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1 2020 년제 6 호 No. 6 ( ) 첫일자리로서의자영업선택이직업력과 노동조건의변화에미치는영향 신재열 1) 한국에서는매년 51 만명~81 만명이첫일자리로자영업을선택하고있으나, 첫일자리를자영업으로시작하였을경우고용형태와소득수준이어떻게변하는지는정확하게알려지지않았다. 즉, 첫일자리로자영업을선택하였을때, 장기간에걸쳐노동조건이상승하는지아니면점차하락하여빈곤층으로진입하는지에대한연구는매우불충분하며, 당사자가원한다면자영업을탈출하여정규직임금노동자로이동할수있는지도충분한연구가이루어지지않았다. 이에본연구에서는 1 차(1998 년) 에서 21 차(2018 년) 의한국노동패널자료를이용하여첫일자리의종사상지위와일자리특성이노동소득에미치는영향을분석하였다. 이용한분석방법은성장곡선모형이며, 주요한분석결과는다음과같다. 첫째, 노동소득에만논의를한정한다면첫일자리를자영업으로시작하는것도나쁘지않은선택지이며, 자영업의장기수익률이상용직보다더높을가능성도존재한다. 특히여성의경우에는첫일자리를자영업으로시작하면경력이늘어날수록통계적으로유의미하게임금이상승하는것을알수있다. 둘째, 본분석을통해한국의노동시장에서는종사상지위의변동성이크다는것을확인하였다. 특히첫일자리가임시일용직이었던노동자의약 60% 가 3년안에상용직으로이동하며, 첫일자리가자영업이었던노동자는약 40% 가상용직으로이동하는것을확인할수있다. 따라서, 첫일자리를자영업으로시작하더라도상용직으로의이동에제한이있다고보기는어렵다. 셋째, 종사상지위변동과관련하여선행연구와마찬가지로본연구에서도시간( 경력) 이지날수록상용직유지비율이줄어들고자영업자의비중이늘어나는현상을확인할수있었다. 하지만자영업으로의이동이소득에부정적인영향을준다고보기는어려우며, 오히려자영업자의소득이더높은것을알수있다. 넷째, 젠더는종사상지위나기업규모이상으로노동소득불평등의주요한원인으로작용하고있다. 여성상용직의초임은남성의 70~80% 수준에머무르고있으며, 경력에따른임금상승액도남성의 60% 수준에불과하다. Ⅰ. 서론 노동시장에서첫일자리는중요한의미를가진다. 고용형태의변동에관한선행연구에따르면노동 시장진입이후의고용형태에는상태의존성이있으며, 첫일자리를비정규직으로시작하는경우, 계 속해서비정규직에머무를가능성이높다( 김성훈 2008; 김우영, 권현지 2008; 최효미 2014; 정원오, 김연아 2015; 최요한 2018). 고용형태뿐만아니라임금수준에있어서도상태의존성이존재하며 ( 석 상훈 2008; 성재민 2011), 비정규직은정규직에비해저소득혹은빈곤을경험할가능성이더높다 1) 일본아오야마학원대학 / 조교수 (rec419@hanmail.net) - 1 -

2 ( 김교성, 반정호 2004; 석상훈 2008; 이주환, 김교성 2013). 하지만정규직과비정규직만이유일한선택지는아니며, 자영업을첫일자리로선택하는것도충분 히가능하다. 15세에서 29세를대상으로하는경제활동인구청년층부가조사결과에따르면 2008 년 이후매년첫일자리로자영업을선택하는노동자의비중은 1~2% 에이른다 2). 비율로는적은편이지 만숫자로환산하면최저 51만명최대 81 만명이첫일자리로자영업을선택하고있으며, 2019 년도를 기준으로매출액상위 100 대기업의전체종사자수가 80만명이조금못되는것을고려하면결코적 은숫자라고는할수없다. 하지만노동시장이론에서자영업이차지하는위치는모호하다. 무엇보다 첫일자리를자영업으로시작하였을경우고용형태와소득수준이어떻게변하는지에대해서정확하 게알려져있지않다. 성지미 (2011) 가 20대시절의자영업경험이이후의근로소득에미치는영향을 검토하여유이미한분석결과를도출하였으나, 정확하게첫일자리의효과를분석한것은아니며비교 대상인임금노동자를정규직과비정규직의구분하지않았다는한계를가지고있다. 즉, 첫일자리로 자영업을선택하였을때, 장기간에걸쳐노동조건이상승하는지아니면점차하락하여빈곤층으로진 입하는지에대한연구는매우불충분하며, 당사자가원한다면자영업을탈출하여정규직임금노동자 로이동할수있는지에대해서도조금더많은분석이필요하다. 이에본연구에서는첫일자리획득이후의중장기에걸친노동소득과종사상지위의변화를검토 함으로써첫일자리로자영업을선택하는것이노동자개인의직업력형성과소득계층이동에어떠 한영향을미치는지를확인하였다. 분석에는한국노동패널을활용하였으며, 분석대상은 1998 년도부터 2014 년사이에주된일자리를기준으로첫일자리를획득한 15~34 세청년층으로한정하였다. 첫일 자리가이후의노동소득에미치는통계적효과는성장곡선모형 (GCM) 을이용하여추정하였으며, 종 사상지위는상용, 임시일용, 자영( 가족종사자제외) 으로구분하였다. 구체적인논문의구성은다음과같다. 2장에서는자영업경험이근로소득에미치는영향을중심으 로선행연구를검토하였다. 3장에서는분석에사용한데이터와표본구성을소개하고본연구에서사 용하는분석방법인성장곡선모형을간략히소개하였다. 4장에서는기초분석결과를첫일자리이후종 사상지위와소득의변화추이를관찰하고, 성장곡선모형을이용하여첫일자리가근로소득의변화에 미치는효과를통계적으로검증했다. 마지막장에서는분석결과를간략히요약하고분석결과의정책 적, 학술적함의를논의하였다. Ⅱ. 선행연구 자영업에관한연구는크게자영업선택, 자영업비중, 자영업유지, 자영업성과로구분할수있으 2) 경제활동인구청년층부가조사에서는계약기간이 1개월미만인근로자와계약기간을정하지않았으나일시적인일자리도전부포함하고있다. 다시말해주된일자리가아닌단순아르바이트도첫일자리에포함되었을가능성이크며, 주된일자리를기준으로하면자영업을첫일자리로선택한비중은 2% 이상일것으로추정해볼수있다

