고용형태별 직업분리의 임금효과

□ 사 회  □  김 유 선(한국노동사회연구소 소장)

□ 발 표  □  권 혜 자(한국노동사회연구소 연구위원)

□ 토 론  □  이 주 희(한국노동연구원 연구위원)

◑ 일 시 □  2005년  2월  24일(목), 오후 5시 - 7시

◑ 장 소 □  한국노동사회연구소

◑ 주 최 □  한국노동사회연구소(KLSI)

< 목 차 >

1. 문제 제기	1

2. 기존의 연구동향과 사용된 자료	2

3. 자료와 방법	4

4. 여성 직업 및 비정규직 직업의 분포와 임금수준	6

1) 여성 직업의 노동자 분포와 임금수준	6

2) 비정규직 직업의 분포와 임금수준	8

5. 성별 직업분리와 고용형태별 직업분리의 임금효과	9

1) 주요 변수와 기술통계	9

2) 성별 고용형태별 임금함수의 추정결과	13

3) 선택편의를 고려한 회귀분석 결과	16

4) 성별 고용형태별 임금격차의 요인별 분해	19

6. 요약 및 결론	21

참고문헌	29

고용형태별 직업분리의 임금효과

권 혜 자(한국노동사회연구소 연구위원)

1. 문제 제기

최근 한국 노동시장의 주요 이슈 중의 하나는 노동시장에서의 성 차별과 고용형태 차별에 대한 것이다. 이러한 이슈에 대한 기존의 연구들은 주로 임금격차의 측면에 초점을 두어왔는데, 임금격차의 일부를 설명하는 직업분리(occupational segregation)의 임금효과에 대한 연구는 주로 성별 직업분리에 한정되어 있다. 그러나 여성 비정규직의 존재와 같이 성차별과 고용형태 차별이 상호 중첩되는 영역에 대한 연구 필요성은 성별 직종분리와 함께 고용형태별 직종분리의 임금효과를 분석해야 할 필요성을 제기한다.

기존의 논의들은 성별 임금격차의 일부를 성별 직업분리 현상으로 설명해 왔다. Bergmann(1971)의 과밀가설(crowding hypothesis)에 따르면, 노동시장에서 성차별이 존재할 때 여성들이 남성 직업으로 진입할 수 없기 때문에 취업이 용이한 일부 직업에 집중되며, 그 결과 여성들이 집중된 직업의 임금이 낮아진다고 설명했다. 이는 주로 여성주의 경제학자들에 의해서 동일가치노동 동일임금 정책의 타당성을 보여주는 근거가 되어 왔으나, 인적 자본론에 의하면  성별 직업분리의 상당 부분이 생산성이나 산업과 관련된 차이에 의해서 설명될 수 있음을 주장하기도 했다(Polacheck, 1987). 최근 한국에서도 성별 직업분리의 임금효과에 대한 기존의 연구들은 과밀가설에 의한 설명보다는 인적자본론에 의한 설명이 주된 연구경향으로 자리 잡고 있다.

그러나 고용형태별 임금격차에 관한 연구들에서 고용형태별 직업분리에 의한 설명은 결여되어 있는 상태이다. 비정규직의 증대와 정규직-비정규직간의 임금격차에도 불구하고, 비정규직들이 특정한 직업으로 집중되며 이러한 직업들이 대체로 상대적인 저임금직업이라는 문제는 부각되지 않고 있다. 비정규직의 규모에 대해서는 여전히 논란이 있으나, 경제활동인구조사에서 나타난 임시·일용고의 정의로 살펴본다면 이들이 임금노동자에서 차지하는 비중은 이미 52%를 넘어서고 있다. 특히 여성의 경우에 임시·일용고의 비중이 여성 노동력의 2/3에 달하는 상황을 고려한다면, 이미 상당한 직업들이 비정규직 직업으로 전환되었을 것이다.  이를 고려할 때 정규직과 비정규직 간의 임금격차에 고용형태별 직업분리의 효과가 존재할 것임을 추론해 볼 수 있다.

이러한 문제의식에서 이글은 고용형태별 직업분리가 임금에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 동시에 여성이 주로 비정규직 고용형태로 집중되는 현실을 반영하여 성별 직업분리의 효과도 통제하고자 하였다. 고용형태별 임금격차를 설명하는 여러 가지 요인들을 통제한 이후에도 고용형태별 직업분리의 임금효과가 존재하는가를 분석하고, 고용형태별 직업분리의 임금효과가 존재할 경우 이러한 직업분리가 순임금격차를 설명하는 정도를 분석하고자 하였다.

2. 기존의 연구동향과 사용된 자료

직업분리에 관한 기존의 연구들은 성별 직업분리나 인종별 직업분리에 대한 연구로 집중되어 있으며, 고용형태별 직업분리에 대한 연구는 결여되어 있는 상태이다. 기존의 논의를 성별 직업분리에 대한 연구를 중심으로 살펴보면, 크게 신고전파이론(인적 자본이론), 이중 노동시장론, 여성주의 이론으로 살펴볼 수 있다.

신고전파 이론은 노동공급측 원인을 중시한다. 여성은 육아나 가사노동을 위해 유연한 노동시간을 갖는 직업을 선호하며, 여성의 상대적인 저임금은 남성에 비해 인적 자본투자가 적기 때문이라고 설명한다. 이중 노동시장론은 주로 노동수요측 원인을 중시하여 사용자들이 특정한 성을 선호한다는 데 초점을 둔다. 사용자들이 고용과 임금, 승진, 경력개발에 등에서 성별로 다른 기회를 적용하기 때문에, 특정 직업으로의 진입이 제한된 여성들이 취업이 가능한 직종으로 이동하게 됨으로써 이 부문의 임금이 낮아진다는 것이다. 여성주의 이론은 성별 직업분리의 원인을 가부장적 가치관이나 관습에서 찾으며, 이에 따라 여성의 사전적 인적자본투자의 기회가 박탈되고 있음을 지적한다. 그러므로 여성주의 이론들은 신고전파 경제학자들이 주어진 것으로 보는 비 노동시장 변수(non-labor market variables)들에 주목한다(Anker, 2001).

성별 직업분리의 결과로 여성 임금이 낮아진다는 과밀가설(crowding hypothesis)은 인적 자본론보다는 이중 노동시장론이나 여성주의 이론과 연결된다. 성차별에 의해 특정한 직업에 진입이 차단된 여성들이 여성 직업에 집중됨으로써 여성 직업의 임금이 낮아져서 성별 임금격차가 확대된다는 것이다. 그러므로 성별 임금격차의 일부는 직업분리의 결과이다. 특정한 직업에서의 여성 집중은 관습, 편견, 사용자들의 차별 등 다양한 요인에 의해 나타난다. 다양한 요인들에 의해 노동시장이 여성 친화적이지 않을 때 여성은 여성 직업에 집중되며, 이러한 직업에서는 저 숙련, 저 생산성, 저임금이 발생하게 된다. 여성은 남성과 동일한 능력을 갖고 있더라도 여성 집중적인 일자리에 몰리게 됨으로써 상대적인 저임금을 감수하게 된다는 것이다. 이러한 연구들은 성별 직업분리를 제거함으로써 여성의 임금이 향상된다는 것을 실증함으로써, 동일 가치 노동 동일임금 정책(comparable worth)의 실효성을 입증해 왔다(Sonrensen, 1989, Lapidus & Figart, 1998).

이와 같은 성별 직업분리에 대한 이론들은 고용형태별 직업분리를 설명하는 데에도 여전히 유효하다. 인적 자본론에 따르면 비정규직 고용형태는 상대적으로 적은 인적 자본을 투자한 노동자들이 취업이 용이한 부문을 선택한 결과일 수 있다. 과밀가설이나 이중 노동시장론에 따르면, 정규직 노동시장과 비정규직 노동시장의 이중구조가 존재할 때, 정규직 노동시장에 진입하지 못하는 노동자들이 비정규직 노동시장으로 집중되어 이러한 부문의 임금이 낮아지게 된다고는 설명이 가능하다. 또한 여성주의 이론은 왜 여성이 주로 비정규직 고용형태로 고용되는가를 설명할 수 있다. 시장 진입 전후의 성차별로 인해 여성들이 주로 정규직으로 취업할 수 없기 때문에 여성 노동력의 비정규직화가 촉진된다는 것이다.

성별 직업분리를 명확하게 살펴보기 위해서도 고용형태별 직업분리현상을 고려해야 한다. 정규직 중심의 자료만으로 여성 직업분리를 분석할 경우에는 여성 노동력의 적지 않은 비중이 비정규직인 상황에서 성별 직업분리의 구체적 실태를 파악하기 어렵기 때문이다. 만약 여성 노동시장이 고용형태별로 양극화되어 있고, 주로 비정규직 시장에서 성별 분리가 심화되어 있다면, 정규직 시장에서의 성별분리의 완화에도 불구하고 전체로 관찰할 경우 양 시장의 경향이 상쇄되어 구체적 실태가 드러나지 않을 수 있기 때문이다(Hakim. C, 1993).

최근 한국에서의 성별 직업분리나 성별 임금격차에 대한 연구경향은 과밀가설이나 이중 노동시장론보다는 인적자본론에 의한 설명에 집중되어 있다(서병선□임찬영(2000), 황수경(2001), 금재호(2001) 등). 이들에 따르면 직업분리의 임금효과는 입증되지 않거나, 여성들이 성별 비교우위를 추구한 결과 직업분리를 통해 단기적으로 효용을 극대화한다는 점을 강조한다. 남춘호(2000)나 금재호(2001)의 경우에는 비정규직 등의 고용형태가 성별 직업분리와 밀접한 연관을 가지고 있을 것을 추론하고 있으나, 그 입증에는 성공하지 못하고 있다.

여기에는 직업분류나 고용형태를 반영할 수 있는 자료상의 한계가 존재한다는 점을 배제할 수 없다.

이옥지(1996)는 10인 이상 상용고 중심자료인 직종별 임금구조조사(1980, 1989, 1992, 1994년자료)를 사용하여 성별 직업분리가 존재함을 지적하였다. 여기에서 사용된 직업분류는 소분류(3-digit)로서 1980년대 자료의 경우 195개 직업분류를 사용하였다.

서병선·임찬영(2000)은 1999년 한국노동패널 자료를 사용하여 과밀가설을 검증했는데, 직업분리가 심한 직업일수록 반드시 임금차별이 크지 않아 과밀가설과는 다른 결과를 보이고 있으며, 여성이 전문직과 사무직에 집중됨으로써 오히려 직업분리가 성별 임금차별을 완화시키는 데 기여했다고 서술하고 있다. 이 글에서의 직업분류는 1993년 분류에 따른 7개 직업대분류를 사용하였다.

황수경(2001)은 상용고 중심자료인 임금구조 기본실태조사 자료(1993, 1997, 1999년 자료)를 사용하였는데, 여기에 1995년 고용정보원의 직업사전을 이용하여 작업특성에 관한 자료를 결합시켰다. 여기에서 사용된 직업분류는 소분류(3-digit)이며, 연도별로 94-100개의 직업을 사용했다. 그 결과 성별 직업분리의 임금효과는 (-)로 나타나지만, 작업특성을 포함시킬 경우 (-)의 관계가 희석되거나 반전됨으로써 과밀가설이 입증되지 않는다고 결론지었다.

