비정규직 결정요인

김유선*

* 한국노동사회연구소 부소장

KLI 1-4차 노동패널을 자료로 □비정규직 결정요인□을 로짓분석하면 다음과 같은 특징을 발견할 수 있다.

첫째, 인적속성(성별혼인, 연령, 학력), 기업속성(산업, 직종, 규모), 노조유무 모두 통계적으로 유의미하다. 이것은 노동공급, 노동수요 등 노동시장과 노사관계 모두 비정규직 결정요인으로 작용하고, □노동력의 인적구성 변화□, □기업의 인적자원관리 전략 변화□, □노사간에 힘관계 변화□ 가설 모두 설명력을 가짐을 의미한다.

둘째, 인적속성, 기업속성, 노조유무 가운데 기업속성의 설명력이 가장 높다. 이것은 노동수요가 비정규직 여부를 결정하는 주된 요인이라는 일반의 인식과 일치하며, 인적자본론에 입각한 교육훈련 등 인적자원 개발만으로 비정규직 문제를 해결할 수 없음을 말해준다.

셋째, 노조가 있는 기업에서 비정규직을 채용 또는 사용할 확률이 유의미하게 낮다. 이것은 우리나라에서 비정규직의 과도한 남용이 분단노동시장과 낮은 노동조합 조직률에서 비롯된 것이며, 노동조합은 비정규직 남용을 제어하는 순기능적 고용효과를 가지고 있음을 시사한다.

넷째, 인적속성과 기업속성 등 노동시장 요인만 설명변수로 할 때는 업체비소속과 영세업체에서 비정규직 확률이 유의미하게 높다. 그러나 노조유무를 추가하면 업체비소속만 유의미하게 높을 뿐, 기업체 소속 노동자들 사이에 규모별로 유의미한 차이가 없다. 이것은 기업규모에 관계없이 기업주들은 동일한 비정규직 사용 유인을 갖고 있고, 통계청 경제활동인구조사처럼 업체비소속 노동자들을 영세기업 소속으로 분류하면 잘못된 정책적 판단을 야기할 수 있음을 시사한다. 또한 현행 기업별 노동조합 체계를 넘어서서 산업, 지역, 고용형태 등 다양한 형태의 초기업적 노동조합을 조직할 때만이 중소영세업체에서도 비정규직의 과도한 남용을 제어할 수 있음을 말해준다.

다섯째, 임시일용, 파트타임, 계약근로, 파견근로, 가내근로, 계절근로 등 고용형태별로 결정요인에 차이가 있다. 기업속성은 가내근로 직종을 제외하면 모두 유의미하지만, 인적속성의 통계적 유의도는 고용형태별로 차이가 난다. 예컨대 파견근로는 성별혼인, 연령, 학력 모두 유의미하지 않고, 계약근로는 고연령층만 통계적으로 유의미하다. 이것은 노동공급보다 노동수요가 주된 결정요인이라는 앞서 분석결과를 뒷받침한다. 노조유무는 고용형태별로 통계적 유의수준에 차이가 있지만 계수 값은 일관되게 (-)이다.

I. 들어가는 말

통계청 □경제활동인구조사□에서 지난 40년간 임시일용직 비중을 살펴보면, 60년대부터 80년대 초반까지 계속 감소하던 임시일용직 비중이 82년 2사분기를 최저점으로 가파른 증가세로 돌아서 87년 3월 45%를 넘어섰다. 88년 2월(45.6%)을 정점으로 감소세로 돌아선 임시일용직 비중은 94년 5월(41.7%)을 저점으로 다시 증가세로 돌아서 99년 3월에 50%를 넘어섰고, 최근에는 52%대에서 구조화하고 있다. ([그림1]과 [그림2] 참조)

이처럼 임시일용직 등 비정규직 비중이 80년대 초중반과 90년대 중반 이후 두 차례에 걸쳐 빠른 속도로 증가했음에도 그동안 비정규직 문제는 사회적 관심사가 되지 않았다. 그러나 임시일용직 비중이 50%를 넘어선 99년 3월부터 사회적으로 주목을 받기 시작했고, 지난 대통령 선거 때는 □비정규직 남용 규제와 차별 금지□가 노동부문 최대 공약으로 제기되기에 이르렀다. 그렇지만 아직까지 국내 연구는 비정규직 개념, 규모, 실태 등 초보적 수준에 머물러 있고, 비정규직 증감 요인에 관한 심층 분석은 이루어지지 않고 있다.

지금까지 제기된 비정규직 증가 원인과 관련된 가설을 대별하면 다음과 같다. 첫째 노동공급 측면에 주목하는 □노동력의 인적구성 변화□ 가설이다. 기혼여성 경제활동참가율이 증가하고, 청소년과 고령자의 노동시장 진입이 증가하면서, 임시직 등 비정규직을 선호하는 방향으로 노동력 구성이 변화했다는 것이다.

둘째 노동수요 측면에 주목하는 □기업의 인적자원관리 전략 변화□ 가설이다. 국내외 시장에서 경쟁이 격화되고 수요의 불확실성이 증가하면서, 핵심 노동자층은 유지하되 전통적인 내부노동시장 외곽에 더 많은 노동자를 배치함으로써, 수량적 유연성을 제고하고 노동비용을 절감하는 방향으로 기업의 인적자원관리 전략이 변화했다는 것이다. 기술구조와 제품수요 변화로 제조업에서 서비스산업으로 고용이 이동했다는 □산업구조 변화□ 가설도 노동수요 측면에 주목하고 있는 점에서는 마찬가지이다.

셋째 노사관계 측면에 주목하는 □노사간 힘관계 변화□ 가설이다. 핵심 노동자층을 제한하고 비정규직을 확대하려는 기업의 전략은 기본적으로 노동조합의 목적과 배치된다. 따라서 최근 비정규직 증가는 전체 노동시장에서 노동의 힘이 약화된데 기인한다는 것이다. (Golden, 1996 : 1130-1131)

이 가운데 일반적으로 수용되는 가설은 □기업의 인적자원관리 전략 변화□ 가설이다. 그러나 지금까지 실증분석은 노동공급측 요인인 성, 인종, 연령 등 인적자본 변수에 초점을 맞춤으로써 결과적으로 □노동력의 인적구성 변화□ 가설을 채택한 뒤, 교육훈련 등 인적자본 개발을 정책대안으로 제시하는 경우가 많다. 그렇지만 이것은 비정규직 증가가 경제환경의 변화와 기업의 인적자원관리전략 변화 등 노동수요측 요인에 기인한다는 일반의 인식과 배치된다.(Belman and Golden, 2000: 167-168) 이밖에 □노사간 힘관계 변화□ 가설은 그동안 별다른 주목을 받지 못 했지만, 80년대 초중반에 빠른 속도로 증가하던 임시일용직이 87년 7,8월 노동자 대투쟁 이후 노동조합운동이 활성화되면서 88년 2월을 정점으로 하락세로 돌아선 것은 이 가설 또한 상당한 설명력을 가질 수 있음을 시사한다.

