1. 개요
□ 연구목적
○ 실제 여성고용과 관련된 통계자료를 사용하여, 이론적인 통계방법론의 실증적 활용을 모색함.
- 2000년대 사업체 조사 자료를 활용하여 전체 고용인원 중 여성고용이 차지 하는 비율을 구하고 연도변화에 따른 비율변화를 파악함.
- 주요 산업별로 여성고용의 변화를 파악 - 산업 간 여성고용의 차이를 검정
2. 연구 수행 내용
□ 이론적 배경 및 선행 연구
○ 전반적으로 김종숙(2010)1)에 따르면 점차적으로 여성고용이 증가하는 산 업은 지식기반서비스업인 전문·과학 및 기술 서비스업, 교육 서비스업 등이며 사무 종사자 전문가 집단의 고용증가가 나타날 것으로 보임. 이와 같은 견해는 정성미(2012)2)에서도 볼 수 있음. 특히 우리가 직접적으로 볼 수는 없지만 홍승아(2010)3), 정이환·김영미·권현지(2012)4)는 기혼여 성의 여성고용에 있어 가장 중요한 것은 일과 가정의 양립이며, 여성고용 을 늘리기 위하여 지원정책이 필요함을 이야기 함.
○ 최희선, 조진환(2010)5)은 현재 저출산·고령화의 심화에 따라 청·장년층 인적자원이 감소되어 여성 인재의 활용이 어느 시기보다도 중요하다고 말하고 특히 여성 인재가 혁신의 원천인 과학기술계로 진입해야 할 필요성 이 절실해졌고 그를 위해 여성과학기술인력이 일하는 환경을 검토할 필요 가 있음을 제시함. 채용·승진 목표제 등의 적극적인 고용개선조치보다는 일-가정 양립을 위한 유연 근무제 도입이 필요함을 5개 모범기업 사례와 1개 대조기업 사례 분석을 통하여 강조하고 있어서 결론적으로 기업, 정부,
1) 김종숙, “2011년 여성일자리 전망과 과제,” 젠더리뷰, 한국여성개발원, 2010. pp.11-16.
2) 정성미, “여성고용과 사회서비스업,” 월간노동리뷰, 한국노동연구원, 2012년 8월호, pp. 58-73.
3) 홍승아, “저출산시대, 왜 일가정양립인가?,” 젠더리뷰, 한국여성개발원, 2010, pp.4-10.
4) 정이환·김영미·권현지, “동아시아 신흥 선진국의 여성고용: 한국과 대만 비교,” 한국여성학, 2012, pp148-181.
5) 최희선·조진환, “기업의 여성 과학기술인력 활용 현황과 과제 : 일-가정 양립 고용환경 개선을 중심으로” 산업연 구원, 2010
개인의 적극적인 활동을 통해서 일-가정 양립 지원정책을 활성화시켜야 한다고 함.
○ 김태홍, 양인숙, 배호중, 금재호, 이상준(2012)6)은 여성일자리는 양적으로 큰 증가를 기대할 수 없을 뿐 아니라 한정된 업종에서만 여성일자리가 창출되고 있으며, 고용형태에서도 상용직 일자리에 여성 취업은 늘고 있으 나 이들 일자리의 고용의 질이나 안정성이 과거와 같이 보장되고 있지 않음을 강조했음. 따라서 청년층 여성 집단의 취업 현황과 문제점을 분석 함과 동시에, 우리나라 여성고용의 구조적 문제인 30대 초반의 경력단절 현황과 구조에 대한 분석을 하였음. 또, 우리나라 고학력 여성은 출산·육 아기에 퇴직한 이후 더 이상 노동시자에 재진입하지 않는 특징을 갖고 20대 중반이후 여성은 취업이 되지 않으면 더 이상 구직활동이나 취업준비 를 하지 않고 결혼을 함에 따라 육아 및 가사로 인한 실업률과 고용률이 모두 낮아짐. 여성 근로자의 퇴사 사유는 비정규직 등의 불안전 고용과 낮은 임금, 자녀양육에 대한 개인의 태도가 대부분임. 이 분석결과들을 기초로 모성보호지원 사업의 성과관리 및 재정운영 효율성 제고 등의 세부정책과제들을 제안.
○ 신선미, 김남희(2006)7)는 여성과학기술인력 양성 방안을 모색. 이공계 중 성장 동력산업과 밀접한 관계가 있는 전공을 중심으로 석, 박사 과정 여학 생들을 조사하여 고급인력을 양성하는 방안에 초점을 둠.
산업별⦁직업별 고용 구조 조사 원자료, 교육 통계 연보 원자료를 재분석 함으로써 거시통계자료를 분석하여 그 다음 면접조사를 실시했음. 면접은 전공박사과정 학생들과 석⦁박사 여학생 지도교수 등을 대상으로 조사하 였고, 그 결과 석⦁박사 모두 그 규모에 있어 남녀 간에 큰 차이가 있지만, 그 차이의 폭은 점점 줄어들고 있는 추세임을 알아냈고, 그 정도가 석사 수준에 있어서 더 뚜렷함을 알 수 있었고 석사 급에서는 여성인력이 남성 인력에 비해 빠르게 증가할 것으로 예상. 산업별로 석사 학위자는 제조업 에, 박사 학위자는 교육 서비스업에 가장 많이 남는 것을 알 수 있었고, 여성이 남성보다 제조업 비중이 다소 떨어지고 있음을 나타냄. 또, 여성은
6) 김태홍·양인숙·배호중·금재호·이상준, “경제 성장전략과 여성일자리(Ⅲ) : 여성고용구조와 정책과제”, 한국여성정 책연구원, 2012
7) 신선미·김남희, “차세대 성장 동력 산업분야 여성고급과학기술인력 양성 방안”, 한국여성개발원, 2006
남성에 비해 대기업보다는 중소기업에, 박사의 경우는 기업보다는 학교나 병원 등에 근무하는 비중이 높게 나타나 남녀 간에 취업처에 차이를 보이 고 있다고 이야기함. 이 논문에서는 여성의 진출이 아직까지 존재하는 이유가 성차별에 있음을 유추하고, 여성의 이공계 진출 확률이 낮은 이유 는 여성의 성향에서 찾았음. 여성이 적응하기 매우 힘든 남성 중심적인 리더십, 생활시간, 행동 규칙들이 그 주요 이유라고 서술함.
