한국 노동시장의 임금결정요인

이 논문은 2007년 정부(교육인적자원부)의 재원으로 한국학술진흥재단의 지원을 받아 수행된 연구임(KRF-2007-321-B00091)

- OLS 회귀분석과 분위회귀분석 -

김유선(한국노동사회연구소 소장)

<초록>

국내에서 임금결정요인분석은 대부분 사업체조사를 사용하고 시간당임금을 종속변수로 하여 회귀분석한다. 이 글에서는 사업체근로실태조사와 경제활동인구조사를 사용하고, 종속변수를 시간당임금과 월평균임금으로 하여, OLS 회귀분석과 분위회귀분석을 병행했다. 실증분석 결과 발견된 사실은 다음과 같다.

첫째, 다른 변수를 통제하더라도 성별 임금격차가 크다. 고학력 여성의 사회 진출과 맞물려 상위분위는 성별 임금격차가 크지 않으리라는 예상과 달리, 중상위분위도 성별 임금격차가 20%나 된다. 혼인여부와 가구주관계도 임금결정에 유의미한 영향을 미치고 있다. 한국의 임금체계는 ‘남성 가장은 생계부양자, 여성 배우자는 피부양자’인 남성 생계부양자 가족모델에 뿌리를 두고 있다.

둘째, 교육수익률은 근속수익률과 연령수익률보다 높다. 상위분위일수록 교육수익률은 높고 근속수익률은 낮다. 한국 사회에서 높은 교육열은 교육수익률을 반영한 것으로 해석된다.

셋째, 정규직과 비정규직의 임금격차는 하위분위일수록 크다. 비정규직 대책은 저임금계층에 초점을 맞출 필요가 있다.

넷째, 노조 임금프리미엄은 조합원과 비조합원 모두 발생하며, 조합원이 비조합원보다 크다. 하위10분위를 제외한 모든 분위에서 노조 임금프리미엄은 통계적으로 유의미한 차이가 없다.

주제어: OLS 회귀분석, 분위회귀분석, 사업체조사, 가구조사, 남성 생계부양자 가족모델

1. 머리말

OECD(2008) 고용전망보고서에서 한국은 저임금 노동자가 4명 중 1명꼴로 OECD 국가 가운데 저임금 노동자 비중이 가장 높다. 상위 10%와 하위 10% 노동자의 임금격차는 4.6배로 미국(4.8배) 다음인 두 번째다. 그러나 실제 임금격차는 한국이 미국보다 훨씬 크다. 미국은 전체 노동자를 대상으로 하는 경제활동인구조사(CPS)에서 계산한 4.8배를 OECD에 보고한데 비해, 한국은 전체 노동자의 일부인 ‘5인 이상 사업체 상용직’이 조사대상인 임금구조기본통계조사에서 계산한 4.6배를 보고했기 때문이다. 만약 미국처럼 경제활동인구조사에서 계산한 전체 노동자 임금격차를 보고했다면 한국은 2006년에는 5.4배 2008년에는 5.3배로, 다른 나라가 넘보기 힘든 부동의 1위가 된다(김유선 2008).

노동자 구성도 임금계층별로 뚜렷하게 차이가 난다. 기혼여성은 저임금계층에 많고, 기혼남성은 고임금계층에 많다. 고임금계층일수록 교육년수와 근속년수가 길다. 단순노무직과 판매서비스직은 저임금계층에 많고, 사무관리전문직은 고임금계층에 많다. 중소영세업체 비정규직은 저임금계층, 대기업 정규직은 고임금계층에 편중되어 있다. 소속사업장에 노조가 있거나 조합원인 경우 저임금계층일 확률은 낮고 고임금계층일 확률이 높다(<표1> 참조).

<표1> 임금10분위별 노동자 구성 (2007년 8월, 월평균임금 기준, 단위:%)

		전체	월평균임금 10분위계층
			1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
성별혼인	미혼남자	15.8	13.2	12.8	15.8	19.0	23.1	24.2	20.9	15.1	7.9	4.4
	기혼남자	42.3	14.8	18.8	23.3	25.8	36.6	41.6	52.5	63.1	74.8	83.8
	미혼여자	13.3	15.3	13.1	18.2	22.5	19.1	16.3	12.8	7.3	2.9	1.6
	기혼여자	28.5	56.7	55.2	42.7	32.7	21.3	17.9	13.8	14.6	14.4	10.2
학력	교육년수(년)	12.7	10.4	10.9	11.7	12.2	12.6	13.1	13.5	13.9	14.5	15.2
연령	연령(만나이)	39.5	43.7	42.9	39.6	37.3	36.7	35.7	36.6	37.6	40.2	43.9
근속	근속년수(년)	4.6	1.0	1.5	1.8	2.2	2.8	3.6	4.6	6.8	9.6	14.0
직종	관리전문직	13.2	2.1	2.5	4.1	7.8	7.6	11.7	15.3	19.5	27.6	39.7
	기술공준전문가	12.6	6.1	5.8	8.4	8.9	11.4	14.6	15.1	17.3	18.7	23.6
	사무직	19.4	8.8	11.9	14.7	19.3	20.8	23.5	23.2	28.6	28.1	19.9
	판매서비스직	17.1	32.6	28.1	25.6	21.7	15.2	13.3	10.9	6.5	6.6	5.5
	생산직	22.2	9.5	14.5	22.7	24.6	33.1	29.8	31.2	25.2	17.0	10.6
	단순노무직	15.6	41.0	37.2	24.5	17.7	12.0	7.0	4.4	2.9	2.0	0.7
규모	1-4인	20.0	49.1	33.3	29.9	24.1	19.0	13.2	10.8	6.0	3.7	2.4
	5-9인	17.0	20.6	22.9	22.7	20.8	21.2	18.5	15.6	11.4	7.2	4.5
	10-29인	22.2	16.8	22.7	23.5	23.6	24.9	26.5	23.8	23.1	20.7	17.4
	30-99인	19.6	8.7	13.7	14.6	18.4	19.0	20.6	24.9	26.1	28.3	25.1
	100-299인	9.7	2.6	4.9	6.8	7.9	9.1	12.9	12.0	13.3	15.9	15.1
	300인 이상	11.5	2.3	2.5	2.5	5.2	6.9	8.2	12.9	20.0	24.3	35.4
고용 형태	정규직	45.8	1.6	9.5	20.4	32.5	42.5	58.2	63.2	78.5	85.4	86.7
	비정규직	54.2	98.4	90.5	79.6	67.5	57.5	41.8	36.8	21.5	14.6	13.3
노조	노조있다	24.8	7.9	9.8	10.7	14.6	17.4	23.5	29.5	38.1	48.3	58.4
	노조가입	12.1	0.8	2.0	3.5	5.2	8.7	12.0	16.5	22.8	29.5	26.5
자료: 통계청, 경제활동인구조사 부가조사(2007년 8월)

임금결정요인을 분석할 때는 대부분 통상최소자승법(OLS)을 이용한다. 그러나 OLS는 조건부 평균값을 기준으로 평균적인 집단의 행위를 분석하는 것이어서, 임금격차가 크고 노동자 구성이 이질적인 경우 집단에 따라 특정 변수가 미치는 영향을 과소평가하거나 과대평가할 수 있다. 저임금계층과 중간임금계층, 고임금계층의 임금결정요인이 다를 가능성도 배제할 수 없다.

최근에는 이런 한계를 벗어나기 위해 Koenker and Bassett(1978), Buchinsky(1998), Koenker and Hallock(2001) 등이 제안한 분위회귀분석(Quantile Regression)을 이용하는 연구가 늘고 있다. 고전적인 OLS 모형은 종속변수의 조건부 평균(conditional mean)을 중심으로 하는 선형모형을 사용하는데 비해, 분위회귀분석은 종속변수의 조건부 τ-분위(conditional τ-quantile)를 중심으로 하는 선형모형을 사용한다는 점에서 더 일반적이라 할 수 있다.

물론 특정 변수나 정책이 각 집단에 미치는 영향을 분석할 때, 집단에 따라 표본의 관측치를 분할하고 OLS 분석할 수는 있다. 그러나 이때는 외생적인 표본선택 기준을 임의로 부과하는 것이어서 표본선택편의(sample selection bias) 문제가 발생하게 된다. 이에 비해 분위회귀분석은 임의로 표본을 분할하지 않고, 분위별로 가중치를 달리 주면서 모든 관측치를 사용하는 것이므로, 표본선택편의 문제가 발생하지 않는다.

이 글은 전통적인 OLS 회귀분석과 분위회귀분석을 병행하여, 한국 노동시장의 임금결정요인을 분석하는 것을 목적으로 작성되었다. 제2절에서는 분위회귀분석을 사용해서 임금결정요인을 분석한 선행연구들을 살펴보고, 제3절에서는 분석모형과 자료, 변수를 살펴본다. 제4절과 제5절에서는 OLS 회귀분석과 분위회귀분석 결과를 살펴보고, 제6절에서는 분석결과를 요약하면서 그 함의를 살펴본다.

2. 선행연구

국내에서 선행연구들은 대부분 성과 고용형태, 노조유무 등 특정변수에 초점을 맞추어, Oaxaca-Blinder 모델과 전환회귀모형을 사용해서 임금결정요인을 분석하고 있다. 여기서는 분위회귀분석 방법을 적용해서 임금결정요인을 분석한 선행연구들을 살펴본다.

