勞動經濟論集第 卷第 號 인력의효율적활용에달려있다. 왜냐하면여성인적자본수준과근로능력은향상되고있는반면, 여성의노동시장에서의지위와노동력으로서의활용은여전히낮은수준에머무르고있기때문이다 1). 여성인력의중요성이증대되고있는이러한상황에서, 성별임금격차는여성으로하여금노동시장참여의욕을저

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1 * ** Mincer(1974) Oaxaca(1973) (, ).,.,.. 한국노동시장은저출산문제로장래인력수급문제가발생할것으로예상된다. 인 력부족문제를타개할가장현실적인해결책으로는경제활동참가율증대와인력의효 율적활용을꼽을수있는데, 이대안들의성공여부는여성의노동시장참여와여성 논문접수일 : 2014 년 10 월 1 일, 논문수정일 : 2014 년 12 월 2 일, 논문게재확정일 : 2014 년 12 월 9 일 * ( 제 1 저자 ) 부산대학교경제학부박사과정 (kangjy@pusan.ac.kr) ** ( 교신저자 ) 부산대학교경제학부 (gsk@pusan.ac.kr)

2 勞動經濟論集第 卷第 號 인력의효율적활용에달려있다. 왜냐하면여성인적자본수준과근로능력은향상되고있는반면, 여성의노동시장에서의지위와노동력으로서의활용은여전히낮은수준에머무르고있기때문이다 1). 여성인력의중요성이증대되고있는이러한상황에서, 성별임금격차는여성으로하여금노동시장참여의욕을저해할수밖에없다. 또한성별임금격차의일부는성차별에기인할가능성도존재하기때문에, 성별임금격차와관련된분석은중요한정책적, 경제학적이슈로자리매김하고있다. 성별임금격차는오랜기간동안노동시장의주요문제로다뤄진만큼, 이와관련한연구또한활발히진행되어왔다. 김주영 (2009) 은한국노동시장에서여성근로자의학력이향상되었음에도불구하고 2000 년이후성별임금격차가정체되어있음에주목하였다. 그는학력을제외한요소들, 특히여성의경력단절로인한근속기간의성별차이로인해학력향상에따른성별임금격차의감소분이상쇄되었음을밝혔다. 그의연구처럼, 성별임금격차를다룬많은연구가격차의원인을밝히는데연구의목적을두었으며연구방법으로는주로 Mincer(1974) 의임금함수, Oaxaca(1973) 임금격차분해모형또는 JMP 분해모형 (1993) 을사용하였다. 성별임금격차에대한연구가오랜기간진행되어온만큼, 격차의원인에대한시각또한다양하다. Bergmann(1974) 은직종내여성근로자의분포와성별임금격차의관계에주목했다. 그에따르면, 여성근로자는주로특정직종에분포하는경향이있으며 ( 직종격리현상 ), 이로인해해당직종의여성노동력은초과공급상태에이른다. 이로써해당직종의여성임금이하락하게되어성별임금격차는증가한다. 이러한성별직종격리현상에따른성별임금격차의확대를과밀가설이라일컫는데, 이후많은연구들이그의이론에영향을받아성별임금격차와직종격리현상간의관계를파악하고자하였다. 강승복 (2008) 의연구역시그중하나로, 직종내여성근로자의분포가임금에미치는영향을파악하기위해여성고용비율을임금함수에추가하였다. 연구결과, 직종내여성의비율은임금에부정적영향을미치지만시간이갈수록부정적효과의크기는감소한것으로나타나성별임금격차가앞으로감소할것으로예상되었다. 서병선, 임찬영 (2002) 은우리나라노동시장에과밀가설을적용할수있는지를밝히기위해직종선택과임금결정을결합한모형으로노동시장의수요와공급측면을함께 1) 통계청에따르면, 2012 년경제활동참가율은남성의경우 73.3% 였던반면, 여성은 49.9% 에불과했다. 또한 2012 년여성근로자내무급가족종사자, 임시및일시근로자의비율은각각 10.5%, 28.3%, 7.0% 였다.

3 분석하였다. 연구결과, 여성은교육전문직과사무직, 판매직그리고노무직으로, 남성은전문직, 생산직에주로분포하는것으로나타나성별직종격리현상이실재함을확인하였다. 또한직종별임금함수를통해하위직일수록성별생산성차이에따른격차보다설명불가능한이유에따른성별임금격차가더큼을밝혔다. 그들은이연구를통해성별격리현상이존재하지만, 여성이저임금하위직이아닌교육전문직과사무직에다수분포하기때문에과밀가설과는달리오히려직종격리현상이성별임금격차를완화시킨다는결론을내려우리나라노동시장에서과밀가설은성립하지않는다고보았다. 이와는달리권혜자 (2005) 는과밀가설이현실에적용가능하다는결론을내렸다. 그는성별, 고용형태별직업격리의임금효과를파악하고자여성이특정직업에서차지하는비중과함께직업내비정규직비중을임금함수의설명변수로추가하였다. 추정결과, 여성근로자와비정규직의비율이높은직업일수록임금이낮은것으로나타났다. 즉, 과밀가설이실재함을보인것이다. 이와같이특정성별근로자의분포가성별임금격차에영향을미치는가에대한논의와관련해서는여러이견이존재하고있다. 본논문은기존연구들과달리직종격리현상과함께직종별직무내용도고려하여성별임금격차문제에접근하였으며, 비교적장기간인 1999 년부터 2011 년까지를분석기간으로삼아그추세를연구하고자하였다. 이를위해여성근로자분포와직업의직무성격을기준으로직종의범주를구분하고이들직종범주별로남녀근로자간임금보상체계와임금격차의크기, 추세를분석하였다. 단, 성별임금격차를성별임금차별과동일시하는경우가많지만이둘은같지않음에주의해야만한다. 이론적으로성별임금격차는생산성에기인한격차와불합리한성차별에기인한격차로분해할수있다. 그러나실제로는모든임금결정요인의판별과측정은불가능하기때문에생산성격차와성차별적격차를완벽히구분하는것은불가능하다. 이를간과할경우모형에포함되지못한임금결정요인에서비롯된격차는생산성격차임에도불구하고성차별적격차로결론내려진다. 따라서본연구는모형에포함된임금결정요인에서비롯한성별임금격차를 생산성격차 로, 모형에서누락된임금결정요인과성차별에서비롯되는성별임금격차를 계수격차 로정의내리고, 이들의크기와추세를확인해보고자하였다. 본논문은제Ⅱ장연구대상과연구방법, 제Ⅲ장분석결과및해석그리고마지막으로제Ⅳ장결론으로구성된다. 제Ⅱ장에서는연구에사용한데이터및변수, 모형에대

