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1 女性硏究 The Women s Studies Vol. 74 No. 1 pp. 5~43 비정규일자리결정의동태성과성별비정규직비중의격차분석 김우영 1)* 권현지 2)** 초록본연구의목적은비정규일자리결정의상태의존성 (state dependence) 을확인하고, 남녀간비정규직비중의격차를설명하는데상태의존성이지니는중요성을살펴보려는것이다. 한국노동패널 (KLIPS) 을이용, 개인의관측되는이질성과관측되지않는이질성을모두고려하여비정규직의결정모형을동태적으로추정한결과, 현재비정규직의여부와과거비정규직여부간에강한상관관계가있음을발견하였다. 특히비정규직의상태의존성은남성에비해여성이월등히높으며, 특히기혼여성과저학력여성의비정규직고착성이더높다는점을발견하였다. 또한, 남녀간비정규직비중의격차를분해한결과, 비정규직근로형태에대한남녀간상태의존성의차이가남녀간비정규직비중의격차를 50% 이상설명한다는점을밝혔다. 주제어 : 비정규직, 동태모형, 상태의존성, 격차분석 Ⅰ. 서론 외환위기이후한국의노동시장은많은변화를경험하고있다. 경제성장의둔화와함께성장에따른고용창출력역시저하되어일자리부족현상이나타나고있으며이는높은청년실업률로연결되고있다. 또한, 기업경쟁의심화와잦은구조조정으로고용의불안정성및소득의불평등이심화되었으며, 그결과빈곤 * 공주대학교경제통상학부교수, kwy@kongju.ac.kr ** 한국노동연구원부연구위원, khji248@gmail.com.

2 6 여성연구 층이증가하는경향을보이고있다. 2000년대이래비정규근로자의확산은이러한노동시장의변화와직 간접적으로연관되어있다고볼수있을것이다. 비정규직근로자의증가는많은사회적문제를야기하고있다. 비정규직이라는일자리자체가근로의지속성이낮다는특성을지니므로비정규직의확산은고용불안정성을높이는결과를초래한다. 또한비정규일자리는정규직과비교할때상당한임금격차를수반하는경향이있어, 비정규직의증가는빈곤과소득불평등의한원인이되는것으로알려져있다. 비정규직의확대가사회적관심사가되면서그간이에대한다각적인연구가축적되어왔다. 일부연구들은정규직과비정규직의임금격차를추정하는데초점을맞추고있으며 ( 박기성 김용민, 2007; 남재량, 2007; 김용민 박기성, 2006; 안주엽, 2001 등 ), 다른연구들은기업의비정규직활용방식에주의를기울이고있다 ( 노용환, 2007; 김동배 김주일, 2002 등 ). 또한, 비정규직근로자의사회복지나기업복지에서의차별을확인하는연구도있으며 ( 성은미, 2007; 배화숙, 2005; 윤정향, 2005 등 ), 노동운동과비정규직의관계를살펴보는연구도존재한다 ( 은수미, 2007; 권순식 박현미, 2006). 비정규직근로자들을대상으로한건강, 직업훈련, 직업만족도등에관한연구도일부존재한다 ( 이승렬, 2007). 하지만비정규직에관한기존의많은연구에도불구하고비정규직근로자의직업이동을동태적으로살펴본연구는소수에불과하다. 비정규직결정의동태분석은비정규직이함정인지아니면다른고용형태로진입하는계단으로서의역할을하는지에대한고찰이일차적인목적인데, 이에대한판단은주지하듯정책적으로도매우중요한의미를지닌다. 이분야의초기연구인남재량 김태기 (2000) 나, 최근장지연 양수경 (2007) 의연구가이문제를다루고있는데, 이들은정규직과비정규직간의이행확률을계산하여근로자가한번비정규직이되면그상태에서벗어나기힘들다는것을보여주고있다. 비록이들의연구가비정규직에서정규직으로의이동이어렵다는것을보여주고는있지만단순히정규직-비정규직간의이행확률만을비교하여비정규근로자의상태의존성 (state dependence) 1) 을판단하는것은적어도 1) 상태의존성이란전기의취업형태가이번기의취업형태에미치는정도를말한다. 즉, 전기에비정규직으로있는사람일수록이번기에도비정규직으로있을가능성이높으면상태의존성이높다고말할수있다.

3 비정규일자리결정의동태성과성별비정규직비중의격차분석 7 두가지점에서문제가될수있다. 첫째, 관측되는이질성 (observed heterogeneity) 을통제하지못하고있다는점이다. 예를들어비정규직근로자가주로저학력자라고생각해보자. 이경우작년에비정규직으로있던근로자가올해비정규직으로있는것이비정규일자리가지닌고유한특성때문인지아니면근로자의낮은학력때문인지구별하기어렵다. 비정규직근로자가상대적으로저학력, 여성에집중되어있다는점을감안하면이들을통제하고비정규직의상태의존성을식별하는것이필요하다. 두번째문제는보이지않는이질성 (unobserved heterogeneity) 을통제하지못하고있다는점이다. 만약비정규직으로있는근로자가능력이나, 적성, 근로의욕등계량경제학자에게관찰되지않는이질성때문에비정규직으로남게된다면이는비정규직의상태의존성이라기보다는근로자의보이지않는특성때문에나타나는현상으로보아야할것이다. 따라서근로자의보이지않는특성을고려하지않고비정규직근로자의상태의존성을파악한다면이는잘못된판단을초래할가능성이높다. 한편, 비정규직에대한상태의존성은남녀간비정규직비중의격차를설명하는데중요한요인이될수있다. 기존의비정규직통계나연구에서, 여성노동자중비정규직이차지하는비중이남성보다더높다는것을지적하였지만그원인에대해서는체계적으로밝히지못하였다. 만약비정규직의상태의존성이비정규직결정에있어서중요하다면이는또한남녀간비정규직비중의격차를설명하는데있어서도중요한역할을할것으로사료된다. 본연구는한국노동패널 (KLIPS) 을이용하여비정규직결정요인을동태적으로추정한다. 여기서동태적이라함은현재의직업형태가과거의직업형태에영향을받는다는것을의미하며이러한동태적모형은개인의관측되는이질성과관측되지않는이질성을모두고려하여추정된다. 따라서동태적모형의추정을통하여비정규직의상태의존성이확인된다면이는단순한이행확률의비교로부터얻어지는것이아니라다른모든요인을통제한후의순수한비정규직의상태의존성을의미하는것이될것이다. 또한, 본연구는동태적모형의추정결과를이용하여우리나라남녀간비정규직비중의격차를분해한다. 특히, 남녀간비정규직비중의격차를설명하는데있어비정규직고용형태가지니는상태의존성의역할을알아본다.

4 8 여성연구 본연구는몇가지점에서기존의비정규직관련연구에공헌하고있다. 첫째, 비정규직의순수결정요인을동태적으로추정한거의최초의연구라고할수있다. 특히과거비정규직여부가현재비정규직여부에미치는영향을명시적으로확인했다는점에서의의가있다. 둘째, 본연구는이러한비정규직결정요인의동태분석을성별노동시장경험의차이에연계시켰다는점에서의의를찾을수있다. 즉, 우리나라비정규직결정방식에성별로큰차이가있음을보이며, 특히여성의비정규직상태의존성이남성보다현저히높다는것을밝히고있다. 마지막으로, 남녀간비정규직의존성의차이가남녀간비정규직비중의격차를설명하는데매우중요한요인이라는것을밝혔다는점에서그의의를찾을수있다. 본연구의구성은다음과같다. 2장은이론적모형을소개하며, 3장은자료의소개와기초통계를제시한다. 4장은계량모형을구축하고, 5장은동태적임의효과프로빗모형의추정결과를제시한다. 6장은비정규직비중의남녀간격차를분해한결과를제시하며, 마지막으로요약과결론은 7장에제시된다. Ⅱ. 모형 비정규직일자리의상태의존성을모형으로구축하는데는크게두가지접근방법이사용될수있다. 하나는근로자자신의속성에따라비정규직의상태의존성이결정되는것이다. 예를들면여성일수록, 저학력일수록비정규직에의존성이높게나타나는경우이다. 다른하나는기업의속성이비정규직의의존성에영향을주는것이다. 서비스업종이나자금력이낮은소규모기업은상대적으로비정규직에더많이의존할가능성이있다. 전자는노동공급측면을강조한것이고, 후자는노동수요측면을중시한방법이다. 우선노동공급측면에서비정규직의동태적모형을구축하는방식은 Hyslop (1999) 의모형을통해서응용될수있다. Hyslop는경제활동참가와비참가의두가지선택에대한의사결정을동태적탐색모형으로설명하였는데그는경제활동비참가자는참가자보다일자리탐색비용이더높고따라서의중

5 비정규일자리결정의동태성과성별비정규직비중의격차분석 9 임금도더높을가능성이존재한다고설정하고실증분석을통해서이를검증하였다. 2) Hyslop의모형을정규직-비정규직의선택에응용하면다음과같다. 근로자는매시기말에정규직혹은비정규직일자리를탐색하고탐색에는비용이발생한다. 탐색비용은근로자의직업형태에따라다르게나타나는데근로자가비정규직으로있을때의탐색비용이정규직으로있을때의탐색비용보다크다고가정할수있다. 이는비정규직에서정규직으로이동하는것이정규직에서정규직으로이동하는것보다상대적으로많은노력과시간이요구되기때문이다. 3) 구체적으로근로자가만약전기말에비정규직이었으면정규직으로의탐색비용 가발생하고, 정규직이었으면정규직으로의탐색비용은거의 0에가깝다고가정한다. 4) 정규직 정규직 비정규직 탐색비용 = 비정규직 정규직 비정규직 탐색비용 = T-1 T 2) Hyslop(1999) 의순수한이론적모형에서는경제활동참가자의의중임금과비경제활동참가자의의중임금의크기를비교하기는어려우나실증분석결과를보면경제활동참가자의의중임금이비경제활동참가자의의중임금보다적은것으로나타나고있다. 3) 심사자의지적처럼비정규직에서정규직으로이동하는데드는탐색비용이높은이유는본인의특성뿐아니라사용자의저항때문에나타날수도있다. 예를들어비정규직여성이비정규직남성보다정규직이동의탐색비용이높은이유는직업탐색에있어서여성의비효율성이크기때문일수도있지만사용자의여성기피때문일가능성도존재한다. 4) 정규직에서비정규직또는비정규직에서비정규직으로가기위한탐색비용은거의 0에가깝다고가정한다. 따라서평균탐색비용은비정규직일때가정규직일때보다크다고가정할수있다.