3 나대부분의연구가자영업선택과자영업비중에초점을맞추고있고자영업유지와자영업성과에 관한연구는적은편이다. 또한자영업노동시장을지배적으로설명하는이론이없으며, 자영업진입 에관해서만밀어내기가설과끌어들이기가설이경합하고있을뿐이다. 결과적으로자영업성과에 관한연구는특정한이론에기반하고있다기보다는경험적현상을분석하고설명하는데그치고있 다. 자영업성과에관한선행연구에따르면, 자영업자의소득은임금근로자보다높지만, 자영업내부 의소득편차와불평등도매우크다. 따라서상층에위치하는자영업자의소득수준은매우높지만, 하층에있는영세자영업자의소득수준은비정규직노동자보다도낮을수있다( 류재우 2004; 최강식, 정진욱, 정진화 2005; 이성균 2006; 최강식, 정진화 2007; 금재호, 이인실 2011; 반정호 2012; 지은 정 2012; 성지미 2011; 임은의, 임유진 2013; 김복순 2014; 김준영, 방글 2015; 서정희, 박경하 2015; 남종석, 김종호 2018). 하지만, 개인수준에서의소득변동에초점을맞춘연구는많지않으며, 종사상지위의변화와소득 의변화를동시에추적한연구는더욱드물다. 김도균 (2018) 이가계금융 복지조사패널자료를이용 하여 2012 년부터 2016 년까지 5년간의기간동안자영업을중심으로소득계층의변화를검토하여 50 대미만의자영업자는소득계층이상승할가능성이더높고 60대이후부터는소득계층상승에부정적 영향을미친다는결과를제사하였으나, 분석의초점이 50대이상이기때문에청년층자영업시장을 설명하는데에는적절하지않다. 반면, 성지미 (2011) 는경력초기의자영업경험이소득상승에어떠 한영향을미치는지를검토하였으며, 20대시절의자영업경험이장기적으로는소득상승에부정적인 영향을미친다는결과를제시하였다. 이와함께임의효과모형의추정치를이용하여연령에따른근로 소득변화에관한시뮬레이션을수행하여장기적으로는자영업자의소득이임금노동자보다더낮아 지는것을확인하였다. 요약하면경력초기의자영업경험은소득계층의이동에부정적인영향을줄 수있으며, 장기적으로는임금노동자의소득이자영업자의소득을넘어서게된다. Ⅲ. 분석자료및분석방법 1. 분석자료및표본구성 이연구에서는첫일자리가직업력과노동소득의변화에미치는효과를확인하기위하여 1 차(1998 년) 에서 21 차(2018 년) 까지의한국노동패널조사를이용하였으며, 1 차(1998 년) 에서 17 차(2014 년) 까지 의기간동안 15 세 ~ 34 세일때첫일자리를획득한응답자로분석대상을한정하였다. 따라서 18차 (2015 년) 이후에새롭게첫일자리를획득한응답자는분석대상이아니다. 또한한번조사대상에선 정되면 21 차(2018 년) 까지의직업력과노동소득의변화를계속추적하였다. 3) 가령 1 차(1998 년) 에 34 3) 조사대상을 1 차(1998 년) 에서 17 차(2014 년) 로한정한것은성장곡선모형을수행할때추정치가왜곡되는것을방지 - 3 -

