최근 수정 시각 : 2020-03-05 03:16:40

임금격차

1. 개요
1.1. 임금격차와 윤리
2. 근속연수별 임금 격차
2.1. 근속연수, 연령, 출산 여부와 성별 임금격차
3. 비정규직-정규직 임금 격차4. 전공 임금 격차
4.1. 원인4.2. 전공 선택과 성별 임금 격차4.3. 전공 내 성별 임금 격차
5. 성별 임금 격차
5.1. 대한민국의 성별 임금 격차에 대한 단순 수치 비교5.2. 반론
5.2.1. 성별 이외의 임금격차 요인이 성별 임금격차에 미치는 영향5.2.2. 직종의 생산성에 따른 차이, 그리고 직종별 성비5.2.3. 사회가 지우는 금전적 부담에 의한 차이5.2.4. 기업 논리
5.3. Oaxaca 임금 분해 모형 (1973, 1994)
5.3.1. 모형에 대한 반박: 국내 패널, 횡단면 데이터의 한계로 인한 타당도 하락
5.4. 김창환, 오병돈(2019)의 20대 남녀 간 소득격차 발표
6. 집단 내의 구성원들의 선택과 임금 격차
6.1. 집단 내의 구성원들의 선택과 성별 임금 격차
6.1.1. Abowd, Kramarz, Margolis 분해 (1999)6.1.2. 실험경제학적 접근6.1.3. 사회적 학습
7. 생물학적 차이와 임금 격차
7.1. 생물학적 차이와 성별 임금 격차
8. 인종별 임금 격차9. 학벌, IQ, 수능점수와 임금 격차
9.1. 최종학력, 학벌, 성별과 임금격차9.2. IQ-학력과 성별 임금격차9.3. 성별 간 IQ 격차(?)
10. 최종학력과 임금 격차11. 기업 규모별 임금 격차
11.1. 기업 규모 - 학력
12. 직급과 임금격차13. 지역별 임금격차

1. 개요

임금격차라는 제목에 맞게 임금 격차를 다루는 문서. 주로 학력별, 인종별, 비정규직-정규직, 성별 임금 격차가 사람들의 관심사가 되고 있다.

물가[1] 상승률은 임금 격차에 무관하게 오르다보니, 실질 임금의 하락에 따른 총수요 감소가 발생하여, 소비자들의 구매력 하락이 발생하였다.

계량경제학, 주류 경제학 이론, 한국의 산업 구조에 대해 이해하고 있다는 전제 하에 기술한다.

1.1. 임금격차와 윤리

우광호 한국경제연구원 부연구위원은 "기존에 발표된 임금격차 수치는 임금에 영향을 미치는 요인을 고려하지 않은 단순 비교치로 집단 간에 임금격차가 실제보다 과장돼 있다"며 "사회갈등과 위화감을 조장하는 등 부작용을 양산할 수 있으므로 정확한 임금정보가 제공돼야 한다"고 주장했다.

김태기 단국대학교 교수는 임금격차, 그 자체는 문제가 아니라고 했다. 그에 따르면 자본주의 사회에서는 정당한 격차는 사회의 활력을 일으키는 동인이기 때문이다. 더욱 열심히 해서 다른 사람보다 더욱 좋은 환경을 소유하고자 하는 노력 덕분에 자본주의사회는 최고의 효율성을 달성하고 있다 따라서 임금격차는 생산현장에서 나타나는 능력과 노력의 대가라는 측면에서 보면 오히려 당연한 것일 수 있다. 그러나 이런 격차가 제도적이나 구조적인 요인 때문에 만들어진 것이라면 부당한 것이라고 할 수 있다. 자신이 아무리 노력해도 임금을 더 받을 수 없거나 다른 사람과의 임금 격차를 줄일 수 없다면 그러한 격차는 자본주의사회의 효율성을 높이기보다는 오히려 사회 불안 요인을 극대화시키는 것이다. 임금 격차를 해소하려고 한다면 바로 이러한 문제점을 해소해야 하는 것이다. [2]

또 한 가지 알아둬야 할 것은 임금 격차(gap)는 말그대로 차이(다름)지 차별(discrimination)이 아니다. 차별은 다른 조건이 모두 동일한 상태에서 오직 개인적인 특질에 따라 의도적인 격차가 주어져야 한다. 따라서 평균임금의 차이로 접근할 수 있는 문제가 아니다. 집단의 특성에 따라 하는 일, 업무강도, 원하는 임금의 수준 등이 차이가 나기 때문이다. 예를들면 10대 알바생들과 30대 정규직 회사원은 당연히 임금에 차이가 생기지만 그것이 청소년들을 차별한다는 얘기는 되지 않는 것이다. 이는 임금 격차에 관한 논의를 차별이나 유리천장 논의로 확장시킬 경우 가장 주의해야 하는 점 중 하나이다.

한편, 임금격차가 전혀 없는 사회경제적 구조가 실제로 존재하는데, 공산주의라고 부른다.

2. 근속연수별 임금 격차

2005년 현재 우리나라의 경우 근속 20년 이상 제조업 남성 사무관리직 근로자의 임금수준은 1년 이하 제조업 남성 사무관리직 근로자의 2.2배로서 일본의 2.1배보다 약간 높지만 스웨덴(1.1배), 이탈리아(1.3배), 프랑스(1.3배), 독일(1.3배), 영국(1.0배) 등보다 현격하게 높다. 이처럼 높은 연공별 임금격차는 그것을 합리화할 수 있는 논리적 근거가 취약하고 근로자 간 낮은 형평성 지각을 낳는다는 점이 많이 지적되어 왔지만, 최근 들어서는 인력구조의 고령화, 정년연장 등과 맞물려 연공형 임금제도가 일자리 창출의 한 장애물로서 비판의 대상이 되고 있다. 근속연수가 높은 사람이 연령도 높을 가능성이 높기 때문에 근속연수별 임금격차는 곧 연령별 임금격차로 이어지고 있는데, 근속연수별 임금격차 문제는 2000년대 이후 중고령 근로자들의 조기퇴직 현상을 설명하는 주된 요인으로서 주목을 받았고, 현재도 중고령 근로자의 고용불안이나 청년층 근로자에 대한 일자리 부족 문제와 연결되어 비판의 초점이 되고 있는 것이다(정진호 외, 2011).[3] 이런 논의는 임금피크제에 대한 의논으로 이어졌다.

2.1. 근속연수, 연령, 출산 여부와 성별 임금격차

근속연수, 연령, 출산 여부는 서로간에 큰 관계가 있기에 셋의 영향을 고려할 때 미관찰 이질성이나 내생성 문제에 직면하게 된다. 셋의 영향을 분리해서 보려면 어려운 분석이 필요하다.

한국에서 현 20대의 남녀 임금의 차이는 거의 없는 것으로 조사되고 있다.참고[4] 두 그래프 모두 OECD 평균보다 낮은 수치를 기록하고 있으며, 경제 규모가 큰 편인 우리나라가 북유럽과 비슷한 수준임을 볼 수 있다. '통계청 경제활동인구조사 (2015)' 에서도 20대의 경제활동 인구비율이 비슷하게 나온다.

파일:성별 - 연령별 경제활동참가율 (2015년).jpg

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한국의 성별 임금격차를 살펴보면 30대 이상의 연령층을 중심으로 격차가 뚜렷히 드러나고 있다. 사실 이 연령대에서의 임금격차가 한국 임금 격차의 주요 원인이다.

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한편 한국에서 20대에서는 임금격차가 미미한 수준이며 특히 20대 초반의 경우 여성의 임금이 남성보다 높기도 하다. 유난히 20대 초반의 여성임금이 남성보다 높은 이유는 남성의 입대로 인해 남성의 평균 임금이 엄청 깎이기 때문이다. 하지만 19세 이하 부분도 여성이 미세하지만 높은 것을 보면 사실상 20대에서는 임금격차가 0은 커녕 마이너스에 가깝다.

왜 20대 임금은 성별 차이가 거의 없는데 30~50대 임금은 성별 차이가 클까? NBER Working paper (2018) 중 Event Study Methodology를 이용한 "Children and Gender Inequality: Evidence from Denmark"이 출산이 남녀간에 미치는 영향이 크게 달라 생긴 문제로 보았다. 이에 따르면 출산 후 남성의 임금은 차이가 거의 없지만 여성의 임금은 크게 떨어졌다. 신문기사 저자는 기존 문헌에서 자녀가 생긴 뒤 임금이 떨어지는 이런 현상을 'child penalty'라고 불러왔기에 이 용어를 그대로 사용하였지만, 특정 메커니즘이 여성에 대한 처벌을 불러왔는지 여성이 자발적으로 특정 위치를 선택했는지 등의 것은 이 연구만으로는 알 수 없기에 추가적인 연구가 필요하다고 보았다.

이런 현상에 대해 남녀 임금 격차는 30대 결혼 여성의 경력단절 및 남성에 비해 저임금노동을 하는 취업구조의 문제에 기반한다는 주장도 있다. 이 주장이 사실인지 알아보려면 위 논문에서 언급한 Child penalty가 사회적 정치적 차별에 기인한 것인지 여성들 스스로의 선택에 의한 것인지 실험경제학적으로 추가적인 조사가 필요하다. 이 문제는 '집단 내의 구성원들의 선택과 성별 임금 격차' 문단에서 좀 더 상세하게 다룬다.

3. 비정규직-정규직 임금 격차

한국경제연구원의 임금방정식 추정을 통한 임금격차 분석 (2016) 보고서에 따르면, 직무, 업종, 성별, 학력 등 임금에 영향을 미치는 요인이 동일한 상황에서 고용형태 차이에 따른 임금수준을 분석한 결과 비정규직 근로자의 임금은 정규직 근로자의 87% 수준으로 추정되었다. 무조건 비정규직의 임금이 낮지는 않은데, 건설, 운수업, 농림어업, 교육서비스 분야에서는 이 조건 하에서 비정규직의 임금이 더욱 높다. 우광호 부연구위원에 따르면 이들은 대개 업장에 소속되어 일하기보다 업무 단위 계약을 통해 개인 능력에 따라 임금을 지급받는 경우가 많아 이런 결과가 나온 것으로 추측했다.

4. 전공 임금 격차

인문 전공자에 비해 어문 전공자는 9.5%, 경영·경제 전공자는 23.0%, 건축·토목·교통 전공자는 29.4%, 전기·전자·컴퓨터 전공자는 31.6%, 기계·정밀·소재·화공 전공자는 34.9%씩 임금이 더 많았다.[5]

4.1. 원인

각 전공을 필요로 하는 양질의 일자리 개수가 전공마다 차이나기 때문이다. 제조업에서 이공계가 비이공계보다 취업이 잘 되는 건 4년제, 전문대, 고졸 모두 성립한다. 제조업의 전공별 채용은 업종을 막론하고 이공계:상경계:기타의 비율이 80:12:8 정도다.

한국의 10대 주력산업은 자동차, 일반기계, 석유화학-정유, 철강-비철금속, 전기전자, IT-반도체, 건설, 조선, 해운 등 제조업이기 때문이다. 대한민국/산업 참조. 대한민국은 세계 5위의 제조업 중심 국가이다. # 한국 위로 미국, 중국, 일본, 독일밖에 없다. 대한민국 GDP순위가 10위권인 걸 감안하면 정말 엄청나다고 말할 수 있다. 세계적 강국이며 경제대국인 GDP 세계 5위 영국, GDP 세계 6위인 프랑스보다 한국의 제조업 순위가 높다. 참고로 영국, 프랑스의 GDP가 대한민국보다 70% 정도 높다. 전체 GDP에 비해 제조업 부가가치 순위가 매우 높은 건 대한민국의 GDP 대비 제조업 비중이 30% 수준으로 전세계에서 2번째로 높기 때문.[6] 전세계 GDP대비 제조업 비중 참고로 룩셈부르크 제조업 비율 12%.

대한민국의 대기업 역시 대부분 제조업이며 시가총액 100위까지 나열해보면 답이 나온다. (물론 기업 순위에서 시가총액이 전부는 아니다. 매출과 영업이익, 순자산으로 분류하면 서비스계열보다 PER, PBR을 낮게 적용받는 제조업들이 오히려 더 높은 순위에 오게 된다.) 몇 년사이 한류 열풍이라며 중국에서 아모레퍼시픽, LG생활건강이 돌풍을 일으켰지만 이 기업체들 또한 화장품, 생활용품 제조업체이며, 화학공학, 생명공학, 화학, 기계공학등 이공계열의 전유물이나 다름없다. fancy해보이고 문과적 상상력이 필요한 것 같은 업종도 결국 제조업의 일종인 경우가 많다.
직무 전공
R&D, 생산관리 기계공학과, 전기공학과
품질관리 산업공학과
환경안전 안전공학과, 환경공학과
토목, 건축 건축공학과, 토목공학과
설비 기계, 전기-전자

대부분의 고연봉 직무는 대학교에서 배우는 전공지식과 관련된다. 취업과 관계없는 전공에서 받은 높은 성적, 대학원 학위는 취업에 아무 도움도 되지 않는다. 이런 직무의 취업은 전공자 간의 경쟁일 뿐, 비전공자는 경쟁 대상이 아니다. 전공지식이 필요없는 직무에 대학 졸업자를 높은 연봉 (예: 초봉 5000) 주고 쓸 바에는 용역업체에 아웃소싱하는 게 훨씬 싸다 (예: 연 2500만원에 계약).

삼성전자 DS부문 전공별 채용 비율이며 사실상 이공계 출신만의 잔치라 봐도 될 정도.
삼성전자 DS부문(연 1500명) 2010~2014 학석사
순위 비율 직업
1 49% 전기공학 + 전자공학
2 13% 재료공학
3 13% 화학 + 화학공학
4 11% 컴퓨터과학
5 6% 기계공학
6 5% 물리학
7 5% 경제학 + 경영학
+ 통계학 + 행정학 + 인문대 등 나머지

삼성전자, 현대차, SK에너지, 포스코, 현대중공업 등 연봉을 많이 주는 제조업에서 80% 이상의 사원을 이공계로 선발한다. 18개 대기업 신입 이공계 비율 80% 이상 절대적, 10년간 공대졸업생 26만 명 부족…인문사회계열 53만 명 과잉, 사범계열 12만 명 과잉, 예체능계열 14만 명 과잉
자연대는 이공계보다는 취업이 덜 되지만, 제조업계열 대기업에선 문과 취업대장이라 불리는 상경계보다도 훨씬 잘 되는 게 현실이다. 기업 고위임원 또한 대다수가 이공계출신이다. 주요 대기업 이공계 임원비율, 신입사원 이공계비율 , LG전자 이공계 임원비율 위의 뉴스를 보면 주요 대기업중 조사대상 18개 대기업 신입사원 중 80%가 이공계 출신이라는 문구도 나오며 심지어 LG전자 고위 임원은 이공계와 인문계 신입사원 비율이 9대 1 수준으로까지 올라왔다며 S·K·Y(서울대·고려대·연세대) 인문대를 나오는 것보다 지방대 공대를 나오는 게 입사에 유리한 것이 현실이라고 말했다.

