목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 자료의 성격
Ⅲ. 남녀간 임금격차 현황
Ⅳ. 여성생산직의 취업집중과 임금순격차
Ⅴ. 남녀간 숙련격차와 임금순격차
Ⅵ. 노동조합과 남녀간 임금순격차
Ⅶ. 경기순환과 남녀간 임금격차
Ⅷ. 결론
Ⅰ. 서론
제조업 생산직의 성별 취업구성을 보면 1991년에 제조업 생산직의 43%를
여성이 차지하고 있다. 가장 중요한 생산활동자 중의 하나인 제조업 생산직
중에서 여성생산직이 차지하는 비중이 이와 같이 크기 때문에 여성생산직에 관한
연구는 중요하다. 특히 현재 우리나라는 노동공급 증가의 한계로 여성노동력에
대한 의존이 증가할 수밖에 없는 상황이다. 여성노동력을 앞으로 적극적으로
활용하기 위해서는 여성의 경제활동을 제약하는 원인에 관한 연구가 필요하다.
여성의 경제활동참가를 제한하는 요소는 여러 가지가 있는데 우선 출산 육아의
부담과 사회적 성차별을 들 수 있다. 경제활동과 관련된 사회적 성차별은
취업차별과 임금차별로 나누어 볼 수 있는데 본 논문에서는 주로 임금차별에
대해서 논하고자 한다. 우리나라의 남녀간 임금격차는 다른 선진국이나 후진국과
비교해보아도 매우 큰 것으로 나타나고 있다 (주 : 조우현(1992).). 남녀간에
임금차별이 존재하여 여성생산직이 구조적으로 저임금을 받고 있다면 이것은
여성생산직의 경제활동참가율을 저해하고 자원배분의 효율과 사회적 형평을
저해하는 요인이 된다.
여성은 남성에 비해 인적 자본에 대한 투자가 낮다. 그리고 여성의 연령계층별
경제활동참가율은 20세까지 증가하다가 20세 이후 다시 감소하여 20대 중반과
30대 초반에서 최저 상태에 있다가 30대 중반 이후 다시 증가하는 M형
취업곡선을 보여준다 (주 : 한국여성개발원(1986).). 이러한 여성 경제활동의
특성은 여성의 숙련형성을 방해하고 저임금부문에 취업이 집중되는 중요한
요인이다. 그러나 남성노동자에 비해서 여성노동자가 상대적으로 저임금을 받고
있고 저임금부문에 취업이 집중되는 이유가 단순히 인적 자본의 차이나
출산 육아의 부담 때문인지는 의문이다. 만일 이것이 사회적으로 존재하는
구조적 차별로 인한 것이라면 자원배분의 효율과 사회적 형평의 기준에 따라
조정되고 개혁될 필요가 있다. 그러므로 여성의 경제활동참가율을 높여
여성인력을 효율적으로 이용하고 사회적 평등을 구현하는 기초 작업으로
여성노동시장에 대해서 보다 깊이 있는 연구가 필요한 시점이다.
본 논문은 이러한 문제의식 속에서 제조업 생산직부문의 남녀가 임금순격차
현황을 살펴보고 남녀가 임근순격차의 요인에 대해서 살펴보고자 한다.
Ⅱ. 자료의 성격
자료는 한국경제연구원 [고용자 및 근로자 추적조사] 자료와 노동부의 [직종별
임금실태조사테이프](1981, 1986, 1989, 1991년)를 중심으로 사용한다.
한국경제연구원 [고용자 및 근로자 추적조사] 자료는 1991년 8월부터 11월까지
전국 사업장을 조사원이 방문하여 직접 설문 조사한 것이다. 조사대상 집단의
표본추출방법은 모집단인 제조업의 산업, 규모, 지역의 상대적 비율과 분포를
고려하였으며 표본제조업체는 500개이다. 설문지는 부정확한 940부를 제외하고
3,897부를 최종 분석대상으로 삼았다 (주 : 자료에 관한 보다 구체적인 내용은
성제환(1993)을 참조).
[고용자 및 근로자 추적조사] 자료의 표본구성을 보면 모집단에 비해 남성
노동자의 비율이 높다. 그리고 기업규모별 분포에서는 모집단에 비해 100인 미만
사업장의 비율이 낮은데 반해 300인 이상 사업장의 비율이 높다. 따라서 [고용자
및 근로자 추적조사] 자료는 모집단에 비해 남성과 대기업 노동자의 비율이
높다는 편의(bias)가 있다.
[직종별 임금실태조사테이프]에서 표본을 추출할 때는 사업체 규모를
[사업체노동실태조사보고서]에 나타나는 실태규모의 구성비에 맞추었다. 산업은
제조업만, 그리고 직종은 생산직만 추출했다. 이렇게 추출된 표본 크기는
1981년이 22,00명, 1986년이 20,200명, 그리고 1989년이 42,000명이고 1991년은
17,200명이다.
<표 1> [고용자 및 근로자 추적조사] 자료의 표본구성
단위 : 명,%
---------------------------------------------------------------------------
분 류 범 주 빈도(구성비) 모집단 구성비
---------------------------------------------------------------------------
성 남 2,649(63.6) 56.9
여 1,428(36.6) 43.1
---------------------------------------------------------------------------
음 식 료 161( 4.1) 5.6
섬 유 의 류 1,049(26.9) 28.4
목 재 가 구 86( 3.5) 2.5
종 이 인 쇄 135( 3.5) 3.7
산 업 화 학 석 유 611(15.7) 10.2
비 금 속 61( 1.6) 4.2
1 차 금 속 120( 3.1) 3.4
조 립 금 속 1,510(38.7) 39.0
기 타 제 조 업 164( 4.2) 3.0
---------------------------------------------------------------------------
30 인 미 만 457(11.7) 17.6
30 ∼ 99 인 648(17.5) 26.7
규 모 100 ∼ 299 인 820(20.9) 20.6
300 인 이 상 1,956(49.9) 35.1
---------------------------------------------------------------------------
주) 모집단 구성비의 경우 성과 학력은 [매월노동통계조사보고서], 1991년 7월호
에서 작성하고 기업규모는 [사업체노동실태조사보고서], 1991년에서 작성함.
Ⅲ. 남녀간 임금격차 현황
제조업 생산직의 남녀간 임금순격차(純隔差)를 계산하기 위해 남녀별로
임금함수를 추정한다. 추정한 임금함수 방정식은 다음과 같다.
Log W = Intercept + A₁ AGE + A₂ EDU + A₃ CARR + A₄ CARR²+ A
TENU + A TENU²종속변수 Log W는 (정액급여 + 초과수당 + 월특별급여)
1월총근로시간을 의미하는 시간당 임금의 로그 값이고, AGE = 연령, EDU =
교육연수, CARR = 경력연수, TENU = 근속연수이다. 제조업 생산직의 남녀간
임금순격차는 추정된 임금함수에 대표적 노동자의 인적 자본 값을 넣어
계산했다.
<표 2> 제조업 생산직의 연도별 남녀간 임금격차
---------------------------------------------------------------------------
1981 1986 1989 1991
---------------------------------------------------------------------------
남녀간 임금총격차 101.7 74.6 75.6 75.9
남녀간 임금순격차 50.7 44.8 41.9 43.8
총격차 중 순격차 비율(%) (49.9) (60.1) (55.4) (57.7)
인적 자본에 의한 임금격차 51.0 29.8 33.7 32.1
---------------------------------------------------------------------------
주) 임금격차=(남자시간당 임금-여자시간당 임금)/여자시간당 임금×100
자료 : 노동부, [직종별 임금실태조사테이프], 각 연도.
제조업 생산직의 연도별 남녀간 임금격차를 보면<표 2>, 총격차는
감소추세이고 순격차는 1989년까지 감소추세였다가 1991년에 다시 증가했다 (주
: 임금격차는 모두 시간당임금으로 계산함. 실제 인적 자본 중에는 측정
안된(unmeasured)인적 자본이 있다. 따라서 측정된 인적자본만을 통제한
임금순격차에는 측정안된 인적자본의 차이가 반영되어 있다. 만일 측정안된 인적
자본이 임금순격차를 모두 설명할 정도로 크다면 임금순격차는 차별적 격차라고
말할 수 없다.). 남녀간 인적 자본에 의한 임금격차는 총격차에서 순격차를 뺀
것인데 1989년에 약간 증가했으나 전체적으로는 감소추세에 있다. 이에 따라
남녀간 임금총격차 중에서 임금순격차가 차지하는 비율은 증가하여 1991년에는
총격차의 57.7%를 차지하고 있다.