4 세인응답자가자영업으로첫일자리를획득하였다면 21 차(2018 년) 까지 21년간의직업력과근로소득 의변화를추적한다. 마찬가지로 17 차(2014 년) 에 15세에비정규직으로노동시장에진입하였다면 20 세가되는 21 차까지직업력과근로소득의변화를추적하였다 ([ 그림 1] 참조). [ 그림 1] 표본구성 2. 첫일자리와시간행렬 첫일자리와시간행렬은이연구에서가장중요한변수이지만, 동시에가공이매우까다로운변수 이기도하다. 특히시간행렬은패널탈락의문제와복잡하게얽혀있기때문에데이터에접근가능한 연구자라면누구든지재현할수있는기준을사전에분명히제시할필요가있다. 첫일자리는직업력데이터를이용하여확인하였으며일자리고유번호(jobseq) 가아닌주된일자 리(mainjob) 를기준으로하였다. 직업력데이터에서는기본적으로일자리고유번호를제공해주기때 문에주된일자리여부를고려하지않는다면일자리고유번호가 1 이면첫일자리라고할수있다. 하지만, 일자리고유번호는주된일자리여부를고려하지않기때문에아르바이트와같은부업이첫 일자리로기록될수있다. 하지만개인용데이터에서제공하고있는일자리관련항목은거의대다수 가주된일자리가기준이고부업에관련한문항은 p5701 에서 p5783 으로지극히한정적이다. 또한 이연구에서직접적으로비교하고있는것은아니지만다른대다수의조사와연구에서도일자리에 관한질문및분석은주된일자리를기준으로하고있다. 따라서본연구에서도주된일자리를기준 으로첫일자리여부를판단하였으며, 첫일자리여부를확인하는기본적인절차는다음과같다. 가 령 1997 년졸업자가 1998 년, 1999 년, 2000 년에각각서로다른일자리를가졌다고가정하자. 그리고 1998 년도와 1999 년도의일자리는부업, 2000 년도의일자리는주업이라고하였을때, 해당응답자의 첫일자리진입년도는 2000 년이된다. 구체적인사례를한가지살펴보겠다. pid가 203인응답자의 경우일자리고유번호(jobseq) 를기준으로하면 5 차(2002 년) 에첫일자리를획득한것으로된다. 5 차년도의첫일자리는 2001 년 9월 3일에들어가 2002 년 5월 30일에퇴직하였으며일자리의소속산 업은 8차한국표준산업분류를기준으로 809( 기타교육기관 ) 이고직업은 5차한국표준직업분류를기준 으로 156( 정규학교이외교육전문가 ) 로분류되고직위는강사가된다. 하지만 5차년도의개인데이 하기위함이며, 자세한이유는 4. 분석방법 에서상술하였다

5 터를살펴보면주된일자리에관련한변수는전부결측처리되어있으며평소활동에관한변수 (p0202) 에서는 (8) 아무일도하지않음을 선택하였고, 지난일주일간주요활동에관한변수(p0203) 에서는 (3) 구직활동 이라고응답하였다. 실제로직업력데이터를살펴보면 pid 203 의 5차년도일자 리는주된일자리 (mainjob) 가아니다. 시간행렬(matrix of time) 은일반적인패널분석에서는조사년도를기준으로하면특별히문제될 것이없지만, 성장곡선모형은실제시간의변화에따른전반적인성장패턴을추정하는것이목적이 므로조사년도 (counting and indexing measurement occasions) 를이용하여시간행렬을만드는것은 적절하지않을수도있다. 특히각조사년도별로첫일자리를획득한응답자의연령이 15세에서 34 세로서로다르기때문에조사년도보다는연령의변화를기준으로시간행렬을작성하는게보다더 적절할수있다. 무엇보다조사년도는일시적인패널탈락에취약하기때문에이연구에서는연령을 기준으로시간행렬을구성하였다. 이문제를설명하기위해실제사례를들어보겠다. pid 1503 은 5 차(23 세) 에노동시장에처음으로진입하여 18 차(36 세) 까지조사에계속참여하였으나 13차 14차 15 차 17 차에는조사가이루어지지않았다. 따라서조사년도를기준으로하면노동시간에참여한기간은 10 년(5 차, 6 차, 7 차, 8 차, 9 차, 10 차, 11 차, 12 차, 16 차, 18 차) 이된다. 하지만직업정보를확인하면 10 차(2006 년 8월 7 일) 에서 4 번째일자리로이직한이후, 18차까지동일한일자리를지속하고있는 것을알수있다. 간단히요약하면조사년도를기준으로하면시간행렬을과소추정할가능성이있다. 시간행렬은첫일자리에진입한당시의연령이 0 이되도록작성하였으며, 작성된시간행렬은노동시 장에서의경력을의미한다. 3. 변수설명 연구의주요변수는월평균임금과종사상지위이다. 본연구에서이용하고있는월평균임금은세 후소득이며, 분석에는소비자물가지수를반영하여조정한값을사용하였다. 4) 종사상지위는무급가 족종사자를제외하고상용, 임시일용, 자영업으로구분하였다. 산업은 8차한국표준산업분류를기준 으로농업/ 제조업, 도소매숙박음식업, 기타서비스업으로분류하였고 5), 직업은 5차한국표준직업분류 를기준으로관리직 / 전문가 / 준전문가, 사무직, 판매서비스직, 농림어업 / 제조, 단순노무로구분하였다. 기업규모는 10 인미만, 10~300 인미만, 300 인~1000 명미만, 1000명이상으로분류하였다 6). 4) 월평균임금의계산에는설문지를기준으로임금근로자의소득은문23 번 (p1641, p1642) 을이용하였고자영업자는문15(p1671, p1672) 를이용하였다. p1641 에서소득이없다고응답한임금근로자와 p1671 에서적자를보고있다고응답한자영업자는소득을 0 으로처리하였다. 5) 서비스업은통계청의서비스업조사를참조하여분류하였다. 6) 기업규모는중견기업성장촉진및경쟁력강화에관한특별법소상공인보호및지원에관한법률등을참조하여 분류하였다

