목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제조업 여성고용변동 추이
Ⅲ. 제조업 남녀인력 공급구조
Ⅳ. 노동이동과 여성고용비율
Ⅴ. 제조업 남녀근로자의 대체관계
Ⅵ. 산업구조와 남녀노동수요
Ⅶ. 요약 및 결론
I. 서론
최근 우리나라의 산업별 남녀근로자 비율 추이를 보면, 제조업의 전체
근로자수에 대한 여성 근로자의 비율은 1980년 46.1%에서 90년 37.7%로 급격히
감소하고 있는 것을 볼 수가 있다. 이와같은 현상은 제조업 중에서도 특히
여성인력이 집중적으로 취업하고 있는 섬유.의복업(80년 71.0%에서 90년 62.2%로
하락), 전기.전자업(55.9%에서 48.5%)등에서 볼 수 있다.
그리고 이러한 여성고용증가율의 둔화와 여성고용비율의 감소가 제조업의
구인난과 병행해서 나타남에 따라 성장의 견인차 역할을 하는 제조업의 공동화
현상을 더욱 가중시키고 있다. 이와같은 상황에서 본 연구는 우리 제조업내에서
여성고용과 여성고용비율을 감소시키는 실질적인 요인과 이와같은 요인이
여성근로자에게 어떠한 영향을 미치는가를 분석하고자 한다.
II. 제조업 여성고용변동 추이
경제, 사회 변동과 산업의 서비스화 등으로 여성의 취업 및 고용구조는 지난
20년동안 상당한 변화를 해왔다. 그리고 이러한 변화는 제조업에 종사하는
여성근로자수의 절대적, 상대적 비율에도 직접적으로 영향을 미쳤다. 이
절에서는 이러한 제조업 업종별, 성별 고용비율의 변화 추이를 살펴보고자 한다.
1. 제조업 여성고용비율 추이
최근 제조업의 고용증가율은 70년대 초반에 비해서는 다소 낮으나 여전히
4.0%대의 증가율을 보이고 있다. 그러나 성별로는 여성고용증가율이 급격히
감소하여 86~90년사이에 1.3%라는 낮은 증가율을 보였다(71~75년 15.0%, 76~80년
4.2%, 81~85년 2.7%). 그 결과 제조업
여성고용비율(여성근로자수/전체근로자수)은 80년 46.0%에서 90년 37.7%로
하락하였다.
이와같은 고용동향을 제조업 세부업종별로 보면 최근 식료품, 지류인쇄,
1차금속, 기계금속업은 고용증가를 보이고 있으나 나머지 업종은 고용둔화현상을
보이고 있다. 또한 남녀별로 보면, 섬유업, 화학관련업, 비금속광물업,
기타제조업의 경우는 오히려 여성고용증가율이 더 높았으며, 특히 섬유의복업,
화학관련업 및 기타 제조업의 지난 5년간(85~89년) 평균 여성고용증가율은
마이너스를 보였다. 그결과 섬유의복업, 화학관련업, 기타제조업의
여성고용비율도 지속적인 감소추이를 보이고 있다<표II-1>
<표II-1> 연도별 업종별 여성고용 비율 (단위:%)
----------------------------------------------------------------------
제조업 식음료 섬유 목재 지류 화학 비금속 1차 기계 기타
의복 가구 인쇄 관련 금속 조립 제조
----------------------------------------------------------------------
1970 45.5 40.8 70.6 24.1 25.5 34.3 18.2 8.1 20.4 79.5
1975 48.9 39.4 71.7 29.7 26.4 40.5 21.6 5.5 33.7 65.1
1980 46.0 37.7 71.0 27.9 29.1 36.9 26.2 7.5 33.0 56.8
1985 42.1 36.6 67.7 26.2 24.7 34.8 23.5 6.8 28.9 56.8
1986 42.1 36.7 66.6 25.9 23.9 33.5 23.1 7.5 30.5 55.5
1987 41.5 37.2 65.0 25.2 24.3 32.2 22.9 6.8 31.0 54.0
1988 40.5 38.8 64.2 26.1 24.1 30.9 22.4 7.8 30.9 52.2
1989 39.0 39.4 63.2 27.0 24.1 27.8 22.0 8.4 30.1 49.8
1990 37.7 38.8 62.2 27.4 25.1 27.7 22.4 9.4 29.1 48.2
----------------------------------------------------------------------
자료: 노동부(각년도), 「매월노동통계조사보고서」, 각년도 보정치.
2. 여성고용비율의 업종별 분해
제조업의 여성고용둔화와 여성고용비율의 감소가 어떠한
업종(제조업중분류업종)에 기인한 것인지 살펴 보기위해 제조업 여성고용비율을
식(II-1)과 같이 세부업종별로 분해하였다. 식은 제조업 전체 고용비율은
제조업 전체 근로자수에 대한 세부업종별 여성근로자 비율의 합으로 나타낸
것이다. 이와같은 분해로서 우리는 제조업 여성고용비율 변동분에 대한 각 세부
업종의 기여분을 구할 수 있다. 주어진 시점에 있어서 전체 제조업과 각
세부업종의 여성고용비율 증가분은 식(II-2)와 같은 방법으로 구할 수 있다.
그러면, 주어진 시점의 전체 여성고용비율의 변동분은 업종별 변동분의 합이 될
것이다(식II-3).
i(Efi/Et)=(Efi/Et)+(Ef2/Et)+........+(Ef9/Et) (II-1)
△Ri1971=(Efi/Et)1971-(Efi/Et)1970
△Ri1972=(Efi/Et)1972-(Efi/Et)1971 (II-2)
.....
△Ri1990=(Efi/Et)1990-(Efi/Et)1989
△Ri=△R1+△R2+.....+△R9 (II-3)
여기서 Et는 제조업 총근로자수, Efi는 i부문 여성근로자수, Ri는 제조업전체
여성고용비율변동에 대한 제조업 i업종의 기여도 그리고 소첨자 i,t는 각각
제조업 중분류업종과 제조업전체를 나타낸다.
이제 (식II-3)을 이용하여 제조업 여성고용비율 변동분에 각 업종에 미친
영향을 구해보면 <표II-1>과 같다. <표II-2>에 의하여 제조업 여성고용비율은
71~75년 사이에 3.423%포인트 증가하였으나, 76년 이후부터는 지속적인 감소를
보여서 76~80년에는 2.8277%포인트, 81~85년 3.9839%포인트, 86~90년에는
4.3900%포인트 하락하였다. 그 결과 제조업 여성고용비율은 1970년 45.5%에서,
75년 48.9%, 80년 46.0%, 85년 42.1%, 90년 37.7%가 되었다. 그리고 기간별
세부업종이 제조업 전체 여성고용비율변동분에 미친 영향도를 보면 71년에서
75년사이에 증가된 제조업 여성고용비율은 주로 기계금속, 섬유의복업 그리고
화학관련업에 기인한 것이였다. 76~80년에는 제조업 여성고용비율이
감소하였는데, 이는 섬유의복, 기타제조업, 화학관련업에 기인한 것이엇다.
그리고 81~85년에는 섬유의복업, 식음료, 지류인쇄 등에 의해, 86~90년은
섬유의복, 화학관련업, 기타제조업에 의해 제조업의 여성고용비율이 감소했음을
알 수 있다.
<표II-2> 세부업종별 제조업 여성고용비율 변동분 분해 (단위:%포인트)
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1971-75 1976-80 1981-85 1986-90
----------------------------------------------------------------------
식음료업(△R1) -0.9600 -0.3561 -0.3037 0.2570
섬유의복업(△R2) 1.0739 -1.9127 -3.2080 -4.6367
목재가구업(△R3) -0.0031 -0.1495 -0.2181 -0.0036
지류인쇄업(△R4) -0.3562 0.0967 -0.2519 0.1034
화학관련업(△R5) 0.9305 -0.7895 -0.2034 -1.2071
비철금속업(△R6) -0.2285 0.3331 -0.1127 -0.0599
1차금속업(△R7) -0.1183 0.1024 -0.0651 0.0988
기계금속업(△R8) 4.4199 1.5989 0.1794 1.8559
기타제조업(△R9) -1.2250 -1.7509 0.1996 -0.7978
제조업(△Ri) 3.4230 -2.8277 -3.9839 -4.3900
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즉, 지난 76년 이후 여성고용비율은 지속적으로 감소했을 뿐만 아니라 그
감소폭이 점차 커졌는데, 이와같은 감소는 주로 섬유의복업, 기타제조업,
목재가구업, 화학관련업, 비철금속업에 의해 기인된 것이였다. 이에 비해
기계금속업의 경우는 지속적으로 여성고용비율을 증가시켰고, 최근에는 식음료,
지류인쇄업, 1차금속업의 고용구조변동이 제조업 여성고용비율을 증가시키는
방향으로 작용했었다.
III. 제조업 남녀인력 공급구조
최근 제조업내의 여성고용과 고용비율 변동에 대한 요인을 분석하기 위해서는
먼저 여성노동공급 유형에 대한 분석이 필요하다. 여성노동공급구조는
기본적으로 여성인구구조와 경제활동참가율의 변동과 관련이 되어 있을 뿐만
아니라 연령별, 학력별로 상당히 다른 여성노동공급 패턴에 의해 영향을 받는다.
따라서 본 장에서는 최근의 여성인구구조와 경제활동참가율의 변동,
의식구조변화 그리고 학교급별 노동공급유형이 제조업의 여성고용과
여성고용비율의 변동에 어떻게 영향을 미쳤는지를 살펴본다.
1. 연령별 남녀인력공급 유형
가. 경제활동인구 변화
70년대 이후 우리나라 연령별 남녀인구구조는 14세 이하 인구비율은 점차
감소하는 반면, 생산가능인구인 15세 이상 여성인구는 계속해서 증가하는 추이를
보인다. 그리고 이와같이 상대적으로 증대된 생산가능인구의 경제활동참가율을
보면, 여성은 지속적으로 증가하는 추이를 보이는 반면, 남성은 감소하는 추이를
보이고 있다. 이와같은 현상은 우리나라 뿐만 아니라 대부분의 선진국에서도
보였던 일반적인 추세이다.
<표III-1>에서 보듯이 우리나라 여성의 연령별 경제활동참가율은 전형적인
M형을 보이고 있다. 즉, 여성경제활동참가율은(89년을 기준으로) 15~19세
연령층에서 18.6%의 낮은 경제활동참가율을 보이다가 20~24세 연령층에서
63.5%로 정점을 이룬 뒤, 그 이후 다시 급격히 하락한다. 그리고 24세를
정점으로 하여 25~29세 연령층에서는 43.0%이라는 낮은 경제활동참가율을
보이는데, 이것은 대부분의 여성이 동 연령층에서 결혼과 출산을 하기때문이다.