제조업 생산직의 남녀간 임금총격차가 감소하는 주요 원인은 여성의 인적 자본
축적이 증가함에 따라 남녀간 인적 자본 차이가 줄어들었기 때문이다. 인적
자본변수의 성별 연도별 비교를 보면 남녀간에 인적 자본의 상당한 격차가
있음을 알 수 있다. 연령격차는 1981년에 무려 8.4년으로 큰 차이가 있었으나
1991년에는 2.9년으로 크게 줄었다. 이것은 기혼여성의 취업이 증가해 여성
생산직의 평균연령이 크게 증가했기 때문이다. 교육연수는 남녀간 격차가 약간
줄어들었다. 남녀간 경력격차는 크게 줄었는데 남성생산직의 경력은 약간
증가한데 반해 여성생산직의 경력은 크게 증가했기 때문이다. 그러나
여성생산직의 근속은 0.7년 증가한데 반해 남성생산직의 근속은 1.8년이나
증가해 남녀간 근속격차는 오히려 늘어났다. 이것은 여성생산직에 비해
남성생산직의 고용관계가 더 안정화되었다는 것을 의미한다. 그러므로 제조업
생산직의 남녀간 인적 자본의 차이에 의한 임금격차가 줄어든 것은 남녀간 연령,
경력, 학력격차가 줄어들었기 때문이다.
<표 3> 제조업 생산직노동자의 성별 연도별 인적 자본변수 비교
단위 : 년(年)
------------------------------------------+--------------------------------
|
여자(A) 남자(B) 전체 (B-A) | 여자(A) 남자(B) 전체 (B-A)
------------------------------------------+--------------------------------
연령 30.6 36.5 33.2 (5.9) | 22.7 31.1 27.5 (8.4)
교육연수 9.5 10.6 10.1 (1.1) | 8.1 9.5 8.8 (1.4)
근속 2.7 4.8 3.7 (2.1) | 2.0 3.0 2.6 (1.0)
경력 3.8 5.8 4.8 (2.0) | 2.1 4.3 3.1 (2.2)
------------------------------------------+--------------------------------
자료 : 노동부, [직종별 임금실태조사테이프], 각 연도.
<표 4> 제조업 생산직 노동자의 근로시간 및 임금 성별 비교
---------------------------------------------------------------------------
변 수 여 성(A) 남 성(B) A/B(%)
---------------------------------------------------------------------------
총근로일수 24.5 24.5 99.8
정상근로일 23.9 23.7 100.7
휴일근로일 0.6 0.8 74.3
총근로시간 218.7 223.8 97.7
정상근로시간 183.4 180.8 101.4
초과근로시간 35.3 43.0 82.1
기본급(만원) 23.5 38.0 62.0
통상수당(만원) 1.4 4.4 31.5
기타수당(만원) 3.6 5.3 67.7
정액급여(만원) 30.1 56.7 53.2
초과급여(만원) 6.6 12.9 51.2
임금총액(만원) 34.8 59.1 58.9
월특별급여(만원) 5.9 13.0 45.5
시간당총보수(원) 1862.3 3276.3 56.8
---------------------------------------------------------------------------
주) 기본급비율=기본급/(임금총액+월특별급여), 임금총액=정액급여+초과급여,
시간당임금총보수=(임금총액+월특별급여)/총근로시간.
자료 : 노동부(1991), [직종별 임금실태조사테이프].
근로시간 및 임금 성별 비교를 보면<표 4>, 근로일수와 근로시간에서 남녀간
차이가 거의 없다. 따라서 생산직의 경우 여성노동자는 근로일수와 근로시간이
남성보다 적을 것이라는 사회적 통념은 잘못된 것이다. 남녀간 임금내역을
비교하면 기본급과 초과수당보다는 통상수당과 시간당 총보수에서 큰 차이가
나고 있다. 통상수당에서 차이가 큰 이유중의 하나는 여성 생산직노동자가
남성보다 평균연령이 낮기 때문이다. 특히 특별급여는 남녀간 격차가 매우 크다.
결국 통상수당과 특별급여의 차이가 남녀간 임금순격차를 더욱 확대시키는
요소인 것이다.
근로자가 기업으로부터 받는 보상에는 임금만 있는 것이 아니고 비금전적
급여(fringe benefit)가 있다. 비금전적 급여는 기업이 근로자에게 얼마만큼
사내복지를 잘 공급하고 있는가로 측정할 수 있다. 한국경제연구원의 [고용자 및
근로자 추적조사]에는 21가지의 사내복지에 대한 근로자들의 만족도가 조사되어
있다. 인적 자본변수와 산업, 기업규모, 지역을 통제하고 사내복지의 만족도 (주
: 비금전적 급여에 대한 만족도는 각 항목에 대해서 중요도에 따라 가중치를
주어 합산했는데 계산방법은 다음과 같다. 종업원재산형성제도(4), 퇴직후
생활안정제도(4), 생활원조제도(4), 공제금융제도(3), 주택마련제도(4),
정년연장제도(3), 기숙사시설(2), 구내식당(3), 휴게실(1), 사내의무시설(1),
소비조합(1), 통근버스(2), 체육시설(1), 공중전화(0.5), 상담실(1),
건강진단(2), 여가선용제도(2), 사내교육(3) 등 각 항목에 대해서 만족하면 2점,
보통이면 1점, 불만족이면 0점을 주고( )의 가중치를 곱해 사내복지에 대한
만족도를 계산했다.)에 대해서 회귀분석을 하면 성 더미변수의 계수가 5%
유의수준에 1.49가 나와 남성생산직이 여성생산직보다 사내복지에 대한 만족도가
높은 것으로 나타났다. (주 : 회귀분석 결과는 <부표 1-A>를 참조.). 사내복지에
대한 남성생산직의 만족도가 높다는 것은 남성생산직이 여성생산직보다 비금전
급여를 더 많이 받고 있다는 것을 의미한다. 그러므로 비금전 급여까지 포함하면
남녀간 급여순격차는 더욱 벌어지는 것이다. 사내복지 만족도 회귀식에 직종
더미변수를 포함시키면 성 더미변수의 계수는 유의성이 없는 것으로 나타나고
직종 더미변수의 계수가 5% 유의수준에서 -1.43으로 나온다 (주 : <부표 1-B>를
참조.). 그러므로 사내복지와 같은 비금전적 급여의 남녀간 순격차가 발생하는
것은 여성생산직이 단순생산직에 집중되어 있기 때문인 것이다.
<표 5> 성별 퇴사이유 (제조업 생산직)
---------------------------------------------------------------------------
낮은보수 힘든노동 승진기회A 고용안정B 작업환경 기 타 A + B
---------------------------------------------------------------------------
남성 38.7 7.1 15.0 21.6 7.1 10.5 36.6
여성 44.4 18.5 0.8 9.4 11.6 15.3 10.2
전체 40.3 10.3 11.1 18.2 8.3 11.8 29.3
---------------------------------------------------------------------------
자료 : 한국경제연구원(1991), [고용자 및 근로자 추적조사]
성별 퇴사이유를 보면<표 5>, 여성 생산직노동자가 남성 생산직노동자보다
임금, 노동강도, 작업환경을 중시하는데 반해 승진기회와 고용안정 문제를
상대적으로 덜 중시하고 있다. 그러므로 여성생산직은 임금문제에 대해서
남성생산직보다 더 강한 불만을 갖고 있다고 볼 수 있다. 그러나 남성생산직이
임금문제에 대한 만족도가 높다고 해석할 수는 없다. 여성생산직이 승진기회와
고용안정 문제를 상대적으로 덜 중시하는 것은 여성생산직이 남성생산직에 비해
비숙련직과 단순노무직의 비중이 높고 여성생산직의 취업이유가 가계 보조적
성격을 많이 갖고 있어 장기고용안정과 승진문제보다는 임금을 상대적으로 더
중시하기 때문이다. 어쨌든 여성생산직은 남성생산직에 비해 장기고용관계보다는
임금소득을 더 중시하기 때문에 여성의 경제활동을 촉진시키기 위해서는
임금문제가 무엇보다도 중요하다고 볼 수 있다.
Ⅳ. 여성생산직의 취업집중과 임금순격차
여성노동자의 취업 특징 중의 하나는 특정 부문에 집중되어 있다는 것이다.
여성생산직의 경우 재봉공, 직조공, 방적공, 섬유준비공, 전기 전자조립공,
미분류전자공, 구두조립봉제공, 제빵제과공 등 12개 직종에 전체 여성생산직의
72.8%가 고용되어 있다 (주 : 조우현(1992).). 이와 같이 여성생산직은 여러
직종에 골고루 분포하고 있는 것이 아니라 주로 부가가치 생산성이 낮은 저임금
직종에 집중되어 있어 고용분포에서 남녀별 직종분리(occupational
segregation)현상이 뚜렷하다.