요즘 공대에서도 영어는 기본으로 깔고 가기에 인문. 어문계열쪽에서 영어+제2외국어는 기본이며 외국어만 잘하는 사람은 많이 흔하다. 한국의 제 2외국어는 보통 중국어, 일본어가 대부분인데 해외 취업으로 선호하는 서구권에선 정작 중국어나 일본어는 취업이나 생활에 큰 힘을 발휘하는 외국어가 아니며, 반대로 중국이나 일본을 간다해도 영어할 줄 아는 외국인일 뿐이다. 베트남어, 힌디어, 인도네시아어, 아랍어 같은 소수언어를 배워 현지가서 일한다면 얘기가 다를수 있겠지만 위 지역들은 해외 취업으로 선호되는 지역은 아니다. 싱가포르나 홍콩에 취업을 해도 언어능력밖에 없다면 한국내에서 사는 거보다 생활수준이 더 못할 수도 있다. 반대로 생각해보면 한국에 일하러 온 외국인들도 언어능력만 있을 경우 한국에 영어 + 중국어, 일본어 능력자는 널렸고 나머지 제 2외국어는 어차피 잘 쓰이지 않기 때문에 큰 파워를 낼수가 없다. 다른 예로는 미국의 제2언어는 스페인어지만, 외국인이 영어+스페인어 된다해도 자국인 중 스페인어 할 줄 아는 사람쓰는 게 고용주 입장에서 훨씬 더 편하다.

몇년새 중국과의 무역이 크게 늘자 언론에서는 소비재나 한류 문화산업으로 중국에서 큰 돈을 버는 것처럼 언플을 하지만, 대중수출의 95%는 중간재,자본재이다. 대중 수출 95%가 중간재. 중국에 영화나 티비프로그램을 수십~수백억원 정도 수출하고 가수 몇명 가서 수십억 벌어온게 크지 않다. 대중무역 수출액이 1년에 500억$=50조원이 넘어가는 판국이다. 선진국이 되어가면서 문화산업에 투자를 하면 문과 계통의 일자리가 늘어날수 있다고 생각하는 사람도 있지만 수출 문화산업을 다 합쳐도 7조원 수준이다. 이마저도 50% 가까이 차지하는 게임산업이 포함돼있으며, 게임은 IT산업으로 문과계통 자리는 별로 없다. 한국의 콘텐츠 산업은 68억5000만달러 정도의 규모밖에 안된다. 게임을 제외한 수출 문화 사업을 다 합치면 3.5조원 정도밖에 안 된다는 거다. 참고로 1년에 한국의 전체 수출규모가 5000억$=500조원 수준이다.(약 0.7%) 차세대 먹거리로 불리는 인공지능, 로봇기술, 생명과학이 주도하는 4차 산업혁명 또한 이공계열의 영역이며 인문, 사회, 예체능 계열의 자리는 없다.

'전공 무관 채용'의 수는 적다. 그리고 제조업 회사의 전공 무관 채용은 점점 이공계 위주로 변화하고 있는 추세다. 취업이 잘 되는 전공을 하지 않은 사람이 높은 고등학교 성적과 높은 지능을 근거로 전공의 도움 없이 높은 연봉을 받고 대기업에 취업할 수 있는 방법은 '전공 무관 채용' 직무를 노리는 것 뿐이다. 그런 일자리의 수는 전체 양질의 일자리에 비해 매우 적기 때문에 경쟁이 치열하다.

4대 그룹 고위 관계자는 기업이 원하는 인재는 인문학 전공자가 아닌 인문학적 소양을 갖춘 엔지니어라고 한다. 공학계열 인력이 절대적으로 필요한 시대 도래

영문과 출신을 뽑을 경우 인사, 총무, 마케팅 이런 곳밖에 가지 못한다. 기계공학과 출신을 뽑을 경우 생산관리, 품질관리, 설비관리, R&D, 기술영업은 물론 인사, 총무, 마케팅 이런 분야에도 충분히 갈수있다. 문과직무중 이공계에 비해 전문성을 가질 수 있는 분야는 재무, 회계 정도가 끝이며 그 외 문과직무는 이공계생도 충분히 할 수 있다. 하지만 이공계 직무는 관련분야 전공자가 아니면 엄두도 내기 힘들다. 세계화 시대에 언어가 유망하다고 말하지만 공학을 베이스로 깔고 외국어가 서포트해야 강력한 파워를 내지. 쌩 언어만 있으면 큰 힘을 발휘하지 못한다. 해외취업시 기업이 가장 선호하는 유형은 영어를 잘하는 기술직 종사자다. 아래는 학력이 다가 아님을 보여주는 기사. 사실상 계열을 잘못 고르면 박사를 해도 학력 프리미엄을 못받는다고 봐야한다. '''문과는 박사마저 `인구론`…예체능 박사 70%는 임시직

기존에 문과 직무로 인식되어 이공계가 별로 진출하지 않았던 금융, 영업, 마케팅 쪽의 일자리를 점점 이공계에게 빼앗기고 있다. 상경계는 문과의 꽃 금융권도 있으며 사무직 경쟁시 나머지 문과계열에 비해선 좀 더 나은 편이지만 최근엔 금융권마저 이공계의 바람이 몰아치고 있다.핀테크 시대의 시중은행 공채…이공계 최대 30%까지 채용
문과의 고유직무로 여겨지던 영업마저도 최근 제조업 회사들중에선 기술영업이라며 영업직무를 이공계열로 돌려버리는 일도 종종 벌어진다. 일반 사무직에는 문과 출신이 주로 가긴하지만, 상경계 우대가 아닌이상 이공계열도 충분히 갈수있으며, 실제로 어느정도 가기도 한다. 4대 그룹 관계자는 "마케팅·영업 등 스태프 직군을 뽑을 때도 인문계열 출신이 공대생보다 낫다는 평가를 내리기 어렵다"라고 했다.

서비스업은 생산성이 낮아 고연봉 일자리가 적다. 개중에선 임금이 높은 금융권도 있지만 그 비중이 적다. 그 외의 서비스업의 생산성은 대부분 정말 처참하다. 한국의 창업은 OECD 국가중에서도 저부가가치 자영업자의 비율이 높다. 서비스업의 생산성은 제조업의 절반이 안된다. 미국,프랑스,호주,일본,한국의 제조업 대비 서비스업 생산성 비교, OECD 자영업자 비율 비교. 한국은 4위

서구권 선진국의 경우에도 GDP대비 제조업이 10%대 비중에 3차 산업이 고부가 가치화 되었지만 그래도 서비스업 대비 제조업 생산성이 20% 이상 높은편이다. 미국,프랑스,호주,일본,한국의 제조업 대비 서비스업 생산성 비교, 서구권 선진국 또한 제조업이 고부가 가치 산업이며, IT계열 서비스업, 금융업을 제외하면 제조업보다 생산성이 낮은 편이다. * 당장 북유럽의 노르웨이만 해도 정유-석유 화학이 주력이며 스웨덴은 북 유럽의 제조업 강국, 핀란드는 IT강국, 독일은 말할 것도 없는 제조업 강국, 프랑스, 영국 또한 항공 우주 산업이나 자동차 부품 등 B2B 산업에서 아직도 상당한 수준이며 세계 10위 안에 들어간다. 스위스는 금융으로 유명하지만 제일 큰 산업은 역시 제조업이다. 제약 산업에서 스위스는 세계적으로 알아준다. 관광업으로 먹고 산다는 이미지가 있는 이탈리아마저도 전세계 제조업의 7위 정도 수준이다. 이탈리아의 공업 생산액은 프랑스와 영국을 능가한다. 스페인도 세계 1위의 건설기업이 있으며 공업 기반이 상당하다. 윗 문단에서도 말했지만 한국은 OECD 내에서도 독보적으로 자국 제조업의 비중이 높는 나라이다. 제조업에서 엔지니어를 많이 뽑고, 제조업, 중화학 공업이 주로 발달하다보니 현장직은 극단적으로 남초가 될 수밖에 없다. 서구권이 인문학을 장려한다고 말하지만 한국과 비교할 시 상대적으로 그렇다는 거지, 전 세계 어느 나라를 가도 인문계열이 이공계보다 우대 받는 나라는 단 한 군데도 없다. # ''', 미국의 학과별 임금격차, 미국의 전공별 임금 격차, STEM<과학·기술·공학·수학> 전공 대학 졸업자 '몸값' 치솟는다, 그림으로 알아보는 임금격차의 이유

기업에서의 이공계열 선호는 한국만 그런게 아닌 타 국가도 마찬가지이다. 유학생이 해외취업을 노린다 할 때 미국기준으로 공학계열>이학계열>경영학>법학>나머지 인문사회계열 순으로 용이하다. 한인 대학생들도 '문송합니다'. 해외취업참조. 흔히 세간에 떠도는말로 이공계 인재 국외 유출이라는 말은 있지만, 인문계 인재 국외 유출이란 말은 없다. 뉴스 간단한 예를 들면 일본만 해도 IT업계의 경우 인력난에 시달리자 컴퓨터관련 전공에 영어 일본어가 뒷받침되면 다른 문과 전공자보다 취업비자 발급을 훨씬 쉽게 해준다. 나라 불문하고 이공계열에 언어가 뒷받침되면 해외 취업비자 받는것도 문과계열에 비해 상당히 쉬운편이다. 한국에겐 취업비자가 빡빡한 미국이나 유럽쪽은 더하다. 해외 유학가서 자리잡는것도 이공계열 아니면 정말 힘들다. 외국 또한 인문. 사회. 예체능계열 쪽 출신은 남아돌며 자국 출신이 사회.문화.예술쪽에 더 알맞기에 구지 외국인을 쓸 이유를 찾기 힘든편이다.

전문대졸, 고졸의 경우 대기업 제조업 분야 회사 근로자의 수를 따지자면 현장직>>엔지니어+사무직이며 요즘 대기업 현장직은 전문대졸 위주로 채용한다. 전문대 또한 4년제 정원의 40%가까이 차지한다. 전문대의 아이덴티티는 보건계열과 공업계열이다. 대부분 전문대의 간판은 간호학과와 전화기 계열이다. 간호학과는 4년제 간호학과를 못가면 점수대를 맞춰서 오는거기에 전문대만의 메리트라면 생산직 입사시 대부분 대졸자와 경쟁하지 않기에 대기업이나 중견기업 입사가 훨씬 더 수월한게 메리트이다. 대기업 생산직은 고졸보단 전문대 기계과, 전기과, 화학공학과 위주로 뽑는다. 공장에서 일하는게 아무나 데려간다고 생각하는데 천만의 말씀이다. 나중에 할거없으면 공장가야지? 이러면 대우가 안좋은 공장밖에 못간다.[7]. 나머지 인문.예체능 계열은 4년제와 사무직 일자리를 놓고 경쟁하는데 정말 압도적으로 불리하다. 사무직을 노리는 4년제 문과 고스펙 자들이 즐비한데 굳이 전문대를 쓸 이유가 없는것이다. 그리고 4년제 출신의 경우 대기업 생산직의 지원 자체를 막아놓는게 대다수이다.[8] 보통 사람들은 대졸자 일자리를 주로 말하지만 정작 대기업 제조업 분야 회사 근로자의 수를 따지자면 현장직>>엔지니어+사무직이다. 단순히 생각해봐도 대부분 공장에서 관리자보다 생산직이 더 많을수밖에 없다. 대기업 생산직은 평균임금이 상당히 높으며, 어지간한 대졸자에게 꿀리지 않는다. 꼭 대기업이 아니라도, 생산직은 대부분 교대근무를 베이스로 하기에 야간수당 및 각종수당이 포함되기에, 임금이 대졸자와 별차이를 보이지 않는다. (주간근무만 하면 대졸자보다 작지만, 주간근무만 하는 생산직은 조선, 건설 정도가 끝이다) 현대차, 정유업계 생산직은 돈만 보면 일반 근로자에선 최고봉이다.

4.2. 전공 선택과 성별 임금 격차

위에서 살펴보았듯 각 전공 사이에는 취업률의 차이와 임금 격차가 있다. 그런데 성별에 따라 전공 선택 비율이 큰 차이가 난다. 이 때문에 Oaxaca 분해 모형을 이용해 성별 임금 격차를 파악할 때는 전공에 주의를 기울여야 한다.

2014년 졸업자 통계[9]를 참고하면 전공별 졸업자 수와 취업률을 대략적으로 파악할 수 있다.
4년제졸 남성 남성 취업률 여성 여성 취업률
공학 56,003 56.7% 13,414 51.9%
디자인 2,584 45.4% 8,034 43.6%
공예-사진 등 1,056 38.4% 3,051 38.2%
미술-조형 563 26.8% 2,794 26.8%
음악대학 1,272 22.8% 4,746 18.0%
어문계열 7,216 44.4% 18,051 38.1%
간호대학 425 68.2% 6,659 66.4%
재활학 844 66.1% 1,899 72.6%

일부 여성들이 이공계 전공을 선택하기도 하지만, 그마저도 이공계 내에서 취업이 잘되는 전화기, 물리학과, 컴퓨터공학과를 버린다. 취업이 잘 되는 학과 중 여성이 꺼리지 않는 곳은 화학과, 간호학과, 정도뿐이다. 나머지 학생들은 생활과학대학, 생명과학과, 생명공학, 환경공학 등 기업 수요가 적은 학과를 선택한다.

4.3. 전공 내 성별 임금 격차

그렇다면 전공 선택에 따른 성별 임금 격차를 통제하기 위해 전공을 통제하면 성별 임금 격차가 어떻게 나타날까? Morgan(2008)은 '전공 내 성별 임금격차'가 학위의 수준 및 전공에 따라 크게 차이남을 발견했다. 졸업 후 1~5년 지난 졸업생들을 기준으로 조사했다. 대학원 학위가 최고 학위인 집단에서는 전공에 관계없이 전공 내 성별 임금격차가 통계적으로 유의미하지 않았다. 학사 학위가 최고 학위인 사람이자 Professional Major를 가진 집단[10]에서도 통계적으로 유의미하지 않았다. 하지만 학사 학위가 최고 학위인 사람이자 'General studies major'인 집단에서는 전공 내 성별 임금 격차가 통계적으로 유의미하게 발생했다. 이는 사회과학, 인문학, 역사학, 경영학 (회계학 제외)을 말한다. (예를 들어, 학사졸 사회과학도만 대상으로 전공을 통제한 뒤 성별 임금격차를 측정할 경우 통계적으로 유의미한 것으로 나타날 수 있다는 것이다.) 그 결과, 학사 학위가 최고 학위인 집단 전체를 놓고 보면 성별 임금 격차가 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 취업률 높은 전공 집단에서 성별 임금격차가 통계적으로 유의미하지 않았지만 취업률 낮은 전공 집단에서 워낙 성별 임금격차가 심하게 나타나다 보니 전체 성별 임금격차도 통계적으로 유의미하게 나타난 것이다. 저자는 이런 연구 결과를 바탕으로 "공급 측면의 메커니즘"이 대학 졸업생들 사이의 성 불평등을 만드는 중요한 요소라고 지적했다. 문송합니다

이런 현상은 국내에서도 증명된다. 그 특성상 특정 전공으로 구성될 수밖에 없는 '의료진료전문가' (의치한, 수의사), '약사' 직종에 대해 연구한 결과 (2005) 「의료진료전문가」직종과 「약사」직종내에서의 성별 임금격차는 거의 관측되지 않았다. 저자는 「의료진료전문가」직종과 「약사」직종에서는 성별 임금수준의 차이가 거의 대부분 근로자의 생산성의 차이에서 기인한다고 결론내렸다. 또한, 이공계에 대한 한 워킹 페이퍼(민숙원, 2017)[11]에 따르면 이공계 졸업생에 있어서 월평균 임금, 시간당 임금, 일과 전공의 일치도, 전반적인 일자리 만족도는 남녀간 차이가 통계적으로 유의미하지 않다고 결론내렸다.

