 54 56.14 9613 60 57.03 8462 50 52.62 8463 40 38.22

Agriculturist/Fisher 496 50 50.95 954 42 45.23 4649 42 43.47 5405 40 39.62 1639 48 46.75

Skill man 1281 48 50.45 926 50 51.85 4671 50 52.93 3987 48 49.92 5100 40 41.5

Machine operator/Assembler 1422 50 52.74 796 50 51.44 4949 50 53.59 4874 48 49.76 3122 40 42.76

Simple laborer 1014 48 48.14 1394 45 44.76 5231 46 46.3 5266 40 41.14 4247 38 34.35

Soldier 64 40 46.91 27 48 48.22 75 40 44.01 102 40 43.86 182 40 41.74

Industry

Agriculture/Forestry/Fishing 494 50 50.91 985 42 44.67 4700 42 43.39 5436 40 39.46 2219 42 45.14

Mining 14 52 52.07 10 40 43.5 27 40 43.19 14 40 46.71 236 40 42.74

Manufacturing 2278 48 50.23 1293 48 48.12 7299 48 49.71 7509 45 46.33 5912 40 40.95

Electric/Gas/Waterwork 102 40 44.37 47 40 45.32 226 40 42.65 136 40 42.57 465 40 39.95

Waste/Environmental restoration 0 NA NaN 24 44 42.42 75 48 48.85 76 40 43 243 40 38.96

Construction 815 48 47.49 696 48 48.08 2602 48 48.61 2826 45 45.81 2846 40 42.19

Wholesale/Retail sale 1371 56 58.59 1853 55 56.04 10473 56 56.32 9177 50 51.88 6767 40 40.7

Transportation 524 50 53.97 402 50 52.06 2014 50 53.24 1780 48 50.22 2102 40 42.27

Lodging/Eatery 648 66 63.06 931 60 56.57 4914 60 58.9 4771 56 52.98 2077 40 41.47

Publisher/Image information 123 42 46.57 181 40 43.98 819 40 45.14 687 40 43.52 947 40 40.26

Banking/Insurance 420 40 42.76 373 40 43.47 1685 40 43.63 1628 40 42.45 1229 40 39.05

Real Estate/Lease 186 48 50.59 255 48 49.84 1375 48 51.94 1451 48 50.65 335 40 38

Science technology 0 NA NaN 214 40 44.57 1007 40 45.78 986 40 43.08 1428 40 39.06

Business facility/support 676 44 45.97 328 45 47.42 1436 48 48.5 1770 40 45.28 1469 40 36.64

Administration/Defence/Social security 498 40 44.49 428 40 37.09 1537 40 39.32 1872 40 33.8 2883 40 38.38

Education services 773 43 42.51 710 40 38.36 3294 40 40.7 2801 40 36.31 3778 35 32.84

Health/Social welfare 301 48 48.64 336 40 41.3 1870 45 44.3 2384 40 40.68 4132 38 35.84

Arts/Sports/Leisure 167 48 52.1 155 40 44.28 668 50 53.19 505 44 46.24 736 38 34.07

Association/Repair 574 54 55.3 757 60 56.14 3869 60 57.02 3366 60 53.7 1548 40 36.66

Self production & consumption 71 30 34.9 41 35 37.15 141 40 37.52 244 40 37.43 573 30 28.45

International and foreign institution 3 40 40 0 NA NaN 1 38 38 6 40 41.33 71 38 37.58

Figure 3.1 Weekly working hours (E2010, K2006, K2010, K2011, K2014 data)

(10)

Figure 3.2는 2006, 2010, 2011, 2014년으로 가면서 남녀 주당 근로시간에 어떤 경향이 있는지 보 여준다. 이로부터 시간이 흐를수록 주당 평균근로시간이 평균적으로 내려가는 경향이 보이며, 이런 경 향은 남자보다는 여자가 더욱 두드러진다는 것을 알 수 있다. 이와 같은 경향으로 인해 근로자가 경제 적 손실을 입지 않는다면 근로자의 삶은 더욱 윤택해질 것이다. 하지만 이를 입증하기 위해서는 짧아 진 근로시간으로 인해 경제적 손실을 입었는지 검증할 필요가 있다. 한편, 유럽의 경우 2010년인데도 2014년의 우리나라의 근로시간보다 더 짧음을 알 수 있다. 유럽의 경우 2010년에 남자는 주당 평균적으 로 42.01시간 (중앙값 40시간) 일하고, 여자는 35.98시간 (중앙값 39시간) 일한 반면 우리나라의 경우 2014년에 남자는 48.01시간 (중앙값 48시간) 일하고, 여자는 44.64시간 (중앙값 42시간) 일했다.