직종별 여성고용집중도가 여성생산직 임금에 미치는 영향을 보고 위해서
제조업 생산직에 대해서 3자리 소분류 직종별로 여성생산직 비율을 구한 후
직종별 여성고용집중도를 임금함수에 포함시켜 여성생산직의 임금함수를
추정했다. 임금함수 추정 결과에 따르면 1% 유의수준에서 여성고용집중도의
계수는 -0.132가 나와 직종별 여성고용집중도가 높을수록 여성 생산직의 임금은
낮아지는 것으로 나타났다 (주 : 임금함수 추정결과는 <부표 2>를 참조.).
그리고 여성고용 비율이 65% 이상인 여성집중 직종과 65% 미만인 비집중 직종을
구분하여 남녀별 임금함수를 추정한 후 여성집중 직종과 여성비집중 직종간의
임금순격차를 계산해보면<표 6>, 여성집중 직종의 여성생산직과 비집중 직종의
여성생산직간의 임금순격차는 8.1%나 존재한다. 남녀간 임금순격차는
여성고용집중 직종이 31.3%이고 비집중 직종이 42.0%로 여성고용집중 직종이 더
작다. 만일 여성고용집중 직종과 비집중 직종간에 여성생산직의 측정안된 인적
자본 차이가 작다면 특정 직종에 여성취업이 집중됨으로써 여성고용집중 직종의
경쟁을 가속화시킨 것이 여성고용집중 직종의 임금을 하락시키는 요인이
되었다고 할 수 있다.
<표 6> 직종별 여성고용집중도와 남녀간 임금순격차(제조업 생산직)
---------------------------------------------------------------------------
여성고용이 65%이상인 부문 여성고용이 65%미만인 부문
여 남 여 남
---------------------------------------------------------------------------
각 부문 여성생산직 100 131.3 100 142.0
기준
집중부문 여성생산직 100 131.3 108.1 153.2
기준
---------------------------------------------------------------------------
자료 : 노동부(1991), [직종별 임금실태조사테이프]
직종별 여성고용집중 직종과 여성비집중 직종간에 인적 자본을 비교해보면<표
7>, 숙련의 비율은 여성집중 직종이 다소 크지만 반숙련의 비율은 여성집중
직종이 훨씬 더 높다. 경력, 연령과 근속년수는 여성집중 직종이 비집중
직종보다 작고 학력의 경우 여성집중 직종이 여성비집중 직종보다 큰 것으로
나타났다. 따라서 여성생산직의 인적 자본수준이 여성집중 직종보다 여성비집중
직종에서 더 높다고 볼 수는 없다.
<표 7> 직종별 여성고용집중 직종과 비집중 직종간 인적 자본 비교(제조업
여성생산직)
---------------------------------------------------------------------------
여성고용이 65%이상인 직종 여성고용이 65%미만인 직종
---------------------------------------------------------------------------
숙련 1.1% 0.6%
반숙련 50.9% 38.1%
비숙련 48.0% 61.3%
소계 100.0% 100.0%
---------------------------------------------------------------------------
근속연수 2.5 3.1
경력연수 3.3 3.7
연령 28.5 34.8
학력연수 9.6 9.2
---------------------------------------------------------------------------
주) 숙련직은 기술사, 기사 1 2급, 기능장, 기능사 1 2급, 반숙련직은 기능사보,
기타공인자격증소지자, 자격증없는 기능자, 비숙련직은 수습 및 기타
단순근로자임.
자료 : 노동부(1991), [직종별 임금실태조사테이프]
직종별 여성고용집중만이 아니라 기업규모별, 산업별 여성고용집중이
여성생산직의 임금을 낮추는 영향을 미치는지를 알기 위해서 여성고용집중부문과
비집중부문을 3자리 산업소분류와 5단계 기업규모별로 각 부문을 구분하고 각
부문의 여성생산직의 비율을 구해 여성생산직비율이 65% 이상이면
여성비집중부문, 65% 미만이면 여성집중부문으로 구분했다.
산업별(3자리 소분류), 기업규모별(5단계 분류) 구분에 따라 여성고용이 65%
이상인 여성집중부문과 65% 미만인 부문에 대해서 각각 여성생산직의 숙련도와
인적 자본 변수들을 비교해 보았다. 숙련과 반숙련노동자는 여성집중부문이
여성비집중부문보다 높았고 비숙련노동자는 여성집중부문이 비집중부문보다
낮았다. 연령은 여성집중부문이 비집중부문보다 낮았고 근속, 경력, 학력은
별다른 차이가 없었다. 그러므로 여성집중부문이 비집중부문보다 인적 자본
축적이 떨어진다고 볼 수 없다.
여성고용비율을 임금함수에 포함시켜 추정하면 여성고용비율은 1%
유의수준에서 -0.171이 나와 여성고용집중률이 높을수록 여성생산직의 임금이
낮은 것으로 나타났다 (주 : 추정결과는 <부표 2>를 참조.). 여성생산직의
여성집중부문과 비집중부문간의 임금순격차를 보면<표 9>, 여성집중부문의
여성생산직과 비집중부문의 여성생산직간의 임금순격차는 9.7%였다. 남녀간
임금순격차도 여성고용집중부문이 33.4%이고 비집중부문이 43.6%였다. 만일
여성고용집중부문과 비집중부문간에 여성생산직의 인적 자본 차이가 없다면
특정부문에 여성취업이 집중됨으로써 여성고용집중부문의 경쟁을 가속화시킨
것이 여성고용집중부문의 임금을 하락시키는 요인이 되었다고 볼 수 있다.
그러므로 여성고용의 집중현상이 여성노동자에게 저임금을 강요한다는
집중가설이 제조업 생산직에서도 성립하는 것이다.
<표 8> 산업별, 규모별 여성집중부문과 비집중부문간 인적 자본 비교(제조업
여성생산직)
---------------------------------------------------------------------------
여성고용이 65%이상인 직종 여성고용이 65%미만인 직종
---------------------------------------------------------------------------
숙련 1.3% 0.7%
반숙련 59.5% 39.5%
비숙련 39.2% 58.9%
소계 100.0% 100.0%
---------------------------------------------------------------------------
근속연수 2.6 2.7
경력연수 3.5 3.4
연령 28.5 31.8
학력연수 9.4 9.6
---------------------------------------------------------------------------
주: 숙련직은 기술사, 기사 1 2급, 기능장, 기능사 1 2급, 반숙련직은 기능사보,
기타 공인자격증소지자, 자격증없는 기능자, 비숙련직은 수습 및 기타
단순근로자임.
자료 : 노동부(1991), [직종별 임금실태조사테이프].
<표 9> 기업규모별 산업별 여성고용집중도와 남녀간 임금순격차(제조업
생산직)
---------------------------------------------------------------------------
여성고용이 65%이상인 부문 여성고용이 65%미만인 부문
여 남 여 남
---------------------------------------------------------------------------
각 부문 여성생산직 100 133.4 100 143.6
기준
집중부문 여성생산직 100 133.4 109.7 156.1
기준
---------------------------------------------------------------------------
자료 : 노동부(1991), [직종별 임금실태조사테이프]
Ⅴ. 남녀간 숙련격차와 임금순격차
성별 노동기능 정보를 보면<표 10>, 남성생산직에 비해 여성생산직은 숙련과
반숙련의 비중이 작은데, 반숙련의 비중은 차이가 작고 숙련의 비중은 차이가
크다. 그리고 비숙련의 비중은 여성생산직이 남성보다 훨씬 더 크다. 따라서
여성생산직이 남성생산직보다 숙련수준이 떨어진다. 기업규모별로는 남녀 모두
대기업이 중소기업보다 숙련의 비중이 크고 비숙련의 비중은 작다. 다만
반숙련의 경우 여성 생산직은 대기업이 크고 남성 생산직은 대기업이 작다.
<표 10> 기업규모별 성별 기능정도(제조업 생산직)
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1991 여성 남성
규모＼숙련 숙련 반숙련 비숙련 전체 숙련 반숙련 비숙련 전체
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300인 미만 사업장 0.6 45.9 53.4 100 5.9 54.2 39.9 100
300인 이상 사업장 1.5 47.8 50.7 100 17.9 47.7 34.4 100
계 0.9 46.5 52.4 100 10.1 51.9 37.9 100
---------------------------------------------------------------------------
주) 숙련직은 기술사, 기사 1 2급, 기능장, 기능사 1 2급, 반숙련직은 기능사보,
기타 공인자격증소지자, 자격증없는 기능자, 비숙련직은 수습 및 기타
단순근로자임.
자료 : 노동부(1991), [직종별 임금실태조사테이프].