30세이후 점차 증가하기 시작하는 여성경제활동참가율은 퇴직전인 40~54세에서
다시 61.6%의 참가율을 보여 두번째 정점을 이룬다. 그리고 55세 연령층
이후부터는 경제활동율이 퇴직과 함께 다시 하락한다.
이와 같은 M자 패턴의 연령별 여성경제활동 참가율은 연도에 관계없이
보이는데, 이것은 세대와 관계없이 대부분의 여성근로자가 25~29세 연령층에서
노동시장에서 퇴출하여 30세 이후에 다시 노동시장에 진입하게 됨을 의미한다.
여성근로자의 이런 노동시장퇴출과 재입직은 남성과 상당히 다른 연령별
노동공급유형을 보여준다.
<표III-1> 연도별 연령별 여성경제활동 참가율 (단위:%)
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15-10 20-24 25-29 30-39 40-54 55세이상
----------------------------------------------------------------------
1980 34.4 53.5 32.0 46.6 56.2 25.7
1985 21.1 55.1 35.9 47.9 57.3 27.4
1986 20.2 58.2 37.0 49.7 57.5 28.9
1987 21.1 60.1 40.0 51.8 58.1 30.9
1988 19.2 61.4 40.5 51.8 60.4 30.9
1989 18.6 63.5 43.0 52.8 61.6 33.3
----------------------------------------------------------------------
자료: 경제기획원(매년도), 「경제활동인구연보」
나. 연령별 남녀인력공급 현황
여성의 노동공급유형상의 특징은 우선 연령별 취업산업에서 나타난다. 즉,
남녀근로자의 연령별 취업산업분포를 살펴보면 남성은 연령증가와 함께 점차
제조업에 종사하는 근로자비율이 하락한다. 즉 89년 현재 15~19세 연령층
남성근로자의 59.7%가 제조업에 종사했으나 연령증가와 함께 동 비율이 점차
하락하여 20~24세 52.8%, 25~29세 49.7%, 30~39세 40.3%, 40~49세 30.8% 그리고
50~54세는 24.0%에 지나지 않는다. 여성의 경우도 30세 이전까지는 남성의
경우와 비슷하여, 15~19세 연령층은 52.1%에 달하였으나 25~29세는 37.6%로
하락하였다.
<표III-2> 여성임금근로자의 산업별 분포(1989년) (단위:천명,%)
----------------------------------------------------------------------
농.림.어업 제조업 서비스업 전산업
----------------------------------------------------------------------
전연령 남자 147( 2.4) 2487(39.9) 3596(57.7) 6228(100.0)
여자 134( 4.6) 1246(42.6) 1543(52.7) 2927(100.0)
----------------------------------------------------------------------
15~ 남자 3( 2.5) 71(59.7) 44(37.0) 119(100.0)
19세 여자 1( 0.5) 112(52.1) 102(47.4) 215(100.0)
----------------------------------------------------------------------
20~ 남자 11( 2.1) 272(59.7) 229(44.5) 515(100.0)
24세 여자 3( 0.3) 391(45.6) 462(53.9) 857(100.0)
----------------------------------------------------------------------
25~ 남자 19( 1.4) 680(49.7) 661(48.3) 1368(100.0)
29세 여자 6( 1.4) 166(37.6) 269(61.0) 441(100.0)
----------------------------------------------------------------------
30~ 남자 41( 1.8) 913(40.3) 1289(56.9) 2266(100.0)
39세 여자 27( 4.5) 275(45.7) 300(49.8) 602(100.0)
----------------------------------------------------------------------
40~ 남자 36( 2.9) 384(30.8) 808(64.9) 1245(100.0)
49세 여자 32( 6.5) 199(40.7) 256(52.4) 489(100.0)
----------------------------------------------------------------------
50~ 남자 16( 3.6) 107(24.0) 318(71.3) 446(100.0)
54세 여자 19(11.6) 60(36.6) 84(52.1) 164(100.0)
----------------------------------------------------------------------
주: 광업은 분석에서 제외시켰음.
자료: 경제기획원(1990년). 「경제활동인구연보」.
그러나 상당수의 여성이 노동시장으로 재진입하기 시작하는 30~39세 연령층의
경우에는 다시 제조업종사자의 비율이 높아져서 45.7%에 달한다. 이와같은
연령별 취업산업의 분포를 연도별(83년, 86년, 89년)로 비교해보면 산업별
종사자 비율은 다소 차이가 있을지라도 연령별 취업산업의 분포는 남녀근로자
모두 비슷한 패턴을 보였다. 즉, 83년의 취업분포를 89년과 비교해보면 남성의
연령계층별 제조업종사자 비율은 25~29세 연령층을 제외하고는 모두 증가하였다.
이에 비해 여성은 15~19세, 20~24세 연령층의 제조업종사자 비율이 하락한 것
이외에는 전연령계층의 제조업종사자 비율이 상승하였다. 그리고 83년 대비
89년 제조업종사자수를 보면 남녀 모두 15~19세 연령층에서만 감소를 보이고
있다(남성 2.7만명, 여성 5.4만명). 이러한 연소층 제조업종사자수의 감소도
생산직종사자수의 감소와 같이 요인별로 나누어 보면, 남성연소연령층의
제조업종사자의 감소는 모두가 이들의 경활인구감소에 의한 것으로
나타났다(동기간중의 남성연소연령층의 제조업진출율은 오히려 증가하였다).
그리고 동기간중의 여성제조업종사자수의 감소는 연소연령층의 제조업진출율과
경활인구의 감소가 복합적으로 작용한 결과로 나타났다.
2. 학력별 남녀인력 공급현황
가. 남녀대졸인력의 공급현황
90년에 대학을 졸업한 졸업자의 취업산업을 살펴보면 남성은 전체 졸업자의
32.3%가 제조업, 24.1%가 사회 및 개인서비스업 그리고 14.3%가 금융업에
진출하였다. 이에 비해 여성은 47.4%가 사회 및 개인서비스업, 15.8%가 제조업
그리고 11.6%가 금융업으로 진출하였다. 이와같은 대졸자의 취업산업을 80년과
비교하면 남녀 모두 상대적으로 사회 및 개인서비스업 종사자 비율은 감소하는
반면에 제조업 및 금융업종사자 비율은 상당히 증가했다.
또한 계열별 졸업자의 제조업진출율을 보면 남성은 의약과 사범계를 제외한
전계열 특히 자연계와 사회계열졸업자의 제조업진출율이 급증하였다. 여성의
경우도 의약계를 제외한 전계열에서 제조업진출율이 증대되었는데 특히
인문.사회계열과 자연계열의 진출율이 두드러지게 증대되었다. 그 결과 80년
이후 높은 자연계열 졸업자비율의 상대적인 감소에도 불구하고 남녀대졸자의
제조업진출율이 확대되었는데, 이것은 자연계열 졸업자의 제조업진출율 확대와
상대적으로 제조업진출율이 높아진 인문.사회계열 졸업자수의 증대에 기인한
것이였다.
<표III-3> 계열별 남녀 대졸자의 취업구조 (단위:명,%)
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인문 사회 자연 의약 예체 사법 소계
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<남성대졸자>
1980년
전체졸업자수 3,567 8,301 15,789 2,012 868 3,386 33,923
(구성비) (10.5) (24.5) (46.4) (5.9) (2.6) (10.0) (100.0)
제조업진출율 15.5 12.8 29.6 3.3 5.9 3.8 19.2
1990년
전체졸업자수 12,383 35,114 43,860 3,837 3,396 6,037 104,627
(구성비) (11.8) (33.6) (41.9) (3.7) (3.2) (5.8) (100.0)
제조업진출율 26.5 0.5 42.7 2.0 12.9 8.3 32.3
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<여성대졸자>
1980년
전체졸업자수 2,443 1,013 3,550 1,503 2,278 4,595 15,812
(구성비) (15.5) ( 6.4) (22.5) (9.5) (17.3) (29.0) (100.0)
제조업진출율 3.8 1.0 7.8 3.2 11.7 1.0 4.3
1990년
전체졸업자수 16,136 9,993 13,637 2,947 8,027 10,549 61,287
(구성비) (26.3) (16.3) (22.3) (4.8) (13.1) (17.2) (15.8)
----------------------------------------------------------------------
주: 제조업진출율은 (제조업취업자수)/(전체취업자수)을 의미함.
나. 전문대졸 인력공급 현황
90년 전문대졸자의 취업분야를 산업별로 보면 남성은 졸업자의 36.4%가
제조업, 16.3%가 사회 및 개인서비스업 그리고 13.0%는 건설업으로 진출한데
비해 여성은 47.4%가 사회 및 개인서비스업, 14.5%가 제조업, 7.4%가 금융업,
6.0%가 도소매업에 취업하였다. 즉, 남성은 제조업진출자가 가장 많은 반면
여성은 사회 및 개인서비스 진출자가 가장 많았다. 이와같은 취업구조를 81년과
비교하면 남성은 취업산업에 있어서 제조업진출비율이 상대적으로 증가한 반면
사회 및 개인서비스와 건설업종사자 비율은 상대적으로 감소하였고, 여성은 사회
및 개인서비스업과 제조업진출자는 상대적으로 감소한 반면 기타 산업의
진출율은 약간 상승하였다.
또한 제조업 진출율을 보면 남성은 전계열에 걸쳐 증가하였다. 그 결과
자연계열 졸업자의 절대수 감소에도 불구하고 자연계열 졸업자의 제조업진출율
증가와 제조업 진출율이 증대된 인문사회계열 졸업자수의증대로 전체
남성전문대졸의 제조업진출자수와 진출율은 각각 3,703명과 4.8% 포인트
증가되었다. 여성의 경우는 졸업자수의 급격한 증대로 제조업진출자수가
32,335명이나 증대되었으나, 제조업진출율은 졸업자비율이 크게 증가된 의약계의
상대적인 제조업진출율 감소로 오히려 0.2% 포인트 하락하였다.