) 국내 선행 연구 가운데 안주엽(2001: 68)은 □비정규근로의 비중이 증가하고 있는 원인은 노동시장의 공급 측면보다는 수요 측면에서 쉽게 찾을 수 있다□라면서도 실제 분석은 노동수요측 변수는 통제하지 않은 채 노동공급 내지 인적자본 변수만 분석하고 있다. ([부표1] 참조)

이러한 가설의 타당성을 검증하고 비정규직 증가 요인을 심층적으로 규명하기 위해서는, 거시변수를 사용하는 시계열 분석과 미시변수를 사용하는 횡단면 분석(가구조사, 사업체조사)을 병행하고 종합할 필요가 있다. 거시 변수를 사용하는 시계열 분석은 정치·경제·사회·제도 등 환경 요인이 미치는 영향을 잘 파악할 수 있고, 미시 변수를 사용하는 횡단면 분석은 시계열 분석으로는 파악하기 힘든 인적속성(성별혼인, 연령, 학력)과 기업속성(산업, 직종, 기업규모)에 따른 차이를 잘 파악할 수 있다는 점에서 장점이 있다.(Elias, 1996: 178-180) 더욱이 기업의 인적자원관리 전략 변화 가설은 사업체조사를 통해서만 심층적인 분석이 가능하다.

이 글은 KLI 1-4차 노동패널(가구조사)을 자료로 □비정규직 결정요인□에 관한 횡단면 분석을 목적으로 한다. 거시 변수를 사용하는 시계열 분석과 사업체 조사에 기초한 횡단면 분석은 추후 과제로 남긴다. 이들 분석이 완료되고 종합될 때 비정규직 증가 요인에 관한 인식은 한층 심화될 수 있을 것이다.

II. 자료, 모형, 변수

1. 자료

비정규직 결정요인을 분석함에 있어 이용가능한 가구조사 자료는 통계청의 □경제활동인구조사 부가조사□와 노동연구원의 □KLI 노동패널□ 두 가지가 있다. 경제활동인구조사 부가조사는 자료가 대표성을 갖는다는 점에서 장점이 있지만, □노조유무□를 조사하지 않고 □기업체 규모□가 잘못 설계되어 이를 공개하지 않는 점에서 단점이 있다. 이에 비해 KLI 노동패널은 표본추출 및 조사과정에 편의(bias)가 있어 자료의 대표성에 문제가 있지만, 다양한 변수를 비교 검토할 수 있다는 점에서 장점이 있다. 이 글은 □비정규직 결정요인□이라는 분석 목적에 비추어 각 변수별 특성(비율)에 한정하여 KLI 노동패널을 분석한다.

) KLI 노동패널은 조사 첫 해인 1998년에 가중치 자료를 제공하고 있는데, 가중치(표본추출률과 응답률 고려)를 감안한 임노동자수는 846만명으로 통계청 경제활동인구조사에서 임노동자수(1,219만명)와 상당한 차이가 있다. 이것은 KLI 노동패널이 표본추출 및 조사과정에 상당한 편의가 있음을 의미하는 바, KLI 4차 노동패널을 근거로 우리 나라 비정규직은 31%라는 식으로 규모(분포)를 추계하는 것은 심각한 오류를 범하게 된다.

2. 모형

앞서 살펴본 3가지 가설과 KLI 노동패널에서 이용 가능한 변수 및 단순화(parsimony) 원칙에 따라 분석모형과 변수를 설계하면 [그림3]과 같다.

[그림 3] 분석 모형
설명변수			종속변수
1. 인적 속성	성별혼인, 연령, 학력	♩
2. 기업 속성	산업, 직종, 기업규모	→	정규직/비정규직
3. 노사관계	노조유무	↖

3. 변수

가. 종속변수

4차에 걸쳐 실시된 KLI 노동패널에서 비정규직 문항을 보면, 1, 2, 4차 노동패널은 자기선언적 비정규직, 임시일용, 파트타임, 계약근로 4개 문항을 조사했고, 3차 노동패널은 임시일용, 파트타임, 계약근로, 파견근로, 재택근로, 계절근로 6개 문항을 조사했다.

1, 2, 4차 노동패널에서 자기선언적 비정규직 응답 결과를 살펴보면, 임시일용, 파트타임, 계약근로자 가운데 정규직이라고 응답한 사람도 있어 □자기선언적 비정규직□을 곧바로 비정규직으로 정의하기는 곤란하다. 3차 노동패널은 파견근로, 재택근로, 계절근로 문항을 추가로 묻고 있어 나름대로 장점을 갖지만, 자기선언적 비정규직, 용역근로, 특수고용형태 등을 묻지 않아 다양한 고용형태를 모두 망라했다고 보기 곤란하다.

그렇지만 다른 대안이 없으므로, 1, 2, 4차 노동패널은 자기선언적 비정규직, 임시일용, 파트타임, 계약근로 4개 문항 가운데 어느 하나에 응답한 사람을 비정규직으로 정의하고, 3차 노동패널은 임시일용, 파트타임, 계약근로, 파견근로, 재택근로, 계절근로 6개 문항 가운데 어느 하나에 응답한 사람을 비정규직으로 정의하여 종속변수로 사용한다.([표1] 참조) 이에 따른 한계를 보완하기 위해 다양한 고용형태 각각을 종속변수로 하는 분석 결과를 함께 제시한다.

[표1] 연도별 고용형태별 응답자수 (단위 : 명)
	1차년도	2차년도	3차년도	4차년도
임노동자	4,012	3,975	3,739	3,846
비정규직 (① +--- +⑦)	1,226	1,374	1,193	1,196
자기선언 비정규직 ①	949	1,190		843
임시일용 ②	771	1,048	851	836
파트타임 ③	478	400	330	318
계약근로 ④	179	226	195	208
파견근로 ⑤			231
재택근로 ⑥			63
계절근로 ⑦			268

나. 설명변수

설명변수는 인적속성은 성별혼인, 연령계층, 학력 3개 변수를 사용하고, 기업속성은 산업, 직종, 기업규모 3개 변수, 노사관계는 노조유무 1개 변수를 사용한다. 성별혼인은 미혼남자, 기혼남자, 미혼여자, 기혼여자 4개 범주로 구분하고, 연령계층은 25세미만, 25-54세, 55세이상 3개 범주로 구분한다. 이것은 선행 연구인 Golden(1996)과 Laird and Williams (1996)에 따라 기혼여성, 청소년층과 고연령층에서 비정규직 비율이 통계적으로 유의미한지를 보기 위함이다.

일반적으로 기업규모 변수를 설계할 때는 기업체에 속하지 않는 자유노동자(casual worker)들을 영세기업 소속으로 분류한다. 통계청 경제활동인구조사가 대표적인 예이다. 그렇지만 적어도 고용형태에 관한 한 기업체에 속하지 않는 자유노동자들은 영세기업 노동자들과 그 성격을 뚜렷이 달리 한다. 자유노동자들은 원칙적으로 비정규직일 수밖에 없는데 이들을 영세기업으로 분류하면, 영세기업 비정규직 비중이 과대계상되어 전혀 다른 결론을 도출할 수 있다. 따라서 기업규모 변수는 □업체비소속, 50인미만, 50-99인, 100-299인, 300-999인, 1000인이상, 정부기관□ 7개 범주로 구분하여 분석한다.