6 4. 분석방법 본연구에서는첫일자리가소득의변화에미치는효과를확인하기위하여성장곡선모형 (Growth Curve Model) 을사용하였다. 성장곡선모형은다층모형 (Multilevel analysis) 를종단분석으로확장한 통계적방법으로데이터구조가균형패널일필요가없으며측정가능한변수가동일할필요도없다. 따 라서전통적인패널분석방법인고정효과모델에비해패널탈락과결측값의문제에서상대적으로더 자유롭다. 또한패널탈락과관련하여다층모형에서는임의결측(Missing at Random: MAR) 을가정 하기때문에불편추정이된다 (Snijders 1996; Cnaan et al., 1997; Francis, Schatschneider & Carlson, 2000; Raudenbush and Bryk 2002; Hedeker and Gibbons, 2006; Hox and Roberts 2010; Hox, Moerbeek and Van de Schoot 2017). 7) 특히 < 그림 1> 에서알수있는것처럼본연구 에서사용하는데이터는시간갭이있는불균형패널이기때문에전통적인패널분석방법을적용하는 것은적절하다고보기어렵다. 무엇보다본연구에서가장중요한분석과제는첫일자리의종사상지 위를중심으로노동소득의변화궤적을총체적으로설명하는것이고, 자영업노동시장을포괄하는지 배적이론이없고몇몇중범위이론이경합하는상황이기때문에성장곡선모형을이용하여총체적으 로접근하는것이더효율적일수있다 (Brṻderl, Kratz & Bauer 2019). 성장곡선모형과유사한방법으로구조방정식의접근법을확장한잠재성장곡선모형 (Letent Growth Curve Model) 이있다. 양자간에장단점이있으나, 성장곡선모형은기본적으로회귀분석을확장한것 이기때문에결과해석과가설검증이쉽고시간변수를분석에직접투입하기때문에시간변수와다 른변수의상호작용을간단하게해석할수있으나, 잠재성장곡선모형에서는시간을기울기의로딩 (slope loadings) 이나제약(constraints) 를통해간접적으로투입하기때문에특히상호작용의해석이 다소어렵하다는단점이있다 (McNeish and Matta 2018). 8) 이연구에서는시간과첫일자리의상호 작용효과를추정하여첫일자리가시간에따른소득의변화에미치는영향을명확하게확인해야하 므로성장곡선모형을채택하였다. 9) 여기에추가적으로성정궤적추정치의오류를줄이기위하여시간불변변수 (TICs) 와시간가변변수 (TVCs) 를모두이용하였다. 시간불변변수는성별, 첫일자리진입당시의연령, 첫일자리종사상지 위, 첫일자리산업, 첫일자리직업이며, 시간가변변수로는각조사년도의종사상지위, 산업, 직업 을이용하였다. 성장곡선모델에서는특별한제약을가하지않는이상선형성장모형을가정하여분석 이이루어지며, 초기값과시간의상호작용도기울기의차이를확인하는것일뿐이고선형성장모형이 라는것에는변함이없다. 하지만현실적으로선형궤적이관찰되는경우는드물고대부분의성장궤적 7) 상기와같은장점으로인해최근에는고정효과모델과같은고전적인방법대신 ( 잠재) 성장곡선모형을사용하는경향이있으나, Locascio & Atri (2011) 가지적한바와같이일부연구에서 ( 잠재) 성장곡선모형의장점을필요이상으로과대포장하는경향이있으나, ( 잠재) 성장곡선모형이모든문제를해결할수있는것은아니며, 실제로고정효과모델과같은고전적인방법의한계점과단점을극적으로극복해줄수있는것은아니다. 8) 보다자세한내용은 McNeish & Matta (2018) 를참조 9) 최근의다양한종단자료분석법에대해서는 Gibbons, Hedeker, DuToit (2010) 을참조할것