금재호(2001)는 1993년과 2000년의 경제활동인구조사(통계청) 자료에 나타난 27개의 직업 중분류(2-digit)를 2000년 한국노동패널자료(한국노동연구원)와 결합하여 성별 직업분리를 분석하였는데, 과밀가설이 남성의 경우에는 입증되지만 여성의 경우에는 입증되지 않으며, 성별 임금격차의 -0.89%만을 설명함으로써 사실상 과밀효과가 존재하지 않는다는 결론을 얻었다.

이러한 연구들은 주로 상용고 중심의 자료를 사용했거나, 직업분류가 세부적이지 않다는 문제를 가지고 있다. 노동부의 임금구조 기본통계조사는 직업 소분류(3-digit)로 조사하고 있으나, 상용고 중심의 조사로서 비정규직을 포함한 직업분리를 분석하는데 한계가 있다. 또한 통계청의 경제활동인구조사 혹은 경제활동인구조사 부가조사는 임시고 일용고의 구분을 통해 고용형태를 포괄할 수 있으나, 직업 대분류만을 공개하고 있어 직업분리를 분석하는데 한계가 있다.

직업분류의 세분화 정도는 성별 직업분리의 분석결과에 중요한 영향을 미치기 때문에, 가능한 한 세분화된 분류를 사용하는 것이 필요하다. 직업대분류나 중분류, 소분류를 사용할 때보다 세분류 자료를 사용할 경우에, 성별 직업분리의 효과가 강하게 나타난다. 이는 직업 대분류로 갈수록 임금과 사회적 지위, 책임과 권한이 서로 다른 여러 가지의 작은 직업집단들이 포함되어 있기 때문에, 직업내의 성비가 갖는 특성들이 상호 상쇄되기 때문이다. 실제로 성별 직업분리 정도를 보여주는 상이성 지수(index of dissimilarity)도 대분류와 중분류, 소분류를 사용할 때 매우 큰 차이가 있으며, 소분류로 갈수록 증가한다는 보고가 있다(이옥지, 1996).

그러므로 성별 고용형태별 직업분리를 추정하기 위해서는 세부적인 직업분류와 고용형태, 임금격차를 동시에 다룰 수 있는 신뢰성 있는 자료가 필요하다. 이 글에서는 한국중앙고용정보원의 2003년 OES 자료를 사용함으로써 기존의 국내 연구에서 나타났던 자료상의 한계를  극복하고자 하였다.

이 조사에서 사용된 직업분류는 한국의 표준직업분류가 아니라, 이를 재구성한 WIC-OES 분류이다. 한국의 표준직업분류는 ILO의 ISCO(International Standard Classification of Occupation)의 분류에 따르고 있는데, WIC-OES(Work Information Center -Occupational Employment Statistics) 분류는 기존 직업분류를 분석하고 직무 및 고용단위 구분이 용이한 고용직업분류를 수정 보완함으로써 기존 분류의 문제점을 개선하고자 하였다. 분류원칙에서는 직무유형(skill type)과 직능수준(skill level)을 기준으로 직업별 종사자의 규모를 고려하였다. 대분류는 고용 직업 분류 틀을 준용하여 산업적 특성을 반영하였으며, 중, 소, 세분류는 직업의 유사성, 직능수준, 직업의 이동성을 고려하였다(김영아, 2003). OES 자료는 이러한 분류에 따른 직업 세분류를 사용하고 있고, 그 외에 비정규직 여부, 임금 및 기타 인적 속성과 사업체 규모등을 조사하고 있으므로, 직업분리를 분석하는 데 부족함이 없는 자료로 판단된다.

WIC-OES 분류에서 나타난 직업 세분류는 419개이고, 이글에서 사용된 임금노동자로 한정된 직업 세분류는 379개이다. 그 중에서 변수의 신뢰성을 높이기 위해 직업내 노동자수가 30개 미만인 직업을 분석에서 제외함으로써 최종적으로 208개의 직업과 37,017명의 노동자에 관한 자료를 얻었다.

3. 자료와 방법

이 글에서는 OES 자료를 사용하여 성별 직업분리의 임금효과와 함께 고용형태별 직업분리의 임금효과를 동시에 분석하고자 하였다. OES 조사에서 사용된 비정규직의 정의는 별도의 응답기준을 설정하지 않고, 응답자 스스로가 비정규직 여부를 응답하도록 한 것이다. 이 조사에서 나타난 자기 선언적 비정규직은 전체 자료의 약 27%에 해당하기 때문에, 통계청의 경제활동부가조사 결과에 비교할 때 비정규직의 규모는 비교적 과소포착된 것이다.

) 비정규직 규모에 대한 논쟁은 여전히 진행중이지만, OES 조사에서 나타난 비정규직의 규모가 27%라는 것이 분석에서 문제가 되지는 않는다. 일반적으로 여성 지배적 직업 혹은 비정규직 지배적 직업은 직업내 여성(비정규직) 비중이 70%이상인 직업으로 제한하여 더미변수를 사용하고 있지만, 이 글에서는 직업내 여성비중(비정규직 비중)이라는 연속변수를 사용하고 있기 때문이다.

성별 직업분리의 임금효과를 살펴보기 위하여 기존의 연구들이 사용했던 방법 중의 하나는 임금방정식에서 여성이 특정 직업에서 차지하는 비중을 독립변수로 사용하는 것이었다. 그 결과 직업내 여성 비중의 계수가 마이너스로 나타난다면, 직업 내에서 여성 비중이 높아질수록 임금이 낮아진다는 것으로, 성차별에 의한 성별 직업분리의 존재를 입증하는 것이 된다. 이 글에서도 성별 직업분리를 보여주는 변수로 직업내 여성비중을 사용하였다.

마찬가지로 고용형태별 직업분리의 임금효과를 살펴보기 위해서 직업내의 비정규직 비중을 독립변수로 추가하여 사용하였다. 이 계수의 부호가 마이너스로 나타난다면, 이는 비정규직 비중이 높은 직업에 종사할수록 임금이 낮아진다는 것을 의미한다. 정규직과 유사한 인적 속성이나 생산성을 갖는 사람이더라도 비정규직 직업에 진입하게 되면 상대적으로 낮은 임금을 받게 된다는 것이다.

이 분석의 핵심은 성별 직업분리와 고용형태별 직업분리의 임금효과가 다른 변수들을 통제할 경우에도 여전히 유효한가의 문제이다. 이를 위하여 임금방정식의 기본적인 통제변수로 OES 자료에서 사용가능한 근속년수, 경력, 연령, 교육, 자격증 여부와 같은 인적속성과 생산성, 산업 및 기업규모와 같은 사업체의 속성을 포함시켰다. 이와 같은 인적 속성과 생산성, 사업체와 산업의 속성을 통제한 이후에도, 직업내 여성 비중이나 직업내 비정규직 비중이 여전히 유의미한 결과를 나타낸다면, 이는 노동시장에서 성별 직업분리와 함께 고용형태별 직업분리가 임금에 영향을 미치고 있다는 것을 의미한다. 또한 그 추정계수는 성별 고용형태별 직업분리를 개선할 경우에 성별 고용형태별 직업분리에 따른 임금격차를 개선할 수 있는 정도를 보여주게 될 것이다.

이를 위하여 OES 자료를 성과 고용형태 집단별로 정규직 남성, 정규직 여성, 비정규직 남성, 비정규직 여성자료로 구분하여 4개의 임금방정식을 추정하였다.

[eqn: ln`W_{ i } =a_{ 0 } `+a`_{ 1 } FWR_{ i } `+a_{ 2 } CWR_{ i } +a_{ 3 } Z_{ i } +u]                    (1)

여기에서ln W는 시간당 임금의 자연대수 값이며, FWR은 노동자 i가 일하는 세분류별 직업에서의 여성 비중, CWR은 노동자 i가 일하는 세분류별 직업에서의 비정규직 비중, Zi는 노동자의 인적자본과 산업 등 다른 특성들이다.

직업내 여성비중과 직업내 비정규직 비중은 0에서 1의 값을 가지며, 1에 가까울수록 직업이 여성비중이 높아짐을 의미한다. 여기에서 a1, a2의 계수 값은 모두 유의미하게 마이너스 값으로 추정될 것으로 예상된다. 이는 직업내 여성 집중, 직업내 비정규직 집중이 다른 요인들을 통제한 이후에도 임금에 마이너스 효과를 미친다는 것을 의미한다. 그러나 직업내 여성비중이나 직업내 비정규직 비중의 임금효과가 미미하거나 유의하지 않더라도 이것이 성차별이나 고용형태별 차별이 존재하지 않는다는 것을 의미하는 것은 아니다.

(1)식을 남성과 여성으로 구분하여 임금함수를 추정하면 다음과 같은 방정식으로 나타낼 수 있다.

[eqn: ln`W_{ m } =b_{ 0 } `+b_{ 1 } `FWR_{ m } `+b_{ 2 } CWR_{ m } +b_{ 3 } Z_{ m } +v_{ m }]                (2)

[eqn: ln`W_{ f } =c_{ 0 } +c_{ 1 } `FWR_{ f } ```+c_{ 2 } CWR_{ f } `+c_{ 3 } Z_{ f } ``+v_{ f }]

식 (2)에서 직업내 여성 비중과 직업내 비정규직 비중의 추정결과가 유의미하다면, (2)의 추정결과는 성별 고용형태별 임금격차의 크기를 측정하고 분해하는데 사용된다. 추정된 집단간의 순임금격차는 Oaxaca의 방법을 사용하여 성별 직업분리 효과와 고용형태별 직업분리 효과, 그리고 기타 다른 요인들로 분해될 것이다.

[eqn: ln`W_{ m } -ln`W_{ f } =B`(X_{ m } -X_{ f } `)+X_{ f } `(B-C)]         (3)

[eqn: ln`W_{ m } -ln`W_{ f } =C`(X_{ m } -X_{ f } `)+X_{ m } `(B-C)]        (4)

여기서 Xm과 Xf는 각각 남성과 여성 변수들의 평균값 벡터이고, B와 C는 각각 남성과 여성 계수의 벡터이다. (3)과 (4) 중에서 어떤 척도를 사용하는가에 따라서 임금격차의 분해가 달라지므로, 여기에서는 양 척도의 평균값을 사용한다. 이러한 성별 순임금격차의 분해방식은, 성별 고용형태별 집단간의 순임금격차의 분해에도 그대로 사용된다. 여기에서는 남성 정규직을 기준으로 하여 남성 비정규직과의 순임금격차, 여성 정규직과의 순임금격차, 여성 비정규직과의 순임금격차를 분해함으로써, 성별 직업분리와 고용형태별 직업분리가 집단간의 임금격차를 설명하는 정도를 살펴볼 것이다.

4. 여성 직업 및 비정규직 직업의 분포와 임금수준

1) 여성 직업의 노동자 분포와 임금수준

이 절에서는 OES 자료에서 나타난 여성 지배 직업의 분포를 살펴보았다. 여성 직업은 일반적인 분류에 따라 여성 비중이 70% 이상인 여성 지배 직업으로 정의하였으며, 남성 직업은 여성비중이 30% 미만인 직업, 즉 남성 비중이 70%이상인 직업이며, 혼합직업은 여성비중이 30%70%인 직업으로 정의하였다(Hakim, 1991).