4 勞動經濟論集第 卷第 號 해설명하였고, 제 Ⅲ 장에서는분석결과를제시하고이에대한의미를설명하였으며, 제 Ⅳ4 장결론에서는연구결과를정리하며그시사점을고찰하였다. 본논문은고용노동부에서실시한고용형태별근로실태조사중임금구조부문원자료를사용하였다. 임금구조부문은표본이상당히커모집단의특성을잘대변할뿐만아니라비교적긴기간동안꾸준히기록되었으며, 근로자특성에대한풍부한정보가담겨있다는장점이있다. 임금구조부문은 1968 년에조사가시작되어 2008 년고용형태별근로실태조사에통합되었다. 고용형태별근로실태조사의조사범위는공공행정, 국방및사회보장행정과같은비민간부문과가사서비스업, 국제및외국기관을제외한 5인이상임금근로자를고용한모든민간산업사업체를조사범위로한다. 원자료중 1999 년부터 2011 년까지의자료를선택하여해당기간의임금체계와성별임금격차의추세를파악하였다. 다만, 조사기간동안직종의구분기준이었던한국표준직업분류가여러차례바뀌어일관된기준을마련해야했다. 이를위해최신기준인 6차한국표준직업분류를기준으로삼아원자료를조정하였는데, 이과정에서민간부문 18개산업중운수업, 사업시설관리및사업지원서비스업에포함된데이터는산업및직업구분기준적용이모호하여논의에서제외하였다. 이외에도분석의정확성을위해데이터에 2가지제약을두었다. 첫째, 18세이상, 70세이하의법정최저임금이상을받는전일제근로자만을대상으로하였다. 둘째, 사분위수이상치제거방법 2) 을이용하여한달총근로시간이 346 시간이상인근로자는제외하였다. 근로시간에제약을둔이유는지나치게많은근로시간을나타내는이상치가존재하였기때문이다. 법정최대 1주근로시간은 56시간으로, 한달이최대 5주라고가정하더라도한달총근로시간은 280시간을초과할수없 2) 데이터를크기순으로정렬한후, 1 사분위수에서 1.5* 사분위범위값을뺀값보다작은값과 3 사분위수에서 1.5* 사분위범위값을더한값보다큰경우를이상치로보는방법이다.

5 변수구분변수변수설명 종속변수 설명변수 시간당실질임금 (Wage) 또는시간당실질임금의자연로그값 (ln Wage) 교육연수 (Edu) 연령 (Age) 연령제곱 (Age 2 ) 근속연수 (Ten) 경력기간더미변수 (Cr) 기업규모더미변수 (Sz) 임금함수의종속변수로는시간당실질임금의자연로그값이, 임금격차분해모형의종속변수로는시간당실질임금이종속변수로사용됨. 중학교이하 9 년, 고등학교 12 년, 전문대 14 년, 대졸이상 16 년으로산정 ( 중졸이상학력중퇴자는차하급학교졸업으로산정.) 6 월기준근로자의만나이 연령의제곱값 근로자가속한사업체의근속연수 근로자가현재의직종에서종사한기간 ( 기준변수 : 경력연수 1 년미만 ) 1 년이상 -2 년미만 (Cr2), 2 년이상 -3 년미만 (Cr3) 3 년이상 -4 년미만 (Cr4), 4 년이상 -5 년미만 (Cr5) 5 년이상 -10 년미만 (Cr6), 10 년이상 (Cr7) 종사사업체근로자수를기준으로함. ( 기준변수 : 5-9 인 ) 인 (Sz2), 인 (Sz3), 인 (Sz4), 인 (Sz5), 500 인이상 (Sz6) 노동조합더미변수 (Un) 가입시 =1, 미가입시 =0 직업더미변수 (Oc) 직업더미변수는총 9 개농림어업직 (Oc1), 기능직 (Oc2), 장치조립직 (Oc3), 관리직 (Oc4), 전문직 (Oc5), 사무직 (Oc6), 서비스직 (Oc7), 판매직 (Oc8) 단순노무직 (Oc9) 기준변수는직종별로달라짐. ( 블루칼라직은농림어업직, 화이트칼라직은관리직, 여성집중직은서비스직이기준변수 ) 으나법정근로시간을초과하여근로하는경우가실재하므로제약을 280시간이아닌사분위수방법으로구한 346시간으로두었다. 분석에사용할설명변수로교육연수, 연령, 연령제곱, 근속연수, 경력기간, 기업규모, 노동조합가입여부, 직업등을선택하였으며, 이에대한설명과정의를 < 표 1> 에정리해놓았다. 임금체계분석에있어대부분의기존연구가명목임금을이용한데반해, 본