<표III-4> 계열별 남녀 전문대졸자의 취업구조 (단위:명,%)
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인문 사회 자연 의약 예체 사범 소계
----------------------------------------------------------------------
<남성대졸자>
1981년
전체졸업자수 0 2,659 32,853 1,525 1,211 0 38,248
(구성비) (0.0) ( 6.9) (85.9) ( 4.0) (3.2) (0.0) (100.0)
제조업진출율 - 4.1 35.5 10.0 28.3 - 31.6
1990년
전체졸업자수 711 6,839 28,298 3,518 1,972 6 41,109
(구성비) (1.7) (16.6) (68.8) ( 8.0) (4.8) (0.1) (100.0)
제조업진출율 11.5 20.5 42.9 11.3 31.0 0.0 36.4
----------------------------------------------------------------------
<여성전문대졸자>
1980년
전체졸업자수 0 1,690 6,383 1,611 3,518 485 13,687
(구성비) (0.0) (12.3) (46.6) (11.8) (25.7) (3.5) (100.0)
제조업진출율 - 6.1 16.3 9.3 19.8 0.0 14.7
1990년
전체졸업자수 1,989 9,091 12,104 9,580 6,616 6,640 46,022
(구성비) ( 4.4) (19.8) (26.3) (20.8) (14.4) (14.4) (100.0)
제조업진출율 14.4 20.4 23.0 4.4 23.6 1.0 14.5
----------------------------------------------------------------------
주: 제조업진출율은 (제조업취업자수)/(전체취업자수)을 의미함.
그 결과 성별 제조업진출율 추이를 보면, 남성은 제조업진츌율이 지난 81년에
비해 증가된 반면 여성은 오히려 감소되었다. 그러나 여성 전문대졸자수의
증대가 남성에 비해 훨씬 커서, 제조업종사자수에 있어서 여성비율은 오히려
증가되었다.
다. 고졸남녀 인력공급 현황
90년 고졸인력 공급현황을 보면 지난 80년에 비해 인문계졸업자의
증가율(1.83배)이 실업계(1.36배)보다 많아, 상대적으로 인문계졸업자의
인력배출이 보다 많았다. 또한 남녀별로는 인문계, 실업계를 막론하고
여자졸업자수의 증가율이 더욱 컸다. 그 결과 90년 실업계여자고졸자수가
오히려 남자고졸자수를 능가하였다.
<표III-5> 실업계.인문계 여자고졸자의 취업현황 (단위:명,%)
----------------------------------------------------------------------
실업계 인문계
-------------------------------------------------------------
1980 1990 1980 1990
----------------------------------------------------------------------
졸업자 79,835(100.0) 142,522(100.0) 113,242(100.0) 212,314(100.0)
취업자 47,620( 59.6) 115,730( 81.2) 15,545( 13.7) 28,854( 13.6)
취업자계 47,620(100.0) 115,730(100.0) 15,545(100.0) 28,854(100.0)
농수산 668( 1.4) 803( 0.7) 434( 2.8) 301( 1.0)
광업 1,129( 2.4) 223( 0.2) 121( 0.8) 38( 0.1)
제조업 17,933( 37.7) 38,371( 33.2) 3,933( 25.3) 9,693( 33.6)
건설업 1,843( 3.9) 5,368( 4.6) 479( 3.1) 500( 1.7)
금융업 8,225( 17.3) 25,405( 22.0) 2,158( 13.9) 3,311( 11.5)
도소매 3,884( 8.2) 8,932( 7.7) 900( 5.8) 3,140( 10.9)
사회 및 9,163( 19.2) 20,810( 18.0) 5,710( 31.7) 7,629( 26.4)
개인서비스
기타 4,775( 10.0) 15,818( 13.7) 1,810(11.6) 4,238( 14.7)
----------------------------------------------------------------------
자료: 문교부(각년도), 「문교통계연감」.
지난 80년에 비해 인문계고졸자수의 증가율에 있어서도 여성의
증가율(1.89배)이 남성(1.79배)을 능가하였다. 전공별 취업여성의
취업산업분포를 80년과 비교하면 여성은 인문계는 제조업과 도소매업으로 진출한
비율의 증가가 눈에 띈다. 이에비해 실업계졸업여성중 금융업과 건설업으로
진출한 비율은 다소 상승한 반면, 제조업으로 진출한 비율은 다소 하락하였다.
IV. 노동이동과 여성고용비율
여성의 경제활동참가율과 취업율이 꾸준히 증가하고 있음에도 불구하고
제조업의 고용증가율 둔화와 여성고용비율의 감소를 가져온 하나의 요인으로는
남녀노동력의 산업간 이동유형의 차이를 들 수 있다. 따라서 본장에서는
통계청의 '고용구조특별조사'의 원자료(raw data)를 이용하여 노동력이동이
남녀고용과 여성고용비율에 미치는 영향을 살펴보았다.
1. 남녀노동력 이동과 고용비율
지난 83년 이후 제조업에서 타산업으로 순유출(유출-유입)한 근로자수를 보면
83년, 86년 그리고 89년에 각각 2.3만명, 9천명, 6천명이 제조업에서
순유출되었다. 즉, 제조업부문에서 유출입되는 근로자수는 단기적으로
경기변동에 영향을 받기는 하나 83년 이후 순유출되는 경향이 있다. 이를
성별로 나누어 살펴보면 남자는 83년, 86년, 89년 각각 1.5만명, -7천명,
-3천명인데 비해 여자는 8천명, -2천명, 9천명으로 여성 순유출자수가 점차
남성에 비해 많아지고 있다. 이와같이 상대적으로 보다 많은 여성근로자수의
순유출은 제조업 여성고용과 여성고용비율에 負의 효과를 미쳤다.
또한 제조업부문의 취업상태에서 비경제활동상태로 유출입한 근로자의 실태를
보면 지난 83년에는 순유출자가 -21.1만명이였으나 86년과 89년에 각각
-27.8만명, -26.3만명으로 대체로 비경제활동상태에서 제조업으로 취업하는
인력수가 많아지고 있다. 이를 성별로 보면 남자의 순유출자는 83년, 89년에
각각 -8.7만명, -9.2만명, -8.7만명이였으나 여자는 각각 -12.4만명, -18.6만명,
-17.6만명이였다. 여성의 이와같은 상대적으로 많은 비경제활동상태에서
제조업취업상태로의 순유입은 제조업 여성고용과 여성고용비율에 正의 효과를
미쳤다.
<표 VI-1> 남녀 노동력 이동유형 (단위:천명)
----------------------------------------------------------------------
제조업취업↔타산업취업 제조업취업↔실업상태 제조업취업↔비경활
----------------------------------------------------------------------
제조업 제조업 제조업 제조업 제조업 제조업 제조업 제조업 제조업
유출 유입 순유출 유출 유입 순유출 유출 유입 순유출
----------------------------------------------------------------------
1983년
남자 94 79 15 46 82 -36 19 106 -87
여자 34 26 8 14 24 -10 72 196 -124
전체 128 113 23 60 106 -46 89 302 -211
---------------------------------------------------------------------
1986년
남자 103 110 -7 47 97 -50 23 115 -92
여자 38 40 -2 14 30 -16 79 265 -186
전체 141 150 -9 61 127 -66 102 380 -278
----------------------------------------------------------------------
1989년
남자 77 80 -3 41 96 -55 20 107 -87
여자 36 27 9 13 28 -15 72 248 -176
전체 113 107 6 54 124 -70 92 355 -263
----------------------------------------------------------------------
주: 생산가능인구를 83년에는 14세이상 인구로, 86년과 89년에는 15세로
보았음.
자료: 통계청(각년도), 「고용구조특별조사보고서」
1년전 제조업부문에 종사하다가 타산업부문으로 이동한 여성근로자는
대부분이(85%이상) S.O.C.서비스산업으로 이동하였다. 이러한 제조업과
S.O.C.서비스업간에 노동이동을 한 근로자수를 제조업 세부업종별로 나누어
살펴보아도 지난 83년 이후 1차금속가 화학관련, 지류인쇄를 제외한 전업종에서
유출자수가 유입자수보다 많았으며, 이와같은 노동이동은 각 제조업 세부업종의
여성고용증가율 둔화에 어느 정도 영향을 미쳤을 것이다.
제조업 업종별로 이러한 유출입근로자수를 보면 <표VI-2>와 같다.
<표VI-2>에서 보는 바와 같이 89년에 제조업으로부터 서비스업으로 유출한
여성취업자의 37.9%, 30.1% 그리고 서비스업에서 제조업으로 유입한 취업자의
38.7%, 25.3%가 각각 섬유의복, 조립금속업에 속함으로써, 제조업
세부업종중에서 유출입율이 가장 높은 부문은 섬유의복, 조립금속의 순임을 알
수 있다. 그러나 이 두 부문은 제조업내에서 여성이 많이 종사하는 업종인
만큼(1989년 현재 각각 43.4%, 23.3%) 유동인력도 많게 나타난다고 볼 수 있으며
타부문과 비교하여 특히 두 부문에서 유동비율이 크다고 할 수는 없다.
<표VI-2> 제조업 세부업종별 유출입 현황 (단위:명)
----------------------------------------------------------------------
1983 1986 1989
--------------------------------------------------------
유출 유입 순유출 유출 유입 순유출 유출 유입 순유출
----------------------------------------------------------------------
음식료품 2,899 1,633 1,266 3,916 4,155 -239 3,825 1,227 2,698
섬유의복 1,208 4,760 7,259 1,269 9,021 3,675 1,207 7,094 4,320
목재나무 422 777 -355 645 407 238 490 196 294
종이인쇄 1,947 344 1,603 1,254 1,087 167 1,474 2,333 -859
화학관련 1,984 2,342 1,642 2,360 2,573 -213 2,101 1,030 1,071
비금속광물1,144 373 771 845 426 419 929 238 691
제1차금속 0 294 -294 49 210 -161 27 77 50
기계금속 4,623 3,551 1,072 8,329 7,974 355 9,828 4,633 5,195
기타제조업1,752 72 1,680 2796 2,169 627 1,825 1,498 328
----------------------------------------------------------------------
계 28,783 14,146 14,643 32,890 28,022 4,868 32,674 18,326 14,449
----------------------------------------------------------------------
주: 유출은 제조업부문에서 서비스부문으로 그리고 유입은 서비스업에서
제조업으로 이동함을 의미한다.
이러한 유출입수를 지난 83년과 비교하면, 섬유의복, 기타제조 그리고
지류인쇄업 등은 유출자수는 큰 변동이 없는 대신에 점차 유입자수가 증가하여
순유입자수가 감소하는 추이를 보이고 있다. 그 결과 지류인쇄업의 경우는
89년에 오히려 유입자가 유출자를 능가하였다. 이에비해 1차 금속은 상대적으로
유출자수의 증가가 더 커서 89년에는 유출자수가 유입자수를 능가하였다.