III. 기술통계

4차 노동패널에서 비정규직 비율을 살펴 보면, 인적속성에서는 기혼여자(46%), 고연령층(56%), 중졸이하 저학력층(50%)이 크게 높다. 산업별로는 농림어업건설업(65%), 민간서비스업(35%), 공공서비스업(23%), 광공업(20%) 순으로 높고, 직업별로는 단순노무직(59%), 서비스판매직(41%), 생산직(33%), 관리전문직(19%), 사무직(13%) 순으로 높다. 규모별로는 기업체에 속하지 않는 자유노동자(casual worker)들은 90% 이상이 비정규직이고, 50인 미만 영세기업(34%)이 다음으로 높으며, 50인이상 기업은 100-299인(17%)을 기준으로 U자 형을 그리고 있다. 그러나 그 차이가 크지는 않다(17-21%). 노조가 있는 기업(12%)은 노조가 없는 경우(36%)보다 비정규직 비율이 크게 낮다. 이러한 특징은 1, 2, 3차 노동패널 모두 동일하며, 고용형태별로는 자기선언적 비정규직과 임시일용직도 동일하다. 파트타임과 계약근로만 차이가 날 뿐이다. ([표 2] 참조)

) 이들은 100% 비정규직으로 집계되어야 한다. 그러나 문항의 한계로 일정 수가 정규직으로 분류되었다.

[표 2] 설명변수별 비정규직 비율 (4차년도)
			비정규직	자기선언 비정규직	임시일용	파트타임	계약근로	비정규직
								1차	2차	3차
전체			0.31	0.22	0.22	0.08	0.05	0.31	0.35	0.32
인적 속성	성별혼인	미혼남자	0.28	0.18	0.20	0.08	0.05	0.29	0.35	0.28
		기혼남자	0.25	0.18	0.18	0.03	0.06	0.24	0.26	0.28
		미혼여자	0.26	0.19	0.18	0.11	0.05	0.24	0.29	0.24
		기혼여자	0.46	0.34	0.33	0.17	0.05	0.48	0.51	0.45
	연령계층	25세미만	0.34	0.25	0.26	0.14	0.05	0.30	0.38	0.32
		25-54세	0.28	0.19	0.19	0.07	0.05	0.29	0.31	0.29
		55세이상	0.56	0.43	0.47	0.12	0.12	0.51	0.58	0.60
	학력	중졸이하	0.50	0.38	0.41	0.11	0.05	0.50	0.54	0.50
		고졸	0.31	0.22	0.21	0.10	0.05	0.30	0.34	0.31
		전문대졸	0.16	0.12	0.09	0.03	0.05	0.15	0.13	0.18
		대졸이상	0.16	0.06	0.06	0.05	0.08	0.14	0.18	0.17
기업 속성	산업	광공업	0.20	0.13	0.13	0.06	0.03	0.21	0.22	0.20
		공공서비스업	0.23	0.14	0.13	0.06	0.08	0.24	0.28	0.24
		민간서비스업	0.35	0.24	0.24	0.13	0.06	0.33	0.42	0.36
		농림어업건설업	0.65	0.57	0.59	0.05	0.04	0.64	0.65	0.67
	직종	관리전문직	0.19	0.09	0.08	0.07	0.07	0.21	0.22	0.20
		사무직	0.13	0.09	0.08	0.05	0.04	0.11	0.14	0.17
		서비스판매직	0.41	0.28	0.29	0.16	0.03	0.43	0.46	0.36
		생산직	0.33	0.25	0.26	0.06	0.03	0.39	0.34	0.34
		단순노무직	0.59	0.45	0.47	0.14	0.10	0.42	0.67	0.60
	기업규모	업체비소속	0.91	0.86	0.85	0.28	0.04	0.99	0.98	0.93
		50인미만	0.34	0.23	0.24	0.10	0.04	0.32	0.37	0.34
		50-99인	0.21	0.11	0.12	0.06	0.06	0.23	0.22	0.26
		100-299인	0.17	0.09	0.08	0.03	0.07	0.19	0.18	0.23
		300-999인	0.19	0.09	0.09	0.05	0.11	0.16	0.17	0.17
		1천인이상	0.20	0.13	0.10	0.05	0.06	0.17	0.22	0.22
		정부기관	0.17	0.10	0.11	0.01	0.10	0.18	0.28	0.23
노사 관계	노조유무	없다	0.36	0.26	0.26	0.10	0.05	0.35	0.40	0.37
		있다	0.12	0.05	0.06	0.03	0.06	0.15	0.13	0.14

인적속성과 기업속성·노조유무를 교차하여 비정규직 비율을 보면 [표 3]과 같다. 산업별로 농림어업건설업에서는 □미혼남녀, 25세미만, 전문대졸 이상□, 직종별로 단순노무직에서는 □미혼남자, 25세미만, 전문대졸이상□을 제외하면 모두 비정규직 비율이 50%를 넘는다. 기업규모별로 업체비소속은 인적속성에 관계없이 절대 다수가 비정규직이다. 그러나 다른 규모에서는 50인미만 영세업체에서 □55세이상□, 정부기관에서 □55세이상, 중졸이하□만 비정규직 비율이 50%를 넘는다. 노조유무별로는 모든 인적속성 변수에서 노조가 있는 기업이 노조가 없는 경우보다 비정규직 비율이 크게 낮다.

[표 3] 인적속성·기업속성·노조유무별 비정규직 비율 (4차년도)
		전체	성별혼인				연령계층			학력
			미혼남자	기혼남자	미혼여자	기혼여자	25세미만	25-54세	55세이상	중졸이하	고졸	전문대졸	대졸이상
전체		0.31	0.28	0.25	0.26	0.46	0.34	0.28	0.56	0.50	0.31	0.16	0.16
산업	광공업	0.20	0.23	0.12	0.07	0.38	0.13	0.19	0.46	0.28	0.19	0.09	0.08
	공공서비스업	0.23	0.25	0.17	0.25	0.31	0.33	0.18	0.53	0.41	0.25	0.16	0.17
	민간서비스업	0.35	0.29	0.19	0.35	0.57	0.46	0.32	0.44	0.55	0.35	0.21	0.19
	농림어업건설업	0.65	0.45	0.67	0.08	0.92	0.21	0.62	0.86	0.83	0.62	0.25	0.09
직종	관리전문직	0.19	0.21	0.13	0.25	0.25	0.28	0.17	0.31	0.29	0.24	0.11	0.18
	사무직	0.13	0.08	0.06	0.19	0.21	0.24	0.09	0.36	0.17	0.17	0.13	0.07
	서비스판매직	0.41	0.40	0.09	0.44	0.57	0.60	0.37	0.33	0.50	0.41	0.29	0.28
	생산직	0.33	0.30	0.33	0.14	0.41	0.28	0.31	0.70	0.42	0.29	0.23	0.15
	단순노무직	0.59	0.41	0.51	0.50	0.72	0.39	0.59	0.61	0.68	0.51	0.18	0.35
기업규모	업체비소속	0.91	0.94	0.93	0.85	0.90	0.88	0.90	0.95	0.95	0.89	0.75	0.67
	50인미만	0.34	0.28	0.31	0.24	0.48	0.32	0.32	0.52	0.47	0.34	0.16	0.18
	50-99인	0.21	0.19	0.16	0.17	0.38	0.33	0.18	0.42	0.31	0.26	0.15	0.06
	100-299인	0.17	0.19	0.12	0.22	0.27	0.28	0.14	0.27	0.15	0.14	0.18	0.22
	300-999인	0.19	0.20	0.16	0.13	0.29	0.18	0.17	0.42	0.42	0.15	0.14	0.14
	1천인이상	0.20	0.17	0.10	0.31	0.33	0.33	0.17	0.45	0.30	0.24	0.07	0.13
	정부기관	0.17	0.22	0.12	0.27	0.24	0.33	0.13	0.52	0.67	0.09	0.17	0.11
노조유무	없다	0.36	0.31	0.31	0.28	0.50	0.37	0.32	0.59	0.53	0.34	0.18	0.19
	있다	0.12	0.15	0.09	0.17	0.17	0.20	0.10	0.29	0.18	0.14	0.10	0.09

