■ 노동포커스
새로운 접근이 필요한 여성고용정책 (금재호)
■ 특 집 :여성 노동시장
여성 노동시장의 특징과 최근 변화 (정성미) 여성 시간제 일자리 확산과 함의 (성재민) 모성보호제도의 고용효과 (윤자영)
■ 이슈분석
청년층 노동시장의 변화 (정재우)
지역 노동시장 문제의 수렴과 분화 : 현장조사 결과를 중심으로 (송민수ㆍ정재우)
■ 노동판례리뷰
■ 주요 노동동향
2014 년 6월호 통권 제 111 호
2005년 1월 5일 창간 / 발행처・한국노동연구원 / 발행인・이인재 / 서울특별시 영등포구 은행로 30
2014년6월호・통권제111호
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노동포커스
1 새로운 접근이 필요한 여성고용정책 (금재호)
특 집 : 여성 노동시장
5 여성 노동시장의 특징과 최근 변화 (정성미) 20 여성 시간제 일자리 확산과 함의 (성재민) 34 모성보호제도의 고용효과 (윤자영)
이슈분석
47 청년층 노동시장의 변화 (정재우)
65 지역 노동시장 문제의 수렴과 분화: 현장조사 결과를 중심으로 (송민수․정재우)
노동판례리뷰 80 노동판례리뷰
주요 노동동향 96 주요 노동동향 노동리뷰 6월호, 통권 제111호
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금 재 호*
노 동포커스 새로운 접근이 필요한 여성고용정책
1)
현 정부는 임기 중 고용률 70% 달성을 핵심적 정책목표로 정하고 이의 달성을 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 잘 알려진 것처럼 한국의 고용률이 낮은 것은 남성 때문이 아니라 여성의 낮은 고용률 때문이다. 고용률 70% 성취의 주된 대상도 여성에게 맞추어 져 있다. 특히 20대 후반에서 30대 초반에 결혼, 임신, 출산, 육아 등의 이유로 노동시장 을 벗어나는 경력단절이 여성의 고용률을 낮추는 핵심적 요인으로 간주되어 여성고용정 책도 어떻게 경력단절을 완화할 것인가에 초점을 두어 왔다.
경력단절의 주된 원인이 결혼, 임신, 출산, 육아 등에 따른 여성의 부담증가라는 인식 아래 정부는 그동안 여성의 가사부담을 줄이는 데 많은 노력을 하여 왔다. 그 대표적인 것이 지난해부터 시작된 무상보육이다. 보육비를 정부가 부담함으로써 여성의 경제활동 을 촉진하려는 정책이다. 또한 일과 가정의 양립이라는 슬로건 아래 여성이 경제활동과 가사활동을 병행할 수 있도록 육아휴직제도의 활성화, 시간제 근무의 확산, 유연근무제 도의 확대 등 다양한 노력을 기울여 왔다.
이러한 정부의 노력이 일부 성과를 거두었음을 부인할 수 없다. 그러나 여성고용률은 2013년 48.8%로 1997년의 48.6%와 거의 비슷한 수준에 머물러 있다. 더구나 임신, 출산, 육아의 주된 연령층으로 여겨지는 32～37세 여성의 고용률은 지난 10년간 거의 변화가 없다. 무상보육이 실시되었다고는 하지만 취업하고 있는 어머니들은 학원비 등으로 여 전히 상당한 추가비용을 부담하고 있는 실정이다. 어린이집이 미취업 어머니의 자녀를 선호함에 따라 도리어 역차별을 받고 있다. 취업 여부와 상관없이 모든 이를 지원하는 지금의 무상보육제도가 여성고용률을 제고할 것이라고 기대하기 어렵다.
그동안의 정부정책은 기본적으로 공급중심의 정책이었다. 즉 취업에 따른 직간접적인 비용을 낮추어 여성의 노동공급을 확대하려는 정책이다. 이런 정책은 여성인력에 대한 기업의 수요가 탄력적일 때 성과를 거둘 수 있다. 여성인력에 대한 기업의 수요가 비탄 력적이라면 공급확대정책은 여성의 임금수준만 변화시키고 고용량에는 별다른 영향을 주지 못한다.
2004년 이후 작년까지 여성취업자 수는 1,130천 명 늘어났지만 이의 74.6%인 843천 명이 보건복지산업에서 증가하였다. 반면 제조업, 도소매업, 음식숙박업에서는 여성취업 자 수가 최소 10만 명 이상 감소하였다. 보건복지 일자리의 다수가 정부 재정지원을 전 제로 하고 있다는 점을 감안할 때, 그동안의 여성일자리 증가가 기업의 수요증대에 기 인한 것으로 보기 어렵다. 구체적으로 ‘공공행정, 국방 및 사회보장 행정’, ‘교육서비스’,
‘보건복지’ 등 사회서비스 분야를 제외하고는 기업의 인력수요가 여성친화적이라고 판 단되지 않는다.
경력단절 현상도 학력에 따라 달라진다. 고졸 여성이나 전문대졸 여성은 30대 후반 이후 노동시장에 재진입하는 비율이 높은 반면, 4년제 대졸 여성은 한번 노동시장을 벗 어나면 다시 돌아오지 않는 경력포기가 발견된다. 즉 고학력 여성은 배우자의 소득이 높고, 재취업에 따른 기회비용이 크기 때문에 웬만해서는 재취업하지 않는 것이다.
2013년 23～29세 여성의 42.3%가 4년제 대졸 이상의 고학력자이다. 이들의 경력단절 을 해소하지 않고는 여성고용률을 획기적으로 높이기 어렵다. 여성들은 대개 22～24세 에 4년제 대학을 졸업한다. 그리고 경력단절이 30세에 일어난다고 하면, 약 6～8년 정도 사회생활의 기간이 있다. 이 기간 동안 어떤 일자리에 취업하는지, 어떻게 경력을 개발 하여 가는가에 따라 경력단절 여부가 결정된다. 결혼, 임신, 출산, 육아의 시점에 이르러 자신의 직장과 직업의 미래가 있다면 웬만해서는 경력을 포기하지 않을 것이다. 결혼, 임신, 출산, 육아 등은 경력단절의 원인이 아니라 결과이고 핑계인 것이다.
따라서 경력단절을 완화하고 여성고용률을 제고하기 위해서는 20대 여성에 대한 취 업, 승진, 보직, 훈련 등에서의 차별을 완화하고, 경력개발 기회를 확충하는 것이 중요하 다. 비정규직으로 입사하더라도 자신의 노력 여하에 따라 정규직으로 이동할 수 있는 기회가 주어져야 한다. 기업의 인사제도에 정부가 개입하기는 쉽지 않다. 그럼에도 기업 이 여성친화적 인사 및 임금제도의 도입과 기업문화 개선을 추진하도록 정부가 적극적 역할을 할 시점이다.