5. 성별 임금 격차


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2015년 아카데미 여우조연상 수상자 패트리샤 아퀘트가 수상소감에서 지적한 할리우드 임금격차. 참석한 여배우들의 격한 공감반응이 보인다.

성별임금격차(Gender pay gap)는 동일한 노동을 하고도, 성별로 인해 임금을 적게 받는 것을 의미한다. 주로 페미니즘에서 관심을 갖고 다루는 주제이다. 통계에 따르면 미국의 경우, 여성은 남성이 받는 임금의 77%-79%밖에 받지 못한다고 한다. 2016년 미국 대선 당시 토론회에서 힐러리 클린턴이 이러한 문제를 언급하기도 했다.

저런 주장을 하는 할리우드 셀럽들이 어떤 사고방식을 가지고 저런 주장을 하는지 잘 알려주는 사례가 있다. 바로 에이미 슈머. 에이미 슈머는 미국 스탠드업 코미디 계에서 전설적 위상을 가진 데이브 샤펠, 크리스 록과 자신이 같은 돈을 받아야 한다고 말해서 논란이 되었다. 자신이 샤펠보다 돈을 못받는 것은 여자인 것이 그 이유라는 것. 이에 대한 반응은 "에이미 슈머가 드디어 진정한 코미디를 했다" 정도. #

5.1. 대한민국의 성별 임금 격차에 대한 단순 수치 비교

파일:gender_wage_gap.jpg

OECD에서 조사를 시작한 2002년부터 남녀임금격차 분야에선 한국이 14년째 1위를 차지하고 있다.

뉴스 자료에서 이를 분석한 내용 중 우선 OECD 통계에선 주 40시간 이상 일하는 전일 노동자를 대상으로 했기 때문에 전업주부가 많은 것은 영향을 미치지 않는다.

사실 가장 큰 요인은 출산이나 육아의 이유로 퇴직했다가 어렵게 재취업한 여성은 취업을 하더라도 그 전 수준의 직장보다 못하며 이 사이 남성은 5년~10년의 경력을 갖게 되는 반면, 여성은 신입이나 연차 위주가 많다고 한다.
이런 연유로 한국은 여성 임원의 비율이 적고[12] , 비정규직 숫자가 39.9%로 남성 26.6%에 비해 더 많으며, 전체 노동자 평균의 3분의 2 수준 급여를 받는 저임금 근로자의 비율도 여성 쪽이 훨씬 많다. (3040대 이후에 임금격차가 막대하게 벌어지는 것도 같은맥락)


한가지 타 OECD 국가와 한국이 크게 다른점이 있다면 타 국가의 여성에 비해 한국 여성의 공학 계열 진학률이 남자에 비해 10프로 정도 떨어진다는점이 있다.[13] 참고로 이와 관련하여 우리나라와 비슷한 면을 보이는 국가는 일본이 있다. 공교롭게도 일본은 소프트파워 덕분에 대한민국 이후로 2위이다.

하지만 표를 보면 알겠지만 이런 경력단절로 인한 임금격차는 해외에도 많음에도 유독 우리나라만 심하다. 새사연에서는 우리나라 성별 임금 격차의 원인과 방안을 논설하기도 했다.#[14]

파일:통계청통계바로쓰기1.jpg

통계청이 주최한 '제2회 통계 바로쓰기 공모전'에서 한국의 남녀 임금 격차 통계가 왜곡 되었다는 논설이 상을 3개나 받았다.기사 통계청에서 문제 많다고 인정했을 정도임에도 여성인권단체에서는 지속적으로 이 통계를 주장한다.

5.2. 반론


여직원 부당하게 해고한 삼성?

5.2.1. 성별 이외의 임금격차 요인이 성별 임금격차에 미치는 영향

여자의 근로는 특별한 보호를 받으며, 고용·임금 및 근로조건에 있어서 부당한 차별을 받지 아니한다.
대한민국 헌법 32조 4항

성별이 여자라는 이유만으로 남자보다 더 적은 임금을 받는다는 페미니스트들의 주장이 동서양을 막론하고 언론에 의해 기정사실화되었다. 단순히 남자가 받는 임금과 여자가 받는 임금을 평균낸 다음 양쪽을 비교해서 한 쪽이 적으면 차별이라고 주장하는 것은 설득력이 거의 없다. 이건 논문 없이도 일반인들의 상식 선상에서 반박 가능할 정도로 당연한 사실이다. 서구권 웹에서는 임금격차설은 많은 반박을 받고 있다. 당장 구글이나 유튜브에 pay gap을 검색하면 연관 검색어로 pay gap myth(임금격차 미신)라는 단어가 뜰 정도.

미국을 포함한 모든 사회는 꼭 성별에 따른 것이 아니더라도 임금 격차 문제를 앓고 있다. 정규직과 비정규직의 임금격차, 청년층과 중장년층의 임금격차, 지역과 주(州)에 따른 임금격차, 인종에 따른 임금격차, 교육수준에 따른 임금격차, 직종이나 계열에 따른 임금 격차, 기업의 규모에 따른 임금격차, 심지어는 모든 조건이 똑같아도 임금협상하기에 따라 격차가 나는 등 자본주의 사회의 임금은 천편일률적으로 정해지지 않으며 그래서도 안 된다. 경제학에서는 생산성과 임금이 함께 움직이지 않으면 오히려 인플레이션이나 실업 등 다른 문제의 원인이 되는 것으로 본다.

또한 어떠한 조건을 설정하더라도 양분된 두 집단 사이에서는 임금격차가 나며, 통계적으로도 모집단의 임금격차 표준편차에 비례한 차이가 나도록 되어 있다. 그 기준이 남성과 여성이 되었을 경우 남성쪽이 종사 분야, 소득 설정 등 다양한 요인들로 인해 높은 결과를 나타내는 것 뿐,[15] 그것이 차별의 증거는 되지 못한다. 2016년 미국 대선에서 여성표를 다수 차지한 힐러리 클린턴 후보를 이기고 도널드 트럼프가 당선된 것도 힐러리는 지역에 따른 임금격차를 완전히 무시한 반편 트럼프는 신경을 썼기 때문이다. 주거지역이나 종사분야에 따라 임금격차가 나는 것이 당연하다 생각하면서, 유독 성별에 따른 임금격차는 제로가 되어야 한다고 주장하는 것은 논리에 허점이 있지는 않은지 살펴봐야 한다.

임금격차를 보여주는 대부분의 통계가 동일 직종에 종사하는 남녀의 평균적인 월급을 비교한 것이다. 이는 잘못된 결론으로 왜곡되기 쉽다. 왜냐하면 임금에 가장 큰 영향을 주는 지표는 '직업, 직무, 경력, 직위'이며 여기에 영향을 주는 지표는 '전공, 고용 수요, 업무 성향 차이, 높은 근무 강도에 대한 수용도의 차이 (스트레스, 시간, 위험성...)' 등이기 때문이다.

간단한 계산으로 예를 들자면,
기업 연봉 남성 여성
제조업 대기업 1억 8 2
무역 중견기업 7천 5 5
광고 디자인 회사 4천 2 8
각 기업에서 성별에 따른 임금격차가 없을 경우,
  • (남성의 평균 임금) = (8*100,000,000 + 5*70,000,000 + 2*40,000,000)/15 = 8천 2백만원
  • (여성의 평균 임금) = (2*100,000,000 + 5*70,000,000 + 8*40,000,000)/15 = 5천 8백만원
  • (임금격차) = 100 * {(남성의 평균 임금)-(여성의 평균 임금)}/(남성의 평균 임금) = 29.2682%

위의 통계에 따르면, 어느 기업에서도 성차별을 하지 않음에도 불구하고 여성의 임금이 남성의 임금보다 29.3%가량 더 적다는 결과가 나온다. 이와 같이 통계상 남녀간에 임금격차가 존재한다고 해서, 그것이 기업들이 여성이라는 이유로 더 적은 임금을 주는 것을 의미하지는 않는다. 통계의 표본을 어떻게 선택하느냐에 따라, 남성의 임금이 여성의 임금보다 더 적다는 결과를 내는 것도 가능하다. 왜 제조업 대기업에서는 8:2이고 광고 디자인회사에서는 2:8인지에 대해서는 공급 측면에서 compensating differential로서의 접근도 가능하고[16] 채용 단계에서 성차별이 있었다는 접근도 가능하나 [17], 그건 별개의 분석을 해 봐야 조사할 수 있는 부분이다.

대한민국에서 성별 이외의 임금격차 요인이 미치는 영향을 싹 다 무시하고 그냥 단순비교를 할 경우 대체로 40% 정도의 차이가 난다. 따라서 40% 차별이라고 주장하는 사람을 보면 성별 이외의 임금격차 요인을 반영한 결과인지 확인해보자. 성별 이외의 요소를 고려한 연구의 경우, 임금에 영향을 미치는 변수가 워낙 많기 때문에 연구별로 큰 차이가 난다. 심하면 60퍼센트 정도 차이난다고 주장하는 연구에서부터 실질적 격차가 거의 없다는 연구까지 있다. 다만, 대부분의 연구에서 공감하는 것은 대한민국의 임금격차가 경력단절로 인해 발생하고, 남녀 모두 공평하게 교육을 받고 대학진학률이 높은 20대에서 30대에서는 직종별 임금격차가 별로 없다는 것이다. #, #

대부분의 경우 차별의 존재에 대해 간단히 결론내리지 못한다. 남성프리미엄과 여성 페널티가 '설명되지 않는 변수'로부터 온다 할지라도, 생산성에 기인하는 변수일 가능성을 배제하지 못한다는 점 때문에 그렇다.[18]. 여자가 일찍 퇴사하는 것을 예측할 수 있는 경우, 또는 결혼 후 정착하는 경우가 그 대표적인 예가 된다. 일찍 퇴사하는 고용인 집단은 기업이 채용에서 배제하고 싶음이 당연하며, 정착하여 쉽게 움직일 수 없는 경우 외근, 출장, 이직 등 임금을 높일 수 있는 기회에서 멀어지게 된다. 하지만 이러한 생산성 차이는 여성이라는 "사적인 개인정보"에 가려져서 잘 포착되지 않는다. 실제로 세계의 많은 남녀 임금격차 연구에서 꾸준히 보고되는 것이, '여성의 기혼여부, 자녀의 수'가 임금격차에 큰 영향을 준다는 것, 이것을 배제할 경우 임금격차의 상당한 부분이 줄어든다는 점이다. 이는 양육부담이 여성의 생산성에 많은 영향을 준다는 점을 의미한다. 물론 이러한 사회문화적 요인[19]에서 오는 임금격차 또한 사회적/기업 문화적으로 어떻게 바라보아야 할지 생각해볼 만한 점이다. 여성의 기혼여부로 인해 생기는 임금격차는 있으나 남성의 기혼여부가 임금격차에 주는 영향은 거의 얘기되지 않는다는것에 주목할 필요가 있는데 이는 남성은 능력, 여성은 외모와 도덕성으로 평가받는 경향이 아직 잔재함으로 인해 일반적으로 능력이 더 낮은 여성이 육아휴가를 내게되고 그로 인해 생긴 경력단절이 임금격차를 만드는 것인데 계속해서 이러한 경향이 대물림되면 남성집단과 여성집단간의 사회적 권력차가 큰 현재 사회구조의 대물림으로 이어지게된다.[20] 즉 생산성 여부와 관련없이 기업에서 단지 여자라는 이유만으로 차별한다고 결론내릴수는 없고 이 생산성 여부는 대부분 사회적인 문제에서 기인하므로 임금격차를 줄이기 위해서는 이러한 사회적인 문제에 대한 목소리를 내어야한다.[21]

성별간 임금격차 속 숨겨진 원인에 대한 칼럼https://m.huffingtonpost.kr/sunham-kim/story_b_14633390.html
과 2017년에 통계청에서 주관한 제2회 통계 바로쓰기 공모전에서 최우수상을 수상한 강새하늘 씨의 <대한민국 성별 임금격차의 숨겨진 진실> 수상작 과에서도 유사한 지적이 나오고 있으니 관심이 있다면 링크로 이동하여 읽어보자.

추가로 30대 이후 주부,학생 제외 취업률(미혼)을 남녀 비교 분석시 남성의 미취업 인구>여성의 미취업 인구(30대 평균 성비는 남녀 0.97:1) 이며 이러한 사항은 통계에 미반영되는 것이 당연하지만 이와 관련된 정책 자체가 여성의 경력단절에만 맞춰져 있는 것이 매우 아쉬운 점. 그리고 여성에게 소개되는 일자리 또한 최저임금에 준하는 직장이 대부분이었던 게 현실이었다. 그나마 지금은 초기에 비해 매우 나아진 편이다.[22]

5.2.2. 직종의 생산성에 따른 차이, 그리고 직종별 성비

한국의 임금격차는 OECD에서 가장 높다. 이에 대해 여성이 성적이 좋은데도 불구하고 성차별을 받고 있으니 정부는 할당제와 세금 지원을 통해 임금격차를 줄여야 한다는 주장도 있다.

그런데 전공, 직종, '기피되는 일자리 환경요건' (지방 근무, 위험, 더러움, 냄새, 육체노동, 장시간 근무 등) 및 기업의 수요를 고려하여야 이 주장을 잘 평가할 수 있다. 특히 전공은 기업의 수요와 큰 관련이 있다. 따라서 이에 따른 임금 격차가 있을 수 있다는 주장도 가능하다.

전공 때문에 성차별이 없어도 임금격차가 나타난다는 주장은 다음과 같다.
  1. 대기업은 중소기업이나 개인기업에 비해 연봉을 많이 준다.
  2. 한국 대기업의 대부분은 제조업/IT 산업군에 속해 있다.
  3. 제조업/IT 산업군의 대졸 이상 고학력 구성원 대부분은 기계, 화공-화학, 전기전자, 재료, 신소재, 컴퓨터, 토목-건축, 산업공학 등 취업률이 높은 전공이다.
  4. 여성이 취업률이 높은 전공을 선택하는 비율은 낮다.
  5. 따라서 특정 성별이 연봉을 많이 주는 대기업에 적게 취업한다면 성차별이 없더라도 임금 격차가 나타난다.

이 주장을 좀 더 자세히 알아보자.
  • 이공계 성비는 여성 20%, 상경계 성비는 여성 50% 정도이고 여성의 대부분은 '기타'라 할 만한 비상경계 문과 및 예체능에 진학해 있다.''' 점수가 수십 점씩 차이나는것도 아니고 조금 차이나는 수준이며, 결정적으로 공학에 필수인 수학과 과학은 통계가 작성된 이로 수십년 내내 남학생이 앞서다가 최근 1~2년 잠시 역전됐을 뿐이다.

따라서, 전공 선택이 이후에 취직하는 업종에 영향을 줌으로써 임금 격차가 발생할 수 있다는 주장이다. 예시로 든 전공들은 일반적으로 이공계이며, 해당 전공을 수학하지 않은 사람이 지원하기 힘든 분야이다. 따라서 전공-업종-임금격차로 이어지는 연결이 성립한다. 하지만 예시에 없는 전공에서 예시의 전공이 필요한 직업으로 가는 경우는 많지 않더라도, 위 예시의 전공을 수학하고 나서도 전공과 관련없는 직업을 가지는 경우는 충분히 많은 경우이기 때문에 전공을 기준으로 본 임금 격차는 실제 격차보다 크게 보여질 수 있다. 따라서 여기서는 상대적으로 더 정확한 업종-임금격차 고리를 집중해서 보도록 한다.