자신의 기계에 이상이 발생했을 때 성별 이상대처 능력을 보면 여성생산직이
남성생산직에 비해서 이상대처 능력이 떨어진다. 남성생산직은 본인이 직접
수선하는 경우가 14.8%인데 반해 여성생상직은 3.3%에 불과하다 (주 :
박기성(1992 : 228).). 이것은 여성 생산직노동자가 남성 생산직노동자에 비해
단순노무직의 비율이 높고 경력, 근속, 숙련수준이 낮기 때문에 나타난
현상이기도 하지만 남성생산직은 공고 졸업자가 많기 때문에 학교교육을 통해서
단순한 기능습득만이 아니라 기계 설비의 작동원리를 이해하는 능력을 갖춘
경우가 많기 때문이다. 따라서 같은 학력의 생산직이라도 질적 측면의 인적
자본은 남성생산직이 여성생산직보다 높다고 볼 수 있다. 이러한 인적 자본의
남녀간 질적 차이가 본 논문에서 사용한 자료에는 반영되어 있지 않다. 그러므로
측정된 인적 자본과 측정 안된 인적 자본이 정(正)의 상관관계를 갖고 있다면
남녀간 임금순격차의 요인 중의 하나는 남성생산직이 여성생산직보다 측정 안된
인적 자본이 더 크기 때문일 수 있다. 그러나 우리나라는 가부장적인
남녀불평등의 사회구조를 갖고 있기 때문에 이러한 측정안된 인적 자본 격차가
남녀간 임금순격차를 전부 설명한다고 보기는 힘들다.
남녀 생산직간에 숙련격차가 존재한다면 효율임금이론으로 남녀간
임금순격차의 일부를 설명할 수 있다 (주 : 효율임금이론에 대해서는 G.A.
Akerlof and J.L. Yellen(1986)을 참조.). 노동자가 기회임금 이상의 효율임금을
얻어낸다는 것은 그만큼 노동자가 강력한 개별 교섭력을 갖고 있다는 것을
의미한다. 그런데 노동자들의 교섭력은 노동수요측의 직무성격에 크게 의존한다.
즉, 1)노동자태만을 감독하는 비용이 크고, 2)기업이 부담하는
해고비용(채용비용, 훈련비용 등)이 크고, 3)노동자가 부담하는 이직비용이
작고, 4)노동자태만이 기업에 미치는 손실이 크고, 5)노동자의 직무내용이
표준화되어 있지 않고 복잡해서 개별 노동성과의 측정이 어려울수록 노동자의
교섭력이 커진다. 따라서 이러한 이유로 노동자의 교섭력이 큰 기업은
효율임금정책을 실시하게 된다 (주 : H. Gintis(1976).). 그런데 직무내용이
단순한 비숙련노동자의 경우에는 기업이 부담하는 해고비용이 작고,
노동자태만이 기업에 미치는 손실이 작고, 노동자의 직무내용이 표준화되어 있고
단순해서 개별 노동성과의 측정이 쉽고, 노동자태만을 감독하는 비용이 작다.
따라서 단순비숙련직의 경우에는 시장임금만을 지급하더라도 효과적으로
노동통제가 가능하지만 숙련직의 경우에는 역선택문제와 노동통제문제를
효과적으로 해결하기 위해서 기회임금 이상의 효율임금을 지급할 가능성이
높아진다 (주 : 감독수준과 효율임금간에는 대체관계(trade off)에 있다. 즉,
감독수준이 낮고 근로자의 재량권이 많을수록 효율임금을 지급한다. 실증분석에
따르면 숙련수준이 높을수록 감독수준은 낮아지고 감독 위주의 노동통제보다는
효율임금으로 근로자의 동기를 유발하는 것으로 나타났다. P.Osterman(1994).).
이처럼 숙련직에게는 기회임금 이상의 효율임금이 지급되고 비숙련직에게는
시장임금만이 지급된다면 숙련노동자와 비숙련노동자간에는 노동력의 인적
자본격차 이상으로 임금격차가 발생할 수 있다 (주 : 1980년 중반 이후 생산직
부문에서 과잉인력이 소진하고 노동력부족 현상이 본격화하면서 효율임금정책이
실시되기 시작한다. 송종래.조영철(1994).). 이것은 여성생산직이
남성생산직보다 비숙련직의 취업비율이 높기 때문에 결국 남녀간 임금순격차를
초래하는 원인이 되는 것이다.
숙련별 남녀간 임금순격차를 보면<표 11>, 비숙련직이 숙련직보다 남녀간
임금순격차가 작다. 특히 1991년에는 비숙련직에서는 137.0인데 반해
숙련직에서는 149.0이었고 모든 연도에서 비숙련직이 숙련직보다 남녀간
임금순격차가 작다. 따라서 남녀간 임금순격차는 숙련수준이 높을수록 심각하다.
<표 11> 제조업 생산직노동자의 숙련별 남녀간 임금순격차
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1981 1986 1989 1991
숙련＼성 여성 남성 여성 남성 여성 남성 여성 남성
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비숙련 100 139.9 100 133.6 100 136.3 100 137.0
반숙련 및 숙련 100 152.0 100 139.8 100 137.9 100 149.0
---------------------------------------------------------------------------
주) 숙련 및 반숙련은 기술사, 기사 1.2급, 기능사 1.2급 기능사보, 기타
공인면허소지자, 자격증없는 기능자이고 비숙련은 수습 및 단순 기타근로자임.
자료 : 노동부, [직종별 임금실태조사테이프]. 각 연도.
직종별 단순노무.견습직보다는 기능직이, 그리고 기능직보다는 기술.감독직의
숙련수준이 높을 것이다. 한국경제연구원의 [고용자 및 근로자 추적조사]에
따르면 여성생산직은 기술.감독직이 10.5%이고 기능직이 44.9%, 단순생산직이
42.7%이고 남성생산직은 기술.감독직이 28.9%이고 기능직이 50.5%, 단순생산직이
18.1%이다. 따라서 여성생산직은 남성노동자에 비해 숙련수준이 낮은 직종에
많이 취업하고 있다. 단순노무.견습직, 기능직과 기술.감독직 등 세가지
직종별로 임금함수를 따로 추정해서 각 직종별 임금함수의 성 더미변수 계수를
보면<표 12>, 숙련수준이 높은 직종일수록 성 더미변수의 계수가 큰 것으로
나타났다 (주 : 임금함수 추정 결과는 <부표 3>을 참조.). 즉, 직종별
분석에서도 숙련수준이 높을 수록 남녀간 임금순격차가 큰 것이다.
<표 12> 직종별 임금함수의 성 더미변수 계수(제조업 생산직)
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단순노무.견습직 기능직 기술.감독직
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성 더미변수 계수 0.23*** 0.28*** 0.32***
(T 값) (10.1) (13.2) (9.1)
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주) ***는 1% 유의수준, **는 5% 유의수준, *는 10% 유의수준임.
자료 : 한국경제연구원(1991), [고용자 및 근로자 추적조사].
그렇다면 단순비숙련직보다는 숙련직에서 남녀간 임금순격차가 더 큰 이유는
무엇인가? 여성생산직은 숙련수준이 높더라도 주로 저임금, 저생산성부문에 주로
취업하게 되면 인적 자본의 사후적 생산성은 낮을 것이다. 특히, 추정
안되는(unmeasured) 인적 자본을 제대로 평가받지 못하는 경우가 많을 것이다.
그러므로 여성생산직이 저임금부문에 집중되어 있다는 시장구조적 특성과
사용자의 차별은 숙련수준이 높은 여성생산직일수록 불리해지는 결과를 초래한다
(주 : F.D. Blau & L.M. Kahn(1994).). 비숙련직에서는 남녀노동자간의 대체성이
높기 때문에 숙련직에 비해 그만큼 차별이 어렵다. 이것도 비숙련직보다는
숙련직에서 남녀간 임금순격차를 확대시키는 요인이다.
<표 13> 연도별 성별 연령, 학력, 근속, 경력효과를 보면 모두 남성이
여성보다 큰것으로 나타나고 있다. 이것은 남성생산직이 여성생산직보다 인적
자본 투자에 대한 임금보상이 크다는 것을 의미한다. 그러므로 인적 자본 투자가
클수록 남녀간 임금순격차가 커지는 것이다.
<표 13> 연도별 성별 연령, 학력, 근속, 경력효과(제조업 생산직)
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1991 1989 1986 1981
여성 남성 여성 남성 여성 남성 여성 남성
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연령효과 0.0 0.005 -0.002 0.005 -0.001 0.008 0.0 0.013
학력효과 0.024 0.030 0.022 0.030 0.022 0.037 0.026 0.046
경력효과 0.060 0.070 0.044 0.055 0.047 0.061 0.055 0.060
근속효과 0.029 0.042 0.033 0.044 0.033 0.046 0.043 0.042
---------------------------------------------------------------------------
주) 임금함수의 연령, 학력, 경력, 근속 변수의 계수 값임. 5% 유의수준에서
유의성이 없으면 0으로 처리. 임금 함수식은 인적 자본, 산업, 지역, 노조유무를
설명변수에 포함시켰음.