여성 직업은 34개 직업으로 전체 208개 직업 중 16.3%이며, 여성 직업에 종사하는 노동자들은 19.6%에 달한다. 성별로는 남성 노동자의 4.2%, 여성 노동자의 53.8%가 여성 직업에 종사하고 있어 여성의 여성 직업 편중을 볼 수 있다. 남성 직업은 137개 직업으로 전체 직업의 65.9%를 차지하며, 이러한 직업에 종사하는 남성 노동자의 비중은 83.3%, 여성노동자의 비중은 15.0%로 나타났다. 이는 한국 노동시장에서 성별 직업분리가 뚜렷하게 나타나고 있음을 보여준다.

) 분석의 신뢰성을 높이기 위하여 직업내 빈도가 30개 미만인 자료를 제외하였으므로, 여성 직업이나 비정규직 직업의 수는 실제로는 더 많다.

<표 1> 여성 직업의 분포	(단위: 개, 명, %)

	직업수 비중	노동자 비율
		전체 남성 여성
여성 직업 혼합 직업 남성 직업	34 16.3 37 17.8 137 65.9	19.6 4.2 53.8 18.3 12.5 31.2 62.1 83.3 15.0
계	208 100.0	37,017(100.0) 25,526(100.0) 11,491(100.0)

자료: 한국중앙고용정보원, WIC-OES 원자료(2003)

<표 2>는 34개의 여성 직업을 보여준다. 여성직업은 주로 서비스직과 사무직이 다수이고 생산직 직업이 적은 편이다. 이는 주로 계호(care), 가사 관련 경험과 숙련, 세밀함과 꼼꼼함을 요구하는 직업들로, 사회적으로 전형화된 여성적 특성을 반영하는 직업들이다(Anker, 1997). 이러한 직업들의 임금수준은 상대적으로 낮다(<표 3> 참조). 남성 직업의 평균 임금을 100으로 볼 때 혼합직업의 임금수준 73.9%이며 여성 직업의 임금은 54% 수준이다. 임금 중위값의 2/3 미만으로 본 저임금 노동자의 비중도 여성 직업에서 높게 나타나는데, 저임금 노동자의 비중은 남성 직업 노동자들의 12%, 혼합직업 노동자의 35%, 여성 직업 노동자의 52%로 나타난다. 이와 같이 성별 직업분리가 존재하며, 여성 직업의 임금이 남성 직업에 비해 낮음을 알 수 있다.

<표 2> 여성 지배직업(34개)	(단위: 만원)

직업코드 직업	월임금	직업코드 직업	월임금
232 경리사무원 241 안내 접수 전화교환원 242 고객상담원 251 비서 252 사무보조원 323 출납창구사무원 332 보험모집인 453 유치원교사 464 예능계학원강사 465 학습지방문교사 630 약사 및 한약사 640 간호사(조산사 포함) 663 치과위생사 674 영양사 677 간호조무사 678 간병인 721 보육교사 및 보육사	99.5 115.9 142.4 165.4 79.9 155.2 181.7 103.8 94.4 133.4 239.0 178.8 132.0 138.4 99.3 91.6 75.9	815 출판 및 자료편집 사무원 822 사서 및 기록물관리사 1041 방문판매원 852 패션디자이너 1033 전화통신판매원 1122 파출부 및 가사도우미 1212 미용사 1213 피부미용 및 체형관리사 1311 한식 주방장 및 조리사 1319 기타 주방장 및 조리사 1331 접객원(웨이터 웨이트레스) 1332 주방보조원 1841 재봉기조작원 1848 의복제품 검사원 2129 기타 식품가공관련직 2271 생산관련 단순노무자 2350 농림어업 관련 단순노무자	148.1 168.7 113.9 175.5 113.7 81.6 92.2 107.2 122.2 91.8 91.5 83.7 95.4 93.3 81.7 61.2 83.1

주: 1) 여성 직업 - 직업내 여성비중이 70% 이상인 직업

2) 빈도수 30개 미만인 직업은 제외

자료: 한국중앙고용정보원, WIC-OES 원자료(2003)

<표 3> 여성 직업의 월평균임금과 저임금노동자의 비중	(단위: 명, 만원, %)

	분포	월평균임금	저임금 비중
여성 직업	7,255 (19.6)	106.2 (54.0)	51.9
혼합 직업	6,784 (18.3)	145.4 (73.9)	34.8
남성 직업	22,978 (62.1)	196.6 (100.0)	12.0
계	37,017 (100.0)	169.5	24.1

주: 전체노동자의 임금 4분위수에서 25% 미만인 100만원 미만을 저임금비중으로 정의함.

자료: 한국중앙고용정보원, WIC-OES 원자료(2003)

2) 비정규직 직업의 분포와 임금수준

비정규직 직업은 직업내 비정규직 비중이 70% 이상인 직업으로 정의하며, 정규직 직업은 비정규직 비중이 30% 미만인 직업, 혼합 직업은 비정규직 비중이 30%70%인 직업으로 정의하였다.

<표 4>에 의하면 고용형태별로도 직업 편중이 상당히 진행되었음을 알 수 있다. 208개 직업 중 직업내 비정규직 비중이 70% 이상인 비정규직 직업은 20개 직업이며, 혼합직업은 45개 직업, 정규직 직업은 143개 직업이다. 비정규직 직업에 종사하는 정규직 노동자는 2%에 불과하지만, 비정규직 노동자의 35%가 집중되어 있다. 정규직 직업에 종사하는 정규직 노동자는 79.5%로 나타났으며, 비정규직 노동자는 18.5%에 불과하다. 이는 정규직 직업과 비정규직 직업의 분리정도를 보여준다.

<표 4> 비정규직 직업의 분포	(단위: 개, %, 명)

	직업수 비중	노동자비율
		전체 정규직 비정규직
비정규직 직업 혼합 직업 정규직 직업	20 9.6 45 21.6 143 68.8	10.7 1.6 34.5 27.0 19.3 46.9 62.3 79.0 18.5
계	208 100.0	37,017(100.0) 2,6778(100.0) 10,239(100.0)

자료: 한국중앙고용정보원, WIC-OES 원자료(2003)

특징적인 것은 혼합직업의 비정규직 집중이 비정규직 직업에서보다 높게 나타난다는 것이다. 비정규직 혼합직업에 종사하는 노동자들이 비정규직의 47%로 나타나, 비정규직 직업의 35%보다 높다. 이는 비정규직 직업이 간병인, 파출부, 이동 판매원, 오락 여가 관련원, 주방보조원을 제외한다면, 거의 건설관련 업종의 전형적인 남성 직업들인데 비해서(<표 5> 참조), 혼합직업들은 다양한 직종에 걸쳐 있다(<부표 1> 참조). 이러한 비정규직 혼합 직업들을 살펴보면, 이미 상당수의 혼합 직업들이 비정규직 직업으로의 이행과정에 있음을 보여준다. 이러한 결과는 이미 한국 노동시장에서도 정규직 직업과 비정규직 직업의 분화가 나타났으며, 비정규직 혼합직업들이 비정규직 지배직업으로 전환되고 있음을 알 수 있다.

<표 5> 비정규직 지배직업(20개)	(단위: 만원)

직업코드 직업	월임금	직업코드 직업	월임금
412 대학강사(시간강사) 678 간병인 1042 노점 및 이동판매원 1122 파출부 및 가사보조원 1250 오락게임 및 여가관련원 1332 주방보조원 1431 철근원 1432 철골공 1441 석공 1442 벽돌공	132.9 91.6 110.9 81.6 99.0 83.7 211.7 210.5 226.2 222.8	1450 목공 1461 미장원 1465 바닥재시공원 1467 도배원 1468 건물도장원 1490 건설 및 광업 단순노무자 2331 조경사(원예사 포함) 2332 조림 영림 및 벌목원 2342 연근해 어부 및 해녀 2350 농림어업관련 단순노무자	211.8 196.3 215.4 160.7 206.3 144.4 129.4 136.5 112.8 83.0

주: 1) 비정규직 지배직업: 직업내 비정규직 비중이 70% 이상인 직업

2) 빈도수 30개 미만인 직업은 제외

자료: 한국중앙고용정보원, WIC-OES 원자료(2003)

이에 따라 임금수준도 비정규직 직업이 비정규직 혼합직업보다 높게 나타나는데, 이는 비정규직 직업에 상대적인 고임금을 받는 남성 건설 숙련공등이 상당수 포함되어 있기 때문이다(<표 6> 참조). 비정규직 직업의 월평균임금은 정규직 직업을 100%로 볼 때, 비정규직 직업의 임금은 74%로 나타나는데, 혼합직업의 임금수준은 57%로 나타난다. 저임금 노동자의 비중도 정규직 직업의 12%에 비해서 비정규직 직업 33%, 혼합직업 47%로 나타나고 있어, 혼합직업의 임금수준이 더 낮음을 보여준다. 이상과 같은 결과는 고용형태별 직업분리가 성별 직업분리처럼 심각하지는 않지만, 뚜렷한 현상으로 자리 잡았음을 보여준다.

<표 6> 비정규직 직업의 임금수준과 저임금노동자의 비중	(단위: 명, 만원, %)

	분포	월평균임금	저임금 비중
비정규직 직업	3,971 (10.7)	146,8 (74.1)	33.0
혼합직업	9,984 (27.0)	113.0 (57.0)	47.4
정규직직업	23,062 (62.3)	198.0 (100.0)	12.4
계	37,017 (100.0)	169.5	24.1

주  : 전체노동자의 임금 4분위수 25% 미만인 100만원 미만을 저임금비중으로 정의함.

자료: 한국중앙고용정보원, WIC-OES 원자료(2003)

5. 성별 직업분리와 고용형태별 직업분리의 임금효과

1) 주요 변수와 기술통계

이 절에서는 성별 직업분리와 고용형태별 직업분리가 임금에 미치는 효과를 분석하기 위하여 Sorensen(1989)의 방법을 사용하여 임금함수를 추정하였다.

종속변수로는 월평균 임금의 로그값을 사용하였다. OES 조사에서 월평균 임금은 임금지급형태별로 조사되고 있다. 월급제의 경우에는 월 평균임금을 기입하게 하였으며, 연봉제의 경우에는 연봉을, 시간급, 일급, 주급이면 시간급, 일급, 주급으로 임금을 기입하게 하였다. 이에 따라 월급과 연봉의 경우에는 월 환산 평균임금을 그대로 사용하였으며, 시간급, 일급, 주급의 경우에는 근로시간을 고려하여 환산한 월평균임금을 사용하였다. 이에 따라 임금방정식에서는 근로시간 변수를 설명변수로 사용하지 않았다.

자료에서 나타난 월 평균임금수준은 169.5만원수준이다. 성별 고용형태별 총임금격차는 남성 정규직의 임금을 100으로 볼 때, 남성 비정규직 72.0%, 여성 정규직 63.2%, 여성 비정규직 41.4%의 수준으로 나타나고 있다(<표 7> 참조). 이에 따라 임금 4분위수의 25% 미만으로 본 저임금노동자의 비중도 여성 비정규직에게 집중되어 있다. 저임금노동자의 비중은 남성 정규직의 8%, 남성 비정규직의 28.3%, 여성 정규직의 37.8%, 여성 비정규직의 67.9%로 나타난다.