Figure 3.2 Gender specific weekly working hours (E2010, K2006, K2010, K2011, K2014 data)

Figure 3.3은 우리나라가 2006, 2010, 2011, 2014년으로 시간이 흘러가면서 연령별 주당 근로시간에 어떤 경향이 나타나는가를 보여준다. 이로부터 시간이 흐를수록 주당 근로시간이 조금은 내려가는 경향 이보이며 (하지만 2010년에서 2011년 사이는 그런 경향이 보이지 않음), 이런 경향은 높은 연령층보다 는 낮은 연령층에서 조금 더 잘 나타남을 알 수 있다. 예를 들어 50대의 경우 2006, 2010, 2011, 2014년 에 주당 평균근로시간이 52.16시간 (중앙값 48시간), 51.74시간 (중앙값 48시간), 53.36시간 (중앙값 50시간), 49.88시간 (중앙값 48시간)인 반면, 30대의 경우 50.27시간 (중앙값 48시간), 48.41시간 (중앙 값 48시간), 49.98시간 (중앙값 48시간), 46.4시간 (중앙값 44시간)이다. 이는 근래 젊은 연령층의 사람 은 높은 연령층의 사람에 비하여 자기가 속한 조직에서 맡은 바 임무시간을 채우면 연장근무를 하지 않 고 퇴근하는 풍속도를 보여주고 있는 것이라 할 수 있다. 한편, 유럽은 2010년에 50대의 주당 평균근로 시간이 39.12시간 (중앙값 40시간)이고, 30대의 주당 평균근로시간이 40.1시간 (중앙값 40시간)으로 우 리나라의 50대와 30대의 주당 평균근로시간보다 훨씬 더 적다.

(11)

Figure 3.3 Age specific weekly working hours (K2006, K2010, K2011, K2014, E2010 data)

Figure 3.4에서는 종사상 지위별로 한국의 주당 근로시간이 2006년, 2010년, 2011년, 2014년의 시간 이 흐르면서 어떻게 변하는지 보여주고, 유럽의 경우 2010년도에 주당 근로시간이 얼마나 되는지를 보 여준다. 일반적으로 자영업자이든 임금근로자이든 우리나라가 유럽보다 주당 근로시간이 더 길다는 것 을 알 수 있으며, 임금근로자보다 자영업자가 특히 유럽보다 한국이 주당 근로시간이 더 길다는 것을 알 수 있다. 이로부터 우리나라의 자영업자가 유럽의 자영업자에 비해 근로시간 면에서 근로환경이 좋 지 않다는것을 알 수 있다. 한편, 우리나라 임금근로자의 경우 2006년, 2010년, 2011년, 2014년에 주 당 평균근로시간이 각각 47.71시간 (중앙값 45시간), 45.16시간 (중앙값 44시간), 47.28시간 (중앙값 48시간), 43.38시간 (중앙값 40시간)으로 2011년을 제외하고 주당 평균근로시간이 줄어드는 경향을 보 이고 있다. 한편, 유럽은 2010년에 임금근로자의 주당 평균근로시간이 38.08시간 (중앙값 40시간)으로 2014년 우리나라의 주당 평균근로시간인 43.38시간 (중앙값 40시간)보다도 더 작다. 이로부터 임금근 로자도우리나라가 유럽보다 더 많이 일을 한다는 것을 알 수 있다. 하지만 2014년에 주당 평균근로시 간이 43.38시간으로 유럽의 38.08시간보다는 아직도 높지만 그래도 예년에 비해 많이 낮아졌다는 것을 알 수 있다.

Figure 3.4 Employment type specific weekly working hours (E2010, K2006, K2010, K2011, K2014)

(12)

다음으로 직종별 주당 근로시간을 살펴보면 Figure 3.5에서와 같다 (직업별 (KQ4)이 아닌 직종 (JIK 2) 즉, 한국표준직업분류 기준 (기술공 및 준전문가 집단이 없음)임). 이로부터 직종 불문하고 우 리나라의 근로자가 유럽의 근로자보다 주당 근로시간이 더 길다는 것을 알 수 있다. 다음으로 우리나라 의경우 서비스종사자, 판매종사자, 기능종사자, 기계조작조립종사가 다른 직종에 비해 주당 근로시간이 더 많다는것을 알 수 있다. 또한 우리나라의 경우 2014년의 주당 근로시간은 예년도의 주당 근로시간 보다 더 낮다는 것을 알 수 있다. 한편, 주당 근로시간이 다른 직종에 비해 적은 전문가나 사무종사자는 2006, 2010, 2011, 2014년이 되면서 특별히 증가하거나 감소하는 경향을 보이지 않는다. 하지만 유럽에 비하면 아직도 그 수준이 높다.

Figure 3.5 Occupation specific weekly working hours (K2006, K2010, K2011, K2014, E2010 data)

4. 건강에의 영향

근로자가 여러 가지 위험요인에 노출되고 노동강도가 세지면 그 결과 건강에 이상이 오게 되어 있다.

KWCS 및 EWCS에는 근로환경이 건강에 미치는 영향을 파악하기 위해 설문지에 다음과 같은 것들을 파악하는 문항들이 들어있다.