Sakellariou(2004)는 1998년 싱가포르 노동력조사(LFS) 자료에 Oaxaca-Blinder 모델과 분위회귀분석 방법을 적용해서, 임금분위별로 성별 임금격차를 추정했다. 분석결과 성별 임금격차는 하위10분위가 23.0%, 상위10분위가 13.4%로 저임금계층일수록 크다. 성별 임금격차가 저임금계층에 집중되어 있으므로, 저임금계층 여성을 주요 대상으로 하는 특별 조치가 필요하다고 제안한다.

Buchinsky(1994)는 1964~88년 미국 경제활동인구조사(CPS) 자료를 사용해서, 임금분위별로 교육수익률과 경력수익률을 추정했다. 분석결과 평균적인 교육수익률은 1963년 6.65%에서 1987년 9.63%로 상승했다. 경력수익률은 경력년수가 5년인 사람은 3.68%에서 4.63%로 상승하고, 경력년수가 15년인 사람은 2.19%에서 2.82%로 상승했다. 교육수익률과 경력수익률은 분위별로 다양하지만 연도별로 변화 패턴은 비슷하다. 경력수익률은 저임금계층에서 높고, 교육수익률은 고임금계층에서 높다.

최강식․정진욱․정진화(2005)는 1998~2001년 한국노동패널(KLIPS) 자료를 사용해서, 자영업부문 소득분포와 소득결정요인을 임금근로자와 비교했다. 분석결과 자영업주 소득이 임금근로자보다 높고, 소득분위가 높을수록 자영업주와 임금근로자의 소득격차가 확대된다. 교육의 한계효과는 자영업주와 임금근로자 모두 소득분위가 높을수록 증가해, 소득분위가 높은 집단일수록 교육에 대한 보상(가격)이 높다.

이에 비해 Agesa and Monaco(2006)는 1991~96년 미국 경제활동인구조사 자료를 사용해서, ‘제품시장 경쟁이 인종별 임금격차에 미치는 영향은 소속 사업장 노조유무와 임금계층에 따라 다르다’는 분석결과를 제시한다. 노동조합은 임금 표준화를 통해 인종 등 노동자 속성이 임금에 미치는 영향을 제한한다. 제품시장구조가 독과점일 때 인종별 임금격차가 크다는 선행 연구들은 노조가 없는 곳에서만 타당하다. 소속 사업장 노조유무별로 표본을 분할하고 분위회귀분석을 한 결과, 노조가 있는 곳에서는 모든 분위에서 시장구조가 인종별 임금격차에 미치는 영향이 유의미하지 않고, 고임금계층에서는 인종별 임금격차가 감소한다. 그러나 노조가 없는 곳에서는 중하위 계층에서, 경쟁적인 시장구조와 낮은 인종별 임금격차 사이에 유의미한 상관관계가 발견된다.

이정현(2004)은 1987~99년 노동부 임금구조기본조사 자료를 사용해서, 임금분위별로 노조임금효과를 추정했다. 1987~94년에는 저임금 미숙련 노동자, 1990년대 중반에는 중간임금, 1996년 이후는 고임금 노동자의 노조임금효과가 가장 컸다. 한국의 노동조합은 1990년대 초반에는 저임금노동자를 위한 조직이었으나, 1990년대 후반에는 고임금노동자를 위한 조직으로 성격이 변모하였다고 결론짓고 있다.

지금까지 살펴본 선행연구들이 성과 학력, 경력, 노조유무 등 특정 변수에 초점을 맞춘데 비해, Lee and Lee(2006)는 한국노동패널 1차년도(1998년) 자료를 사용하고 분위회귀분석 방법을 적용해서, 한국 노동시장에서 임금결정요인을 종합적으로 분석하고 있다. 분석결과를 살펴보면 한국에서 교육수익률은 미국보다 크게 낮다. 이러한 차이가 학교 교육이 현장에 필요한 숙련을 제공하지 못 해서인지, 학력 인플레(과잉 교육) 때문인지, 두 요인이 맞물려서인지는 추후 연구가 필요하다. 한국의 노동시장에서 연령은 가장 중요한 임금결정 요인이다. 이것은 생산성에 관계없이 나이가 많은 사람이 젊은 사람보다 임금을 더 받는 한국 노동시장의 비효율성을 반영한다. 그렇지만 연령별 임금 피크는 30~38세로 미국(46세)보다 낮다. 이것은 한국 노동자들의 노동생애가 매우 짧다는 것을 말해준다. 이밖에 고임금계층일수록 경력수익률이 낮고 직업별 임금격차가 크다. 성별 임금격차는 매우 크다. 노조 프리미엄은 고임금계층에서 높고, 저임금계층은 노조 프리미엄을 누리지 못 하고 있다.

3. 분석모형과 자료, 변수

가. 분석모형

계량분석 모형은 통상최소자승법(OLS)과 분위회귀분석(Quantile Regression)을 사용한다. OLS 모형은 [eqn: y = X beta + ε] 로 표현되며, [eqn: y]는 종속변수, [eqn: X]는 임금결정에 영향을 미치는 설명변수, [eqn: beta]는 회귀계수, [eqn: ε]는 오차항을 의미한다. 이에 비해 분위회귀분석 모형은 [eqn: y_i = beta_ tau ^' X_i + u_ taui ~,~ Q_ tau (y_i |X_i )= beta_ tau ^' X_i ~ (i=1,2,...,n)]로 표현된다. [eqn: y_i]는 종속변수, [eqn: X_i]는 설명변수, [eqn: beta_ tau] 는 τ분위 계수 값, [eqn: u_ taui]는 오차항을 의미하며, [eqn: Q_ tau (y_i |X_i )]는 X가 주어진 상태에서 y의 τ번째 조건부 분위(conditional quantile)를 가리킨다. 물론, 모든 [eqn: i]에 대하여 [eqn: Q_ tau (u_taui |X_i ) = 0]이 성립한다. 분위회귀계수 [eqn: beta_ tau]의 추정치는 주어진 분위(τ)에서 다음 최소화 문제의 해(解)가 된다.

[eqn: Min~ {1} over {n} [sum _{y_i GEQ beta ^' X_i } tau~ |y_i - beta ^' X_i | + sum _{y_i <beta ^' X_i } (1- tau)~ |y_i - beta ^' X_i |]]

나. 자료

국내에서 임금결정요인을 분석할 때는 대부분 임금구조기본통계조사 등 사업체조사를 사용한다. 그러나 앞서 살펴본 분위회귀분석을 이용한 선행연구들은 대부분 가구조사를 사용하고 있다. Buchinsky(1994)와 Agesa and Monaco(2006)는 미국 경제활동인구조사, Sakellariou(2004)는 싱가포르 노동력조사를 사용하고, 최강식․정진욱․정진화(2005)와 Lee and Lee(2006)는 한국노동연구원의 노동패널을 사용하고 있다. 이정현(2004)만 사업체조사인 임금구조기본통계조사를 이용하고 있다.

국내에서 이용 가능한 가구조사 가운데 가장 대표성 있는 자료는 통계청 ‘경제활동인구조사(부가조사)’이고, 사업체조사로는 노동부 ‘사업체근로실태조사’가 있다. 이 글은 사업체근로실태조사(2007년 6월)와 경제활동인구조사부가조사(2007년 8월) 모두 분석한다. 경제활동인구조사에서 모집단은 전체 노동자 1,588만명이고 관측치는 25,975명이다. 사업체근로실태조사에서 모집단은 민간부문 사업체 소속 노동자 1,122만명이고 관측치는 77만 1,078명이다. 경제활동인구조사는 임금수준이 과소평가될 가능성이 있고, 사업체근로실태조사는 전체 노동자의 70%만 모집단으로 하고 근로시간이 과소평가될 가능성이 있다는 점에서 둘 다 한계가 있다.

다. 변수

국내에서 임금결정요인을 분석할 때는 대부분 시간당임금을 종속변수로 사용한다. 그러나 시간당임금이 높다고 해서 반드시 월평균임금이 높은 것은 아니며, 생활이 풍요로운 것도 아니다. 대학 시간강사는 시간당임금 기준으로 고임금계층이지만, 월평균임금 기준으로 저임금계층이며, 그만큼 생활이 어렵다. 더구나 시급이나 일당으로 임금을 받는 사람은 18%밖에 안 되고, 월급이나 연봉으로 받는 사람이 76%에 이른다(김유선 2008).

대다수 국내 연구가 시간당임금을 종속변수로 사용하는 것은, 시간당 생산성과의 비교를 암묵적으로 전제하거나, 제조업 생산직을 주로 분석하던 관성에서 비롯된 것으로 보인다. 그러나 월급제나 연봉제가 일반적인 화이트칼라 노동자들의 임금을 시급으로 환산해서 비교하면 오히려 사실을 오도할 수 있다(Shin & Kong 2008).