그리고 이러한 제조업을 중심으로 이동하는여성근로자가 S.O.C서비스업의 어느
업종에서 유출입되는 지를 살펴보면 <표VI-3>과 같다. <표VI-3>에 의하면
제조업과는 반대로 서비스부문으로의 유입여성수는 3개년도 모두 유출여성수를
웃돈다. 세부업종별로 보면, 도.소매업과 음식.숙박업은 전체 분석기간동안
유입자수가 유출자수를 능가하였고 또한 86년에 유출자수가 유입자수를 초과한
나머지 건설업, 운수업, 금융보험업 그리고 사회 및 개인서비스업도 89년에는
모두 유입자가 유출자를 웃돌았다. 그리고 서비스업 유입자의 진출업종을 보면
점차 제조업에서 음식숙박업으로 이동하는 여성근로자 비율이 상대적으로
감소하는 추이를 보였다. 즉 지난 83년에 제조업에서 서비스업으로 유입한
전체취업자의 31.4%가 음식숙박업, 30.4% 도.소매업 그리고 24.7%가 사회 및
개인서비스업으로 이동한데 비해, 89년에는 35.3%가 도.소매업, 28.4% 사회 및
개인서비스업 그리고 단지 19.6%만이 음식.숙박업으로 이동했었다.
<표VI-3> S.O.C 서비스업 세부업종별 유출입 현황 (단위:명)
----------------------------------------------------------------------
1983 1986 1989
--------------------------------------------------------
유출 유입 순유출 유출 유입 순유출 유출 유입 순유출
----------------------------------------------------------------------
전기가스 166 106 60 0 50 -50 0 0 0
건설업 1,433 633 800 2,267 1,464 903 1,348 1,468 -120
도소매업 4,769 8,757 -3,788 10,390 13,434 -3,044 6,696 11,539 -4,844
음식숙박업1,871 9,052 -7,181 4,976 7,973 -2,997 3,034 6,400 -3,366
운수창고및 617 2,317 -1700 969 722 247 724 1,105 -381
통신업
금융보험 2,252 814 1,438 2,065 2,003 62 1,905 2,868 -963
부동산
사회 및 3,387 110 -4,072 7,255 7,244 11 4,620 9,294 -4,674
개인서비스
----------------------------------------------------------------------
계 14,146 28,789 -14,643 28,022 32,890 -4,648 18,326 32,674 -14,346
----------------------------------------------------------------------
주: 유출은 서비스업에서 제조업으로 그리고 유입은 제조업에서
서비스업으로의 노동이동을 의미한다.
2. 유출입 노동력의 특성
가. 혼인상태
혼인상태별로 제조업에서 S.O.C.서비스업으로 유출입 여성취업자수를 보면
지난 83년 이후 기혼여성의 제조업유출자수는 큰 변동이 없으나 유입자는 급격히
증가하였다. 그 결과 유입자 중에서 미혼여성이 차지하는 비율은 급격히
감소하는(83년 54.3%에서 89년 42.7%) 반면에 유출자 중에서 미혼자가 차지하는
비율은 오히려 약간 증가하였다(83년 53.9%에서 89년 55.8%).
제조업 세부업종별로 유입자 중에서 기혼자가 차지하는 비율을 보면
기타제조업과 목재가구업은 계속해서 기혼자 비율이 더 높고 섬유의복업과
1차금속은 최근들어 점차 기혼자비율이 미혼자비율을 능가하고 있다. 이에비해
기계조립과 비금속광물업은 지속적으로 유입되는 근로자중에서 미혼자가
차지하는 비율이 더 높고, 식음료업은 최근들어서 유입자 중에서 미혼자비율이
더 높아졌다. 즉, 89년 현재 서비스업에서 기타제조업, 목재가구업,
섬유의복업, 1차금속업, 화학관련업으로 유입되는 여성취업자는 기혼이 많고 그
이외 업종은 미혼근로자의 유입이 더 많다. 혼인상태별로 제조업에서
서비스업으로 유입되는 여성근로자의 세부업종을 보면 분석의 전체 기간동안
운수업, 금융업, 사회서비스업 그리고 기타서비스업은 미혼 여성취업자의 유입이
상대적으로 많고 건설업과 도소매업은 83년에는 기혼의 비율이 높았으나 그
이후부터는 미혼의 비율이 더 높다. 그리고 개인 및 가사서비스업은 계속해서
기혼자가 더 많고 음식 및 숙박업은 83년과 80년에는 미혼자가 더 많이
유입되었으나 최근에는 기혼자가 더 많이 유입되었다. 그결과 89년 현재 음식
및 숙박업과 개인 및 가사서비스업을 제외한 나머지 서비스업종으로는
미혼여성취업자가 보다 많이 유입되었다.
<표IV-4> 혼인상태별 제조업세부업종별 유출입 현황 단위:명(%)
----------------------------------------------------------------------
1983 1986 1989
-----------------------------------------------------------
미혼 기혼 미혼 기혼 미혼 기혼
----------------------------------------------------------------------
음식료품 672(8.9) 962(14.6) 1,306(9.7) 2,849(19.7) 676(8.7) 550(5.2)
섬유의복3,045(40.3)1,715(26.0)3,296(24.4)5,726(39.5)493(31.9)4,501(43)
목재.나무 71(0.9) 705(10.7) 66(0.5) 340(2.3) 0(0.0) 197(1.9)
종이.인쇄 32(0.4) 312(4.7) 625(4.6) 461(3.2) 1,216(15.5) 1,116(10.6)
화학.석유 778(10.3) 1,565(23.8) 1,696(12.4) 877(6.1) 325(4.2) 705(6.7)
비금속광물 373(10.3) 0(0.0) 426(3.1) 0(0.0) 237(3.0) 0(0.0)
제1차금속 294(3.9) 0(0.0) 210(1.6) 0(0.0) 0(0.0) 77(0.7)
조립.기계2,296(30.4)1,255(19.1)5,053(37.3)2921(20.1)2,048(30.7)2227(21
기타제조업 0(0.0) 71(1.1) 846(6.3) 1324(9.1) 470(6.0) 1028(9.8)
----------------------------------------------------------------------
계 7,561 6,585 13,524 14,498 7,825 10,051
(100.0) (100.0) (100.0) (100.0) (100.0) (100.0)
----------------------------------------------------------------------
나 .연령 및 학력분포
83년 제조업에서 유출입되는 여성취업자 중에서 25세미만 연령층이 차지하는
비율은 53.8%와 50.6%로서 대부분 연소연령층의 인력이 산업간 노동이동을 하는
것으로 나타났다. 그러나 최근에 들어와서는 30세 이상 연령층의 이동이 특히
제조업부문에로의 유입이 매우 안정된 추세로 증가하고 있다. 그 결과 제조업
유출입 취업자 중에서 25세미만자가 차지하는 비율은 89년 각각 47.5%, 33.7%로
하락하였다.
또한 83년 제조업에서 S.O.C.서비스업으로 유출입한 취업자를 학력별로 보면
중졸이하가 전체의 59.5%이다. 그러나 학력별로 전체제조업 취업여성 중에서
유출입자가 차지하는 비율을 살펴보면 중졸이하 보다 고졸 및 초대졸이상의
고학력자의 이동율이 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 그러나 서비스업에서
제조업으로 이동하는 경우에는 고졸자는 상대적으로 높으나 초대졸이상은 그렇게
높지 않았다. 서비스업에서 제조업으로 이동한 여성과 반대방향의 이동자의
평균학력을 비교하면, 86년과 89년 서비스업에서 제조업에서 전출한 여성중에서
국졸이하의 비율이 상대적으로 높았다. 즉, 서비스업에서 제조업으로 이동한
상당수의 여성은 저학력, 기혼의 중,장년층 여성이었다.
다. 취업자의 직종
제조업 유출입자의 직종을 살펴보면 89년 현재 유입된 여성취업자의
58.9%(10,801명)가 생산직으로 유입되었고 나머지 24.7%는 사무직, 8.3%는
서비스직이였다. 생산직으로 유입된 취업자가 1년전 서비스산업에서 종사할
때의 직종을 보면 서비스직종사자가 가장 많아 39.7%(4,289명), 그 다음이
판매직 30.4%, 사무직 15.5% 그리고 동일한 직종인 생산직이 12.4%였다. 또한
사무직으로 유입된 취업자의 서비스산업에서의 직종을 보면 74.7%가 동일한
직종인 사무직, 17.2%가 판매직이였다. 이와같이 사무직과 판매직, 생산직의
경우는 서비스산업에서 종사하던 직종과 동일한 직종으로 유입된 취업자가 많은
반면에 생산직취업자의 경우는 동일한 직종의 전입자는 12.4%에 지나지 않고
대부분이 서비스산업에서 서비스직과 판매직으로 종사하던 취업자가 제조업으로
유입되었다.
제조업에서 서비스직으로 전출한 취업자의 제조업에서의 직종을 보면 전출한
취업자의 63.8%(20,838명)가 생산직 종사자였고, 그 다음이 사무직 28.3%,
판매직 4.7%였다. 1년전 제조업의 생산직에 종사하던 취업자의 현재
서비스산업의 취업직종을 보면 44.6%(9,300명)가 서비스직으로 그리고 29.2%가
판매직으로 이동하였다.
그 결과 직종별로 서비스업에서 제조업으로 유출입한 취업자수를 보면 89년
현재 제조업의 생산직, 사무직, 판매직 종사자는 각각 10,036명, 4,712명 그리고
477명의 순유출을 보였다. 이에비해 나머지 직종종사자는 유출자수가
유입자수를 능가하여 전문직은 230명, 서비스직은 649명의 순유출을 나타내었다.
이와같은 제조업의 직종별 유출입 추이는 지난 83년, 86년에도 동일하여 생산직,
사무직, 판매직은 유입자가 유출자를 능가하였다.
이와같이 최근 제조업부문에서 서비스부문에로 유출한 여성취업자는
상대적으로 학력이 높으며 생산직종에 근무했던 미혼의 연소연령층인데 비해
서비스업에서 제조업으로 유입된 여성취업자는 상대적으로 학력이 낮으며
비생산직에 근무했던 중장년층 기혼 여성이 제조업생산직으로 유입되었음을 알
수 있다<표IV-5>.