①전반적인 건강상태 (KWCS에서 Q68 문항임)

② 특정 부위의 건강상의 문제 (KWCS에서 Q69 문항임)

③ 업무와 관련된 사고로 결근 또는 치료받은 적 있는가? (KWCS에서 Q73A 문항임)

④몸이 아픈데도 나와서 일을 한 적 있는가? (KWCS에서 Q74 문항임)

⑤ 근로환경에 만족하는가? (KWCS에서 Q76 문항임) 하지만본 연구에서는 지면 관계상 ①의 경우만 다룬다.

(13)

4.1. 전반적인 건강상태

우선 우리나라 2014년 데이터를 이용하여 전반적인 건강상태 (health status, Q68)를 정리해본 결과 Table 4.1에서와 같이 나온다. 이로부터 건강이 적어도 좋은 편 (매우 좋다 + 좋은 편이다)에 속하는 사람들은 전체의 66.5%이고, 건강이 적어도 나쁜 편 (매우 나쁘다 + 나쁜 편이다)에 속하는 사람들은 전체의 6%에 해당한다. 남녀별로 구분해보면, 여자들보다는 남자들이 약간 더 건강한 편이다. 구체적 으로 남자는건강이 적어도 좋은 편 (매우 좋다 + 좋은 편이다)에 속하는 사람들은 전체의 69.1%인 반 면, 여자는 건강이 적어도 좋은 편 (매우 좋다 + 좋은 편이다)에 속하는 사람들이 전체의 64%에 해당한 다. 한편, 20대와 같이 젊은 사람들은 건강이 적어도 좋은 편에 속하는 사람들이 86.6%인 반면 50대와 같이 좀 나이가 많은 사람들은 건강이 적어도 좋은 편에 속하는 사람들은 61.1%에 지나지 않는다. 종 사상 지위별로 고용원이 없는 자영업자는 53.3%만이, 그리고 임금근로자는 72.7%가 건강이 적어도 좋 은 편이라고 답변했다. 직업별로는 사무종사자, 전문가, 관리자 등 white collar에 속하는 사람들이 농 업, 기능원, 장치종사자, 단순노무종사자 등의 blue collar에 속하는 사람들보다 건강이 좋은 편에 속한 다. 산업별로는 전기·가스·증기 및 수도사업, 교육서비스업, 전문·과학 및 기술서비스업 등에 속하는 사 람들이 농업, 운수업, 사업시설 관리 및 사업지원 서비스업, 건설업 등에 속한 사람들보다 건강이 좋은 편에 속한다.

Table 4.1 Overall health status

Q68. How is your health in general? Would you say it is …

Total very good Good Fair Bad Very bad DK/no opinion Refusal count row N% row N% row N% row N% row N% row N% row N%

Total 50007 7.0% 59.5% 25.8% 5.5% 0.5% 0.4% 1.3%

Sex Male 24943 8.1% 61.0% 24.6% 4.4% 0.4% 0.3% 1.3%

Female 25064 5.9% 58.1% 27.1% 6.7% 0.6% 0.4% 1.4%

Age

19 and below 352 25.1% 64.3% 8.4% 0.6% 0.0% 0.0% 1.6%

20’s 4523 19.5% 67.1% 11.3% 0.9% 0.1% 0.2% 0.9%

30’s 9680 12.3% 69.1% 15.5% 1.3% 0.1% 0.3% 1.4%

40’s 13523 6.1% 67.5% 22.2% 2.5% 0.3% 0.3% 1.0%

50’s 12090 3.3% 58.1% 32.1% 4.5% 0.3% 0.4% 1.3%

60's and above 9838 1.2% 37.4% 40.4% 17.3% 1.4% 0.5% 1.8%

Are you mainly

…?

Self employed w/o employees 13120 3.1% 50.3% 33.2% 10.6% 0.9% 0.4% 1.5%

Self employed w/ employees 3565 6.0% 65.5% 24.8% 2.6% 0.2% 0.3% 0.7%

Employed 31230 9.0% 63.7% 22.2% 3.2% 0.3% 0.3% 1.3%

Family business w/o pay 2062 2.4% 45.0% 35.8% 14.0% 1.0% 0.7% 1.2%

Other 30 0.0% 59.4% 30.4% 5.0% 3.1% 2.2% 0.0%

Occupation:

Main category

Manager 416 10.6% 67.9% 18.5% 1.8% 0.4% 0.4% 0.4%

Specialist 7568 11.2% 69.5% 15.9% 1.6% 0.3% 0.3% 1.2%

Officer worker 7542 11.3% 71.8% 14.1% 1.3% 0.2% 0.3% 1.0%

Service worker 6767 5.5% 57.6% 30.3% 4.5% 0.3% 0.3% 1.5%

Sales worker 9206 7.7% 62.6% 25.0% 3.3% 0.2% 0.3% 0.9%

Agriculturist/Fisher 4475 1.5% 31.6% 37.9% 24.0% 2.0% 0.7% 2.3%

Skill man 4015 4.2% 59.9% 29.8% 3.7% 0.4% 0.6% 1.3%

Machine operator/Assembler 4698 4.9% 59.7% 28.9% 4.3% 0.2% 0.3% 1.7%

Simple laborer 5228 3.3% 47.3% 37.4% 9.6% 0.7% 0.3% 1.4%

Soldier 91 23.6% 62.9% 12.7% 0.7% 0.0% 0.0% 0.0%

Industry:

Maincategory

Agriculture/Forestry/Fishing 4490 1.3% 31.5% 38.1% 24.1% 2.0% 0.7% 2.3%

Mining 13 12.4% 67.2% 15.3% 5.0% 0.0% 0.0% 0.0%

Manufacturing 7563 7.6% 64.8% 22.7% 2.9% 0.2% 0.5% 1.2%

Electric/Gas/Waterwork 118 9.8% 75.3% 10.6% 3.0% 0.0% 0.0% 1.2%

Waste/Environmental restoration 72 13.7% 57.4% 24.3% 1.4% 0.0% 2.2% 0.9%

Construction 2815 6.5% 62.3% 25.6% 3.7% 0.3% 0.3% 1.3%

Wholesale/Retail sale 9985 8.1% 61.8% 24.4% 4.0% 0.4% 0.4% 1.0%

Transportation 1812 4.8% 57.4% 30.9% 4.8% 0.3% 0.1% 1.7%

Lodging/Eatery 4967 6.4% 58.0% 29.4% 4.3% 0.2% 0.3% 1.4%

Publisher/Image information 817 12.3% 61.2% 16.5% 1.9% 0.6% 0.3% 1.3%

Banking/Insurance 1788 9.7% 69.4% 18.4% 1.4% 0.1% 0.3% 0.8%

Real Estate/Lease 1604 5.1% 64.1% 26.1% 3.1% 0.2% 0.2% 1.1%

Science technology 1082 11.8% 70.5% 13.8% 1.3% 0.0% 0.6% 1.9%

Business facility/support 1844 4.7% 53.2% 33.6% 5.9% 0.7% 0.1% 1.9%

Administration/Defence/Social security 1676 8.2% 56.9% 25.7% 6.5% 0.8% 0.4% 1.5%

Education services 2809 11.6% 69.2% 16.3% 1.5% 0.4% 0.3% 0.7%

Health/Social welfare 2304 8.6% 65.7% 21.0% 3.4% 0.2% 0.1% 1.0%

Arts/Sports/Leisure 487 10.9% 60.4% 22.0% 4.4% 0.3% 0.5% 1.6%

Association/Repair 3501 4.2% 59.4% 29.8% 4.5% 0.3% 0.4% 1.4%

Self production & consumption 254 1.7% 50.5% 37.8% 8.1% 0.0% 3.0% 1.5%

International and foreign institution 7 0.0% 77.9% 22.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%

(14)

4.2. 주당 근로시간의 비율

여기에서는 건강이 적어도 좋은 편 (매우 좋다 + 좋은 편이다)에 속하는 그룹과 적어도 나쁜 편 (매 우 나쁘다 + 나쁜 편이다)에 속하는 두 개의 그룹으로 나누어 각 그룹의 주당 근로시간이 어떻게 되는지 보고자 한다. 이로부터 건강이 적어도 좋은 편과 적어도 나쁜 편에 속하는 사람들의 경우 성별, 연령별, 종사상 지위별, 산업별 및 직업별로 근로시간이 얼마나 긴지 알 수 있다. 우선 Table 4.2와 Table 4.3은 건강이 적어도 좋은 (good health) 편에 속하는 사람들과 적어도 나쁜 (bad health) 편에 속하는 사람 들의 주당 근로시간을 나타낸다. 참고로 2006년의 경우 본인 건강상태를 평가하는 항목이 없었으므로 표에서도 2006년에 대한 수치가 없다.

Table 4.2 Weekly working hours of those who are in good health and in very good health

good k2010 k2011 k2014 e2010

n median mean n median mean n median mean n median mean

Total 6644 48 48.55 33332 48 50.51 32487 45 46.41 32114 40 39.1

Sex Male 3678 48 49.85 19385 48 51.46 17142 45 47.73 16978 40 42.06

Female 2966 45 46.94 13947 48 49.18 15345 42 44.92 15136 39 35.79

Age

60’s and above 694 48 47.47 3434 50 49.94 4032 45 44.99 1620 38 33.77

50’s 1280 48 51.15 6666 50 53.07 7290 48 49.25 5870 40 39.08

40’s 2074 48 50.53 10176 48 51.37 9631 45 47.25 8453 40 39.79

30’s 1718 45 47.69 8779 48 49.53 7485 42 46.02 8782 40 40.17

20’s 766 42 44.17 3999 48 47.85 3725 40 42.39 6621 40 39.23

19 and below 112 25 32.04 278 32.5 33.6 324 25 29.95 628 28 28.03

DK/no opinion 0 NA NaN 0 NA NaN 0 NA NaN 140 40 37.61

Employment type

Self employed w/o employees 1501 60 56.31 7917 60 57.17 7031 54 52.9 3468 45 45.27