IV. 로짓분석 결과

1. 종속변수 : 비정규직

가. 모형

[표 4]에서 (모형1)은 인적속성, (모형2)는 기업속성, (모형3)은 노조유무, (모형4)는 인적속성과 기업속성을 설명변수로 한 모형이고, (모형5)는 (모형4)에 노조유무를 추가한 모형이다. 다음과 같은 특징을 발견할 수 있다.

첫째, 모형 카이제곱 값이 (모형1)은 356.40***, (모형2)는 717.95***, (모형3)은 153.23***으로 인적속성, 기업속성, 노조유무 모두 유의미하다. (모형5)에서도 이들 변수는 모두 통계적으로 유의미하다. 따라서 노동공급과 노동수요 등 노동시장 이외에 노사관계도 비정규직 결정요인으로 작용하고 있음을 확인할 수 있다. 이것은 앞서 살펴본 3가지 가설 모두 나름대로 설명력을 가짐을 의미한다.

둘째, 모형 카이제곱 값이 (모형1)은 356.40***, (모형2)는 717.95***, (모형4)는 887.53***으로 기업속성이 비정규직 여부를 결정하는 가장 커다란 요인으로 작용하고 있다. 또한 (모형4)에서 기업속성을 통제할 때 인적속성 계수 값이 달라지는 것은, (모형1)의 인적속성 계수 값에 산업, 직업, 규모 등 기업속성 효과가 이미 반영되어 있음을 의미한다. 따라서 기혼여자, 저학력층, 청소년층과 고연령층에서 비정규직 비중이 높은 것은, 이들이 비정규직 일자리를 선호해서라기보다 이들에게 제공되는 일자리가 대부분 비정규직이기 때문이라는 해석이 가능하다. 이것은 노동공급보다 노동수요가 비정규직 여부를 결정하는 주된 요인이라는 일반의 인식과 일치하며, 인적자본론에 입각한 교육훈련 등 인적자원 개발만으로 비정규직 문제를 해결할 수 없음을 시사한다.

나. 설명변수

(모형5)에서 성별혼인, 연령계층, 학력, 산업, 직종, 기업규모, 노조유무 등 모든 설명변수가 통계적으로 유의미하다. 몇 가지 특징을 살펴보면 다음과 같다.

첫째, 성별혼인별로 기혼여자, 연령계층별로 저연령층과 고연령층, 학력별로 저학력층에서 비정규직 확률이 높다. 산업별로는 농림어업건설업이 가장 높고, 공공서비스업과 민간서비스업이 다음으로 높으며, 광공업이 가장 낮다. 직종별로는 단순노무직이 가장 높고, 생산직과 서비스판매직이 다음으로 높으며, 관리전문직, 사무직 순으로 낮다. 이것은 일반의 인식과 일치한다.

둘째, 노조유무 변수는 계수값이 -0.72***로 통계적으로 유의미하다. 즉 노조가 있는 기업에서는 비정규직을 사용할 확률이 유의미하게 낮다. 이것은 노동조합이 없는 곳에서는 비정규직을 채용하거나 사용하고자 할 때 사용자가 일방적으로 결정하지만, 노동조합이 있는 기업에서는 노동조합의 목적과 충돌하기 때문에 노동조합의 반발을 최소화 하는 수준에서 최소한의 합리성이라도 강구해야 하기 때문인 것으로 해석된다. 또한 우리나라에서 비정규직의 과도한 남용은 분단노동시장 이외에 낮은 노동조합 조직률에서 비롯된 것이며, 노동조합은 비정규직 남용을 제어하는 순기능적 고용효과를 가지고 있다는 해석을 가능케 한다.

셋째, 노조유무 변수를 추가하지 않은 (모형4)는 업체비소속과 50인 미만 영세기업에서 비정규직 확률이 유의미하게 높다. 그러나 노조유무 변수를 추가한 (모형5)는 업체비소속만 유의미하게 높을 뿐, 기업체 소속 노동자들 사이에 규모별로 유의미한 차이가 없다. 이것은 영세업체에 비정규직 비중이 높은 것은 인적속성(성별혼인, 연령, 학력), 산업, 직업, 노조유무 등이 맞물린 결과로서, 이들 변수를 통제하면 기업규모에 관계없이 사용자들이 비정규직 사용에 대해 동일한 유인을 갖고 있음을 시사한다. 또한 현행 기업별 노동조합 체계를 넘어서서 산업, 지역, 고용형태 등 다양한 형태의 초기업적 노동조합을 조직할 때만이 영세업체에서도 비정규직의 과도한 남용을 제어할 수 있음을 말해준다.

[표 4] 비정규직 결정요인 로짓분석 결과 (4차년도, 종속변수 : 비정규직)
변수		모형1			모형2			모형3			모형4			모형5
인적속성	성별혼인			***									***			***
	미혼남자	0.24	(0.13)								0.23	(0.15)		0.19	(0.15)
	미혼여자	0.03	(0.17)								0.48	(0.19)	**	0.46	(0.19)	*
	기혼여자	0.75	(0.10)	***							1.10	(0.11)	***	1.03	(0.11)	***
	연령계층			***									***			***
	25세미만	0.66	(0.16)	***							0.75	(0.17)	***	0.74	(0.17)	***
	55세이상	0.88	(0.14)	***							0.49	(0.17)	**	0.48	(0.17)	**
	학력			***									***			**
	고졸	-0.63	(0.10)	***							-0.24	(0.11)	*	-0.25	(0.11)	*
	전문대졸	-1.44	(0.17)	***							-0.77	(0.19)	***	-0.75	(0.19)	***
	대졸이상	-1.35	(0.13)	***							-0.45	(0.17)	**	-0.42	(0.17)	*
기업속성	대산업						***						***			***
	공공서비스업				0.57	(0.14)	***				0.72	(0.15)	***	0.76	(0.15)	***
	민간서비스업				0.53	(0.14)	***				0.69	(0.15)	***	0.67	(0.15)	***
	농림어업건설업				1.59	(0.15)	***				2.00	(0.16)	***	1.96	(0.16)	***
	대직종						***						***			***
	관리전문직				-0.74	(0.13)	***				-0.75	(0.16)	***	-0.81	(0.16)	***
	사무직				-1.25	(0.17)	***				-1.42	(0.18)	***	-1.43	(0.19)	***
	서비스판매직				0.34	(0.15)	*				-0.03	(0.16)		-0.08	(0.16)
	단순노무직				0.77	(0.14)	***				0.48	(0.15)	**	0.41	(0.15)	**
	기업체규모						***						***			***
	업체비소속				3.29	(0.34)	***				2.99	(0.35)	***	2.80	(0.35)	***
	50인미만				0.67	(0.18)	***				0.55	(0.18)	**	0.33	(0.19)
	50-99인				0.29	(0.23)					0.31	(0.23)		0.16	(0.24)
	300-999인				0.29	(0.25)					0.31	(0.26)		0.38	(0.26)
	1천인이상				0.30	(0.21)					0.29	(0.22)		0.36	(0.22)
	정부기관				-0.01	(0.24)					0.14	(0.25)		0.02	(0.25)
노사	노조유무							-1.39	(0.13)	***				-0.72	(0.16)	***
상수		-0.63	(0.09)	***	-1.85	(0.18)	***	-0.68	(0.04)	***	-2.10	(0.21)	***	-1.79	(0.22)	***
N		3485			3485			3485			3485			3485
모형 카이제곱(자유도)		356.40***(8)			717.95***(13)			153.23***(1)			887.53***(21)			910.18***(22)
-2 LL		3860.75			3499.19			4063.91			3329.61			3306.96
Nagelkerke R2		0.14			0.27			0.06			0.32			0.33
주 : ( )안은 표준오차. *는 5%, **는 1%, ***는 0.1% 유의수준에서 Wald Test 결과 통계적으로 유의미.