자료 : 노동부, [직종별 임금실태조사테이프]. 각 연도.
이직율이 높으면 기업특수숙련의 축적이 어렵다. 따라서 기업의 기술적 특성상
기업특수숙련이 중요한 기업은 이직성향이 높은 노동자의 취업을 기피하게 된다.
여성생산직이 남성생산직보다 이직률이 높기 때문에 취업차별을 받는 것인지를
알기 위해 이직경험 유무에 대한 Probit 분석을 하였다. 성별 이직경험 Probit
분석을 보면 성 더미변수의 유의성이 없는 것으로 나타났다. 즉, 인적
자본변수와 산업, 기업규모를 통제하면 남성 생산직 노동자가 여성
생산직노동자보다 이직경험이 낮지 않은 것이다.
<표 14> 이직경험 유무 Probit 분석(제조업 생산직)
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전 체 여 성 남 성
---------------------------------------------------------------------------
변수 계수 Wald Chi² 계수 Wald Chi² 계수 Wald Chi²
---------------------------------------------------------------------------
상수항 -0.646*** 7.631 -0.736* 2.788 -0.949*** 8.020
남성 0.039 0.316 - - - -
식음료 -0.063 0.125 0.083 0.073 -0.187 0.676
섬유의류 -0.170* 3.181 -0.111 0.457 -0.080 0.403
나무목재 -0.578*** 8.991 -1.071** 6.390 -0.352 2.487
종이인쇄 0.076 0.147 -0.056 0.027 0.118 0.230
섬유화학 -0.137 1.901 -0.295 2.407 -0.022 0.032
비금속 0.033 0.013 -1.286* 2.918 0.489 1.860
철강금속 0.227 0.939 0.846 1.161 0.151 0.366
기계조립 -0.155** 3.859 -0.403*** 6.884 -0.003 0.001
대기업 -0.399*** 45.156 -0.283*** 6.894 -0.430*** 30.569
연령 0.024*** 14.584 0.014 2.480 0.047*** 19.254
학력 0.000 0.000 0.039 1.737 -0.031 2.359
근속연수 -0.063*** 33.433 -0.096*** 14.731 -0.075*** 28.409
경력연수 0.443*** 569.451 0.581*** 181.542 0.398*** 367.897
연구직 -0.450* 3.305 -0.857 2.474 -0.144 0.253
기술직 -0.205*** 3.875 -0.107 0.220 -0.087 0.490
기능직 0.107 2.395 -0.236** 4.121 0.313*** 10.635
생산감독직 0.153 1.712 0.327 2.284 0.148 1.020
견습직 0.015 0.006 0.359 0.913 -0.032 0.019
서울 -0.052 0.413 0.191 1.920 0.184* 3.139
기타대도시 -0.227** 5.418 -0.221 1.564 -0.047 0.142
경기 -0.004 0.003 0.080 0.244 -0.063 0.443
---------------------------------------------------------------------------
Log Likelihood -1367.267472 -482.684634 -843.8938427
---------------------------------------------------------------------------
주) ***는 1% 유의수준, **는 5% 유의수준, *는 10% 유의수준임.
자료 : 한국경제연구원(1991), [고용자 및 근로자 추적조사].
인적 자본변수와 기업규모, 산업을 통제하고 로그 근속연수에 대해서
회귀분석을 해보면 성 더미변수가 1986년과 1989년에는 유의성이 없고 1981년과
1991년에는 1% 유의수준에서 각각 -0.043, -0.082가 나와 남성생산직이
여성생산직보다 오히려 근속연수가 작은 것으로 나타났다 (주 : 회귀분석 결과는
<부표 4>를 참조.). 따라서 제조업 생산직의 경우에는 여성생산직이
남성생산직보다 이직률이 높고 근속기간이 짧은 것은 인적 자본변수와 기업규모,
산업을 통제하지 않은 상태에서 전체 평균치가 그런 것이고 다른 조건이 동일한
상태에서는 여성생산직이 남성생산직보다 이직률이 높고 근속연수가 짧은 것이
아니다. 여성에 대한 취업차별을 설명하는 논리로 여성이 남성보다 이직률이
높고 근속연수가 짧기 때문에 기업특수숙련이 중요한 기업의 사용자는 여성
고용을 기피하게 되고 결국 숙련형성 문제가 중요하지 않은 비숙련 저임금
부문에만 여성 취업이 집중된다는 주장이 있다. 그러나 이러한 논리는 적어도
제조업 생산직의 경우에는 타당하지 않은 것이다.
성별로 구분해서 이직경험에 대한 Probit 분석을 해보면 <표 14>, 남성
생산직노동자의 경우에는 연령이 높을수록 이직경험이 많은 것으로 나타나고
있지만 여성 생산직노동자의 경우에는 연령이 이직경험에 미치는 영향이 없다.
여성 생산직노동자의 경우에는 기능직이 단순노무직보다 이직경험이 적은 것으로
나타나고 남성 생산직노동자의 경우에는 기능직이 단순노무직보다 이직경험이
많은 것으로 나타나 남녀간에 차이가 있다. 대기업의 계수값을 보면 남성, 여성
모두 유의하며 남성의 경우에는 -0.4인데 반해 여성의 경우에는 -0.28로
남성생산직이 여성생산직보다 기업규모간 이직경험의 격차가 큰 것으로
나타났다.
Ⅵ. 노동조합과 남녀간 임금순격차
노조유무별 남녀간 임금순격차를 보면 <표 15>, 역시 1980년대에는 남녀간
임금순격차가 감소하다가 다시 1991년에 크게 증가하고 있다. 그런데 노조가
있는 기업이 노조가 없는 기업보다 임금순격차가 작은 것으로 나타나고 있다.
이것은 노조가 조직되어 있는 부문에서 노조는 남녀간 임금평등화에 긍정적
영향을 미치고 기업내의 성차별을 약화시키고 있다는 것을 의미한다.
<표 15> 제조업 생산직노동자의 노조유무별 남녀간 임금순격차
---------------------------------------------------------------------------
1981 1986 1989 1991
노조유무＼성 여성 남성 여성 남성 여성 남성 여성 남성
---------------------------------------------------------------------------
노조 유 100 140.5 100 134.0 100 129.7 100 144.5
노조 무 100 153.7 100 143.3 100 141.9 100 146.3
---------------------------------------------------------------------------
자료 : 노동부, [직종별 임금실태조사테이프], 각 연도.
그러나 노조조직부문에서 노조가 남녀간 임금순격차에 긍정적 영향을 미쳤다고
해서 전체 제조업 생산직노동자의 남녀간 임금격차에도 긍정적 영향을 미쳤을
것이라고 볼 수는 없다. 여성생산직의 노조조직률이 남성생산직보다 낮다면 전체
제조업 생산직의 남녀간 임금격차에는 부정적 영향을 미칠 수도 있는 것이다.
<표 16> 기업규모별 성별 노조유무(제조업 생산직)
---------------------------------------------------------------------------
여 성 남 성
노조유무 무 유 계 무 유 계
---------------------------------------------------------------------------
300인 이하 사업장 79.8 20.2 100 74.6 25.4 100
300인 이상 사업장 21.1 78.9 100 9.1 90.9 100
---------------------------------------------------------------------------
전체 59.0 41.0 100 51.7 48.3 100
---------------------------------------------------------------------------
주) 노조유무는 노동자 속한 기업에 노조가 있는지 여부를 의미.
자료 : 노동부(1991), [직종별 임금실태조사테이프].
성별 노조유무를 보면 <표 16>, 여성생산직노동자가 속한 직장이 남성노동자가
속한 직장보다 노조가 조직된 경우가 약간 낮은 것으로 나타났다 (주 : 1989년
12월 31일 현재 노조 조합원 수를 보면 총 193만2,415명으로 이 중 여성의
비율은 26%에 불과하다. 경영자총협회(1992).). 여성생산직노동자는 산업별,
직종별 취업 집중률이 높다는 것을 감안하면 여성생산직의 노조 조직률이
남성보다 낮다는 것을 의미한다.
노조의 성별 임금상승효과를 알기 위해서 노조유무를 임금함수에 포함시켜
남녀 생산직 각각에 대해서 임금함수를 추정했다. 노조 더미변수의 계수 값을
보면 <표 17>, 1987년 이전에는 남성생산직의 경우 유의성은 있지만 부호가
음으로 나타났고 여성생산직은 1981년에는 유의성이 있는 양의 부호가 그리고
1986년에는 유의성이 없는 것으로 나타났다 (주 : 1981년 여성생산직에서 노조의
임금상승효과가 있는 것으로 나타난 것은 노조의 교섭력 때문이라기보다는
노조가 조직되어 있는 부문의 임금지불조건이 양호했기 때문에 나타난
현상이라고 생각한다.).