전공분야도 문제이다. 2013년 4년제 대졸 이상 20대 여성의 전공분포를 보면 인문․
사회, 예체능, 사범계열이 72.9%이고, 공학계열은 8.2%에 불과하다. 기업들이 공학계열 을 중심으로 인재를 채용하고 있다는 점을 감안할 때, 사회 첫발부터 어려운 상황에 여 성이 처해 있음을 알 수 있다. 어렸을 때부터 진로교육과 성역할에 대한 교육이 강화되 어야 한다.
여성고용률 제고를 위한 지금까지의 정책이 한계가 있었음을 인정하여야 한다. 공급 중심의 정책에서 벗어나 여성에 대한 기업수요를 확대하는 정책이 강조되는 시점이다.
여성 노동시장의 특징과 최근 변화
(정성미)여성 시간제 일자리 확산과 함의
(성재민)모성보호제도의 고용효과
(윤자영)여성 노동시장
여성 노동시장의 특징과 최근 변화
정 성 미*
Ⅰ 1)
Ⅰ. 머리말
지난 십수 년간 우리나라 여성의 평균 교육수준이 높아지면서 여성의 노동시장 진입이 꾸준히 증가해왔다. 특히 여성 중고령층을 중심으로 취업자가 빠르게 증가하면서 중고령 층 주도의 고용률 증가가 최근 몇 년 사이의 주된 특징으로 손꼽혔다. 하지만 2000년 중 반 이후 여성 고용률 증가세는 과거의 가파른 증가속도를 따라가지 못하고 보합세를 유 지하며 50%를 넘기지 못한 수준에 머물고 있다. 그렇지만 총량적 수준에서 여성 고용률 이 보합세라 할지라도 지난 십여 년간 연령과 학력구조는 상당한 변화를 했고, 특히 2008 년 금융위기를 거치며 여성 노동시장의 내부는 상당한 변화를 했을 것이다.
본 연구에서는 여성 노동시장의 최근 변화와 특징을 고용률 변화와 취업자 구성변화를 통해 살펴보도록 한다. 이를 위해, 제Ⅱ장에서는 2005년 이후 변화에 초점을 맞추어 연령, 학력, 혼인 상태와 같은 공급 측면이 고용률 변화에 어떤 영향을 주었는지를 분석하고, 주된 요인은 무엇이었는지 확인해 보도록 한다. 제Ⅲ장에서는 수요 측 변화를 살펴보기 위해 2005~2013년 간의 여성 취업자 변동을 산업과 직종의 변화로 살펴보고, 직종구성 변화가 산업구조 변화에 얼마나 영향을 받았는지 분석하도록 한다. 마지막으로 제Ⅳ장에 서는 논의를 정리하도록 한다.
Ⅱ. 특성별 여성 고용률의 변화
성별 고용률 장기 추이를 보면, 1980년대 중반 이후 고용률은 남녀 모두에서 빠르게 증가하다 1997년 금융위기를 겪으며 급격히 감소한 이후 성별로 회복의 양상이 다르게 나타나고 있다. [그림 1, 왼쪽]을 보면, 15세 이상 남성의 고용률은 외환위기 직후 급감한 이후 2000년대 중반까지 다소 회복하는 모습을 보였지만, 2009년 금융위기를 거치며 70% 수준에서 고전을 면치 못하고 있다. 반면 여성의 고용률은 외환위기 이전 최고치였 던 48.6% 수준을 2013년 48.8%로 회복했다.
생산가능연령을 15∼64세로 한정지어 보면(그림 1, 오른쪽) 이러한 패턴은 더욱 명확하 게 드러난다. 여성의 2013년 고용률은 53.9%로 이미 외환위기 이전 수준을 넘어서 역대 최고치를 경신했지만, 남성은 1980년대 초반 석유파동, 1997년 외환위기, 2009년 금융위 기를 겪으며 세 번의 저점을 기록했고, 최근 회복세가 주춤하고 있다.
성별 고용률을 실제 노동시장에서 활발하게 일할 수 있는 연령(25∼64세)으로 나누어 살펴보면, 남녀 모두 노동시장 진입과 퇴장이 늦어진 영향으로 1995년, 2005년에 비해 2013년의 연령별 고용률이 우측으로 이동한 모습을 보이고 있다(그림 2 참조). 특히 남성 에 비해 여성의 이동폭이 더 크고 우상향하는 모습으로 나타났다. 여성의 경우 결혼과 육아의 이유로 경제활동참가율과 고용률에서 M자형 곡선이 그려진다는 것은 이미 잘 알
[그림 1] 성별 고용률 추이
(단위 : %) [15세 이상] [15∼64세]
주 : 남성은 좌측 축 기준이고, 여성은 우측 축 기준임.
자료 : 통계청, ｢경제활동인구조사｣ 원자료, 각 연도.
[그림 2] 성별 세부연령의 고용률(25∼64세)
(단위 : %) [여성] [남성]
자료 : 통계청, ｢경제활동인구조사｣ 원자료, 각 연도.
려져 있는 사실이다. 1995년, 2005년, 2013년 모두 여성의 연령별 고용률은 M자형 곡선을 그리고 있지만, 최근에 가까울수록 여성의 결혼연령과 출산연령이 늦어지면서 고용률 최 저점 연령이 늦어지고, 최저점의 고용률도 지속적으로 상승하는 특징을 보이고 있다.
여성의 1세 단위 고용률을 자세히 보면 2005년과 2013년을 비교했을 때, 25∼34세와 45∼64세는 2013년 고용률이 2005년 대비 모든 연령에서 증가한 반면, 35∼44의 고용률 은 세부 연령에 따라 차이가 있기는 하지만 대체로 감소한 것을 확인할 수 있다.
고용률이 증가한 연령과 감소(정체)한 연령이 들쑥날쑥하지 않고 25∼34세, 35∼44세, 45∼64세의 연령대별로 명확하게 나타난다는 점에 주목하여 앞으로의 분석을 세 집단으 로 나누어 분석하도록 한다.
여성 노동시장 분석에 있어 무엇보다도 중요한 영향은 혼인 상태일 것이다. 단순하게 결혼을 했느냐, 하지 않았느냐보다는 배우자가 있느냐 없느냐가 더욱 중요한 요인이 될 수 있다. 따라서 혼인상태를 배우자가 있는 유배우자와 미혼, 이혼, 사별로 배우자가 없는 무배우자로 나누어 보도록 한다.
<표 1>을 통해 앞서 분류한 세 연령집단으로 여성 고용률 특징을 보면, 먼저 25∼34세 무배우자의 경우 2005∼2013년 사이 고용률은 시기에 따른 변화가 있기는 하지만 큰 변 동을 보이지 않고 78% 안팎의 수준을 나타내고 있다. 그러나 이를 20대와 30대를 나누어 보면 차이가 나타나는데, 25∼29세는 2005년 기준 79.8%에서 2009년 금융위기에 77.4%까 지 하락하였다가 2011년 79.2%로 회복하였지만, 2013년 76.9%로 다시 감소했다. 반면 배 우자가 없는 30∼34세 여성 고용률은 2009년 금융위기를 거치며 빠르게 증가해 2013년
80.1%를 기록하였고, 모든 연령대에서 가장 높은 수준을 기록했다. 한편 25∼34세 배우자 가 있는 여성의 경우, 25∼29세와 30∼34세 모두 2005년 대비 고용률이 증가했다. 25∼29 세는 2005년 대비 2013년 7.2%p 증가했고, 30∼34세는 4.7%p 증가했다. 그렇지만, 이 연 령대의 고용률은 50%에 미치지 못하는 수준에 있다.