○ 민현주, 임희정(2010)8)에 따르면 1997년과 2008년 두 번의 경제위기에서 1997년의 여성고용보다 2008년의 여성고용의 불안정성이 더 높게 나타났 고 그 가장 큰 요인으로는 경제위기에 따른 기업의 대처방안을 제시. 기업 을 심층면접해본 결과 여성의 신체적 특징상 출산과 양육문제, 그리고 남성의 인력보다 적은 효율성로 인해 기업의 인구조정에서 여성 고용자들 이 더 적게 고용. 따라서 여성의 신체적 특징에 의한 손해를 감소시켜줄 정책을 제시.
○ 박선영, 박복순, 권혜자, 김원정(2009)9)에 의하면 1987년 남녀고용평등법을 시행한 후 여성 노동권 보장을 위한 법, 제도적 인프라가 성장. 노동시장에 서의 여성 고용률이 증가하고 있으며, 남녀 임금격차가 점진적으로 감소되 었지만 아직 여성의 비정규직이 증가하고 있으며 성별직업분리가 존재 이를 보아 법, 제도의 효력이 제대로 발휘되지 못하여 여전히 여성의 고용 률이 남성의 고용률보다 낮음.
□ 문제의 착안점
○ 여학생들이 직면한 고용실태에 관련된 통계적 분석임 - 여성의 고용변화를 학생들의 장래희망 직업과 연계 - 특히 전문직 여성이 포함된 산업에 초점
- 통계 자료의 수집과 분석기법은 수학(통계)과 관련 - 지표의 해석은 경제 등의 사회과학과 관련
8) 민현주·임희정, 경제위기에 따른 여성고용변화 및 향후과제, 한국여성정책연구원, 2010
9) 박선영·박복순·권혜자·김원정, 여성인권보장 및 파별해소를 위한 관련법제 정비연구(Ⅲ):남녀고용평등법 시행 20년 의 성과와 과제, 한국여성정책연구원, 2009
□ 연구주제의 선정 과정
○ 본인의 진로와 관련된 직업 탐구의 확장으로써 고용에 관한 주제를 발의 - 특히 여성팀원들로만 이루어졌기 때문에 여성고용에 관심이 집중
- 경제학적으로 향후 직업과 관련된 산업에 대한 분류와 특성의 필요성 대두 - 각 산업의 특성 비교와 고용변화 과정을 파악하기 위하여 수학적으로 통계
기법을 도입
□ 연구 방법
○ 여성고용과 관련된 전체적인 통계 수치 비교와 기초통계량을 보여주고 최근 대학생의 취업률 자료를 바탕으로 전문가의 지도 아래 t검정을 진행 ○ 기초적인 통계의 개념에 대한 강의 및 엑셀프로그램을 통한 통계 수치의
구현.
○ 두 그룹 간의 평균 비교 등의 고교 수준에서 발전된 통계분석법을 사용 ○ 실제 학술적 연구에 활용되는 통계자료에 관한 사용경험을 제공 ○ 교수님과 함께 통계수치의 경제학적 해석에 관한 논의
□ 연구 활동 및 과정
○ 연구 활동 계획
주요 활동 시기
기초통계 강의 및 자료 수집 4월
기초통계 강의 및 자료 정리, 기초수치도출 5월 2000년대 연도별-산업별 여성고용변화 트렌드의 그래프를 그림 6월
두 그룹 간의 평균 비교에 관한 강의 7월
특정 시점의 두 산업간 여성고용비중의 평균 비교 7월-8월 수치의 경제학적 해석을 논의 및 보고서 작성 9월
보고서 완료 및 검토 11월
□ 세부계획
○ 학생들의 관심사인 전문직 여성에 관한 주요 직업군(산업)을 분류 ○ 통계청 사이트의 활용법 및 데이터 다운로드
○ 빈도, 평균, 분산, 트렌드 그래프, 두 집단 간의 평균비교 등의 통계기법의 활용을 통하여 실제로 의미 있는 통계량을 도출
□ 실제 연구 활동
날짜 시간
교육활동내용 활동
활동 내용 참가자 장소
2013.4 2
￭ 교수와 처음 meeting
￭ 연구계획서 검토
￭ 학생들의 통계에 대한 사전 지식 파악
오송미 조은신 서혜인 조장희교수 교사 김민경 교사 송선화
인천산곡고 등학교 2013.4 2
￭ 여성들의 고용에 대한 상식 및 기본 마인드 파악
￭ 기초통계에 대한 기본 지식 설명1.
1. 통계학- 매우 다양한 분야의 연구에서 주어진 문제에 대하여 적절한 정보(자료. data)를 수집하 고 분석하여 해답을 구하는 과정
2. 대푯값, 분산에 대한 용어 정리
3. 확률-어떤 현상이 일어날 가능성을 측정하는 척 도
4. 통계오류의 종류
- 제 1종 오류: 귀무가설이 참일 때 귀무가설을 부정하는 오류
- 제 2종 오류: 귀무가설이 거질일 때 귀무가설을 수용하는 오류
2013.5 2
￭ 기초통계에 대한 기본 지식 설명2.