선행연구 가운데 Buchinsky(1994)는 주급, Agesa and Monaco(2006), 이정현(2004)은 시간당임금, Sakellariou(2004), 최강식․정진욱․정진화(2005), Lee and Lee(2006)는 월임금(또는 월소득)을 종속변수로 사용하고 있다. 이 글에서는 월평균임금과 시간당임금 로그 값 모두 종속변수로 사용한다.

설명변수는 인적속성(성, 혼인, 가구주관계, 연령), 인적자본(학력, 근속, 경력), 일자리속성(산업, 직업, 사업체규모), 고용조건(비정규직, 노동시간), 노사관계(소속사업장 노조유무, 노조가입)를 사용한다. 교육년수는 중졸이하는 9년, 고졸은 12년, 전문대졸은 14년, 대졸은 16년, 대학원졸은 18년으로 환산했다. 산업은 광공업, 농림어업건설업(전기가스수도사업 포함), 생산자서비스업, 유통서비스업, 개인서비스업, 사회서비스업 더미를 사용하고, 직업은 관리전문직, 기술공및준전문가, 사무직, 판매서비스직, 생산직(기능직과 장치기계조작조립운전원), 단순노무직 더미를 사용했다. 선행 연구들은 대부분 소속사업장 노조유무를 설명변수로 사용한다. 이 글에서는 소속사업장 노조유무 이외에 노조가입 여부를 설명변수로 사용한다.

4. OLS 회귀분석 결과

가. 모형

<표2>는 분석대상 자료를 사업체근로실태조사(2007년 6월)와 경제활동인구조사(2007년 8월)로 하고, 종속변수를 월평균임금과 시간당임금 로그 값으로 하여, 임금결정요인을  OLS(통상최소자승법) 분석한 결과다. 모형의 설명력은 0.578~0.676이다. (모형1)에서 농림어업건설업, (모형4)에서 사회서비스업이 광공업과 유의미한 차이가 없는 것을 제외하면, 모든 변수가 5% 유의수준에서 통계적으로 유의미하다. 이것은 (모형1) 내지 (모형4)에서 사용한 설명변수가 모두 임금결정에 유의미한 영향을 미치고 있음을 말해준다.

나. 변수

1) 인적속성

다른 변수를 통제하더라도 여성은 남성보다 임금이 18.0~19.6% 낮고, 기혼자는 미혼자보다 임금이 2.0~8.3% 높다. 배우자는 가구주보다 임금이 9.8~14.0% 낮고, 기타가구원은 가구주보다 4.9~5.3% 낮다. 즉 ‘가구주>기타가구원>배우자’ 순이다.

(모형1)과 (모형3)에서 교육, 근속, 경력 등 인적자본 변수를 통제하더라도, 나이가 한 살 많으면 임금이 0.3% 높다. (모형2)와 (모형4)는 자료의 제약으로 경력을 통제하지 못 했지만, 나이가 한 살 많으면 임금이 0.2~0.3% 높다. 즉 인적자본, 일자리 속성 등 다른 조건이 같더라도 남녀, 혼인, 가구주관계, 연령 등 인적속성이 다르면 임금은 유의미하게 차이가 난다.

연령 계수값은 0.042~0.059***이고 연령제곱 계수값은 -0.0005~-0.0007***이다. 연령 임금효과는 (연령변수계수값 + 2×연령제곱변수계수값×평균연령)으로 0.002~0.003***가 된다.

2) 인적자본

교육, 근속, 경력 등 인적자본 변수 모두 유의미하다. 교육년수가 1년 높아지면 임금이 4.1~6.3% 높아지고, 근속년수가 1년 높아지면 임금이 2.8~3.9% 높아진다. 임금효과는 ‘학력>근속(또는 경력)>연령’ 순으로, 학력효과가 가장 높고 연령효과가 가장 낮다. 이러한 결과는 분석대상 자료와 종속변수에 관계없이 일관된다.

근속 계수값은 0.030~0.038***이고 근속제곱 계수값은 -0.000003~-0.0003***이다. 근속 임금효과는 (근속변수계수값 + 2×근속제곱변수계수값×평균근속년수)로 0.028~0.038***이 된다.

3) 일자리 속성

분석대상 자료와 종속변수에 따라 산업별 순위가 달라진다. 종속변수가 월평균임금일 때는 ‘생산자서비스업>농림어업건설업>광공업>유통서비스업>사회서비스업>개인서비스업’ 순이고, 시간당임금일 때 사업체조사는 ‘농림어업건설업>생산자서비스업>광공업>사회서비스업>유통서비스업>개인서비스업’, 경활조사는 ‘생산자서비스업>농림어업건설업>사회서비스업=광공업>유통서비스업>개인서비스업’ 순이다.

직업별로는 ‘관리전문직>기술공준전문가>사무직>판매서비스직>생산직>단순노무직’ 순이다. 사업체조사에서 기술공준전문가와 사무직 순위가 바뀔 뿐이다. 관리전문직 임금을 100이라 할 때 판매서비스직 임금은 69.5~75.4%이고, 생산직은 66.2~72.6%, 단순노무직은 59.0~62.8%로 직업별 격차가 크다.

규모별로는 분석대상 자료와 종속변수에 관계없이 사업체규모가 클수록 임금이 높고, 사업체규모가 작을수록 낮다. 5인미만 사업체는 300인이상 사업체 임금의 60.5~72.6%밖에 안 된다.

4) 고용조건

경활조사에서 비정규직은 정규직보다 월평균임금이 18.6% 낮고, 시간당 임금은 14.4% 낮다. 사업체조사에서도 비정규직은 정규직보다 월평균임금이 16.0% 낮다. 그렇지만 시간당임금은 오히려 4.3% 높다. 노동시간은 월평균임금에 유의미한 정(+)의 영향을 미치고 있다.

5) 노사관계

노조가 있는 사업장에서 일하는 사람을 조합원과 비조합원으로 구분하여 노조 임금프리미엄을 계산하면, 노조가 있는 사업장에서 일하는 비조합원은 노조가 없는 사업장에서 일하는 사람보다 월평균임금은 6.2~6.8%, 시간당 임금은 3.9~5.0% 높다. 노조에 가입한 조합원의 노조 임금프리미엄은 월평균임금 7.5%, 시간당임금 6.4~8.0%로 비조합원보다 높다.

<표2> OLS 회귀분석 결과

종속변수	ln 월평균임금						ln 시간당임금
분석자료	사업체근로			경활부가조사			사업체근로			경활부가조사
모형	(모형1)			(모형2)			(모형3)			(모형4)
	계수β	p값	exp (β)	계수β	p값	exp (β)	계수β	p값	exp (β)	계수β	p값	exp (β)
여성	-0.204	0.000	0.815	-0.205	0.000	0.815	-0.218	0.000	0.804	-0.198	0.000	0.820
기혼	0.020	0.000	1.020	0.064	0.000	1.066	0.041	0.000	1.042	0.080	0.000	1.083
배우자				-0.151	0.000	0.860				-0.103	0.000	0.902
기타가구원				-0.054	0.000	0.947				-0.050	0.000	0.951
연령	0.045	0.000	1.046	0.059	0.000	1.061	0.044	0.000	1.045	0.042	0.000	1.043
연령제곱	-0.001	0.000	0.999	-0.001	0.000	0.999	-0.001	0.000	0.999	-0.001	0.000	0.999
교육년수	0.054	0.000	1.055	0.040	0.000	1.041	0.061	0.000	1.063	0.042	0.000	1.043
근속년수	0.038	0.000	1.039	0.032	0.000	1.033	0.033	0.000	1.034	0.030	0.000	1.030
근속제곱	-0.000	0.000	1.000	-0.000	0.000	1.000	-0.000	0.000	1.000	-0.000	0.000	1.000
경력 1-2년미만	0.093	0.000	1.097				0.044	0.000	1.045
2-3년미만	0.133	0.000	1.142				0.085	0.000	1.089
3-4년미만	0.164	0.000	1.178				0.116	0.000	1.123
4-5년미만	0.173	0.000	1.189				0.133	0.000	1.142
5-10년미만	0.194	0.000	1.214				0.162	0.000	1.176
10년이상	0.296	0.000	1.344				0.264	0.000	1.302
농림어업건설업	0.001	0.745	1.001	0.083	0.000	1.087	0.055	0.000	1.057	0.076	0.000	1.079
생산자서비스업	0.054	0.000	1.055	0.109	0.000	1.115	0.027	0.000	1.027	0.093	0.000	1.097
유통서비스업	-0.087	0.000	0.917	-0.021	0.014	0.979	-0.094	0.000	0.910	-0.035	0.000	0.966
개인서비스업	-0.177	0.000	0.838	-0.060	0.000	0.942	-0.145	0.000	0.865	-0.063	0.000	0.939
사회서비스업	-0.153	0.000	0.858	-0.057	0.000	0.945	-0.079	0.000	0.924	0.007	0.438	1.007
기술공준전문가	-0.157	0.000	0.855	-0.144	0.000	0.866	-0.211	0.000	0.810	-0.114	0.000	0.892
사무직	-0.141	0.000	0.868	-0.216	0.000	0.806	-0.190	0.000	0.827	-0.191	0.000	0.826
판매서비스직	-0.319	0.000	0.727	-0.282	0.000	0.754	-0.364	0.000	0.695	-0.298	0.000	0.742
생산직	-0.373	0.000	0.689	-0.320	0.000	0.726	-0.412	0.000	0.662	-0.337	0.000	0.714
단순노무직	-0.475	0.000	0.622	-0.528	0.000	0.590	-0.465	0.000	0.628	-0.510	0.000	0.600
1-4인	-0.464	0.000	0.629	-0.328	0.000	0.720	-0.502	0.000	0.605	-0.320	0.000	0.726
5-9인	-0.396	0.000	0.673	-0.214	0.000	0.807	-0.430	0.000	0.651	-0.238	0.000	0.788
10-29인	-0.297	0.000	0.743	-0.162	0.000	0.850	-0.334	0.000	0.716	-0.188	0.000	0.829
30-99인	-0.281	0.000	0.755	-0.118	0.000	0.889	-0.316	0.000	0.729	-0.144	0.000	0.866
100-299인	-0.209	0.000	0.811	-0.098	0.000	0.907	-0.237	0.000	0.789	-0.110	0.000	0.896
비정규직	-0.174	0.000	0.840	-0.206	0.000	0.814	0.042	0.000	1.043	-0.155	0.000	0.856
노동시간	0.005	0.000	1.005	0.012	0.000	1.012
노조유비조합원	0.066	0.000	1.068	0.038	0.000	1.039	0.060	0.000	1.062	0.049	0.000	1.050
노조유, 조합원	0.072	0.000	1.075	0.062	0.000	1.064	0.072	0.000	1.075	0.077	0.000	1.080
상수	5.532	0.000	253	3.366	0.000	29	1.193	0.000	3	8.111	0.000	3331
관측치	762,360			25,975			762,360			25,975
모형의 설명력	0.629			0.676			0.578			0.622
자료: 노동부 사업체근로실태조사(2007년 6월), 통계청 경제활동인구조사 부가조사(2007년 8월) 주: 성별은 남성, 혼인은 미혼, 가구원은 가구주, 경력은 경력1년 미만, 산업은 광공업, 직업은 전문관리직, 규모는 300인 이상, 고용형태는 정규직, 노조유무는 노조없음을 기준으로 했음.