6 勞動經濟論集第 卷第 號 연구에서는성별임금격차추세의명확한파악을위해인플레이션을고려하고자했다. 따라서한국은행의소비자물가지수 (CPI) 를이용해명목임금이아닌실질임금을종속변수로선택하여 Mincer(1974) 의임금함수분석에서는시간당실질임금의자연로그값을, Oaxaca(1973) 의임금격차분해모형에는시간당실질임금값을종속변수로사용하였다. 직종격리현상과직무내용을동시에고려하기위해 9개직업 3) 을두단계를통해 3 개의직종으로구분하였다. 첫단계로 9개의직업을여성근로자분포에따라여성집중직종과남성집중직종으로나누었다. 전체근로자중여성근로자의비율이 45% 이상인직업인서비스직, 판매직, 단순노무직을여성집중직으로, 나머지 6개직업을남성집중직직종으로정의하였다. 두번째단계로 6개직업으로구성된남성집중직을직무성격별로화이트칼라직과블루칼라직으로나누었다. 두뇌활동을통한간접적생산활동이주직무내용인사무직과전문직, 관리직은화이트칼라직으로구분하고, 생산활동에직접적으로연관되거나신체적활동이주직무내용인장치조립직, 기능직, 농림어업직은블루칼라직으로구분하였다. < 표 2> 는여성집중직과남성집중직의성별근로자비율을나타낸것이다. < 표 3> 은직종별남녀시간당실질평균임금과성별실질임금격차를, < 표 4> 는직종별남녀근로자의학력분포를 1999 년과 2011 년에대해나타낸것이다. < 표 3> 에서화이트칼라직, 블루칼라직, 여성집중직순으로임금이높음을알수있다. 남성은고임금직종에, 여성은저임금직종에주로분포하고있는것이다. 여성집중직은 1999년성별임금격차액이전체평균임금에서차지하는비율이 29.6% 로낮았으나, 2011년은 41.6% 로크게증가하였다. 또한여성집중직의 1999 년대비 2011 년의전체근로자평균임금증가율은 49.5% 였으나같은기간성별임금격차의증가율은무려 110.1% 로임금증가율보다 2배이상높았다. 이는여성집중직의성별임금격차가빠른속도로악화되었음을짐작케한다. 블루칼라직은 1999 년대비 2011 년의성별임금격차증가율이 29.1% 로같은기간전체평균임금증가율의 60.7% 보다낮았으며, 화이트칼라직은성별임금격차증가율과전체평균임금증가율이각각 58%, 42.6% 로평균임금증가율이격차의증가율보다다소낮았다. 3) 한국표준직업분류에따라직업을관리직 ( 관리자 ), 전문직 ( 전문가및관련종사자 ), 사무직 ( 사무종사자 ), 서비스직 ( 서비스종사자 ), 판매직 ( 판매종사자 ), 농림어업직 ( 농림어업숙련종사자 ), 기능직 ( 기능원및관련기능종사자 ), 장치조립직 ( 장치기계조작및조립종사자 ), 단순노무직 ( 단순노무종사자 ) 등 9 개로분류하였다.

7 ( 단위 : %) 직종직업여성비율남성비율전체 서비스직 여성집중직 판매직 단순노무직 장치조립직 블루칼라직 기능직 남성집중직 농림어업직 사무직 화이트칼라직 전문직 관리직 ( 단위 : 원 ) 직종구분 연도 전체근로자평균임금 남성평균임금 여성평균임금 성별임금격차 평균임금대비성별임금격차비율 남성집중직 블루칼라직 화이트칼라직 1999 년 % 2011 년 % 1999 년대비증가율 60.7% 53.5% 73.0% 29.1% 년 % 2011 년 % 1999 년대비증가율 42.6% 51.4% 47.6% 58.0% 년 % 여성집중직 2011 년 % 1999 년대비증가율 49.5% 57.4% 39.2% 110.1% -

8 勞動經濟論集第 卷第 號 ( 단위 : %) 블루칼라직 남성집중직 화이트칼라직 여성집중직 남성 여성 남성 여성 남성 여성 남성 여성 남성 여성 남성 여성 중학교 고등학교 전문대 대학교 전체 < 표 4> 를통해서는여성의학력수준향상으로성별학력수준의격차가감소한것을알수있다. 학력수준은임금에가장직접적인영향을미치는인적자본요소중하나이며, 남녀간학력차가감소해왔음에도불구하고 < 표 3> 에서성별임금격차액이증가했다는사실은성별임금격차증가의상당부분이계수격차에기인했을가능성이큼을시사한다. < 표 5>, < 표 6>, < 표 7> 은직종별남녀근로자의평균연령과근속연수, 그리고경력기간분포를나타낸것이다. 전반적으로남성근로자의평균연령, 근속연수, 경력기간의값이여성에비해크지만그증가폭은여성근로자가더크다. 이는여성의노동시장참여기간과연속성은남성보다짧으나과거에비해늘어나고있음을보여준다. 그러나여성집중직은이와는다른양상을보인다. 여성집중직여성은평균연령이 1999 년에비해 2011 년 6.2세나증가한데반해근속연수는오히려 0.7년감소했으며, 2년이상의경력자분포도감소했다. 여성집중직남성도평균근속연수가감소했으며 2년이상경력자분포도감소했으나, 여성보다는감소폭이작았다. 즉, 여성집중직여성근로자는평균연령이증가하고있음에반해근속연수와경력기간분포는단축되고있는것이다. 이러한결과의원인으로여성집중직근로자의경력단절현상심화또는여성노년층근로자의단순노무직으로의진입증가를의심해볼수있다.

9 ( 단위 : 세 ) 남성집중직 남성여성남성여성 블루칼라직 화이트칼라직 여성집중직 ( 단위 : 년 ) 남성집중직 남성여성남성여성 블루칼라직 화이트칼라직 여성집중직 블루칼라직 남성집중직 화이트칼라직 여성집중직 ( 단위 : %) 남성 여성 남성 여성 남성 여성 남성 여성 남성 여성 남성 여성 1년미만 년 - 2년 년 - 3년 년 - 4년 년 - 5년 년 - 10년 년이상

10 勞動經濟論集第 卷第 號 성별임금격차분석에사용한모형은 Mincer(1974) 의임금함수와 Oaxaca(1973) 의임 금격차분해모형으로, 각연도별, 직종별데이터에이모형들을적용하였다 4). 본연구 에서는 Mincer(1974) 의임금함수를직종별남녀를대상으로각각적용하여직종과남녀 간임금보상체계와그추세를비교분석하였다. 또한 Oaxaca(1973) 의임금격차분해모 형을통해성별임금격차를생산성격차와계수격차로분해한후, 이들의크기와변 화추세를분석하였다. 식 (1) 은임금함수를나타낸것으로, 이식 (1) 을 1999 년부터 2011 년까지각연도와남 녀별로화이트칼라직, 블루칼라직, 여성집중직에각각적용하였다. 식 (1) 의계수는각 설명변수가임금에미치는영향을보여주며, 이를통해남녀별직종에따른임금보상 체계와그추세를살펴볼것이다. 임금격차분해모형은임금함수에서구한계수를이 용하여성별임금격차를모형내에포함된임금결정요인에서비롯된생산성격차와 모형에포함되지못한임금결정요인과성차별등에서기인한계수격차로분해한다. 앞에서언급한바와같이임금함수의종속변수는시간당실질임금의로그값, 임금격 차분해모형의종속변수는시간당실질임금이다. 임금격차분해를위해식 (2) 를직종별, 남녀별, 연도별로회귀분석하여남성근로자의설명변수벡터를 X M, 여성근로자의 설명변수벡터를 X F 로정의한다. 식 (2) 에서구한남성근로자의설명변수계수열벡 터를 β M, 여성근로자의설명변수계수열벡터를 β F 로표현하여식 (3) 으로나타낼 수있다. u M, u F 는각각남성과여성그룹의오차항이다. log 식 (3) 을기댓값 (E) 으로나타내면오차항의기댓값 E(u M), E(u F) 은 0 이되므로식 (4) 4) White 검정결과, 이분산성이의심되었으므로임금함수와임금격차분해모형분석시이분산성을고려하여추정계수표준오차에수정을가하였다.