6 10 여성연구 비정규직근로자는정규직근로자보다탐색비용이더높기때문에정규직선택을위한의중임금도더클것이라고기대할수있다. 정규직에대한의중임금프레미엄을어느근로자가정규직을선택하기위해받아야만하는최소의정규직-비정규직임금격차라고정의하자. 이는전기의근로자의직업형태에따라다를것이다. Hyslop의최적해를이경우에적용하면다음과같은관계를얻을수있다. (1) 식 (1) 에서 는 에정규직이었던근로자의 초기의정규직에대한의중임금프레미엄, 와 는각각 에비정규직이었던근로자의 초기의정규직에대한의중임금프레미엄과탐색비용을나타낸다. 만약 초기에시장에서형성된정규직임금프레미엄이 라고하면근로자의정규직-비정규직선택은다음과같이이루어진다. (2) 위에서 가 1이면정규직, 0이면비정규직을나타내며, 은전기의정규직또는비정규직형태를나타낸다. 식 (2) 는 기근로자의직업형태에상관없이 기의정규직-비정규직선택을나타내고있다. 만약 에근로자가정규직이라면 =1이되며이경우 이면정규직을선택한다. 만약 에근로자가비정규직이라면 =0이되며이경우 이면정규직을선택한다. 여기서주의할것은 나 는임금자체가아니라정규직-비정규직의 ( 의중 ) 임금격차라는것이다. 앞에서비정규직의의존성은근로자의탐색비용에기인한다고가정하였다. 하지만이러한근로자탐색비용의적용은한국의비정규직결정방식의이해를돕는데한계가있다. 우선비정규직이전체근로인구의 1/3이상에

7 비정규일자리결정의동태성과성별비정규직비중의격차분석 11 이르러비정규직의선택이개인의합리적선택과자발성에기초하기어렵기때문이다. 뿐만아니라비정규직의정규직선택사이에서단순히임금프레미엄에대한계산뿐아니라고용의안정성, 즉고용안정성의낮은임금상쇄가능성에대한계산이복합적으로작용하기때문에탐색비용의차이에따른임금프레미엄논리를적용하는데한계가있다. 뿐만아니라한국노동시장에서근로형태에따른임금결정이합리성뿐아니라차별성에도상당히의존하고있다는주장이강하게존재하기때문이다. 따라서이연구는상태의존성이탐색비용이외에노동시장구조및노동수요측의다른많은요소에의해서영향을받을수있다는점을병렬적으로제시한다. 예를들면현재의고용이과거의고용수준에영향을받는경우는기업이채용, 해고, 훈련비용등으로고용조정을즉각적으로할수없을경우에도나타날수있다 (Hamermesh, 1993). 만약기업의비정규직에대한고용조정이다음과같다고하자. (3) 식 (3) 에서 는시간 t의기업 i의비정규직고용이고, 는기업이바라는최적의비정규직고용수준이며, 는조정계수이다. 비정규직고용이식 (3) 과같이조정된다면이는다음과같이표현될수있다. (4) 식 (4) 는현재의비정규직고용이과거의비정규직고용수준에영향을받는다는것을보이고있으며이를근로자입장에서본다면식 (2) 의형태를띤다고할수있을것이다. 결국, 비정규직의상태의존성은노동공급측면뿐만아니라노동수요측면에서도나타날수있는현상이라고하겠다. 따라서비정규직의결정식을추정함에있어서개인의속성과기업의속성을모두고려하는것이중요하다고여겨진다. 이는식 (2) 에기업의속성을포함하는모형을추정하는것을의미한다.

8 12 여성연구 Ⅲ. 자료의소개와기초통계 정규직-비정규직결정의동태적추정을위해서사용된자료는한국노동패널 (KLIPS) 이다. 한국노동패널은 1998년에 5,000가구를대상으로시작되어현재 9차 survey가완료된상태이다. 본연구에서는이들웨이브중 5차 (2002년) 부터 9차 (2006년) 까지 5개년의자료를분석에사용하였다. 5차년도자료부터분석에사용한이유는자료가비정규직을정의하는방식이 5차년도를전후하여달라졌기때문이다. 즉 5차년도이전에는정규직-비정규직의구분이 자기선언적인방식 에의존하고있으나 5차년도부터는 노사정위원회에서제안한방식 의비정규직고용구분이가능하기때문이다. 5) 본연구는비정규직근로자를 노사정위원회에서제안한방식 을사용하여정의하기로한다. 6) 이러한선택이유는 노사정위원회에서제안한방식 을사용하는것이현재통계청에서공표하는비정규직비중계산방식과일치하며, 자기선언적으로비정규직을판단할경우정규직 / 비정규직의구분이다분히주관적일수있기때문이다. 비정규직의상태의존성을본격적으로분석하기전에이절에서는한국노동패널 5차-9차자료에나타난비정규직의규모와이행확률을기술하고자한다. 그결과가 < 표 1>~< 표 4> 에제시되어있다. 우선 < 표 1> 에나타난전체근로자에대한이행확률을보면직업이동에있어서상태의존성 (state dependence) 의존재가능성을확인할수있다. 전기 (t-1) 에정규직이었던근로자가다음기 (t) 에정규직을유지할확률은 85% 이상이나, 전기에비정규직이었던근로자가다음기에정규직으로이전할확률은 46% 이하로떨어지고있다. 이러한현상은비정규직에서도나 5) 노사정위원회에서제안하고통계청에서발표하는비정규직은기간제근로자, 일일근로자, 특수고용, 가내노동자, 파견근로자, 용역근로자, 시간제근로자등을포함하며이러한고용형태는한국노동패널 5차년도부터확인이가능하다. 따라서여기서사용된 고용형태로서의비정규직 은노사정위원회의정의를따른다. 6) 한국노동패널에나타난자기선언적비정규직비중과노사정위원회에서제안한방식으로계산한비정규직비중은차이를보인다. 또한이들은통계청의경제활동부가조사를이용해계산된비정규직비중과도다소차이를보인다. 경제활동부가조사의비정규직비중이대표성을가진다고할때한국노동패널의자기선언적비정규직비중보다는노사정위원회에서제안한방식에따른비정규직비중이좀더편의가작은것으로판단된다 ( 부표 1 참조 ).

9 비정규일자리결정의동태성과성별비정규직비중의격차분석 13 타나고있다. 즉, 전기 (t-1) 에비정규직이었던근로자가다음기 (t) 에비정규직으로이전할확률은 55% 정도로높게나타나지만, 전기에정규직이었던근로자가다음기에비정규직으로이전할확률은 15% 이하이다. 절대적상태의존성은비정규직보다정규직에서더크게나타나지만상대적상태의존성은정규직과비정규직에서동일하게나타난다. 예를들면 2005년정규직이었던근로자가 2005년비정규직이었던근로자보다 2006년정규직일확률이 44.2%p(= ) 높게나타나는데이는 2005년비정규직이었던근로자가 2005년정규직이었던근로자보다 2006년비정규직일확률이 44.2%p(= ) 높게나타나는것과동일하다. 즉, 정규직 (t-1) 정규직(t) 의이행확률이비정규직 (t-1) 비정규직(t) 의이행확률보다절대적으로는크게나타나지만상대적이행확률은동일하다는것을의미한다. 또한, 상대적상태의존성이동일하다는사실은식 (2) 에서 가정규직을 1, 비정규직을 0으로하든지혹은비정규직을 1, 정규직을 0으로하든지 값은변하지않는다는것을의미한다. < 표 1> 에서특히흥미로운발견은남성과여성간상태의존성에상당한차이가있다는것이다. 우선절대적상태의존성을보면정규직 (t-1) 정규직 (t) 의이행확률에서는남녀간차이가크지않지만, 비정규직 (t-1) 비정규직 (t) 의이행확률은여성이남성보다월등히높다. 이는여성의경우한번비정규근로자가되면이상태로고착될확률이남성에비해매우높다는점을시사한다. 상대적상태의존성역시동일한남녀격차를보여준다. 남성의경우, 2005년정규직근로자가 2006년정규직이될확률은 2005년비정규직이었던근로자보다 37.6%p(= ) 높게나타나는데, 여성의경우는그확률이 55.2%p(= ) 로나타난다. 고용형태에대한상대적상태의존성역시여성이남성에비해상당히높다는점을보여주는것이다. 앞서이론적모형에서상대적상태의존성 ( ) 은노동공급의측면에서보면정규직으로의이동에따른탐색비용때문에발생될수있는것으로설명되었다. 따라서여성이남성보다상대적상태의존성이더높다는것은남성보다여성에있어정규직에대한탐색비용이더크기때문일수있다. 이러한차이는여성이지닌인적속성 ( 예를들면출산이나육아등으로인한정규