) 여기에서 사용된 OES 자료는 분석의 신뢰성을 높이기 위하여 직업별 표본이 30인 이상인 경우로 제한했기 때문에, 월평균임금 수준이 전체 임금노동자의 자료와 약간의 차이가 있다. 전체 임금노동자 자료에서는 월평균임금수준이 약 172만원 수준이다.

<표 7> 성별 고용형태별 임금수준과 저임금노동자의 비중	(단위: 명, 만원, %)

	노동자 분포	월평균임금	저임금 비중
남성 정규직	19,702 (53.2)	207.7 (100.0)	8.0
남성 비정규직	5,824 (15.7)	149.6 (72.0)	28.3
여성 정규직	7,076 (19.1)	131.3 (63.2)	37.8
여성 비정규직	4,415 (11.9)	86.0 (41.4)	67.9
계	37,017 (100.0)	169.5 (100.0)	24.1

자료: 한국중앙고용정보원, WIC-OES 원자료(2003)

주된 설명변수로는 성별 직업분리와 고용형태별 직업분리의 임금효과를 살펴보기 위하여 직업내 여성 비중(FWR)과 직업내 비정규직 비중(CWR)을 사용하였다. OES 조사에서 비정규직의 정의는 응답자의 주관적인 기준에 의거하고 있다는 점을 밝혀둔다. 응답자가 자신의 고용형태에 대해서 비정규직이라고 응답한 경우를 비정규직으로 구분하고, 정규직이라고 응답한 경우를 정규직으로 구분함으로써, 응답자의 주관적인 기준에 의거하고 있다.

그 외 설명변수로는 연령, 배우자 유무와 같은 인구학적 변수와 근속, 경력, 교육, 자격증 유무와 같은 인적 자본 변수, 포괄적인 직업더미, 산업 대분류 더미, 기업규모더미를 사용하였다. 직업더미는 직무의 특성을 사무직/서비스직/생산직으로 광범위하게 분류하였으며, 산업더미는 비정규직 특성을 파악하기 어려운 농림·어업·광업을 제외하고 산업 대분류를 이용하였다. 기업규모는 1-30인 소기업을 기준그룹으로 하여, 30-100인 규모, 100-500인 규모, 500인 이상 규모로 분류하였다.

<표 8>와 <표 9>는 식(2)의 추정에서 사용된 주요변수들의 설명과 함께, 고용형태별 평균값을 보여준다.

<표 8> 주요 변수의 설명

변수 구분	변수설명	변수명
<인적 특성> <직업분리> <직업> <산업> <기업규모>	연령 및 연령 자승 근속년수 및 근속년수의 자승 경력년수 및 경력년수의 자승 배우자 더미(유:1, 무:0) 가구주 더미(예:1, 아니오:0) 현직에 필요한 자격증 더미(유:1, 무:0) 중학이하, 고교(기준그룹), 전문대, 대학 이상 직업내 여성비중 직업내 비정규직 비중 생산직 더미(기준그룹) 사무직 더미 서비스직 더미 제조업(기준그룹) 전기가스 수도업 건설업 도소매업 숙박 및 음식업 운수업 통신업 금융보험업 부동산임대업 사업서비스업 보건 사회복지 사업 오락 문화 운동관련서비스업 기타 공공수리 개인서비스업 가사 서비스업 등 30-100인(기준그룹: 30인 미만) 100-500인 500인 이상	AGE, AGESQ TEN, TENSQ EX, EXSQ MARRD HOSTD CERTD ED1, ED2,ED3,ED4 FWR CWR PROD CLERK SERV IND1 IND2 IND3 IND4 IND5 IND6 IND7 IND8 IND9 IND10 IND11 IND12 IND13 IND14 SIZED2 SIZED3 SIZED4

자료: 한국중앙고용정보원, WIC-OES 원자료(2003)

인적 속성과 인적자본의 크기는 성별과 고용형태별로 차이가 있다. 연령은 정규직 보다 비정규직이 높은 편이며, 근속과 경력은 고용형태와 무관하게 남성이 높았다. 유배우자 비율은 여성 정규직이 가장 낮았으며, 자격증 보유자의 비율은 정규직이 높다. 또한  저학력자의 비중은 비정규직에게서 높게 나타나고, 고학력자의 비중은 정규직에게서 높다. 이와 같이 여성과 남성, 정규직과 비정규직간에는 인적 속성이나 인적 자본은 차이가 있다.

주요 설명변수인 직업내 여성 비중은 남자 정규직 자료에서 15%, 남자 비정규직 자료에서 14%, 여자 정규직 자료에서 63%, 여성 비정규직 자료에서 70%로 나타나고 있어 주로 여성 에게 집중되어 있다. 또한 직업내 비정규직 비중은 여성 비정규직 자료에서 높게 나타나는데, 남자 정규직 자료에서 13%, 남자 비정규직 자료에서 16%, 여자 정규직 자료에서 23%, 여자 비정규직 자료에서 52%로 나타난다.

) 남자 비정규직 자료에서 직업내 비정규직 비중이 낮게 나타난 것은 직업별 빈도수가 30개 미만인 자료를 제외했기 때문이다. 이를 포함할 경우 남자 비정규직의 경우 직업내 비정규직 비중은 59.3%로 나타난다. 이는 남성 비정규직들도 비정규직 직업에 집중되어 있다는 것을 보여준다.

<표 9> 성별 고용형태별 주요 변수들의 평균값

	남성 정규직	남성 비정규직	여성 정규직	여성 비정규직
AGE AGESQ TEN TENSQ EX EXSQ MARRD HOSTD CERTD ED1 ED2 ED3 ED4	40.16 1703 7.373 102.9 10.02 161.2 0.834 0.242 0.320 0.082 0.393 0.118 0.407	43.78 2078. 6.717 115.5 8.348 152.2 0.738 0.335 0.148 0.350 0.444 0.069 0.137	35.76 1388. 4.201 39.81 5.856 70.10 0.546 0.335 0.308 0.154 0.358 0.179 0.309	41.68 1887. 2.963 25.08 3.749 36.60 0.650 0.364 0.106 0.347 0.414 0.082 0.157
PWR CWR	0.148 0.134	0.137 0.163	0.620 0.234	0.696 0.524
PROD CLERK SERV	0.347 0.358 0.293	0.589 0.075 0.334	0.171 0.438 0.389	0.200 0.221 0.578
IND1 IND2 IND3 IND4 IND5 IND6 IND7 IND8 IND9 IND10 IND11 IND12 IND13 IND14	0.319 0.011 0.086 0.090 0.018 0.081 0.019 0.047 0.076 0.149 0.018 0.014 0.041 0.001	0.102 0.003 0.454 0.083 0.040 0.050 0.013 0.018 0.082 0.059 0.005 0.020 0.028 0.002	0.228 0.003 0.018 0.125 0.069 0.021 0.009 0.064 0.060 0.211 0.120 0.014 0.033 0.002	0.175 0.001 0.027 0.141 0.190 0.012 0.009 0.074 0.069 0.149 0.027 0.017 0.033 0.054
SIZED1 SIZED2 SIZED3 SIZED4	0.435 0.223 0.185 0.157	0.831 0.088 0.054 0.027	0.557 0.236 0.132 0.075	0.760 0.136 0.066 0.038

직업 구분은 직무의 특성을 고려하기 위하여 포괄적으로 구분하였다. 남성 정규직은 생산직/사무직/서비스직에 고르게 분포하는 반면, 남성 비정규직은 생산직에 집중되어 있고, 여성 정규직은 사무직과 서비스직에, 여성 비정규직은 서비스직에 집중되어 있다. 남성 비정규직이 생산직에 집중되어 있는 것은 건설업을 생산직에 포함시켜 분류했기 때문이다.

산업별로는 남성 정규직에서 제조업 종사자 비중이 높은 반면에, 남성 비정규직에서는 건설업 종사자의 비중이 높았다. 여성 정규직에서는 도소매·음식·숙박업과 공공행정·사회보장·국제기관 종사자의 비중이 높았으며, 여성 비정규직에서는 특히 도소매·음식·숙박업에 종사하는 비중이 높았다.

기업규모별로는 비정규직들이 주로 30인 미만 기업에 집중되어 있다. 30인 미만 기업 종사자의 비중은 남성 정규직의 44%, 남성 비정규직의 83%, 여성 정규직의 56%, 여성 비정규직의 76%로 나타난다.

2) 성별 고용형태별 임금함수의 추정결과

고용형태별 직업분리가 임금에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 월평균임금의 로그값을 종속변수로 하여 임금함수를 추정하였다. 남성 정규직, 남성 비정규직, 여성 정규직, 여성 비정규직 임금함수의 추정결과는 <표 10>에 나타나 있다.

대체적으로 연령, 근속, 경력은 모두 임금에 긍정적인 영향을 미쳤다. 남성의 경우에는 유배우자의 임금이 높은데, 여성의 경우에는 계수값이 미미하거나 임금에 (-) 효과를 미치고 있다(여성 비정규직). 교육 더미변수의 추정계수를 보면 정규직의 경우에는 교육수준에 따른 임금격차가 크지만 비정규직의 경우에는 상대적으로 낮다. 현직과 관련된 자격증의 소지여부는 남성 정규직을 제외한다면(유의성 없음), 모두 임금에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 자격증의 임금효과는 남성 비정규직, 여성 정규직, 여성 비정규직에서 모두 임금의 (+) 효과를 갖는 것으로 나타났다.

산업 더미 변수의 부호는 성별 고용형태별로 차이가 있다. 제조업을 기준으로 보았을 때, 남성 정규직에서는 건설 및 서비스업의 임금수준이 높게 나타나는 반면, 남성 비정규직의 경우에는 건설업을 제외할 경우 기타 서비스업의 임금수준이 제조업에 비해 상대적으로 낮았다.  여성의 경우에는 고용형태와 무관하게 모든 제조업에 비교한 다른 산업더미의 계수부호가 (+)로 나타난다. 이는 여성이 제조업보다는 다른 서비스부문에 종사할 때 더 높은 임금을 받는다는 것으로, 제조업에서의 여성의 감소현상과 일치한다.

기업규모의 효과는 모든 집단에서 유의미하게 나타난다. 1-30인 미만 기업에 비해서 500인 이상의 임금프리미엄은 다른 기업규모에 비해 매우 큰 것으로 나타났는데, 500인 이상 기업규모의 임금프리미엄은 약 14%에서 22%에 달한다. 그러나 여성 비정규직의 경우에는 30-500인 기업의 임금프리미엄이 500인 이상 기업에 비해 더 크게 나타나고 있다. 이는 대기업에 종사하는 여성 비정규직들의 업무가 상대적으로 저임금 업무에 집중되어 있을 가능성을 보여준다.