5. 분위회귀분석 결과

가. 모형

분위회귀분석 결과 (모형1)은 설명력이 0.399~0.421이고, (모형2)는 0.426~0.453, (모형3)은 0.287~0.420, (모형4)는 0.346~0.435이다(<표3> 내지 <표6> 참조). 산업, 규모, 노조 등 몇몇 변수가 부분적으로 유의미하지 않은 것을 제외하면, 모든 변수가 모든 분위에서 통계적으로 유의미하다. 이것은 OLS 분석에서 임금결정에 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인된 설명변수들이, 분위회귀분석에서도 유의미한 영향을 미치고 있음을 말해준다.

나. 변수

1) 인적 속성

다른 조건이 같더라도 여성 임금은 남성 임금의 79.5~89.4%로, 모든 분위에서 성별 임금격차가 유의미하다. 하위 임금분위보다 중상위 분위에서 성별 임금격차가 큰데, 중상위 분위에서 여성은 남성보다 20% 낮은 임금을 받고 있다.

혼인여부와 가구주관계에 따른 순임금격차도 모든 분위에서 유의미하다. 기혼자는 미혼자보다 임금이 3.6~10.6% 높다. 배우자는 가구주보다 임금이 8.7~15.4% 낮고 기타가구원은 4.4~7.7% 낮다. 즉 ‘가구주>기타가구원>배우자’ 순이다.

<그림1> 남녀, 가구주-배우자 순임금격차

2) 인적자본

<그림2>에서 교육수익률과 근속수익률, 연령수익률을 살펴보면, 모든 분위에서 교육수익률(3.6~8.2%)이 가장 높고, 다음으로 근속수익률(2.5~3.8%), 연령수익률(-0.9~0.8%) 순이다. 교육수익률은 상위분위일수록 높아지고 근속수익률은 낮아진다. 연령수익률은 중상위분위는 0.5~0.8%로 (+)이고 하위분위는 -0.5~-0.9%로 (-)다. 하위분위에서는 나이가 들수록 임금수준이 떨어짐을 말해준다.

<그림2> 교육, 근속, 연령 수익률(단위:%)

3) 일자리 속성

임금분위에 따라 산업별 순위가 달라진다. 상위10분위는 생산자서비스업과 농림어업건설업이 가장 높고, 다음으로는 유통서비스업과 광공업, 개인서비스업과 사회서비스업 순이다. 하위10분위는 분석대상 자료에 따라 순위가 달라진다. 사업체조사는 광공업과 생산자서비스업이 가장 높고 다음으로 농림어업건설업, 사회서비스업, 개인서비스업, 유통서비스업 순인데, 경활조사는 생산자서비스업과 농림어업건설업이 가장 높고 다음으로 광공업과 사회서비스업, 유통서비스업과 개인서비스업 순이다. 이처럼 분석대상 자료에 따라 산업별 순위가 달라지는 것은 경활조사는 전산업을 조사한데 비해, 사업체조사는 민간부문만 조사한데서 비롯된 것으로 해석된다(<부도1> 참조).

직업별 순위는 거의 모든 분위에서 ‘관리전문직>기술공및준전문가>사무직>판매서비스직>생산직>단순노무직’ 순으로 구조화 되어 있다. 사업체조사는 상위분위일수록 직업별 격차가 확대되지만, 경활조사는 중하위 분위에서 같은 수준을 유지하다가 상위10분위에서 격차가 확대되고 있다(<부도2> 참조).

사업체 규모가 작을수록 규모간 임금격차가 크다. 사업체조사는 상위분위일수록 규모간 임금격차가 축소되는데 비해, 경활조사는 하위10분위를 제외한 모든 분위에서 규모간 임금격차가 비슷한 수준을 유지하고 있다(<부도3> 참조).

4) 고용조건

정규직과 비정규직의 순임금격차는 하위분위일수록 크고 상위분위일수록 작다. 경활조사에서 비정규직은 정규직보다 월평균임금은 13.8~23.6%, 시간당임금은 9.4~18.8% 낮다. 사업체조사에서 비정규직은 정규직보다 월평균임금이 7.4~30.1% 낮다. 그렇지만 시간당임금은 하위10분위는 비정규직이 정규직보다 9.0% 낮고, 50분위는 정규직과 비정규직이 유의미한 차이가 없으며, 상위10분위는 비정규직이 정규직보다 15.5% 높다.

노동시간은 모든 계층에서 월평균임금에 유의미한 정(+)의 영향을 미치고 있다. 노동시간 계수값은 하위분위일수록 크고 상위분위일수록 작다. 하위분위는 시급이나 일당제가 많아 노동시간이 월평균임금에 미치는 영향이 큰데 비해, 상위분위는 월급제나 연봉제가 많아 노동시간이 월평균임금에 미치는 영향이 작기 때문으로 해석된다.

<그림3> 정규직 대비 비정규직 순임금격차

5) 노사관계

노조가 있는 사업장에서 일하는 비조합원은 노조가 없는 사업장에서 일하는 사람보다 최저 2.9%, 최고 7.5%의 노조 임금프리미엄이 발생한다. ‘사업체조사 시간당임금 기준’에서 하위분위가 중상위분위보다 낮은 것을 제외하면, 노조가 있는 사업장에서 일하는 비조합원의 노조 임금프리미엄은 모든 분위에서 유의미한 차이가 없다.

노동조합에 가입한 조합원의 노조 임금프리미엄은 최저 2.5%, 최고 14.1%로 비조합원보다 높다. 사업체조사는 상위분위일수록 노조 임금프리미엄이 증가하는데 비해, 경활조사는 하위10분위를 제외하면 중상위분위에서 노조 임금프리미엄이 통계적으로 유의미한 차이가 없다.

<그림4> 노조-임금 프리미엄(단위:%)

<표3> 분위회귀분석 결과 (모형1, 사업체조사, 종속변수: 월평균임금 로그값)