다. 연도별 비교

[표 5]에서 1-4차 노동패널 분석 결과를 비교하면 모든 설명변수가 유의미하고, 모든 계수 값이 동일한 함의를 내포하고 있다. 다만 2차 노동패널에서 50인미만 영세기업과 1000인이상 대기업이  유의미하게 높고, 100-299인을 기준으로 U자형을 그리고 있는 점이 특징적이다. 이것은 영세기업 뿐만 아니라 대기업에서도 비정규직을 사용할 유인이 클 가능성을 시사하는데, 4차 노동패널도 통계적 유의성은 없지만 동일한 특징을 보이고 있다.

[표 5] 연도별 비정규직 결정요인 로짓분석 결과 (종속변수 : 비정규직)
변수		1차패널(98년)			2차패널(99년)			3차패널(2000년)			4차패널(2001년)
인적속성	성별혼인			***			***			***			***
	미혼남자	0.39	(0.14)	**	0.63	(0.14)	***	0.19	(0.14)		0.19	(0.15)
	미혼여자	0.66	(0.18)	***	0.63	(0.18)	***	0.21	(0.19)		0.46	(0.19)	*
	기혼여자	0.97	(0.12)	***	1.10	(0.11)	***	0.87	(0.12)	***	1.03	(0.11)	***
	연령계층			**			***			***			***
	25세미만	0.32	(0.16)	*	0.61	(0.15)	***	0.68	(0.17)	***	0.74	(0.17)	***
	55세이상	0.43	(0.17)	*	0.14	(0.17)		0.76	(0.16)	***	0.48	(0.17)	**
	학력			***			***			**			**
	고졸	-0.38	(0.11)	***	-0.39	(0.11)	***	-0.26	(0.11)	*	-0.25	(0.11)	*
	전문대졸	-0.98	(0.21)	***	-1.54	(0.22)	***	-0.60	(0.19)	**	-0.75	(0.19)	***
	대졸이상	-0.78	(0.17)	***	-0.76	(0.17)	***	-0.60	(0.17)	***	-0.42	(0.17)	*
기업속성	대산업			***			***			***			***
	공공서비스업	0.88	(0.14)	***	0.89	(0.15)	***	0.66	(0.15)	***	0.76	(0.15)	***
	민간서비스업	0.41	(0.13)	**	0.80	(0.15)	***	0.72	(0.15)	***	0.67	(0.15)	***
	농림어업건설업	1.12	(0.18)	***	1.74	(0.16)	***	2.01	(0.16)	***	1.96	(0.16)	***
	대직종			***			***			***			***
	관리전문직	-0.46	(0.16)	**	-0.34	(0.16)	*	-0.52	(0.16)	**	-0.81	(0.16)	***
	사무직	-1.24	(0.18)	***	-1.11	(0.18)	***	-0.83	(0.17)	***	-1.43	(0.19)	***
	서비스판매직	0.06	(0.17)		0.02	(0.16)		-0.21	(0.17)		-0.08	(0.16)
	단순노무직	0.15	(0.13)		0.90	(0.15)	***	0.42	(0.15)	**	0.41	(0.15)	**
	기업체규모			***			***			***			***
	업체비소속	5.23	(0.72)	***	4.76	(0.61)	***	2.40	(0.36)	***	2.80	(0.35)	***
	50인미만	0.25	(0.17)		0.51	(0.18)	**	-0.03	(0.18)		0.33	(0.19)
	50-99인	0.11	(0.22)		0.20	(0.24)		-0.14	(0.22)		0.16	(0.24)
	300-999인	-0.13	(0.24)		0.28	(0.26)		-0.13	(0.25)		0.38	(0.26)
	1천인이상	0.11	(0.20)		0.62	(0.21)	**	0.13	(0.20)		0.36	(0.22)
	정부기관	-0.39	(0.23)		0.30	(0.23)		-0.17	(0.23)		0.02	(0.25)
노사	노조유무	-0.45	(0.14)	***	-0.78	(0.15)	***	-0.58	(0.14)	***	-0.72	(0.16)	***
상수		-1.47	(0.21)	***	-1.99	(0.21)	***	-1.43	(0.21)	***	-1.79	(0.22)	***
N		3632			3634			3349			3485
모형 카이제곱(자유도)		1088.93***(22)			1187.24***(22)			784.11***(22)			910.18***(22)
-2 LL		3300.62			3400.12			3341.28			3306.96
Nagelkerke R2		0.37			0.39			0.29			0.33
주 : ( )안은 표준오차. *는 5%, **는 1%, ***는 0.1% 유의수준에서 Wald Test 결과 통계적으로 유의미.

2. 종속변수 : 다양한 고용형태

가. 모형

[표 6]은 (모형5)와 설명변수는 같지만 다양한 고용형태 각각을 종속변수로 하는 점에서 차이가 있다. 즉 (모형6)은 자기선언적 비정규직, (모형7)은 임시일용, (모형8)은 파트타임, (모형9)는 계약근로를 종속변수로 한다. (모형10)은 파견근로, (모형11)은 가내근로, (모형12)는 계절근로를 종속변수로 하는데, 파견근로, 가내근로, 계절근로는 3차년도만 조사하고 4차년도는 조사하지 않았으므로 3차년도 결과를 제시한다. 다음과 같은 특징을 발견할 수 있다.

첫째, 자기선언적 비정규직과 임시일용은 모형 카이제곱값이 각각 944.35***와 1027.51***로 설명력이 높고, 모든 변수가 통계적으로 유의미하다. 그러나 파견근로는 모형 카이제곱값이 92.56***으로 설명력이 낮고(8%), 인적속성 모두 유의미하지 않다. 가내근로와 계절근로는 설명력이 40%가 넘지만, 파트타임(21%)과 계약근로(10%)는 낮다. 이것은 고용형태별로 비정규직 결정요인이 다를 수 있음을 의미한다.