11 남성 여성 로표현할수있고, 성별평균임금의격차 (R) 는남성의평균임금에서여성의평균임금 을뺀값이므로식 (5) 와같다. 남성 여성 만약계수격차가존재하지않는다면남녀의인적자본수익률은동일하므로 β M 과 β F 는일치한다. 남성과여성간계수격차가존재하지않을때의계수열벡터를 β⁰라하면남성과여성그룹의임금은다음과같다. 남성 여성 식 (5) 에식 (6) 을더하고다시빼면, 식 (7) 처럼나타낼수있다. 성별임금차이 식 (7) 의첫째항은계수격차가존재하지않을때의임금차이를나타내므로생산성격차를의미하며, 둘째항과셋째항은남녀간계수격차가존재할때남성과여성이성차별로입는피해혹은수혜의크기를나타내므로계수격차를의미한다. 그러나계수격차가존재하지않을때의계수 β⁰를알수없다는문제가존재하는데이에대해 β⁰를남성혹은여성계수로간주하기도한다. 하지만이경우성별에따른차별과수혜의과소혹은과대평가가발생하게된다. 따라서계수격차가존재하지않을때의계수 β⁰를정의하는문제에대한대안으로 Jann(2008) 은남녀근로자를모두를대상으로한회귀식에성더미변수를추가시켜얻은계수를 β⁰로선정하는것을대안으로제시하였으며, 본연구는그의제안을따랐다.

12 勞動經濟論集第 卷第 號 [ 그림 1] 은 Mincer(1974) 의임금함수의설명변수계수크기와그추세를정리해놓은것이다 5). 교육계수의추세는화이트칼라직을제외한직종에서는남성의증가폭이여성보다더커성별교육수익률의격차가증가해온것으로나타났다. 이러한성별교육수익률의격차확대로인해여성학력수준의증가에따른성별임금격차감소분이다소상쇄되어왔음을알수있다. 반면, 화이트칼라직의교육계수는남성의계수가크게높았던 2000 년과 2001 년을제외하면남녀간계수추세의증가폭에큰차이가없었으며남녀모두점증추세를보였다. 고학력여성이가장많이분포한직종이화이트칼라직 6) 임을고려한다면, 여성학력수준의증가가성별임금격차감소에미치는영향은고학력일수록클것으로짐작할수있다. 여러설명변수의계수를남녀간비교하면가장눈에띄는것은연령계수로, 여성의연령계수는남성에비해매우낮다. 여성은화이트칼라직을제외하면연령계수가 0에가까운값을갖거나음의부호를가졌다. 남성의경우연령계수는대체로 부근의값으로여성에비해값이매우컸다. 특히남성의화이트칼라직의연령계수값은다른직종에비해매우컸으며, 다른임금결정요인에대한수익률중에서도가장높은편에속했을뿐만아니라증가추세를보였다. 남녀의연령에대한임금보상이이토록큰차이가나는이유를정진화 (2007) 의연구에서찾을수있다. 그의연구에따르면, 여성은경력단절을경험할확률이높으므로동년배의남성에비해정규교육외의인적자본향상의기회가적으며, 따라서연령에따른보상의차이가클수밖에없다. 실제여성이동일연령대의남성에비해경력단절의확률이높은지알아보기위해 1999 년부터 2011 년까지의전체근로자중 10년이상의경력을가진근로자비율을 5) 임금함수추정결과는 < 부표 1>, < 부표 2>, < 부표 3> 에정리되어있다. 6) 1999 년부터 2011 년까지의전체대졸여성근로자의 93.5% 가화이트칼라직에종사하고있는것으로나타났다. 학력별로살펴보면중졸여성의 3.76%, 고졸여성의 38.06%, 전문대졸여성의 75.06%, 대졸여성의 93.51% 가화이트칼라직에속하는직업에분포한다.

13 연령대와남녀별로구분하여 [ 그림 2] 에나타내었다. 그림을보면모든직종에서 40대이상의여성은같은세대의남성보다 10년이상의경력을가진근로자비율이낮으므로여성의경력단절이실재한다고볼수있다. 근속연수계수의경우는전체적으로여성이남성보다크기가크지만점감하는추세이다. 남녀모두대체적으로여성집중직, 블루칼라직, 화이트칼라직순으로근속연수계수가컸으나, 여성의경우그차이가점점수렴하여 2011 년값의수준은비슷했다. 노동조합계수는여성이남성보다커, 여성의노동조합프리미엄이남성보다큰것으로나타났다. < 표 8> 의기업규모계수또한대체적으로모든직종에서남성이여성보다컸다 년의여성집중직의남성의계수값은같은직종의여성보다작았으나해당연도의계수값은유의하지않았다. 화이트칼라직의경우남녀모두계수의크기가다른직종보다커, 종사기업의규모에대한임금의영향이컸다. 화이트칼라직과블루칼라직은여성의계수크기가남성보다작았으나, 계수의증가추세는남성보다더컸다. 다만, 여성집중직은남녀모두기업규모계수크기가작았으며, 여성집중직의여성은해가갈수록기업규모계수의크기가감소하는양상을보였다 남성 블루칼라직 화이트칼라직 여성집중직 블루칼라직 화이트칼라직 여성집중직 인 0.035*** 0.082*** 0.074*** 0.070*** 0.091*** 0.090*** 인 0.037*** 0.131*** *** 0.174*** 0.125*** 인 0.067*** 0.216*** *** 0.295*** 0.166*** 인 0.116*** 0.242*** *** 0.404*** 0.267*** 500인이상 0.239*** 0.352*** 0.035* 0.429*** 0.459*** 0.255*** 여성 블루칼라직 화이트칼라직 여성집중직 블루칼라직 화이트칼라직 여성집중직 인 *** 0.080*** 0.072*** *** 0.041*** 인 *** 0.117*** 0.058*** 0.026** 0.148*** 0.081*** 인 *** 0.142*** 0.081*** 0.085*** 0.268*** 0.078*** 인 *** 0.156*** 0.094*** 0.141*** 0.359*** 0.195*** 500인이상 0.055** 0.262*** 0.184*** 0.373*** 0.403*** 0.176*** 주 : 1) *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

14 勞動經濟論集第 卷第 號 주 : 1) 통계적으로유의하지않은계수는그래프에포함하지않음.( 여성연령계수중블루칼라직의 2002 년, 여성집중직의 2009 년, 남성의노동조합계수중블루칼라직의 1999 년의값은유의하지않아그림에서제외함.) : 2) 그외모든계수는유의수준 5% 에서통계적으로유의함.