주요 설명변수인 직업내 여성비중과 직업내 비정규직 비중은 모두 임금에 (-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 전체 임금노동자 자료(통합자료)의 분석결과, 다른 요인들을 통제한 이후에도 직업내 여성비중의 임금효과는 -0.471로 나타나고 있으며, 직업내 비정규직 비중의 임금효과는 -0.224로 나타났다(모두 1% 이내에서 유의, <표 11> 및 <부표 4> 참조). 이는 직업내  여성 비중이 10% 증가할 경우에 임금이 4.7%정도 떨어지며, 직업내 비정규직 비중이 10%증가할 경우에 임금이 2.2% 떨어진다는 것을 의미한다. 이는 최근의 직업분리 연구 경향과는 다른 결과로서 과밀가설을 입증하는 결과이다.

<표 10> 성별 고용형태별 임금함수의 추정결과

	남성 정규직	남성 비정규직	여성 정규직	여성 비정규직
	계수 t-값	계수 t-값	계수 t-값	계수 t-값
INTERCEPT AGE AGESQ TEN TENSQ EX EXSQ MARRD HOSTD CERTD ED1 ED3 ED4 PWR CWR CLERK SERV IND2 IND3 IND4 IND5 IND6 IND7 IND8 IND9 IND10 IND11 IND12 IND13 IND14 SIZED2 SIZED3 SIZED4	3.533 78.57*** 0.061 27.61*** -0.0007 -29.19*** 0.004 3.80*** -0.0001 -2.73** 0.023 18.92*** -0.0002 -6.68*** 0.087 11.05*** -0.017 -3.00** 0.020 3.61*** -0.173 -17.34*** 0.084 10.18*** 0.254 41.54*** -0.137 -9.69*** -0.232 -12.15*** 0.079 11.05*** -0.045 -6.28*** 0.135 5.81*** 0.095 9.74*** 0.091 9.23*** 0.143 7.53*** -0.051 -4.98*** 0.129 7.25*** 0.202 15.93*** 0.115 11.54*** -0.011 -1.30 0.078 4.16*** 0.128 6.15*** -0.058 -4.56*** -0.105 -1.62*** 0.055 8.52*** 0.078 11.06*** 0.206 26.39***	3.475 39.26*** 0.061 14.93*** -0.0007 -16.77*** 0.014 3.73*** -0.0002 -1.64 0.012 3.26*** -0.0002 -2.17* 0.123 6.47*** 0.010 0.72 0.105 5.07*** -0.067 -4.04*** -0.002 -0.08 0.065 2.91*** -0.289 -7.95*** -0.127 -3.91*** 0.076 2.10* -0.164 -7.25*** 0.072 0.63 0.255 9.15*** 0.064 2.06** 0.185 4.44*** 0.050 1.36 0.137 2.30** 0.201 3.54*** 0.043 1.45 -0.119 -3.22*** 0.005 0.06 0.003 0.06 -0.079 -1.84 -0.221 -1.49 0.072 3.04** 0.081 2.76** 0.149 3.66***	3.951 63.82*** 0.027 8.60*** -0.0003 -9.13*** 0.003 1.04 -0.0001 -0.79 0.039 15.65*** -0.0006 -7.40*** 0.022 2.06* -0.009 -1.04 0.105 9.21*** -0.132 -8.69*** 0.083 6.37*** 0.301 25.17*** -0.224 -12.76*** -0.294 -10.97*** 0.115 6.96*** 0.113 6.82*** 0.012 0.17 -0.0003 -0.01 0.066 3.93*** 0.177 8.27*** 0.031 1.04 0.119 2.69** 0.262 12.55*** 0.040 2.01* 0.039 2.34* 0.030 1.57 0.074 2.02* -0.140 -5.46*** 0.143 1.60 0.084 7.84*** 0.100 7.71*** 0.217 13.06***	2.972 27.61*** 0.053 10.80*** -0.0006 -12.09*** 0.021 3.02** -0.0007 -2.62* 0.033 5.62*** -0.0005 -3.02** -0.044 -2.01* -0.003 -0.20 0.113 3.78*** 0.011 0.47 0.028 0.78 0.163 5.38*** -0.252 -5.50*** -0.085 -1.73 0.252 5.62*** 0.174 4.88*** 0.160 0.71 0.633 9.95*** 0.163 4.09*** 0.293 7.21*** 0.170 2.07* 0.194 2.08* 0.439 8.57*** 0.187 4.06*** 0.089 2.09* 0.187 3.05** 0.235 3.09** 0.256 4.49*** 0.115 2.17* 0.155 5.85*** 0.195 5.53*** 0.140 3.14**
N r2 수정 r2	20,348 0.471 0.470	5,703 0.317 0.313	7,027 0.527 0.525	4,107 0.263 0.257

주: *: 10%내 유의, **: 5%내 유의, ***: 1% 내 유의.

자료: 한국중앙고용정보원, WIC-OES 원자료(2003)

이를 4개 집단별로 회귀분석한 결과는 <표 10>과 <표 11>에 요약되어 있다. <표 11>에서 직업분리의 총효과는 직업내 여성비중과 직업내 비정규직 비중만을 독립변수로 사용하여 단순 회귀분석을 수행한 결과이며, 순효과는 <표 10>에 나타난 네 개 집단의 회귀분석 결과를 요약한 것이다.

단순회귀 결과, 통합자료에서는 직업내 여성비중이 10% 증가할 경우 임금을 6.6% 감소시키며, 직업내 비정규직 비중은 임금을 6.2% 감소시키는 것으로 나타났다. 단순회귀분석의 결과를 성별 고용형태별로 살펴보면, 먼저 직업내 여성비중은 남성 정규직을 제외한 모든 집단에서 (-)의 부호를 보였다. 직업내 여성비중이 10% 증가할 때 남성비정규직의 임금은 -7.6%, 여성 정규직의 임금은 -2.5%, 여성 비정규직의 임금은 -3.5% 감소하는 것으로 나타났다.

또한 직업내 비정규직 비중도 남성 비정규직을 제외한 모든 집단에서 임금에 (-) 효과를 보였다. 직업내 비정규직 비중이 10% 증가할 때, 남성 정규직의 임금은 -10.3% 감소하며, 여성 정규직의 임금은 -8.1%, 여성비정규직의 임금은 -1.0% 낮아지는 것으로 나타났다.

<표 11>  직업내 여성 비중과 비정규직 비중의 임금효과 요약

	총효과 단순회귀분석(1)	순효과 다중회귀분석(2)	% 변화 (1)-(2)/(1)	10% 증가시 임금변화 (2)에서계산
전체 (r2) 직업내 여성비중 직업내 비정규직 비중	(0.264) -0.658 (-76.30)*** -0.612 (-62.03)***	(0.523) -0.471 (-51.18)*** -0.224 (-18.12)***	-28.4 -63.4	-4.7 -2.2
남자 정규직 (r2) 직업내 여성비중 직업내 비정규직 비중	(0.129) 0.046 ( 2.83)** -1.028 (-52.20)***	(0.471) -0.137 (-9.69)*** -0.232 (-12.15)***	-397.8 -77.4	-1.4 -2.3
남자비정규직 (r2) 직업내 여성비중 직업내 비정규직 비중	(0.120) -0.761 (-25.96)*** 0.189 ( 8.10)***	(0.317) -0.289 (-7.95)*** -0.127 (-3.91)***	-62.0 -167.2	-2.9 -1.3
여자 정규직 (r2) 직업내 여성비중 직업내 비정규직 비중	(0.187) -0.252 (-12.70)*** -0.808 (-31.77)***	(0.527) -0.224 (-12.76)*** -0.294 (-10.97)***	-11.1 -63.6	-2.2 -2.9
여자비정규직 (r2) 직업내 여성비중 직업내 비정규직 비중	(0.021) -0.346 (-8.13)*** -0.104 (-2.55)**	(0.263) -0.252 (-5.50)*** -0.085 (-1.73)	-27.2 -18.3	-2.5 -0.8

주 1) *: 10%내 유의, **: 5%내 유의, ***: 1% 내 유의.

2) (  )은 t-값

자료: <표 10>와 <부표 3>의 추정결과를 사용함.

그러나 이는 성별 고용형태별 집단별로 인적 속성이나 생산성, 산업과 기업의 차이를 고려하지 않은 것이므로, 이를 통제한 이후의 순효과를 살펴보아야 한다. 이 경우 직업분리의 순효과는 상당한 정도로 감소하거나 분명해지는데, 그럼에도 불구하고 성별 고용형태별 직업분리와 임금과의 역관계는 여전히 뚜렷하다.

직업내 여성비중의 순효과는 네 개의 집단 모두에서 임금에 (-)의 효과를 미치고 있다. 직업내 여성비중이 10% 증가할 때 남성 정규직 임금의 -1.4%, 남자 비정규직의 -2.9%, 여성 정규직 임금의 -2.2%, 여성 비정규직 임금의 -2.5 정도가 낮아진다. 이는 성별 직업분리로 인하여 남성 정규직을 포함한 모든 집단이 임금페널티를 받고 있음을 보여준다. 고용형태와 무관하게 모든 집단이 여성 지배직업에 종사할 경우 더 낮은 임금을 받게 된다는 것이다.

직업내 비정규직 비중도 모두 임금에 (-)의 효과를 미치고 있다. 직업내 비정규직 비중의 순효과는 전체 자료에서 -2.2%로 나타나고 있는데, 직업내 비정규직 비중이 10% 증가할 때 남성 정규직 임금은 -2.3%, 남성 비정규직 임금은 -1.3%, 여성 정규직 임금은 -2.9%, 여성 비정규직 임금은 -0.9% 정도 낮아진다. 이는 성과 고용형태를 막론하고, 비정규직 비중이 낮은 직업에 종사할수록 임금이 높다는 것이며, 고용형태별 직업분리로 인해서 가장 큰 임금 페널티를 받는 집단이 여성 정규직과 남성 정규직이라는 것을 보여준다.

이는 비정규직 고용을 통해서 정규직들이 고용안정과 상대적 고임금을 보장받는다는 일반적인 인식과 일치하지 않는 것처럼 보인다. 그러나 정규직의 상대적인 고임금은 직업 자체의 특성이나 제도적인 진입장벽으로 인하여 비정규직으로의 완전 대체가 어려운 직업에서 나타나는 현상이다. 비정규직 대체가 가능한 직업에서는 비정규직의 비중이 늘어날수록 정규직의 임금 프리미엄이 무의미해진다. 비정규직으로의 대체가 가능한 직업들은 주로 여성 직업, 저임금, 미숙련 직업이다. 이러한 직업들은 노조나 법적 보호와 같은 제도적 보호장치가 미약한 직업들이고, 비정규직으로의 대체가 빠르게 이루어질 수 있는 직업들이다. 임금수준이 낮아도 구직자들의 시장보상임금보다 높아 비정규직이라도 일할 의사가 있는 노동력이 존재하는 한 이러한 직업의 임금수준은 더욱 저하된다. 이러한 직업에서는 형식상 정규직으로 취업했다고 해도 정규직의 임금프리미엄이 존재하지 않는다.

이미 한국 노동시장에서는 상당수의 직업들이 정규직 직업에서 비정규직 직업으로 변화해 왔다. 이러한 변화는 일반적 숙련(general skill)을 필요로 하는 직업이나 미숙련 직업과 같이 비정규직으로의 대체가 용이한 직업들에서 빠르게 진행되었다. 비서, 사무보조원, 전화교환원, 경비, 수위와 같은 직업들은 경제위기 동안에 빠르게 비정규직 직업으로 변화한 대표적인 직업들이다. 이러한 직업들에서는 이미 비정규직 직업으로서의 임금수준이 결정되어 있기 때문에, 같은 일을 하는 정규직들이 정규직의 임금프리미엄을 누리기 어렵다.