도움을 주기 위해서, 2015년도 통계청 자료를 첨부한다. 산업 분류별 종사 남녀 인원수 차이다.
일반적으로는 100%가 완전평등이므로, 100%를 기준으로 하여야 하지만 육아 때문에 남성이 여성보다 더 많이 직업에 종사하는 것은 사실이므로, 전체인원 남성 8,853,340명, 여성 5,746,827, 합계 14,600,167명을 일반기준으로 삼아 softmax 식을 적용하여 (남녀비율 60.63%) 남녀비율이 60.63% 초과이면 남초, 60.63% 미만이면 여초의 경향을 보인다고 판단하면 옳을 것이다. 추가로 더욱 보기 편하게 하기 위해 표준 편차로 정규화를 할 수 있는데, 여기서는 평균만을 제한 것을 비율 초과분이라고 정의하고 수록한다. 비율 초과분은 남초 혹은 여초의 수준이 얼마나 강한지를 나타내며, 총계 비율에서 기준 비율인 60.63을 제하여 나타내었고, + 수치가 클수록 남초가 심한 것이며, - 수치가 클수록 여초가 심한 것이다.
2015 산업분류별 남녀종사자수 남성 상용근로자남성임시근로자남성합계여성상용근로자여성임시근로자여성합계상용근로자 남녀비율임시근로자 남녀비율총계 남녀비율상용근로자 비율 초과분임시근로자 비율 초과분총 비율 초과분
농업 임업 및 어업21,215 4,493 25,708 5,914 3,023 8,93778.20%59.78%74.20%17.57%-0.85%13.57%
광업11,643690 12,3331,272951,36790.15%87.90%90.02%29.52%27.27% 29.39%
제조업2,547,560 143,4412,691,001 827,641 101,147 928,788 75.48% 58.65% 74.34% 14.85% -1.98% 13.71%
전기, 가스, 증기 및 수도사업54,131 740 54,871 8,543 310 8,853 86.37% 70.48% 86.11% 25.74% 9.85% 25.48%
하수 폐기물처리, 원료재생 및 환경복원업 60,3373,570 63,907 10,713 864 11,577 84.92% 80.51% 84.66% 24.29% 19.88% 24.03%
건설업 541,934 501,174 1,043,108 111,56737,461 149,02882.93% 93.05% 87.50% 22.30% 32.42% 26.87%
도매 및 소매업 927,327 137,398 1,064,725 604,051 176,180 780,231 60.56% 43.82% 57.71% -0.07% -16.81% -2.92%
운수업 512,921 35,174 548,095 97,011 8,228 105,239 84.09% 81.04% 83.89% 23.46% 20.41% 23.26%
숙박 및 음식점 업 220,667 153,732 374,399 355,527 371,214 726,741 38.30% 29.29% 34.00% -22.33% -31.34% -26.63%
출판, 영상, 방송통신 및 정보서버스 업 335,008 15,083 350,091 132,508 13,249 145,757 71.66% 53.24% 70.60% 11.03% -7.39% 9.97%
금융 및 보험업 250,537 7,885 258,422 194,071 14,587 208,658 56.35% 35.09% 55.33% -4.28% -25.54% -5.30%
부동산 및 임대업 238,724 19,288 258,012 102,134 16,203 118,337 70.04% 54.35% 68.56% 9.41% -6.28% 7.93%
전문, 과학 및 기술서비스업 597,446 22,486 619,932 273,643 17,797 291,440 68.59% 55.82% 68.02% 7.96% -4.81% 7.39%
사업시설관리 및 사업지원서비스업 456,513 85,787 542,300 391,515 84,159 475,674 53.83% 50.48% 53.27% -6.80% -10.15% -7.36%
교육서비스업 234,478 67,386 301,864 274,340 102,445 376,785 46.08% 39.68% 44.48% -14.55% -20.95% -16.15%
보건업 및 사회복지서비스업 209,651 16,323 225,974 993,039 107,008 1,100,047 17.43% 13.24% 17.04% -43.20% -47.39% -43.59%
예술, 스포츠 및 여가관련 서비스업 68,333 37,079 105,412 46,329 36,424 82,753 59.60% 50.45% 56.02% -1.03% -10.18% -4.61%
협회 및 단체, 수리 및 기타개인서비스업 282,318 30,868 313,186 156,808 69,807 226,61564.29% 30.66% 58.02% 3.66% -29.97% -2.61%

이상의 표를 참고하면, 어떤 직업군이 특정 성별을 선호하는지를 상용임금 노동자와 임시 근로자, 전체의 관점에서 볼 수 있다. 예를 들어 광업 항목은 총 비율 초과분이 29.39%이므로 남성을 선호하는 직업군이라는 것을 알 수 있다. 그리고 이것은 그대로 상용근로자 비율 초과분과 임시근로자 비율 초과분에 반영되고 있다. (각각 29.52%, 27.27%)

반면 임시근로자 비율 초과분이 총 비율 초과분과 다소 극단적인 차이를 보이는 그룹도 있다. 도매 및 소매업을 예로 들어보자. 총 비율 초과분은 -2.92%로 약간 여성을 선호하고 있으나 거의 평등하게 고용하는 직업군이다. 그러나 임시근로자 비율 초과분은 -16.81%로 임시근로자 중에서는 여성이 차지하는 비중이 꽤 높다. 그러나 상용근로자 비율 초과분은 -0.07%로 성에 대해 평등하게 고용중이라는 것을 알 수 있으며, 이는 일자리 전체는 성평등에 맞게 배분되고 있으나 임시직에는 여성의 지원과 고용이 몰리고 있다는 것을 추측할 수 있다.

만약 도매 및 소매업을 위 기준 비율에 기초하여 완전 성평등에 가까운 직업으로 만든다면 이하의 조치가 필요하다.
  1. 상용근로자 비율은 이미 거의 평등하므로 조작할 필요가 없다.
  2. 임시근로자 비율을 평등하게 만들기 위해 해당 직업군의 전체 임시근로자 일자리 수인 313,578명분의 일자리에 60.63%롤 곱한 190,122명의 남성과 그 여분인 123,456명의 여성을 고용하기 위해 현재 종사 중인 52,724명의 여성 임시근로자가 남성으로 대체되면 된다.
다시 말해서, 편의점 알바나 대형마트 시간제 계산원 같은 자리에 남성을 더 고용하면 된다는 이야기다.

위의 예시를 모든 직업군에 적용한 것이 아래와 같다. 이상적인 남녀 고용자 수와 그렇게 되기 위한 성별 근로자 수의 증감을 나타내었다. 마지막 2열은 계산에 오류가 없음을 보이기 위해 추가하였다. 해당 수치들은 앞서 나온 표의 상용근로자 비율 초과분과 임시근로자 비율 초과분과 그 절대값이 같다.
2015 산업분류 및 성별 이상종사자 수 이상 남성 상용근로자 수 이상 여성 상용근로자 수 전체 상용근로자 수 이상 성별 상용근로 증감 이상 남성 임시근로자 수 이상 여성 임시근로자 수 전체 임시근로자 수 이상 성별 임시근로 증감이상 상용근로 증감비이상 임시근로 증감비
농업 임업 및 어업 16,448 10,681 27,129 -4,767 4,557 2,959 7,516 64-17.57%0.85%
광업 7,830 5,085 12,915 -3,813 476 309 785 -214-29.52%-27.27%
제조업 2,046,384 1,328,817 3,375,201 -501,176 148,294 96,294 244,588 4,853-14.85%1.98%
전기, 가스, 증기 및 수도사업 37,999 24,675 62,674 -16,132 637 413 1,050 -103-25.74%-9.85%
하수 폐기물처리, 원료재생 및 환경복원업 43,078 27,972 71,050 -17,259 2,688 1,746 4,434 -882-24.29%-19.88%
건설업 396,218 257,283 653,501 -145,716 326,574 212,061 538,635 -174,600-22.30%-32.42%
도매 및 소매업 928,474 602,904 1,531,378 1,147 190,122 123,456 313,578 52,7240.07%16.81%
운수업 369,802 240,130 609,932 -143,119 26,315 17,087 43,402 -8,859-23.46%-20.41%
숙박 및 음식점 업 349,346 226,848 576,194 128,679 318,275 206,671 524,946 164,54322.33%31.34%
출판, 영상, 방송통신 및 정보서버스 업 283,455 184,061 467,516 -51,553 17,178 11,154 28,332 2,095-11.03%7.39%
금융 및 보험업 269,566 175,042 444,608 19,029 13,625 8,847 22,472 5,7404.28%25.54%
부동산 및 임대업 206,662 134,196 340,858 -32,062 21,518 13,973 35,491 2,230-9.41%6.28%
전문, 과학 및 기술서비스업 528,141 342,948 871,089 -69,305 24,424 15,859 40,283 1,938-7.96%4.81%
사업시설관리 및 사업지원서비스업 514,159 333,869 848,028 57,646 103,038 66,908 169,946 17,2516.80%10.15%
교육서비스업 308,496 200,322 508,818 74,018 102,969 66,862 169,831 35,58314.55%20.95%
보건업 및 사회복지서비스업 729,191 473,499 1,202,690 519,540 74,776 48,555 123,331 58,45343.20%47.39%
예술, 스포츠 및 여가관련 서비스업 69,520 45,142 114,662 1,187 44,565 28,938 73,503 7,4861.03%10.18%
협회 및 단체, 수리 및 기타개인서비스업 266,242 172,884 439,126 -16,076 61,039 39,636 100,675 30,171-3.66%29.97%

위 표를 보면, 정규직의 완전 성평등 고용을 위해서는 상용 근로자의 비율을 기준으로 농수산업, 임업, 광업, 도시 인프라 산업, 건설업, 운수업, 방송출판업에 여성 종사자가 늘어나야 하며, 숙박업, 요식업, 교육업, 보건업, 사회복지업에 남성 종사자가 늘어나야 한다.

이제 이것을 산업별 임금과 함께 보자. 남녀 상용근로 종사자 수의 차를 각 항목의 임금과 곱하면 각 성별이 현재 해당 직업군에서 반대인 성별에 비해 얼마만큼의 임금을 더 받고 있는지를 알 수 있다. 여기서는 월 임금으로 계산하였다. 이들을 곱하여 합계를 내고 천 원 단위였으므로 천을 곱하면 1.06031E+13원이라는 수치가 나온다. 이것을 전체 근로자 수인 14,600,167명으로 나누면 약 726,232원이라는 숫자가 나온다. 즉, 임금근로자인 남녀 간 종사하는 업종의 차이에 의해 남녀 사이 평균 726,232원의 월 임금 격차가 발생한다. 실제로는 앞선 표가 2015년이고 임금표는 2018년이므로 실제 수치와는 다소 차이가 있을 수 있다. 그러나 덧붙이는 과정에서는 가능한 최신 자료를 사용하고자 하였다.

여하튼, 이 기사를 보면 남녀 간 평균 임금의 차가 90만 원인 것을 알 수 있다. 이 중 종사하는 업종의 차이에 기인하는 것만 73만 원이라는 뜻이다.

여기에 생리휴가를 고려해보자. 생리휴가는 법정 무급휴가이다. 월 임금 총액인 2,896,000원을 총 근로 일 수인 20.8일로 나누면 일당을 계산할 수 있다. 139,245원이 나오는데, 즉 생리휴가를 사용하는 여성은 같은 조건의 남성에 비해 14만 원의 월급 차이가 있다.

상기 두 가지 요인을 합하면 87만 원의 차이가 생기는 것을 알 수 있다. 이는 상기했던 기사의 거의 대부분을 메꾼다. 따라서 생리라는 말 그대로 생리적 요인을 제하면 남녀 임금 격차의 95%가 업종의 차이에 기인하는 것을 알 수 있다.

기업은 왜 비용을 더 지불해가면서 남자를 주로 뽑는건가? 여성이라 차별받은 게 아니고 그 사람을 기업에서 필요로 하지 않기 때문이다. 단지 사회분위기상 대놓고 말할 수 없을 뿐이며 남성 또한 인문, 사회, 예체능계열 진학시 취업난이 심각하다. 기업이 여자라서 차별하는 게 아니다. 바로 그 기업이 요구하는 학문을 배우지 않았기 때문이다. 결론은 대학진학후 스펙을 쌓는다 해도 가장 중요한건 기업이 요구하는 전공, 그다음 학점 나머지 스펙은 부가적인것이다. 기업은 자선업체가 아니며 경제논리에 가장 철저한 이익집단이다. 한진해운이 부도난걸 생각해보자. 해운업은 국가 기반산업이며 한번 무너지면 재건하기 힘들다고 했지만 결국 부도처리 되었다. 수천명의 실업자는 덤이다.

대기업 중 제조업을 제외한 서비스업을 보면 해운, IT, 상사, 금융, 보험 정도가 남지만 이 또한 여성이 우위를 점한다고 말할 수 없다. 방금 말한 산업들이 포진해 있을 만한 직업군을 표에서 찾아보면 알수 있듯이, IT 업계는 남초업계이다. 해운의 경우도 마찬가지다. 해운에서 고연봉인 직무는 대체로 승선근무를 전제로 하는 자리인데, 승선직은 전통적인 이미지대로 남초 중의 남초다. 항해사와 기관사를 기르는 해양대학교, 해사고등학교의 경우 여성의 입학 비율을 15%이내로 제한하고 있을 정도다. 이에 대해 여성 차별이라는 비판이 나오지만, 여성 항해사나 기관사들이 노동 강도와 근무 패턴을 버티지 못하고 입사 후 일이년도 채우지 않고 퇴직하기 때문에 크게 논란이 되지는 않고 있다. 상사, 금융, 보험의 경우 경영학과, 경제학과로 대표되는 상경계열을 우대한다. 그런데 상경계열의 남녀성비는 1:1에 근접한다. 그래서 선발 인원 역시 별 차이가 없다. 예를 들어 현대카드의 경우 총원이 정규직 남성 807명 여성 730명으로 별 차이가 없다. (2016.12 기준) 거기다가 이쪽은 대규모 제조업에 비해 워낙 인원이 적어서 통계에 영향을 덜 미친다. [23]

한마디로 여초과인 인문, 사회, 예체능 계열을 우대해주는 대기업은 없다고 봐도 무방하다. 아니, 있을 수가 없다. 위에서 말하는대로 우리나라의 대기업은 거의 다 IT/제조업계 기업들이기 때문. 돈 되는 업종 중에 여성이 우위인 분야는 약사와 간호사가 있는 의료업계정도가 유일하다고 봐도 무방하다.