Self employed w/ employees 432 56 55.74 2738 60 57.44 2285 54 54.21 1633 48 49.16

Employed 4517 43 45.06 20996 45 47.03 22053 40 43.52 26324 40 38.01

Family business w/o pay 194 54 53.73 1026 60 56.93 1103 48 46.65 0 NA NaN

Other 0 NA NaN 655 40 42.45 14 40 39.07 655 20 25.79

DK/no opinion 0 NA NaN 0 NA NaN 1 70 70 34 37.5 30.35

Occupation

Manager 254 44.5 47.98 667 45 48.52 316 40 44.14 2605 43 46.23

Specialist 1110 40 42.91 5253 44 44.85 5780 40 41.99 5555 40 36.24

Officer worker 990 40 43.3 5136 40 44.19 5924 40 42.37 4698 40 38.28

Service worker 766 60 53.87 4223 60 57.16 4159 54 51.36 2958 40 36.89

Sales worker 1225 50 53.54 6753 58 56.12 5951 50 51.39 6474 40 38.2

Agriculturist/Fisher 342 48.5 47.88 1843 45 45.77 1825 40 41.03 1004 49 47.81

Skill man 614 50 52.47 3077 50 53.06 2596 48 49.99 3619 40 41.77

Machine operator/Assembler 488 50 50.96 3279 50 52.9 3181 48 48.9 2144 40 42.78

Simple laborer 835 47 46.3 3034 48 47.55 2667 40 43.66 2766 38 34.44

Soldier 20 46.5 45.05 67 40 43.19 88 40 43.95 159 40 41.88

Industry

Agriculture/Forestry/Fishing 348 48 47.54 1848 45.5 45.84 1825 40 40.83 1411 42 45.82

Mining 4 40 38.75 10 40 44.6 10 40 46.6 171 40 42.87

Manufacturing 865 45 47.46 5155 48 49.01 5459 43 45.72 4264 40 41.07

Electric/Gas/Waterwork 33 40 46.06 182 40 42.77 116 40 42.2 359 40 40.13

Waste/Environmental restoration 18 45 45.11 48 47 48.1 54 40 43.83 179 40 39.3

Construction 480 48 48.56 1716 48 48.74 1925 45 46.07 2113 40 42.12

Wholesale/Retail sale 1307 54 54.07 7254 56 55.89 6435 50 51.08 5284 40 40.78

Transportation 264 50 51.73 1322 50 52.31 1104 48 49.47 1528 40 41.98

Lodging/Eatery 611 60 54.44 3099 60 58.38 3070 54 51.52 1606 40 41

Publisher/Image information 136 40 43.46 631 40 44.62 548 40 42.62 800 40 40.71

Banking/Insurance 293 40 43.74 1241 40 43.17 1270 40 42.37 1030 40 39.05

Real Estate/Lease 189 48 50.22 1001 48 51.75 1005 48 50.98 246 40 38.33

Science technology 165 40 43.64 743 40 45.34 808 40 42.6 1153 40 39.34

Business facility/support 205 44 47.69 846 48 49.35 1025 40 45.74 1065 40 36.68

Administration/Defence/Social security 290 40 39.21 1052 40 40.65 1204 40 38.39 2212 40 38.5

Education services 557 40 38.32 2513 40 40.03 2254 40 35.98 2916 35 32.37

Health/Social welfare 243 40 41.45 1432 45 44.84 1747 40 41.71 3166 38 35.91

Arts/Sports/Leisure 122 40 43.81 494 50 52.6 353 40 44.79 602 38 33.89

Association/Repair 487 60 56.02 2665 60 56.65 2147 55 53.49 1207 40 37.22

Self production & consumption 27 35 36.15 79 40 37.52 123 40 36.61 372 30 30.65

International and foreign institution 0 NA NaN 1 38 38 5 40 41.6 62 38 37.5

(15)

Table 4.3 Weekly working hours of those who are in bad health and in very bad health