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16 勞動經濟論集第 卷第 號 [ 그림 3] 은 Oaxaca(1973) 의임금격차분해모형결과인성별임금격차액 ( 총격차액 ) 7) 과이를구성하고있는생산성격차와계수격차의금액을직종별로정리해놓은것이 며 [ 그림 4] 는남녀총격차액을 100 으로놓았을때생산성과계수격차액이차지하는 비율을나타낸것이다. 성별임금격차문제를액수그자체로만바라보면임금이클수 록격차역시커지는경향을무시하게되어고임금직종의성별임금격차가과대평가 될위험이있다. 이를위해 [ 그림 5] 에서남녀모두를포함한평균임금에서생산성격 차, 계수격차, 총격차액이차지하는비중과그추세를직종별로나타내었다 8). [ 그림 3] 의블루칼라직은총격차액과생산성격차액의변화추세가서로유사하다. 둘모두 2007 년까지지속적인증가추세를보이다가 2008 년에비교적크게하락하였고 그후소폭상승한뒤정체추세를보인다. 계수격차의추세는꾸준히점증해왔긴하 나, 큰증가를보이진않았다. [ 그림 4] 에서도블루칼라직의계수격차가총격차에서 차지하는비중이큰변화가없었음을확인할수있다. 블루칼라직은총격차의액수는 증가해왔으나, [ 그림 5] 를보면평균임금에서총격차, 계수격차, 생산성격차가차지 하는비율은감소추세를보이고있다. 이는블루칼라직의평균임금상승률의추세가 이들격차액의상승률보다컸음을보여주는것이다. 화이트칼라직은총격차, 생산성격차, 계수격차의액수모두가장큰직종이었다. [ 그림 3] 의화이트칼라직 9) 의총격차액의증가폭이비교적큼을알수있다. 생산성격 차액은 2007 년까지큰증가세를보였으나, 이후비교적큰폭으로하락했다. 반면, 계 수격차액은 2000 년초반까지만하더라도그크기가작았으나 2007 년이후큰증가세 를보였다. 총격차액의추세는 2008 년을기준으로증가세와하락세로구분되는데, 이 는생산성격차가 2007 년을기점으로증가세에서하락세로전환되었기때문으로보인 다. 그러나 2008 년의총격차액하락폭이생산성격차액의하락폭보다작았던이유는 7) 임금격차분해모형의분석에서일컫는임금은모두시간당실질임금을의미한다. 성별임금격차는생산성격차와계수격차의총합이므로, 본장에서는편의를위하여성별임금격차를총격차라고표현하였다. 8) [ 그림 3], [ 그림 4] 의값은 < 부표 4>, [ 그림 5] 의값은 < 부표 5> 에정리되어있다. 9) 1999 년화이트칼라직의성별임금격차분해결과, 계수격차의부호가음 (-) 인것으로나타났으나통계적으로유의하지않았다. 따라서그래프의 1999 년화이트칼라직값이기재되어있으나유의하지않음을감안하여보아야한다.

17 계수격차액의증가로인한것으로, 생산성격차하락분의상당부분이계수격차로상쇄된것이다. 총격차내의생산성격차와계수격차의비중을나타낸 [ 그림 4] 를보면, 화이트칼라직의총격차내생산성격차의하락과계수격차의증가가뚜렷함을알수있다. [ 그림 5] 의임금대비격차비중을보면화이트칼라직은계수격차의비중이증가하고있는유일한직종임을알수있다. 이는임금보다계수격차가더빠른속도로증가하고있음을나타낸다. 여성집중직은대체로화이트칼라직과는반대되는추세를보인다. 화이트칼라직은 2007 년전까지남녀간생산성격차가큰편인데다증가추세까지보였으나이후큰폭으로하락했고, 계수격차는그값이작았으나비교적큰폭으로증가했다. 이와는반대로여성집중직은남녀간생산성격차가작았으나증가했고, 계수격차는컸으나하락하는모습을보였다. 따라서여성집중직의총격차증가는생산성격차의증가에기인하는것으로설명할수있다. [ 그림 3] 에서여성집중직의생산성격차의증가와계수격차의감소가큰것으로보이지않는데, 이는여성집중직이저임금직종이므로총격차와계수격차, 생산성격차모두그액수가작기때문이다. [ 그림 4] 와 [ 그림 5] 는여성집중직의계수격차와생산성격차의뚜렷한변화를확연히보여준다. [ 그림 4] 에서 2000 년대초반까지만하더라도여성집중직의총격차내계수격차의비중은매우크고생산성격차의비중은작았다. 그러나생산성격차비중의꾸준한증가와계수격차비중의하락으로결국둘의크기가역전되었다. [ 그림 5] 에서도평균임금대비계수격차의비율은하락하고, 생산성격차의비율은증가하여 2008 년이후생산성격차가계수격차를역전한것을확인할수있다. 또한평균임금대비총격차비율도 1999 년 29.6% 에서 2011 년 41.6% 로증가폭이세직종중가장컸다. 앞서 < 표 7> 에서여성집중직의여성은근속과경력기간의감소, 평균연령의증가가남성보다더큰것으로나타났다. 이를통해여성집중직여성의근속과경력기간의하락이여성집중직의생산성격차확대의원인중하나로작용하였을것으로짐작할수있다.