<표 17> 성별 연도별 노조의 임금상승효과(제조업 생산직)
---------------------------------------------------------------------------
연도 1981 1986 1989 1991
성 여 남 여 남 여 남 여 남
---------------------------------------------------------------------------
계수 0.023** -0.048*** 0.011 -0.079*** 0.082*** 0.051*** 0.027*** -0.029
(T 값) (3.34) (-4.91) (1.56) (-8.75) (17.68) (7.63) (2.88) (-1.92)
---------------------------------------------------------------------------
주) ***는 1% 유의수준, **는 5% 유의수준, *는 10% 유의수준임.
자료 : 노동부(1991), [직종별 임금실태조사테이프].
전체적으로 볼 때 1987년 이전에는 정부의 노조억압 정책으로 노조의 실질적
임금상승효과가 없었던 상태였다고 볼 수 있다. 그러나 1987년 민주화 이후에는
1991년 남성생산직의 경우에만 노조 더미변수의 유의성이 없고 전부 유의한 양의
부호가 나왔다. 1991년 남성 생산직의 경우 노조 더미변수의 유의성이 없는
것으로 나타난 것은 노조의 위협효과의 결과라고 볼 수 있다 (주 : 노조
위협효과에 대해서는 Freeman, R.B. & Medoff, J.L.(1984)를 참조.). 따라서
이것을 노조의 절대적 임금상승효과가 없는 것으로 해석할 수는 없다. 노조
더미변수의 계수값을 성별로 비교하면 남성생산직보다는 여성생산직이 더 크다.
이와 같이 노조의 상대임금상승효과가 남성생산직보다는 여성생산직에서 더욱
뚜렷한 것은 남성생산직의 경우 노조조직부문의 임금상승이 위협효과를 발생시켜
비조직부문의 남성생산직 임금을 동반 상승시킨데 반해 여성생산직의 경우에는
이러한 노조의 위협효과가 남성보다 약했기 때문이다. 그러므로 노조조직부문의
여성생산직 임금은 크게 상승했지만 비조직부문의 여성생산직 임금은 노조의
임금상승효과로부터 소외되어 비조직부문의 남녀간 임금순격차는 노조조직부문의
남녀간 임금순격차보다 더욱 큰 것이다.
Ⅶ. 경기순환과 남녀간 임금격차
<그림 1>은 제조업 생산직노동자의 남녀간 상대임금비(남성임금/여성임금)와
실업률간의 관계를 나타낸 것인데 임금총격차와 실업률간에 정(正)의 관계에
있음을 알 수 있다. 제조업 생산직노동자의 남녀간 상대임금비 회귀분석(AR1,
CORC)을 보면 <표 18>, 제조업 생산직노동자의 남녀간 상대임금비는 1%
유의수준에서 실업률과 정(正)의 관계, 그리고 산업생산지수와 역(逆)의 관계를
갖고 있어 경기역행적이라는 것이 나타났다. 즉, 불황시에 남녀
생산직노동자간의 임금순격차가 확대되고 호황시에는 남녀간 임금격차가 감소한
것이다.
<그림 1> 남녀 임금비와 실업률(제조업 생산직)
더미변수는 1987년 이후의 기간을 나타낸다. 1987년 이후에는 민주화로 노조가
실질적 임금교섭력을 확보했고(주 : 1987년 이전에는 노조의 임금상승효과가
없는 것으로 나타났다. 송종래.조영철(1994).) 공장자동화가 본격적으로
도입되는 등 노동환경의 큰 변화가 있었다. 이러한 노동환경의 변화를 통제하기
위해 1987년 이후를 나타내는 더미변수를 썼다. 따라서 더미변수의 계수가 1%
유의수준에서 0.147이 나왔다는 것은 1987년 이후 나타난 노조의 활성화와
공장자동화 등의 노동환경 변화가 남녀간 임금격차를 확대시키는 영향을 미친
것이다.
<표 18> 제조업 생산직노동자의 상대임금비(남자임금/여자임금) 회귀분석
---------------------------------------------------------------------------
변 수 계 수 표준오차 T 값
---------------------------------------------------------------------------
상수항 1.4802*** 0.1295 11.429
실업률 0.1297*** 0.0286 4.530
제조업산업생산지수 -0.0011*** 0.0004 -2.722
DUMMY 0.1472*** 0.0590 2.492
---------------------------------------------------------------------------
DURBIN-WATSON 1.965
R² 0.866
---------------------------------------------------------------------------
주) ***는 1% 유의수준, **는 5% 유의수준, *는 10% 유의수준임. 더미변수는
1987년 이후를 나타낸다.
자료 : 통계청, [주요경제지표] ; 노동부, [직종별 임금실태조사보고서], 각
연도.
경기순환에 따른 고용변동이 남성생산직과 여성생산직 중 누가 큰지를
살펴보도록 하자. 남녀별 고용산출탄력성을 비교하기 위해서 남녀별 취업자 수의
로그 값을 각각 제조업산업생산지수의 로그 값(LQMA)에 대해서 회귀분석(AR1,
CORC)을 하였다. 여성생산직의 경우에는 LQMA의 계수 값이 0.89인데 반해 남성의
경우에는 0.51로 여성이 더 탄력적이었다. 따라서 산출변화에 따라 여성생산직의
고용량이 남성보다 더 신축적으로 변하는 것이다. 남성생산직의 고용이
여성생산직보다 경기변동에 대해서 비신축적인 것은 여성생산직의
노동공급탄력성이 남성보다 크기 때문이기도 하지만 남성생산직이
여성생산직보다 고용관계가 더 안정적인데 반해 여성생산직은 비숙련직의 비율이
높고 기간핵심노동자의 비율이 낮아서 고용관계의 안정성이 떨어지기 때문이다.
따라서 불황시에는 여성생산직의 고용감소가 크고 여성생산직의 고용관계가
남성생산직보다 불안정하기 때문에 남녀간 임금격차가 확대되는 것이다.
<표 19> 남녀 생산직 취업자 회귀분석(제조업)
---------------------------------------------------------------------------
로그 여성취업자 로그 남성취업자
계수 표준오차 T 값 계수 표준오차 T 값
---------------------------------------------------------------------------
상수항 3.65*** 0.97 3.74 5.44*** 0.5 10.14
LQMA 0.89*** 0.26 3.34 0.51*** 0.14 3.50
TREND -0.04 0.02 -1.69 -0.01 0.01 -0.93
D-W 통계량 1.837 2.362
R² 0.957 0.977
---------------------------------------------------------------------------
주) ***는 1% 유의수준, **는 5% 유의수준, *는 10% 유의수준임. LQMA는 제조업
산업생산지수의 로그 값임.
자료 : 통계청, [주요경제지표], [경제활동인구연보], 각 연도.
Ⅷ. 결론
1981년, 1986년, 1989년, 1991년의 제조업 생산직 남녀간 임금순격차 분석에
따르면 인적 자본의 남녀간 차이 때문에 발생하는 임금격차는 감소추세에
있었다. 이것은 남녀 생산직의 인적 자본 격차가 줄어들었기 때문이다. 이적
자본변수를 통제한 남녀간 임금순격차는 1989년까지 감소추세이다가 1991년에
다시 크게 증가하였다. 임금순격차에는 측정 안된 인적 자본의 차이 때문에
발생하는 임금격차가 포함되어 있을 수 있다. 임금순격차 분석에서 통제한 인적
자본변수는 연령, 근속, 경력, 학력변수이다. 그러나 이외에도 기계설비의
이상대처 능력이나 노동기능 정도 측면에서도 남녀 생산직간에는 뚜렷한
숙련격차가 존재했다. 따라서 연령, 근속, 경력, 학력변수만을 통제한
임금순격차에는 측정안된 인적 자본의 차이 때문에 발생하는 임금격차가
포함되어 있다는 문제점이 있다.
남녀간 임금차별을 설명하는 이론으로 직종분리 이론이 있다. 직종별
취업집중도를 보면 남녀간에 직종분리 현상이 있음을 확인할 수 있었다.
여성고용집중 직종과 비집중 직종간에 여성생산직의 인적 자본을 비교해보면
여성고용비집중 직종이 집중 직종보다 인적 자본이 높다고 볼 수 없었다.
그러나 인적 자본변수를 통제한 여성생산직의 임금수준을 비교해보면 여성집중
직종이 비집중 직종보다 낮았다. 또한 각 직종의 여성고용비율을 임금함수에
포함시켜 여성생산직의 임금함수를 추정해보면 여성생산직의 고용비율이
높을수록 여성생산직의 임금이 떨어지는 것으로 나타났다. 따라서 여성고용의
특정 직종으로의 집중 현상은 여성생산직 임금을 낮추는 효과가 있는 것이다.
그리고 산업별, 규모별 구분에 의한 분석에서도 비슷한 결과를 얻었다.