35∼44세 혼인 경험이 있는 여성은 배우자의 유무와 관계없이 가사나 육아, 보육이 절 정에 이르는 시기로 노동시장에 남아 있기가 어려울 뿐만 아니라 노동시장으로의 재진입 이 쉽지가 않다. 무배우자 경우의 고용률은 75% 수준을 유지했지만, 2009년 금융위기를 거치며 소폭 감소해 2013년 74.8%를 기록했고, 유배우자의 경우도 금융위기 이후 감소하 기 시작해 2013년 56.3%를 기록했다.
한편 45∼64세의 경우 배우자의 유무와 관계없이 2005년 이후 꾸준히 상승하는 추세를 이어가고 있다.
<표 1> 여성의 배우자 유무별․연령별 고용률 추이
(단위 : %)
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2005～
2013
여성 전체
15∼24세 35.5 32.3 30.4 28.6 27.4 27.7 27.7 28.3 27.8 -7.7 25∼34세 55.5 57.8 58.7 59.1 57.9 59.5 60.2 60.9 61.8 6.4 25∼29 63.0 64.3 65.4 66.3 65.6 66.2 67.8 68.0 68.0 5.0 30∼34 48.6 51.6 52.0 51.7 50.1 52.9 53.2 54.8 56.7 8.1 35∼44세 60.6 61.3 61.2 60.9 59.3 59.2 59.2 58.7 58.7 -1.9 45∼64세 54.4 55.3 56.1 56.7 56.3 56.4 57.3 58.0 58.9 4.6 65세 이상 22.4 22.6 23.3 22.8 22.1 21.2 21.4 22.6 23.1 0.7
무배 우자
15∼24세 35.4 32.1 30.2 28.5 27.2 27.5 27.7 28.2 27.7 -7.8 25∼34세 78.7 78.6 78.2 77.6 76.7 77.6 78.9 78.7 77.9 -0.7 25∼29 79.8 78.8 78.9 78.3 77.4 77.9 79.2 78.0 76.9 -3.0 30∼34 75.5 78.1 76.3 75.8 74.6 76.9 78.3 80.1 80.1 4.6 35∼44세 76.9 76.8 76.3 76.7 75.1 76.9 75.6 75.5 74.8 -2.1 45∼64세 59.0 60.1 62.5 63.4 61.5 61.8 61.0 61.1 63.4 4.4 65세 이상 18.8 19.2 19.7 19.0 18.1 17.7 18.3 19.7 20.2 1.4
유배 우자
15∼24세 37.5 38.1 35.1 30.2 31.6 32.1 25.7 31.6 33.1 -4.4 25∼34세 42.1 43.6 44.3 45.0 43.7 44.9 44.2 45.6 47.5 5.5 25∼29 41.1 41.3 42.5 45.7 44.7 43.5 43.7 46.9 48.3 7.2 30∼34 42.5 44.7 45.2 44.7 43.3 45.6 44.4 45.2 47.3 4.7 35∼44세 58.7 59.2 59.0 58.6 57.1 56.7 56.8 56.1 56.3 -2.4 45∼64세 53.2 54.1 54.4 55.0 55.1 55.2 56.5 57.3 57.9 4.8 65세 이상 28.8 28.7 29.3 28.6 27.8 26.3 25.6 26.3 26.7 -2.1 주 : 무배우자는 미혼, 이혼, 사별로 배우자가 없는 상태인 자를 의미.
자료 : 통계청, ｢경제활동인구조사｣ 원자료, 각 연도.
<표 2> 여성의 배우자 유무별 고용률 요인분해
(단위 : %)
15∼24세 25∼34세 35∼44세 45∼64세
취업 률
참가 율
인구 비중
기여 도
취업 률
참가 율
인구 비중
기여 도
취업 률
참가 율
인구 비중
기여 도
취업 률
참가 율
인구 비중
기여 도 무배
우자
2005 91.0 38.9 39.4 30.7 94.4 83.3 18.2 31.5 95.5 80.5 5.6 9.4 97.0 60.8 15.0 19.4 2013 90.8 30.4 35.9 22.6 94.4 82.5 19.4 34.4 95.7 78.2 6.1 10.3 98.0 64.7 15.2 22.0 유배
우자
2005 91.7 40.9 1.0 0.8 97.7 43.1 21.4 17.9 97.7 60.1 31.6 36.8 98.5 54.0 37.8 39.9 2013 94.6 35.0 0.7 0.5 98.1 48.5 14.6 13.4 98.4 57.2 27.3 29.6 98.6 58.8 45.1 50.2 주 : 1) 취업률=취업자/경제활동인구, 참가율=경제활동인구/인구, 인구비중=각 집단 인구/전체 인구
2) 무배우자는 미혼, 이혼, 사별로 배우자가 없는 상태인지를 의미.
자료 : 통계청, ｢경제활동인구조사｣ 원자료, 각 연도.
그러나 고용률 증가가 반드시 고용량의 증가를 의미하는 것은 아니다. 고용률은 인구 대비 취업자 비중을 의미하기 때문에 요인분해를 통해 인구효과에 따른 고용률 기여도가 어떻게 변했는지 살펴보는 것이 필요하다.
<표 2>를 보면, 각 연령대별로 고용률에 미치는 기여도 변화는 앞서 본 고용률 증감의 결과와 상이하다. 먼저, 배우자가 없는 25∼34세의 경우 2005년에 비해 2013년 고용률은 소폭 감소했지만, 인구 비중이 증가한 영향으로 기여도는 2013년 34.4%로 2005년 31.5%
에 비해 증가했다. 반면 배우자가 있는 여성의 25∼34세의 경우 경활참가는 증가했음에 도 불구하고 인구비중이 크게 감소하면서 고용률 기여도는 17.9%→13.4%로 감소를 했다.
한편 배우자가 없는 35∼44세의 경우 고용률은 2005년 대비 2013년 2.1%p 감소했으나 인구효과를 감안한 고용률 기여도는 2005년 9.4%에서 2013년 10.3%로 증가했다. 반면 배 우자가 있는 35∼44세는 인구비중도 크게 감소하고, 참가율도 감소한 영향으로 고용률 기여도는 36.8%에서 29.6%로 크게 감소했다.
배우자 여부와 관계없이 고용률이 크게 증가한 45∼64세의 경우 배우자가 없는 여성에 서는 인구비중은 크게 증가하지 않았으나 참가율이 증가한 영향으로 기여도가 증가하였 고, 배우자가 있는 여성에서는 인구비중과 참가율 모두 크게 증가한 영향을 받아 고용률 기여도가 2013년 50.2%로 크게 증가했다. 즉 배우자가 있는 여성의 고용률의 절반이 45∼
64세에 의한 것이다.