둘째, 자기선언적 비정규직, 임시일용, 파트타임은 인적속성 변수가 모두 유의미하지만, 다른 고용형태는 인적속성 가운데 일부만 유의미하다. 예컨대 파견근로는 성별혼인, 연령, 학력 모두 유의미하지 않고, 가내근로는 연령, 계약근로는 성별혼인과 학력, 계절근로는 성별혼인과 연령이 유의미하지 않다. 그러나 기업속성은 가내근로에서 직종을 제외하면 모든 변수가 유의미하다. 이것은 노동공급보다 노동수요가 비정규직 여부를 결정하는 주된 요인이라는 앞서 분석결과를 뒷받침한다. 노조유무는 고용형태별로 통계적 유의수준에서 차이가 있지만 계수 값은 일관되게 (-)이다.

나. 설명변수

1) 자기선언적 비정규직

자기선언적 비정규직은 비정규직과 모든 변수에서 동일한 특징을 보이고 있다. 이것은 자기선언적 비정규직이 우리나라 비정규직의 특징을 상당 부분 반영하기 때문인 것으로 해석된다. 그리고 1천인 이상 대기업에서 유의미하게 높은 것은, 다른 문항에서 잘 포착되지 않는 사내하청·사내용역 노동자들이 자기선언적 비정규직에 응답한데서 비롯된 것으로 해석된다. 앞으로 경제활동인구조사 부가조사를 실시할 때는 자기선언적 비정규직 문항을 추가해 사내하청·사내용역 실태를 부분적이나마 파악할 필요가 있다.

2) 임시일용직

임시일용직도 비정규직과 모든 변수에서 동일한 특징을 보이고 있다. 이것은 자기선언적 비정규직과 함께 임시일용직이 우리나라 비정규직의 특징을 상당 부분 반영하기 때문인 것으로 해석된다. 업체비소속인 자유노동자 뿐만 아니라 정부기관과 50인미만 영세기업도 임시일용직 확률이 유의미하게 높은데, 이것은 정부기관에서도 임시일용직을 많이 사용하고 있음을 말해준다.

3) 파트타임

인적속성에서는 기혼여자, 저연령층이 유의미하게 높고, 학력은 전문대졸만 유의미하게 낮다. 산업별로 서비스업, 기업규모별로 업체비소속만 유의미하게 높고, 직종별로 사무직은 유의미하게 낮다.

4) 계약근로

인적속성에서 고연령층만 유의미하게 높고, 성별혼인과 학력은 유의미하지 않다. 산업별로는 서비스업, 직종별로는 단순노무직이 유의미하게 높고, 기업규모별로는 50인미만 영세기업이 유의미하게 낮다.

4) 파견근로

파견근로는 인적속성은 유의미하지 않고 기업속성만 유의미하다. 산업별로는 농림어업건설업, 서비스업, 광공업 순으로 높고, 직종별로는 사무직, 기업규모별로는 업체비소속과 50인미만 영세기업만 유의미하게 낮다.

5) 가내(재택)근로

인적속성에서 기혼여자, 고학력층만 유의미하게 높고, 산업별로는 광공업에서 유의미하게 높다.

6) 계절근로

계절근로는 저학력층만 유의미하게 높고, 산업별로는 농림어업건설업, 공공서비스업 순으로 높으며, 기업규모별로는 업체비소속과 정부기관에서 유의미하게 높다. 노조가 있는 기업은 유의미하게 낮다.

[표 6] 고용형태별 결정요인 로짓분석 결과 (4차년도)
변수		모형 6 (자기선언)			모형 7 (임시일용)			모형 8 (파트타임)			모형 9 (계약근로)
인적속성	성별혼인			***			***			***
	미혼남자	-0.01	(0.19)		0.35	(0.18)		0.50	(0.26)		-0.05	(0.27)
	미혼여자	0.62	(0.23)	**	0.72	(0.23)	**	0.83	(0.30)	**	-0.23	(0.33)
	기혼여자	1.14	(0.14)	***	1.21	(0.14)	***	1.55	(0.19)	***	-0.28	(0.21)
	연령계층			***			***			***			***
	25세미만	0.91	(0.20)	***	1.15	(0.20)	***	0.94	(0.24)	***	0.27	(0.33)
	55세이상	0.31	(0.18)		0.41	(0.18)	*	0.26	(0.25)		0.97	(0.24)	***
	학력			**			***			**
	고졸	-0.13	(0.13)		-0.40	(0.13)	**	0.25	(0.18)		0.27	(0.24)
	전문대졸	-0.43	(0.22)		-1.04	(0.24)	***	-0.97	(0.38)	**	0.42	(0.34)
	대졸이상	-0.72	(0.22)	**	-0.86	(0.22)	***	-0.10	(0.29)		0.55	(0.30)
기업속성	대산업			***			***			***			**
	공공서비스업	0.81	(0.19)	***	0.57	(0.19)	**	0.78	(0.26)	**	0.75	(0.26)	**
	민간서비스업	0.68	(0.18)	***	0.55	(0.18)	**	0.89	(0.24)	***	0.91	(0.27)	***
	농림어업건설업	2.35	(0.18)	***	2.42	(0.18)	***	-0.11	(0.33)		0.00	(0.38)
	대직종			***			***			**			***
	관리전문직	-1.20	(0.21)	***	-1.28	(0.22)	***	-0.45	(0.28)		0.01	(0.28)
	사무직	-1.56	(0.23)	***	-1.56	(0.24)	***	-1.18	(0.32)	***	-0.39	(0.31)
	서비스판매직	-0.23	(0.19)		-0.15	(0.19)		-0.28	(0.26)		-0.55	(0.36)
	단순노무직	0.21	(0.17)		0.46	(0.17)	**	-0.11	(0.25)		0.71	(0.28)	**
	기업체규모			***			***			***			***
	업체비소속	2.93	(0.35)	***	2.98	(0.35)	***	2.01	(0.42)	***	-0.87	(0.49)
	50인미만	0.43	(0.24)		0.67	(0.26)	**	0.68	(0.36)		-0.94	(0.29)	**
	50-99인	0.12	(0.31)		0.30	(0.32)		0.47	(0.44)		-0.42	(0.37)
	300-999인	0.36	(0.35)		0.40	(0.36)		0.53	(0.48)		0.54	(0.33)
	1천인이상	0.70	(0.28)	*	0.48	(0.30)		0.23	(0.42)		-0.01	(0.32)
	정부기관	0.19	(0.34)		0.72	(0.34)	*	-0.94	(0.63)		0.04	(0.33)
노사	노조유무	-1.21	(0.22)	***	-0.68	(0.21)	**	-0.52	(0.30)		-0.31	(0.22)
상수		-2.55	(0.28)	***	-2.67	(0.29)	***	-4.26	(0.42)	***	-3.34	(0.37)	***
N		3485			3476			3476			3484
모형 카이제곱(자유도)		944.35***(22)			1027.51***(22)			317.77***(22)			114.02***(22)
-2 LL		2554.52			2483.75			1610.06			1326.38
Nagelkerke R2		0.37			0.40			0.21			0.10
주 : ( )안은 표준오차. *는 5%, **는 1%, ***는 0.1% 유의수준에서 Wald Test 결과 통계적으로 유의미.