7 은다항식 (polynominal) 이며(Hox, Moerbeek and Van de Schoot 2017), 성장궤적이다항식임에도 불구하고선형추정을하는경우에는추정에오류가생길수있다(McCoach and Kaniskan 2010). 특 히근로소득은종사상지위, 직업, 산업에따라크게변하기때문에이연구에서는시간가변변수인종 사상지위, 직업, 산업을포함하여모형을구성하였다. 또한이연구에서는안정적인성장궤적의추정을위하여 5회이상조사에참여한응답자만을조사 대상자로선정하였다. 성장곡선모형은변화의추이를검토하는분석이므로최소 3회이상의관측치를 전재로하고있으나, 성장궤적이다항식인경우에는최소4 회되도록 5회이상의관측치가있어야만불 편추정량을얻을수있다. 모델의추정은공분산모수(covariance parameters) 의정확한계산이가능한제한된최대가능도추 정(REML) 을주로이용하였으나, 고정모수 (fixed parameter) 가변하면제한된최대가능도추정 (REML) 로는모델간직접비교가어려우므로필요에따라최대가능도추정(ML) 도이용하였다. 또한 이연구에서는 spss를사용하였기때문에가능도함수의최적화알고리즘에는 Fisher scoring 과 Newton-Raphson(N-R) 알고리즘이사용되었다 (Garson 2012; Liu and Rubin 1994)). 10) 모델의추정과관련하여정확한추정치를계산하기위해서는평균중심화 (centering) 를어떻게할 것인지에대하여명확한전략을세울필요가있다. 평균중심화과관련해서는무조정, 전체평균중심 화, 집단( 개인) 평균중심화세가지가있으며, 각각은나름의장단점이있다. 성장곡선모형에서문제가 되는것은시간가변변수이며, 일반적인성장곡선모형의경우시간가변변수는개인평균중심화를하는 것이더낳을수도있다 (Raudenbush and Bryk 2002; curran and Bauer 2011; Wang and Maxwell 2015; Hamaker and Muthén 2020). 11) 다만, 근로소득은종사상지위, 산업, 직업, 기업규 모의영향이크고개인별로종사상지위, 산업, 직업, 기업규모가근로소득에미치는영향이다르다고 볼수없기때문에, 일반적인다층모형을사용한다면전체평균중심화가적절하다 (Scott, Simonoff, and Marx 2013). 무엇보다성장곡선모형을추정함에있어서시간가변변수가더미변수인경우에는 어떠한평균중심화가더적절한지에대해서명확한지침이있다고보기는어렵다. 이에이연구에서 는모든시간가변변수가전부더미변수이고 0 값(zero score) 도해석이가능하기때문에별도로평균 중심화를하지는않았다. 12) 모델은쌓아올리기방식(bottom-up) 으로설계하였다. 식 (1) 의기본모형에서고정모수 (fixed parameter) 와랜덤모수 (random parameter) 를추가해가면서모델을확장하였으며, 우도비검증으로 10) 프로그램별로사용하는알고리즘이상이하다. HLM에서는주로 EM 알고리즘을사용하고, SAS proc mixed 에서는 Riidge-stabilized N-R과 Fisher scoring 을이용한다. 또한 R: lme() 와 lmer() 에서는 ECME(Expectation conditional mximization either) 와 N-R 알고리즘을이용하고 stata mixed 는 N-R과 EM 을사용한다. 다층모형에한정한다면기본적으로 N-R과 EM 이가장많이이용되고있으며, fisher scoring 이보조적으로사용된다고정리해도큰무리는없을듯하다. 보다구체적인내용은 Garson 2012(28-29) 과 Liu and Rubin (1994) 을참조 11) 시간가변변수가시간의변화와연관이없다면 Raudenbush 와 Bryk(2002) 가제시한고전적인방법이무난하다 (Raudenbush and Bryk 2002; curran and Bauer 2011). 12) 또한더미코딩과효과코딩은통계적유의도가동일하고통계적유의도의해석에영향을주는것은아니므로 (Enders andtofighi 2007), 이연구에서는해석의편의성을위해더미코딩을선택하였다. 또한성장곡선모형에서시간가변변수(TVCs) 의처치효과 (treatment effects) 에관해서는 McCoach & Kaniskan(2010) 을참조할것