한편 학력을 두 집단으로 나누어 여성 연령별 고용률을 그려보면, 전문대졸 이하의 고 용률이 M자형 곡선에 유사하게 나타나고, 4년제 대졸 이상의 고용률은 계단의 형태로 나타나고 있다(그림 3 참조).
4년제 대졸 이상 고학력 여성의 경우 2005년에 비해 2013년 고용률은 대체로 모든 연 령에서 증가했다. 보통 고학력 여성의 고용률은 노동시장에서 한번 퇴장하면 재진입하지
[그림 3] 여성 학력별 세부연령의 고용률(25∼64세)
(단위 : %) [전문대졸 이하] [4년제 대졸 이상]
자료 : 통계청, ｢경제활동인구조사｣ 원자료, 각 연도.
를 은퇴 시점인 50대 중반 이후를 제외하고 보면 L자형에 근사해 보인다.
한편 전문대졸 이하 여성의 고용률 곡선과 여성 전체 고용률 M자형 곡선이 거의 유사 하게 나타나 전문대졸 이하 저학력 여성이 M자형 곡선의 주된 원인으로 작용하고 있다.
대졸 이상 고학력의 L자형 그래프와는 다르게 가사와 육아 등의 이유가 집중되는 30대 초중반에 노동시장에서 이탈한 후 빠르게 재진입하는 특징을 보여주고 있다.
지금까지 연령, 배우자유무, 학력을 통해 여성의 고용률 변화를 살펴보았다. 다음으로 Oaxaca-Blinder 분해방법을 응용한 성재민(2011)의 방식을 이용하여 여성 노동시장의 공 급 측 요인으로 볼 수 있는 학력과 혼인상태의 분포변화가 여성의 연령별 고용률 변동에 대해 갖는 설명력을 분석해 보도록 한다.
<표 3>을 보면, 2005년과 2013년 사이 25∼34세 여성 고용률은 약 6.37%p 증가했는데, 이러한 고용률 증가는 학력과 혼인상태의 분포변화로 약 82% 정도 설명되는 것으로 나 타났다. 학력과 혼인상태를 제외한 효과, 즉 무엇인지는 알 수 없는 어떤 효과인 분포 외 효과는 18%가량 고용률 변동을 설명하고 있다. 이때, 연령을 25∼29세와 30∼34세로 나누어 보면, 분포 효과가 더 뚜렷하게 나타난다. 25∼29세의 경우는 학력과 혼인상태의 분포변화가 고용률 변동을 모두 설명하고, 30∼34세의 경우는 분포 효과가 62.3%로 낮아 져 설명력의 크기가 작아졌다. 즉 젊은 여성에게는 학력과 혼인상태가 고용률 변화를 설 명하는 매우 핵심적인 요인인 것이다.
반면 연령이 높아질수록 분포 효과에 의한 설명력이 급격히 작아진다. 35∼44세의 경 우 고용률 격차는 1.93%p 감소했는데, 분포 효과가 46%를 설명하는 것으로 나타났다. 또 45∼64세는 고용률 변동을 분포 효과는 거의 설명하지 못하고 분포 외 효과가 대부분을
설명하는 것으로 나타났다. 즉 가사와 육아가 집중되는 30대 중반 이후의 여성에게는 학 력과 혼인상태 이외에 노동시장 참여를 결정짓게 하는 다른 더 주요한 요인들이 있다는 것을 의미한다. 그 요인들은 정확히 무엇인지는 알 수 없으나 우리나라의 사회적 분위기 상 30대 이상 여성에게 노동시장 참여 여부를 결정짓는 무엇보다도 중요한 요인들은 자 녀의 수나 연령, 배우자의 소득, 회사 및 사회의 분위기와 같은 사유일 것이라 짐작해 본다.
이와 같은 분석결과는 20대 젊은 여성들이 높은 교육을 받아 노동시장에 아무리 많이 진입한다 하더라도 일정한 시점이 되어 육아와 가사 등의 문제에 봉착하게 되면, 다수의 여성들이 노동시장을 떠날 수밖에 없는 현실을 보여주는 결과라 하겠다.
<표 3> 연령별 여성 고용률 Oaxaca 분해 결과(2005, 2013년)
25∼34세 35∼44세 45∼64세
25∼29세 30∼34세
2005년 고용률 55.46% 63.04% 48.61% 60.64% 54.39%
2013년 고용률 61.83% 68.05% 56.70% 58.70% 58.94%
고용률 격차 6.37%p 5.01%p 8.09%p -1.93%p 4.55%p
분포 효과 5.23%p 5.86%p 5.04%p -0.89%p 0.35%p
(82.0) (117.1) (62.3) (46.0) (7.6)
학력 1.95%p 1.82%p 1.82%p -1.13%p -0.23%p
혼인상태 3.28%p 4.04%p 3.22%p 0.24%p 0.57%p
분포 외 효과 1.14%p -0.86%p 3.05%p -1.04%p 4.21%p
(18.0) (-17.1) (37.7) (54.0) (92.4)
주 : ( )안은 설명정도이고, 각 연령대 안에서 ( )안의 합은 100임.
자료 : 통계청, ｢경제활동인구조사｣ 원자료, 각 연도.
Ⅲ. 여성 취업자의 산업별 변동추이
이 장에서는 여성 취업자의 변화를 노동 수요 측면인 산업과 직종의 변동으로 2005년 이후 어떠한 변화가 있는지 보도록 한다. <표 4> 성별․산업별 취업자 추이를 보면, 2005 년에서 2013년 사이 여성 취업자는 10.2% 증가했고, 취업자는 968천 명 증가했다. 같은 기간에 남성도 비슷한 증가율인 9.3%를 기록하고 취업자도 1,243천 명 증가했다. 그러나 성별 각 산업단위 취업자 변화는 큰 차이를 보이고 있다.