[표 6] (계속, 3차년도)
변수		모형 10 (파견근로)			모형 11 (가내근로)			모형 12 (계절근로)
인적속성	성별혼인						***
	미혼남자	-0.24	(0.26)		1.31	(1.02)		-0.30	(0.33)
	미혼여자	-0.03	(0.35)		2.25	(1.16)		0.21	(0.53)
	기혼여자	0.02	(0.21)		3.55	(0.77)	***	0.41	(0.25)
	연령계층
	25세미만	-0.02	(0.34)		-1.23	(1.26)		0.24	(0.49)
	55세이상	0.23	(0.25)		1.13	(0.56)	*	0.48	(0.23)	*
	학력						*			**
	고졸	0.24	(0.20)		1.08	(0.41)	**	-0.43	(0.20)	*
	전문대졸	0.03	(0.34)		1.91	(0.96)	*	-1.01	(0.52)
	대졸이상	-0.22	(0.32)		2.10	(0.79)	**	-1.44	(0.48)	**
기업속성	대산업			***			*			***
	공공서비스업	0.98	(0.28)	***	-2.75	(0.97)	**	1.02	(0.38)	**
	민간서비스업	0.93	(0.28)	***	-1.85	(0.71)	**	0.02	(0.38)
	농림어업건설업	1.68	(0.27)	***	-9.98	(30.66)		2.96	(0.31)	***
	대직종			**						***
	관리전문직	-0.40	(0.28)		-0.26	(0.80)		-1.14	(0.44)	**
	사무직	-0.63	(0.31)	*	-8.20	(27.51)		-2.44	(0.63)	***
	서비스판매직	-0.05	(0.30)		-0.70	(0.79)		-0.01	(0.35)
	단순노무직	0.44	(0.24)		-0.81	(0.74)		0.28	(0.24)
	기업체규모			**			***			***
	업체비소속	-0.94	(0.43)	*	10.77	(36.82)		1.57	(0.44)	***
	50인미만	-0.64	(0.29)	*	8.01	(36.82)		-0.24	(0.39)
	50-99인	-0.21	(0.36)		7.11	(36.83)		-2.42	(0.81)	**
	300-999인	-0.74	(0.49)		7.81	(36.84)		-0.76	(0.81)
	1천인이상	0.24	(0.31)		0.67	(46.06)		-0.84	(0.59)
	정부기관	-0.56	(0.38)		7.83	(36.84)		0.91	(0.46)	*
노사	노조유무	-0.38	(0.24)		-7.47	(21.86)		-0.94	(0.44)	*
상수		-3.15	(0.37)	***	-14.12	(36.83)		-3.20	(0.46)	***
N		3349			3349			3349
카이제곱(자유도)		92.56***(22)			181.43***(22)			644.16***(22)
-2 LL		1383.64			278.56			989.69
Nagelkerke R2		0.08			0.41			0.45
주 : ( )안은 표준오차. *는 5%, **는 1%, ***는 0.1% 유의수준에서 Wald Test 결과 통계적으로 유의미.

V. 결론 - 요약과 함의

지금까지 로짓분석 결과를 요약하고 그 함의를 살펴보면 다음과 같다.

첫째, 인적속성(성별혼인, 연령, 학력), 기업속성(산업, 직종, 규모), 노조유무 모두 통계적으로 유의미하다. 이것은 노동공급, 노동수요 등 노동시장과 노사관계 모두 비정규직 결정요인으로 작용하고, □노동력의 인적 구성 변화□, □기업의 인적자원관리 전략 변화□, □노사간에 힘관계 변화□ 가설 모두 나름대로 설명력을 가짐을 의미한다.

둘째, 인적속성, 기업속성, 노조유무 가운데 기업속성의 설명력이 가장 높다. 이것은 노동수요 변화가 비정규직 여부를 결정하는 주된 요인이라는 일반의 인식과 일치하며, 인적자본론에 입각한 교육훈련 등 인적자원개발만으로 비정규직 문제를 해결할 수 없음을 말해준다. 예컨대 분단노동시장 등 노동수요와 노사관계 측면에서 대안을 강구하지 않은 채 인적자원개발만 강조하면 학력 인플레만 가중시킬 수 있다.

) 학력 변수는 통계적으로 유의미하고, 고학력층일수록 비정규직 확률이 낮다. 그러나 직업훈련 경험유무 변수는 통계적으로 유의미하지 않다.

셋째, 노조가 있는 기업에서 비정규직을 채용 또는 사용할 확률이 유의미하게 낮다. 이것은 우리나라에서 비정규직의 과도한 남용이 분단노동시장과 낮은 노동조합 조직률에서 비롯된 것이며, 노동조합은 비정규직 남용을 제어하는 순기능적 고용효과를 가지고 있음을 시사한다.

넷째, 인적속성과 기업속성 등 노동시장 요인만 설명변수로 할 때는 업체비소속과 영세기업에서 비정규직 확률이 유의미하게 높다. 그러나 노조유무를 추가하면 업체비소속만 유의미하게 높을 뿐, 기업체 소속 노동자들 사이에 규모별로 유의미한 차이가 없다. 이것은 영세업체에 비정규직 비중이 높은 것은 인적속성(성별혼인, 연령, 학력), 산업, 직업, 노조유무 등이 맞물린 결과로서, 이들 변수를 통제하면 기업규모에 관계없이 사용자들이 비정규직 사용에 대해 동일한 유인을 갖고 있음을 시사한다. 또한 현행 기업별 노동조합 체계를 넘어서서 산업, 지역, 고용형태 등 다양한 형태의 초기업적 노동조합을 조직할 때만이 영세업체에서도 비정규직의 과도한 남용을 제어할 수 있음을 말해준다.

다섯째, 업체비소속인 자유노동자들은 인적속성에 관계없이 90% 이상 비정규직이다. 따라서 이들을 영세기업 소속으로 분류하면 영세기업 비정규직 비중이 과대계상된다. 통계청 경제활동인구조사는 일반에게 그 결과를 공개하지 않지만 이들 자유노동자를 모두 영세기업 소속으로 분류하여 조사하고 있다. 그럼에도 노동부는 동 자료를 독점적으로 분석한 뒤 □영세기업 비정규직 비중이 지나치게 높다. 고용보호 법제를 정비하면 영세기업에 미치는 효과가 너무 크다□는 논지를 전개하고 있다. 그러나 이러한 주장은 통계자료를 제대로 검토하지 않고 분석한데서 비롯된 잘못된 주장이다. 앞으로 경제활동인구조사 부가조사를 실시할 때는 기업체에 속하지 않는 노동자들을 구분하여 기업규모 변수를 조사·공개하고, 노조유무, 계절근로 등의 문항을 추가할 필요가 있다.