18 勞動經濟論集第 卷第 號

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21 본논문은직업내여성근로자의분포와직무특성을기준으로직종을구분하여 Mincer(1974) 의임금함수와 Oaxaca(1973) 임금격차분해모형을통해임금보상체계와성별임금격차가직종별로어떤추세를나타내는지를연구한것이다. Mincer 의임금함수분석결과, 임금보상체계에서주목할만한임금결정요인은교육, 연령이었다. 블루칼라직과여성집중직에서여성의교육계수는남성보다그값이작았을뿐만아니라시간에따른증가추세도남성보다작았다. 그러나화이트칼라직의교육계수는남녀간증가추세에큰차이가없었으며, 계수의값은남성보다여성이더컸다. 화이트칼라직에고학력여성의대부분이분포했음을고려한다면, 교육이성별임금격차에미치는영향이학력수준별로달리나타날가능성이높은것으로예상할수있다. 연령계수의경우모든직종에서여성의값이남성에비해매우작았다. 경력단절이연령계수의차이에대한원인으로짐작되므로, 여성의경력단절에대한정책적논의가필요할것으로여겨진다. 성별임금격차액은모든직종에서증가해왔으나직종별로그증가폭이달랐으며, 생산성과계수격차의크기와추세또한달랐다. 화이트칼라직의생산성격차액은지속적으로감소해왔으나계수격차액은증가해왔을뿐만아니라계수격차의증가액이생산성격차의감소액보다더커성별임금격차액또한증가해왔다. 그러나임금대비성별임금격차액비율은비교적일정했는데, 이는성별임금격차액의증가율과평균임금의증가율이비슷했기때문이다. 성별임금격차의증가가임금상승에은폐되어성별임금격차의확대를체감하기어렵게된것이다. 따라서화이트칼라직의성별임금격차심화, 특히계수격차의확대에대해좀더깊은연구와대책마련이필요하다고판단된다. 블루칼라직의경우성별임금격차액은점증추세를보였지만그증가폭이상대적으로미미하여, 임금에서성별임금격차액이차지하는비율은감소해왔다. 생산성격차와계수격차도이와마찬가지로시간에따른큰변화를보이지않았으며, 서로의크기도유사했다. 여성집중직의성별임금격차액의증가는생산성격차의증가에기인하는것으로밝

22 勞動經濟論集第 卷第 號 혀졌다. 특히평균임금대비계수격차의비율은정체에가까운추세를나타냈으나, 생산성격차는큰폭으로증가해왔다. 화이트칼라직과블루칼라직은생산성격차비율이감소혹은정체추세를보인데반해여성집중직만남녀생산성격차가확대된것이다 년과 2000 년초기만하더라도여성집중직은남녀생산성격차가가장작은직종이었음을고려한다면이러한결과는매우독특하다고할수있다. 여성집중직의성별생산성격차확대의이유를본연구에서는여성집중직여성의근속및경력기간의감소와평균연령의증가에서찾았다. 즉, 경력수준은낮으면서연령은높고근속기간은짧은저숙련여성의분포가높아지면서여성집중직의성별생산성격차가다른직종에비해크게증가한것이다. 종합적으로성별임금격차는모든직종에서대체로증가하고있으나직종별로성별임금격차증가의원인은달랐다. 이는성별임금격차해소를위해서는직종별로다른접근방법이필요함을시사한다. 특히화이트칼라직의계수격차증가가성차별의증가에기인한것인지아니면모형에포함되지않았거나측정이힘든인적자본요소의성별격차확대때문인지이와관련한후속연구가필요한것으로보인다. 여성집중직의생산성격차증가에따른원인또한좀더깊게파악해볼필요가있다. 여성의평균인적자본수준이향상되고있는상황에서여성근로자가가장많이분포한여성집중직의생산성격차가왜다른직종과는달리증가하고있는지명확히파악한다면성별임금격차완화에상당부분기여할수있을것이다.

23 남성 여성 Edu 0.045*** 0.034*** 0.047*** 0.055*** 0.045*** 0.025*** 0.027*** 0.038*** (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.002) (0.002) (0.002) Age 0.054*** 0.054*** 0.039*** 0.039*** 0.007*** 0.003*** *** *** (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) Age *** *** *** *** *** *** *** (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) Ten 0.023*** 0.020*** 0.021*** 0.023*** 0.038*** 0.030*** 0.034*** 0.028*** (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) Cr *** 0.162*** 0.131*** 0.092*** 0.163*** 0.197*** 0.176*** 0.205*** (0.006) (0.006) (0.006) (0.005) (0.006) (0.007) (0.008) (0.007) Cr *** 0.239*** 0.237*** 0.153*** 0.213*** 0.242*** 0.241*** 0.283*** (0.006) (0.007) (0.006) (0.005) (0.006) (0.008) (0.008) (0.008) Cr *** 0.258*** 0.279*** 0.210*** 0.218*** 0.279*** 0.243*** 0.314*** (0.005) (0.007) (0.007) (0.006) (0.006) (0.008) (0.008) (0.009) Cr *** 0.278*** 0.338*** 0.200*** 0.248*** 0.279*** 0.260*** 0.291*** (0.005) (0.008) (0.007) (0.006) (0.007) (0.009) (0.008) (0.009) Cr *** 0.369*** 0.333*** 0.256*** 0.235*** 0.322*** 0.224*** 0.320*** (0.005) (0.006) (0.006) (0.004) (0.007) (0.009) (0.008) (0.008) Cr *** 0.358*** 0.408*** 0.282*** 0.244*** 0.345*** 0.217*** 0.315*** (0.006) (0.007) (0.006) (0.005) (0.009) (0.013) (0.011) (0.011) Uni *** 0.097*** 0.040*** 0.036*** 0.040*** 0.106*** 0.037*** (0.002) (0.003) (0.003) (0.003) (0.004) (0.005) (0.004) (0.005) Sz *** 0.060*** 0.060*** 0.070*** *** ** (0.010) (0.009) (0.010) (0.005) (0.023) (0.018) (0.021) (0.012) Sz *** 0.140*** 0.133*** 0.134*** *** *** 0.026** (0.009) (0.008) (0.010) (0.005) (0.022) (0.017) (0.019) (0.011) Sz *** 0.143*** 0.190*** 0.193*** *** 0.057*** 0.124*** 0.085*** (0.009) (0.008) (0.009) (0.005) (0.022) (0.017) (0.019) (0.011) Sz *** 0.188*** 0.244*** 0.242*** *** 0.041** 0.174*** 0.141*** (0.009) (0.009) (0.010) (0.006) (0.022) (0.017) (0.019) (0.013) Sz *** 0.276*** 0.379*** 0.429*** 0.055** 0.159*** 0.315*** 0.373*** (0.009) (0.008) (0.010) (0.006) (0.022) (0.018) (0.019) (0.012) Oc *** *** *** (0.009) (0.013) (0.011) (0.009) (0.015) (0.031) (0.027) (0.023) Oc *** *** *** *** *** * ** (0.009) (0.013) (0.011) (0.008) (0.015) (0.031) (0.027) (0.023) 상수항 6.688*** 7.076*** 7.332*** 7.479*** 7.512*** 7.973*** 8.358*** 8.736*** (0.021) (0.026) (0.026) (0.021) (0.036) (0.045) (0.044) (0.039) 표본수 107,803 75,986 89, ,441 33,699 21,495 22,593 22,858 R.sq 주 : 1) *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