1. 자유도-주어진 조건 아래서 자유롭게 변화할 수 있는 점수나 변인의 수를 뜻하며, 쉽게 사례수 2. 분산분석-분산을 분석하지만 실제적으로는 평 균치들의 차의 유의도 검정에 사용
3. 회귀분석-변수들 사이의 관계를 조사하여 모형 화 시키는 통계적 기법. 변수들 간의 함수적인 관련 성을 규명하기 위하여 수학적 모형(통계모형)을 가 정하고, 관측된 자료로부터 이 모형을 추정하는 통 계분석방법으로 주로 예측에 사용
4. 상관분석-두 변수의 선후관계가 명백하지 않아 종속관계를 정의할 수 없는 경우에 상호의존도를 직선적으로 정량화하는 방법
2013.5 2
￭ 기초통계에 대한 기본 지식 설명3.
1. 분산도와 그 유형 1)분산도의 의의
: 제품마다 기준과의 차이를 숫자로 계산하면 각 회사제품의 품질을 비교할 수 있다. 이러한 기준 의 차이. 즉 자료가 특정기준으로부터 흩어져 있는 정도를 통계학적으로 분산도라 하며, 분산도를 측
정하는 대표적인 것들로는 범위, 분산, 그리고 표준 편차 등이 있다.
2. 분산도의 유형
①범위(範圍, range)
: 자료집합 내에서 최댓값과 최솟값의 차이.
즉, 범위 = 최댓값 - 최솟값
②분산(分散, variance), 표준편차(標準偏差, standard deviation)
: 분산이란 각 변량의 값이 변량의 평균값과 차이를 말한다. 분산이 0이면, 모든 통계값이 평균 값에 집중되어 있다고 한다.
: 표준편차란 통계집단의 단위의 계량적 특성 값에 관한 산포도를 나타내는 도수특성값을 말한 다. 따라서, 표준편차가 0일 때는 관측값의 모두가 동일한 크기이고 표준편차가 클수록 관측값 에는 평균에서 떨어진 값이 많이 존재한다는 의미이다.
2013.6 2
￭ 기초통계에 대한 기본 지식 설명4.
정규분포의 의의 및 특성 1)정규분포의 의의
:도수분포곡선이 평균값을 중앙으로 하여 좌우대 칭인 종 모양을 이루는 것으로 신장의 분포, 지능의 분포 등 그 예는 많다. K.F.가우스가 측정오차의 분포에서 그 중요성을 강조하였기 때문에 이것을 가우스분포· 오차분포라고도 하며, 그 곡선을 가우 스곡선 또는 오차곡선이라 한다. 또한 A.J.케틀레 가 통계에 이용하였으므로 이것을 케틀레곡선이 라고도 한다.
2)정규분포의 특성
①정규분포의 모양과 위치는 분포의 평균과 표 준편차에 의해 결정된다.
②정규분포는 평균을 중심으로 좌우대칭인 종
모양이다.
③정규곡선과 X축 사이의 전체면적은 1이다.
④특정 X값이 발생할 확률은 0이다.
⑤특정구간의 확률은 정규곡선 아래의 해당 구 간의 면적이다.
2013.7 2
￭ 기초통계에 대한 기본 지식 설명5.
가설검정 : 귀무가설과 대립가설 1)가설검정
(假設檢定, testing of statistical hypothesis) :모집단의 특성에 대한 서술을 통계적 가설이라 하는데, 근대 통계학에서는 모집단에서 추출된 표 본을 사용하여 이 통계적 가설의 정오를 판정한다. 이것이 가설검정이다. 그러나 이러한 검정은 표본 을 사용하는 것이므로 완전하게 올바른 판정을 기 대할 수는 없다. 즉, 다음과 같은 2가지 과오를 범할 가능성이 있다.
①설정된 가설이 옳은데도 불구하고 그것이 틀렸
다고 판정하는 경우
②설정된 가설이 틀렸는데도 불구하고 옳다고 판 정하는 경우 따라서, 검정을 할 때에는 이와 같은 2가지 과오가 항상 존재한다는 것을 전제로 하여야 한다.
2)귀무가설(歸無假說, null hypothesis)
:결정의 대상이 되는 가설. 항상 특정조건이나 상황이 존재하는 것을 인정하는 방향으로 표시.
귀 무가설의진위 귀무가설의 채택,기 각
귀무가설이 옮음 귀무가설이 틀림
귀무가설의 채택 옭은 결정 (확률 : 1-α)
제2종 오류 (확률 : β) 귀무가설의 기각 제1종 오류 (확률
: α)
옭은 결정 (확률 : 1-β) :검정력
3)대립가설(對立假設, alternative hypothesis) :귀무가설이 기각될 때 받아들여지는 가설로 대
체가설(代替假說)이라고도 한다.
대립가설은 귀무가설과 달리 실제 검증대상 이 안되며, 단순히 귀무가설이 기각될 때 대체되는 가설을 말한다.
4)가설검정의 절차
①가설성정
- HO : 귀무가설 → 차이가 없다.
- HA : 대립가설 → 차이가 있다.
②유의수준(α)결정
-사안의 중요도에 따라 1%, 5%, 10%로 사용하 며, 일반적으로 5%를 사용하다.
③통계적 분석 -검정통계량 산출 -P-value 산출
④가설 채택
-산출된 검정통계량 및 P-value를 이용하여 설 정된 가설을 채택한다.
* 검정통계량 > 임계값 or P-value < 유의수준
→대립가설 채택(차이가 잇다.)