<표IV-5> 직종별 제조업부문 유출입 현황 (단위:명)
----------------------------------------------------------------------
현재 제조업 종사직종
--------------------------------------------------------
전문직 사무직 판매직 서비스직 생산직 소계
----------------------------------------------------------------------
1년전 서비스 직종
전문직 73 365 84 - 186 708
유 사무직 337 3,337 158 - 1,710 5,582
입 판매직 - 778 833 251 3,281 5,142
자 서비스직 - - - 1,111 4,289 5,400
생산직 - - - 159 1,335 1,494
----------------------------------------------------------------------
소계 410 4,520 1,075 1,521 10,801 18,326
----------------------------------------------------------------------
현재 서비스직 종사직종
------------------------------------------------------
1년전 제조업 직종
전문직 - - 111 69 - 180
유 사무직 1,034 5,620 2,099 480 - 9,232
출 판매직 52 383 929 188 - 1,552
자 서비스직 _ _ 98 689 85 872
생산직 62 3,076 6,087 9,300 1,755 20,838
----------------------------------------------------------------------
소계 1,706 9,078 9,324 10,726 1,839 32,675
----------------------------------------------------------------------
V. 제조업 남녀근로자의 대체관계
최근 제조업의 여성고용비율의 감소 즉, 상대적인 여성고용의 감소가
제조업내에서의 노동력간 대체의 결과일 가능성을 배제할 수 없다. 제조업 내의
남성노동과 여성노동이 서로 대체하는 관계에 있다면 상대적으로 고율의
여성(남성)임금인상율은 기업으로 하여금 남성(여성)노동력으로
여성(남성)노동력을 대체케 한다. 그러나 만일 남녀노동력 간의 대체관계가
존재하지 않으면 아무리 특정 性의 임금인상율이 높아도 다른 性의 노동력으로
대체할 수가 없을 것이다.
최근 우리나라 제조업은 여성노동력의 상대적인 감소와 남녀생산직 노동력의
구인난 현상을 보이고 있는데 본 장에서는 이와같은 현상이 노동력 간의
대체유무의 결과에 의해서 발생한 것인지 보기 위해서 1차적으로 남녀노동력간,
남성노동력간 그리고 여성노동력간의 대체.보완관계 유무를 살펴본 뒤 최근
제조업 여성고용비율의 변동이 이러한 남녀노동력의 대체관계에 의해 어떠한
영향을 받았는지를 살펴본다.
1. 대체탄력성 측정모형
대체관계측정은 비용함수로도 생산함수로도 가능하다. 그러나 본 연구에서는
세분된 남녀노동력 집단 간의 대체탄력성 추정을 위해 자료입수가 가능한
비용함수 접근을 한다. 우선 비용함수 C(X1)를 초월대수함수(translog cost
function)형태로 표현하면 식(V-1)과 같다. 시장이 경쟁적이라고 하면,
효율적(비용극소화) 생산의 필요조건은 C/ Pi=Xi이다. 여기서 Pi는 i
생산요소의 가격이다. 생산요소 Xi에 대해 이 필요조건은 식(V-2)를 암시한다.
∂lnC/∂lnP1 = (∂C/∂P1).(P1/C) = X1.P1/C = M1 (V-2)
여기서, M1은 총생산비에 대해 생산요소 X1의 비용이 차지하는 비율이다.
또한 비용극소화되는 점에서의 비용함수는 요소가격에 대해 1차동차성을
가지므로 식(V-1), 식(V-2)의 각 계수에 대해 식(V-3)과 같은 제약조건이
성립한다.
이제, 비용함수식(V-1)으로부터 Mi를 도출하면, 식(V-4)와 같이 된다.
대체 탄력성(Allen Elasticity of Substitution), ij은 산출물과 다른
생산요소의 가격을 일정하게 두고 생산요소 i의 가격변화가 생산요소 j의 수량에
미치는 영향을 측정한다. 일반적으로 자기대체탄력성(Own Elasticity of
Substitution: ii)의 부호조건은 負이며, 교체대체탄력성(Cross Elasticity of
Substitution: ij)이 ij>0이면 생산요소 i,j은 대체관계에 있고, ij<0이면
보완관계에 있다.
ij < 0 : 생산요소 i와 j는 상호보완관계
ij < 0 : 생산요소 i와 j는 상호대체관계
여기서, i≠ j이다.
그리고, 이러한 대체탄력성과 보완탄력성은, 추정된 방정식(V-4)의 계수( ij)와
Mij을 이용하여 구체적으로 구할 수 있다.
2. 대체탄력성 측정
가. 추정자료
본 연구에서는 노동부의 '직종별 임금실태조사(1988년)'의 원자료테이프를
사용하여 대체탄력성을 측정하였다. 비용함수 추정은 기업단위 혹은
산업단위로서만 추정이 가능함으로 근로자 중심으로 된 노동부자료를 그대로
사용할 수가 없다. 따라서 본 연구에서는 근로자중심으로 된 노동부자료를
기업별자료로 데이타를 재구성하였다. 그러나 이 노동부자료에서는 자본의
입수가 불가능함으로 자본을 제외하고 비용함수를 추정하였다. 따라서
추정계수는 다소의 바이어스(bias)를 가지고 있다.
<표V-1> 대체탄력성 추정을 위한 근로자 구분
----------------------------------------------------------------------
구분기준 구분내역
----------------------------------------------------------------------
학력 고학력남녀근로자(전문대, 대졸이상 남녀근로자)
저학력남녀근로자(고졸, 중졸, 국졸이하 남녀근로자)
----------------------------------------------------------------------
연령 중장년 남녀근로자(25세이상 남녀근로자)
연소 남녀근로자(24세 이하 남녀근로자)
----------------------------------------------------------------------
근무형태 상용직남녀근로자(사업체에서 정한 시간내에서 근무하는
남녀근로자)
시간제남녀근로자(1일 정상근로시간, 1주 정상근로일수가
일반근로자보다 짧은 남녀근로자)
----------------------------------------------------------------------
직종 비생산직남녀근로자(직종대분류 0-6에 속하는 남녀근로자)
생산직남녀근로자(직종대분류 7-9에 속하는 남녀근로자)
----------------------------------------------------------------------
주: 1) 경제기획원자료에 의하면 여성근로자는 15~24세까지 1차적으로
상승하는 경제활동참가율곡선을 보이다가 25세이후부터 다시 새로운 상승하는
경제활동참가율곡선을 보인다. 이에따라 25세를 기준으로 근로자를 연령별로
구분하였다.
나. 추정방법 및 결과
본 연구에서는 남녀근로자의 대체탄력성을 측정하기 위해
초월대수비용함수식(V-1)과 요소소득배분을 방정식(V-4)을 각각 이용하였다.
실제로 추정은 비용함수식(V-1)을 제외한 네개의 요소소득배분을 방정식(V-4)을
식(V-6)과 같이 변형하여 젤러의 추정기법(Zeller estimation method)을
사용하여 추정하였다.
이때 식(11)의 4개의 함수를 동시에 추정하면 특이성문제(singularity
problem)가 발생하므로, 식(11) 중에서 하나의 방정식을 제외한 3개의 방정식을
동시에 추정하여야 한다. 그리고 추정하지 않은 하나의 요소배분율방정식에
관한 계수는 동차성의 제약조건인 식(V-3)에 따라 사후적으로 계산할 수 있다.
실제 추정은 4개의 요소방정식 중에서 하나의 식을 돌아가면서 제외시켜 추정한
뒤에, 그 중에서 가장 유의성이 큰 추정결과를 사용하여 대체탄력성을
계산하였다.
제조업에 대한 요소비용배분방정식의 추정결과를 보면 연령별, 직종별
요소비용배분 방정식이 추정계수는 전부가 5%수준에서 통계적으로 유의미하였다.
이에비해 근무형태별과 학력별의 경우는 5%수준에서 통계적으로 유의미한
추정치는 각각 10개와 6개인 것으로 나타났다. 따라서 아래에서는 학력별에
관한 분석을 하지 않았다. 또한 계수간의 제약조건(비용함수의 1차동차와
대칭성)에 대한 가설검정(尤度比檢定: likelihood ratio test)을 살펴보면 4개의
방정식 모두 우도비통계치가 93.4084, 174.149, 14.6420, 50.2394로서 유의미한
것으로 나타났다.<표V-2>
<표V-2> 비용배분방정식 추계결과(제조업)
----------------------------------------------------------------------
학력별 연령별 근무형태별 직종별
배분방정식 배분방정식 배분방정식 배분방정식
----------------------------------------------------------------------
0.4757( 41.2)** 0.4696( 23.1)** - 0.4257(30.9)**
0.0073( 0.3) -0.0330( -3.1)** -0.0954(-2.0) -0.0445(-3.1)**
-0.0013( -0.2) -0.0735( -4.4)** 0.1986( 3.4)** 0.0908( 4.0)**
-0.0175( -0.8) -0.0658( -2.6)** -0.1276(-2.9)** -0.0144(-2.4)**
0.1998( 16.0)** 0.1167( 18.7)** 0.4366(15.6)** 0.1877(14.4)**
0.0073( 0.3) -0.0330( -3.1)** -0.0954(-2.0)** -0.0445(-3.1)**
-0.0100( -2.7)**-0.0229( -2.5)** 0.0689( 1.5) -0.0544(-3.3)**
-0.0083( -0.4) -0.0688( 6.2)** -0.0145(-0.3) -0.0239(-4.5)**
_ 0.1882( 18.7)** 0.1654( 4.4)** 0.3132(16.7)**
-0.0013(-0.2) -0.0735( -4.4)** 0.1986( 3.4)** 0.0908( 4.0)**
-0.0100(-2.7)** -0.0229( -2.5)** 0.0689( 1.5) -0.0544(-3.3)**
0.0242( 7.7)** 0.1098( 6.9)** 0.0865( 1.9)** -0.0114(-1.8)*
0.3044(24.4) - 0.1979( 6.9) -
-0.0175(-0.8) -0.0658( -2.6)** -0.1276(-2.9)** -0.0144(-2.4)**
-0.0083(-0.4) -0.0688( 6.2)** 0.0865(1.94)** -0.0114(-1.8)*
0.4824 0.5655 0.3908 0.3692
0.2108 0.0892 0.3010 0.2767
0.2886 0.1334 0.1338 0.2983
0.0180 0.2117 0.1943 0.0556
----------------------------------------------------------------------
Chis- 93.4008 174.149 14.6420 50.2394
quared
Signif. 0.0000 0.0000 0.002150 0.0000
----------------------------------------------------------------------
주: 1)()는 t-value를 나타내며, *와 **는 각각 5%와 1%에서 유의미함을
의미함.