24 勞動經濟論集第 卷第 號 남성 여성 Edu 0.074*** 0.073*** 0.086*** 0.081*** 0.085*** 0.083*** 0.101*** 0.091*** (0.000) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) Age 0.076*** 0.092*** 0.105*** 0.095*** 0.020*** 0.027*** 0.035*** 0.034*** (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.002) (0.002) (0.002) (0.001) Age *** *** *** *** *** *** *** *** (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) Ten 0.012*** 0.014*** 0.013*** 0.015*** 0.030*** 0.025*** 0.023*** 0.025*** (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.001) (0.001) (0.001) (0.000) Cr *** 0.170*** 0.144*** 0.101*** 0.178*** 0.148*** 0.147*** 0.078*** (0.006) (0.006) (0.005) (0.004) (0.006) (0.006) (0.005) (0.004) Cr *** 0.255*** 0.210*** 0.150*** 0.248*** 0.246*** 0.236*** 0.151*** (0.005) (0.006) (0.005) (0.005) (0.005) (0.007) (0.006) (0.004) Cr *** 0.284*** 0.227*** 0.181*** 0.284*** 0.269*** 0.256*** 0.194*** (0.005) (0.006) (0.005) (0.005) (0.006) (0.007) (0.006) (0.004) Cr *** 0.284*** 0.236*** 0.193*** 0.309*** 0.303*** 0.275*** 0.201*** (0.005) (0.007) (0.005) (0.005) (0.006) (0.009) (0.007) (0.005) Cr *** 0.320*** 0.267*** 0.223*** 0.344*** 0.358*** 0.329*** 0.250*** (0.005) (0.005) (0.005) (0.004) (0.007) (0.008) (0.006) (0.004) Cr *** 0.321*** 0.285*** 0.263*** 0.386*** 0.417*** 0.425*** 0.293*** (0.006) (0.006) (0.006) (0.005) (0.011) (0.013) (0.009) (0.006) Uni 0.038*** *** 0.010*** 0.012*** 0.093*** 0.059*** 0.046*** 0.092*** (0.002) (0.002) (0.002) (0.002) (0.003) (0.004) (0.003) (0.003) Sz *** 0.145*** 0.137*** 0.091*** 0.080*** 0.085*** 0.099*** 0.095*** (0.008) (0.008) (0.011) (0.006) (0.010) (0.009) (0.011) (0.005) Sz *** 0.224*** 0.264*** 0.174*** 0.117*** 0.121*** 0.206*** 0.148*** (0.008) (0.008) (0.010) (0.006) (0.009) (0.009) (0.010) (0.005) Sz *** 0.347*** 0.366*** 0.295*** 0.142*** 0.217*** 0.303*** 0.268*** (0.008) (0.008) (0.010) (0.006) (0.008) (0.008) (0.010) (0.005) Sz *** 0.396*** 0.411*** 0.404*** 0.156*** 0.198*** 0.308*** 0.359*** (0.008) (0.008) (0.010) (0.006) (0.009) (0.009) (0.010) (0.006) Sz *** 0.497*** 0.561*** 0.459*** 0.262*** 0.326*** 0.464*** 0.403*** (0.008) (0.008) (0.010) (0.006) (0.009) (0.009) (0.010) (0.005) Oc *** *** *** *** *** *** *** *** (0.004) (0.005) (0.005) (0.006) (0.027) (0.029) (0.024) (0.020) Oc *** *** *** *** *** *** *** *** (0.004) (0.005) (0.005) (0.006) (0.027) (0.029) (0.024) (0.020) 상수항 5.826*** 5.843*** 5.710*** 6.085*** 6.853*** 7.145*** 6.965*** 7.176*** (0.021) (0.027) (0.026) (0.022) (0.038) (0.041) (0.037) (0.029) 표본수 177, , , ,538 62,450 42,780 70, ,761 R.sq