* 검정통계량 < 임계값 or P-value > 유의수준
→귀무가설 채택(차이가 없다.) 2013.8 2 여성고용에 대한 기본 이해와 토론
2013.9 2 수치의 경제학적 해석을 논의 및 보고서 작성1 2013.9 2 수치의 경제학적 해석을 논의 및 보고서 작성2 2013.10 2 여성고용에 대한 여러 가지 자료 수집방법 토론
및 자료 검증1
2013.10 2 여성고용에 대한 여러 가지 자료 수집방법 토론 및 자료 검증2
2013.11 1 보고서 완료 및 검토1 2013.11 1 보고서 완료 및 검토2
3. 연구 결과 및 시사점
□ 연구 결과
<표1> 인천산곡고등학교 여학생 진로 선택 현황 단위 : 명, (%) 학
년 인원 1순위 2순위 3순위 4순위 5순위 6순위
1 93 / 177
교사 예술가 간호사 의사 이공계
연구원
디자이너 (미용) 25
(14.1)
20 (11.3)
13 (7.3)
13 (7.3)
12 (6.8)
10 (5.6)
2 78 / 167
이공계 연구원
디자이너
(미용) 교사 간호사 예술가 의사
23 (13.8)
13 (7.8)
12 (7.2)
12 (7.2)
11 (6.6)
7 (4.2)
3 100 / 171
이공계
연구원 교사 간호사 예술가 디자이너
(미용) 의사
35 (20.5)
20 (11.7)
17 (9.9)
14 (8.2)
11 (6.4)
3 (1.8)
*인원 : 1순위부터 6순위 안에 든 직업을 선택한 여학생의 수 / 각 학년의 총 여학생 인원
*각 직업 밑의 숫자 : 해당 직업을 선택한 학생의 수
*괄호 속 숫자 : (그 직업을 선택한 학생/총 수)×100을 소수점 둘째자리에서 반올림한 값
- 이공계 연구원 희망 학생 수는 1학년에서는 5위이지만 2, 3학년에서는 1위를 차지하고 있으며, 그 수도 압도적임. 특히 3학년에서는 여학생의 20.5%가 이공계연구원을 꿈꾸고 있음. 이는 3학년 여학생의 50%가 과학중점학급 학생인 것을 생각하면 정말 압도적인 수치임.
- 학년이 높아질수록 이공계 연구원 직업의 인기가 많아지는 이유는 우리 학교만의 특성과 관련이 있다고 생각함. 과학중점학교인 우리 학교는 다른 학교에 비해 수학, 과학을 배우는 시간이 많으며 과학교양, 과제연구, 융합 과학이라는 교과가 있어 우리는 평범한 수업시간에서는 느낄 수 없는 과학 의 매력을 알 수 게 되고 다양한 실험을 해보고 우리끼리 직접 연구를 진행하 면서 과학에 흥미를 갖게 되는 것이라 생각됨.
- 학년이 올라갈수록 장래희망이 교사에서 이공계연구원으로 변한 경우가 많은데 실제 이런 학생을 인터뷰를 해 보았고 아래는 그 인터뷰를 간단히 요약한 것임.
“저는 1학년 때에는 교사가 되고 싶었습니다. 안정적이기도 하고 친구들을 가르쳐 주는 것이 재밌었기 때문입니다. 그런데 주말마다 학교에서 주도하 는 활동들에 참가하고, 각종 대회에 나가보고 상도 몇 개 타게 되었습니다.
그리고 과학 동아리를 통해 직접 연구도 해봤습니다. 그러다보니 자연스럽 게 관심사가 변하게 되고 지금은 화장품 연구원이 하고 싶어졌습니다.”
○ 경제활동 참가율
[그림1] 2000년대 전국, 서울 및 인천의 경제활동
참가율 [그림2] 2000년대 전국의 남, 여 경제활동참가율
* 축 : 왼쪽은 남자, 오른쪽은 여자 [그림3] 2000년대 서울의 남, 여 경제활동참가
율 [그림4] 2000년대 인천의 남, 여 경제활동참가율
* 축 : 왼쪽은 남자, 오른쪽은 여자
* 축 : 왼쪽은 남자, 오른쪽은 여자
- 전반적으로 인천의 경제활동 참가율은 2008년을 기점으로 급격하게 상승
하였으며, 서울의 경제활동 참가율은 2005년 정점을 기록한 이 후에 2009년 까지 감소하는 모습을 보이다가 최근 다시 증가하고 있음.
- [그림 2], [그림 3], [그림 4] 은 각각 전국과 서울특별시, 인천광역시의 경제활동참가율을 나타내고 있음. 인천광역시의 남성의 경제활동참가율은 초반에는 약간 상승하다가 2002년 이후로 급격히 하강. 그러다 2009년 이후 로 다시 상승
- 세 그래프를 비교해보면, 남성의 경제활동참가율이 2000년대 초반에는 조금 상승하는 듯하다 2009년도까지 하강하고 그 즈음에 다시 상승함.
- 전국과 서울, 인천의 여성 경제활동참가율그래프를 비교해보면, 전국과 서울은 2009년부터 여성 경제활동참가율이 증가하기 시작하는 반면에 인천은 2005년부터 증가. 또 2000년대 중반에 인천의 여성 경제활동 참가 율이 전국에 비해 낮음. 현재 전국보다는 서울이, 서울보다는 인천에서의 여성 경제활동참가율이 높으며 결론적으로 인천과 서울은 물론이고 전국 적으로 여성의 경제활동참가율이 증가하는 추세임을 알 수 있음.
- 남녀 모두 전국과 서울특별시보다 인천광역시의 경우 경제활동참가율이 전체적으로 높은 것으로 나타났는데 이는 1999년 인천국제공항, 2009년도 송도 국제도시 등의 설립과 인천광역시의 지속적인 발전에 의한 것이라고 생각됨.
○ 고용률
[그림5] 2000년대 전국, 서울 및 인천의 고용률 [그림6] 2000년대 전국의 남, 여 고용률
* 축 : 왼쪽은 남자, 오른쪽은 여자
[그림7] 2000년대 서울의 남, 여 고용률 [그림8] 2000년대 인천의 남, 여 고용률
* 축 : 왼쪽은 남자, 오른쪽은 여자 * 축 : 왼쪽은 남자, 오른쪽은 여자
- [그림 5]은 2000년도부터 2012년도 까지 지난 10년간 생산가능인구의 고용 률을 나타내고 있음. 그래프를 보면 전국적으로는 2000년대 초반에 고용률 이 하강하다가 2009년을 기점으로 다시 상승하는 추세임. 수도인 서울특별 시 또한 2009년에 다시 상승하는 추세로 2012년도에는 잠깐 주춤했지만 전반적으로는 전국과 같은 추세를 보이고 있음. 인천광역시의 고용률은 계속 전국수준보다 낮았지만 2009년 이후 상승하기 시작하여 서울 및 전국 수준 보다 높은 것을 볼 수 있음.