제조업 생산지의 남녀간 숙련격차가 상당히 존재하고 있었다. 그러나
우리나라의 경우에는 남녀불평등의 사회구조가 존재하고 있기 때문에 남녀간
임금격차가 전부 숙련격차 때문이라고 보기는 힘들다. 효율임금론에 따르면
숙련직의 경우 노동통제와 역선택문제를 효과적으로 해결하기 위해
효율임금정책을 실시하는 경우가 많다. 그런데 여성생산직은 남성생산직보다
비숙련직의 비율이 높기 때문에 남성의 비율이 높은 숙련직에서 효율임금이
지급되는 경우가 많다면 숙련직에 대한 효율임금 지급은 남녀간 임금격차를
확대시키는 한가지 요인이 된다고 볼 수 있다.
숙련수준별로 남녀간 임금순격차를 계산하면 비숙련직보다는 숙련직에서
남녀간 임금순격차가 더 컸다. 이것은 여성생산직이 저임금부문에 집중됨으로써
인적 자본에 대한 평가를 제대로 받지 못하기 때문에 나타난 현상이라고 볼 수
있다. 이직경험에 대한 Probit 분석에 따르면 인적 자본변수와 산업, 기업규모를
통제한 이후에는 여성생산직과 남성생산직간에 이직률격차가 없는 것으로
나타났고 근속연수에 대한 회귀분석에서도 인적 자본변수와 산업, 기업규모를
통제한 상태에서는 남성생산직이 여성생산직보다 근속연수가 길지 않았다.
따라서 여성생산직이 남성생산직보다 이직률이 높고 근속기간이 짧기 때문에
여성생산직이 기업특수숙련과 OJT가 중요하지 않은 저임금부문에 집중된다고
보기는 힘들다.
노조조직부문에서는 노동조합이 남녀간 임금격차를 축소시켜 남녀간
임금격차에 긍정적 영향을 미쳤다고 생각된다. 그러나 여성생산직의
노조조직률이 낮기 때문에 노조의 상대임금효과는 전체 제조업 생산직의 남녀간
임금격차를 확대시키는 부정적 효과를 미쳤다고 생각한다. 즉, 노조의
임금평등화정책은 노조조직부문에서는 남녀간 임금순격차를 축소시키는 효과를
냈지만 노조의 임금정책 범위가 비조직부문에까지 이르지 못하고 기업 내에
국한되어 있기 때문에 비조직부문과 조직부문간의 임금격차를 확대시킴으로써
결과적으로 제조업 생산직 전체의 남녀간 임금격차를 확대시킨 것이다.
남녀생산직의 임금상대비(임금총격차)에 대한 회귀분석에 따르면 남녀생산직의
임금상대비는 경기역행적이었고 산출고용탄력성은 남성생산직보다 여성생산직이
더 탄력적이었다. 즉, 여성생산직이 남성생산직보다 비숙련, 저임금부문에
고용이 집중되어 있고 임시고 일고 비율이 높기 때문에 불황시에 여성생산직의
고용이 크게 감소하고 임금 측면에서도 남성생산직에 비해 훨씬 불리한 상황에
처하게 되는 것이다.
여성의 교육수준과 사회의식 수준이 높아지고 여성차별을 억제하는 제도화가
진행되고 있지만 사회구조의 변화는 반드시 여성근로자에게 유리하게 변하는
것만은 아니다. 최근 노동조합이 활성화하고, 자동화기술이 활발히 도입되는 등
노동환경은 크게 변하고 있다. 남녀간 임금상대비에 대한 회귀식 결과에 따르면
<표 18>, 노동조합이 활성화하고, 자동화기술이 활발히 도입되는 등 노동환경이
크게 변한 1987년 이후를 나타내는 더미변수의 계수값이 1% 유의수준에서
0.147이 나왔다. 따라서 1980년대 후반 이후의 노동환경변화가 제조업 생산직의
남녀간 임금격차를 확대시켰던 것이다.
노조는 일반적으로 임금평등화정책을 지향하기 때문에 노조활성화가
경제활동에서 사회적 소수 집단인 여성근로자에게 유리한 영향을 미친다. 하지만
우리나라의 상황은 노동조합조직이 기업별 체계이고 여성의 노조조직률이 낮기
때문에 노조가 사회 전체의 남녀간 임금격차를 완화시키는 영향을 미칠 수
있을지는 좀 더 두고 봐야 할 것이다. 만일 노조가 더욱 강력한 단결력을
발휘하고 상대적으로 소외되어 있는 비조직 근로자의 이익을 고려하는 정책을
펼친다면 사회 전체의 남녀간 임금격차를 완화시킬 수도 있을 것이지만
현재로서는 이런 가능성이 희박하다.
최근 ME(Micro Electronics)기술을 중심으로 자동화가 급속히 진행되고 있다.
자동화기술은 생산직부문에서 육체적 노동능력의 중요성을 감소시키기 때문에
여성근로자에게 유리한 영향을 미친다. 반면 자동화 기술은 정신적 노동능력의
중요성을 강화시키고 고숙련과 다기능을 요구하고 비숙련직을 집중적으로
대체하는 경향을 갖고 있다. 이런 측면에서는 비숙련직에 고용이 집중되어 있는
여성생산직에게는 불리한 영향을 미칠 것이다. 또한 파트타임, 임시고 일고의
비율이 증가하고 있는데 이러한 부문으로의 여성취업 집중현상이 지속된다면
향후 남녀간 임금격차는 더욱 확대될 수도 있다.
지금까지의 제조업 생산직의 남녀간 임금격차 분석에 따르면 남녀간 인적
자본격차의 축소와 과잉인력이 소진한 인력수급현황(낮은 실업률)으로 남녀간
임금순격차는 축소되었다. 그러나 남녀간 임금순격차는 여전히 별다른 변화없이
유지되어왔다. 현재 우리나라는 생산방식, 노동시장, 그리고 노사관계 등
노동환경이 크게 변하는 국면에 있는데 이러한 노동환경의 변화가 남녀간
임금격차를 축소시키는 긍정적 영향을 반드시 미칠 것이라고 속단하기는
힘들다고 할 수 있다. 특히 비숙련직보다는 숙련직에서 남녀간 임금순격차가 더
크다는 것은 단순히 여성의 교육수준과 경력수준이 증가하는 등의 인적 자본
축적만으로 남녀간 임금격차의 문제가 해결될 수 있는 것이 아니라는 것을
의미한다.
인구구조상 향후 우리나라의 인력부족 현상은 계속 심화될 것으로 예상된다.
인력부족을 외국인 노동자로 해결하는 것은 당장 저임금으로 외국인을 채용하는
기업에게는 유리하겠지만 외국인 노동자의 비율이 증가하고 정착화함에 따라
여러가지 외부비경제를 사회에 발생시키는 문제를 안고 있다. 따라서 여성의
경제활동을 증가시키는 정책이 필요하다. 여성의 경제활동을 증가시키기
위해서는 육아의 부담을 사회가 일부 분담하는 등의 제도적 장치도 중요하지만
여성에 대한 임금차별과 취업차별이 존재하는 한 여성의 경제활동을 근본적으로
증진시키는데는 한계가 있다. 본 논문의 분석에 따르면 제조업 생산직의 경우
여성근로자가 저임금, 비조직, 비숙련직 부문에 취업이 집중됨으로써 남녀간
임금순격차가 발생하고 있었다. 따라서 남녀간 임금순격차의 주요 요인은 남녀간
취업차별이라고 할 수 있다.
본 논문은 임금순격차분석에서 측정 안된 인적 자본의 문제를 완전히 해결하지
못한 한계를 지니고 있다. 그리고 남녀간 임금차별의 원인을 여성생산직의
취업집중 현상에서 찾고 있으나 취업집중 현상 자체도 사회적 차별의 결과란
점에서 볼 때 여성생산직의 취업 집중 현상이 왜 발생했는가에 대한
노동시장구조적 분석이 결여되어 있다. 따라서 이에 관한 보완적 후속작업이
필요하다.