임금이 낮은 과는 인문, 사회, 예체능계열인데 전부 여초과이다. 국어국문학과, 영어영문학과, 중어중문학과, 일어일문학과, 철학과, 사학과 등으로 대표되는 인문계열[24], 정치외교학과, 행정학과, 법학과, 사회복지학과, 문헌정보학과 등의 사회과학. 음악대학, 미술대학으로 대표되는 예체능계열. 그 외에도 신문방송학과, 연극영화학과, 문예창작학과 등등. 이런 학과에서 받은 높은 성적은 전공 무관 채용 외에는 아무 소용이 없다. 관련없는 학문을 배웠기에 기업입장에선 필요가 없기 때문이다.
  • 페미니스트들은 여성들이 공학 전공을 꺼리는 것은 사회에서 공대 출신 여성을 차별하기 때문이라고 주장한다.[25] 그러면서 근거랍시고 가져오는게 어느 공대 교수가 수업 중에 여성 차별 발언을 했다더라~식의 사례들인 경우도 있는데, 그 사례가 사회 전체를 대표한다는 근거가 없다면 고려해볼 가치가 없는 공염불에 불과한 주장이다.
실제로 여성과 남성 사이의 이공계/인문계 선호도의 차이에 대하여, 정말로 그 차이는 사회적 차이에만 기인하는가? 생물학적 차이는 존재하지 않는가? 라는 의문에 대하여 일련의 실험이 실행되었다. 결과만 말하자면, 인간 사회의 사회적 편견 같은 것에는 전혀 영향을 받지 않을 원숭이조차 수컷 원숭이는 장난감 자동차를 더 선호하고, 암컷 원숭이는 인형을 더 선호하는 결과가 나왔다. 관련논문
이러한 주장을 하는 페미니스트들을 두고 "임금격차를 없애고 싶으면 대학에서 페미니즘 강좌를 들을게 아니라 기계공학, 전기공학 강좌를 들어라."라는 반박도 있다.
  • 고연봉 일자리의 상당수가 지방에 있는데 여성은 지방 근무를 기피한다. 공대 엔지니어로 대기업 입사시 대부분 공장은 지방에 있다. 대기업 공장소재지중 수도권을 제외하면 울산광역시, 창원시 정도만 해도 제일 큰 도시이고, 천안시, 여수시, 구미시, 심하면 당진시, 거제시, 함안군 같이 정말 군급의 소도시로 내려가야되는데 보내주면 거기서 살 수 있냐고 묻고싶다. 지방을 폄하하는게 아니라 수도권에 살던 사람들이 대기업 취업 때문에 중소도시로 왔다가도 적응 못 하고 돌아가는 경우도 상당히 많은 만큼 절대 무시할수 없는 요소이다. 이게 도시의 성비까지 영향을 미쳐서 실제 남초 공업도시로 가장 유명한 곳은 울산광역시거제시이며 20대~30대의 성비는 정말 심각한 수준이다. 반대로 서울특별시경기도의 성비는 여초이다. 단적인 예로 3차 산업 위주의 서울특별시의 성비는 여초인 반면 바로 옆인 2차 산업 위주의 인천광역시의 성비는 남초이다.
  • 똑같은 전공을 하더라도 업무 성향에 차이가 있어 고연봉 일자리에 여성의 숫자가 적다. IT 대기업, 화학공업 회사에 엔지니어/과학자/개발자 등으로 다니는 여성의 비율은 졸업자 수에 비해 매우 낮다. 예를 들어 컴공에서 여성들이 전공하는 분야는 IT 분야 중에서도 상대적으로 진입장벽이 낮다고 평가되는 웹/컨설턴트 등의 직종이다. 더 어려운 분야 혹은 까다로운 수학적 지식이 필요한 연구개발 분야에선 타 이공계 전공과 다를 것 없이 남초 상황이다. 또한 전국의 이공계 대학들에서도 학점이 상위권에 해당하는 사람들은 줄줄이 남성일 정도이다.
  • 상기에 보시다시피 건설업 관련은 10:1이다. 여기 종사자들은 공대 출신 또는 막노동을 경험한 이들이 대부분인데, 특히 공대는 암울할 정도로 남초 비율이라 군대(...) 소리까지 나오는 상황인데,[26] 똑같은 공대를 나오더라도, 여성은 지방 취업을 기피하는 편이다. 단적으로 수도권 공업도시의 성비는 여초고, 지방산업도시는 죄 다 남초이다. 행정직이나 사무직 보다 위험을 감수하는 현장직이 더 많이 받는 건 이미 아는 사실. 소위 건설현장 같이 위험한 직군에 종사하는 비율은 압도적으로 남초이다. 여기다가 산재비율 또한 9:1이다. 당장 현대자동차 생산설비 쪽 지원자는 대부분이 남성이고, 여성은 정말 찾아볼 수가 없다.

특히 이러한 전문직에 대한 남성 편중은 전문대에서도 두드러진다. 전문대 화학공학과의 경우 성비가 4~5:1 이상, 기계과, 전기과는 성비가 50:1도 예사로 나온다. 여초과에서 임금이 높은과는 간호과가 있으며, 나머지 보건계열은 안정적이긴 해도 고임금이랑은 거리가 멀다. 나머지 문과계통이나 예체능계열은 여자비율이 훨씬 높다. 전문대졸 현장직은 전자-반도체, 식품계열 쪽을 제외하면 매우 극심한 남초현상을 보인다. 대졸자 엔지니어 남녀성비가 10:1이라고 치면 현장직 남녀성비는 100:1도 넘어가는 곳도 많다.

화장품 회사인 로레알의 경우 2018년 직원의 69%가 여성이다. 반대로 연봉이 높은 최상위권 개발자가 남초다. 2016년 미국 대표 IT 업체 개발자 남성과 여성 비율(100기준)은 애플이 80:20, 트위터는 90:10, 구글은 83:17, 페이스북은 85:15 수준이다.

한편 같은 기업 내에서도 직종에 따라서 다른 성비가 관찰된다. 구글 다양성 보고서(2019)를 통해 좀 더 조사해보면 (설명해놓은 블로그) 2018년 고용한 구글 직원의 33.2%가 여성인데 기술직 고용의 25.7%[27], 비-기술직 고용의 47.2%가 여성이다.

5.2.3. 사회가 지우는 금전적 부담에 의한 차이

사회나 국가마다 다소의 차이는 있지만 대개의 문화권에서는 남성에게 가정을 부양할 의무가 주어지며 남성의 자금력은 그 사람이 사회에서 받는 대우를 결정짓기도 하는 등 남성에게 여성에 비해 매우 큰 소득을 가질 것을 요구한다. 따라서 남성들은 안정적이고 여유시간이 많으며 저소득의 직종보다 위험하고 불안정적이지만 고소득을 받을 수 있는 직종에 종사하고자 한다. 이는 구직자의 직업 선호 경향을 묻는 설문조사나 실제 입사 결과 통계에서도 드러난다. 이런 현상은 국가를 가리지 않고 나타나지만 대한민국의 예를 들면 초중등교사의 경우 특유의 안정성과 여성들에게 사회적으로 요구되는 육아, 가사 시간을 충족시킬 수 있는 점으로 인해 여성들에게 매우 선호되는 직종이고 실제 구직률과 합격인원 모두 여성쪽에서 압도적으로 높다. 그러나 남성은 교직공무원의 박봉으로는 남성에게 부과되는 금전적인 요구치를 충족시킬 수 없기에 남성들에게는 상대적으로 비선호되는 직종 중 하나이다.

맞벌이를 하는 가정이라 하더라도 기본적으로 가정의 경제는 남성이 책임진다는 인식이 강하기 때문에 굳이 둘 중 한명이 돈을 더 벌고 한명은 가정의 일에 더 신경써야 할 때에는 남편 쪽이 돈을 더 버는 역할을 하기 마련이다. 특히 대한민국의 경우 전업주부 비율이 다른 국가에 비해 압도적으로 높다. 이들은 대개 직업을 구하지 않거나 구하더라도 파트타임이나 업무강도가 낮은 직종을 선택하기에 임금이 낮은 편이다. 물론 이러한 현상 자체가 성 역할에 기반해 있기 때문이라는 비판도 가능하지만 이러한 이유 때문에 생겨나는 차이가 곧 직장 내에서 성별에 따른 임금차별을 뜻하지는 않는다는 점이 중요하다. 이 경우, 여성이 원한다면 얼마든지 업무강도가 높으면서도 고수익의 직종을 가질 수 있다. 단지 선호도에 따라 그러한 여성의 비율이 많지 않기에 전체적인 임금의 평균은 차이가 생겨나게 되는 것이다.

아직 우리 사회에는 부부사이에 남성이 소득이 높은 경우가 많은데. 이 경우 육아나 간병 등 가정 내 문제로 한쪽이 그만둬야 할 경우 대개 여성쪽이 그만두는 것이 합리적인 선택인 경우가 대부분이다. 단순히 성 역할에 따라 여성이 그만두는 경우가 그리 크지 않다는 이야기. 이는 전적으로 여성의 배우자 경제력 선호도에 따른 결과인 것이다. 물론 반대의 경우 남성이 적게 벌면 그만 두는 경우가 대부분이고 "더 벌지만 여자니까 그만두라"고 말하는 경우는 별로 없다. 즉 이는 고정된 성역할로 인해 생긴 결혼조건 선호도와 가정 내 합리적 의사선택에 따라 생겨나는 차이이지 단순한 여성이라서 차별한다 라고 볼 문제가 아니라는 것이다. 즉 여성이라서 차별한다 라고 얘기하는 것이 아닌 사회전반적인 남성성 여성성의 해소가 필요한 부분이다.

일본의 경우도 전업주부 비율이 매우 높은 편인데, 그 때문에 각종 여권 평가지표에서는 대한민국과 나란히 하위권을 차지한다. 그러나 위와 같은 문제를 생각해 봤을 때 과연 평균적인 임금의 차이로 승진이나 임금상의 차별이 있다는 결론을 얻어낼 수 있는지에 대해서 생각해 보아야 한다. 두 나라는 OECD 국가 중에서도 꽤 상위를 차지하는 나라들이며 그에 따라 여성들의 권리 또한 높은 편이다. 아프리카나 중동 지역에서 어린이들이 일을 해서 성인과 비슷한 임금을 받는다고 해서 아동인권이 높다고 말할 수 있을까. 이는 성별의 경우에도 마찬가지로 적용된다. 부유하지 못한 국가일수록 맞벌이를 하지 않으면 생활의 유지가 불가능하고 여성이라고 낮은 업무 강도의 직종을 택한다면 생활 자체가 위협받게 되므로 임금이 비슷하고 격차도 낮다. 혹은 남성이 전혀 생활에 도움을 주지 않고 여성 혼자 생계를 꾸려나가야 하는 경우에는 여성의 임금이 남성보다 높을 수도 있다.

한미일에서 두드러지게 나타나는 이러한 격차는 어느정도 여성의 생활이 보장된 국가이나 남성은 외모 여성은 능력으로 배우자 선택을 하는 경우가 많기 때문이다. 이러한 현상은 남성에게는 금전적 부담이 과도하게 주어지는 국가로 남성에 대한 역차별이기도 하다. 남성과 여성이 서로 따로 각자 살길을 찾는 것이 아닌 결혼과 가정이라는 테두리로 묶이는 집단위주의 사회라면 특성 상 임금 격차를 통해 생활의 질이나 직업상의 차별을 따진다는 것은 무의미해지기 때문이다. [28]

5.2.4. 기업 논리

기업은 자선단체와 달리 '이윤 창출'을 목적으로 한다. 그래서 "사람보다 원숭이가 일을 더 잘하면, 원숭이를 쓰는 게 기업이다"라는 우스갯소리도 있다. 그래서 기계가 사람보다 능률이 더 좋아지면 기계로 대체된다고 하는 것 아닌가. 기술 개발이나 마케팅 등에 투자하는 이유는 돈을 벌기 위해서이다. 단순히 남성이라는 이유 하나 가지고, 손해를 보면서까지 임금을 더 주어야 할 이유가 없다. 괜히 중소기업에서 불법적으로 외국인 노동자들을 고용하는게 아니다.

영화에서 여배우와 남배우 간의 임금 차이가 발생하는 것도 이러한 기업 논리와 관련이 있다. 관객은 제작사가 만든 영화에 돈을 지불하므로 흥행하고 싶은 제작사는 관객에게 어필을 해야 한다. 어필하는 방법의 하나가 '스타성을 지닌 배우를 통한 관람 유도(티켓 파워)'인데, 일반적으로 남성 배우의 티켓 파워가 훨씬 강하다. 남녀배우 간 평균적인 임금 격차는 여기서 발생하는 것이다. 참고로 티켓 파워와 관련해서는 "매직 마이크"의 채닝 테이텀을 예로 들 수 있다. 그리고 여성 배우 중에서는 안젤리나 졸리 & 스칼렛 요한슨 & 제니퍼 로렌스 등이 그 예인데, 그 수가 많지 않다. 대신 이들은 웬만한 남성 배우보다 훨씬 많은 임금을 받는다. 그런데 티켓 파워를 가진 여배우도 임금 차이를 느낀다고 한다. 그럴 수밖에 없는 것이, 티켓 파워가 더 강한 남배우와 영화를 같이 찍는 경우가 많기 때문이다. 스칼렛 요한슨의 어벤져스와 제니퍼 로렌스의 엑스맨에는 모두 인기 있는 남배우가 많이 나온다. 그리고 영화 속 분량 자체도 차이가 많이 난다. 블랙 위도우는 아이언맨의 1/3 수준이며, 미스틱은 '프로페서 X & 매그니토 & 울버린'보다 적은 수준이다. 상식적으로 티켓 파워 격차가 크지 않다면, 분량이 많은 배우가 그렇지 않은 배우보다 더 많은 임금을 가져가는 것이 당연하다. 보이후드패트리샤 아퀘트도 마찬가지다. 그녀의 연기력이 뛰어나더라도 본인의 티켓 파워가 떨어지면 임금을 적게 받을 수밖에 없다.

5.3. Oaxaca 임금 분해 모형 (1973, 1994)

Oaxaca 임금 분해 모형 (Oaxaca, 1973; Oaxaca and Ransom, 1994)을 도입한 연구에서는 나이, 근속연수, 직종, 학력수준 등과 임금에 대한 데이터가 있다면 통계적 방법을 통해 통제하고 싶은 변수들을 통제할 수 있다. 위 문단의 '제조업 대기업 - 중견기업 - 광고 디자인 회사'의 경우, 기업 규모와 직종 (제조업, 기타과학및기술서비스업(디자인))의 영향을 제거할 수 있으므로 위 문단 수준의 반박 정도는 무시할 수 있다. 이 모형은 성별 임금격차뿐 아니라 정규직-비정규직 임금격차 등의 조사에도 쓰이고 있다.

국내에서 1980년대부터 2010년대 현재에도 나오고 있는 성별 임금격차에 대한 연구는 이 Oaxaca 임금 분해 모형과 국내의 횡단면 데이터 등을 이용한다. 예를 들어 김태홍(2013)은 '고용형태별 근로실태조사' 2011 원자료를 바탕으로 '연령, 근속년수, 학력수준[29], 노동조합가입, 직종[30], 산업[31], 기업규모[32]'를 분석한 뒤 임금이 남성 13.4%, 여성 30.4%가 설명되지 않으므로 설명되지 않은 부분(Unexplained)은 '차별'이라고 하였다. 조동훈 (2015) 역시 '경제활동인구조사' 원자료를 통해 근속연수, 비정규직, 노조가입, 종사자 규모, 산업, 직종, 결혼 여부, 교육수준 등의 변수를 보았고, 28% 정도의 설명할 수 없는 차이를 보았다. 또한 페미위키에서 인용하고 있는 김난주 (2015)를 업그레이드한 '김난주, 세대별 성별 임금격차 현황과 시사점' (2017)[33] 역시 '2016년 8월 경제활동인구조사의 근로형태별 조사' 원자료를 이용해 교육(평균 교육년수) 및 훈련(직업훈련 O/X), 일 경험(근속년수), 직종 (관리자, 사무종사자 등), 산업 (제조업 등), 전일제 및 시간제, 기업규모 (100인 이상, 1~5인 등), 노조 유무 변수 등을 분석하였다.