증가한 점이다. 2005년에서 2013년 사이에 167.7%(789천 명) 증가해 여성 취업자 증가분 의 80%를 차지했다. 이러한 변화는 여성 취업자의 산업 내 구성 변화를 가져와 2005년
<표 4> 성별․산업별 취업자 추이
(단위 : 천 명, %)
2005 2007 2009 2011 2013 2005～2013
증가율
2005～2013 증감
남성
전 체 13,330 13,607 13,734 14,153 14,573 9.3 1,243
농림어업 963 911 910 859 870 -9.7 -93
광공업 2,774 2,722 2,697 2,834 2,942 6.1 168
건설업 1,655 1,677 1,557 1,595 1,614 -2.5 -41
도소매음식숙박 2,631 2,629 2,610 2,660 2,695 2.4 64
운수업 1,064 1,150 1,153 1,213 1,282 20.5 218
금융보험 369 387 384 421 421 14.0 52
부동산임대 340 334 324 309 311 -8.3 -28
전문과학 435 468 581 678 723 66.1 288
사업서비스 442 560 537 604 654 47.7 211
공공행정 552 543 661 622 613 10.9 60
교육서비스 546 578 599 547 581 6.5 36
보건사회복지 169 198 223 248 294 74.6 126
기타 1,390 1,450 1,496 1,562 1,573 13.1 183
여성
전 체 9,526 9,826 9,772 10,091 10,494 10.2 968
농림어업 850 812 738 683 650 -23.5 -200
광공업 1,372 1,308 1,162 1,274 1,258 -8.4 -115
건설업 158 172 163 156 139 -11.7 -19
도소매음식숙박 3,173 3,093 2,926 2,832 2,935 -7.5 -238
운수업 101 97 94 119 132 30.2 31
금융보험 376 419 382 425 443 17.7 67
부동산임대 157 171 176 177 174 10.8 17
전문과학 190 234 262 283 299 57.5 109
사업서비스 300 394 407 482 520 73.5 220
공공행정 239 254 370 329 353 47.8 114
교육서비스 1,058 1,162 1,233 1,139 1,167 10.3 109
보건사회복지 471 542 774 1,063 1,260 167.7 789
기타 1,082 1,169 1,084 1,131 1,165 7.7 83
주 : 광공업은 제조업과 광업을 포함하고, 기타산업은 전기, 가스, 증기 및 수도사업, 하수 · 폐기물 처리, 원료재생 및 환경복원업, 예술, 스포츠 및 여가관련 서비스업, 협회 및 단체, 수리 및 기타 개인 서비스업, 가구내 고용활동 및 달리 분류되지 않은 자가소비 생산활동, 국제 및 외국기관을 포함.
자료 : 통계청, ｢경제활동인구조사｣ 원자료, 각 연도.
여성 전체 취업자의 5%에 불과했던 보건 및 사회복지업이 2013년 12%로 증가해 여성 취 업자 중 둘째로 고용규모가 큰 산업이 되었다. 여성 산업별 취업자 가운데 다음으로 크게 증가한 산업은 사업서비스업으로 2005년 대비 2013년 73.5% 증가했고, 전문, 과학서비스 업(57.5%), 공공행정서비스업(47.8%) 등에서도 크게 증가해 사회서비스업과 전문영역 중 심으로 여성 취업자가 크게 증가했다.
반면 과거 여성고용의 30% 이상을 차지하던 도소매 및 음식숙박업은 추세적인 감소를 하며 2013년 238천 명(-7.5%) 감소해 가장 큰 규모의 감소를 했고, 농림어업(-23.5%)과 건 설업(-11.7%)이 그 뒤를 이어 감소했다.
[그림 4]를 통해 여성 산업별 취업자 증감을 학력으로 나누어서 보면, 인구효과를 감안 해서 보더라도 전문대졸 이하에서는 보건 및 사회복지서비스업과 사업서비스업에서 고 용이 크게 증가했고, 도소매 및 음식숙박업에서 고용규모가 크게 감소했다. 반면 4년제 대졸 이상의 여성에서는 농림어업을 뺀 모든 산업에서 증가했고, 보건 및 사회복지업과 교육서비스업, 공공행정 등 사회서비스업이 증가를 주도했다.
[그림 4] 산업별 취업자 수 증감(2005, 2013년)
(단위 : 천 명) [남성] [여성]
[여성 전문대졸 이하] [여성 4년제 대졸 이상]
이와 같은 변화는 연령별 여성 취업자의 산업구성의 변화를 가져왔다(표 5 참조). 무엇 보다도 보건 및 사회복지업 등 사회서비스업 쪽으로 취업자가 늘어나고, 도소매 및 음식 숙박업이 줄어들면서 연령별․산업별 구성변화가 크게 일어났는데, 이러한 변화는 44세 이전 연령대에서 두드러졌다.
연령별로 나누어 살펴보면, 먼저 15∼24세의 산업별 비중 변화는 보건 및 사회복지업 이 크게 늘어나면서 2005년 도소매 및 음식숙박업(30.9%) > 교육서비스업(16.7%) > 광공 업(13.6%) > 보건 및 사회복지업(9.3%)에서 2013년 도소매 및 음식숙박업(34.4%) > 보건 및 사회복지업(17.6%) > 교육서비스업(12.3%)로 분포의 순서가 바뀌었다.
25∼34세의 경우 2005년 산업별 구성비는 도소매 및 음식숙박업(25.1%) > 교육서비스 업(19.4%) > 광공업(12.8%) > 보건 및 사회복지업(9.3%) 순으로 분포해 있었지만, 2013년 에는 도소매 및 음식숙박업(19.1%) > 보건 및 사회복지업(16.7%) > 교육서비스업(16.0%)으 로 분포 순서가 바뀌었다.
35∼44세는 2005년 산업 구성비가 도소매 및 음식숙박업(38.3%) > 광공업(17.7%) > 교 육서비스업(12.1%) > 보건 및 사회복지업(3.5%) 순으로 분포해 있었다가, 2013년에는 도 소매 및 음식숙박업(26.0%) > 교육서비스업(16.4%) > 보건 및 사회복지업(12.8%)으로 분포 순서가 바뀌었다. 그리고 45∼64세의 구성비도 정도의 차이는 있지만 35∼44세의 변화와 유사하다.
<표 5> 여성 연령별․산업별 취업자 비중(2005, 2013년)
(단위 : %)
15∼24세 25∼34세 35∼44세 45∼64세 65세 이상
2005 2013 2005 2013 2005 2013 2005 2013 2005 2013
여성 전체 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0
농림어업 0.3 0.6 0.5 0.5 2.9 1.1 13.7 6.9 56.5 38.4
광공업 13.6 8.8 12.8 11.3 17.7 13.6 15.0 13.7 5.0 3.9
건설업 1.9 1.3 2.5 1.7 1.4 1.5 1.4 1.2 0.7 0.6
도소매음식숙박 30.9 34.4 25.1 19.1 38.3 26.0 38.1 33.5 22.6 22.7
운수업 1.7 1.1 1.6 2.1 1.0 1.3 0.7 1.1 0.0 0.3
금융보험 4.5 2.6 6.0 6.0 4.6 5.8 2.5 3.4 0.2 0.8
부동산임대 1.0 0.5 1.4 1.0 1.9 2.1 2.0 1.9 0.8 2.0
전문과학 4.3 4.4 4.3 7.1 1.4 3.2 0.3 0.7 0.0 0.0
사업서비스 2.5 3.7 2.4 4.0 2.1 3.6 4.8 6.0 3.1 7.4
공공행정 2.1 1.2 3.2 3.5 2.6 3.9 2.3 2.8 1.8 6.5
교육서비스 16.7 12.3 19.4 16.0 12.1 16.4 4.3 7.3 0.4 0.8
보건사회복지 9.3 17.6 9.3 16.7 3.5 12.8 2.2 8.9 0.4 7.0
기타 11.2 11.6 11.5 11.0 10.5 8.9 12.6 12.6 8.4 9.7
주 : 광공업은 제조업과 광업을 포함하고, 기타산업은 전기, 가스, 증기 및 수도사업, 하수 · 폐기물 처리, 원료재생 및 환경복원업, 예술, 스포츠 및 여가관련 서비스업, 협회 및 단체, 수리 및 기타 개인 서비스업, 가구내 고용활동 및 달리 분류되지 않은 자가소비 생산활동, 국제 및 외국기관을 포함.