8 모델을비교해가면서통계적으로최적모형을확인하였다. 고정모수 (fixed parameter) 에변동이있을 경우에는최대가능도추정(ML) 으로우도비를계산하였고, 랜덤모수 (random parameter) 만변동이있 는경우에는제한된최대가능도추정(REML) 으로계산한우도비를이용하여모델을비교하였다. 추가 로필요에따라고정모수 (fixed parameter) 의통계적유의성을명확하게확인하기위하여우도비검 증으로고정모수 (fixed parameter) 이유의성을판단하였다. 13) 최종모델에서는제한된최대가능도추정 (REML) 의계산결과를제시하였다. 식 (1) 5. 표본특성 분석에사용한표본의특성은 < 표 1> 과같으며, 두가지의주요한특징을확인할수있다. 우선패 널자료의숙명이기는하지만, 조사기간이길어지면길어질수록유지율이떨어지는것을알수있다. 이연구에서는 5년이상조사에참여한응답자를분석대상으로하였기때문에 17차에첫일자리에 진입한응답자의 21차까지의유지율은 100% 가되며, 16차에진입한응답자의유지율도 95% 매우 높다. 하지만 15차에서부터는유지율이 80% 를밑돌며 1차년도에조사된 346 명의응답자중 200 명 (58%) 만이 21 차조사에도참여하고있다. 두번째로, 첫일자리진입자의숫자가점점감소하는것을알수있다. 구체적으로살펴보면전체 노동자수는큰차이가없으나, 14) 각조사년도별로첫일자리를획득한 15세에서 34세청년들의비 율은 1 차(1998 년) 6% 에서 17 차(2014 년) 0.3% 로꾸준히감소하고있다. 이는표본은패널의고령화 및저출산의문제와밀접히관련되어있다고추정된다. 실제로 1차조사의전체평균연령은 세 이고 15세에서 34세청년층의비중은 42% 에이른다. 하지만 17차에서는전체평균연령이 으로 높아지고 15세에서 34세청년층의비중도 22% 에불과하다. 13) 여기에관해서는 Hox et al.(2010), Raudenbush and Bryk(2002). Singer and Willett(2003), Hox, Moerbeek and Van de Schoot(2017) 를참조할것 14) 11 차(2008 년) 에 5980명이었던전체노동자수가 12 차(2009 년) 에 7259 명으로급격하게늘어나지만, 이는 12차부터새롭게표본이추가되었기때문이다. 실제로새로운표본이추가된덕에첫일자리비율이 11차의 1.0% 에서 12차의 1.1% 로반전한다. 다만, 15 차에서다시감소세로전환하는것을확인할수있다

9 < 표 1> 표본특성 ( 단위 : 명) 첫일자리첫일자리 21차 21차진입년도진입자수패널유지유지률전체노동자수첫일자리비율 세비중 ( 평균연령 ) 1 차(1998 년) % 5, % 42%(39.66) 2 차(1999 년) % 5, % 41%(40.43) 3 차(2000 년) % 5, % 39%(41.12) 4 차(2001 년) % 5, % 39%(41.40) 5 차(2002 년) % 5, % 38%(42.03) 6 차(2003 년) % 5, % 38%(42.08) 7 차(2004 년) % 5, % 38%(42.38) 8 차(2005 년) % 5, % 37%(42.97) 9 차(2006 년) % 5, % 35%(43.44) 10 차(2007 년) % 5, % 34%(43.79) 11 차(2008 년) % 5, % 33%(44.39) 12 차(2009 년) % 7, % 31%(45.54) 13 차(2010 년) % 7, % 29%(46.11) 14 차(2011 년) % 7, % 28%(46.59) 15 차(2012 년) % 7, % 27%(47.09) 16 차(2013 년) % 7, % 26%(47.61) 17 차(2014 년) % 7,217 0% 22%(49.26) 1. 기초분석 Ⅳ. 분석결과 1 종사상지위 < 표 2> 는첫일자리종사상지위의시계열추이를보여주고있다. 첫일자리를자영업으로선택하 는비중은 5~6% 로낮은편이며, 상용직의비중이 60~70%, 임시일용직의비중이 30% 정도로약 95% 정도의응답자들이첫일자리로임금노동을선택하고있다. 또한, 여성보다는남성이상대적으 로첫일자리를자영업으로선택하는경향이있다. 15) < 표 3> 은첫일자리진입연령의추이를보여주고있다. 첫일자리진입연령은자영업이평균 29세 이고상용직과임시일용직이평균 23~24 세정도이며, 자영업이첫일자리인청년들이평균 4년정도 노동시장에더늦게진입하는것을알수있다. 또한, 이러한차이는조사년도에관계없이꾸준하게 유지되고있다. 15) 우리나라의높은자영업비중은상용직혹은임시직이었던노동자들이나중에자영업에진입하기때문이라고해석할수있다