5.3.1. 모형에 대한 반박: 국내 패널, 횡단면 데이터의 한계로 인한 타당도 하락

임금 요소를 넣어도 설명되지 않는 부분이 존재한다. 이 나머지를 '차별'이라고 부를 수 있으려면 임금방정식을 완전히 추정할 수 있어야 한다. 즉, 'A는 xxx고 B는 ooo고 C는 aaa.... 이면 이 사람이 받는 임금은 약 세전 1xxx만원' 하는 식으로 정확한 예측이 가능해야 한다는 것이다. 전국민적으로 모든 직업에 골고루 적용할 수 있는 정확한 임금방정식은 그 누구도 알지 못함이 학계에서 알려져 있고, 본인을 전지전능한 라플라스의 악마로 착각하면 가능은 하다 현재 존재하는 패널 데이터들은 상식적, 관행적으로 임금이 결정되는 구조조차 전혀 반영하지 못 하고 있다.

두 명의 가상인물 A,B를 생각해 보기로 하자.
동등하다고 간주하는 요소 A B
'대졸'(학력수준, 평균 교육년수) KAIST 이공계를 3년만에 조기졸업, 학점 4.2/4.3 지방사립대 인문사회계를 6년만에 졸업, 학점 2.5/4.3
'제조업' (산업) 반도체 IDM, 대졸 초봉 세전 6,500~7,000 식품, 대졸 초봉 세전 2,800~3,000
'대기업' (100인 이상, 300인 이상) 9만명 300명
'사무종사자' (직종) 재무[34] 총무[35]
'직업훈련 O' FRM level 2 [36] 3일짜리 대학교 내 특강 수강하고 수료증 받음
'근속연수' 군대 2년 갔다왔고 학창시절에는 기업체 아르바이트를 오래 했으며 (경력 인정 못 받음) 초봉 6,000만원짜리 대기업에서 3년간 일하다가 이직 (경력 3년 인정) 중소기업 1년, 공공기관 계약직 2년 (잘림)
'전일제' (근무시간) 회사 근처에 살면서 집에만 도착하면 직무에 쓰이는 자기계발을 함. 자기계발 월평균 80시간 퇴근하면 끝
이 두 명은 김태홍 (2013) 및 김난주 (2017)가 근거로 삼은 두 자료의 위 7개 요소에서 정확히 동등한 능력을 지닌 사람으로 간주된다. 만약 두 사람이 결혼 여부, 연령, 노동조합 가입 여부도 같다면 저 두 사람이 평생동안 받는 임금이 동일해야 성평등이 이루어진 것이다. 둘 사이에 임금 차이가 난다면 자료로는 설명할 수 없는 요소가 되기에 성차별로 간주된다.

이공계를 가는 것, KAIST를 가는 것, 반도체 산업에 가는 것, 9만명짜리 대기업에 가는 것, 재무 직무에 취업하는 것 등은 성별에 관계없이 동등하므로 본 연구의 고려 대상으로 넣지 않아도 무방하다는 반론이 가능하지만, 삼성전자 DS 부문과 SK하이닉스는 70%가 남성이고, 오뚜기는 70%가 여성이고, 카이스트는 80%가 남성이다.

여성이 이공계를 가지 않는 것 역시 대학 졸업 후에도 비정규직, 임시직 비율이 높고 임금이 낮은 여성 이공계 성차별에 의한 것이므로 임금격차 역시 선택의 자유를 박탈한 성차별에 의한 것이라는 반론이 가능하지만, 정규직 취업률이 78.6%인 기계공학과와 45.7%인 생물학과, 괜찮은 일자리 취업률이 57.1%인 기계공학과와 17.9%인 생물학과 (2013)를 같은 집단 ('이공계')으로 묶어놓은 뒤 이 안에서 무슨 전공을 하든 성차별 외에는 취업률이 똑같다고 못박은 결과다. 참고로 생물학과의 여성 비율은 2004년에 남성을 뛰어넘었다. 그리고 각각 기계공학과 대졸인 군면제 남학생 A와 여학생 B가 같은 기업에 들어갔는데 연봉을 차별하는 경우는 없다.

이 문단에서 설명하고 있는 것들을 미관찰 이질성(unobserved heterogeneity)이라 한다.

'Unexplained'는 '연구자가 제시한 모형으로 설명할 수 없는 요소'를 말하는 것이다. 모형에서 임금에 영향을 줄 수 있는 중요한 요소를 빼먹고 나서 일부 임금 격차가 설명이 안 된다고 해서 '차별'이라고 주장하면 설득력도 없을 뿐더러, 그 빼먹은 요소를 고려한 새로운 연구가 나오면 바로 결과가 바뀌게 된다.

미관찰 이질성은 성별 임금 격차 문제에 있어서는 짧게 간단히 요약할 수 있는 찔러보기식 문제제기, 연구자가 그 정도는 무시해도 무방하다고 판단한 사소한 요소 정도로 넘어갈 수 있는 문제가 아니다. 당장 '전공'만 보아도 '이공계, 의치한, 수의대, 약대'로 전공을 제한해서 Oaxaca 임금 분해 모형을 적용했을 때와 전체 전공을 대상으로 적용했을 때 결과가 전혀 다르게 나온다.[37] 물론 패널 자료를 근거로 삼은 연구자들이 일부러 결과를 조작한 것은 아니다. 하지만 횡단면분석이나 패널분석의 특성상 조사에서 포함되지 않은 요소는 확인할 수 없다. 그래서 여성학 쪽의 사회과학적인 조사 결과를 문제와 결론만 가져오는 것은 통계의 함정에 빠지기 쉽다. 공공기관에서 제공하는 패널을 통해 '대졸, 제조업, 300인 이상 기업' 정도의 정보만 제공받아서는 더 이상의 조사가 불가능하다.

'수능 점수/IQ, 전공, 세부적인 산업군' 등의 자료를 직접 조사해야 이런 문제를 해결할 수 있다. 거기다 같은 회사의 같은 직급이라도 A사업부냐 B사업부냐에 따라 연봉이 1/3씩 차이나는 경우가 있기 때문에 조사가 애초에 가능한지에 대한 의문도 제기된다. 임금을 많이 주는 A사업부의 여성이 임금을 적게 주는 B사업부의 남성보다 임금이 50% 높다면, B사업부는 성차별을 하고 있다는 이상한 결론이 나오기 쉽기 때문이다.

그 외에 정치적 올바름과 관련된 한계점도 있다. 가령, 김난주 (2017)에서는 연령이 임금격차에 미치는 차이를 0으로 두고 있다. 따라서 이 연구에서 세대별 임금격차는 모두 '차별'로 간주한다. [38]

많은 기사와 해석이 설명되지 않은 변수에 대해 시장내 차별이 존재함을 근거없이 추정하고 있는 경우가 많아, 이에 대한 반론도 있다. 임금격차에 대한 자세한 내용은 아래 내용을 참고.

만약 '다른 요인을 모두 제거하고도 성별 임금격차가 20~30% 정도 존재함이 전문가에 의해 통계적으로 증명되었으며, 똑같은 학력수준, 업종, 직종에 종사해도 차별받고 있다는 것이 증명되었다'는 식의 주장을 본다면, Oaxaca 임금 분해 모형을 썼는지 확인하고 원자료와 변수를 조사해 보는 것이 좋다.

5.4. 김창환, 오병돈(2019)의 20대 남녀 간 소득격차 발표

20대 남녀 간에 성차별로서의 소득격차가 실제로 존재함을 보인 학술지 논문. #논문(전문공개) #주요내용 요약(저자 블로그)

핵심 내용은 블로그에 이미 정리되어 있으나, 다시 한 번 정리하자면 다음과 같다. 저자들은 한국고용정보원에서 실시한 대졸자직업이동경로조사(GOMS) 일반공개 자료를 바탕으로 접근제한 자료인 각 응답자의 졸업 대학명을 연계하였다. Oaxaca 분해모형이 한계가 있다고 판단하여 다중 회귀 분석을 연구방법론으로 따랐다. 임금격차의 원인으로 설명해 볼 수 있는 가능한 모든 인구학적 변인들을 전부 고려했을 때, 실제로 20대 남성은 20대 여성에 비해서 "다른 모든 것이 동일할지라도" 임금을 더 많이 받으며, 이는 구조적 차별 이외에는 다른 것으로 설명하기 어렵다는 것이다. 그리고 이는 기존의 양성 간 일반적인 소득격차에 관련된 국내 데이터에서 포착하지 못한 문제인데, 왜냐하면 기존의 문헌에서는 양성 간 일반적인 소득격차의 원인을 여성의 전생애에 걸친 경력단절 문제에서 찾고 있으며, 적어도 20대 연령층에서는 양성 간 소득이 없거나 도리어 여성의 소득이 더 높다고 여겼기 때문이다.

다시 말해, 본 문서 상단에서 이미 접해 보았겠지만, 이 그래프의 좌측 20대 연령층에서 발견되는 양성 간의 거의 유사한 소득수준은 통계적으로 정확한 기술(description)이 아니며, 통계적으로 더 엄밀하게 분석해 보면 20대 연령층에서조차 두 그래프가 서로 멀리 떨어지게 된다는 것이다.

기존 연구에 대해 전공별 성비 차이가 크므로 성별 임금격차는 차별이 아니라는 반론이 있어왔다. 이런 반론에 대응하기 위해 저자는 세부전공과 가정환경 (부의 소득) 등을 통제했다. 저자는 가정환경을 통제할 경우 전공 내 직업 선택에 대한 성별 격차는 존재하지 않는다고 가정했다. 이런 조건 하에서 7개 큰 전공분류에 대해 대학 졸업 후 18~24개월 시점에서 전공 내 성별 임금격차를 관찰했다.또 학벌에 따른 성비 차이가 성별 임금격차에 주는 영향에 대한 반론에 대응하기 위해 학벌에 따른 임금격차가 성별에 따라 다르다는 점을 보였다.

이와 관련하여 저자가 자신의 블로그에서 사람들이 덧글로 다는 반박들을 직접 원본 데이터를 갖고 확인해보는 듯하다. 그 중 하나로 "지방에는 고소득 일자리가 많지만 여성들이 지방에 내려가지 않고 수도권에만 머무르려 하는 것이다" 라는 반론이 있었는데, 연구에 사용한 자료를 대상으로 이를 확인한 결과 출신지역, 출신학교 지역, 현재 거주지역 모두 통제하고도 소득격차의 차이가 나타난 것이며, 오히려 지방일수록 고소득 일자리가 부족하고, 여성이 수도권을 선호하는 것은 사실인데 도리어 이것이 소득격차를 줄여주는 효과를 냈다고 한다. 여성의 이러한 불이익은 동일노동 동일임금을 못받기 때문이라기 보다는, 채용시 차별로 인하여 노동시장에서 임금과 소득이 낮은 회사와 분야로 할당되기 때문으로 분석하였다.

이에 대해 박가분 씨는 페이스북에서 이 논문의 데이터 해석에 반대를 표하면서, 20대 남녀 간에 발견된 소득격차는 성차별로 해석할 것이 아니라, OECD 최악의 가혹한 노동환경과 군대식 조직문화 때문에 여성들이 저임금 직종으로 모이는 것이라고 달리 해석했다.

6. 집단 내의 구성원들의 선택과 임금 격차

집단 내의 구성원들의 선택이 임금 격차에 관계된 경우도 있다. 예를 들어, GM대우 생산직의 경우 한국 노동자들은 야근 수당을 받기 위해 야근을 하는 것을 꺼리지 않으나, 루마니아에 파견갔을 때 야근을 하겠다는 사람은 그리 많지 않았다고 한다.

공무원 집단에서도 비슷한 원리가 적용된다. 교사, 일반행정, 교육행정직 등 육체적으로 편하고 초과 근무나 교대 근무 등이 거의 드문 직렬들은 노동 강도가 세고 교대 근무를 해야하는 비율이 높아 급여가 많은 경찰, 군인, 소방, 교정 등의 직렬에 비해 경쟁이 치열하다. 따라서 그런 직렬에는 들어가기 어렵다. 거기다 이들 직군 내에서도 비전투, 비일선 행정직 등 상대적으로 업무가 편한 부서를 선택하면 수입은 줄어든다. 거기에 더해 같은 직군 같은 세부 특기를 가지고 있다 해도, 초과 근무와 당직, 격오지 근무 등 개인 시간과 수입을 맞바꾸기 쉬운 근무지를 기피하면 수입이 줄어든다. 당장의 급여 뿐 아니라 승진에 있어서도 이런 근무지를 기피하면 자연스럽게 미래의 수입도 줄어든다. 또, 공무원 당직의 경우 목요일 당직은 금토일을 통째로 쉴 수 있어 당직 중에서도 좋은 것으로 여겨지는데, 만약 목요일 당직만 하고 나머지 당직은 빠지겠다고 주장하는 사람이 있다면 나머지 구성원들에게 좋은 평가를 받기는 쉽지 않다.

이쪽 임금격차를 강제로 줄이려고 하면 대개 문제가 발생한다. 개인의 선택을 타인이 함부로 막는다는 것은 자유민주주의에 어긋난다.
반대로, 임금격차에 손해를 끼치는 선택 [39]을 했음에도 불구하고 임금을 강제로 보전해주는 식으로 해결하려 들 경우 회사가 망하거나 세금 낭비로 귀결된다. 남들이 하기 싫어하는 일을 하는 것은 인센티브 때문인데, 일을 하든 안 하든 우겨서 인센티브를 받을 수 있다면 다들 안 하려 들다 보니 강제로 불평등하게 시키거나 해서 행복도도 떨어지고 집단 구성원들이 딴 마음을 먹기 때문이다.그 선택이 누군가의 강요에 의한 것이라고 주장할 수도 있겠지만, 독전파에 의해 조종당한다는 소리와 뭐가 다른 건지...

6.1. 집단 내의 구성원들의 선택과 성별 임금 격차

성별에 따라, 임금 격차를 벌리는 방향으로 작용하는 선택이 나타나기도 한다.

경찰공무원의 경우 교대 근무가 많은 정보 등의 직무를 여경들이 기피한다. 심지어, 현장에서 뛰는 여경 비율도 저조하다. 소방공무원의 경우에도 내근직 위주고 교대 근무 직무는 기피한다. 교대근무가 적으면 수입도 줄어들게 된다. 당장 교대근무는 상당한 피로를 불러오기 때문이다.

6.1.1. Abowd, Kramarz, Margolis 분해 (1999)

전미경제학회의 한 프로시딩(2017)이 있다.[40] 저자는 미국에서는 남성이 고연봉 산업 및 기업에서 더 많이 일하는 경향이 있는데 왜 그런지 밝혀내려고 두 가지 설명을 시도했다. 선호가 다르다는 가설과 기회가 다르다는 가설을 세운 후 simple random search 모형으로 검증한 결과 '연봉으로 지불되지 않는 특성에서 더 나은 기업'에 여성이 다닌다는 것이 성별 소득 격차의 중요한 부분이라고 보았다. 저자는 이것을 '성별 간에 기회가 다르다'고 판단하여 이것이 지배적인 설명이라고 보았다. 연구중이기에 후속 연구가 나올 가능성이 있다. 모형에 대해서는 참조바람.