자료 : 통계청, ｢경제활동인구조사｣ 원자료, 각 연도.
한편 65세 이상의 경우는 농림어업의 구성비가 크게 감소한 반면, 공공행정(1.8%→
6.5%)과 사업서비스업(3.1%→7.4%)에서 구성비가 크게 증가했는데, 공공행정에서 취업자 가 늘어 구성비가 증가한 것은 정부정책에 의한 일자리 사업의 영향이 반영된 것으로 해 석된다.
여성 취업에 있어서 보건 및 사회복지업의 급증과 다른 산업들의 구성변화는 여성 직 종의 구성 변화에도 큰 영향을 줄 것이다. <표 6>의 성별로 본 직종 구성비 변화 중 취업 자를 먼저 보면, 남녀 모두 관리자, 전문가와 사무종사자, 그리고 단순노무직에서 고용비 중이 증가했다. 다만 남성은 2005년과 2013년 간의 직종 구성 변화가 크게 일어나지 않아 격차가 1%p 내외로 난 반면, 여성은 2005년과 2013년 간의 구성비 변화가 크게 일어나면 서 격차가 1∼5%p 내외로 크게 변화하며 전체적으로 큰 구성 변화를 가져왔다.
여성은 사회서비스업과 전문영역 중심으로 취업자가 변화하면서 관리자, 전문가 종사 자의 비중이 높아져 2005년 17.0%에서 2013년 22.4%로 5.3%p나 증가했고, 사무종사자도 2005년 16.5%에서 2013년 18.8%로 증가했다. 직종별 구성에서 플러스 증가를 한 마지막 직종은 단순노무 종사자로 2005년 15.5%에서 2013년 16.2%를 차지하는 것으로 나타났다.
이 세 직종을 제외한 다른 모든 직종은 2005년 대비 감소했다. 이러한 경향은 임금근로자 로 한정해 보아도 크게 다르지 않았다.
이러한 직종구성의 변화는 각 산업 내 전문가 관련 종사자가 늘어난 변화(산업 간 변 화)일 수도 있고, 산업구조가 변화(산업 내 변화)한 효과일 수도 있다. 이를 Acemoglu and Autor(2011)의 분해방식으로 직종구성 변화에서 산업의 영향이 어떠했는지를 분석하도록 한다. 분해방식은 다음과 같다.
<표 6> 성별로 본 직종 구성비 변화
(단위 : %, %p)
취업자 임금근로
남성 여성 남성 여성
2005 2013 격차 2005 2013 격차 2005 2013 격차 2005 2013 격차
전 체 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0
관리자, 전문가 종사자 19.3 20.7 1.4 17.0 22.4 5.3 21.1 23.5 2.5 20.0 24.9 4.9 사무 종사자 13.5 15.4 1.9 16.5 18.8 2.2 19.9 20.7 0.7 22.5 23.4 0.9 서비스 종사자 6.4 6.1 -0.3 18.5 16.0 -2.5 5.0 5.5 0.5 15.7 13.8 -1.9 판매 종사자 11.6 10.4 -1.1 16.6 14.4 -2.2 6.3 6.6 0.3 12.8 11.4 -1.4 농림어업, 숙련종사자 7.1 5.8 -1.2 8.0 5.5 -2.5 0.4 0.5 0.0 0.4 0.1 -0.3 기능원, 관련기능종사자 14.9 13.1 -1.7 3.9 2.9 -0.9 16.2 13.4 -2.8 3.9 2.5 -1.4 장치, 기계, 조립종사자 17.1 17.9 0.8 3.9 3.7 -0.2 17.3 17.0 -0.3 5.1 4.4 -0.7 단순노무 종사자 10.2 10.4 0.3 15.5 16.2 0.8 13.8 12.9 -0.9 19.5 19.5 0.0
∆
∆
∆≡∆ ∆∆는 직종 j의 고용비중 변화이고, ∆는 산업구성 변화에 따른 직종 j의 구성비 변화이고, ∆는 산업 내 직종구조 변화에 따른 직종 j의 구성비 변화를 의미한다. 다 시 말해 ∆는 각 산업구조가 변한 산업 내 변화를 의미하고, ∆는 각 산업 안에서 의 직종의 변화, 즉 산업 간 변화를 의미한다. 이후의 분석에서 산업 내 변화는 산업효과, 산업 간 변화는 직종효과라 설명하도록 한다.
<표 7>은 여성 취업자와 임금근로자의 분해 결과를 보여주고 있다. 여성 취업자 중 관 리자, 전문가 종사자의 고용비중 변화는 5.3%p 증가했는데, 이는 산업효과가 4.8%p로 변 화의 90%가량 설명하고, 직종효과는 크지 않은 것으로 나타났다. 표로 제시하지는 않았 지만, 산업효과 중 보건 및 사회복지업이 4.8%p로 나타나 변화 전체를 설명한다고 봐도 과언이 아니다. 한편 사무종사자의 고용비중 변화인 2.2%p와 단순노무직의 고용비중 변 화 0.8%p는 산업효과와 직종효과가 대략 절반씩 설명하는 것으로 나타났다. 임금근로자 로 제한하고 분석해도 유사한 결과로 분석되었다.
여성 직종별 구성 변화를 학력으로 나누어 보면, 주된 특징을 보여주던 관리자, 전문가 관련 종사자와 사무종사자에서 학력별로 반대의 방향을 보이는 것으로 나타났다(표 8 참조).
먼저 전문대졸 이하에서는 관리자, 전문가 관련 종사자의 고용비중이 3.4%p 증가했는 데 이는 산업효과(4.0%p)가 대단히 컸기 때문이고, 이러한 영향의 대부분이 보건 및 사회 복지서비스업으로 산업구조가 크게 변했기 때문인 것으로 나타났다. 반면 고학력 여성으
<표 7> 직종별 고용비중 변화(2005, 2013년)를 산업효과와 직종효과로 분해한 결과
여성 취업자 여성 임금근로자
고용비중
변화 산업효과 직종효과 고용비중
변화 산업효과 직종효과
관리자, 전문가 관련종사자 5.3 4.8 0.6 4.9 4.3 0.5
사무 종사자 2.2 1.0 1.2 0.9 -0.1 1.0
서비스 종사자 -2.5 -0.7 -1.7 -1.9 -0.1 -1.8
판매 종사자 -2.2 -2.0 -0.2 -1.4 -1.4 0.0
농림어업, 숙련종사자 -2.5 -2.4 -0.1 -0.3 -0.1 -0.1
기능원 및 관련 기능종사자 -0.9 -0.5 -0.4 -1.4 -0.8 -0.6
장치, 기계조작 및 조립종사자 -0.2 -0.5 0.3 -0.7 -1.1 0.4
단순노무 종사자 0.8 0.5 0.3 0.0 -0.7 0.7
자료 : 통계청, ｢경제활동인구조사｣ 원자료, 각 연도.