- [그림6], [그림7], [그림8]은 각각 전국, 서울특별시, 인천광역시의 남녀 고용률을 나타내고 있음. 지역에 관계없이 평균적인 고용률의 값은 여성보 다 남성이 높음을 알 수 있음.
- 전체적으로 남성의 고용률은 상승과 하강을 반복하지만 여성의 고용률은 꾸준히 상승하는 추세임. 이를 통해 직업의 분야를 떠나서 여성의 사회 진출이 점점 증가하고 있음을 유추할 수 있음. 또한 인천광역시의 경우 남성의 고용률에 비하여 여성의 고용률이 상대적으로 많이 낮지만 꾸준히 상승하여 최근에 인천의 여성 고용률의 값은 서울의 그 값과 비슷해졌음.
인천광역시의 신도시 건설 사업으로 인한 일자리 증가와 멀리 떨어진 지역 에서 수도권지역의 회사를 다니던 사람들이 신도시로 이사를 하는 등의 여러 사유로 인해 고용률이 증가했음을 추측해 볼 수 있음.
- 하지만 여전히 남자의 고용률 보다 여자의 고용률이 훨씬 적은 것을 볼 수 있음. 여성의 고용률이 증가하고는 있지만 아직도 남성에 비해 사회진출 이 많이 부족한 것을 알 수 있음. 이는 육아 문제 또는 남녀 차별 등의 다양한 문제에 부딪치게 되기 때문이라고 추측해 봄.
○ 실업률
[그림9] 2000년대 전국, 서울, 인천의 실업률 [그림10] 2000년대 전국의 남, 여 실업률
* 축 : 왼쪽은 남자, 오른쪽은 여자
[그림11] 2000년대 서울의 남, 여 실업률 [그림12] 2000년대 인천의 남, 여 실업률
* 축 : 왼쪽은 남자, 오른쪽은 여자 * 축 : 왼쪽은 남자, 오른쪽은 여자
- [그림 9]은 우리나라 전체적인 실업률과 서울특별시, 인천광역시의 실업률 을 비교한 그래프이고 [그림 10], [그림 11], [그림 12]은 각각 전국, 서울, 인천의 남녀 실업률을 나타냄.
- [그림 9]에서 세 그래프의 굴곡은 비슷하지만, 인천과 서울의 실업률이 전국의 실업률보다 높다는 것을 볼 수 있고, 이는 인천과 서울에 사는 인구가 많기 때문에 실업자의 수도 많은 것으로 예상됨.
- 2003~2005년도 에는 인천의 실업률의 서울의 실업률 보다 낮은 것을 볼 수 있는데, 그 이유는 2003년도부터 시작된 송도신도시와 청라국제도시 건설과 깊은 관련이 있는 것으로 보임. 전체적으로 남성의 실업률이 여성의 실업률보다 높은 것은 아직 여자보다 남자가 일을 하는 사회 분위기에서부 터 비롯된 것으로 추측할 수 있음. 여자는 직장을 다니지 않고 주부로서 일을 하면 일을 할 의지가 없는 것으로 판단되어 실업자의 수에서 제외되므 로 실업률이 낮은 것으로 조사됨.
○ 실태조사
<표2> 연도별, 16개 산업별 전국 종사자 수와 여성의 비율
산업별 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2011-2006
제조업 (10 ~ 33) 0.28 0.28 0.27 0.27 0.27 0.27 -0.01
화학물질 및 화학제품
제조업;의약품 제외 0.18 0.18 0.17 0.18 0.17 0.18 0
의료용 물질 및 의약품 제조업 0.38 0.41 0.38 0.38 0.4 0.39 0.01 의료 정밀 광학기기 및 시계
제조업 0.32 0.3 0.3 0.31 0.3 0.29 -0.03
방송업 0.22 0.21 0.22 0.23 0.23 0.23 0.01
전기통신업 0.25 0.24 0.26 0.22 0.23 0.23 -0.02
컴퓨터 프로그래밍 시스템
통합 및 관리업 0.23 0.23 0.23 0.21 0.21 0.23 0
정보서비스업 0.38 0.35 0.35 0.36 0.38 0.38 0
금융업 0.43 0.43 0.44 0.44 0.46 0.46 0.03
연구개발업 0.21 0.23 0.25 0.27 0.23 0.24 0.03
전문서비스업 0.45 0.4 0.39 0.39 0.39 0.39 -0.06
건축기술 엔지니어링 및 기타
과학기술 서비스업 0.18 0.19 0.18 0.18 0.18 0.19 0.01
기타 전문 과학 및 기술
서비스업 0.39 0.39 0.41 0.4 0.4 0.42 0.03
교육 서비스업 0.6 0.6 0.61 0.61 0.63 0.62 0.02
예술 스포츠 및 여가관련
서비스업(90~91) 0.43 0.44 0.45 0.45 0.45 0.46 0.03
*(여성 종사자 수/ 전체 종사자 수)의 값을 각 산업 · 연별로 구해놓은 표이다.
*마지막 열 : 각 산업별 (2011년도 여성 종사자 비율)-(2006년도 여성 종사자 비율)을 계산한 값.
- 2010 통계에 따르면 15~19세의 남, 여 성비는 113.3으로 여자의 비율은 약 47%임. 따라서 한 산업의 여성 종사자 비율이 40% 이상이라면 그 산업의 여성의 고용률이 높다고 할 수 있음.
- 방송을 보면 여성이 대다수이기 때문에 방송업에서 여성의 고용률이 높을 것이라고 예상하였지만 그 수치는 23% 정도로 매우 낮음을 볼 수 있음.
또한 2006년도 방송업의 여성종사자 비율은 22.6%, 2011년도 비율은 22.9%로 크게 변동이 없다고 할 수 있음. 이를 통해 실질적으로 방송업에서 는 남성에 비해 여성의 고용률이 낮음을 확인할 수 있음.