10 14 여성연구 직탐색비용의증가및탐색의효율성하락 ) 에기인할수도있고, 노동시장의여러제도적장벽이여성의정규직탐색비용을높이기때문일수도있다 ( 예를들면차별 ). 한편, 노동수요측면에서보면상대적상태의존성 ( ) 은근로자가속한기업의고용조정의수월성에영향을받을수있다 ( 식 (4) 참조 ). < 표 1> 의수치만으로는여성의강한상태의존성을확인할수있을뿐그원인에대해서는판단하기어렵다. 상태의존성의차이를낳는원인은회귀분석모형의추정을통해서추후보다면밀히살펴보겠지만, 이절에서는인적속성별, 근로자가속한노동시장의특성별로단순이행확률기술통계를제시함으로써뒤의분석적통계를뒷받침하려고한다. < 표 1> 정규직 - 비정규직의이행확률 ( 각년도 N=1765 ( 남성 : 1201, 여성 : 564) 전체 남성 여성 정규직 (t-1) 정규직 (t) 85.4% 85.3% 88.5% 86.5% 정규직 (t-1) 비정규직 (t) 14.6% 14.7% 11.5% 13.5% 비정규직 (t-1) 정규직 (t) 45.9% 45.9% 46.0% 42.3% 비정규직 (t-1) 비정규직 (t) 54.1% 54.1% 54.0% 57.7% 비정규직비중 28.3% 25.8% 24.9% 22.1% 23.2% 정규직 (t-1) 정규직 (t) 85.7% 84.7% 87.9% 85.8% 정규직 (t-1) 비정규직 (t) 14.3% 15.3% 12.1% 14.2% 비정규직 (t-1) 정규직 (t) 52.8% 53.6% 54.3% 48.3% 비정규직 (t-1) 비정규직 (t) 47.2% 46.4% 45.7% 51.7% 비정규직비중 25.7% 22.8% 22.4% 19.7% 21.6% 정규직 (t-1) 정규직 (t) 84.8% 86.7% 89.8% 88.3% 정규직 (t-1) 비정규직 (t) 15.2% 13.3% 10.2% 11.7% 비정규직 (t-1) 정규직 (t) 34.7% 34.3% 32.9% 33.1% 비정규직 (t-1) 비정규직 (t) 65.3% 65.7% 67.1% 66.9% 비정규직비중 33.7% 32.1% 30.1% 27.3% 26.8% 주 : 사용된자료는한국노동패널 5-9차년도 (2002년-2006년) 자료중해당년도에모두발견되는임금근로자의데이터를패널로작성한것. 따라서상대적으로고용이안정적인근로자들의데이터가포함되었을가능성이높아각해의경제활동인구조사에비해낮은비정규직비율을보이고있으며, 해를거듭할수록비정규직비중이낮아지는것도이러한데이터의특성과관련될가능성이있음. 자료의특성은뒤에제시될 < 표 2>~< 표 4> 역시공유하는것임. 단 < 표 3> 과 < 표 4> 는지면관계상 2005~2006년사이의이행확률만을제시하고있음.

11 비정규일자리결정의동태성과성별비정규직비중의격차분석 15 우선모형의추정에사용된근로자속성및노동시장내위치변수에대한기초통계를 < 표 2> 에제시하였다. 정규직 / 비정규직형태는해마다다르기때문에분석이시작되는 2002년통계를제시하였다. 다른해의경우도정규직 / 비정규직에따른인적특성은크게다르지않다. < 표 2> 를보면정규직이비정규직보다다소연령이낮으며, 여성의경우역시정규직일수록더젊은층임을알수있다. 한편, 기혼비율의경우남성은기혼비율이정규직의경우약간높은데비해, 여성은비정규직의경우기혼비율이근소하지만높은것으로나타나고있다. 달리말해, 남성보다여성이정규직일수록미혼의비중이더크게나타나고있다. 결국여성의경우연령이높고, 기혼일수록비정규직의확률이높다는점을알수있다. 이는이들계층의정규직탐색비용이더높을가능성과무관하지않다고보인다. 한편교육수준이높을수록정규직고용가능성이높게나타나는데즉, 정규직과비정규직간교육격차는남성보다여성의경우더현저한것으로나타난다. 이는기존연구에서도확인되고있으며, 남성보다는여성에있어서교육이고용형태의결정에미치는영향이더큰것으로고려된다. < 표 2> 정규직 / 비정규직근로자의속성 (2002 년 ) 남성 여성 정규직 비정규직 정규직 비정규직 연령 기혼자비중 (%) 초등교육이하 (%) 중고등학교 (%) 학력별 고등학교 (%) 분포 전문대 (%) 대학이상 (%) 산업별분포 (%) 제조업일반서비스 * 저임금서비스 ** ( 계속 )

12 16 여성연구 직업별분포 (%) 기업규모별분포 관리직사무직판매 / 서비스직생산직단순노무직 500인이하 500인이상 남성 여성 정규직 비정규직 정규직 비정규직 표본수 주 : 자료는 2002 년한국노동패널 5 차년도. 산업별분포에서 1% 미만인 1 차산업은제외했으므로합계는 100% 에약간못미침. 서비스업은 2 가지로구분했음. 서비스업중저임금서비스부문이라할 SIC 500 대와 900 대를저임금노동집약형서비스로보고일반서비스로부터구분했음. 한편, 대체로서비스업의경우제조업에비해비정규직활용정도가높고, 관리직 일반사무직 숙련생산직에비해판매 / 서비스직 단순노무직의경우비정규직의비중이높은것으로알려져있는데, 여성의경우남성에비해서비스업특히노동집약형저임서비스업에속할가능성이높은것으로보인다. 또판매 / 서비스직및단순노무직의분포역시여성이확연히높다. 비정규비중이높은이들산업과직종의경우비정규직으로부터의탈출이상대적으로어려울것으로보이는데, 이는여성의비정규상태의존성을높이는데기여할가능성이높을것으로보인다. 즉, 산업및직업의성별분리가여성의높은비정규상태의존성에영향을미칠가능성을보여주는것이다. 요컨대여성은높은정규직탐색비용외에도, 그들이속한산업과직업의구조적특성에따라정규직으로의진입가능성이달라지며따라서노동수요측면의요인들로중요함을암시한다. 이를 < 표 3> 과 < 표 4> 를통해조금더자세히살펴보자. < 표 3> 은노동시장내개별남녀근로자의위치와이에따른이행확률을산업별, 직종별, 규모별로나누어살펴본것이다. 이들변수는개별근로자의노동시장내구조적위치를대변한다고가정되었다. 한편 < 표 4> 는보다개별근로자의특성에따른남녀근로자의이행확률을학력별, 연령별, 결혼

13 비정규일자리결정의동태성과성별비정규직비중의격차분석 17 여부별그리고자녀유무별로살펴본것이다. 이중연령과결혼여부, 자녀유무는개인별로다른속성이기도하지만, 남녀의노동시장경험이이들생애주기에결부된변수들에따라제약될수있다는점으로미루어이들인적변수역시노동시장혹은사회적제약과연관성을가질수있다. < 표 3> 과 < 표 4> 의결과는일관되게비정규직의높은상태의존성을, 그리고이러한상태의존성이성별로상당히다르다는점을보여준다. 특히몇몇변수들은성별상태의존성의격차를보다극적으로보여주기도한다. 산업별로, 남성노동자가많이분포하고있는제조업의경우정규직유지율이상대적으로높고, 비정규직의정규직전환율역시상대적으로높다. 결과적으로비정규직의상태의존성은상대적으로낮은편이다 (45.3%). 반면, 여성의귀속가능성이높은저임 / 노동집약형서비스의경우상대적으로정규직유지율이낮고비정규직상태의존성은현저히높다 (67.6%). 모든산업이이행확률의전반적인경향은공유하고있지만, 상태의존성의정도는산업의특성에상당히다르다는점을알수있다. 산업별남녀별분석은보다흥미로운결과를제시한다. 같은산업내에서도남녀의이행경로가달라질수있음을보여주기때문이다. 즉, 상대적으로비정규직상태의존확율이낮은제조업의경우에도여성의비정규직상태의존확률은 (56.5%) 남성의그것에비해 (36.7%) 현저하게높게나타나고있다. 반면, 상대적으로비정규직잔존율이높은노동집약형서비스업의경우남성의비정규직잔존율은여성에비해현저히낮다. 한편, 일반서비스직의경우성별격차가그다지크지않다. 이러한결과는성별직종분리의정도와비정규직분포의정도에따라비정규직의상태의존성이현저하게달라질수있다는사실을암시한다. 인과적인분석은보다면밀한다변량회귀분석을통해입증할것이다. 직종별이행확율기술에서도유사한함의를끌어낼수있다. 정규직의상태유지는관리직, 사무직에서상대적으로높은반면 (90% 전후 ), 비정규직의상태의존도는판매 / 서비스와단순노무직의경우현저하게높다 (70% 이상, 관리사무직은 52~53%). 생산관련직은정규직의안정성이상대적으로떨어지지만, 비정규직으로부터정규직으로탈출할확률역시상대적으로높다 (46.0%, 판매 / 서비스및단순노무는 30% 미만 ). 타직종에비해정규직과

14 18 여성연구 비정규직의넘나듦이상대적으로높은직종이라할수있다. 반면일반적으로저임일자리가높게분포하고있는판매 / 서비스와단순노무직은전단계의고용형태의고착성이높다고할수있다. 일반적으로이들직종은노동시장이동이활발하다고알려져있는데, 그럼에도불구하고높은이동성이고용형태의전환을수반하기는어렵다는점을내포한다. 기업규모별로살펴보면, 500인이상이정규직과비정규직의상태의존성이공히 500인이하에비해높다는점이흥미롭다. 일단 500인이상의기업에진입한노동자들의경우진입시점의고용형태가유지될가능성이높다는점을보여주는것이다. 그러나이경우에도흥미로운성별차이가발견된다. 남성의경우 500인이상에서정규직유지율이 89% 로 500인미만에비해높은반면, 여성의경우 500인미만에서정규직유지율이오히려더높다 (91% vs. 84%). 비정규직상태의존성은 500인이상에서남녀공히더높지만, 여성의유지율이남성에비해현저하게높을뿐아니라 (54% vs. 74%) 500인미만사업장의여성 (65%) 에비해서도훨씬높다. 따라서대기업에비정규직으로진입한여성들의경우정규직으로전환되기는유동성이큰중소기업에비해훨씬어렵다는점을알수있다. < 표 3> 산업별, 직종별, 기업규모별이행확률 : 성별 ( 각년도 N=1765 ( 남성 : 1201, 여성 : 564)) 산업별직종별기업규모별 제조업서비스저임금서비스 관리직사무직판매 / 서비스 생산관련 단순노무 500 인이하 500 인이상 정규직 (t-1) 정규직 (t) 88.8% 86.0% 84.4% 88.5% 91.3% 86.6% 82.2% 82.2% 86.1% 87.9% 정규직 (t-1) 비정규직 (t) 11.2% 14.0% 15.6% 11.5% 8.7% 13.4% 17.8% 17.8% 13.9% 12.1% 전체비정규직 (t-1) 정규직 (t) 54.7% 45.0% 32.4% 47.3% 46.9% 27.0% 46.0% 29.7% 44.2% 35.3% 비정규직 (t-1) 비정규직 (t) 45.3% 55.0% 67.6% 52.7% 53.1% 73.0% 54.0% 70.3% 55.8% 64.7% 비정규직비중 13.6% 24.2% 28.2% 15.7% 12.8% 23.7% 26.0% 41.6% 23.3% 17.1% ( 계속 )