로 볼 수 있는 4년제 대졸 이상에서는 오히려 산업구조의 변화로 인해 고용비중이 3.5%p 감소했는데, 감소의 주된 원인은 교육서비스업에서 산업효과가 매우 크게 감소(-8.5%p)한 영향으로 보건 및 사회복지서비스업(5.0%p)의 영향을 압도했다1).
한편 사무종사자의 경우 전문대졸 이하에서는 고용비중이 0.2%p 증가했고, 대부분 산 업효과인 반면, 대졸 이상에서는 사무종사자의 고용비중이 4.9%p 증가했고 이러한 변화 는 산업효과가 약 57%가량 설명하고 직종효과가 그 나머지를 설명하는 것으로 나타났다.
마지막으로 단순노무직의 고용변동에는 전문대졸 이하 학력과 4년제 대졸 이상 학력 모 두 직종효과가 조금 더 크게 작용한 것으로 나타나 각 산업에서 단순노무직의 변화가 더 크게 작용한 것으로 보인다.
<표 8> 학력별․직종별 고용비중 변화(2005, 2013년)를 산업효과와 직종효과로 분해한 결과
전문대졸 이하 4년제 대졸 이상
고용비중
변화 산업효과 직종효과 고용비중
변화 산업효과 직종효과
관리자, 전문가, 관련종사자 3.4 4.0 -0.6 -3.5 -2.8 -0.7
사무 종사자 0.2 0.2 0.0 4.9 2.8 2.2
서비스 종사자 -1.5 -0.3 -1.2 -0.7 0.1 -0.8
판매 종사자 -1.7 -1.8 0.1 -0.4 -0.3 -0.1
농림어업, 숙련종사자 -2.4 -2.3 -0.1 0.0 -0.1 0.0
기능원 및 관련 기능종사자 -0.9 -0.5 -0.4 0.1 0.0 0.1
장치, 기계조작 및 조립종사자 0.1 -0.5 0.6 0.2 0.0 0.2
단순노무 종사자 2.7 1.1 1.6 -0.7 0.2 -0.9
자료 : 통계청, ｢경제활동인구조사｣ 원자료, 각 연도.
Ⅳ. 맺음말
지금까지 여성 노동시장의 특징과 변화를 2005년 이후 변화에 초점을 맞추어 고용률 변화를 통한 공급 측면과 취업자의 산업 변동을 통한 수요 측면으로 나누어서 분석해 보 았다. 최근 여성 노동시장은 만혼과 늦은 출산, 고학력화, 그리고 고령화와 같은 요인들에 의해 여성 고용률 최저점 연령이 늦춰지고, 고용률의 최저점도 지속적으로 상승하며, 우 1) 여성 4년제 대졸 이상 취업자에서 교육서비스업의 감소효과가 대단히 크게 나타난 주된 이유는 임
리나라 여성 고용률의 대표적 특징인 M자형 곡선이 우상향으로 이동하는 변화를 보였다.
이러한 추세는 앞으로도 지속될 가능성이 매우 높아 보인다. 그렇지만, 여성 노동시장이 훨씬 활성화되어 있는 주요 선진국에 비해 선명한 M자형 곡선의 굴곡은 여전히 깊다.
총량적 여성 고용률은 2005년에서 2013년 사이 육아와 보육이 절정에 이르는 35∼44세 에서는 감소하였지만, 다른 연령에서는 고용률이 증가했다. 그렇지만 인구증가효과와 혼 인상태를 감안한 고용률 기여도로 보면 배우자가 없는 25∼34세와 배우자 유무와 상관없 이 45∼64세에서 고용률 증가에 기여가 컸던 것으로 나타났다. 즉 배우자의 유무에 따른 총량적 고용률 변동은 그리 중요하게 작동했던 게 아니라 인구효과와 고학력이 고용률 변동에 더 중요한 영향을 미쳤던 것이다.
2005년에서 2013년 사이 학력과 혼인상태의 분포변화가 여성의 연령별 고용률 변동에 대해 갖는 설명력을 확인하기 위해 Oaxaca분해를 이용하였다. 분석결과, 25∼29세 젊은 여성의 고용률 변동 대부분은 학력과 혼인상태의 분포에 의해 설명됨을 확인한 반면, 30 대 중반 이상에서는 학력과 혼인상태 이외의 다른 설명할 수 없는 요인들이 더 중요한 것으로 나타났다. 우리나라의 30대 이상 여성에게 노동시장 참여 여부를 결정짓는 무엇 보다도 중요한 요인들은 자녀의 수와 자녀 연령, 배우자의 소득과 같은 변수들일 것이다.
이러한 변수들이 포함된다면 고용률 변동을 설명할 때 분포효과로 설명할 수 있는 부분 들이 더 풍부해질 것이다. 그러나 ｢경제활동인구조사｣자료는 자녀변수와 배우자 소득과 같은 변수들을 포함하고 있지 않아 본 분석에서는 수행하지 않았다. 따라서 이와 같은 연구는 향후의 과제로 남겨둔다.
한편 2013년 이미 노동시장에 진출해 취업한 여성들의 산업구조 변화에는 사회서비스 업 역할이 대단히 크게 작용했다. 세부적으로 보면 보건업 및 사회서비스업에 의해 전체 추세가 변동했다고 보더라도 과언이 아닐 정도로 2005년 대비 증가규모가 대단했다. 이 러한 변화는 산업구성과 직종구성에도 큰 변화를 가져와 이전의 추세를 뒤집었다. 유럽 주요 국가들에서 여성 취업 동력의 하나로 자리매김하고 있는 사회서비스업의 확대는 앞 으로도 여성 일자리 변화와 고용률 증가에 주요 관건이 될 수 있다.
이번 연구는 여성 노동시장 분석을 인적 특성에 따른 고용률 변동과 취업자 변화를 산 업과 직종 변동으로 설명하는 데 그쳤다. 여성 노동시장 분석에 무엇보다 중요한 한 축은 임금이나 비정규직 문제와 같은 일자리 질 분석일 것인데, 이에 대한 연구는 다양한 자료 를 이용한 분석으로 추후 과제로 남겨둔다.
<참고문헌>
성재민(2011), ｢상용직 근로자 증가에 대한 분석｣, 노동리뷰 2011년 8월호, pp.37~62.
통계청, ｢경제활동인구조사｣ 원자료, 각 연도.
Daron Acemoglu, and David Autor(2011), “Skill, Tasks and Technologies : Implications for Employments and Earnings”, Handbook of Labor Economics, Volume 4b, Ch12.