	10%		30%		50%		70%		90%		계수값 차이 p값
	계수	p값	계수	p값	계수	p값	계수	p값	계수	p값	10-90%	10-50%	50-90%
여성	-0.113	0.000	-0.186	0.000	-0.224	0.000	-0.220	0.000	-0.218	0.000	0.000	0.000	0.008
기혼	0.041	0.014	0.035	0.000	0.036	0.000	0.046	0.000	0.056	0.000	0.002	0.226	0.000
연령	0.035	0.000	0.043	0.000	0.042	0.000	0.040	0.000	0.034	0.000	0.000	0.510	0.000
연령제곱	-0.001	0.000	-0.001	0.000	-0.001	0.000	-0.000	0.000	-0.000	0.000	0.018	0.000	0.138
교육년수	0.043	0.000	0.049	0.000	0.053	0.000	0.056	0.000	0.061	0.000	0.000	0.000	0.001
근속년수	0.038	0.000	0.036	0.000	0.031	0.000	0.029	0.000	0.027	0.000	0.000	0.000	0.000
근속제곱	-0.000	0.037	-0.000	0.000	-0.000	0.001	-0.000	0.035	-0.000	0.000	0.000	0.002	0.000
경력 1-2년미만	0.121	0.000	0.095	0.000	0.091	0.000	0.077	0.000	0.054	0.001	0.209	0.206	0.598
2-3년미만	0.167	0.000	0.145	0.000	0.151	0.000	0.135	0.000	0.117	0.000	0.957	0.069	0.011
3-4년미만	0.154	0.000	0.147	0.000	0.163	0.000	0.165	0.000	0.141	0.000	0.799	0.823	0.819
4-5년미만	0.176	0.000	0.184	0.000	0.187	0.000	0.174	0.000	0.193	0.000	0.082	0.660	0.067
5-10년미만	0.189	0.000	0.224	0.000	0.251	0.000	0.242	0.000	0.236	0.000	0.000	0.000	0.184
10년이상	0.266	0.000	0.304	0.000	0.318	0.000	0.307	0.000	0.299	0.000	0.000	0.008	0.037
농림어업건설업	-0.189	0.000	-0.055	0.000	0.013	0.068	0.042	0.001	0.102	0.000	0.090	0.877	0.000
생산자서비스업	-0.025	0.080	0.028	0.000	0.051	0.000	0.054	0.000	0.090	0.000	0.000	0.006	0.006
유통서비스업	-0.257	0.000	-0.096	0.000	-0.031	0.000	-0.007	0.506	0.002	0.834	0.000	0.000	0.000
개인서비스업	-0.219	0.000	-0.145	0.000	-0.146	0.000	-0.126	0.000	-0.139	0.000	0.059	0.000	0.006
사회서비스업	-0.207	0.000	-0.151	0.000	-0.113	0.000	-0.116	0.000	-0.167	0.000	0.008	0.000	0.000
기술공준전문가	-0.067	0.001	-0.128	0.000	-0.155	0.000	-0.172	0.000	-0.259	0.000	0.000	0.000	0.000
사무직	-0.051	0.011	-0.127	0.000	-0.156	0.000	-0.174	0.000	-0.266	0.000	0.000	0.000	0.000
판매서비스직	-0.149	0.000	-0.241	0.000	-0.266	0.000	-0.323	0.000	-0.411	0.000	0.000	0.000	0.000
생산직	-0.311	0.000	-0.334	0.000	-0.317	0.000	-0.335	0.000	-0.435	0.000	0.000	0.000	0.000
단순노무직	-0.418	0.000	-0.434	0.000	-0.425	0.000	-0.433	0.000	-0.576	0.000	0.000	0.686	0.000
5인 미만	-0.545	0.000	-0.503	0.000	-0.476	0.000	-0.427	0.000	-0.399	0.000	0.000	0.000	0.000
5-9인	-0.450	0.000	-0.436	0.000	-0.409	0.000	-0.355	0.000	-0.324	0.000	0.000	0.000	0.000
10-29인	-0.372	0.000	-0.337	0.000	-0.314	0.000	-0.283	0.000	-0.244	0.000	0.000	0.000	0.004
30-99인	-0.346	0.000	-0.306	0.000	-0.288	0.000	-0.271	0.000	-0.253	0.000	0.000	0.003	0.044
100-299인	-0.253	0.000	-0.206	0.000	-0.203	0.000	-0.194	0.000	-0.180	0.000	0.106	0.033	0.682
비정규직	-0.358	0.000	-0.229	0.000	-0.182	0.000	-0.132	0.000	-0.077	0.000	0.000	0.000	0.000
노동시간	0.005	0.000	0.004	0.000	0.003	0.000	0.003	0.000	0.002	0.000	0.000	0.000	0.000
노조유, 비조합원	0.060	0.001	0.051	0.000	0.051	0.000	0.050	0.000	0.043	0.000	0.058	0.367	0.202
노조유, 조합원	0.049	0.000	0.091	0.000	0.095	0.000	0.110	0.000	0.124	0.000	0.000	0.000	0.231
상수	5.298	0.000	5.544	0.000	5.823	0.000	6.070	0.000	6.541	0.000	0.000	0.000	0.000
관측치	76,548		76,548		76,548		76,548		76,548		76,548
모형의 설명력	0.419		0.399		0.412		0.421		0.400
자료: 노동부 사업체근로실태조사(2007년 6월) 10% 샘플

<표4> 분위회귀분석 결과 (모형2, 경활조사, 종속변수: 월평균임금 로그 값)

	10%		30%		50%		70%		90%		계수값 차이 p값
	계수	p값	계수	p값	계수	p값	계수	p값	계수	p값	10-90%	10-50%	50-90%
여성	-0.185	0.000	-0.206	0.000	-0.224	0.000	-0.227	0.000	-0.230	0.000	0.002	0.007	0.434
기혼	0.073	0.000	0.061	0.000	0.036	0.000	0.043	0.000	0.073	0.000	0.499	0.086	0.150
배우자	-0.167	0.000	-0.158	0.000	-0.125	0.000	-0.126	0.000	-0.111	0.000	0.000	0.000	0.405
기타가구원	-0.053	0.002	-0.080	0.000	-0.062	0.000	-0.061	0.000	-0.045	0.007	0.653	0.241	0.736
연령	0.062	0.000	0.056	0.000	0.057	0.000	0.056	0.000	0.051	0.000	0.008	0.065	0.069
연령제곱	-0.001	0.000	-0.001	0.000	-0.001	0.000	-0.001	0.000	-0.001	0.000	0.000	0.002	0.002
교육년수	0.037	0.000	0.037	0.000	0.038	0.000	0.041	0.000	0.043	0.000	0.177	0.908	0.099
근속년수	0.032	0.000	0.031	0.000	0.032	0.000	0.031	0.000	0.031	0.000	0.899	0.794	0.955
근속제곱	-0.000	0.001	-0.000	0.000	-0.000	0.000	-0.000	0.000	-0.000	0.000	0.166	0.548	0.070
농림어업건설업	0.062	0.001	0.077	0.000	0.083	0.000	0.088	0.000	0.065	0.000	0.100	0.012	0.604
생산자서비스업	0.085	0.000	0.091	0.000	0.093	0.000	0.093	0.000	0.103	0.000	0.188	0.653	0.327
유통서비스업	-0.074	0.000	-0.029	0.014	-0.017	0.066	0.004	0.677	0.006	0.727	0.000	0.000	0.217
개인서비스업	-0.102	0.000	-0.057	0.000	-0.039	0.000	-0.025	0.024	-0.053	0.004	0.023	0.020	0.318
사회서비스업	-0.036	0.039	-0.037	0.002	-0.043	0.000	-0.053	0.000	-0.089	0.000	0.012	0.520	0.004
기술공준전문가	-0.146	0.000	-0.136	0.000	-0.136	0.000	-0.134	0.000	-0.153	0.000	0.681	0.982	0.456
사무직	-0.185	0.000	-0.181	0.000	-0.188	0.000	-0.208	0.000	-0.268	0.000	0.000	0.033	0.000
판매서비스직	-0.244	0.000	-0.265	0.000	-0.279	0.000	-0.278	0.000	-0.295	0.000	0.040	0.005	0.957
생산직	-0.297	0.000	-0.293	0.000	-0.299	0.000	-0.310	0.000	-0.358	0.000	0.027	0.519	0.047
단순노무직	-0.487	0.000	-0.468	0.000	-0.484	0.000	-0.500	0.000	-0.553	0.000	0.034	0.417	0.014
5인 미만	-0.385	0.000	-0.289	0.000	-0.283	0.000	-0.279	0.000	-0.255	0.000	0.021	0.000	0.796
5-9인	-0.202	0.000	-0.189	0.000	-0.198	0.000	-0.195	0.000	-0.200	0.000	0.169	0.650	0.154
10-29인	-0.157	0.000	-0.143	0.000	-0.152	0.000	-0.145	0.000	-0.152	0.000	0.267	0.689	0.204
30-99인	-0.119	0.000	-0.098	0.000	-0.106	0.000	-0.114	0.000	-0.115	0.000	0.121	0.977	0.048
100-299인	-0.119	0.000	-0.066	0.000	-0.096	0.000	-0.094	0.000	-0.103	0.000	0.355	0.789	0.125
비정규직	-0.269	0.000	-0.222	0.000	-0.194	0.000	-0.169	0.000	-0.148	0.000	0.000	0.000	0.001
노동시간	0.014	0.000	0.012	0.000	0.010	0.000	0.008	0.000	0.006	0.000	0.000	0.000	0.000
노조유, 비조합원	0.028	0.088	0.036	0.002	0.050	0.000	0.047	0.000	0.033	0.033	0.431	0.684	0.238
노조유, 조합원	0.050	0.002	0.071	0.000	0.075	0.000	0.073	0.000	0.077	0.000	0.550	0.370	0.762
상수	2.855	0.000	3.349	0.000	3.599	0.000	3.790	0.000	4.158	0.000	0.000	0.000	0.000
관측치	25,975		25,975		25,975		25,975		25,975		25,975
모형의 설명력	0.453		0.442		0.449		0.447		0.426
자료: 통계청 경제활동인구조사 부가조사(2007년 8월)

<표5> 분위회귀분석 결과 (모형3, 사업체조사, 종속변수: 시간당임금 로그 값)