bad k2010 k2011 k2014 e2010

Total 733 48 47.76 2530 46.5 47.69 3245 40 42.1 1224 40 39.59

Sex Male 351 50 51.49 1135 48 49.74 1264 45.5 45.39 570 40 42.07

Female 382 42 44.34 1395 42 46.03 1981 40 40 654 40 37.43

Age

60’s and above 396 42 44.76 1372 40 43.8 2085 38 37.78 173 40 37.91

50’s 156 50 51.33 564 50 53.52 594 50 50.39 470 40 38.98

40’s 113 48 50.94 362 48 51.35 379 48 50.04 337 40 41.08

30’s 48 50 51.81 171 48 50.92 140 45 48.49 166 40 39.58

20’s 19 54 52.35 60 48 50.12 45 40 45.67 67 40 40.39

19 and below 1 40 40 1 75 75 2 43 43 6 50 48.67

DK/no opinion 0 NA NaN 0 NA NaN 0 NA NaN 5 40 33

Employment type

Self employed w/o employees 400 50 51.32 1280 49 50.18 1661 40 42.72 213 48 45.5

Self employed w/ employees 25 50 55.64 89 60 59.91 83 60 59.6 35 48 48.69

Employed 264 40 42.72 858 42 43.14 1120 40 39.24 898 40 38.76

Family business w/o pay 44 40 41.3 211 50 51.37 377 42 43.96 0 NA NaN

Other 0 NA NaN 92 30 35.24 3 42 40.67 76 25 28.93

DK/no opinion 0 NA NaN 0 NA NaN 1 50 50 2 30 30

Occupation

Manager 10 49 52 32 48 50.75 8 40 40.25 55 48 49.67

Specialist 30 41 44.17 104 45 45.98 128 40 14.22 110 37 34.71

Officer worker 26 45.5 47.04 102 40 44.74 112 40 40.38 101 40 40.28

Service worker 88 60 57.16 262 60 58.15 336 56 51.49 80 38 35.89

Sales worker 89 64 66.18 399 60 64.23 316 60 58.23 212 40 38.09

Agriculturist/Fisher 247 42 43.81 847 35 39.56 1397 36 37.28 150 42 45.29

Skill man 56 48 48.14 177 50 52.68 162 50 49.65 162 40 38.96

Machine operator/Assembler 39 50 48.26 192 60 57.05 215 52 52.61 104 40 44.64

Simple laborer 145 36 37.69 415 35 36.23 570 35 33.88 244 40 36.47

Soldier 3 50 53.33 0 NA NaN 1 40 40 3 40 41

Industry

Agriculture/Forestry/Fishing 263 42 42.69 859 35 39.38 1410 36 37.08 167 42 44.73

Mining 2 40 40 1 40 40 1 40 40 8 40 40.88

Manufacturing 57 48 49.14 196 49.5 50.64 234 48 49.33 207 40 40.87

Electric/Gas/Waterwork 1 42 42 2 29 29 4 46.5 48.25 6 40 36

Waste/Environmental restoration 0 NA NaN 4 44 47 1 50 50 13 40 35.62

Construction 40 44 44.58 115 40 46.23 119 40 43.4 86 40 44

Wholesale/Retail sale 110 60 59.47 501 60 58.19 424 50 52.02 161 40 40.48

Transportation 17 50 50.59 79 54 56.3 101 50 48.97 53 40 44.08

Lodging/Eatery 65 66 62.49 210 60 60.7 233 60 54.84 39 45 48.56

Publisher/Image information 10 45 49 22 50 48.77 14 50 51.86 19 35 32.95

Banking/Insurance 15 44 44.67 29 45 44.14 25 40 40.12 13 35 33.31

Real Estate/Lease 11 48 51.45 37 48 49 49 40 41.88 17 40 37.12

Science technology 3 25 29 20 40 45.85 14 40 41.07 20 37 38.5

Business facility/support 20 37.5 39.2 99 42 43.44 117 40 40.62 46 40 36.5

Administration/Defence/Social security 36 40 31.33 90 30 29 144 12 19.44 65 40 40.91

Education services 15 40 39.73 46 40 42.04 51 35 30.8 101 38 35.1

Health/Social welfare 16 33.5 34.19 50 40 35.64 88 40 32.75 115 36 33.66

Arts/Sports/Leisure 4 40 44.25 19 50 52.47 25 60 55.44 12 36.5 31.5

Association/Repair 46 55 54.22 137 60 56.12 171 60 52.68 28 37.5 35.36

Self production & consumption 2 37.5 37.5 140 41 40.14 20 32.5 40 30 29 27.9

International and foreign institution 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Table 4.4는 건강이 적어도 나쁜 (bad) 사람들 대비 적어도 좋은 (good) 사람들의 주당 근로시간의 비율을 나타낸다. 따라서 100%가 넘는 cell에서는 건강이 적어도 나쁜 사람들보다는 건강이 적어도 좋 은 사람들의 주당 평균근로시간이 더 길다는 것을 나타낸다. 이로부터 우리나라는 전체적으로 2010, 2011, 2014년으로 가면서 그 비율이 101.7% -> 105.9% -> 110.2%로 더 커지므로 건강이 나쁜 사람들 보다는 건강이 좋은 사람들의 주당 평균근로시간이 더 길어진다는 것을 알 수 있다. 이와 같은 현상은 남자들보다는 여자들의 경우 특히 더 많이 나타난다. 하지만 이와 같은 현상을 유럽에서는 관측할 수가 없으며, 따라서 유럽에서는 건강이 좋은 사람들이나 나쁜 사람들이나 주당 평균근로시간이 서로 비슷하 다. 다음으로 우리나라는 고령자 (예를 들어 60대 이상)의 경우 건강이 좋은 사람들이 나쁜 사람들에 비 해 주당 평균노동시간이 많으며, 반대로 젊은 사람들 (예를 들어 20대)의 경우 오히려 건강이 나쁜 사람 들이 좋은 사람들에 비해 주당 평균근로시간이 더 길다. 이는 나이가 많아도 건강하면 일을 해야 하는

(16)

우리의 사회 환경을 반영할 수도 있다. 하지만 이런 현상을 유럽 데이터에서는 관측할 수 없다. 우리나 라의경우 고용원이 없는 자영업자들과 임금근로자들의 경우 건강이 좋은 사람들이 건강이 나쁜 사람들 에 비해 주당 근로시간이 더 긴 경향이 있다. 하지만 이런 현상도 유럽 데이터에서는 발견할 수가 없다.