6.1.2. 실험경제학적 접근

Solnick, S. J. (2001)[41]은 사람들이 서로의 이름만을 알게 해서 서로의 성별에 대해서만 인지하게 한 후[42] 최후통첩 게임[43]을 진행하게 하였다. 그랬더니 평균적으로 남자는 여자에게 더 적은 금액을 제시했고, 또한 분배를 거절하지 않을만큼의 최소 요구금액도 여자 대상으로는 더 높았다.(p=.006) 이렇게 보면 여자가 여자라는 이유만으로 받는 돈 액수에서 차이가 난다고 결론지을 수 있으나, 남녀간 평균 차이는 모두 유의미하게 크지 않았다.(p>.05)

다른 연구로는 AER에 실린 한 연구 (2014)가 있다. 대학교에서 교수들에게 이메일을 보내서 교수 위원회 (faculty senate) 보직을 수락할 건지 물었을 때 성별 간의 응답률 차이를 계산한다든지, 다같이 있는 단체활동에서 다들 다른 사람이 해 주기를 바라는 자원봉사를 할 건지 (보고서 쓰기, 위원회 활동하기, 휴일 파티 기획하기) 물었을 때 응답률 차이를 계산한다든지 하는 방식으로 실험을 설계하였다. 그 결과, 저자들은 여성들이 남성들에 비해 자원봉사에 더 활발히 참여한다는 것을 보였다. 이런 경향은 여성들이 승진하기 어려운 업무를 많이 맡아 조직에서 승진을 느리게 할 것으로 저자들은 예측하였다.

6.1.3. 사회적 학습

한편, 이런 집단 구성원들의 선택은 생물학적이거나 구성원 개개인의 자기 생각에 의한 것이 아니라 사회적으로 학습된 것으로 보는 시각도 있다. 여성들에 대한 각종 고정관념의 영향력과 사회문화적 압력은 생각보다 은연중에 광범위하게 나타나며 이러한 영향력을 배제한다는 것은 올바른 판단을 하지 못하게 만든다. 여성들이 STEM 계열을 선택하지 않는 경향이 존재하고 남성들보다 일을 덜하고 아이들에게 더 집중하기에 임금을 덜 받는다. 그런 경향이 나타나는 이유는 사회문화적으로 학습된 것일 수 있다.

한 책은 직장 안팎에서 발생하는 다양한 성 격차는 테스토스테론 때문이 아니라 차별이라고 본다. 예를 들어 위험 감수 자체가 남성적 특징이라는 믿음도 본질적이지 않음을 얘기하고있다. 그 근거로위험 감수는 위험을 창조하고 통제하는 힘이 있고 위험에서 이익을 얻을 가능성이 높은 집단일수록 선호하는 점 백인 남성 집단이 다른 집단들보다 위험에 관대한 태도를 보이는 점 성 평등이 진전된 스웨덴에서의 실험에서 위험 감수의 성차는 발견되지 않았으나 백인과 비백인 사이에는 차이가 존재하는 것으로 나타난 점 등을 들고있다.

사회적으로 학습되어서 남녀간의 다른 선택을 한다는 주장에 대해서 여성들이 문화를 받아들이기만 하는 수동적 존재라고 말하는 비판이 존재하나 이는 지나친 비약이라고 볼 수 있다. 밀그램의 복종 실험스탠퍼드 교도소 실험만 보더라도 주변에서 형성된 분위기와 환경에 의해서 인간의 행동이 얼마나 극단적으로 변화하고 순응하는지를 보여준다. 광범위하게 형성된 문화가 있다면 이에 영향을 받아 사람의 행동이 달라질 수 있다. 이런 측면에서 사회문화적으로 학습된 것들이 작용하여 여성들이 남성과는 다른 직업을 선택하는 것과 다른 성향이 형성된다고 말할 수 있는 것이다. 인간은 자유로운 선택이 가능하지만, 또한 혼자서 살아가는 동물이 아닌 사회적 동물이기에 이런 영향력을 결코 배제할 수 없다.

실제로도 이와 관련된 연구들은 굉장히 활발하게 진행되고 있다. 여성은 남성에 비해 자신의 직업적미래에 수학분야가 관련이 없다고 생각하면 빠르게 포기하는 경향을 보이는데[44] 이는 성구분적 문화에 의해 직업선택이 이루어진다는 연구와 같이보면 시사하는 바가 크다.[45] 또한 고정관념 효과에 의한 편향 또한 무시할 수가 없다. 성별뿐만 아니라 인종, 연령 등에서도 특정집단이 수학과 과학분야를 못할 것이라는 가상의 연구를 보여주어 고정관념을 상기시키면 원래의 성과에 비해 떨어지는 경향을 보인다. 이는 이런 가상연구를 보여주는 것 뿐만이 아니라 단순히 자신의 정체성을 상기시키기만 해도 효과를 보이기도 한다.[46]

고정관념 효과와 문화적 압력에 대해서 보여주는 대표적인 사례중에 하나가 바로 임신이다. 여성들이 임신하게 되면 집단을 이끄는 리더의 특성과는 연관될 수 없다는 고정관념 효과가 발생한다.[47] 이는 주변인물뿐만 아니라 스스로에게도 정체성을 상기시키며 임신한 여성은 현모양처 혹은 착한 여자가 되어야 한다는 고정관념 효과를 받기도 한다.[48] 전통적인 성역할을 지지하는 일터에서는 '엄마가 일을 해도 되는가' 라는 생각으로 임산부에게 가혹한 잣대를 들이대며, 남성들의 일이라 여겨지는 정비공과 엔지니어 분야에서는 임신한 여성들에게 면접관들이 더 무례하게 대할 가능성이 높아진다.[49] 또한 똑같이 일하는 여성의 동영상이지만 임신한 여성을 덜 유능하고 승진에 부적합한 존재라고 판단했다. [50] 채용에서도 임신하지 않은 여성을 채용하기를 권장하는 것 역시 확인됐다.[51]

따라서 이런 시각에서는 교육 제도를 바꾸어 해당 집단 구성원들이 임금 격차에서 손해보는 선택을 집단적으로 하지 않게끔 독려한다. 한 블로그 칼럼에서는 독일은 특정 성별이 많은 직업군의 성비차이를 해소하기 위해 남초직업군의 직업환경에 여학생을 여초직업군의 직업환경에 남학생을 견학시키는 등의 노력을 하고있고 효과를 보이고있다.

7. 생물학적 차이와 임금 격차

육체노동, 운동 선수 등은 육체적 능력이 곧 직무적합성이기에 생물학적 차이에 의해 임금격차가 발생한다. 그리고 외모가 뛰어난 사람이 연봉이 높다는 연구도 있다.

한편, '생물학적으로 선천적인 차이가 임금격차를 유발하는 경우'와 '사회적인 문제까지 생물학적 문제로 환원시켜 불평등을 마치 자연적인 현상처럼 착각하는 경우'를 혼동할 위험이 있으므로, 둘은 가급적 관념적이 아니라 실증적으로 구분할 필요가 있다.

7.1. 생물학적 차이와 성별 임금 격차

후천적으로 습득된 성역할 외에도 남성 호르몬과 여성 호르몬이 정서적 발달에 영향을 미친다는 것은 이미 과학적으로 밝혀져 있다. 남성들의 경우 일반적으로 테스토스테론 분비 때문에 공격적이고, 논리적이며, 권력지향적이다. 그에 비해, 여성들은 에스트로겐의 영향으로 기억력이 좋고 감수성이 풍부하며 심리적 안정감을 추구한다. 이러한 성향 차이는 남녀가 선호하는 직업에도 영향을 미친다. 성호르몬의 영향으로 남성들이 주로 사물과 상호작용하는 직업을 선호하는 반면, 여성들은 주로 인간과 상호작용하는 직업을 선호하며, 이러한 요인이 남성들의 이공계 직종 선호와 여성들의 서비스 업종 선호를 일부 설명한다는 연구 (2011)도 있다.

게다가, 여군이나 여경 등의 체력 검정 기준 등을 보면 알 수 있듯, 한국에선 이런 분야의 여성들이 남성에 비해 빈약한 평균 체력 등을 갖고 있어 승진에 필수적인 초과 근무나 격오지 배치 등을 해주고 싶어도 해주기 힘든 편이다. 이게 다른 것도 아니고, 평등을 부르짖으며 어거지로 '여성 종사자 비율을 늘려달라'고 부르짖은 여성 단체들이 초래한 결과이다.
여성 씨름의 경우 국내 선수가 적어 남자 선수와 함께 훈련하는 편이라 체력 격차가 확연히 드러나는데, 성인 여성 씨름 선수는 초등학교 6학년~중학교 2학년 남자 선수와 비등한 수준이고 남자 선수가 중학교 3학년만 넘어서도 이기기 어렵다. [52]

FIFA 랭킹 40위권을 맴도는 한국 남자 축구와 달리 한국 여자 축구는 20위권 정도는 해준다.

반대로 여성들이 유리한 분야도 있다. 여성의 기억력이 더 좋다.

또한 선천적인 차이가 있다해도 이러한 성별간 직업군의 차이를 쉽게 받아들이는 것은 위험하다는 의견도 있다. 자칫 남성은 이공계 여성은 서비스직이 어울린다는 편견을 만들수도 있기때문이다. 또한 여성은 육아를 해야한다는 프레임이 아직 잔재해있어 여성은 육아를 하면서도 병행할수있는 안정적인 교사같은 직업을 선호하고 이것이 남성 여성간의 직업군 차이로 이어지는 부분도 분명히 존재한다.

8. 인종별 임금 격차

여러 인종이 살고 있는 다문화 국가에서 이런 갈등이 주로 일어난다.

미국에서 인종별 임금차별은 불법임에도 50년 동안 공공연하게 유지되어왔다.

2016년 댈러스 모닝뉴스에 따르면, 텍사스에서 대학 졸업 백인 남성의 임금이 시간당 1달러일 경우 히스패닉은 55센트다. 흑인 남성은 백인 남성의 88%다. 히스패닉과 흑인 노동자들의 임금은 점점 상승하고 있는 추세이지만, 같은 기간 백인 노동자의 임금이 더 많이 올라가서 임금 격차는 오히려 커졌다.

9. 학벌, IQ, 수능점수와 임금 격차

장수명[53]에 따르면, 2000년대 초반 당시 상위 5위권 대학 졸업자는 상위 100위권 대학 졸업자에 비해 약 22%의 초과수익을 얻는다.

고은미 (2011)[54]는 10년간 대졸자 간 임금 격차 ‘변화’를 추적하면서 상위권 대학 졸업자들에 대한 상대수요가 얼마나 증가했는지를 살펴보았다. 상위 10위권 대학을 졸업한 26~28세 남성 노동자는 다른 4년제 대학을 졸업하고 나이, 성별이 같은 노동자에 비해 임금이 높았다. 1999년 4%, 2002년 10.8%, 2005년 20%, 2008년 23%로 급격히 차이가 증가했다. 상위 10위권 대학 26~28남성과 상위 50위권을 신규 취업에서 비교한 결과 1999년엔 차이가 거의 없었고 2002년 6%, 2005년 11%, 2008년 18%로 차이가 증가했다. 이 두 가지 결과를 저자는 고용주들이 상위권 대학 졸업생에 대한 수요만을 크게 늘린 것으로 판단하였다. 과거에 대졸자가 많지 않을 때는 대학 졸업 여부가 고숙련노동자와 저숙련노동자를 구분하는 주요 변수로 충분히 기능했지만, 신규 구직자들이 대부분 대졸자인 경우에는 일반적인 대학 졸업 여부만으로는 숙련도 수준을 파악하기 어렵다. 결국 고용주들이 명문대 졸업 여부 등 새로운 정보를 이용해 고숙련노동자에 대한 상대수요를 늘려간다고 해석할 수 있다. 자료의 한계 때문에 학벌을 본 건지 IQ가 높아서 생긴 결과인지 저자는 확인할 수 없었다.

9.1. 최종학력, 학벌, 성별과 임금격차

최단비 (2013)에 따르면, 학벌과 성별은 미술품의 판매가격에 영향을 끼친다. 독립변수로는 대졸 이상 / 고졸, 서울대와 홍익대 출신 / 기타 학력, 남 / 녀를 나누어 (1/0) 로짓 모형을 사용하였다. 작품 판매 여부 (1/0), 판매가격에 자연로그를 취한 값을 종속변수로 놓았다.
그 결과 대졸 여부는 작품 판매 여부와 가격에 유의적인 영향이 없었고, 연구에 직접 제시하지는 않았지만 대학원 졸업이나 상위권 미술대학의 대학원에 진학하여 졸업한 경우에도 영향이 전혀 없는 것으로 나타났다. 따라서 저자는 "소위 '학력세탁'으로 일컬어지는 최종학력 업그레이드는 적어도 아트페어에서의 구매자의 평가에는 영향을 미치지 않는다"고 평가하였다.
학부가 서울대 및 홍익대 출신인 것은 작품 판매 여부에도 유의적인 정(+)의 영향을 미쳤으며 더 높은 가격에 판매되었다. 성별은 작품 판매 여부에 유의적인 영향을 끼치지 않는 것으로 나타났으나 여성 작품이 소폭 많이 판매되었다. 반면 판매 가격은 남성이 높게 나타났다.

9.2. IQ-학력과 성별 임금격차

성별과 학력수준에 따라 IQ와 평생 수입의 상관관계가 다르다는 연구가 있다. Miriam Gensowski (2014)[55]는 'Terman sample'[56]을 대상으로 연구를 했다. 남자나 대졸 이하 여성은 교육수준에 관계없이 IQ와 수입 사이에 높은 상관관계가 있다. 하지만 대학원졸 여성의 경우 IQ가 높으면 오히려 평생소득이 떨어지는 것으로 나타났다. 저자는 대학원졸 여성은 IQ가 높을수록 결혼을 하지 않을 확률이 높아져 남편의 수입을 떨어뜨려 (미혼 여성은 남편의 수입을 0으로 계산) 평생 가족 수입을 낮추는 것으로 보았다.

9.3. 성별 간 IQ 격차(?)

이 쪽의 본문은 지능 문서. IQ의 평균값은 남녀가 같지만, 여성은 분산이 작고 남성은 분산이 크므로 천치도, 천재도 남자가 더 많다. 대학교에서 학생들의 평균 지능이 가장 높은 학과는 수학과와 물리학과인데, 둘다 미칠듯한 남초학과다. 물론 이 둘은 소득이 높은 학과는 아니다. 그러나 지능과 소득에는 상당한 연관관계가 있는데, 고지능자들 중에는 남자가 더 많다. "저지능자 사이에서도 남자가 더 많으니까 결국 평균은 같아야 하는 것 아닌가?"라는 의문이 자연스럽게 나올 텐데, 표준편차 15 기준으로 IQ 70 이하면 지적장애로 취급되기 때문에 조건이 동등할 것을 상정해야 하는 통계에서 결과적으로 제외된다. 결국 지적장애가 없는 인구집단을 잡으면 표본 추출 단계에서부터 남성 평균을 내리는 저지능 남성들이 상당히 잘려나간 상태가 되고, 결국 남자 평균이 높게 나온다.

참고로 IQ와 직업소득 사이에는 상당한 상관관계가 있다. 대략 0.2~0.4 사이 정도인데[출처], 사실 설명 안 되는 부분이 더 많지만 (가정 환경의 영향이 크다) IQ보다 더 소득을 잘 예측하는 개인의 특성에 관한 단일 지표는 아직까지 없다.

남성이 지능이 높다는 얘기가 아니다. 언급돼있듯 남녀 지능 평균은 오차 범위 내에서 같다. 단지 IQ 기준으로, 고지능자와 저지능자 중에는 남성이, 평균 근처에는 여성이 많다는 것이다. 단지 사람들이 고소득, 높은 지위를 누리는 집단만을 바라보면서 왜 저기에는 여자가 적냐 남녀차별이라고 하고 있는 것이다. 밑바닥을 전전하는 (마찬가지로 남초인) 사회 낙오자들에게는 아무도 관심이 없을 뿐이다.