여성 시간제 일자리 확산과 함의
성 재 민*
Ⅰ 1)
Ⅰ. 머리말
우리나라의 전체 임금근로자 중 시간제 근로자의 비중은 2004년 7.4%에서 2013년 10.3%로 증가했으며, 같은 기간에 남성의 경우 3.3%에서 5.1%로, 여성의 경우 13.0%에서 17.3%로 증가했다.1)
[그림 1] 시간제 근로 비중 추이(각 연도 8월 기준)
(단위 : %)
자료 : 통계청, ｢경제활동인구조사 근로형태별 부가조사(8월)｣ 원자료, 각 연도.
* 한국노동연구원 전문위원([email protected]).
1) 이 연구의 시간제 근로자는 ｢경제활동인구조사 근로형태별 부가조사(8월)｣상의 시간제로 “직장에서 정해진 근로시간이 동일 사업장, 동일 종류 업무 수행 근로자의 근로시간보다 1시간이라도 짧은 근 로자로, 평소 1주에 36시간 미만 일하기로 정해져 있는 근로자”를 말한다(통계청 보도자료 참고).
본 연구에서는 여성에 초점을 두어 이와 같은 시간제 증가가 주로 어떤 부문에서 나타 났는지, 전일제 정규직 여성과 비교해 시간제 여성이 어떤 고용의 질을 갖는 일자리에서 일하고 있는지, 현재까지의 시간제 증가가 갖는 함의가 무엇인지 분석해 보고자 한다. 이 를 위해 제Ⅱ장에서는 여성 시간제 근로의 증감을 개인 및 일자리 특성별로 분석할 것이 며, 제Ⅲ장에서는 이와 같은 시간제 근로자 증가가 고용의 질에 대해 갖는 의미는 무엇인 지 분석해 볼 것이다. 제Ⅳ장에서는 지금까지의 논의를 정리하면서 시간제 근로 확산이 실제 여성의 경력단절을 감소시킬 잠재력이 있는지, 확산의 전망은 어떤지 살펴볼 것이다.
Ⅱ. 특성별 여성 시간제 고용 변화
먼저 2004년과 2013년 사이 여성 임금근로자 중 시간제 비중 증감을 연령별로 보면, 가장 많이 비중이 증가한 연령대는 65세 이상 고연령층으로 나타났다. 시간제 비중이 무 려 24.9%p나 증가했으며, 그 다음은 15~24세로 15.0%p 증가하였다. 그에 반해 25~54세 사이에서는 시간제 비중에 큰 변화가 없었다. 30대 초반은 4.1%p 감소했으며, 40~44세는 변화가 없었고, 45~49세는 2.7%p 증가했을 뿐이었다. 노동시장 진입 연령대와 노동시장 퇴장 연령대에서만 시간제 비중이 크게 증가한 것이다.
[그림 2] 연령별 여성 임금근로자 중 시간제 비중 증감(2004, 2013년 간)
(단위 : %p)
우리나라와 유럽 주요국의 여성 임금근로자 중 시간제 비중을 연령별로 보면, 노동시 장 진입 연령대와 퇴장 연령대에서 시간제 비중이 다소 높은 것이 특이한 현상은 아니지 만, 우리나라처럼 55~64세 시간제 비중이 25~54세보다 두 배 이상 높은 것은 예외적이라 고 할 수 있다.
[그림 3] 연령별 여성 임금근로자 중 시간제 비중
(단위 : %)
자료 : 통계청, ｢경제활동인구조사 근로형태별 부가조사(8월)｣ 원자료, 각 연도.
[그림 4] 유럽 주요국의 연령별 여성 임금근로자 중 시간제 비중(2013년)
(단위 : %)
자료 : EUROSTAT 홈페이지.
또한 동 기간 유럽 주요국의 여성 시간제 비중 증감을 보면, 대부분의 나라에서 15~24 세 연령대의 시간제 비중은 크게 증가했으나, 25~54세에 비해 55~64세 연령대의 시간제 비중의 상대적 증가는 눈에 띄는 현상이 아니었다.
[그림 5] 유럽 주요국의 연령별 여성 임금근로자 중 시간제 비중 증감(2004, 2013년 간)
(단위 : %p)
자료 : EUROSTAT 홈페이지.
업종별로 증감을 보면, 2004년 8월부터 2013년 8월 사이에 증가된 여성 시간제 근로자 563천 명 중 86.5%인 487천 명이 도소매업, 숙박 및 음식점업, 공공행정, 교육서비스업, 보건 및 사회복지서비스업 등 5개 업종에서 증가한 것으로 나타났다. 특히 보건 및 사회 복지서비스업은 2004년 8월 18천 명에서 2013년 8월 196천 명으로 약 178천 명 증가하여 전체 증가의 31.6%를 차지했다. 이는 여성 시간제 근로가 여러 산업 전반에서 증가한 것 이 아니라 일부 산업에서 집중적으로 증가하고 있음을 의미하는 것이다.
이와 같은 변화로 인해 2004년에는 시간제 근로자가 숙박 및 음식점업(18.9%) > 교육 서비스업(17.7%) > 도소매업(17.4%) > 제조업(12.4%) 순으로 분포해 있었다가, 2013년에 는 숙박 및 음식점업(18.6%) > 도소매업(15.4%) > 교육서비스업(14.9%) > 보건 및 사회복 지서비스업(14.4%) 순으로 분포가 바뀌었다. 전체 여성 시간제 중 제조업 비중은 4.4%로 크게 줄어든 반면, 2004년 여성 시간제 근로자의 2.2%만 있었던 보건 및 사회복지서비스 업의 비중은 크게 증가한 것이 가장 눈에 띄는 변화이다.
직업별로 보면, 단순노무직(195천 명↑)에서 가장 많이 시간제 근로자가 증가했으며, 서비스 종사자(127천 명↑), 전문가(110천 명↑) 순으로 증가폭이 크게 나타났다.
다음으로 직업과 산업을 교차해 임금근로자 중 시간제 비중 증감을 검토해 보았다.
[그림 6] 2004, 2013년 간 여성 시간제 근로자 수의 업종별 증감
(단위 : 천 명)
자료 : 통계청, ｢경제활동인구조사 근로형태별 부가조사(8월)｣ 원자료, 각 연도.
[그림 7] 2004, 2013년 간 여성 시간제 근로자 수의 직업별 증감
(단위 : 천 명)
자료 : 통계청, ｢경제활동인구조사 근로형태별 부가조사(8월)｣ 원자료, 각 연도.
비스업의 단순노무직(43.9%p↑), 공공행정․국방 및 사회보장 행정의 단순노무직(36.2%p
↑), 교육서비스업의 단순노무직(29.2%p↑), 보건 및 사회복지서비스업의 서비스 종사자 (28.0%p↑)인 것으로 나타났다.
이와 같은 증가는 단순히 시간제 고용이 많았던 산업과 직업의 고용량 확대가 중요한 것이 아니라 특정 산업, 직업에서 시간제 고용 관계의 확산이 중요한 역할을 했을 것임을 시사한다. 즉 특별한 몇 개 산업과 직업에서 집중적으로 시간제가 증가한 것이 전체적인 시간제 증가를 이끌었다는 의미이다.