10 < 표 2> 첫일자리종사상지위 ( 단위 : 명(%)) 전체 남성 여성 상용 임시 자영 상용 임시 자영 상용 임시 자영 1차 201(58) 92(27) 53(15) 111(56) 49(25) 38(19) 90(61) 43(29) 15(10) 2차 177(55) 124(39) 19(6) 84(52) 67(41) 12(7) 93(59) 57(36) 7(4) 3차 107(66) 47(29) 8(5) 58(65) 24(27) 7(8) 49(67) 23(32) 1(1) 4차 95(65) 42(29) 10(7) 54(67) 22(27) 5(6) 41(62) 20(30) 5(8) 5차 91(70) 38(29) 1(1) 46(65) 24(34) 1(1) 45(76) 14(24) 0(0) 6차 84(61) 48(35) 5(4) 47(63) 27(36) 1(1) 37(60) 21(34) 4(6) 7차 81(63) 43(34) 4(3) 48(65) 22(30) 4(5) 33(61) 21(39) 0(0) 8차 60(65) 27(29) 5(5) 28(58) 16(33) 4(8) 32(73) 11(25) 1(2) 9차 54(60 32(36) 4(4) 31(61) 17(33) 3(6) 23(59) 15(38) 1(3) 10차 43(60) 27(38) 2(3) 22(55) 17(43) 1(3) 21(66) 10(31) 1(3) 11차 32(52) 28(45) 2(3) 17(50) 15(44) 2(6) 15(54) 13(46) 0(0) 12차 53(64) 25(30) 5(6) 31(67) 13(28) 2(4) 22(59) 12(32) 3(8) 13차 64(69) 24(26) 5(5) 42(78) 11(20) 1(2) 22(56) 13(33) 4(10) 14차 55(58) 34(36) 6(6) 32(59) 19(35) 3(6) 23(56) 15(37) 3(7) 15차 43(54) 30(38) 6(8) 18(50) 15(42) 3(8) 25(58) 15(35) 3(7) 16차 40(73) 11(20) 4(7) 22(76) 3(10) 4(14) 18(69) 8(31) 0(0) 17차 15(68) 7(32) 0(0) 6(67) 3(33) 0(0) 9(69) 4(31) 0(0) [ 그림 2] 성별에따른조사년도별첫일자리의종사상지위 < 표 3> 첫일자리진입연령 ( 단위 : 평균연령 ) 전체 남성 여성 상용 임시 자영 상용 임시 자영 상용 임시 자영 1차 차 차

11 4차 차 차 차 차 차 차 차 차 차 차 차 차 차 초임 첫일자리진입시점에따른초임의변화는 < 표 4> 와같으며, [ 그림 3] 에서 < 표 4> 의결과를시각 화하였다. 전체적으로평균초임은꾸준히증가하고있으나, 성별, 종사상지위별로그추세가상이하 다. 성별로는여성의초임이남성에비해체계적으로낮은것을알수있으며, 노동시장진입단계에 서부터이미남녀간노동소득불평등이존재한다고이해할수있다. 종사상지위별로도재미있는특 징을발견할수있다. 우선상용직의경우에는초임이꾸준히상승하는것을확인할수있으나, 임시 일용직의경우에는초임에거의변화가없는것을알수있다. 이는지난 20년간임시직의임금을억 제하는방식으로소득불평등이증가해왔다는것으로도해석할수있다. 자영업은편차가매우크기 는하지만추세적으로는상용직과비슷한수준으로초임이상승하며임시일용직에비해높은수준이 다. [ 그림 3] 에서는성과종사상지위를같이고려하여초임의변화추이를시각화하였다. 성과종사상 지위를결합하여평균초임을비교하면, 남성자영업, 남성상용직, 여성상용직, 여성자영업, 남성 임시일용, 여성임시일용의순서로초임이점점낮아지는것을명확히확인할수있다. 결과적으로 소득불평등은성별과종사상지위를중심으로장기간굳어진비정상적인초임구조에서도기인한다 고볼수있다. < 표 4> 년도별초임표 전체 성별첫일자리종사상지위남성대비여성초임의비중남성여성상용임시자영상용임시자영 1차 차 차 차 차 차

12 7차 차 차 차 차 차 차 차 차 차 차 ( 단위 : 십만원 ) [ 그림 3] 성별 종사상지위별초임격차 성별 종사상지위별 성별-종사상지위별 1 종사상지위 < 표 5> 는첫일자리이후종사상지위의변동을추적한결과이며, 주목해서볼필요가있는정보는