15 비정규일자리결정의동태성과성별비정규직비중의격차분석 19 산업별직종별기업규모별 제조업서비스저임금서비스 관리직사무직판매 / 서비스 정규직 (t-1) 정규직 (t) 88.7% 84.0% 85.0% 87.4% 89.4% 87.3% 81.2% 88.9% 83.8% 88.8% 정규직 (t-1) 비정규직 (t) 11.3% 16.0% 15.0% 12.6% 10.6% 12.7% 18.8% 11.1% 16.2% 11.2% 남성비정규직 (t-1) 정규직 (t) 63.3% 45.2% 52.4% 41.9% 57.9% 66.7% 50.0% 31.3% 49.6% 45.8% 비정규직 (t-1) 비정규직 (t) 36.7% 54.8% 47.6% 58.1% 42.1% 33.3% 50.0% 68.8% 50.4% 54.2% 비정규직비중 10.5% 24.4% 16.4% 12.6% 13.4% 8.7% 24.7% 33.7% 22.4% 10.9% 정규직 (t-1) 정규직 (t) 88.9% 90.8% 83.3% 91.4% 93.7% 85.7% 86.9% 66.7% 90.8% 84.3% 정규직 (t-1) 비정규직 (t) 11.1% 9.2% 16.7% 8.6% 6.3% 14.3% 13.1% 33.3% 9.2% 15.7% 여성비정규직 (t-1) 정규직 (t) 43.5% 44.4% 23.4% 54.2% 30.8% 19.4% 32.1% 28.1% 34.7% 25.9% 비정규직 (t-1) 비정규직 (t) 56.5% 55.6% 76.6% 45.8% 69.2% 80.6% 67.9% 71.9% 65.3% 74.1% 비정규직비중 22.1% 23.7% 41.6% 22.9% 12.0% 35.6% 31.5% 54.2% 24.9% 34.6% 생산관련 단순노무 500 인이하 500 인이상 < 표 4> 근로자특성별성별이행확률 : 학력별, 연령별, 결혼여부별, 자녀유무별 ( 각년도 N=1765 ( 남성 : 1201, 여성 : 564)) 전체 남성 여성 대졸이하 학력별연령별결혼여부별자녀유무별 대졸이상 35 세이하 35 세이상 미혼결혼중무자녀유자녀 정규 정규 86.2% 88.2% 90.7% 85.8% 88.2% 86.0% 87.3% 88.0% 정규 비정규 13.8% 11.8% 9.3% 14.2% 11.8% 14.0% 12.7% 12.0% 비정규 정규 38.8% 47.2% 60.0% 38.8% 46.4% 36.6% 42.9% 43.8% 비정규 비정규 61.2% 52.8% 40.0% 61.2% 53.6% 63.4% 57.1% 56.2% 비정규직비중 25.6% 14.2% 16.2% 24.3% 23.6% 22.0% 23.9% 21.8% 정규 정규 85.2% 86.0% 89.9% 85.6% 87.3% 85.9% 86.6% 87.5% 정규 비정규 14.8% 14.0% 10.1% 14.4% 12.7% 14.1% 13.4% 12.5% 비정규 정규 43.9% 64.4% 60.9% 45.9% 47.4% 43.9% 46.2% 52.1% 비정규 비정규 56.1% 35.6% 39.1% 54.1% 52.6% 56.1% 53.8% 47.9% 비정규직비중 23.2% 12.8% 15.6% 21.1% 20.2% 20.1% 21.7% 19.0% 정규 정규 88.1% 92.1% 92.1% 86.5% 89.3% 86.4% 88.5% 89.4% 정규 비정규 11.9% 7.9% 7.9% 13.5% 10.7% 13.6% 11.5% 10.6% 비정규 정규 31.5% 47.1% 58.6% 27.5% 45.7% 22.1% 38.6% 29.8% 비정규 비정규 68.5% 52.9% 41.4% 72.5% 54.3% 77.9% 61.4% 70.2% 비정규직비중 29.9% 18.3% 17.2% 32.2% 27.4% 27.2% 27.7% 28.6%

16 20 여성연구 한편, 학력별고찰은흥미로운함의를전한다. 역시학력에관계없이이전단계고용형태의상태의존도는공히높지만, 높은학력은평균에비해비정규직의정규직이행확율을높이는데기여하는것으로나타난다. 즉비정규직의이전단계상태의존도가높은학력을지닐경우상대적으로낮다. 남성의경우전체평균에비해낮은 35.6% ( 같은기간전체 51.7%) 가이전비정규직을유지하고있으며, 여성의경우역시전체 65.3% 에비해낮은 52.9% 가비정규직의상태의존도를보인다. 바꾸어말하면, 저학력자들의비정규직상태의존도가더심각한문제임을알수있다. 앞서지적한바와같이정규직의상태의존도는저연령대에서그리고비정규직의상태의존도는고연령대에서더높은것으로나타났다. 이경우에도여성의비정규직상태의존도가현저히높은것으로나타난다 (35세이상집단에서남성 54.1%, 여성 72.5%). 출산과초기양육을전후한연령대간의격차가여성의직업경험에상당한영향을미치고있음을보여준다. 단, 이경우생산성이낮아지는고연령대가다수분포되고있을가능성을배제하기위해, 결혼여부별, 취학기자녀유무별상태의존성을보조적으로살펴보았다. 그결과, 결혼여부나자녀유무가비정규직남성의이행확율에크게영향을미치지않는데반해, 비정규직여성의이행확율에는큰영향을행사하고있다는사실을확인할수있다. 즉, 기혼여성의경우 77.9%( 미혼의경우 54.3%), 0~18세취학자녀가있는여성의경우 70.2%( 그렇지않은여성의경우 61.4%) 가전년도비정규고용형태를그대로유지하고있다. 앞의이론부분에서논의한바대로여성의생애주기상가족내역할에따른이중부담이노동시장에서의정규직탐색비용을크게높이고있다는점을보여주는결과다. < 표 3> 과 < 표 4> 의집단별이행확률분석은비정규직의상태의존성이어느집단에나일관성있게높아, 비정규직의중요결정요인으로작용할수있다는점을암시하는동시에, 상태의존성의정도 ( 혹은상태의존성을결정하는요인 ) 는집단에따라현저하게다르다는점을보여주었다. 또이러한집단별상태의존성의정도는성별격차와맞물려노동시장에서매우독특한결과 ( 집단별, 성별에따른비정규직의고착화현상 ) 를낳고있다는점을보여주었다. 다음절에서이러한결과가보다분석적과정을거쳐검증된다면, 이는매우중요한정책적함의와연계될것이다.

17 비정규일자리결정의동태성과성별비정규직비중의격차분석 21 Ⅳ. 계량모형 앞의단순통계를통해서전기의고용형태가현재의고용형태에중대한영향을미친다는것을알수있었으나이는다른요인을통제하지않은결과로서순수한상태의존성 (state dependence) 을증명한다고볼수없다. 따라서정규직-비정규직의동태성을좀더포괄적으로살펴볼필요가있으며이를위해서다음과같은동태적모형을추정하기로한다. (5), and 식 (5) 에서 는정규직여부를나타내는더미변수이며, 는정규직선택으로부터얻는순혜택을나타내며, 는개인의속성과개인이속한기업, 산업의속성을포함한다. 식 (5) 에서 와 은표면적상관관계 (spurious correlation) 를가질수있는데그이유는과거의정규직경험 ( ) 이현재이근로자의고용형태를결정짓는보이지않은특성과밀접한관계를가질가능성이높기때문이다. Heckman(1981) 은이를표면적상태의존성 (spurious state dependence) 라고칭하고있다. 이를해결하기위해서는근로자의보이지않는이질성을통제해야하는데여기서는오차항 ( ) 이다음의관계를갖는것으로가정한다. (6) 식 (6) 을 (5) 에대입하면, (7), and

18 22 여성연구 만약식 (7) 에서 이없다면임의효과프로빗모형 (random effects probit model) 으로추정될수있다. 하지만 이존재하면임의효과프로빗모형은일관된추정치 (consistent estimates) 를제공하지못하는데그이유는초기비정규직여부가개인의보이지않는이질성 ( ) 과상관성을가지기때문이다 (Hsiao, 1986). 즉, 이기때문에식 (7) 을임의효과프로빗모형으로추정하면잘못된추정치를얻게된다. 식 (7) 의추정은최근일부연구자 (Arulampalam et al 2000, Dorsett 1999, Phimister et al 2002) 들에의해서 2단계로이루어지고있다. 첫번째단계는초기결정식을축약형으로추정하는것이다. 즉, (8), and 위에서 는초기의변수뿐아니라, 그이전과미래의정보를포함할수 있다. 7) 만약 와 가이량정규분포 (bivariate normal distribution) 를갖 고상관계수가 라고가정하면 를다음과같이표시할수있다. (9) 위에서 이고 var( )= 이다. 식 (9) 를식 (7) 에대 입하면다음을얻는다. (10) 앞서식 (10) 을추정하는데있어서 라는것이문제가됨을 7) 미래의정보를포함하는한방법은변수의평균을사용하는것이될수있다 (Arulampalam et al 2000).