	10%		30%		50%		70%		90%		계수값 차이 p값
	계수	p값	계수	p값	계수	p값	계수	p값	계수	p값	10-90%	10-50%	50-90%
여성	-0.143	0.000	-0.203	0.000	-0.222	0.000	-0.226	0.000	-0.209	0.000	0.022	0.000	0.000
기혼	0.061	0.000	0.049	0.000	0.060	0.000	0.063	0.000	0.050	0.001	0.016	0.313	0.000
연령	0.031	0.000	0.041	0.000	0.040	0.000	0.042	0.000	0.037	0.000	0.000	0.021	0.000
연령제곱	-0.000	0.000	-0.001	0.000	-0.000	0.000	-0.000	0.000	-0.000	0.000	0.584	0.002	0.098
교육년수	0.049	0.000	0.058	0.000	0.065	0.000	0.065	0.000	0.079	0.000	0.000	0.000	0.687
근속년수	0.034	0.000	0.031	0.000	0.027	0.000	0.025	0.000	0.030	0.000	0.000	0.000	0.000
근속제곱	-0.000	0.102	-0.000	0.087	-0.000	0.382	-0.000	0.703	-0.000	0.002	0.000	0.000	0.000
경력 1-2년미만	0.053	0.000	0.061	0.000	0.070	0.000	0.059	0.000	0.092	0.000	0.527	0.713	0.691
2-3년미만	0.072	0.000	0.109	0.000	0.128	0.000	0.100	0.000	0.115	0.000	0.425	0.258	0.878
3-4년미만	0.121	0.000	0.125	0.000	0.118	0.000	0.128	0.000	0.126	0.000	0.242	0.105	0.712
4-5년미만	0.114	0.000	0.159	0.000	0.166	0.000	0.179	0.000	0.154	0.000	0.003	0.001	0.547
5-10년미만	0.146	0.000	0.213	0.000	0.229	0.000	0.221	0.000	0.230	0.000	0.000	0.000	0.327
10년이상	0.210	0.000	0.302	0.000	0.310	0.000	0.285	0.000	0.287	0.000	0.000	0.000	0.603
농림어업건설업	-0.125	0.000	0.021	0.058	0.099	0.000	0.129	0.000	0.131	0.000	0.236	0.146	0.001
생산자서비스업	-0.084	0.000	0.005	0.513	0.047	0.000	0.062	0.000	0.114	0.000	0.000	0.000	0.000
유통서비스업	-0.272	0.000	-0.104	0.000	-0.039	0.000	-0.003	0.777	0.016	0.262	0.000	0.000	0.579
개인서비스업	-0.192	0.000	-0.131	0.000	-0.136	0.000	-0.155	0.000	-0.116	0.000	0.000	0.000	0.003
사회서비스업	-0.129	0.000	-0.089	0.000	-0.061	0.000	-0.068	0.000	-0.113	0.000	0.004	0.000	0.000
기술공준전문가	-0.162	0.000	-0.179	0.000	-0.192	0.000	-0.223	0.000	-0.262	0.000	0.000	0.116	0.000
사무직	-0.140	0.000	-0.176	0.000	-0.193	0.000	-0.205	0.000	-0.263	0.000	0.000	0.001	0.000
판매서비스직	-0.228	0.000	-0.304	0.000	-0.361	0.000	-0.433	0.000	-0.482	0.000	0.000	0.000	0.000
생산직	-0.360	0.000	-0.361	0.000	-0.369	0.000	-0.413	0.000	-0.471	0.000	0.000	0.000	0.000
단순노무직	-0.395	0.000	-0.418	0.000	-0.413	0.000	-0.475	0.000	-0.559	0.000	0.000	0.738	0.000
5인 미만	-0.562	0.000	-0.511	0.000	-0.478	0.000	-0.438	0.000	-0.410	0.000	0.000	0.000	0.000
5-9인	-0.492	0.000	-0.452	0.000	-0.405	0.000	-0.373	0.000	-0.348	0.000	0.004	0.002	0.039
10-29인	-0.406	0.000	-0.372	0.000	-0.341	0.000	-0.311	0.000	-0.281	0.000	0.000	0.010	0.023
30-99인	-0.356	0.000	-0.330	0.000	-0.320	0.000	-0.304	0.000	-0.267	0.000	0.223	0.201	0.009
100-299인	-0.255	0.000	-0.229	0.000	-0.222	0.000	-0.219	0.000	-0.210	0.000	0.041	0.011	0.539
비정규직	-0.094	0.000	-0.052	0.000	-0.010	0.091	0.029	0.007	0.144	0.000	0.000	0.001	0.000
노조유, 비조합원	0.031	0.007	0.051	0.000	0.060	0.000	0.072	0.000	0.043	0.000	0.000	0.000	0.962
노조유, 조합원	0.025	0.005	0.076	0.000	0.103	0.000	0.124	0.000	0.132	0.000	0.000	0.000	0.054
상수	1.156	0.000	1.081	0.000	1.125	0.000	1.267	0.000	1.379	0.000	0.000	0.003	0.000
관측치	76,548		76,548		76,548		76,548		76,548		76,548
모형의 설명력	0.287		0.368		0.404		0.420		0.399
자료: 노동부 사업체근로실태조사(2007년 6월) 10% 샘플

<표6> 분위회귀분석 결과 (모형4, 경활조사, 종속변수: 시간당임금 로그 값)

	10%		30%		50%		70%		90%		계수값 차이 p값
	계수	p값	계수	p값	계수	p값	계수	p값	계수	p값	10-90%	10-50%	50-90%
여성	-0.183	0.000	-0.194	0.000	-0.210	0.000	-0.215	0.000	-0.205	0.000	0.382	0.024	0.632
기혼	0.073	0.000	0.060	0.000	0.059	0.000	0.068	0.000	0.101	0.000	0.448	0.378	0.018
배우자	-0.110	0.000	-0.097	0.000	-0.091	0.000	-0.099	0.000	-0.095	0.000	0.439	0.401	0.998
기타가구원	-0.063	0.000	-0.067	0.000	-0.046	0.000	-0.054	0.000	-0.045	0.011	0.818	0.556	0.824
연령	0.045	0.000	0.042	0.000	0.043	0.000	0.041	0.000	0.039	0.000	0.001	0.236	0.106
연령제곱	-0.001	0.000	-0.001	0.000	-0.001	0.000	-0.000	0.000	-0.000	0.000	0.000	0.013	0.002
교육년수	0.035	0.000	0.040	0.000	0.041	0.000	0.045	0.000	0.052	0.000	0.000	0.000	0.004
근속년수	0.031	0.000	0.031	0.000	0.031	0.000	0.032	0.000	0.030	0.000	0.926	0.670	0.788
근속제곱	-0.000	0.050	-0.000	0.000	-0.000	0.000	-0.000	0.000	-0.000	0.000	0.150	0.204	0.493
농림어업건설업	0.041	0.029	0.089	0.000	0.085	0.000	0.083	0.000	0.055	0.002	0.021	0.001	0.246
생산자서비스업	0.048	0.005	0.082	0.000	0.095	0.000	0.113	0.000	0.108	0.000	0.000	0.001	0.198
유통서비스업	-0.100	0.000	-0.044	0.000	-0.030	0.011	0.003	0.751	0.012	0.456	0.000	0.000	0.005
개인서비스업	-0.119	0.000	-0.058	0.000	-0.053	0.000	-0.028	0.015	-0.047	0.015	0.001	0.001	0.635
사회서비스업	0.006	0.730	0.017	0.142	0.008	0.515	0.001	0.882	-0.025	0.141	0.106	0.978	0.081
기술공준전문가	-0.120	0.000	-0.128	0.000	-0.115	0.000	-0.102	0.000	-0.107	0.000	0.408	0.637	0.640
사무직	-0.154	0.000	-0.161	0.000	-0.172	0.000	-0.185	0.000	-0.254	0.000	0.000	0.098	0.000
판매서비스직	-0.240	0.000	-0.284	0.000	-0.304	0.000	-0.319	0.000	-0.334	0.000	0.004	0.002	0.592
생산직	-0.323	0.000	-0.308	0.000	-0.314	0.000	-0.318	0.000	-0.374	0.000	0.501	0.287	0.055
단순노무직	-0.482	0.000	-0.446	0.000	-0.476	0.000	-0.484	0.000	-0.539	0.000	0.038	0.596	0.002
5인 미만	-0.337	0.000	-0.306	0.000	-0.313	0.000	-0.299	0.000	-0.277	0.000	0.486	0.347	0.852
5-9인	-0.219	0.000	-0.233	0.000	-0.242	0.000	-0.238	0.000	-0.259	0.000	0.001	0.131	0.002
10-29인	-0.188	0.000	-0.194	0.000	-0.196	0.000	-0.182	0.000	-0.183	0.000	0.090	0.397	0.073
30-99인	-0.138	0.000	-0.135	0.000	-0.147	0.000	-0.146	0.000	-0.150	0.000	0.011	0.326	0.002
100-299인	-0.117	0.000	-0.107	0.000	-0.115	0.000	-0.104	0.000	-0.111	0.000	0.117	0.645	0.075
비정규직	-0.208	0.000	-0.187	0.000	-0.166	0.000	-0.145	0.000	-0.099	0.000	0.000	0.011	0.000
노조유, 비조합원	0.042	0.014	0.045	0.000	0.054	0.000	0.057	0.000	0.037	0.024	0.984	0.071	0.170
노조유, 조합원	0.058	0.000	0.087	0.000	0.093	0.000	0.089	0.000	0.091	0.000	0.230	0.009	0.982
상수	7.796	0.000	8.013	0.000	8.157	0.000	8.254	0.000	8.410	0.000	0.000	0.000	0.000
관측치	25,975		25,975		25,975		25,975		25,975		25,975
모형의 설명력	0.346		0.404		0.430		0.435		0.394
자료: 통계청 경제활동인구조사 부가조사(2007년 8월)

6. 맺는 말

지금까지 분석결과를 요약하면서 함의를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 다른 조건이 같더라도 여성은 남성보다 임금이 낮다. 중상위분위에서 성별 임금격차는 20%로 하위분위 10%보다 크다. 이것은 고학력 여성의 사회진출이 확대되면서 상위분위는 성별 임금격차가 작으리라는 일반의 예상과 다른 결과로, 그만큼 한국 사회에 성별 임금격차가 구조화되어 있음을 말해준다. 이밖에 혼인여부와 가구주관계도 임금결정에 유의미한 영향을 미치고 있다. 이상은 기혼남성 가구주에게 임금을 더 주고, 기혼여성 배우자에게는 그만큼 임금을 덜 주는 것을 의미한다.

