한국의 임금격차와 요인별 기여 (Wage Diference in South Korea and Its Decompositon by Factors)

서지정보

· 발행기관 : 한국경제발전학회
· 수록지 정보 : 경제발전연구 / 26권 / 2호 / 87 ~ 126페이지
· 저자명 : 이우진, 최은영

초록

논문초록 한국사회에서 연령별, 성별, 사업체규모별, 고용형태별 등 다양한요인별로 임금격차가 크게 존재함은 잘 알려진 사실이다. 본 논문에서 우리는 임금격차를 초래하는 요인들의 한계적 기여를 분석하고자 한다. 요인별임금격차는 산업별, 직업별로 다를 것이므로 이를 나누어 분석한다. 임금격차를 초래하는 요인들로는 연령, 성, 교육수준, 경력, 근속년수, 사업체 규모, 고용형태, 노조유무, 근로시간을 고려한다. 분석방법은 임금격차에 영향을 미치는 결정요인들의 한계적 기여도를 계산할 수 있는 회귀분석기반의 샤플리값분해방법(regresion-based Shapley value decompositon method)이다. 임금변수로는 ‘임금총액’과 ‘시간당임금’ 두 가지를 사용한다. 먼저 산업별 분석결과를 임금총액을 중심으로 살펴보자. 제조업, 보건업 및 사회서비스업, 전문, 과학 및 기술 서비스업에서는‘사업체 규모’가, 전기, 가스, 증기 및 수도 사업, 도매 및 소매업, 부동산업 및 임대업, 금융 및 보험업에서는 ‘고용형태’가 가장 기여도가 높은 요인으로 나타났다. 임금총액에 대한 요인별 기여도를 직업별로 살펴보면 다음과 같다. 관리자의 경우에는 ‘연령’이, 전문가 및 관련종사자, 기계조작 및 조립 종사자의 경우에는 ‘사업체 규모’가, 사무 종사자의 경우에는 ‘성별’이, 서비스 종사자, 판매 종사자, 농림어업 숙련 종사자, 기능원 및 관련 기능 종사자, 단순노무 종사자의 경우에는 ‘근로시간’이 기여도가 가장 높은 요인으로 나타났다.

영어초록

We calculate the marginal contributions of factors of wage diference by industry and ocupation. As factors afecting wage diference, we consider age, gender, education, job carer, employment duration, company size, employment type, presence of labor union, and work hours. The analytical method used is the regresion-based Shapley value decompositon method. As the variable for wages, we consider both ‘total wage’ and ‘hourly wage.’ The main results by industry are the folowing. It is ‘company size’ that contributes the most to the wage diference of total wage in industries like ‘manufacturing,’ ‘human health and social work activites,’ and ‘profesional, scientific and technical activites.’ It is ‘employment type’ in industries like ‘electricity, gas, steam and air conditoning,’ ‘wholesale and retail trade,’ ‘real estate activites,’ and ‘financial and insurance activites.’ The main results by ocupation are the folowing. ‘Age’ contributes the most to the diference of total wage in ocupations like ‘managers.’ In ocupations like ‘profesionals and related workers’ and ‘plant, machine operators and asemblers,’ it is ‘company size.’ ‘Gender’ contributes the most in ocupations like ‘clerks.’ In ocupations like ‘service workers,’ ‘sales workers,’ ‘skiled agriculture, forestry and fishery workers,’ and ‘craft and related trades workers’ it is ‘total working hours.’

참고자료

· 없음