19 비정규일자리결정의동태성과성별비정규직비중의격차분석 23 지적하였다. 따라서 에서 를제거하는것이필요하다. 이는 를구함으로서가능해진다. = 인데 =0이기때문에 = 이된다. Gourieroux et al. (1987) 은프로빗모형에서오차항의기대치를구하는방식을제시하며다음을보이고있다 (pp ). (11) = 따라서식 (10) 을추정하는두번째단계는식 (10) 에서 대신 을대체하여임의효과프로빗모형으로추정하는것이다. 이방법은 대신 을사용함으로써 인문제를해결하고있다. 이러한방식은표본선택의문제를해결하는 Heckman의 2단계추정방법과유사하다고볼수있으며, 초기조건을무시하면서발생하는편의 (bias) 를교정하여일관된추정치를제공한다는점에서바람직하다. Ⅴ. 동태적임의효과프로빗모형의추정결과 단순이행확률을통하여정규직또는비정규직고용형태의선택에있어서상당한정도의상태의존성이존재하고있음을살펴보았다. 하지만단순히정규직-비정규직간의이행확률만을비교하여고용형태의상태의존성을파악하는것은근로자개인의관찰되는속성 (observed characteristics) 과관찰되지않는이질성 (unobserved heterogeneity) 을통제하지못하고있다는점에서문제가있다. 이제식 (10) 의추정을통하여이들이질성들을통제한순수한상태의존성의존재여부를검증하기로하자. < 표 5> 는식 (10) 을임의효과프로빗모형으로추정한결과를제시하고있다. 본연구의목적이비정규직근로자의상태의존성에초점을맞추고있으므로식 (10) 에서, 을비정규직이면 1, 아니면 0으로정의한다. 앞장

20 24 여성연구 에서지적한바와같이 의계수인 는상대적상태의존성을나타내므로 의추정치는정규직을 1 로하든, 비정규직을 1 로하든변함이없다. 우선과거의고용형태를제외한정태적모형과과거의고용형태를포함한동태적모형의추정결과를비교하면후자에있어서로그우도함수가크게증가하고있음을알수있다. Likelihood ratio(=-2(llf 0 -LLF 1 )) 를계산한결과남성의경우 , 여성의경우 로 99% 수준, 자유도 2에서 (2)=9.21보다크다. 따라서정태적모형을기각한다. < 표 5> 에서우리가가장관심을갖는변수는비정규직 (t-1) 의계수이다. 이계수는남성과여성모두에있어서양수이며 95% 수준에서통계적으로유의하게나타나고있다. 즉, 남성과여성모두에있어서전년도비정규직인경우당해년도비정규직이될확률이훨씬높아짐을알수있다. 여기서발견된강한상태의존성은개인의보이는, 보이지않는이질성을모두통제한후에확인되었다는점에서의의가있다. 또한, 이러한상태의존성은남성보다여성이거의두배가까울정도로높게나타나고있다. < 표 5> 에포함된변수외에기업규모를통제하고추정한결과는부록 < 부표 2> 에제시되고있다. 기업규모에대한정보누락으로표본수가상당히감소하여 Log- Likelihood값이많이떨어졌지만이경우에도남녀간상태의존성의차이는여전히크게나타나고있음을알수있다.

21 비정규일자리결정의동태성과성별비정규직비중의격차분석 25 < 표 5> 임의효과프로빗모형추정결과 ( 종속변수 = 비정규직여부 ) 비정규직 (t-1) 연령초등학교이하중학교전문대학대학기혼기타혼인농림어업제조업저임금서비스전문관리직사무직판매직생산직단순노무직노조 2004년더미 2005년더미 2006년더미상수 정태적모형동태적모형남성여성남성여성 (0.005) 0.535(0.160)** 0.251(0.117)** (0.132) (0.105) (0.098) 0.537(0.344) (0.419) (0.087)** (0.108)* 0.306(0.202) 0.184(0.210) 0.585(0.268)** 0.771(0.199)** 0.778(0.218)** (0.074)** (0.067) (0.069)** (0.068) (0.262)** (0.010) (0.272) (0.278) 0.763(0.257)** (0.224)** 0.036(0.151) 1.436(0.734)** 0.558(0.633) (0.228) 0.108(0.188) 0.189(0.284) (0.273) 1.133(0.302)** 0.220(0.305) 1.385(0.263)** (0.144) (0.106) (0.109)** (0.111)** (0.459)** 0.379(0.078)** 0.007(0.004)* 0.428(0.134)** 0.200(0.098)** (0.111) (0.089) (0.084) 0.465(0.316) (0.354) (0.076)** (0.093)** 0.195(0.174) 0.074(0.181) 0.375(0.234) 0.568(0.172)** 0.530(0.189)** (0.066)** (0.065) (0.068)** (0.067) 1.441(0.223)** 0.646(0.123)** 0.003(0.007) 0.129(0.194) (0.178) (0.185)** (0.168)** 0.018(0.112) (0.587) 0.251(0.471) (0.172) 0.054(0.146) 0.279(0.218) 0.033(0.208) 0.796(0.228)** 0.132(0.234) 0.972(0.206)** (0.120) (0.099) 0.222(0.103)** (0.105)** (0.336)** η (0.048)** (0.093)** ρ 0.417(0.028)** 0.658(0.034)** 0.264(0.040)** 0.379(0.063)** Log likelihood Wald chi2(10) (p value) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) Obs N=1,201, T=4 N=564, T=4 N=1,201, T=4 N=564, T=4 주 : η 에해당하는수치는 의계수를나타내며, ρ= 이며여기서첨자 는식 (10) 에나타난개인특수적오차항임. 교육의기준은고등학교, 혼인의기준은미혼, 산업의기준은일반서비스, 직종의기준은서비스직종임. ( ) 안의수치는표준오차. ** 는 95%, * 는 90% 수준에서유의.

22 26 여성연구 이론적모형에서전기의고용형태에대한종속성은비정규직에서정규직으로이동하는데드는탐색비용이나기업의고용조정이즉각적으로이루어지지못하기때문에발생할수있음을지적하였다. 따라서남성에비하여여성에있어서비정규직 (t-1) 의계수가더크게나타난다는것은남성보다여성이비정규직에서정규직으로이동하는데더많은비용이발생하거나, 여성의경우취업형태의이동이남성에비해서구조적으로어려울수있음을의미한다. < 표 5> 에나타난다른변수들을보면, 연령이증가할수록비정규직고용형태를가질확률이높고, 교육수준이높을수록비정규직일확률이낮게나타나며, 전문대및대학교육의효과는남성보다는여성에게서더크게나타나고있다는것을알수있다. 일반서비스에비하여제조업에서비정규직으로일할확률은낮은데남성의경우에는저임금서비스산업에종사하는경우오히려비정규직확률이낮은것으로나타나고있다. 하지만여성의경우에는비록통계적유의성은낮지만저임금서비스에종사하는경우비정규직확률이높게나타나고있다. 직종별로는, 기준변수로삼은서비스직종에비해남성의경우생산직종으로, 여성의경우판매직종에서일할때그리고남녀공히단순노무직으로일할때비정규직일가능성이높은것으로나타나고있다. 또한, 사업장에노조가있을때비정규직으로일할확률이낮게나타나고있다. 끝으로 의계수는남성, 여성모두통계적으로유의하게나타나고있다. 이는초기조건 ( ) 과개인의보이지않는이질성 ( ) 과의상관성을무시할경우편의된추정치를얻을수있음을시시한다. 여성이남성보다비정규직에대한상태의존성이높다는것은여성의비정규직비중이남성보다높게만드는한단초를제공한다. 하지만정책적으로좀더의미를가지려면여성중어느그룹이비정규직에대한의존성이높은지를밝히는것이중요할것이다. 여기서는여성의인적특성과여성이속한산업이나직종또한기업규모등에따라비정규직의상태의존성이어떻게변하는지를살펴보기로한다. < 표 2> 의단순평균을통하여여성의경우연령이많고, 기혼자일수록, 저임금서비스산업에속할수록, 판매직이거나단순노무직일수록비정규직일가능성이높다는것을알았다. 따라서이들집단을분리하여비정규직의상태의존성을추정하는것이유익한정보를제공

23 비정규일자리결정의동태성과성별비정규직비중의격차분석 27 할수있다. 이하에서는여성을다양한집단으로구분하여식 (10) 을재추정하기로한다. 우선여성을개인의속성으로나누어추정한결과는 < 표 6> 과같다. 지면관계상과거비정규직변수의계수만을제시하기로한다. < 표 6> 을보면모든집단에서비정규직 (t-1) 변수의계수가통계적으로유의하게나타남을알수있다. 이는여성에게있어서비정규직의상태의존성은매우광범위한현상임을의미한다. 하지만개인의속성에따라비정규직의의존성은다르게나타나는데, 35세이상여성의비정규직 (t-1) 계수는 0.796으로전체여성평균인 0.646보다높게나타나는반면, 35세미만여성의경우는 0.529로평균이하를보이고있다. 또한, 미혼여성의경우해당계수는 0.468로추정되어기혼여성의 0.761에비하여현저히작게나타나고있다. 한편, 비정규직의존성의차이는교육수준에따라서도달리나타나고있다. 대졸미만여성의경우비정규직 (t-1) 의계수는 0.697로전체평균보다높으나, 대졸이상여성의경우해당계수는 0.480으로추정되어대졸미만여성에비하여현저히작게나타나고있다. 8) 결국여성이남성에비하여비정규직에대한상태의존성이높은원인은상대적으로연령이높고, 기혼이며, 저학력여성의상태의존성이강하기때문이라고할수있을것이다. < 표 6> 개인의속성에따른여성비정규직상태의존성의추정결과 연령 혼인여부 교육수준 비정규직 (t-1) 35세미만 0.529(0.225)** 35세이상 0.796(0.149)** 미혼 0.468(0.234)** 기혼 0.761(0.148)** 대졸미만 0.697(0.138)** 대졸이상 0.480(0.280)* 주 : 실제추정에서는산업, 직종, 노조, 시간더미가통제되었으나지면관계상보고를생략함. ( ) 안의수치는표준오차. ** 는 95%, * 는 90% 수준에서유의. 8) 교육을전문대미만과전문대이상으로구분할경우, 전문대이상여성에있어서전기비정규직의계수는 이고 t 값이 1.36 으로통계적유의성이없는것으로나타났다. 즉, 전문대이상의여성에있어서는비정규직의상태의존성이매우약함을알수있다.