선행연구들은 한국의 임금결정 과정에서 연령이 미치는 영향이 크다는 사실에 주목하고(Lee & Lee 2006), 연령에 기반을 둔 가부장제를 한국 임금결정의 특징으로 꼽고 있다(Shin & Kong 2008). 그러나 실증분석 결과 임금분위별 연령수익률은 -0.9~0.8%로 통계적으로 유의미하지만 그다지 크지 않으며, 연령보다는 성, 혼인, 가구주관계가 임금결정에 더 큰 영향을 미친다는 사실을 확인할 수 있었다.

이것은 한국의 임금체계가 ‘남성 가장은 가족의 생계를 책임지는 생계부양자이고, 여성 배우자는 피부양자로서 보조적 역할을 담당’하는 남성 생계부양자 가족모델(male breadwinner family model)에 뿌리를 두고 있음을 의미한다. 이러한 특징은 이미 여성학이나 사회복지학에서 주장해 오던 것이다. 최근에는 ‘가족이 복지제공과 전달에 결정적 역할을 담당’하는 가족주의와 남성 생계부양자 가족모델이, 남부유럽 복지체제의 주요 특징으로 주목받고 있다(Esping-Andersen 1999, Karamessini 2008). 이 글은 양적 분석을 통해 ‘한국의 임금체계가 남성 생계부양자 모델에 뿌리를 두고 있음’을 처음으로 밝힌 점에서 의의가 있다.

둘째, 교육수익률은 근속수익률이나 경력수익률보다 높다. 상위분위일수록 교육수익률이 높고 근속수익률은 낮다. 이러한 분석결과는 Buchinsky(1994)와 대체로 일치한다.

Lee & Lee(2006)는 ‘한국은 미국보다 교육수익률이 크게 낮다. 이것은 학교 교육이 현장에 필요한 숙련을 제공하지 못 하고, 여기에 학력 인플레가 맞물렸기 때문’이라고 해석한다. 그러나 Buchinsky(1994)처럼 설명변수를 교육년수, 경력년수, 경력제곱 등으로 한정하면, 우리나라 교육수익률은 10%를 넘어서 미국보다 높다. 게다가 교육수익률이 근속수익률보다 높은 것은, 한국의 교육수익률이 결코 낮지 않으며, 한국의 높은 교육열은 교육수익률을 반영한 것이라는 해석을 가능하게 한다. 이상은 한국의 노동시장에서도 인적자본론이 나름대로 타당성을 지님을 의미한다.

셋째, 정규직과 비정규직 임금격차는 하위분위에서 크고 상위분위에서 작다. 하위10분위는 비정규직이 정규직보다 9.0~30.1% 낮은 임금을 받고 있다. 상위10분위는 비정규직이 정규직보다 7.4~13.8% 낮은 임금을 받거나, 사업체조사 시간당임금 기준에서는 오히려 15.5% 높은 임금을 받고 있다. 따라서 비정규직 대책을 세울 때는 특히 저임금계층에 초점을 맞출 필요가 있다.

넷째, 통상적으로 비정규직은 정규직과의 차별 때문에 낮은 임금을 받는 것으로 인식되고 있다. 그러나 사업체근로실태조사에서 종속변수를 시간당임금으로 하여 회귀분석하면 비정규직이 정규직보다 시간당임금이 4.3% 높다. 하위분위는 비정규직의 시간당임금이 낮고, 중간분위는 정규직과 유의미한 차이가 없으며, 상위분위는 비정규직의 시간당임금이 높다. 이러한 결과를 어떻게 해석해야 할까?

먼저 사업체조사에서 비정규직 규모를 과소평가했기 때문이라는 해석이 가능하다. 경제활동인구조사에서도 비정규직을 노동부 방식으로 정의하고 고용형태별 순임금격차를 추정하면, 정규직과 비정규직의 시간당임금 격차가 4.2%로 축소되기 때문이다.

그러나 이것만으로는 설명이 부족하다. 종속변수가 월평균임금일 때는 사업체조사도 경제활동인구조사만큼 정규직과 비정규직 임금격차가 큰데, 종속변수가 시간당임금일 때는 그 격차가 대폭 축소되고 상위분위에서는 오히려 비정규직 임금이 정규직보다 높은 이유가 설명되지 않기 때문이다. 사업체조사에서 비정규직 노동시간이 적게 보고된 데서 비롯된 측면이 클 것으로 보이나, 이 점은 앞으로 충분한 검토가 필요할 것으로 보인다.

다섯째, 한국에서 노조가입은 노동자 개인의 노조가입 의사보다 노조가입 가능성, 즉 사업장에 노조가 있는가, 규약이나 단체협약에서 노조가입 자격을 부여하고 있는가에 주로 좌우된다(김유선 2002). 이 글에서는 사업장에 노조가 있으면 조합원과 비조합원 모두 노조-임금 프리미엄이 발생하며, 비조합원보다 조합원의 임금 프리미엄이 더 높다는 사실을 확인할 수 있었다.

이정현(2004)은 1990년대 후반부터 고임금 노동자의 노조임금효과가 가장 커져, 한국의 노동조합은 고임금노동자를 위한 조직으로 성격이 변모하였다고 결론짓고 있다. 실증분석 결과 임금구조기본통계조사 등 사업체조사에서는 상위분위에서 노조 임금프리미엄이 높아 이러한 결론이 도출될 수 있을 것으로 보인다. 그렇지만 경제활동인구조사에서는 하위10분위를 제외한 모든 분위에서 노조 임금프리미엄이 유의미한 차이가 없다. 따라서 이정현(2004)의 결론은 좀더 충분한 검토가 필요할 것으로 보인다.

여섯째, OLS 회귀분석에서 임금결정에 유의미한 영향을 미치는 설명변수들은, 분위회귀분석에서도 모두 유의미한 영향을 미치고 있다. 계수값의 부호도 대부분 일치하며, 분위별로 계수값의 크기가 다를 뿐이다. 이것은 OLS 회귀분석이 그만큼 강건(robust)하다는 것을 의미한다. 그렇지만 OLS 회귀분석은 평균적인 집단의 행위를 분석하는데 비해, 분위회귀분석은 분위별로 여러 집단의 행위를 분석할 수 있다는 장점이 있다. 이것은 동일한 자료에서 더 많은 정보를 뽑아내기 위해서는 OLS 회귀분석 이외에 분위회귀분석을 병행하면서 상호 보완적으로 활용할 필요가 있음을 말해준다.

일곱째, 국내에서 임금관련 연구는 종속변수를 시간당임금으로 하여 사업체조사 자료를 분석하는 경우가 대부분이다. 이것은 시간당 생산성과의 비교를 암묵적으로 전제하거나 제조업 생산직을 주로 분석하던 관성, 2000년 이전에는 임금실태를 조사한 가구조사가 없었던 점 등 여러 요인이 맞물린 결과로 보인다. 그렇지만 분석대상 자료가 사업체조사인가 가구조사인가, 종속변수가 월평균임금인가 시간당임금인가에 따라 분석결과가 달라지기도 한다. 따라서 임금관련 분석결과를 일반화하기 위해서는, 사업체조사와 가구조사 자료에서 종속변수를 월평균임금과 시간당임금으로 하여 분석한 결과를, 상호 보완적으로 검토하고 종합할 필요가 있다. 경제활동인구조사에 비해 사업체근로실태조사에서 종속변수와 임금분위별 계수값의 차이가 크고 가파른 원인도 앞으로 규명될 필요가 있다.

<참고문헌>

김유선(2002), “노조가입 결정요인”,『노동경제논집』25권 1호(2002년 3월).

김유선(2008), “비정규직 규모와 실태: 통계청 ‘경제활동인구조사 부가조사’(2008.3) 결과”,『노동사회』2008년 7․8월호.

이정현(2004), “한국 노동조합은 어느 노동자집단을 위한 조직인가?: 1987~1999년까지 집단별 노조 임금 효과의 변화”,『인사․조직연구』12권 2호, pp.105~142.