2) 추정계수의 소첨자는 근로자집단을 나타내는 것으로서, 학력별배분방정식의
연령의 경우는 1:25세이상 남성, 2:24세이하 남성, 3:25세이상 여성, 4:24세이하
여성, 근무형태의 경우는 1:상용직남성, 2:시간제남성, 3:상용직여성,
4:시간제여성, 직종의 경우는 1:생산직남성, 2:비생산직 남성, 3:생산직 여성,
4:비생산직 여성을 나타낸다.
다. 추정결과
1)연령별 남녀대체탄력성
비용함수가 경제이론에 잘 부합하기 위해서는 자기가격탄력성이 음의 부호를
가져야 한다. 이에따라 본 연구에서는 기본적으로 노동력의 가격을 잘 반영하는
정액임금을 기준으로 비용함수를 추정, 대체탄력성을 구했으나 그 추정결과로
구한 자기대체탄력성이 음의 부호를 가지지 않을 경우에는 총액임금을 기준으로
하여 추정한 결과를 사용했다.
<표V-3> 제조업의 연령별 남녀대체탄력성
----------------------------------------------------------------------
25세이상 24세이하 25세이상 여자 24세이하 여자
----------------------------------------------------------------------
25세이상 남자 -0.2291 0.3458 0.0247 0.4506
24세이하 남자 0.3458 -0.0941 -0.9253 4.6408
25세이상 남자 0.0247 -0.9253 -0.1290 4.8900
24세이하 여자 0.4506 4.6408 4.8900 -0.2798
----------------------------------------------------------------------
연령별 성별근로자(25세이상 남성근로자, 24세 이하 남성근로자, 25세 이상
여성근로자, 24세 이하 여성근로자)간의 대체탄력성을 측정한 결과를 보면 모든
추정계수가 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 우선 <표V-3>를 이용하여
성별, 연령집단별 자기가격탄력성을 보면 24세 이하 여성근로자의
자기가격탄력성이 가장 크고 그 다음은 25세 이상 남성근로자, 25세 이상
여성근로자, 24세 이하 남성근로자 순이였다. 근로자 간의 대체관계를 보면
25세 이상 여성근로자와 24세 이하 남성근로자 만이 보완관계에 있고 나머지는
모두 대체관계에 있는 것으로 나타났다. 대체관계에 있는 근로자집단 간의
대체정도를 살펴보고 그 다음이 24세 이하 여성근로자와 24세 이하 남성근로자
간이다. 그리고 25세 이상 남녀근로자 간에는 약한 대체관계가 존재한다.
이와같은 대체관계에 의하면 최근 연소여성노동력의 제조업기피현상과 이에따른
제조업인력난은 중고령층 여성노동력에 의해 상당부분 대체되었고 향후에도 계속
대체될 가능성이 높음을 암시하고 있다.
2) 직종별 남녀대체탄력성
직종별로 제조업 남녀(비생산직 남성, 생산직 남성, 비생산직여성, 생산직
여성) 근로자 간의 대체탄력성을 추정한 결과인 <표V-4>를 보면
생산직남성근로자의 자기대체탄력성의 절대값이 가장 크고 그 다음이 생산직
여성근로자인 것으로 나타났다. 이와같은 사실은 생산직 근로자의 경우 자기
노동간의 대체관계가 비생산직보다 강하다는 것을 반영해주는데 이것은 생산직
특히 생산직여성의 업무가 단기간의 교육으로 쉽게 적응할 수 있는 단순반복적인
것이라는데 기인한다.
동일한 직종의 남녀근로자 대체탄력성을 보면 비생산직 남녀근로자는
보완관계에 있는 반면 생산직 남녀근로자는 대체관계에 있는 것으로 나타났다.
또한 비생산직 여성근로자와 생산직 남성근로자, 생산직 여성근로자와 비생산직
남성근로자는 모두 대체관계에 있으나 생산직 여성근로자와 비생산직 여성근로자
간에도 아주 약한 대체관계가 존재한다.
이와같은 관계에서 기업주들은 비생산직 남녀근로자는 서로 이질적인 노동으로
보고 서로 다른 직무를 부여하는 반면에 생산직의 남녀근로자는 동질의 노동으로
보아 동일한 혹은 비슷한 직무를 부여함을 알 수 있다. 결과적으로 생산직
남녀근로자의 임금격차의 확대는 여성노동력에 의한 남성노동력의 대체 가능성을
제고시킬 것이다.
<표V-4> 제조업의 직종별 남녀대체탄력성
----------------------------------------------------------------------
비생산직 남자 생산직 남자 비생산직 여자 생산직 여자
----------------------------------------------------------------------
비생산직 남자 -0.0771 0.0431 -0.0017 0.0303
생산직 남자 0.0431 -0.2649 0.0009 0.1623
비생산직 여자 -0.0017 0.0009 -0.0027 0.0009
생산직 여자 0.0303 0.1623 0.0009 -0.02342
----------------------------------------------------------------------
3) 근무형태별 남녀대체탄력성
제조업 근무형태별 남녀대체탄력성을 살펴보면 상용직 여성근로자의
자기대체탄력성이 가장 크고 그 다음이 상용직 남성근로자, 시간제 남성근로자,
시간제 여성근로자 순이었다. 즉, 상용직 근로자의 자기가격탄력성이
시간제근로자보다 컸다. 남녀를 불문하고 상용직근로자와 시간제근로자는 서로
대체관계에 있으며 특히 상용직 남성근로자와 시간제 남성근로자 간에는 강한
대체관계가 존재했다. 그리고 상용직 여성근로자는 근무형태에 관계없이
남성근로자와 서로 대체하는 관계에 있는데 비해 시간제 여성근로자는
상용직남성과는 보완관계, 시간제남성근로자와는 서로 대체하는 관계에 놓여
있다.
이와같은 대체관계에 의하면 시간제취업을 원하는 중고령층 여성공급의 증대는
향후 제조업 상용직여성노동력의 감소를 상당부분 대체할 수 있을 것으로 본다.
뿐만 아니라 시간제근로자에 대한 임금 및 근로조건에 대한 법적 보호의 미비는
이들 근로자에 대한 저임금과 열악한 근로조건을 초래함과 동시에 이와같은
환경은 시간제근로자와 서로 대체관계에 있는 상용직여성노동시장에도 영향을
미칠 것으로 예상할 수 있다.
<표V-5> 제조업 근무형태별 남녀대체탄력성
----------------------------------------------------------------------
상용직 남자 시간제 남자 상용직 여자 시간제 여자
----------------------------------------------------------------------
상용직 남자 -0.2137 1.0171 0.0708 -0.0257
시간제 남자 1.0171 -0.1694 0.0390 0.0283
상용직 여자 0.0708 0.0390 -0.4550 0.1855
시간제 여자 -0.0257 0.0283 0.1855 -0.1009
----------------------------------------------------------------------
4) 대채탄력성과 여성고용비율
이상에서 살펴본 우리나라(제조업) 남녀 근로자 간의 대체관계를 보면 대졸
남녀근로자 및 비생산직 남녀근로자는 서로 보완관계에 있는 반면 그 외의 모든
동일한 집단에 속하는 남녀근로자(예컨대, 고졸 남녀근로자, 25세 이상
남녀근로자, 24세 이하 남녀근로자, 생산직 남녀근로자, 상용직 남녀근로자,
시간제 남녀근로자)는 서로 대체관계에 놓여 있는 것으로 나타났다. 즉,
우리나라 대부분의 남성근로자와 여성근로자는 서로 대체관계에 놓여 있으며,
특히 고졸, 24세이하, 생산직 남녀근로자 간에는 강한 대체관계가 존재한다.
그러나 대체관계에 놓여 있는 근로자집단이더라도, 고용관행상 서로 대체가
어려운 노동집단이 있다. 즉, 본 연구 결과에 의하면 고학력 남자는 저학력
남녀근로자와 서로 대체관계에 있고, 고학력여자는 저학력 여자근로자와
대체하는 관계에 놓여 있다. 그러나 실제 고용관행상 고학력 남성노동력으로
저학력 남녀근로자를 대체할 수 있으나, 저학력 남성노동력이나 특히 저학력
여성노동력으로 고학력 남성노동력을 대체할 가능성은 거의 희박하다. 뿐만
아니라 25세이상 남성주노동력으로 연소노동력을 그리고 남성노동력으로
여성노동력을 대체할 가능성은 크나, 각각의 반대의 경우가 발생할 가능성은
거의 적다. 따라서 비록 다수의 노동력 집단이 서로 대체관계에 놓여 있더라도
실제로 노동시장에서 대체관계가 발생하는 경우는 상당히 제한적임을 알 수
있다.
85년 이후 우리나라의 임금인상율을 보면 평균 10%이상의 높은 임금인상율을
보였다. 그리고 근로자 집단별 임금인상율 격차에 있어서도 직종간을
제외하고는 일률적인 격차를 보이지 않는다(동 기간동안 생산직 임금인상율이
사무직 임금인상율보다 높았다). 그 결과 직종간을 제외하고는 임금인상에 따른
노동대체 특히 남녀간의 노동대체가 발생했을 가능성은 적다.
VI. 산업구조와 남녀노동수요
여성고용과 여성고용비율은 제조업의 남녀노동수요구조에 의해서 영향을
받는다. 노동수요는 산업구조와 업종의 국제분업의 위치에 의해서 변화된다.
즉, 산업구조의 고도화에 따른 제조업 남녀고용흡수력의 변화, 제조업
세부업종의 성장에 따라 남녀고용과 여성고용비율은 영향을 받게 된다. 따라서
이 장에서는 이러한 노동수요 구조의 변화가 여성고용과 여성고용비율에 어떠한
영향을 미치는지를 살펴본다.
1. 남녀 고용흡수력 추이
산업구조의 인력수요를 함께 고려한 우리나라의
고용탄성치(취업자증가율/경제성장율)의 추이를 보면, 60년대와 70년대의
노동집약적인 산업구조 아래에서는 상당히 높았으나 80년대에 접어들면서 점차
산업구조가 자본 및 기술집약적인 구조로 전환함에 따라 감소하는 추이를
보인다.
제조업의 고용탄성치를 보면 지난 71년 이후 고용탄성치가 전체적으로
하락하는 추이를 보였다가 85년 이후부터 최근까지는 다시 상승하는 추이를
보이고 있다. 최근의 자본집약적인 산업구조의 변화에도 불구하고 이와같이
고용탄성치가 증가하고 있는 이유는 경기변동과 제2장에서 논의한 최근
제조업내의 서비스화의 진행에 따른 사무직근로자수가 상대적으로 크게 증가한
것에 기인한다.