24 28 여성연구 이러한결과를탐색비용의관점에서해석하면연령이높고, 기혼이며, 저학력여성이정규직에대한탐색비용이더크다는것을의미한다. 즉, 이들이지불하는높은탐색비용때문에비정규직의의존성이높다고할수있는데그이유는이들여성의가사부담, 출산및육아와관련이있을것으로사료된다. 즉, 출산과육아부담을가지는기혼여성일경우정규직직장탐색에전념하기어려우며또한노동시장에대한정보부족으로더많은탐색비용을지불할가능성이높다. 게다가기업들이미혼여성을선호할경우, 기혼여성의정규직이동은더욱어려울수있다. 기혼여성이미혼여성에비하여정규직이동이어렵다는본연구의발견은우리나라기혼여성의낮은경제활동참가율과함께이들의노동시장지위가얼마나열악한지를보여주는것이라하겠다. 출산, 육아및교육부담으로인하여비정규직의상태의존성이클수있다는가능성을확인하기위하여기혼여성을자녀유무로구분하여임의효과프로빗모형을추정하여보았다. 그결과는 < 표 7> 에제시된다. 자녀유무는고등학교이하의자녀를가질경우자녀가있는것으로, 그렇지않은경우자녀가없는것으로구분하였으며미혼여성은표본에서제외시켰다. 9) < 표 7> 을보면자녀가있는경우비정규직 (t-1) 계수는 0.879, 자녀가없는경우 0.637로각각추정되고있다. 따라서자녀가있는기혼여성이자녀가없는기혼여성보다비정규직에대한상태의존성이크다는것을알수있다. 이는출산과육아및교육부담이큰기혼여성의경우탐색비용이높을수있으며그결과비정규직의상태의존성도높아지는것으로볼수있다. 다음으로학력의중요성을확인하기위하여자녀가있는기혼여성중대학미만의여성만을대상으로임의효과프로빗모형을재추정해보았다. 비정규직 (t-1) 계수는 1.013으로추정되었으며 95% 에서통계적으로유의하게나타났다. 이는자녀의존재와저학력이결합되면비정규직에대한의존성이매우높다는것을보여준다. 9) 기혼이든, 미혼이든자녀가없는여성을하나의그룹으로묶을경우전기비정규직의계수는 으로나타나는데이는기혼여성중자녀가없는여성만을대상으로했을때의전기비정규직의계수 보다작다. 따라서혼인여부와상관없이자녀유무만으로나눌경우비정규직의상태의존성의격차는더욱커지게된다.

25 비정규일자리결정의동태성과성별비정규직비중의격차분석 29 저학력여성의비정규직에대한의존성이더높다는것은최근나타나는소득양극화현상과도일맥상통한다고볼수있다. 이병희 (2007) 는정규직뿐아니라비정규직근로자중저임금근로자의비중이증가하는추세임을보이고있는데이러한현상은비정규직근로자중인적자본 ( 교육수준 ) 이낮은계층이비정규직에더고착화될때나타날수있다. 따라서저학력여성의비정규직에대한의존성이강하다는본연구의발견은이병희 (2007) 의발견과일관성을가진다고할수있다. 또한, 이병희 (2007) 는외환위기이후소득불평등의증가는집단간불평등의증가에기인함을밝히고있는데이역시저학력여성층이비정규직으로고착화된다면집단간소득격차는확대될것이기때문에충분히나타날수있는현상으로여겨진다. < 표 7> 자녀유무에따른기혼여성의임의효과프로빗모형추정결과 비정규직 (t-1) 연령초등학교이하중학교전문대학대학상수 자녀무 0.637(0.249)** (0.015) 0.211(0.335) (0.322) (0.576)* (0.474)** (0.848) 동태적모형 자녀유 0.879(0.191)** 0.004(0.015) (0.324) (0.254) (0.297)** (0.2441) (0.632) η ρ Log likelihood Wald chi2(10) (p value) Obs (0.214)** 0.436(0.130)** (0.000) N=208, T= (0.125)** 0.265(0.112)** (0.000) N=228, T=4 주 : η 와 ρ 의정의는 < 표 5> 의주와같음. 실제추정에서는산업, 직종, 노조, 시간더미가통제되었으나지면관계상보고를생략함. ( ) 안의수치는표준오차. ** 는 95%, * 는 90% 수준에서유의. 다음으로노동수요측면이라고할수있는산업, 직종, 기업규모등의특성이여성의비정규직상태의존성에미치는영향을살펴보기로한다. 여성을

26 30 여성연구 산업과직종그리고기업규모로구분하여추정한결과는 < 표 8> 과같다. 여기서한가지지적해야할사항은근로자의산업, 직종, 기업규모는근로자의인적속성과는달리시간이변함에따라달라질수있다는점이다. 이하에서는근로자가분석기간동안한번이라도해당산업, 직종, 규모에종사한경험이있는경우그근로자를해당산업으로분류하고자한다. 이러한분류는만약근로자가다른산업, 다른직종, 다른규모로이동하는경우가많다면문제가될수있다. 하지만대부분근로자의이동은산업, 직종, 규모의변동을수반하지않기때문에큰문제는없다고판단된다. 10) 여기서도마찬가지로지면관계상과거비정규직변수의계수만을제시하기로한다. < 표 8> 산업, 직종, 규모에따른여성비정규직상태의존성의추정결과 산업 직종 기업규모 비정규직 (t-1) 저임금서비스 0.583(0.245)** 제조업 0.888(0.267)** 일반서비스 0.423(0.185)** 전문직 사무직 0.477(0.191)** 서비스직 판매직 0.959(0.278)** 생산직 노무직 0.665(0.219)** 500인미만 1.112(0.101)** 500인이상 1.188(0.186)** 주 : 실제추정에서는개인의인적속성, 노조, 시간더미등이통제되었으나지면관계상보고를생략함. ( ) 안의수치는표준오차. ** 는 95%, * 는 90% 수준에서유의. 우선 < 표 8> 의산업을구분한비정규직의상태의존성을보면, 제조업에서일하는여성의비정규직의존성이가장높고, 그다음으로저임금서비스, 서비스순으로나타남을알수있다. 이러한결과는 < 표 3> 에서제시된단 10) 예를들면여성의경우 5.14% 가제조업과비제조업사이의이동을경험하였고, 3.01% 가판매직과비판매직사이의이동을경험하였으며, 5.49% 가 500 인이상기업과 500 인미만기업사이의이동을경험하였다. 다른산업과직종의경우에도모두 10% 미만이산업과직종을변경하는이동을경험한것으로나타났다.

27 비정규일자리결정의동태성과성별비정규직비중의격차분석 31 순이행확률과는다소차이를보이고있다. < 표 3> 에서는저임금서비스에서비정규직의존성이가장높게나타나는데반해, 비정규직결정에영향을미치는다른요인들을통제한 < 표 8> 의결과는오히려제조업에서더높은의존성을보이는것으로나타나고있다. 이는여성의비정규직고착성이저임금서비스부문뿐아니라제조업에서도심각하게나타나고있음을보여준다하겠다. 직종별로보면서비스 판매직의비정규직상태의존성이가장높고, 다음으로생산직 노무직, 마지막으로전문직 사무직순으로나타나고있다. 이러한결과는 < 표 3> 의단순이행확률과크게다르지않다. 기업규모별로보면대기업에종사하는여성의경우비정규직의상태의존성이중소기업종사자보다다소높게나타나고있으며이역시 < 표 3> 의단순이행확률과크게다르지않다. 하지만대기업과중소기업의차이는확연하지않다. 11) 지금까지초기조건을고려한임의효과프로빗모형의추정을통하여남성과여성모두에게있어 ( 비 ) 정규직고용형태에대한상태의존성이강하게존재한다는것을밝혔으며, 이러한상태의존성은여성, 특히자녀가있는, 저학력여성에게더강하게나타남을보였다. 또한, 산업과직종도여성의비정규직의존성에많은영향을미친다는것도발견하였다. 이제이러한상태의존성의남녀간차이가남성-여성비정규직비중의격차를설명하는데어떤역할을수행하는지살펴보기로하자. Ⅵ. 비정규직비중의남녀간격차분석 우리나라비정규직비중의특징중하나는여성의비정규직비중이남성보다더높다는것이다. 이러한차이는왜발생하는것일까? 지금까지비정규직의결정에대한프로빗추정 ( 안주엽, 2001 등 ) 은많이있었지만비정규직의남녀간차이를설명한연구는거의없었다고해도과언이아니다. 이 11) 기업규모를사용할경우정보누락으로인한표본손실이심하기때문에대기업, 중소기업으로구분한추정결과에대한신뢰성은다소떨어진다. 기업규모를사용할경우표본수는 < 부표 2> 에제시된다.