25 남성 여성 Edu 0.021*** 0.029*** 0.035*** 0.044*** 0.042*** 0.034*** 0.036*** 0.042*** (0.001) (0.002) (0.002) (0.001) (0.002) (0.002) (0.002) (0.001) Age 0.046*** 0.072*** 0.074*** 0.064*** 0.010*** 0.019*** 0.007*** 0.005*** (0.002) (0.002) (0.002) (0.001) (0.001) (0.002) (0.001) (0.001) Age *** *** *** *** *** *** *** *** (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) Ten 0.034*** 0.022*** 0.029*** 0.025*** 0.038*** 0.039*** 0.035*** 0.026*** (0.001) (0.001) (0.001) (0.000) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) Cr *** 0.180*** 0.091*** 0.035*** 0.140*** 0.107*** 0.048*** 0.036*** (0.009) (0.011) (0.009) (0.005) (0.007) (0.009) (0.007) (0.004) Cr *** 0.243*** 0.149*** 0.069*** 0.205*** 0.186*** 0.112*** 0.068*** (0.009) (0.012) (0.010) (0.006) (0.007) (0.010) (0.008) (0.005) Cr *** 0.232*** 0.238*** 0.084*** 0.220*** 0.168*** 0.147*** 0.031*** (0.009) (0.012) (0.012) (0.007) (0.007) (0.010) (0.010) (0.005) Cr *** 0.273*** 0.258*** 0.086*** 0.245*** 0.168*** 0.132*** 0.034*** (0.010) (0.015) (0.013) (0.007) (0.008) (0.013) (0.010) (0.006) Cr *** 0.361*** 0.286*** 0.172*** 0.245*** 0.179*** 0.165*** 0.056*** (0.009) (0.012) (0.010) (0.006) (0.007) (0.011) (0.011) (0.005) Cr *** 0.371*** 0.375*** 0.236*** 0.241*** 0.185*** 0.223*** 0.073*** (0.010) (0.015) (0.013) (0.008) (0.009) (0.015) (0.017) (0.007) Uni 0.140*** 0.061*** 0.038*** 0.177*** 0.043*** 0.064*** 0.049*** 0.220*** (0.005) (0.007) (0.006) (0.005) (0.005) (0.007) (0.005) (0.006) Sz *** 0.142*** 0.127*** 0.090*** 0.072*** 0.060*** 0.054*** 0.041*** (0.020) (0.016) (0.017) (0.007) (0.019) (0.016) (0.015) (0.006) Sz *** 0.205*** 0.125*** 0.058*** 0.097*** 0.133*** 0.081*** (0.019) (0.016) (0.016) (0.007) (0.016) (0.015) (0.014) (0.006) Sz *** 0.282*** 0.166*** 0.081*** 0.144*** 0.186*** 0.078*** (0.018) (0.015) (0.016) (0.007) (0.016) (0.015) (0.014) (0.006) Sz *** 0.356*** 0.267*** 0.094*** 0.180*** 0.259*** 0.195*** (0.018) (0.016) (0.017) (0.009) (0.016) (0.016) (0.015) (0.008) Sz * 0.271*** 0.339*** 0.255*** 0.184*** 0.295*** 0.249*** 0.176*** (0.018) (0.016) (0.016) (0.007) (0.016) (0.015) (0.014) (0.006) Oc *** 0.176*** 0.190*** 0.307*** *** 0.069*** 0.069*** 0.022*** (0.008) (0.009) (0.008) (0.005) (0.005) (0.009) (0.007) (0.004) Oc *** *** *** *** *** *** *** (0.006) (0.007) (0.006) (0.004) (0.005) (0.007) (0.006) (0.003) 상수항 7.215*** 6.710*** 6.749*** 7.070*** 7.450*** 7.635*** 8.079*** 8.293*** (0.038) (0.046) (0.042) (0.023) (0.036) (0.043) (0.038) (0.020) 표본수 24,324 15,331 21,635 53,682 25,091 13,128 19,965 55,539 R.sq 주 : 1) *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

26 勞動經濟論集第 卷第 號 ( 단위 : 원 ) 남성집중직 블루칼라직 화이트칼라직 여성집중직 총격차액 실질금액 생산성격차액 계수격차액 생산성격차비율 (%) 총격차액대비 계수격차비율 (%) 1999 년 4,751 2,200 2, 년 5,290 2,659 2, 년 5,418 2,801 2, 년 5,995 2,769 3, 년 6,146 2,677 3, 년 6,515 3,235 3, 년 6,944 3,524 3, 년 7,493 3,911 3, 년 8,157 4,333 3, 년 5,350 2,249 3, 년 6,662 3,087 3, 년 6,682 3,323 3, 년 6,133 2,728 3, 년 5,827 5, 년 7,453 6,316 1, 년 7,181 6, 년 8,227 7, 년 9,073 8, 년 8,680 7,638 1, 년 9,237 8, 년 9,597 8,483 1, 년 10,466 8,698 1, 년 10,917 7,470 3, 년 9,559 6,201 3, 년 9,567 6,135 3, 년 9,208 6,005 3, 년 2, , 년 2, , 년 2, , 년 3,719 1,479 2, 년 3,837 1,631 2, 년 3,349 1,290 2, 년 4,318 1,399 2, 년 4,043 1,776 2, 년 4,935 2,196 2, 년 4,264 2,222 2, 년 4,949 2,350 2, 년 5,095 2,599 2, 년 4,601 2,021 2,

27 ( 단위 : %) 남성집중직 블루칼라직 화이트칼라직 여성집중직 전체근로자 전체근로자평균실질임금대비 평균생산성격차계수격차실질임금 ( 원 ) 비율비율 총격차비율 1999 년 9, 년 10, 년 11, 년 12, 년 12, 년 12, 년 14, 년 15, 년 16, 년 14, 년 14, 년 14, 년 15, 년 14, 년 16, 년 17, 년 19, 년 19, 년 19, 년 21, 년 23, 년 23, 년 21, 년 19, 년 19, 년 20, 년 7, 년 8, 년 8, 년 10, 년 10, 년 9, 년 10, 년 11, 년 11, 년 10, 년 11, 년 11, 년 11,

28 勞動經濟論集第 卷第 號 강승복. 직종내여성고용의증가와임금격차. 노동리뷰, 6월호 ( ): 권혜자. 성별고용형태별직업분리의임금효과. 노동사회, 97권 ( 단일호 ) ( ): 김주영. 성별임금격차와여성의경력단절. 노동리뷰, 7월호 ( ): 서병선, 임찬영. 직종선택과성별임금격차. 국제경제연구 8권 1호 ( ): 정진화. 한국노동시장에서의성별임금격차변화. 노동경제논집 30권 2호 ( ): Bergmann, B. R. Occupational Segregation, Wages and Profits When Employers Discriminate by Race or Sex. Eastern Economic Journal 1 (2) (April 1974): Jann, B. A Stata Implementation of the Blinder-Oaxaca Decomposition. Stata Journal 8 (4) (May 2008): Juhn, C., Murphy, K. M., & Pierce, B. Wage Inequality and the Rise in Returns to Skill. Journal of Political Economy 101 (3) (June 1993): Mincer, J. A. Schooling, Experience, and Earnings, New York: NBER Press, Oaxaca, Ronald L. Male-Female Wage Differentials in Urban Labor Markets. International Economic Review 14 (3) (October 1973):

29 abstract The Relationship between Gender Wage Gap and Occupational Segregation This paper examines the occupational gender wage gap in the Korea labor market. This paper classifies occupations into three(the blue-collar profession, white-collar profession and female-dominated profession) according to job characteristics and female worker's ratio. To analyze occupational gender wage gap, this paper uses Mincer's wage equation(1974) and Oaxaca model(1973). The results are listed below. First, the gender wage gap is growing in all occupations. Second, the cause of increasing gender wage gap varies in different occupations. Keywords: occupational segregation, occupational wage differentials, Oaxaca decomposition, gender wage gap

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