<표VI-1> 연도별 성별 고용탄성치 변화추이
----------------------------------------------------------------------
전 산 업 제 조 업
------------------------------------------------------
전체 남성 여성 전체 남성 여성
----------------------------------------------------------------------
1971-75 0.43 0.46 0.40 0.65 0.69 0.59
1976-80 0.23 0.15 0.37 0.49 0.37 0.71
1981-85 0.23 0.19 0.30 0.38 0.38 0.37
1986-89 0.40 0.32 0.51 0.69 0.55 0.89
----------------------------------------------------------------------
주:1) 고용탄성치=(취업증가율/GDP증가율)
2) 1975-80년 제조업 연평균에서는 1980년 자료를 제외하고 계산함.
자료: 경제기획원(각년도), 「경제활동인구연보」및 경제기획원(1990년)
「주요경제지표」.
또한 제조업 고용탄성치를 성별로 보면 여성고용탄성치는 75년까지는 남성에
비해 변동이 심했으나 75년 이후부터는 다소 안정적이고 남성의 고용탄성치 보다
나은 경향을 보여 준다. 최근의 여성고용탄성치의 안정성은 제조업인력부족과
여성노동에 대한 사회적 인식개선에 따라 기업이 더 이상 여성노동력을
한계노동력으로 활용할 수 없기 때문으로 보이며 상대적으로 보다 큰
여성고용탄성치는 중장년층 여성의 생산직종에로의 고용확대와 제조업내의
서비스화에 따른 사무직 여성고용의 확대에 기인한 것이다.
제조업 각 업종의 남녀고용에 대한 노동수요는 일반적으로 이러한
고용탄성치와 자동화가 남녀 고용에 미치는 영향 그리고 각 업종의 향후
성장률에 의해서 예측할 수 있다. 그러나 여성이 집중적으로 취업하고 있는
제조업 업종들은 둔화 내지는 감소가 예상된다. 그래서 실제 제조업 여성노동에
대한 수요의 여성고용비율은 여성의 고용탄성치와 여성이 집중적으로 취업하고
있는 업종의 성장율 정도에 따라 달라질 것이다.
2. 생산자동화와 남녀고용
가. 생산자동화와 고용
일반적으로 여성근로자는 인격자원이 빈약하기 때문에 남성에 비해 기술변화에
능동적으로 대처하기 어려우며 여성의 업무가 생산직과 사무직 모두 말단직의
단순반복적인 것으로서 자동화의 영향을 가장 민감하게 받을 수 있는 부분이다.
또한 자동화 도입 이후 필요한 기계관리나 프로그램 작성 등을 위한 기술자를
신규채용하거나 기존의 근로자를 재교육하여 배치하기도 하는데 이러한 경우에도
재교육시의 남녀차별과 차별이 없다하더라도 여성에게 부과되는 가사와
육아부담으로 교육에 대한 투자시간이 적으며 이들의 기대근무기간이 남성보다
짧기 때문에 여성근로자는 불리하다.
그 외에도 여성근로자의 실직이 가정 및 가족에 미치는 영향, 여성근로자의
소득이 가계보조적 소득의 성격을 가짐에 따라 노동이동에 대한 제약,
여성직종에 있어서의 노동조직의 취약, 정보의 부족으로 인한 고용기회획득의
어려움 등으로 인해 기술변화가 여성고용에 불리하게 작용할 수 있다.
긍정적인 점으로는 기술직을 중심으로 자동화에 따라 새로 창출되는
직종(프로그래머, 오퍼레이터, 기계관리 등)에 여성이 적극적으로 참여함으로써
여성고용율을 높일 수 있다는 점이다. 또한 생산직의 경우 자동화로 인해
기존에 남자가 하던 일을 여자가 대치할 수 있기 때문에 여성고용이 늘어날
확률이 있다. 사무직의 경우 자동화기기의 발달로 근무시간과 근무형태가
다양해져 기혼여성들이 선호하는 파트타임이나 재택근무 등이 가능해지고 이에
따라 여성고용이 늘어날 가능성이 있다.
<표VI-2> 생산자동화와 여성고용비율 (단위:%, 업소)
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매출 종업원수의 변화 종업원수가
업체 도입 ---------------- 계 증가하는 업체 감소하는 업체
액의 상황 남자 여자 -------------------------------
변화 여>남 여<남 여>남 여<남
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감소 도입 -9.5 -20.9 100.0(132) 19.7 13.6 34.8 31.8
미도입 -17.4 -21.9 100.0(471) 15.1 10.2 34.0 40,8
불변 도입 -4.5 2.1 100.0( 72) 36.1 13.9 22.2 27.8
미도입 -4.2 -6.9 100.0(224) 29.0 16.1 21.4 33.5
증가 도입 19.6 26.3 100.0(756) 42.2 34.1 10.2 13.5
미도입 10.9 15.6 100.0(1245) 39.2 30.0 13.7 17.2
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주:( )안은 업체수, 증가하는 업체의 여>남은 여성고용증가율이
남성고용증가율을 초과함을 그리고 감소하는 업체의 여>남은 여성감소율이
남성감소율을 능가함을 의미한다.
자료: 고용촉진사업단 고용직업총합연구소(1985)
실제 일본의 중소업체를 대상으로 한 생산자동화가 고용비율에 미치는 영향을
조사한 결과에 의하면 매출액의 변화에 따라 공장자동화 도입이 남녀고용에
미치는 영향이 각기 다른 것으로 나타난다. 즉, 매출액이 감소한 업체의 경우
도입업체와 미도입업체 모두 여자가 20%정도 감소하였다. 남자는 미도입업체에
비해 도입업체의 감소폭이 절반가량이지만 여자는 양쪽 모두 비슷한 비율을 보여
상대적으로 도입업체에서의 여자의 감소폭이 큰 것을 알 수 있다. 매출액이
변하지 않는 업체의 경우 자동화기기 도입업체에서 여자고용은 증가하나 남자는
감소한다. 즉, 여성노동력에 의해 남자노동력이 대체되고 있다.
미도입업체에서는 여자의 감소율이 약간 남자를 상회하여 남녀 모두 감소하고
있다. 매출액이 신장한 업체의 경우 여자고용 증가율이 남자를 상회하고 있다.
또한 도입업체의 종업원 총수가 미도입업체를 상회하고 있다.
나. 기업체 사례조사
우리나라의 생산자동화 역사가 짧고 양적분석에 필요한 통계적 자료가
부족하여 사례조사로 한정하였다. 이 조사의 한계점으로는 업체사례조사이기
때문에 전체 고용량의 추이를 밝히기가 어려우며 기업체 선정시 자동화가 많이
진전된 대기업을 중심으로 하였기 때문에 이와같은 결과로 자동화가 고용에 미친
영향을 예측하면 다소 과소추정될 가능성이 크다.
B공장의 실태
B공장은 전자, 전기, 통신기구 등과 같은 품목을 생산, 수출하고 있는 A사에
속하는 공장으로 향후 VTR품목이 세계시장에서 더 이상 수요가 확대되지
않으리라는 예측하에 생산품목을 점자 CAMCORDER로 전환시키고 있다.
B공장의 생산자동화 기기도입의 1차적 목적은 최대산출량의 확대에 있었다.
즉 VIDEO의 급증하는 수요에 대응하기 위해 자동화기기를 도입하여 생산량을
증가시켰다. 그의 목적으로는 품질의 상향적 균등화, 기피공정의 개선, 기존
인원의 합리화(감축) 등이다. 기피공정은 이전에는 별로 없었으나 87년 7~9월의
민주화운동이래 생산직 종사자들의 의식의 변화가 생겨 힘이 많이 들거나 위험한
공정을 기피하는 경향이 뚜렷이 나타나면서 발생하였다.
자동화도입에 따른 고용동향을 보면 전체 근로자수는 감소되었다. VTR만
보더라도 생산량이 계속 증가추세에 있는 것을 감안할 때 생산자동화가
인원절감에 끼치는 영향을 알 수 있다. 특히 여성근로자의 비율이 계속
떨어지고 있는 것이 나타난다. 그 이유는 생산자동화가 여성이 전담하고 있는
간단한 공정부터 이루어지기 때문이다. 구체적으로 단위공정별 감소효과를 보면
DECK조립의 일부공정에서 '87년에는 1개 라인당 60명이 배치되었다(여자 52명,
남자 8명). 생산자동화기기를 도입한 이후 '91년도 현재 이 작업에 10명이
일하고 있다(여자 8명, 남자 2명). 업무의 변화를 보면 여성은 조립업무를
담당하다가 기계도입 이후 기계 Operator를 맡고 있다. 이 일은 전의 일에 비해
소요인원도 적을 뿐더러 작업내용이 훨씬 간단하여 기술이 없는 미숙련공도
가능하다. 남자는 DECK자체를 수리하다가 기계도입 이후 기계의 사전예방,
점검, 고장수리 등을 하는 PM(preservation maintenance)요원으로 일하고 있다.
이와 같이 감축된 인원을 해소하는 방안은 크게 세가지였다. 첫째, 이직 등
자연감소시 충원을 하지 않는 방안이다. 여자기능직의 평균재직기간이 3년을
넘지 않을 정도로 이직율이 높기 때문에 이것이 가능하다(이 기간은 타회사나
타업종에 비해 긴 편이라고 함). 둘째, 신규사업분야로 재배치하는 경우이다.
한 예로 CAMCORDER생산체제를 새로 설비하면서 VTR공장의 자동화 감축인원을
CAMCORDER공장으로 재배치한 것을 들 수 있다. 이것은 사실 공장이 확장기이기
때문에 가능한 것으로 만일 새 품목을 개발하지 못할 경우 인원감축의 압박이
심해질 것으로 예측된다. 셋째, 재교육과 훈련을 통해서 기존의 직무를 계속
담당하는 경우이다. 생산자동화기기를 도입하면 기계를 유지하고 보수하는
신규인원이 필요하다. 이때 기계의 이해도가 높은 숙련공을 대상으로
재교육해서 자동화기기의 PM요원으로 일하게 하는 것이다. 이것은 주로
공업고등학교 출신의 남자위주로 이루어져 여자에게는 해당되지 않는다. 여자의
경우 자동화기기가 도입되면 기존인원 중 남게되는 사람은 Operator로 일하게
되나 이 일은 감시와 BOTTON작동만 하면 되는 것으로 자동화이전보다 더
단순작업으로서 별도의 훈련이나 교육이 필요없는 실정이다. 여자기능직을
자동화기계수리사로 재교육후 재배치하는 것의 가능성을 타진하였으나 부정적인
견해였다. 그 이유는 여자기능직은 업무의 특성(단순 반복)상 채용당시
공고출신이 아닌 일반 고등학교 졸업자를 뽑게 되며 이들의 재직기간이 짧아
기능을 익힐 기간이 없어 기계에 대한 이해도가 낮다는 것이다. 더구나
자동화기기는 설비단가가 높고 공정이 연속적으로 이루어지기 때문에 한 곳의
고장이나 실수로 인해 손실이 매우 커서 여자기능직을 PM요원으로 재배치할
가능성은 극히 적다. 또한 여성자신이 전환배치를 꺼리는 경향이 있고
적극적으로 일을 배우려는 의지가 약하다는 점을 지적하기도 한다.