3) 선택편의를 고려한 회귀분석 결과

이상의 회귀분석 결과는 선택 편의(self-selection bias)를 고려하지 않은 회귀분석 결과이다. 그러나 네 개의 집단별 평균값에서 살펴본 것처럼 성별 고용형태별로 인적 속성과 인적 자본투자의 차이가 존재한다. 만약 이러한 차이가 비정규직 고용형태를 선택하는 데 영향을 미칠 경우, 특정한 속성을 가진 개인이 비정규직 직업을 선택했기 때문에 임금이 낮아지는 경향이 발생할 수 있다.

이러한 선택 편의의 문제를 고려하기 위해 이하에서는 전환 회귀분석 모형(endogenous switching regression model)을 추정하였다. 이 모형은 관측 가능한 두 집단간의 선택편의를 고려한 임금방정식을 추정하기 위하여 사용되는데, 노조의 조직률과 임금효과를 추정한 모형(Lee, 1978)이나 공공부문과 민간부문의 임금격차의 추정(Adamchik & Bedi, 2000) 등에서 사용되고 있다. 선택편의를 고려한 전환 회귀분석 모형은 다음과 같다.

) maximum-likelihood estimation of endogenous switching regression model의 세부적 설명은 Maddala(1986), Lokshin & Sajaia,(2004)를 참조. 추정방식은 STATA guide의 Heckman 방정식을 이용한 switching regression model 참조.

[eqn: ln`W_{ r } =X_{ r } beta _{ r } +e_{ r }]	(5)

[eqn: ln`W_{ c } =X_{ c } beta _{ c } +e_{ c }]

[eqn: I^{ * } = delta (ln`W_{ r } `-`ln`W_{ c } )+Z gamma -u]       [eqn: I=1```````if``````````I^{ * } >0,``otherwise`````I=0]

첫째 식은 정규직의 임금결정식, 둘째 식은 비정규직의 임금결정식이다. 셋째 식은 정규직에 속하는가 혹은 비정규직에 속하는가를 결정하는 고용형태의 선택식인데, 만약 I*가 0보다 크면 정규직에 속하여 정규직의 임금방정식을 따르게 되고, 아니면 비정규직에 속하여 비정규직의 임금방정식을 따르게 된다. 이 모형에서는 고용형태의 선택이 임금에 내생적인 영향을 미친다고 가정한다. 즉 개인의 고용형태 선택에 영향을 미치는 특성들이 그의 임금에도 영향을 미친다고 가정한다. 고용형태 선택식에는 연령, 연령자승, 경력, 경력 자승, 교육더미 변수, 배우자 유무, 가구주 여부, 1년 이내 이직여부(quit)를 포함했으며, 선택편의를 고려한 임금방정식에서는 OLS 결과와의 비교를 위하여 동일한 변수들을 포함하였다.

고용형태 선택식의 Probit 추정결과는 <표 12>에 나타나 있다. 종속변수는 고용형태로서, 비정규직이면 1, 정규직이면 0의 값을 주었다. 남성의 경우 연령과 경력이 낮을수록, 비혼이거나 교육정도가 낮을수록, 1년 이내 이직을 한 사람일수록(quit) 비정규직을 선택할 확률이 높았다. 여성의 경우에도 경력이 적거나 교육정도가 낮을수록 1년 이내 이직한 경우에 비정규직을 선택할 확률이 높지만, 연령과 유배우자, 가구주가 비정규직을 선택할 확률이 높은 것으로 나타났다(연령만이 1%내에서 유의함). 이는 여성 비정규직들이 주로 고연령, 유배우, 가구주인 사실을 반영한 것이다.

<표 12> 비정규직 선택확률(Probit 추정결과)

	남자	여자	전체
	계수 Z-값	계수 Z-값	계수 Z-값
상수항 AGE AGESQ EX EXSQ MARRD HOSTD ED1 ED3 ED4 QUIT	-0.1698 -1.21 -0.0065 -0.95 0.0002 3.43** -0.0824 -23.83*** 0.0019 18.09*** -0.3548 -12.31*** 0.1120 5.20*** 0.7127 25.59*** -0.4737 -13.39*** -0.6796 -27.22*** 0.1118 3.33**	-1.0104 -6.24*** 0.0304 3.66*** -0.0000 -0.13 -0.1257 -21.99*** 0.0027 11.89*** 0.0586 1.73 0.0157 0.57 0.1683 4.30*** -0.3187 -7.16*** -0.2812 -7.92*** 0.1059 2.36	-0.5724 -5.57** 0.0146 2.85*** 0.00004 0.75*** -0.1051 -37.71*** 0.0024 26.87*** -0.2006 -9.23*** 0.0871 5.15*** 0.5614 25.12*** -0.4492 -16.41 -0.5842 -29.26* 0.0742 2.79**
N Pseudo r2 Log Likelihood	24,834 0.170 -10946.1	10,970 0.128 -6293.7	35,804 0.157 -17556.2

<표 13> 선택 편의를 교정한 임금함수의 추정결과

	남성 정규직	남성 비정규직	여성 정규직	여성 비정규직
	계수 z-값	계수 z-값	계수 z-값	계수 z-값
INTERCEPT AGE AGESQ TEN TENSQ EX EXSQ MARRD HOSTD CERTD ED1 ED3 ED4 PWR CWR CLERK SERV SIZED2 SIZED3 SIZED4 LAMBDA	3.5028 60.96*** 0.0618 26.83*** -0.0007 -27.85*** 0.0052 3.93*** -0.0001 -2.83** 0.0250 11.19*** -0.0003 -5.10*** 0.0966 8.75*** -0.0237 -3.75*** 0.0204 3.49*** -0.1921 -8.22*** 0.0892 7.11*** 0.2586 19.11*** -0.1298 -8.93*** -0.2401 -12.14*** 0.0737 9.83*** -0.0486 -6.46*** 0.0580 8.60*** 0.0788 10.71*** 0.2016 24.91*** 0.0598 1.13	3.1394 17.69*** 0.0604 13.52*** -0.0006 -13.18*** 0.0122 3.08** -0.0001 -1.20 -0.0055 -0.60 0.0001 0.62 0.0387 0.89 0.0431 2.24 0.1149 5.47*** 0.1078 1.40 -0.1247 -2.04 -0.1252 -1.49 -0.3043 -8.22*** -0.1201 -3.63*** 0.0815 2.22 -0.1756 -7.57*** 0.0838 3.50*** 0.0971 3.23** 0.1424 3.38** 0.3410 2.22	3.9594 59.11*** 0.0255 6.77*** -0.0003 -8.74*** 0.0048 1.56 -0.0001 -1.07 0.0418 5.59*** -0.0007 -4.00*** 0.0209 1.80 -0.0105 -1.19 0.1056 9.11*** -0.1302 -6.95*** 0.0876 4.13*** 0.2975 15.14*** -0.2185 -12.24*** -0.3309 -12.04*** 0.1057 6.24*** 0.1071 6.30*** 0.0842 7.70*** 0.0984 7.49*** 0.2144 12.63*** 0.0570 0.51	2.3482 5.75*** 0.0646 7.76*** -0.0006 -11.19*** 0.0170 2.38 -0.0005 -1.89 0.0037 0.18 0.0000 0.06 -0.0179 -0.71 0.0082 0.41 0.1104 3.65*** 0.0647 1.78 -0.05 -0.82 0.0458 0.76 -0.2684 -5.79*** -0.1073 -2.16 0 .285 6.24*** 0.1708 4.63*** 0.1659 6.22*** 0.1954 5.53*** 0.1345 2.99** 0.3669 1.48

주 1) *: 10%내 유의, **: 5%내 유의, ***: 1% 내 유의.

2) 고용형태 선택식의 추정결과는 생략.

3) 산업더미의 추정결과는 <표>에서 생략

자료: 한국중앙고용정보원, WIC-OES 원자료(2003)

선택편의를 고려한 전환회귀모형의 추정결과는 <표 13>에 나타나 있다. 전환회귀모형의 추정결과는 OLS 추정 결과와 대단히 유사하다. 직업내 여성비중과 직업내 비정규직 비중의 추정계수는 OLS 추정결과와 거의 유사하며, 부호도 (-)로 나타나고 있다. 그런데, 고용형태의 선택편의를 교정하기 위해 추정한 교정항(□)은 모두 10% 수준에서도 유의하지 않다. 그러므로 이 분석을 기초로 보면 고용형태 선택에 따른 편의는 존재하지 않다고 볼 수 있다.

4) 성별 고용형태별 임금격차의 요인별 분해

선택편의를 고려한 전환회귀모형의 추정결과가 OLS 추정결과와 거의 일치함에 따라, OLS의 추정결과를 사용하여 고용형태별 순임금격차를 분해하였다. (식3)에서의 성별 임금격차[eqn: (ln`W_{ m } -lnW_{ f } )]는 남성의 수익률로 평가된 생산성의 차이[eqn: (B(X_{ m } -X_{ f } ))]와 여성 평균값으로 평가된 수익률의 격차[eqn: (X_{ f } (B-C))]로 분해 된다. 전자는 생산성의 차이에 의한 임금격차를 보여주며, 후자는 생산성의 차이로 설명될 수 없는 부분, 즉 동일한 생산성에 상이한 임금을 지불하는 임금차별에 의한 부분임을 보여준다. (식 4)의 성별격차는 반대로 여성의 수익률로 평가된 생산성의 차이와 남성 평균값으로 평가된 수익률 격차로 분해된다. (식 3)와 (식 4) 중 어느 것을 사용하는가에 따라서 생산성 격차와 임금차별 부분의 추정치가 달라지므로, 이글에서는 양자의 평균값을 사용하였다. 남성 정규직에 대한 남성 비정규직, 여성 정규직, 여성 비정규직의 임금격차 분해도 같은 방식으로 추정하였다.

성별로 구분하여 정규직과 비정규직간의 임금격차를 살펴보면 <표 14>와 같다. 남성의 고용형태별 임금격차에서는 71%가 생산성 격차로 구성되며, 29%가 임금차별에 의한 부분으로 나타났다. 여성의 고용형태별 임금격차에서는 생산성 격차가 54%, 임금차별에 의한 부분이 46%로 나타났다. 고용형태간 임금차별은 남성보다 여성에게서 높게 나타났다.

) 성별 임금격차의 분해와 고용형태별 임금격차의 분해는 <부표 6> 참조. 성별 임금격차에서는 생산성 격차가 59.4%로 나타나고 있으며, 생산성 격차에 의해 설명되지 않는 부분, 즉 임금차별에 의한 부분은 34.6%로 나타났다. 고용형태별 임금격차에서는 생산성의 격차가 65.4%로 나타났으며, 임금차별에 의한 부분이 34.6%로 나타났다

남성 정규직에 대한 남성 비정규직, 여성 정규직, 여성 비정규직의 임금격차를 분해하면 <표 15>와 같다. 남성 정규직과 비정규직간의 임금격차에서는 생산성격차에 의한 부분이 71%인데 비해, 남성 정규직과 여성 정규직 임금격차의 57%, 남성정규직과 여성 비정규직 임금격차의 51%로 나타났다. 임금차별에 의한 임금격차는 여성 비정규직에게서 가장 크게 나타나는데, 남성 정규직에 대한 임금격차의 49%가 차별에 의한 임금격차이다.