여섯째, 임시일용, 파트타임, 계약근로, 파견근로, 가내근로, 계절근로 등 고용형태별로 결정요인에 차이가 있다. 기업속성은 가내근로 직종을 제외하면 모두 유의미하지만, 인적속성은 통계적 유의수준이 고용형태별로 차이가 난다. 예컨대 파견근로는 성별혼인, 연령, 학력 모두 유의미하지 않다. 이것은 노동공급보다 노동수요가 비정규직 여부를 결정하는 주된 요인이라는 앞서 분석결과를 뒷받침한다. 노조유무는 고용형태별로 통계적 유의수준에 차이가 있지만 부호는 일관되게 (-)이다.

일곱째, 한국의 노동시장과 노사관계는 분단노동시장과 기업별 노사관계를 특징으로 한다. 이러한 특징은 상호 영향을 주고 받으면서, 기업규모, 고용형태 등 다양한 요인에 따라 중층적으로 분단된 분단노동시장과 대기업·정규직 중심의 기업별 노사관계를 확대재생산하고, 지나치게 높은 비정규직 비중과 낮은 노동조합 조직률로 귀결되고 있다. 물론 횡단면분석(가구조사) 결과만 보면 노동시장 요인에 비해 노사관계 요인이 미치는 영향은 미약하다고 할 수 있다. 그러나 이것은 추후 시계열 분석과 횡단면분석(사업체조사)을 통해 좀더 검증되어야 할 성격의 것으로 판단된다.

참고문헌

김주일. 2001. "비정규직 고용의 영향요인에 관한 연구." 경영저널 2(1):57-76

안주엽. 2001. "정규근로와 비정규근로의 임금격차." 노동경제논집 제24권(1):67-96

이상우. 2001. 비정규직 고용의 결정요인에 관한 실증연구. 연세대학교 대학원 경영학과 석사학위 논문

Belman, Dale and Lonnie Golden. 2000. "Nonstandard and Contingent Employment : Contrasts by Job Type, Industry, and Occupation." Pp. 167-212 in Nonstandard Work : The Nature and Challaneges of Changing Employment Arrangements, edit Francoise Carre, Marianne A. Ferber, Lonnie Golden, and Stephen A. Herzenberg. Industrial Relations Research Association.

Elias, P. “Growth and Decline in Trade Union Membership in Great Britain : Evidence from Work Histories", In Trade Unionism in Recession, edited by Gallie, Denn, and Rose, pp.175-215. Oxford University Press, 1996.

Golden, Lonnie. 1996. "The Expansion of Temporary Help Employment in the US, 1982-1992 : a Test of Alternative Economic Explanations." Applied Economics 28:1127-41.

Laird, Karylee and Nicolas Williams. 1996. "Employment Growth in the Temporary Help Supply Industry." Journal of Labor Research XVII(4):663-81.

Menard, Scott. Applied Logistic Regression Analysis. London : SAGE, 1995.

[부표 1] 비정규직 결정요인에 관한 국내 선행 연구
연구자	분석 자료	분석 방법	종속 변수	설명변수
				통계적 유의미	유의미하지 않음
김주일 (2001)	노동연구원(1998), 인력관리 및 고용조정 실태조사, 구조조정기 인사관리 변화 실태조사	다변수 공변량분석	비정규직 활용여부	기술변화전략(+), 원가우위전략(+), 교육훈련(+), 조직재설계(+), 조직연령(+)	노조회피전략, 부가가치증가, 인력과잉정도, 고용조정 어려움, 연봉제도입
		회귀 분석	비정규직 비중	기술변화전략(-), 원가우위전략(+), 조직재설계(-)	노조회피전략, 부가가치증가, 인력과잉정도, 고용조정어려움, 교육훈련, 연봉제도입, 노조유무, 조직연령
			비정규직 증가율	노조유무(+)	기술변화전략, 원가우위전략, 노조회피전략, 부가가치증가, 인력과잉정도, 고용조정어려움, 교육훈련, 연봉제도입, 조직재설계, 조직연령
안주엽 (2001)	KLI 노동패널 (1, 2차)	프라빗 분석	자기선언비정규직	여성(+), 교육년수(-), 배우자·기타가구원(+), 건강문제(+) 가구소득[금융소득(-),부동산소득(-),사회보험소득(+),이전소득(+),기타소득(+)], 서울(+), 전직장 비정규/비임금근로(+), 신규취업(-), 취업연도(+)	연령, 혼인, 기타 대도시
이상우 (2001)	121개 제조업체 자체조사	회귀 분석	비정규직 비중	동종업계추세(+), 임금격차(+), 노사갈등(+), 최소교육기간(-)	기업특유기술, 직무표준화, 내부승진원칙, 전략, 환경변화속도, 환경예측가능성, 기업연한, 기업규모,
주: 설명변수의 통계적 유의성은 유의수준 5%임.

[부표2] 관련 변수들의 기술통계치
변수			1차(N=4012)		2차(N=3975)		3차(N=3739)		4차(N=3846)		부호화
			평균	편차	평균	편차	평균	편차	평균	편차
종속변수	고용형태	비정규직	0.31	0.46	0.35	0.48	0.32	0.47	0.31	0.46	비정규직=1 정규직=0
		자기선언	0.24	0.43	0.30	0.46			0.22	0.41	비정규직=1 정규직=0
		임시일용	0.19	0.39	0.26	0.44	0.23	0.42	0.22	0.41	임시일용=1 상용=0
		파트타임	0.12	0.32	0.10	0.30	0.09	0.28	0.08	0.28	파트타임=1 풀타임=0
		계약근로	0.04	0.21	0.06	0.23	0.05	0.22	0.05	0.23	계약근로=1 기타=0
		파견근로					0.06	0.24			파견근로=1 기타=0
		재택근로					0.02	0.13			재택근로=1 기타=0
		계절근로					0.07	0.26			계절근로=1 기타=0
설명변수	인적속성	성별혼인	2.46	1.00	2.52	1.03	2.49	1.03	2.52	1.02	미혼남자=1 기혼남자=2 미혼여자=3 기혼여자=4
		연령계층	1.96	0.46	1.95	0.47	1.96	0.46	1.96	0.46	25세미만=1 25-54세=2 55세이상=3
		학력	2.31	1.06	2.27	1.05	2.27	1.04	2.30	1.06	중졸이하=1 고졸=2 전문대졸=3 대졸이상=4
	기업속성	산업	2.29	0.97	2.24	0.99	2.26	1.00	2.28	0.98	광공업=1 공공서비스업=2 민간서비스업=3 농림어업건설업=4
		직종	3.03	1.51	2.96	1.43	2.96	1.42	2.93	1.42	관리전문직=1 사무직=2 서비스판매직=3 생산직=4 단순노무직=5
		기업규모	2.59	2.01	2.49	1.98	2.44	1.93	2.29	1.85	업체비소속=0 50인미만=1 50-99인=2 100-299인=3 300-999인=4 1천인이상=5 정부기관=6
	노사	노조유무	0.23	0.42	0.20	0.40	0.21	0.41	0.19	0.40	노조유=1 노조무=0
주 : 1) 비정규직 = 자기선언적 비정규직 + 임시일용 + 파트타임 + 계약근로 + 파견근로 + 재택근로 + 계절근로 2) 공공서비스업 = 공공행정, 교육서비스업, 보건사회복지사업, 운수·창고·통신업, 금융보험업 민간서비스업 = 도소매업, 숙박음식점업, 부동산사업서비스업, 기타서비스업, 가사서비스업