<표VI-3> 기능직 인력구성의 변화 (단위: 지수, %)
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구분 88년말 89년말 90년말 91년 3월
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전체인원 100.0 85.8 73.8 69.1
여성비율 65.0 62.5 60.8 58.5
VTR의 전체인원 100.0 85.6 72.8 71.2
VTR의 여성비율 66.1 63.3 61.9 61.2
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이와 반대로 자동화가 여성고용의 비율을 증가시키는 예가 있다. 시범적으로
공업고등학교 및 직업훈련원 출신의 여사원대상으로 교육을 실시하였는데 70%의
정착율을 보이는 등 성공적인 결과를 얻었다. 이들이 맡은 업무는 이전에
남자들이 하던 일로서 자동화에 의해 업무가 간단해지거나 기계화됨으로써
가능하게 된 것이다. 회사측으로서는 일의 수준은 그대로 유지되면서 남성에
비해 저임인 여성인력으로 대체하는 것이므로 앞으로 게속 시도할 예정으로
보인다.
F공장의 사례
종합상사로서 의류를 중심으로 생산하는 F공장은 남성용신사복을 단일
브랜드로 생산하고 있으며 88년 12월에 가동되기 시작하였다. F공장의
설립배경은 최근 우리나라 섬유업계가 기술적인 낙후 및 인건비 상승 등으로
인한 국제경쟁력의 약화로 쇠퇴함에 따라 최첨단 기술을 도입하여 품목의 질을
높임으로써 이윤을 창출하려는 취지하에 설립되었다.
F사의 샌상자동화기기 도입목적은 1차적으로 품질의 향상에 있었다. 공정별
자동화유무를 보면 설계공정에 CAD시스템을 도입하여 디자인과 재단공정을
자동화하였다. CAD에 의해 디자인에 소요되는 인력이 절감되며 재단시 옷감의
손실분을 최소로 할 수 있어 재료비가 절약되는 이점이 있다. 다림질과
재봉질에 자동화기계를 도입하고 기존의 기계와 연결시켜 효율성을 높이는
동시에 불량율을 낮추고 있으며, 운반, 시험, 검사, 창고, 포장 등에서도
자동화기기가 도입되었다. 특이한 것으로는 전 공정의 흐름을 파악하는
중앙통제시스템을 사용함으로써 대기작업량의 과다를 조절하고 있다.
<표VI-5> 기능직 인력구성의 변화 (단위:%)
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구 분 90년7월 91년 3월
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전체 인원 100.0 131.2
여성 비율 86.6 86.6
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F사의 자동화도입이 고용에 비친 영향을 <표VI-5>과 같다. 이 표에 의하면,
F사는 생산량증가와 함께 전체고용의 증가를 가져왔고 여성고용비율에도 큰
영향을 주지 않았다. 그러나 이 표는 비교기간이 단기간이여서 생산자동화가
고용에 미친 영향은 분명히 밝힐 수 없으나 몇몇 공정에서는 자동화의 뚜렷한
효과를 나타내고 있다. 예를 들어 바지주머니를 만드는 공정에 자동화이전에는
8명의 인원이 필요하였으나 자동화 이후 1명의 작동자만이 필요하게 되었다고
한다. 그러나 타회사와 마찬가지로 성력인원에 대한 강제퇴직은 없었으며
자연감소나 신규채용의 감소 등으로 해결을 하고 있었다. 단지 의류업은 최근
사양산업으로서 여성인력의 공급이 부족하여 중소 의류업체들은 인력난에
어려움을 겪고 있음을 고려할 때 인원감축을 목적으로 생산자동화기기를
도입하기 보다는 인력난을 해결하기 위한 한 방편으로 도입한다고 보는 것이 더
적절할 것이다.
그리고 이 공장에서는 CAD시스템을 도입함으로써 고용에 제일 영향을 받는
사람은 재단을 맡고 있던 남성 기술인력들이였다. 지금까지 재단은
남자집중공정이었으나 레이져광선을 이용한 자동재단에 의해 인력이 남게 되고
또 업무의 성격이 단순한 기계조작으로 바뀜으로써 여자로 대체가능하기 때문에
이 부분에 남자인력이 감소되었다.
VII. 요약 및 결론
최근 제조업에서는 여성고용증가율의 둔화와 여성고용비율의 감소 추이를
보이고 있다. 그리고 이와같은 고용동향을 제조업 세부업종별로 나누어 보면
최근 제조업의 여성고용비율의 하락은 섬유의복업, 화학관련업, 기타제조업등에
의해서 주도 되었으며 기계금속업과 1차금속업 그리고 지류인쇄업의 고용동향은
오히려 여성고용비율을 증가시키는 방향으로 작용했었다.
지금까지 분석한 남녀노동력 수급구조에서 제조업의 이러한 여성고용증가율의
둔화와 여성고용비율의 감소를 가져온 요인을 요약하면 아래와 같다.
최근 연령별로 제조업에 종사하는 임금근로자수의 추이를 보면 남녀 모두
15~19세 연소연령층의 제조업종사자수가 감소하고 있는 반면 그 이외 모든
연령층은 제조업 종사 근로자수가 증가하고 있다.이러한 연소연령층
제조업종사자의 감소는 여성이 남성보다 커서 제조업 여성고용비율을 감소시키는
역할을 하였다. 그리고 남녀연소연령층의 이와같은 제조업종사자수의 감소를
가져온 요인을 보면 남성의 경우는 연소연령층의 경제활동참가율 감소에 기인한
것이었다. 이에비해 여성은 여성은 제조업진출의 기피현상이 가장 큰 요인이였고
또한 경제활동참가율의 하락도 상당한 영향을 미쳤다.
또한 지난 80년 이후 학교급별 남녀인력공급 유형은 제조업 여성고용비율에
正의 영향을 주었다. 그러나 각급학교별 졸업자의 직종별 진출율을 보면 남녀
모두 생산직종으로 진출한 졸업자수는 줄어 들어서 전체 제조업의 고용 증가에도
불구하고 여성을 많이 고용하고 있는 제조업 세부업종에 있어서는 오히려
여성고용비율의 하락을 가져올 가능성이 있음을 암시한다.
지난 83년 이후 제조업에서 타산업으로 순유출(유출-유입)한 근로자를 보면
83년에는 제조업으로 유입한 근로자가 유출한 근로자보다 많았으나 86년과
89년에는 오히려 유출한 근로자가 많았다. 이를 성별로 나누어 살펴보면
여성순유출자가 남성순유찰보다 상대적으로 많아서 제조업 여성고용비율에
負영향을 주고 있다.
또한 제조업부문의 취업상태에서 비경제활동상태로 유출입한 근로자의 실태를
보면 83년 이후 거의 20만명 이상의 근로자가 비경활상태에서 제조업취업 상태로
순유입하는 것으로 나타났다. 그리고 이를 남녀별로 보면 상대적으로
순유입자수는 여성이 많아 이와같은 상태변화는 제조업 여성고용비율에 正의
효과를 주는 것으로 나타났다.
제조업부문에 종사하는 남녀근로자 간의 대체관계를 보면 대졸남녀근로자 및
비생산직 남녀근로자는 보완관계에 있는 반면 그 이외의 모든 남녀근로자 집단은
서로 대체 관계에 있는 것으로 나타났다. 그러나 실제 노동시장에 있어서는
고용관행상 고학력 남성근로자로 저학력 남녀근로자를 대체하기는 하나 그
반대의 경우는 발생할 가능성이 거의 없고 25세 이상 남성주노동력으로는
연소노동력을 대체할 가능성은 있으나 그 반대의 경우는 발생할 경우는 거의
없다. 뿐만 아니라 지난 85년 이후 남녀근로자 간의 임금인상율 격차를 보아도
일률적인 격차현상을 보이지 않음으로서 제조업 남녀노동력 간에 남녀대체가
일어났다고는 볼 수 없다. 그 결과 최근의 여성고용비율의 감소는
남녀대체관계에 의해서는 전혀 영향을 받지 않았다
제조업의 생산자동화 도입이 여성고용에 미치는 영향을 살펴보면 사례연구한
업종에서 보듯이 자동화 도입은 단위공정당 소요인원의 감소를 가져왔으나 전체
인원은 매출액의 증감에 따라 다른 결과를 가져왔다. 대체로 우리나라에서
생산자동화를 도입한 업체는 매출액 증가를 보이고 있으며 자동화를 도입한
기간이 길지 않아 생산자동화가 전체고용의 감소를 가져오는 경우는 적었다.
그러나 생산자동화에 따른 고용조정에 있어서 여성이 상대적으로 불리하며
자동화는 여성고용비율에 負의 영향을 주는 것으로 나타났다.
이상과 같이 제조업의 여성고용과 여성고용비율은 노동공급측의 요인인
신규여성인력의 생산직 기피현상, 연소여성인력의 제조업 진출율 하락,
제조업종사 여성생산직 근로자의 서비스부문에로의 유출증대 등과 노동수요 측의
요인인 상대적인 서비스부문의 여성노동수요증대, 자동화에 따른 여성고용감소,
제조업부문의 열악한 근로조건과 작업환경, 섬유의복업 등과 같은
여성집중고용업종의 쇠퇴화 등이 복합적으로 작용한 결과로 나타났다. 즉,
제조업의 여성고용 둔화 및 여성고용비율 감소는 단순한 노동공급 측면만이
요인에 의해서 발생되는 것이 아니라 노동시장의 구조 조정과도 관련이 되어
있다. 따라서 최근 제조업부문의 구인난과 여성고용둔화 및 여성고용비율 감소
등과 같은 현상만을 보고 단기적인 제조업부문에로의 여성인력 유인책이나
여성인력공급 정책을 수립하기 보다는 중장기적인 산업 및 노동시장구조 변화를
토대로한 이와같은 현상에 대한 정확한 평가 위에서 관련 여성인력정책을
수립해야 할 것이다.
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