10. 최종학력과 임금 격차

선진국에서도 고졸과 대졸의 임금과 실업률은 명백히 차이가 나고 있다. ECD Education at a glance 2013에서는 한국, 독일 등 각 나라의 교육 지표들을 연구해서 내놓고 있다. [58]
목차 독일 한국
고졸 임금 100% 100%
대졸 임금 164% 147%
고졸~전문대졸 실업률 5.8% 3.4%
대졸 실업률 2.4% 2.9%

한국에서도 대졸·고졸 임금差 50代(50~54세)엔 두배.라고 한다. 대졸자를 우선으로 선발함은 물론이요, 설령 고졸자가 대졸자와 같은 직급으로 취직해도 "대리"라는 직급으로 대졸자가 3~4년만에 진급하는데에 비해 고졸자는 10년이 넘게 걸린다. 게다가 같은 직급임에도 불구하고 대졸자와 고졸자의 호봉차이가 극심해서 같은 일을 하는데도 연봉이 1000만원이 넘게 차이가 난다.

다만, 모든 전공에서 동등하게 최종학력과 임금 격차가 동등한 방향으로 나타나는 것은 아니다.

11. 기업 규모별 임금 격차

한국은 대기업-중견기업-중소기업으로 구분되는 기업 규모별 임금 격차가 매우 크다.

임금은 노동생산성의 영향을 많이 받아 결정되는데, 제조업 중소기업의 임금은 대기업의 63%, 노동생산성은 대기업의 29%밖에 안 된다. 노동생산성의 경우 자동차(47.8%), 철강(46.5%) 등보다 반도체(26.3%), 휴대전화(9.6%) 등 첨단산업의 생산성 격차가 특히 컸다. 이 원인으로는 교육훈련의 부족, 장비 가격, R&D 예산, 해외 투자 비용 등이 지적되고 있다.

그걸 실제로 알아보기 위해 조사한 연구 [59]가 있다. 저자는 사업체 간 임금격차의 변화가 임금분포 상 어느 곳의 변화에 기인하는지 알기 위해 2000년 임금의 백분위에 따른 2000~2014년 임금의 변화를 조사했다.[60] 대기업과 재벌 중심 성장으로 인해 중소기업 다 죽게 되었다는 통념과는 달리, 중위수준 전후의 임금을 지급하는 사업체 임금상승률이 가장 높았다. 상위 10∼20%의 임금을 지급하던 사업체들의 임금상승률은 이들보다 낮았다. 따라서 그 기간 동안 두 집단간의 임금격차는 줄어들었다. 대개의 OECD 국가에서는 슈퍼스타 기업과 나머지 기업들의 격차가 커지는 현상이 발생한다. 그러나 우리나라에서는 그 역의 현상이 일어났다. 90/50 (상위 10% 기업과 중위기업)과 99/10 (상위 1% 기업과 하위 10% 기업) 격차는 2000∼06년까지 하락하다가 2009년까지 상승한 후 다시 하락하는 추세를 보인다.

그러나 하위 사업체들은 매우 낮은 임금증가율을 보였다. 하위 20%쯤 되면 최상위 업체들과 임금상승률이 비슷한 수준에 머무르고, 가장 낮은 임금을 지급하던 10%의 사업체들은 14년 간 실질임금을 10%도 증가시키지 못했다. 평균임금 분포 상 중위사업체가 하위 10% 사업체 대비 지급하는 임금은 2000년에 1.8배였으나 2013년 2배까지 상승한다. 당연히 저임금으로 인한 중소기업/구인난은 덤이다. "즉 우리나라 제조업의 사업체 간 임금격차 확대는 최하위 사업체들의 임금상승이 부진한데 따른 것이라고 할 수 있다."

독일이나 일본 등 중소기업 주도형 산업 국가에서도 대기업의 임금이 더 높기는 하지만, 이들은 기본적으로 한국보다 대기업에 종사하는 사람의 비율이 훨씬 많고 노동생산성 역시 중소기업과 대기업이 크게 차이나지 않는 편이다. 따라서 임금격차 역시 한국처럼 기형적으로 높지는 않다.

11.1. 기업 규모 - 학력

기업 규모별 임금격차는 학력 영향도 받는다. 이 논문에서는 복리후생제도, 하고 있는 일자리와 일에 대한 사회적 평판, 직무관련 교육훈련, 근무환경 등에서의 상대적 열악이 중소기업 취업을 기피하게 하는 요소로 작용하고 있다.

학력 영향을 제외하고 기업규모별 임금격차를 측정하면 중소기업 임금은 대기업의 50~60% 정도로 측정된다. 하지만 34세 이하 대졸로 한정하면 중소기업 임금은 대기업의 79.8% 정도로 격차가 많이 줄어든다. 즉, 기업규모가 작은 곳에서 전문대졸 이하 학력 비율이 높은 것도 임금격차를 늘리는 데 영향을 준다는 말이다.

Firming up inequality (Song et al., QJE, 2019)라는 논문에서는 기업 간 임금격차의 중요성을 다시 강조했다.

12. 직급과 임금격차

한국 기업의 경우 신입사원과 부장급에서 2배 정도의 임금격차가 있다. 일본에서는 더 크다.

13. 지역별 임금격차

똑같은 업종이라도 특정 노동력의 수요가 많고 공급이 적을수록 임금이 오른다. 예를 들어, 전문의의 경우 서울 시내보다는 포항, 울산 등 지방 도시에서 임금이 더 높다. 똑같은 돈을 번다면 생활이 편리한 서울에 살고 싶다는 전문의가 많기 때문이다. 심한 경우 40% 가까이 차이난다.

물가가 너무 비싸면 동일 임금 하에서 해당 지역에 거주하는 건 생활수준이 낮아지기 때문에 노동력 공급이 줄어들어 역시 임금이 오른다. 실리콘밸리에서 햄버거집 아르바이트를 구하는 것은 미국 중소도시보다 임금이 높다. 실리콘밸리에서는 집세가 높기 때문이다.

특정 집단이 생활이 불편한 곳에서 일하는 것을 다른 집단보다 싫어한다면, 지역별 임금격차에 의해 임금이 깎이게 된다.

중국에서는 농민공이라는 이름으로 벌어지고 있다.


[1] 물가 항목에서는 정책 입안자 입장의 물가와 소비자 입장의 물가는 다르다고 하지만, 21세기 초반 이후로 급격히 상승한 건 맞다.[2] 임금격차의 원인과 해결 방안 (2007)[3] 호봉제와 근속연수별 임금 격차 (2016)[4] 해당 정보를 2016년 자료에서는 48쪽에, 2013년 자료는 바로 볼 수 있다.[5] 한국고용정보원 이재성 부연구위원이 발표한 논문 '인문계열 전공의 페널티?- 타 전공과의 노동시장 성과 격차 비교분석 (2016)[6] 1위는 중국으로 1% 더 높다.[7] 주야 2교대, 3조 2교대, 조선소 하청, 자동차 2,3차 하청등[8] 사실 이 부분이 제일 중요한데 사람들은 이걸 잘 안 짚고 넘어간다.[9] 건강보험DB연계 취업통계연보 3-1-1 항목.[10] 회계학, 수학 물리 컴퓨터, 공학 및 건축학 등. table 2 참조.[11] 요약, 본문은 원문 중 '민숙원'을 다운받아야 함. 저자는 관련 국책연구기관의 부연구위원이다.[12] 사실 여성 정치인 비율이 적은 것도 경력단절과 연관이 있는데, 신지예,양향자,오창석 같은 청년/고졸 정치인이 많다지만, 아직 정치는 엘리트가 거의 차지 하기때문에 이런 결과가 나오게 되는 것이다.[13] 대표적으로 예로 공학 취업률의 꽃인 기계과의 경우 대부분의 대학에서 5~10%미만인 경우가 많다. 즉 전문기술을 배우는 인력이 상대적으로 떨어진다는점[14] 이 기사를 요약을 하자면 정규직과 비정규직 간의 격차+경력단절이 시너지 효과를 일으켜서 여성과 남성의 높은 임금 격차를 초래했다고 나온다.[15] 미국의 농업, 산업지대는 생각보다 남성 외벌이 비율이 높은 편이고, 대부분 이것은 남성의 소득으로 산정된다.[16] Sorkin(2017)[17] 김창환&오병돈(2019)[18] 반대의 경우도 그러한데, 임금격차가 전부 생산성 차이에서 기인한 것임을 증명한다 하더라도, 노동시장 진입 전 사회적 차별에 의해(예: 후진국에서 여자는 학교에 보내지 않음) 집단간 생산성 차이가 날 수 있다는 것을 이러한 방법론을 사용한 연구에서는 포착하지 못한다.[19] 여성이 일반적으로 더 양육/가사책임을 짐[20] 스웨덴 등의 국가에서는 남성의 육아휴가를 권장하는 정책등을 통해 이러한 현상이 대물림되지 않게 하고있다.[21] 대표적인 예로 한국가스공사의 여성 채용 차별, 도쿄대 의대의 여성 서류점수 차별 등은 여성은 육아로 인해 일찍 그만둘것이다 라는 편견으로 인해 일어났다. 이러한 점을 해소하기 위해 남성육아휴가권장이 대표적인 해결책으로 거론되고있다.[22] 경력단절 외의 문제에 대한 해결의 예시로 독일을 들어보면 독일은 남성의 성비가 높은 직업현장에 여학생들을 견학시키고 여성의 성비가 높은 직업현장에 남학생들을 견학시키는 등 직업군간 성비차이 해소를 위한 노력을 하고있다.[23] 현대카드가 1537명이지만 현대자동차는 10만명이다.[24] 그러나 철학과는 예외적으로 남초이다.[25] 최근에는 진학률 성비는 고려하지 않은채 단순히 여성 비율이 낮다고 여성공학도, 여성~~공모전 등 여성만 참가하거나 지원받을 수 있는 프로그램이나 공모전을 많이 만들어서 오히려 여성이 스펙 쌓기에 수월하다. 심지어 여성 비율인 너무 낮은 과의 경우 대학원 진학 시 공공연하게 여성에게 추가 가산점을 주는 경우까지 존재한다.[26] 공학이 대부분인 초등학교를 제외하고, 남중-남고-공대-군대 라는 테크트리를 타는 경우가 대체로, 저주 받은 남성이라고 할 정도며, 남혐 커뮤니티가 아니고서야, 어떤 커뮤니티에서도 위로받는 상황이다.[27] 참고로, 2017 취업통계연보에 따르면 국내 컴퓨터 통신계열 졸업자는 남성 7,946명, 여성 2,620명(24.8%)으로 총 10,566명이다.[28] 결국 남성이 번 돈도 여성이 쓰게 되고 여성이 번 돈 또한 가정이라는 공동의 소유가 되는 것이기 때문이다.[29] 고졸, 전문대졸, 대졸, 석사졸 등을 의미한다.[30] 관리자, 사무종사자, 판매종사자 등으로 나눔[31] 광업, 제조업, 전기가스수도, 건설업 등으로 나눔[32] 대기업 (300인 이상), 30~299인, 5~29인 등으로 나눈다.[33] 이화여자대학교 젠더법학연구소, 이화젠더법학 9(2), 2017.8, 69-124[34] 전문성 있는 일. 이직이 잘 된다.[35] 대졸 수준에서 전문성 없는 일. 이직이 거의 불가능.[36] 따는 데 6개월 이상 걸린다[37] 관련 문단 참조바람.[38] 발췌하면 다음과 같다. "ILO의 보고서는 임금격차 유발 요인으로 연령을 제시하지 않았다. 필자(김난주 박사)는 이에 동의한다. 임금격차 분석에서 생물학적 연령은 개인이 후천적으로 개발할 수 있는 영역이 아니기 때문이다."[39] 힘든 것을 거부하기 (육체노동, 생산직, 야근, 교대근무, 당직, 지방 근무, 해외 오지 근무), 업무량 많은 부서 기피 등[40] 참고로 전미경제학회의 저널아메리칸 이코노믹 리뷰(AER)은 대개 30~40쪽 분량 정도 되며 경제학계에서 최고의 권위를 지닌 것으로 인정받는다. 하지만 전미경제학회에서 내놓는 프로시딩인 'American Economic Review: Papers & Proceedings'은 AER만한 권위를 지니고 있지 않고, 3~5쪽 정도의 길이라서 논문 단계도 아니다. AER 2017년 5월호는 2017년 1월 열린 129회 전미경제학회에서 발표된 paper와 proceeding을 실었다. (This volume contains the Papers and Proceedings of the one hundred twenty-ninth annual meeting of the American Economic Association held in January, 2017. 출처: 편집자 서문. DOI: 10.1257/aer.107.5.xii)[41] Gender differences in the ultimatum game. Economic Inquiry, 39(2), 189[42] 물론 성별을 알기 힘든 이름들은 사전에 제거하였다[43] 심리학에선 매우 유명한 게임. 두 명이 진행하는데, 실험자가 목돈을 주면 한 명이 그걸 두 명이 분배하는 액수를 정하고, 다른 한 명은 그 돈을 해당 분배대로 받을지 결정한다. 이 사람이 수락하면 둘은 전자가 제시한 비율대로 목돈을 받지만, 거절하면 둘다 돈을 받지 못한다. 경제학적 가정에 따르면 어떤 비율이든 수락해야 돈을 받아 이득이기 때문에 사람들은 당연히 상대방의 제안을 수락해야 하지만, 정작 실험 결과는 그렇지 않아서 유명해졌다.[44] N.M. Else-Quest, et al. 'Cross-national patterns of gender differences in mathematics: a meta-analysis'[45] J.S. Eccles 'Where are all the women? Gender differences in participation in physical science and engineering'[46] Schmader, t., M., & Forbes, C. (2008), 'An integrated process model of stereotype threat effects on performance'[47] Koenig, Anne M.,Eagly, Alice H.,Mitchell, Abigail A.,Ristikari, Tiina 'Are leader stereotypes masculine? A meta-analysis of three research paradigms.'[48] Cecilia L. Ridgeway, Shelley J. Correll 'Motherhood as a Status Characteristic'[49] Hebl, Michelle R. King, Eden B. Glick, Peter Singletary, Sarah L. Kazama, Stephanie 'Hostile and benevolent reactions toward pregnant women: Complementary interpersonal punishments and rewards that maintain traditional roles.'[50] Jennifer DeNicolis Bragger, Eugene Kutcher, John Morgan, Patricia Firth. 'The Effects of the Structured Interview on Reducing Biases Against Pregnant Job Applicants'[51] J. Cunningham, T. Macan(2007)[52] 김계중 감독 (나주 호빌스 여자씨름단), TV 프로그램 출연 중[53] ‘대학 서열의 경제적 수익 분석’, <한국교육> 33권 2호, 2006[54] 고은미(2011), ‘Changes in Wage Differentials among College Graduates in South Korea, 1999~2008’, <노동경제논집> 34권 1호. 원자료는 한국노동패널 1999~2008 사용.[55] 파일[56] 고지능자를 대상으로 조사한 자료.[출처] Arthur Jensen (1998), The g Factor: The Science of Mental Ability p. 568[58] 실업률, 임금은 만 25세에서 만 64세 사이[59] 제조업 사업체 간 임금 및 생산성격차 추세와 그 관계에 대한 분석(이창근)[60] 예를 들어 상위 10~20% 업체의 임금상승률이 높은지, 상위 50%의 임금상승률이 높은지 알 수 있다는 것이다.