한편, 우리나라에서 직종별로는 단순노무자나 농림어업 분야의 사람들이 판매종사자나 기계조작조립 분 야의 사람들보다 건강이 좋은 사람들이 건강이 나쁜 사람들에 비해 주당 근로시간이 더 길다. 또한 우리 나라에서 산업별로 농업 및 어업, 보건 및 사회복지 등의 분야에 종사하는 건강이 좋은 사람들이 건강이 나쁜 사람들에 비해 주당 근로시간이 길며, 도매 및 소매, 출판영상정보 등의 분야에 종사하는 사람들은 반대로 건강이 좋지 않은 사람들이 건강이 좋은 사람들보다 주당 근로시간이 더 길다. 하지만 이와 같은 현상을 유럽 데이터에서는 발견할 수 없다. 한 마디로 유럽 데이터에 의하면, 어떤 연령대, 종사상 지위, 직업이든건강이 좋은 사람이나 나쁜 사람이나 주당 근로시간에 큰 차이가 없다.

Table 4.4 Ratio of weekly working hours between those who are in at least good health and those who are in at least bad health

good/bad k2010 k2011 k2014 e2010

Total 906.4% 100.0% 101.7% 1317.5% 103.2% 105.9% 1001.1% 112.5% 110.2% 2623.7% 100.0% 98.8%

Sex Male 1047.9% 96.0% 96.8% 1707.9% 100.0% 103.5% 1356.2% 98.9% 105.2% 2978.6% 100.0% 100.0%

Female 776.4% 107.1% 105.9% 999.8% 114.3% 106.8% 774.6% 105.0% 112.3% 2314.4% 97.5% 95.6%

Age

60’s and above 175.3% 114.3% 106.1% 250.3% 125.0% 114.0% 193.4% 118.4% 119.1% 936.4% 95.0% 89.1%

50’s 820.5% 96.0% 99.6% 1181.9% 100.0% 99.2% 1227.3% 96.0% 97.7% 1248.9% 100.0% 100.3%

40’s 1835.4% 100.0% 99.2% 2811.0% 100.0% 100.0% 2541.2% 93.8% 94.4% 2508.3% 100.0% 96.3%

30’s 3579.2% 90.0% 92.0% 5311.9% 100.0% 97.3% 5346.4% 93.3% 94.9% 5290.4% 100.0% 101.5%

20’s 4031.6% 77.8% 84.4% 6665.0% 100.0% 95.5% 8277.8% 100.0% 92.8% 9882.1% 100.0% 97.1%

19 and below 112000.0% 62.5% 80.1% 27800.0% 43.3% 44.8% 162000.0% 58.1% 69.7% 10466.7% 56.0% 57.6%

DK/no opinion 　　 2800.0% 100.0% 114.0%

Employm typeent

Self employed w/o employees 375.3% 120.0% 109.7% 618.5% 122.4% 113.9% 423.3% 135.0% 123.8% 1628.2% 93.8% 99.5%

Self employed w/ employees 1728.0% 112.0% 100.2% 3076.4% 100.0% 95.9% 2753.0% 90.0% 91.0% 4665.7% 100.0% 101.0%

Employed 1711.0% 107.5% 105.5% 2447.1% 107.1% 109.0% 1969.0% 100.0% 110.9% 2931.4% 100.0% 98.1%

Family business w/o pay 440.9% 135.0% 130.1% 486.3% 120.0% 110.8% 292.6% 114.3% 106.1%

Other 　 712.0% 133.3% 120.5% 466.7% 95.2% 96.1% 861.8% 80.0% 89.1%

DK/no opinion 　　 100.0% 140.0% 140.0% 1700.0% 125.0% 101.2%

Occupati on

Manager 2540.0% 90.8% 92.3% 2084.4% 93.8% 95.6% 3950.0% 100.0% 109.7% 4736.4% 89.6% 93.1%

Specialist 3700.0% 97.6% 97.1% 5051.0% 97.8% 97.5% 4515.6% 100.0% 101.9% 5050.0% 108.1% 104.4%

Officer worker 3807.7% 87.9% 92.0% 5035.3% 100.0% 98.8% 5289.3% 100.0% 104.9% 4651.5% 100.0% 95.0%