이를 요인별로 분해한 것이 <표 16>의 결과이다. 요인별 분해에서는 이글의 주된 관심인 성별 직업분리나 고용형태별 직업분리가 임금격차에서 차지하는 기여도가 중요하다. 이는 순임금격차에서 직업내 성별 비중과 직업내 비정규직 비중의 효과로 나타난다. 성별 직업분리는 남성 정규직과 남성 비정규직의 임금격차에 거의 영향을 미치지 않는 반면(0.8%), 남성 정규직과 여성 정규직의 임금격차의 18%를 설명하며, 남성정규직과 여성 비정규직 임금격차의 11%를 설명한다. 이는 성별 직업분리를 제거할 경우에 남성 정규직에 대한 여성 정규직 및 여성 비정규직의 임금격차가 각각 18%와 11% 정도 감소할 것임을 의미한다.

<표 14> 고용형태별 임금격차의 분해

	남성 정규직-남성 비정규직		여성 정규직-여성 비정규직
	임금격차	비율	임금격차	비율
로그 임금격차	0.3708	100.0	0.4607	100.0
생산성격차	0.2642	71.3	0.2359	51.2
임금차별	0.1066	28.7	0.2247	48.7

<표 15> 남성 정규직 대비 임금격차의 분해

	남성 정규직-남성 비정규직		남성 정규직-여성 정규직		남성 정규직-여성 비정규직
	임금격차	비율	임금격차	비율	임금격차	비율
로그 임금격차	0.3708	100.0	0.4766	100.0	0.9373	100.0
생산성격차	0.2642	71.3	0.2737	57.4	0.4752	50.7
임금차별	0.1066	28.7	0.2028	42.6	0.4620	49.3

<표 16> 남성 정규직 대비 임금격차의 요인별 분해

	남 정규직-남 비정규직	남 정규직-여정규직	남정규직-여비정규직
로그임금격차	0.3709 (100.0)	0.4766 (100.0)	0.9373 (100.0
생산성 격차부분 인적속성과 인적자본 성별직업분리 고용형태별직업분리 직업 및 산업차이 임금차별에 의한 부분	72.1 49.5 0.8 22.0 -0.2 27.9	62.2 36.1 18.1 9.6 -1.6 37.8	51.1 30.3 11.4 6.6 2.8 48.9

<표 17> 성별 임금격차와 고용형태별 임금격차의 요인별 분해

	남성임금-여성임금	정규직임금-비정규직 임금
로그임금격차	0.5648 (100.0)	0.4847 (100.0)
생산성 격차부분 인적속성 성별직업분리 고용형태별직업분리 직업, 산업, 규모 임금차별에 의한 부분	59.4 30.6 21.8 5.3 1.7 40.6	65.4 40.0 11.1 13.4 0.9 34.6

자료: 성 및 고용형태별 순임금격차의 분해는 <부표 7> 참조

고용형태별 직업분리는 남성정규직과 남성 비정규직 임금격차의 22%를 설명하며, 남성 정규직과 여성 정규직 임금격차의 10%, 남성 정규직과 여성 비정규직 임금격차의 7%를 설명한다. 남성의 경우 정규직과 비정규직 간의 임금격차는 성별 직업분리 보다는 고용형태별 직업분리에 의해서 설명된다. 또한 성별 임금격차는 성별 직업분리의 효과가 크게 나타나지만, 동시에 고용형태별 직업분리의 효과도 약 7%-10% 정도 존재한다. 여성의 경우에는 정규직과 비정규직 모두 성별 직업분리와 고용형태 직업분리가 중첩된 임금페널티를 받고 있는데, 이는 여성 집중 직업들이 비정규직 직업으로 전환되고 있는 경향을 반영한 것으로 이해된다.

직업분리의 임금격차에 대한 기여도를 성과 고용형태별로 정리하면 <표 17>과 같다. 직업분리는 성별 순임금격차의 27%를 설명하는데, 그중 성별 직업분리가 22%를 설명하며, 고용형태별 직업분리가 5%를 설명한다. 또한 직업분리는 고용형태별 순임금 격차의 24%를 설명하는데, 그중 성별 직업분리가 11%를 설명하며, 고용형태별 직업분리가 13%를 설명한다.

) 성별 임금방정식과 고용형태별 임금방정식의 회귀분석 결과는 <부표 2>-<부표 5>을 참조.

이러한 결과에 의하면 만약 성별 직업분리와 고용형태별 직업분리가 모두 제거될 경우 성별 임금격차의 27%, 고용형태별 임금격차의 24%가 제거될 것임을 보여준다. 이 경우 남성 정규직과 남성 비정규직의 순임금격차는 23% 감소하며, 정규직 남성과 정규직 여성의 임금격차는 28% 감소하고, 남성 정규직과 여성 비정규직의 임금격차는 18% 감소하게 될 것이다.

6. 요약 및 결론

이 글에서는 직업분리의 임금효과를 성별 직업분리와 고용형태별 직업분리로 구분하여  분석하였다. 기존의 성별 직업분리에 대한 연구는 성별 분절지수를 이용하거나, 직업내 성의 구성을 이용하는 연구로 구분할 수 있는데, 이 글에서는 후자의 방법을 사용하였다. 구체적으로 이 글의 방법은 Sorensen(1989) 등의 성별 인종별 직업분리의 임금효과에 대한 방법론을 차용한 것이다. 자료는 한국중앙고용정보원의 세분류(4-digit) 직업분류를 사용한 OES 자료를 사용하였다.

성별 직업분리의 변수로서 직업내 여성 비중을 사용하였으며, 고용형태별 직업분리의 변수로서 직업내 비정규직 비중을 사용하였다. 이는 성별 직업분리가 임금에 미치는 효과 이외에도, 정규직과 비정규직이 직업별 분포가 다르다는 점에 주목하여 한국에서 고용형태별로 직업분리가 임금에 미치는 효과가 있는가를 분석하고자 한 것이다.

그 결과, 성별 직업분리의 분석결과는 최근의 국내 연구경향과는 달리 과밀가설을 입증하는 것으로 드러났다. 성별 직업분리의 임금효과는 뚜렷한 (-)효과를 보였다. 직업내 여성비중이 10% 상승할 때, 남성 정규직 임금 -1.4%, 남성 비정규직 임금 -2.9%, 여성 정규직 임금 -2.2%, 여성 비정규직 임금 -2.5%로 나타났다. 이상의 추정결과를 사용하여 집단간의 순임금격차를 분해한 결과, 성별 직업분리는 남성 정규직과 남성 비정규직의 임금격차에는 영향을 거의 미치지 않지만(순임금격차의 약 0.8%), 남성 정규직과 여성 정규직 임금격차의 18%를 설명하며, 남성 정규직과 여성 비정규직 임금격차의 11%를 설명했다.

고용형태별 직업분리의 임금효과도 뚜렷한 (-)의 효과를 보였다. 직업내 비정규직 비중이 10% 상승할 때, 남성 정규직 임금이 -2.3%, 남성 비정규직 임금이 -1.3%, 여성 정규직 임금이 -2.9%, 여성 비정규직 임금이 -0.9%(유의성 없음) 떨어지는 것으로 나타났다. 고용형태별로 선택편의가 있을 것을 고려하여 전환 회귀모형을 추정했으나, 선택편의의 교정항은 유의하지 않았고, 추정결과는 OLS의 결과와 흡사했다. OLS의 추정결과를 이용하여 네 집단간 순임금격차를 분해한 결과, 고용형태별 직업분리는 남성 정규직과 남성 비정규직 임금격차의 22%, 남성 정규직과 여성 정규직 임금격차의 10%, 남성 정규직과 여성 비정규직 임금격차의 7%를 설명했다.

전체적으로 직업분리는 성별 순임금격차의 27%(성별 직업분리 22%, 고용형태별 직업분리 5%)를 설명하며, 고용형태별 순임금격차의 24%(성별 직업분리 11%, 고용형태별 직업분리 13%)를 설명해준다. 또한 직업분리는 남성 정규직과 남성 비정규직 순임금격차의 23%, 남성 정규직과 여성 정규직 순임금격차의 28%, 남성 정규직과 여성 비정규직 순임금격차의 18%를 설명한다.

이러한 결과는 성별 직업분리에 관한 최근의 연구경향과는 다른 결과로서 과밀가설을 입증하는 결과이다. 이는 이미 한국노동시장에서 적지 않은 직업들이 비정규직 직업으로 전환됨에 따라 이러한 직업에서 정규직의 임금프리미엄이 무의미해지고 있음을 보여준다. 한국 노동시장에서는 성별 직업분리와 고용형태별 직업분리의 임금효과가 각각 별도로 존재하며, 남성 비정규직의 경우에는 후자의 영향을 주로 받지만, 여성의 경우에는 정규직과 비정규직을 막론하고 두 가지 영향을 모두 받는 것으로 나타났다.

이는 직업분리로 인한 임금격차의 개선 정책에 있어 두 가지 직업분리의 임금효과를 모두 고려해야 한다는 것을 보여준다. 동일가치노동 동일임금 정책은 임금에서의 성차별과 고용형태 차별의 해소 수단으로서 제기되고 있지만, 직업분리 개선이라는 측면에서는 일정한 한계를 갖는다.

먼저 동일가치 노동 동일임금 정책으로 성별 직업분리를 개선하기 위해서는 여성의 비정규직 직업 집중을 개선할 수 있는 내용으로 확장되어야 한다. 적극적 조치(Affirmative Action)와 같은 정책수단을 사용하더라도 이러한 수단이 정규직에게 한정될 경우 여성의 비정규직 직업으로의 집중을 개선하지 못할 것이기 때문이다. 또한 고용형태별 직업분리의 문제도 동일가치 노동 동일임금 정책만으로는 해결하기 어려운 성질의 것이다. 동일가치 노동 동일임금 정책은 같은 직업에 종사하는 정규직과 비정규직의 불합리한 임금격차 개선에는 유효하지만, 이질적인 직업간의 임금격차 개선에는 한계가 있기 때문이다. 그러므로 비정규직 직업의 저임금 문제는 동일가치 노동 동일임금 정책과 함께 저임금 노동의 개선대책으로 보완되어야 할 것이다.