- 이에 반해 금융업과 교육 서비스업에서는 예상과 같이 여성의 고용률이 높았음. 2006년도의 여성종사자 비율이 금융업은 42.8%이고, 교육 서비스 업은 59.9%이였으며, 2011년도에는 금융업은 45.9%로, 교육 서비스업은 62.0%로 증가했음. 이를 통해 금융업과 교육 서비스업에서 기존의 여성 고용률이 높았으며, 5년동안 그 수치도 상승했음을 알 수 있고, 그 외에도 의료용 물질 및 의약품 제조업, 정보서비스업, 전문서비스업, 기타 전문 과학 및 기술 서비스업, 예술 스포츠 및 여가관련 서비스업(90~91)에서 여성 고용률이 높은 것을 볼 수 있음.
- 여성 종사자의 비율이 현저히 낮았던 직업군으로는 화학물질 및 화학제품 제조업(의약품 제외)과 건축기술 엔지니어링 및 기타 과학기술 서비스업이 있음. 2011년도 여성 종사자 비율이 화학 물질 및 화학제품 제조업에서 18.0%, 건축 기술 엔지니어링 및 기타 과학기술 서비스업에서 18.5%로 매우 낮았고 2006년에 비해 크게 상승하지도 않았음. 이를 통해 기술 분야에서는 아직까지 여성의 진출이 확대되지 않았고, 여성 종사자의 비율이 많이 낮다는 것을 알 수 있음.
- 2006년도에 비해 2011년도의 여성 종사자 비율이 줄어 든 분야로는 제조업 (-1.15%), 화학물질 및 화학제품 제조업(의약품 제외)(-0.01%), 전자부품컴 퓨터 영상음향 및 통신장비 제조업(-2.34%), 의료 정밀 광학기기 및 시계 제조업(-3.01%), 전기통신업(-1.67%), 컴퓨터 프로그래밍 시스템 통합 및 관리업(-0.7%), 전문 서비스업(-6.49%)이 있음. 이 중 전문 서비스업이 6.49% 떨어짐으로써 가장 큰 감소율을 보였음. (이 때 전문 서비스업은 법무, 회계, 광고, 전문 컨설팅 등을 말함.)
- 반면 2006년도에 비해2011년도 여성 종사자의 비율이 증가한 분야로는 의료
용 물질 및 의약품 제조업(0.75%), 방송업(0.7%), 정보서비스업(0.03%), 금융 업(3.15%), 연구개발업(2.49%), 건축기술 엔지니어링 및 기타 과학기술 서비 스업(0.85%),기타 전문 과학 및 기술 서비스업(3.49%), 교육 서비스업(2.15) 가 있었음. 이중 전문 과학 및 기술 서비스업이 3.49% 증가함으로써 가장 큰 증가율을 보임.
- 이를 통해 기술 서비스업, 교육 서비스업, 예술, 스포츠 관련 서비스업 등에서 여성 종사자의 비율이 증가하고 있으며, 제조업, 전문서비스업 등에 서 여성 종사자의 비율이 감소하고 있음을 알 수 있음.
○ 취업현황
<표3> 2010년과 2012년의 대학교 학과별 취업률 A. 자연과학
자연과학
남 여
2010 2012 2010 2012
관측수 1238 1355 1307 1433
평균 51.64 54.11 48.15 51.45
연도 간 차이
t통계량 2.41 3.52
B. 공학
공학
남 여
2010 2012 2010 2012
관측수 1763 1801 1480 1571
평균 61.74 65.33 59.57 60.74
연도 간 차이
t통계량 5.26 1.14
C. 의학
의학
남 여
2010 2012 2010 2012
관측수 76 76 76 75
평균 83.86 80.97 79.26 78.55
연도 간 차이
t통계량 -0.83 -0.18
D. 예체능
예체능
남 여
2010 2012 2010 2012
관측수 1045 1078 1159 1190
평균 39.16 45.12 35.32 42.03
연도 간 차이
t통계량 4.82 6.39
E. 인문사회
인문사회
남 여
2010 2012 2010 2012
관측수 2912 3007 3090 3125
평균 47.63 49.61 46.08 49.23
연도 간 차이
t통계량 3.12 5.53
- 자연과학분야에서 2010년과 2012년의 여학생의 취업률 평균은 각각 48.15 에서 51.45로 증가함. 남학생의 경우에도 51.64에서 54.11로 증가함. t통계량 을 보면 여학생의 경우에는 3.52이므로 자연과학 분야에서 2010년도와 2012 년도의 여학생의 취업률은 통계적으로 유의하다고 볼 수 있음.
- 공학 분야에서 2010년과 2012년의 여학생의 취업률 평균은 각각 59.57에서 60.74로 증가함. 남학생의 경우에도 61.74에서 65.33으로 증가함. t통계량을 비교해보면 여학생의 경우에는 1.14이므로 공학 분야에서 2010년도와 2012 년도의 여학생의 취업률은 통계적으로 유의하지 않다고 볼 수 있음.
- 예체능 분야에서 2010년과 2012년의 여학생의 취업률 평균은 각각 35.32에 서 42.03으로 증가함. 남학생의 경우에도 39.16에서 45.12로 증가함. t통계량 을 비교해보면 여학생의 경우에는 6.39이이므로 예체능 분야에서 2010년도 와 2012년도의 여학생의 취업률은 통계적으로 유의하다고 볼 수 있음.
- 의학 분야에서 2010년과 2012년의 여학생의 취업률 평균은 각각 평균 79.26 에서 78.55로 감소함. 남학생의 경우에도 83.86에서 80.97로 감소함. t통계량 을 비교해보면 여학생의 경우에는 -0.18이므로 의학 분야에서 2010년도와 2012년도의 여학생의 취업률은 통계적으로 유의하지 않다고 볼 수 있음.