28 32 여성연구 장에서는비정규직비중의남녀간차이가왜나타나는지를밝히고, 특히상태의존성이남녀간비정규직비중의격차에어떤영향을미치는지를살펴보기로한다. 남녀간임금격차와같이선형함수를분해하는것은비교적손쉽게달성될수있다 (Oaxaca 1972). 하지만프로빗추정과같은비선형함수를분해하는것은일정한가정이필요하다 (Even and Macpherson 1993). 여기서는평균남성과평균여성을상정하여이들의비정규직비중을추정하고그격차를분해하기로한다. 평균근로자의개념을사용하는것은 Oaxaca 분해방식과유사하며 Doiron and Riddell(1994) 의의해서도사용된적이있다. 식 (10) 에서평균근로자 (= ( 남성 ), ( 여성 )) 로부터예측되는비정규직확률 ( 비중 ) 은다음과같이표시될수있다. 12) (12), =, 위에서 는표준정규누적분포를나타내며, 는 (, ) 의행백터, 는 (, ) 의열백터, 이다. 식 (12) 에서평균여성의비정 규직확률을평균남성의값으로 Taylor expansion하면다음과같이나타낼수있다. (13) 위에서 는표준정규확률분포를나타낸다. 식 (13) 을통하여여성과남성의비정규직비중의격차는식 (14) 가되며이는다시계수의차이와속성의차이로분해될수있다. (14) 12) 표준정규누적분포가비선형이기때문에평균근로자의비정규직확률과근로자들의비정규직확률의평균은서로다를수있다.

29 비정규일자리결정의동태성과성별비정규직비중의격차분석 33 < 표 9> 는임의효과프로빗모형추정결과를이용하여여성과남성의비정규직비중의격차를식 (14) 에따라분해한결과이다. 13) 여성의예측비정규직비중 ( ) 은 21.6% 이며, 남성의예측비정규직비중 ( ) 은 15.9% 로그격차는 5.7%p이다. < 표 9> 를보면여성-남성의비정규직비중을분해한결과가 (5.13%p) 로 5.7%p와상당히근접해있음을알수있다. 따라서 Taylor expansion을통한비정규직비중격차의분해는이경우상당히정확하다고할수있다. < 표 9> 여성과남성의비정규직비중의분해결과 계수차이 속성차이 합계 구성비 (%) 비정규직 (t-1) 연령 교육 혼인 경기변동 산업 직종 노조 상수 합계 구성비 주 : 교육은초등, 중학교, 전문대, 대학을, 혼인은기혼과기타혼인을, 경기변동은연도더미를합친값임. 산업은농림, 제조업, 저임금서비스를, 직종은전문직, 사무직, 판매직, 숙련직, 비숙련직을각각합한값임. 상수는 2003 년고등학교교육을받은미혼자로서일반서비스업과서비스직종에서일하는근로자를나타냄. 평균여성과평균남성의추정비정규직비중은각각 21.6%, 15.9% 임. 13) 추정에있어서기업규모변수는포함시키지않았다. 그이유는규모변수에대한정보누락이심하기때문이다 ( 각주 10 참조 ). 필자는기업규모를포함할경우남녀간비정규직격차를분해하여보았다. 그결과비정규직 (t-1) 의공헌도는 < 표 9> 와크게다르지않음을발견하였다.

30 34 여성연구 우선, < 표 9> 의맨하단에나타난계수의차이와속성의차이의구성비를보면, 남녀간비정규직비중의격차가속성의차이보다는계수의차이때문에나타난다는것을알수있다. 즉, 여성의비정규직비중이남성보다높은주된원인은여성이남성보다비정규직근로자의속성을더많이가지고있기때문이아니라여성의높은탐색비용이나노동시장의구조적이유로비정규직의취업형태를가질가능성이높기때문이라고할수있다. 다음으로비정규직비중의남녀간차이에각변수가미치는공헌을살펴보면, 전기 (t-1) 의비정규직여부가전체격차의반이상인 53.7% 를차지할정도로매우높은설명력을가지는것으로나타나고있다. 또한비정규직 (t-1) 변수의경우, 계수의차이가속성의차이보다더크게나타나는데이는앞서 < 표 5> 에서여성의상태종속성 ( ) 이남성에비하여거의 2배나크게나타나는것과일관성을가진다. 이상을통하여남녀간비정규직비중의격차를설명하는데있어남녀간비정규직의상태의존성의차이가매우중요한요인임을확인할수있다. 한편, 혼인여부, 경기변동, 산업, 노조등의차이는남녀간비정규직격차를확대시키는작용을하는데특히산업의차이는비정규직격차의 74.9% 를설명하고있다. 교육, 연령, 직종의차이는남녀간비정규직격차를축소시키는역할을하는것으로나타나고있다. 하지만교육의경우에는속성의차이, 직종의경우에는계수의차이가각각비정규직격차를확대시키는것으로작용하고있다. Ⅶ. 요약및결론 대부분의경제활동이효율성과형평성의상충관계 (tradeoff) 에놓이게되듯이비정규직의증가역시노동시장의유연성제고와소득불평등이라는상충된효과를빚어낼수있다. 하지만비정규직의고착화는개인의능력과노력에따른기회를크게제약하며소득의불평등을구조화한다는면에서특별한관심이요구되는사회문제이다. 다수의경제학자와사회학자들이믿는바, 노동자계층간의자유로운이동은계층간갈등을해소하고노동시장의

31 비정규일자리결정의동태성과성별비정규직비중의격차분석 35 효율성과형평성을제고하는데필수적인요소이다. 같은맥락에서비정규직비중이높더라도비정규직의정규직이동이자유로운노동시장과그렇지않은노동시장은근로자개인의사회 경제적경험에매우다른영향을미칠수있다. 즉, 한번비정규직으로취업한근로자가비정규적고용형태를벗어나기어렵다면, 근로자들이저소득군으로부터탈출하거나더나은사회적지위로상향이동하기를기대하기는어렵기때문이다. 앞에서살펴보았듯이, 다수의비정규직근로자들이저소득층에밀집되어있는한국노동시장에서이러한문제가현실화될가능성이높다. 더욱이만약이러한비정규직의고착화가개인의노력여부에관계없이노동시장구조나사회적편견에기인한다면이는노동시장의형평성뿐아니라효율성마저저해할가능성이높다. 본연구는비정규직이크게확산되어있는한국노동시장에서비정규직의고착화정도, 달리말해비정규직의상태의존성을측정하려는본격적인시도라는데의의가있다. 비정규직의상태의존성을확인한본연구는나아가, 이러한상태의존성을결정하는요인이무엇인지를구명하려하였다. 그중에서도비정규직상태의존성이근로자의성에따라매우다르다는점을보여줌으로써이러한상태의존성이남녀간비정규직비중의격차를설명하는데얼마나중요한지를입증하였다. 본연구는이러한결과를도출하기위하여방법론적정밀성을높이는데주력하였다. 개인의관측되는이질성과관측되지않는이질성을모두고려하면서비정규직의결정모형을동태적으로추정하였고, 이러한방법론은한국노동패널 (KLIPS) 5차-9차자료에적용되었다. 본연구의주요결과를간략히정리하면다음과같다. 1) 남성과여성모두에있어서현재의비정규직여부는과거의비정규직여부와강한상관관계를갖는것으로나타났다. 여기서발견된강한상태의존성은개인의보이는, 보이지않는이질성을모두통제한후에확인되었다는점에서의의가있다. 2) 비정규직의상태의존성은여성이남성에비해거의두배가까이높은것으로확인되었다. 이는남성에비하여여성이정규직이되기위하여

32 36 여성연구 더높은탐색비용을지불해야함을보여주는결과이다. 또한이결과는노동시장에여성의정규직진입을저해하는요인이있음을암시하는동시에남녀간에산업과직종의차이에따른구조적차이가존재함을함축한다. 3) 여성을기혼 / 미혼으로구분하여동태적모형을추정한결과, 기혼여성이미혼여성보다비정규직에대한상태의존성이강한것으로나타났다. 또한기혼여성을자녀가있는경우와없는경우로구분하여추정한결과전자가비정규직에대해강한상태의존성을보였다. 이러한결과는가사, 출산 / 육아, 교육부담이비정규직의고착성과높은관련이있음을보여준다. 4) 여성을저학력 / 고학력으로구분하여동태적모형을추정한결과, 대졸미만여성이대졸이상의학력을지닌여성에비해비정규직에대한높은상태의존성을보이는것으로나타났다. 결국, 저학력층여성의높은상태의존성이여성의상태의존성을남성에비해높이는하나의원인으로작용하고있다. 5) 남녀간비정규직비중의격차를계수의차이와속성의차이로분해한결과계수의차이가속성의차이보다더중요한것으로나타났다. 여성의비정규직비중이남성보다높은원인은여성이남성보다비정규직근로자의속성을더많이가지고있기때문이아니라여성의높은탐색비용이나노동시장의구조적이유로비정규직의취업형태를가질가능성이높기때문이라고해석된다. 6) 한편, 남녀간비정규직비중의격차를변수별로분해한결과, 전년도의비정규직여부가남녀간비정규직격차의 54% 를설명하는것으로나타났다. 따라서비정규직근로형태에대한남녀간상태의존성의차이는남녀간비정규직비중의격차를설명하는매우중요한원인이된다. 비정규직에대한상태의존성, 특히여성의상태의존성이남성에비해현저히높다는점을확인한것은본연구의중요한발견중하나이다. 상태의존성의확인은우리나라노동시장에서나타나는근로자의직업이동패턴, 정규직-비정규직의소득격차, 남녀간임금격차를설명하는데중요한단서를