최강식․정진욱․정진화(2005), “자영업 부문의 소득분포 및 소득결정요인: 분위회귀분석”,『노동경제논집』28권 1호, pp.135~156.

Agesa and Monaco(2006), "Market Power and Racial Earnings: A Quantile Regression Approach", Heywood & Peoples ed., Product Market Structure and Labor Market Discrimination, Chapter 2.

Buchinsky(1994), "Changes in the U.S. Wage Structure 1963-1987: Application of Quantile Regression", Econometrica 62(2), pp.405-458.

Buchinsky(1998), "Recent Advances in Quantile Regression Models", The Journal of Human Resources 33(1), pp.88-126.

Esping-Andersen(1999), Social Foundations of Postindustrial Economies, Oxford University Press.

Lee, Byung-Joo and Lee, Mary J.(2006), "Quantile Regression Analysis of Wage Determinants in the Korean Labor Market", The Journal of the Korean Labor Market 7(1), pp.1-31.

Karamessini, Maria(2008), "Still a distinctive southern European employment model?", Industrial Relations Journal 39(6), pp.510-531.

Koenker and Bassett(1978), "Regression Quantiles", Econometrica 46(1), pp.33-50.

Koenker and Hallock(2001), "Quantile Regression", Journal of Economic Perspectives 15(4), pp.143-156.

OECD(2008), Employment Outlook 2008.

Sakellariou, Chris(2004), “Gender-Earnings Differentials Using Quantile Regressions", Journal of Labor Research 25(3):457-468.

Shin, Kwang-Yeong & Kong, Ju(2008), "Industrialization and Gender Inequality in Korea: A Decomposition of Wage Gap between Men and Women", Paper prepared for the 2008 SASE Annual Meeting.

<부표1> 기술통계 (사업체근로실태조사, 관측치 771,078)

	기술통계				상관계수
	평균값	표준편차	최소값	최대값	로그(월평균임금)		로그(시간당임금)
로그(월평균임금)	7.378	0.803	0.00	11.63	1.000
로그(시간당임금)	2.238	0.699	-4.50	6.96			1.000
여성	1.387	0.487	1	2	-0.310	***	-0.299	***
기혼	1.665	0.472	1	2	0.135	***	0.148	***
연령	38.320	11.160	14	100	0.074	***	0.067	***
연령제곱	1592.979	936.047	187	10050	0.027	***	0.018	***
교육년수	13.330	2.277	9	18	0.336	***	0.440	***
근속년수	4.403	5.989	0	57	0.497	***	0.501	***
근속제곱	55.244	144.823	0	3259	0.367	***	0.389	***
경력 1-2년미만	0.129	0.335	0	1	-0.116	***	-0.143	***
2-3년미만	0.099	0.298	0	1	-0.050	***	-0.077	***
3-4년미만	0.078	0.268	0	1	-0.012	***	-0.036	***
4-5년미만	0.071	0.257	0	1	0.002	***	-0.013	***
5-10년미만	0.173	0.378	0	1	0.105	***	0.087	***
10년이상	0.251	0.434	0	1	0.382	***	0.403	***
농림어업건설업	0.086	0.280	0	1	-0.013	***	0.052	***
생산자서비스업	0.184	0.388	0	1	0.135	***	0.140	***
유통서비스업	0.187	0.390	0	1	-0.065	***	-0.104	***
개인서비스업	0.141	0.348	0	1	-0.265	***	-0.259	***
사회서비스업	0.117	0.322	0	1	-0.016	***	0.075	***
기술공준전문가	0.140	0.347	0	1	0.104	***	0.121	***
사무직	0.233	0.423	0	1	0.125	***	0.123	***
판매서비스직	0.156	0.362	0	1	-0.299	***	-0.308	***
생산직	0.242	0.429	0	1	0.023	***	-0.070	***
단순노무직	0.096	0.295	0	1	-0.228	***	-0.213	***
1-4인	0.133	0.339	0	1	-0.072	***	-0.078	***
5-9인	0.189	0.392	0	1	0.026	***	0.004	***
10-29인	0.166	0.373	0	1	0.074	***	0.044	***
30-99인	0.106	0.308	0	1	0.127	***	0.112	***
100-299인	0.135	0.341	0	1	0.308	***	0.365	***
비정규직	0.256	0.436	0	1	-0.474	***	-0.285	***
노동시간	42.278	12.469	0	123	0.333	***	-0.217	***
노조유, 비조합원	0.106	0.307	0	1	0.142	***	0.200	***
노조유, 조합원	0.117	0.321	0	1	0.247	***	0.226	***
자료: 노동부 사업체근로실태조사(2007년 6월) 주: 가중치를 주고 분석한 결과임.

<부표2> 기술통계(경활부가조사, 관측치 25,975)

	기술통계				상관계수
	평균값	표준편차	최소값	최대값	로그(월평균임금)		로그(시간당임금)
로그(월평균임금)	4.948	0.686	0.00	7.31	1.000
로그(시간당임금)	8.905	0.656	3.94	11.56			1.000
여성	1.419	0.493	1	2	-0.394	***	-0.337	***
기혼	1.709	0.454	1	2	0.129	***	0.124	***
배우자	0.194	0.395	0	1	-0.232	***	-0.182	***
기타가구원	0.236	0.424	0	1	-0.170	***	-0.153	***
연령	39.458	11.968	15	90	-0.057	***	-0.061	***
연령제곱	1700.169	1031.101	225	8100	-0.124	***	-0.118	***
교육년수	12.954	2.520	9	18	0.478	***	0.520	***
근속년수	4.596	6.510	0	47	0.521	***	0.540	***
근속제곱	63.492	159.296	0	2233	0.415	***	0.442	***
농림어업건설업	0.102	0.303	0	1	-0.014	*	-0.033	***
생산자서비스업	0.175	0.380	0	1	0.064	***	0.062	***
유통서비스업	0.180	0.384	0	1	-0.042	***	-0.075	***
개인서비스업	0.146	0.353	0	1	-0.219	***	-0.243	***
사회서비스업	0.178	0.383	0	1	0.094	***	0.187	***
기술공준전문가	0.126	0.332	0	1	0.155	***	0.188	***
사무직	0.194	0.395	0	1	0.111	***	0.148	***
판매서비스직	0.171	0.376	0	1	-0.221	***	-0.249	***
생산직	0.222	0.415	0	1	0.045	***	-0.027	***
단순노무직	0.156	0.363	0	1	-0.372	***	-0.360	***
1-4인	0.200	0.400	0	1	-0.347	***	-0.339	***
5-9인	0.170	0.376	0	1	-0.129	***	-0.151	***
10-29인	0.222	0.416	0	1	0.005		-0.014	*
30-99인	0.196	0.397	0	1	0.136	***	0.135	***
100-299인	0.097	0.296	0	1	0.130	***	0.139	***
비정규직	0.542	0.498	0	1	-0.552	***	-0.534	***
노동시간	45.927	11.813	1	99	0.207	***	-0.243	***
노조유, 비조합원	0.127	0.333	0	1	0.180	***	0.218	***
노조유, 조합원	0.121	0.326	0	1	0.263	***	0.270	***
자료: 통계청, 경제활동인구조사 부가조사(2007년 8월) 주: 가중치를 주고 분석한 결과임.

<부도1> 산업별 임금격차(광공업 대비)

<부도2> 직업별 임금격차(관리전문직=100)

<부도3> 규모별 임금격차(300인 이상=100)

<abstract>

Wage Determinants in the Korean Labour Market

Kim, Yoo-Sun(KLSI, president)

Most analyses of the wage determinants in Korea use the “Establishment Survey” data in regression analysis, taking hourly rate of wage as the dependant variable. This paper uses the data provided by the “Survey on Working Conditions in Establishments” and the “Economically Active Population Survey” in OLS regression analysis and quantile regression analysis, taking hourly rate of wage and monthly average wage as the dependant variables. Findings of the empirical analysis can be summarized as in the following:

First, gender-based wage difference is found to be conspicuously significant, even when all other variables are controlled. Contrary to the expectation that gender-based wage differences would not be significant for the higher quantiles, in view of the social advances made by women with higher education, there was 20% gender-linked divergence even in the middle and higher quantiles. Marital status and the type of relation to the “head of household” also exercised significant influence on wage determination. The wage system in Korea is rooted in the male breadwinner family model, where males perceived as head of household and breadwinner, while women are noted as spouse and dependant.

Second, it was found that return on education is higher than return on tenure and the return on age. Rate of return on education is higher for higher quantiles, while return on tenure declines with higher quantiles. The intensity of “education drive” characteristic of the Korean society could be said to reflect this empirically corroborated higher rate of return on education.

Third, the wage divergence between the workers in “regular” employment and the workers in “irregular” employment became wider in lower quantiles, indicating that policy measures on irregular employment need to focus on lower-wage groups.

Fourth, union wage-premium is found to apply to both members and non-members of trade unions, while the union members benefit more than non-members. However, there was no statistically significant difference for union wage-premium in all wage classes other than the lowest decile.

Keywords: OLS regression analysis, quantile regression analysis, establishment survey, household survey, male breadwinner family model