- 인문사회 분야에서 2010년과 2012년의 여학생의 취업률 평균은 각각 평균 46.08에서 49.23으로 증가함. 남학생의 경우에도 47.63에서 49.61로 증가함.
t통계량을 비교해보면 여학생의 경우에는 5.53이므로 인문사회 분야에서 2010년도와 2012년도의 여학생의 취업률은 통계적으로 유의하다고 볼 수 있음.
- 즉, 2010년에 비해 2012년에 여학생의 취업률이 상승했다고 볼 수 있는 분야는 자연과학분야, 예체능분야, 인문사회분야이다.
○ 2010취업률 vs 2012취업률
<표4> 2010년과 2012년 사이의 학과별 남녀 취업률 변화 단위 : %
공학 예체능 의학 인문사회 자연과학
남 3.59 5.96 -2.89 1.98 2.47
여 1.17 6.71 -0.71 3.15 3.3
(여)-(남) -2.42 0.75 2.18 1.17 0.83
*2행 : (2012년의 남자 평균 취업률)-(2010년의 남자 평균 취업률)
*3행 : (2012년의 여자 평균 취업률)-(2010년의 여자 평균 취업률)
*4행 : (세 번째 행의 수)-(두 번째 행의 수)
<표5> 2010년과 2012년의 학과별 남녀 취업률의 차이
단위 : %
공학 예체능 의학 인문사회 자연과학
2010년 2.17 3.84 4.60 1.55 3.49
2012년 4.59 3.09 2.42 0.28 2.66
(2010) - (2012) -2.42 0.75 2.18 1.27 0.83
*2행 : (2010년의 남자 평균 취업률)-(2010년의 여자 평균 취업률)
*3행 : (2012년의 남자 평균 취업률)-(2012년의 여자 평균 취업률)
*4행 : (두 번째 행의 수)-(세 번째 행의 수)
- <표 4> 은 각 분야 · 성별로 4년제 대학 졸업생의 2012년 취업률이 2010년에 비해 얼마나 올랐는지 각 평균의 차를 계산해놓은 표임. 대부분 의 계열에서 취업률이 상승했는데 의학 분야에서만 남자와 여자 모두 취업 률이 감소했음을 알 수 있음.
- 전국 의대 중 상당수가 취업률 90%이상을 기록하며 고공행진을 이어갈 때 주로 지방에 있는 의대의 취업률이 그에 비해 매우 낮았기 때문으로
보고 있고, 인하대의 경우 의학전문대학원을 준비하는 학생들이 취업률에 포함되면서 상대적으로 낮은 취업률을 보였기 때문임. 하지만 점차적으로 여성의 취업률이 거의 줄어들지 않은 반면, 남성의 취업률은 상대적으로 여성보다 더 많이 감소했다는 점을 볼 수 있음.
- 예체능 분야에서는 여성 취업률이 2년 사이에 6.71%나 상승했으며, 자연과 학분야와 인문사회 분야에서도 3%이상 상승했음. 즉, 예체능, 인문사회, 자연과학 분야에서는 남성보다 여성 취업률이 더 많이 상승했음. 심지어 취업률이 감소한 의학 분야에서도 여성의 취업률이 덜 감소했음을 볼 수 있음. 하지만 공학 분야에서는 여성보다 남성의 취업률이 더 많이 상승했 으며 여성 취업률의 상승 폭 또한 다른 계열에 비해 낮았음.
- <표 5>는 2010년과 2012년에 각각 계열별로 남녀 취업률의 차이가 얼마큼 나는지, 2010년에 비해 2012년에 남녀 취업률의 차이가 얼마나 줄었는지 알 수 있는 표임. 공학을 뺀 나머지 분야에서는 모두 취업률의 차이가 감소 했음. 하지만 공학 분야에서는 2년 사이에 취업률의 차이가 더 커졌음을 볼 수 있음.
- 제 2장의 학생들의 꿈 조사를 보면 과학 중점학교의 많은 여학생들은 공학 계열에 관심이 많은 것을 알 수 있음. 공학계열의 취업률 분석 결과를 보면 2010년에 비해 2012년에 여성의 취업률이 상승하기는 했지만 그 양은 남성에 비해 현저히 낮았음. 또한 남성과 취업률 차이가 더 커져가고 있으 므로 이를 통해 우리가 실질적으로 원하는 공학 계열에서의 여성 취업률 실태는 상당히 좋지 않음을 알 수 있음.
○ 남녀 취업률의 차이
<표 6> 회귀분석 : 남녀 취업률의 차이
계수추정치 t값
(남학생 대비) 여학생 효과 -2.32 -7.95
(2010년 대비) 연도 효과 3.15 10.88
(공학계열 대비) 예체능 -21.47 -42.55
(공학계열 대비) 의학 18.80 13.85
(공학계열 대비) 인문사회 -13.72 -37.18
(공학계열 대비) 자연과학 -10.55 -23.02
(공학계열) 평균 취업률 61.46 179.49
표본수 28,857
R2 0.093
주: 회귀분석을 위하여 지도 교수의 도움을 받아 STATA프로그램을 통하여 계산하였다.
- 전반적인 평균 효과를 보기 위하여, 회귀분석을 실시하였음. 공학계열의 평균취업률은 61.46% 이고 의학계열을 제외한 나머지 계열의 취업률은 상대적으로 공학계열보다 낮게 나타나는 것을 볼 수 있음.
- 각 학과의 효과를 제외한 후, 2012년은 2010년 보다 3.15% 정도 취업률이 상승하였으며, 전체적으로 여학생은 남학생보다 2.32% 정도 낮은 취업률을 보이고 있음.
□ 시사점
○ 여고생의 직업 분야 선호도를 알아보기 위해 인천산곡고등학교 여고생들 의 진로를 조사 및 통계 낸 결과 1, 2, 3학년에서 고루 교사에 관심이 많았지만 2, 3학년에서는 이공계 연구원을 원하는 학생의 수가 압도적으로 많음. 이는 과학중점학교인 인천산곡고등학교의 여러 가지 활동들의 영향 이 크다고 봄.