33 비정규일자리결정의동태성과성별비정규직비중의격차분석 37 제공한다는점에서의의가있다. 본연구에서여성의비정규직상태의존성이남성보다높은원인은인적속성으로보면기혼여성, 특히육아및학령기자녀를둔여성과저학력여성의높은상태의존성때문이며, 산업과직종으로보면저임금서비스업은물론제조업과판매 서비스직, 그리고단순노무직에종사하는여성의높은상태의존성때문이라는것을밝혔다. 따라서남녀간비정규직의격차를줄이고비정규직의고착화현상을개선하기위해서는이들계층의상태의존성을줄이는데초점을맞추어야할것이다. 기혼 ( 유자녀 ) 여성, 저학력여성에대한노동시장정책은이들의정규직탐색비용을줄이는정책을포함해야할것이다. 특히기혼 ( 유자녀 ) 여성의높은탐색비용은출산및육아부담에기인한것으로해석되므로출산과육아의사회적책임을강화할정책이요구된다. 우리나라기혼여성의높은출산및육아부담은 OECD 국가들중가장낮은수준의여성경제활동참가율로도입증된다. 따라서이들에대해정규직탐색비용을줄이는노동시장정책은비정규직비중을낮추는것뿐아니라경제활동참가율도높이는일석이조의역할을할수있을것으로기대된다. 한편높은비정규고착화현상을보이는저학력여성의문제를개선하기위한노동시장정책은이들여성에게특화된평생교육등숙련형성프로그램및직업알선기능의강화와같은적극적노동시장정책의활성화와연계될필요가있다는점을시사한다. 무엇보다중요한것은위와같은정책들이좋은일자리의확충과연계되어야한다는점이다. 사회정책및양질의인력개발정책에따른양질의인력공급이노동시장의성과로실현되기위해서는적절한일자리가공급되어야하기때문이다. 이연구에서는저임금서비스산업, 판매 / 서비스직종, 단순노무직종등에비정규일자리의과대분포, 성분리현상, 비정규고착화등을보여줌으로써이러한산업및직종의일자리개선이필요하다는점을시사하였다. 즉, 저임금서비스산업과서비스 판매직에종사하는여성의비정규비중을낮추기위해서는이들의높은비정규직의존성을줄여야하며그러기위해서는이들에게불리하게작용할수있는노동시장의구조적문제, 그리고기업의고용관행을해결해야할필요가있다. 현재우리나라의비정규직차별에대한논의는주로임금차별에국한되고

34 38 여성연구 있다. 하지만본연구에서나타나듯이과거의비정규직경험이현재의비정규직을결정한다면, 또한이러한상태의존성이여성에게더강하게나타난다면이는중요한차별시정대상이될수있다고사료된다. 앞으로비정규직차별정책은임금뿐아니라비정규직의고착성에관한부분까지도고려되어야할것으로판단된다. 비정규직의고착화를줄이기위한실용적인정책은좀더구체적이고많은정보를필요로한다. 비정규직에대한상태의존성의확인만으로는충분하지않다. 본연구에서는인적속성, 산업및직종에따른비정규직의상태의존성의차이가탐색비용과노동시장의구조적문제때문에발생할수있음을시사하였다. 하지만이러한해석은한가지가능성을제기하는것이고다른해석 ( 예를들면사회적편견또는 Stigma 효과 ) 도얼마든지가능하다. 상태의존성의차이가탐색비용때문에발생한다고하더라도탐색비용의차이는또왜발생하는지를설명해야하는문제가남는다. 또한노동시장의어떤구조적인차이가여성의비정규직의존성을높이는지도앞으로설명되어야할부분이다. 추후이부분을설명하는더구체적인연구가요청된다. 14) 투고일 : 2008 년 3 월 30 일 심사일 : 2008 년 4 월 22 일 수정일 : 2008 년 5 월 26 일 게재확정일 : 2008 년 6 월 5 일

35 비정규일자리결정의동태성과성별비정규직비중의격차분석 39 참고문헌권순식 박현미 (2006). 노동자참여와비정규직고용. 서울 : 한국노총중앙연구원. 김동배 김주일 (2002). 비정규직활용의영향요인, 노동정책연구, 2(4), pp 김용민 박기성 (2006). 정규-비정규직근로자임금격차, 노동경제논집, 29(3), pp 남재량 (2007). 비정규근로와정규근로의임금격차에관한연구-패널자료를사용한분석, 노동경제논집, 30(2), pp 노용환 (2007). 기업의비정규직인력고용형태결정요인분석, 국제경제연구, 13(2), pp 박기성 김용민 (2007). 정규-비정규근로자의임금격차비교 : 2003년과 2005년, 노동정책연구, 7(3), pp 배화숙 (2005). 정규직과비정규직노동자의기업복지차이연구, 사회복지정책, 21(4), pp 성은미 (2007). 정규직과비정규직노동자의사회보험수급율과급여수준비교연구, 사회복지정책, 29(4), pp 안주엽 (2001). 정규근로와비정규직근로의임금격차, 노동경제논집, 24(1), pp 윤정향 (2005). 비정규직노동자의사회보험배제원인에관한구조와행위분석, 사회보장연구, 21(3), pp 은수미 (2007). 비정규직과한국노사관계시스템변화 (I). 서울 : 한국노동연구원. 이병희 (2007). 노동시장불안정과소득불평등의심화, 노동시장 20년의평가와과제, 서울 : 한국노동연구원. 이승렬 (2007). 노동자의건강상태와노동시장성과 : 실증적연구. 서울 : 한국노동연구원. 장지연 양수경 (2007). 사회적배제시각으로본비정규고용, 노동정책연구, 7(1), pp 황정미 김순영 (2006). 한국의여성비정규노동과사회정책의방향, 산업노동연구, 12(1), pp Arulampalam, W., Booth, A., and Taylor, M.(2000). Unemployment

36 40 여성연구 Persistence, Oxford Economic Paper. 52, pp Dorsett, R(1999). An Econometric Analysis of Smoking Prevalence among Lone Mothers, Journal of Health Economics, 18, pp Doiron, D. and Riddell, W. C.(1994). The Impact of Unionization on Male-Female Earnings Differences in Canada. Journal of Human Resources, 29(2), pp Even, W. and Macpherson, D.(1993). The Decline of Private Sector Unionism and the Gender Wage Gap, Journal of Human Resources, 29, pp Hamermesh, D.(1993). Labor Demand. Princeton University Press. Heckman, J.(1981). The incidental parameters problem and the problems of initial conditions in estimating a discrete time data stochastic process, Structural Analysis of Discrete Data with Econometric Applications. C. F. Manski and D. McFadden, eds., pp Cambridge MA: MIT Press. Hsiao, C.(1986). Analysis of Panel Data. Cambridge MA: MIT Press. Hyslop, R.(1999). State Dependence, Serial Correlation and Heterogeneity in Inertemporal Labor Force Participation of Married Women, Econometrica, 67, pp Oaxaca, R.(1973). Male-Female Wage Differentials in Urban Labor Market, International Economic Review, 14(3), pp Phimister, E., Vera_Toscano, E, and Weersink, A(2002). Female Participation and Labor Market Attachment in Rural Canada, American Journal of Agriculture Economics, 84(1), pp

37 비정규일자리결정의동태성과성별비정규직비중의격차분석 41 < 부록 > < 부표 1> 비정규직으로의이행확률 노사정제안방식비정규직비중 (1) 자기선언방식비정규직비중 (2) 경활부가조사비정규직비중 주 : 비정규직비중 (1) 과 (2) 는한국노동패널 5 차년 -9 차년도각년도에서계산된수치임.

38 42 여성연구 < 부표 2> 임의효과프로빗모형추정결과 ( 기업규모통제 ) 동태적모형 비정규직 (t-1) 연령초등학교이하중학교전문대학대학기혼기타혼인농림어업제조업저임금서비스전문관리직사무직판매직생산직단순노무직노조 2004 년더미 2005 년더미 2006 년더미기업규모상수 남성 0.740(0.089)** 0.011(0.004)** 0.033(0.184) 0.028(0.118) 0.058(0.127) 0.067(0.105) (0.102)** 0.496(0.528) (0.382) (0.088)** 0.039(0.113) (0.232) (0.239) 0.087(0.302) 0.247(0.231) 0.370(0.252) (0.085) 0.065(0.100) 0.011(0.101) 0.157(0.100) (0.013)** (0.302)** 여성 1.116(0.129)** (0.008) 0.399(0.248) 0.399(0.204)** (0.184) (0.189) 0.031(0.131) (15.74) 1.094(0.554)** (0.188) 0.092(0.166) 0.408(0.290) 0.183(0.267) 1.070(0.269)** (0.315) 0.866(0.286)** (0.136) (0.153)* (0.150) (0.156) 0.034(0.020) (0.453)** η ρ Log likelihood Wald chi2(10) (p value) Obs (0.051) 8.32e-07(0.003) (0.000) N=782, T= (0.079)** 8.32e-07(0.003) (0.000) N=328, T=4 주 : η 에해당하는수치는 의계수를나타내며, ρ= 이며 는식 (10) 에나 타난개인특수적오차항임. 기업규모에대한정보누락으로 < 표 5> 와비교할때표본수가상당히감소되었음. ( ) 안의수치는표준오차. ** 는 95%, * 는 90% 수준에서유의.

39 비정규일자리결정의동태성과성별비정규직비중의격차분석 43 State Dependence of Contingent Work and Its Role in Explaining the Gender Difference in Contingent Work Wooyung Kim 15)*, Hyunji Kwon 16)** The purpose of this study is to identify the existence of state dependence of contingent work and to explain the gap in contingent work between males and females, focussing on the role of state dependence. We have used KLIPS ( ) to estimate a dynamic model of determination of contingent work, with controlling not only worker s observed characteristics but also unobserved heterogeneity. It is found that the current status of contingent work is closely related to the past status of contingent work. In particular, the state dependence is found to be more serious for females than males. Among females, married women with young children and women with low level of education are found to have strong dependence on contingent work. We have also decomposed the male-female gap in the proportion of contingent work and shown that male-female difference in state dependence on contingent work can explain more than 50% of the proportion of contingent work between males and females. Key Words: Contingent Work, State Dependence, Decomposition Method * Professor, Department of Economics, Kongju National University, kwy@kongju.ac.kr ** Researcher, Korea Labor Institute, khji248@gmail.com.