Service worker 870.5% 100.0% 94.2% 1611.8% 100.0% 98.3% 1237.8% 96.4% 99.7% 3697.5% 105.3% 102.8%

Sales worker 1376.4% 78.1% 80.9% 1692.5% 96.7% 87.4% 1883.2% 83.3% 88.3% 3053.8% 100.0% 100.3%

Agriculturist/Fisher 138.5% 115.5% 109.3% 217.6% 128.6% 115.7% 130.6% 111.1% 110.1% 669.3% 116.7% 105.6%

Skill man 1096.4% 104.2% 109.0% 1738.4% 100.0% 100.7% 1602.5% 96.0% 100.7% 2234.0% 100.0% 107.2%

Machine operator/Assembler 1251.3% 100.0% 105.6% 1707.8% 83.3% 92.7% 1479.5% 92.3% 92.9% 2061.5% 100.0% 95.8%

Simple laborer 575.9% 130.6% 122.8% 731.1% 137.1% 131.2% 467.9% 114.3% 128.9% 1133.6% 95.0% 94.4%

Soldier 666.7% 93.0% 84.5% 　 8800.0% 100.0% 109.9% 5300.0% 100.0% 102.1%

DK/no opinion 　　　 4400.0% 97.5% 91.0%

Industry

Agriculture/Forestry/Fishing 132.3% 114.3% 111.4% 215.1% 130.0% 116.4% 129.4% 111.1% 110.1% 844.9% 100.0% 102.4%

Mining 200.0% 100.0% 96.9% 1000.0% 100.0% 111.5% 1000.0% 100.0% 116.5% 2137.5% 100.0% 104.9%

Manufacturing 1517.5% 93.8% 96.6% 2630.1% 97.0% 96.8% 2332.9% 89.6% 92.7% 2059.9% 100.0% 100.5%

Electric/Gas/Waterwork 3300.0% 95.2% 109.7% 9100.0% 137.9% 147.5% 2900.0% 86.0% 87.5% 5983.3% 100.0% 111.5%

Waste/Environmental restoration 　 1200.0% 106.8% 102.3% 5400.0% 80.0% 87.7% 1376.9% 100.0% 110.3%

Construction 1200.0% 109.1% 108.9% 1492.2% 120.0% 105.4% 1617.6% 112.5% 106.2% 2457.0% 100.0% 95.7%

Wholesale/Retail sale 1188.2% 90.0% 90.9% 1447.9% 93.3% 96.0% 1517.7% 100.0% 98.2% 3282.0% 100.0% 100.7%

Transportation 1552.9% 100.0% 102.3% 1673.4% 92.6% 92.9% 1093.1% 96.0% 101.0% 2883.0% 100.0% 95.2%

Lodging/Eatery 940.0% 90.9% 87.1% 1475.7% 100.0% 96.2% 1317.6% 90.0% 94.1% 4117.9% 88.9% 84.4%

Publisher/Image information 1360.0% 88.9% 88.7% 2868.2% 80.0% 91.5% 3914.3% 80.0% 82.2% 4210.5% 114.3% 123.6%

Banking/Insurance 1953.3% 90.9% 97.9% 4279.3% 88.9% 97.8% 5080.0% 100.0% 105.6% 7923.1% 114.3% 117.2%

Real Estate/Lease 1718.2% 100.0% 97.6% 2705.4% 100.0% 105.6% 2051.0% 120.0% 121.7% 1447.1% 100.0% 103.3%

Science technology 5500.0% 160.0% 150.5% 3715.0% 100.0% 98.9% 5771.4% 100.0% 103.7% 5765.0% 108.1% 102.2%

Business facility/support 1025.0% 117.3% 121.7% 854.5% 114.3% 113.6% 876.1% 100.0% 112.6% 2315.2% 100.0% 100.5%

Administration/Defence/Social security 805.6% 100.0% 125.2% 1168.9% 133.3% 140.2% 836.1% 333.3% 197.5% 3403.1% 100.0% 94.1%

Education services 3713.3% 100.0% 96.5% 5463.0% 100.0% 95.2% 4419.6% 114.3% 116.8% 2887.1% 92.1% 92.2%

Health/Social welfare 1518.8% 119.4% 121.2% 2864.0% 112.5% 125.8% 1985.2% 100.0% 127.4% 2753.0% 105.6% 106.7%

Arts/Sports/Leisure 3050.0% 100.0% 99.0% 2600.0% 100.0% 100.2% 1412.0% 66.7% 80.8% 5016.7% 104.1% 107.6%

Association/Repair 1058.7% 109.1% 103.3% 1945.3% 100.0% 100.9% 1255.6% 91.7% 101.5% 4310.7% 106.7% 105.3%

Self production & consumption 1350.0% 93.3% 96.4% 564.3% 97.6% 93.5% 615.0% 123.1% 91.5% 1240.0% 103.4% 109.9%

International and foreign institution 　　

DK/no opinion 　　　 2044.4% 114.3% 118.2%