○ 여성의 사회 참가율 변화 추이를 알아보기 위하여 전국과 서울특별시, 인천광역시의 남녀 경제활동참가율, 고용률, 실업률을 비교, 분석하였음.
우선 지역에 상관없이 여성의 경제활동참가율이 증가하는 추세에 있고 앞으로도 계속 증가할 것으로 보임. 고용률 그래프의 개형은 경제활동참가 율 그래프의 개형과 거의 비슷함. 따라서 경제활동참가율과 마찬가지로 전국, 서울, 인천에 상관없이 여성의 고용률은 상승하고 있음.
○ 여성의 경제활동참가율과 고용률이 상승세에 있기는 하지만 남성의 그것 의 수치에 비하면 정말 낮다는 것을 알 수 있음. 실업률 그래프를 보면 여성의 실업률이 대체적으로 남성보다 낮음을 볼 수 있는데 이는 실업률의 정의 때문이라 여겨짐. 여자는 직장을 다니지 않고 주부로서 일을 하면 일을 할 의지가 없는 것으로 판단되어 실업률에 포함되지 않기 때문.
○ 현재 실태를 조사하기 위해 산업별 여성 종사자의 비율을 살펴보았더니 예상과 달리 방송업에서는 여성 종사자의 비율이 낮았으며 교육 서비스업 에서는 여성 종사자 비율이 남성보다 높음을 보임. 하지만 이공계 분야인 화학물질 및 화학제품 제조업(의약품 제외)과 건축기술 엔지니어링 및 기타 과학기술 서비스업에서는 그 비율이 매우 낮음.
○ 여고생들의 좀 더 가까운 미래를 보기 위하여 t검정을 통하여 4년제 대학교 의 남녀 취업률을 조사해본 결과 공학 계열에서의 여성 취업률이 미미하게 상승하고 있으나 남성에 비해 그 폭이 작음. 2010년에 비해 2012년에 남성 취업률과의 차이가 더 커진 만큼 공학 계열의 여성 취업 상황이 좋지 않음을 알 수 있음.
○ 현재 우리학교 여학생들을 비롯하여 대다수의 이공계열 여학생들이 공대 로의 진학을 원하고 있으나 실제로 4년제 대학의 실제 취업률을 조사해본 결과 공학 계열에서 여성의 취업률이 상당히 낮은 것을 볼 수 있었음.
○ 이공계 계열 산업 쪽에서 여성의 종사자 비율이 낮음을 통해 과학기술계 에 서 여성의 근황이 좋아지고 있기는 하지만 제한적임을 알게 되었고 청소년 여학생들이 고급인력으로 자라나면서 남녀 간의 그 차이가 작아지 길 기대.
4. 홍보 및 사후 활용
□ 기대효과
○ 학교에서는 상대적으로 소홀한 통계학에 대한 활용도를 깊게 인식하고 앞으로 경제 및 사회현상을 바라보는 전문적인 시각을 기를 수 있음.
- 문과계열 학생들에게는 수학적 시각을, 이과계열 학생들에게는 인문적인 시각을 기를 수 있게 하여 통합적인 학문의 필요성을 느낄 수 있을 것이라 생각됨.
- 실생활에서 응용되는 수학에 대한 공부를 함으로써. 수학에 대한 흥미를 더욱 더 높일 수 있음.
○ 교사의 입장에서 학생들에 대한 지도경험을 높여 통계수업에 활용을 할 수 있는 계기를 마련.
○ 학교의 입장에서도 이 연구계획서를 참고자료로 공개하고, 다른 학생들에 게 수행과제를 부여하여 수학에 대한 활용을 익힐 수 있는 계기를 마련함.
□ 사후 활용 계획
○ 다른 학생들에게 열람을 권하여 수학에 대한 활용 방안 및 연구에 대한 방법 및 기본개념을 널리 알림.
○ 연구 논문에 대한 저작권을 등록할 예정임.
○ 현 연구 활동에 대한 다른 통계적인 방법을 확대 적용하여 좀 더 정확하고 세밀한 결론을 도출해 내도록 활동할 예정.
* 참고문헌
1) 김종숙, “2011년 여성일자리 전망과 과제,” 젠더리뷰, 한국여성개발원, 2010. pp.11-16.
2) 박선영·박복순·권혜자·김원정, 여성인권보장 및 파별해소를 위한 관련 법제 정비연구(Ⅲ):남녀고용평등법 시행 20년의 성과와 과제, 한국여성정책 연구원, 2009
3) 민현주·임희정, 경제위기에 따른 여성고용변화 및 향후과제, 한국여성정책 연구원, 2010
4) 홍승아, “저출산시대, 왜 일가정양립인가?,” 젠더리뷰, 한국여성개발원, 2010, pp.4-10.
5) 정이환·김영미·권현지, “동아시아 신흥 선진국의 여성고용: 한국과 대만 비교,” 한국여성학, 2012, pp148-181.
6) 최희선·조진환, “기업의 여성 과학기술인력 활용 현황과 과제 : 일-가정 양립 고용환경 개선을 중심으로” 산업연구원, 2010
7) 김태홍·양인숙·배호중·금재호·이상준, “경제성장전략과 여성일자리 (Ⅲ) : 여성고용구조와 정책과제”, 한국여성정책연구원, 2012
8) 신선미·김남희, “차세대 성장동력 산업분야 여성고급과학기술인력 양성 방안”, 한국여성개발원, 2006
9) 정성미, “여성고용과 사회서비스업.” 월간노동리뷰, 한국노동연구원, 2012 년 8월호, pp.58-73
10) 이데일리, 2013.09.02., “의대 나와도… 지방은 절반만 '의사 가운'”, 이정혁 (http://www.edaily.co.kr/news/NewsRead.edy?DCD=A601&newsid=01164406602
936184)