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<부표 1> 사내복지시설(fringe benefit)에 대한 만족도 회구분석
---------------------------------------------------------------------------
(A) (B)
---------------------------------------------------------------------------
Adj R-sq 0.2139 0.2147
Prob>F 0.0001 0.0001
N 3056 3056
---------------------------------------------------------------------------
설명변수 계 수 표준오차 계 수 표준오차
---------------------------------------------------------------------------
상수항 -5.4797*** 2.3673 -4.5439* 2.4122
연령 0.3497*** 0.0702 0.3554*** 0.0737
학력 1.0334*** 0.1630 1.0095*** 0.1634
근속 0.1145 0.2442 0.0764 0.2448
근속² 0.0064 0.0127 0.0074 0.0127
경력 0.8033*** 0.2010 0.7854*** 0.2011
경력² -0.0621*** 0.0146 -0.0614*** 0.0146
식음료 -0.8537 1.9281 -0.8414 1.9272
섬유의류 -2.2050** 1.0231 -2.4563** 1.0303
나무목재 -2.9328 2.0138 -2.9419 2.0129
종이인쇄 -1.1566 2.0146 -1.4039 2.0175
섬유화학 -1.3456 1.0762 -1.4104 1.0761
비금속 0.9802 3.2258 1.0578 3.2244
철강금속 2.3168 2.4985 1.9871 2.5027
기계금속 0.9994 0.8384 0.8959 0.8396
서울 -4.7415*** 0.8699 -4.4353*** 0.8830
기타대도시 10.5218*** 1.0237 10.5617*** 1.0234
경기 -3.6924*** 0.8463 -3.5569*** 0.8487
300인이상대기업 6.8729*** 0.6429 6.7895*** 0.6440
남성 1.4909** 0.7429 1.1835 0.7584
단순직 - - -1.4316*** 0.7182
---------------------------------------------------------------------------
주) ***는 1% 유의수준, **는 5% 유의수준, *는 10% 유의수준임.
자료 : 한국경제연구원(1991), [고용자 및 근로자 추적조사].
<부표 2> 직종별 여성고용비율이 포함된 임금함수
------------------+---------------------------+----------------------------
| 직종별 여성고용비율이 | 산업별, 규모별 여성고용
| 포함된 임금함수 | 비율이 포함된 임금함수
------------------+---------------------------+----------------------------
Adj R² | 0.4064 | 0.4220
Prlb>F | 0.0000 | 0.0000
N | 4881 | 4605
------------------+---------------------------+----------------------------
설명변수 | 계 수 표준오차 | 계 수 표준오차
------------------+---------------------------+----------------------------
상황수 | 6.861*** 0.0801 | 6.917*** 0.0811
연령 | -0.000 0.0003 | -0.000 0.0003
학력 | 0.023*** 0.0018 | 0.024*** 0.0018
경력 | 0.060*** 0.0041 | 0.059*** 0.0041
경력² | -0.003*** 0.0003 | -0.003*** 0.0003
근속 | 0.030*** 0.0030 | 0.034*** 0.0030
근속² | 0.000 0.0001 | -0.000* 0.0001
식음료 | 0.326*** 0.0772 | 0.608*** 0.0913
섬유의류 | 0.254*** 0.0765 | 0.203*** 0.0756
나무목재 | 0.357*** 0.0797 | 0.304*** 0.0793
종이인쇄 | 0.275*** 0.0788 | 0.216*** 0.0785
석유화학 | 0.300*** 0.0769 | 0.243*** 0.0765
비금속 | 0.192** 0.0783 | 0.133* 0.0778
철강금속 | 0.310** 0.1265 | 0.256** 0.1259
기계조립 | 0.302*** 0.0763 | 0.244*** 0.0757
부산 | -0.129*** 0.0105 | -0.128*** 0.0107
경기 | -0.037*** 0.0098 | -0.037*** 0.0099
강원 충청 전라 | -0.116*** 0.0121 | -0.129*** 0.0125
경상 | -0.025** 0.0102 | -0.023** 0.0106
300인이상대기업 | 0.110*** 0.0087 | 0.117*** 0.0091
노조 | 0.030*** 0.0083 | 0.031*** 0.0085
여성고용비율 | -0.132*** 0.0177 | -0.171*** 0.0112
------------------+---------------------------+----------------------------
주) ***는 1% 유의수준, **는 5% 유의수준, *는 10% 유의수준임.
자료 : 노동부(1991), [직종별임금실태조사테이프].
<부표 3> 직종별 임금함수
---------------------------------------------------------------------------
직종 단순노무 견습직 기능직 기술 생산직
Adj R-sq 0.4254 0.4791 0.4992
---------------------------------------------------------------------------
설명변수 계수 표준오차 계수 표준오차 계수 표준오차
---------------------------------------------------------------------------
상수항 2.435*** 0.0932 2.789*** 0.0701 2.374*** 0.1026
연령 0.011*** 0.0021 0.012*** 0.0019 0.016*** 0.0033
학력 0.042*** 0.0065 0.019*** 0.0048 0.049*** 0.0059
근속 0.055*** 0.0120 0.051*** 0.0068 0.046*** 0.0086
근속² -0.001 0.0009 -0.001*** 0.0003 -0.001*** 0.0003
경력 0.011 0.0073 0.019*** 0.0049 0.009 0.0097
경력² 0.000 0.0004 -0.000*** 0.0003 0.000 0.0008
식음료 0.103 0.0637 0.295*** 0.0583 0.102 0.0696
섬유의류 0.141*** 0.0347 0.073** 0.0298 0.081** 0.0376
나무목재 -0.029 0.0679 0.027 0.0551 0.062 0.0709
종이인쇄 0.154* 0.0913 0.071 0.0518 -0.055 0.0645
섬유화학 0.103*** 0.0369 0.015 0.0281 -0.013 0.0435
비금속 0.057 0.1078 0.107 0.0909 0.101 0.1313
철강금속 -0.056 0.1342 0.086 0.0570 0.121 0.1083
기계조립 0.052* 0.0300 0.037 0.0228 0.001 0.0307
서울 -0.087*** 0.0287 -0.025 0.0262 -0.039 0.0337
기타대도시 -0.046 0.0384 0.008 0.0280 -0.040 0.0394
경기 -0.078** 0.0319 -0.047** 0.0226 -0.013 0.0305
300인이상 0.151*** 0.0246 0.036** 0.0165 0.063** 0.0264
대기업
성 0.237*** 0.0234 0.281*** 0.0213 0.324*** 0.0357
---------------------------------------------------------------------------
주) ***는 1% 유의수준, **는 5% 유의수준, *는 10% 유의수준임.
자료 : 한국경제연구원(1991), [고용자 및 근로자 추적조사].
<부표 4> 연도별 근속연수 회귀분석
---------------------------------------------------------------------------
연도 1981 1986 1989 1991
---------------------------------------------------------------------------
Adj R-sq 0.4007 0.5298 0.5513 0.3769
Prob>F 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
---------------------------------------------------------------------------
설명변수 계수 표준오차 계수 표준오차 계수 표준오차 계수 표준오차
---------------------------------------------------------------------------
상수항 -0.142*** 0.039 -0.218*** 0.040 -0.273*** 0.0323 -0.858*** 0.345
남성 -0.043*** 0.012 -0.007 0.012 -0.012 0.0083 -0.082*** 0.023
연령 0.010*** 0.000 0.011*** 0.000 0.010*** 0.0004 0.008*** 0.001
경력 0.105*** 0.001 0.134*** 0.001 0.138*** 0.0011 0.188*** 0.002
학력 0.009*** 0.002 -0.001 0.002 0.002 0.0019 -0.014*** 0.005
식음료 0.064*** 0.031 0.125*** 0.030 0.074*** 0.0222 0.259 0.341
섬유의류 0.013 0.026 -0.040 0.025 -0.067*** 0.0185 0.173 0.339
나무목재 -0.003 0.039 -0.108*** 0.037 -0.187*** 0.0275 0.193 0.345
종이인쇄 -0.043 0.036 0.017 0.034 0.024 0.0259 0.256 0.342
섬유화학 -0.013 0.029 0.048* 0.028 0.014 0.0211 0.305 0.340
비금속 0.042 0.035 0.012 0.032 -0.029 0.0245 0.326 0.342
철강금속 0.153*** 0.034 0.080** 0.034 0.114*** 0.0278 0.288 0.347
기계조립 -0.007 0.027 -0.013 0.025 -0.039** 0.0186 0.283 0.339
100-499 0.156*** 0.015 0.159*** 0.013 0.205*** 0.0105 0.385*** 0.028
인규모
500인 0.249*** 0.015 0.296*** 0.014 0.310*** 0.0115 0.531*** 0.035
이상규모
부산 -0.147*** 0.016 -0.133*** 0.017 -0.122*** 0.0125 -0.250*** 0.035
경기 -0.012 0.015 -0.026* 0.014 -0.006 0.0109 -0.007** 0.031
강원 0.029 0.018 0.034*** 0.018 0.052*** 0.0129 0.012 0.040
충청 전라
경상 0.003 0.014 0.037** 0.015 -0.028** 0.0112 -0.055*** 0.033
노동조합 0.070*** 0.012 0.101*** 0.012 0.120*** 0.0091 0.080*** 0.029
---------------------------------------------------------------------------
주) ***는 1% 유의수준, **는 5% 유의수준, *는 10% 유의수준임.
종속변수는 근속연수의 로그값임.
자료 : 노동부, [직종별 임금실태조사테이프], 각 연도.
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