<부표 1> 비정규직 혼합직업(45개)

직업코드 직업명	직업코드 직업명
252 사무보조원 324 신용관련 추심원 332 보험모집인 462 문리 어학계 학원강사 463 컴퓨터 학원강사 464 예능계 학원강사 465 학습지 방문교사 721 보육교사 및 보육사 722 생활지도원 및 보조원 939 기타자동차 운전원 952 하역관련노무자 959 기타 배달 및 수하물운반원 1032 상점판매원 1033 전화통신판매원 1034 상품대여원 1041 방문판매원 1043 매장정리원 1044 주유원 1045 계산원 1046 홍보판촉원 1113 경비 및 건물관리인 1119 기타 경비 경호관련직	1121 청소원 1131 계기검침 및 수금원 1132 주차관리원 1139 기타서비스관련직 1213 피부미용 및 체형관리사 1311 한식주방장 및 조리사 1314 일식 주방장 및 조리사 1319 기타 주방장 및 조리사 1331 접객원 1333 요리배달원 1462 방수원 1463 배관원 1470 건설기계운전원 1524 보일러 설치 및 수리원 1623 샷시원 1650 용접원 1841 재봉기 조작원 1848 의복제품 검사원 1921 내선전공 2266 간판제작원 2271 생산관련단순노무자 2272 포장원

자료: 한국중앙고용정보원, WIC-OES 원자료(2003)

<부표 2> 성별 주요 변수들의 평균값

	전체	남성	여성
	평균값 표준편차	평균값 표준편차	평균값 표준편차
AGE AGESQ TEN TENSQ EX EXSQ MARRD HOSTD CERTD ED1 ED3 ED4 PWR CWR PROD CLERK SERV IND1 IND2 IND3 IND4 IND5 IND6 IND7 IND8 IND9 IND10 IND11 IND12 IND13 IND14 SIZED2 SIZED3 SIZED4	40.120 10.887 1728.20 948.2 6.127 6.749 83.098 174.030 8.224 7.737 127.508 224.279 0.744 0.436 0.288 0.453 0.268 0.443 0.171 0.377 0.117 0.322 0.311 0.463 0.308 0.326 0.270 0.280 0.326 0.468 0.320 0.466 0.352 0.477 0.250 0.433 0.006 0.082 0.127 0.333 0.106 0.307 0.051 0.220 0.056 0.231 0.016 0.126 0.050 0.218 0.068 0.252 0.150 0.357 0.037 0.190 0.011 0.104 0.035 0.184 0.008 0.089 0.195 0.396 0.139 0.346 0.106 0.308	41.037 10.445 1793.15 931.384 7.192 7.282 104.758 195.978 9.613 8.113 158.257 246.651 0.814 0.389 0.262 0.440 0.284 0.451 0.145 0.353 0.106 0.308 0.341 0.474 0.153 0.211 0.237 0.281 0.392 0.488 0.301 0.459 0.305 0.460 0.269 0.443 0.008 0.092 0.174 0.379 0.093 0.290 0.022 0.149 0.074 0.262 0.019 0.136 0.041 0.199 0.072 0.258 0.131 0.338 0.015 0.124 0.010 0.102 0.038 0.191 0.001 0.040 0.193 0.395 0.154 0.361 0.126 0.332	38.061 11.558 1582.26 969.343 3.737 4.529 34.479 92.968 5.081 5.671 57.993 139.698 0.588 0.492 0.346 0.475 0.234 0.423 0.229 0.420 0.142 0.350 0.245 0.430 0.654 0.269 0.343 0.263 0.178 0.382 0.363 0.481 0.458 0.498 0.206 0.405 0.002 0.053 0.022 0.147 0.134 0.341 0.115 0.319 0.016 0.128 0.009 0.097 0.070 0.256 0.059 0.237 0.192 0.394 0.086 0.281 0.012 0.110 0.029 0.169 0.022 0.147 0.199 0.399 0.107 0.309 0.061 0.239

<부표 3> 임금함수의 추정결과(전체)

	전체	남자	여자
	추정계수 t-값	추정계수 t-값	추정계수 t-값
INTERCEPT AGE AGESQ TEN TENSQ EX EXSQ MARRD HOSTD CERTD ED1 ED3 ED4 PWR CWR CLERK SERV IND2 IND3 IND4 IND5 IND6 IND7 IND8 IND9 IND10 IND11 IND12 IND13 IND14 SIZED2 SIZED3 SIZED4	3.688 113.12*** 0.050 31.27*** -0.0006 -34.41*** 0.011 8.90*** -0.0003 -6.53*** 0.032 27.39*** -0.0004 -12.96*** 0.060 9.28*** -0.015 -3.01** 0.055 9.80*** -0.118 -15.84*** 0.087 11.16*** 0.253 42.15*** -0.471 -51.18*** -0.224 -18.12*** 0.096 12.90*** -0.028 -4.11*** 0.129 4.76*** 0.244 25.98*** 0.093 10.44*** 0.183 14.89*** -0.036 -3.27** 0.128 7.05*** 0.243 20.55*** 0.083 8.55*** 0.021 2.46* 0.174 12.64*** 0.039 1.79 -0.028 -2.25* 0.025 0.97 0.082 13.23*** 0.092 13.10*** 0.210 25.87***	3.385 82.54*** 0.068 34.06*** -0.00079 -36.76*** 0.008 6.75*** -0.00021 -4.56*** 0.021 17.47*** -0.00027 -6.93*** 0.103 13.15*** -0.012 -2.11* 0.033 5.50*** -0.114 -13.30*** 0.069 7.85*** 0.230 35.17*** -0.237 -17.13*** -0.185 -13.34*** 0.078 9.81*** -0.098 -13.01*** 0.123 4.58*** 0.172 17.61*** 0.099 9.70*** 0.139 7.55*** -0.050 -4.49*** 0.125 6.69*** 0.200 14.27*** 0.070 6.66*** -0.017 -1.79 0.112 5.39*** -0.003 -0.12 -0.068 -4.94*** -0.159 -2.57** 0.067 9.66*** 0.082 10.66*** 0.201 23.31***	3.552 62.50*** 0.041 14.90*** -0.0005 -16.50*** 0.014 4.60*** -0.0005 -3.91*** 0.039 14.79*** -0.0006 -7.02*** -0.015 -1.36 0.0004 0.05 0.136 10.71*** -0.032 -2.32* 0.063 4.32*** 0.239 18.06*** -0.254 -13.24*** -0.378 -15.49*** 0.179 9.74*** 0.144 8.41*** 0.026 0.33 0.316 10.06*** 0.100 5.53*** 0.228 11.14*** 0.070 1.98* 0.115 2.54* 0.318 14.29*** 0.075 3.50*** 0.060 3.26** 0.106 4.78*** 0.097 2.37*** 0.004 0.14 0.085 2.55* 0.132 11.25*** 0.149 10.27*** 0.217 11.60***
N r2 수정r2	34,960 0.523 0.522	24,265 0.451 0.450	10,694 0.444 0.442

주: *: 10%내 유의, **: 5%내 유의, ***: 1% 내 유의.

<부표 4> 고용형태별 주요 변수들의 평균값

	정규직	비정규직
	평균값 표준편차	평균값 표준편차
AGE AGESQ TEN TENSQ EX EXSQ MARRD HOSTD CERTD ED1 ED3 ED4 PWR CWR PROD CLERK SERV IND1 IND2 IND3 IND4 IND5 IND6 IND7 IND8 IND9 IND10 IND11 IND12 IND13 IND14 SIZED2 SIZED3 SIZED4	39.019 9.961 1621.78 845.993 6.499 6.562 85.314 161.697 8.889 7.567 136.289 218.235 0.758 0.427 0.265 0.441 0.320 0.466 0.103 0.304 0.133 0.340 0.376 0.484 0.277 0.308 0.162 0.186 0.290 0.453 0.388 0.487 0.321 0.467 0.294 0.455 0.008 0.091 0.070 0.256 0.104 0.305 0.030 0.173 0.065 0.246 0.017 0.131 0.052 0.223 0.066 0.249 0.170 0.375 0.046 0.209 0.010 0.099 0.038 0.192 0.001 0.041 0.227 0.419 0.169 0.375 0.134 0.340	43.098 12.594 2016.12 1132. 5.120 7.133 77.101 203.583 6.412 7.905 103.610 238.337 0.705 0.455 0.350 0.477 0.130 0.336 0.356 0.479 0.075 0.263 0.137 0.344 0.391 0.359 0.561 0.285 0.424 0.494 0.138 0.345 0.436 0.496 0.130 0.337 0.002 0.049 0.279 0.448 0.110 0.313 0.106 0.308 0.034 0.183 0.012 0.109 0.043 0.204 0.072 0.259 0.098 0.297 0.014 0.119 0.013 0.117 0.027 0.162 0.025 0.156 0.109 0.312 0.059 0.235 0.031 0.173

<부표 5> 고용형태별 임금함수의 추정결과

	정규직	비정규직
	추정계수 t-값	추정계수 t-값
INTERCEPT AGE AGESQ TEN TENSQ EX EXSQ MARRD HOSTD CERTD ED1 ED3 ED4 PWR CWR CLERK SERV IND2 IND3 IND4 IND5 IND6 IND7 IND8 IND9 IND10 IND11 IND12 IND13 IND14 SIZED2 SIZED3 SIZED4	3.825 106.07*** 0.045 25.19*** -0.0005 -26.84*** 0.006 5.02*** -0.0001 -3.69** 0.030 26.52*** -0.0003 -11.14*** 0.077 11.64*** -0.027 -5.37** 0.036 6.96*** -0.190 -22.23*** 0.092 12.66*** 0.275 48.75*** -0.350 -37.34*** -0.262 -16.14*** 0.069 10.19*** -0.009 -1.36 0.121 5.01*** 0.100 10.43*** 0.081 9.33*** 0.162 11.34*** -0.060 -5.89*** 0.127 7.40*** 0.220 19.67*** 0.070 7.37*** 0.018 2.26* 0.088 6.96*** 0.074 3.32*** -0.076 -6.33*** -0.007 -0.13 0.060 10.34*** 0.076 11.69*** 0.204 27.63***	3.400 49.40*** 0.052 16.54*** -0.000 -18.62*** 0.013 3.87*** -0.000 -2.33* 0.025 7.91*** -0.000 -5.19*** 0.036 2.48* 0.009 0.80 0.112 6.27*** -0.045 -3.16** 0.026 1.16 0.101 5.31*** -0.587 -24.31*** -0.063 -2.22* 0.168 6.06*** -0.004 -0.24 0.211 1.98* 0.444 17.77*** 0.145 5.96*** 0.315 11.80*** 0.119 3.37*** 0.193 3.73*** 0.368 10.23*** 0.143 5.45*** 0.047 1.69 0.158 3.26** 0.048 0.97 0.169 4.60*** 0.181 4.41*** 0.129 7.12*** 0.133 5.66*** 0.128 4.07***
N r2 조정r2	25,575 0.545 0.544	9,384 0.395 0.393

주: *: 10%내 유의, **: 5%내 유의, ***: 1% 내 유의.

<부표 6> 성별 고용형태별 임금격차의 요인별 분해

	남성 정규직-비정규직	여성 정규직-비정규직
로그임금 격차	0.3709 100.0	0.4607 100.0
생산성 격차부분 인적속성 성별직업분리 고용형태별직업분리 직업 및 산업차이 임금차별에 의한 부분	72.1 49.5 0.8 22.0 -0.2 27.9	51.2 30.8 3.8 13.9 2.8 48.9

<부표 7> 성 및 고용형태별 임금격차의 분해

	남성 임금- 여성임금		정규직임금-비정규직 임금
	임금격차	비율	임금격차	비율
로그 임금격차	0.5648	100.0	0.4847	100.0
생산성 격차	0.3354	59.4	0.3169	65.4
임금차별	0.2293	40.6	0.1677	34.6

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