13 [ 그림 4] 로시각화하였다. 첫일자리의종사상지위의유지비율이시간이지날수록계속해서떨어지 며, 상용직은 63.5%, 임시일용직은 16.0%, 자영업은약 30.8% 까지종사상지위유지율이하락한다. 종사상지위간이동추이를살펴보면, 첫일자리를상용직으로시작한응답자중약 20% 는자영업 으로이동하고약 10% 는임시일용직으로이동하는것을알수있다. 임시일용직으로시작한응답자 는약 60~70% 정도가상용직으로이동을하고 10~20% 정도가자영업으로이동하는것을알수있 다. 자영업으로시작한응답자는 30~40% 정도가상용직으로이동하고 10~20% 정도가임시일용직 으로이동하는것을확인할수있다. 16) [ 그림 5] 는성별에따른상용직및자영업으로의전환추이에관한그래프이다. 우선재미있게도 노동시장경력이오래될수록, 성별에관계없이임금근로자의자영업진입( 전환) 비율이증가하는것을 확인할수있으며, 특히남성상용직의자영업진입률이매우가파른것을알수있다. 반면상용직으 로의전환은임시일용직과자영업자사이에큰차이가있다. 임시일용직은성별과관계없이약 60~70% 가상용직으로이동하지만, 자영업자는성별과관계없이 20~30% 정도만이상용직으로이동 하는것을확인할수있다. < 표 5> 종사상지위의변동 ( 단위 : %) 첫일자리상용 첫일자리임시 첫일자리자영 상용 임시 자영 상용 임시 자영 상용 임시 자영 ) 임시직의종사상지위변동과관련하여, 정원오, 김연아(2015) 는근로기간이 5년차인비정규직이정규직으로의탈출위험률은 자영업으로의탈출위험률은 0.018이라는결과를제시하고있는데본연구에서도첫일자리가임시일용직이었던청년들은 5 년이지난후, 73.9% 는상용직으로 8.9% 는자영업으로이동하고있어서큰틀에서는비슷한결과를보여주고있다. 또한, 미취업자를포함한 1 년후의고용형태의이행확률이기는하지만최요한 (2018) 의연구와도비슷한수치이다

14 [ 그림 4] 종사상지위의유지및변화추이 첫일자리종사상지위의유지추이 상용직으로의전환추이 [ 그림 5] 성별에따른상용직으로의전환추이 성별에따른자영업으로의전환추이 상용직으로의전환추이 2 임금의변화 < 표 6> 는첫일자리진입이후의임금추이에관한것이다. 임금추이는충격적이면서도예상되는 결과를보여주고있다. 일단가장특징적인점은성별에따른임금격차가너무나도명확하다는것이 다. 종사상지위별로살펴보면자영업과상용직의임금수준이비슷하고임시일용직의임금수준이낮 은편이지만, 성별로구분해서자세히살펴보면, 여성은종사상지위와관계없이남성보다임금이낮 으며, 남성은종사상지위와관계없이여성보다임금이높다. 무엇보다, 시간이지날수록남녀간임 금격차가심해지는것을알수있다. 구체적으로남성은첫일자리를임시일용직으로시작하더라도 꾸준히임금이높아지며여성상용직 / 자영업보다월등히높은임금상승을경험하지만, 여성은첫일 자리의종사상지위와관계없이임금이사실상정체한다

15 자영업과관련하여특징적인것은성별과관계없이경력초기에는자영업의수익이더높지만, 시 간이지나면서자영업의수익은정체하는반면, 상용직은꾸준히늘어나면서경력중반부터양자가 역전한다. 또한, 첫일자리가임시일용직이었던노동자들의임금이꾸준히상승하면서장기적으로는 첫일자리를자영업으로시작한응답자의수익을추월한다. 이러한결과는성지미 (2011) 와사실상동 일한결과라고해석할수있다. < 표 6> 첫일자리의종사상지위에따른소득추이 ( 단위 : 십만원 ) 전체 남성 여성 상용 임시 자영 상용 임시 자영 상용 임시 자영 < 표 7> 은종사상지위의유지및변동에따른평균임금의변화를추적한것이며, 주목해서살펴봐 야하는정보는 [ 그림 7] 로시각화하였다. 분석결과는상당히흥미롭다. 우선, 임금과관련하여임시 직의늪효과를명확하게확인할수있다. 임시직의임금은눈에띌정도로낮으며지난 20년간사실 상임금이상승하지않았다. 또한, 첫일자리가상용직이건자영업이건관계없이임시직으로이동하 면임시직의부당한임금체계로편입되는것을확인할수있다. 둘째, 상용직에서는시간에따라임금수준이상승하는전형적인연공서열구조를확인할수있다. 상용직의평균초임은 142 만원이지만, 이후꾸준히임금이상승하면서 21년후의평균노동소득은 336 만원이된다. 또한첫일자리가임시일용직이었거나자영업이었던노동자가상용직으로편입하여도

16 부분적으로연공서열구조는유지되는것을확인할수있다. 다만, 처음부터상용직으로시작한노동 자에비해임금상승폭이제한적이다. 셋째, 자영업의초임은 142 만원으로상용직노동자와비슷하지만, 일정기간이지난이후에는 300 만원전후로상승한후, 소득수준이일정하게유지되는것을확인할수있다([ 그림 7] 오른쪽그래프 의빨간색실선). 또한, 첫일자리가상용직이었던노동자가자영업으로이동하면, 상용직을유지할 때에비해서소득수준이높아지는것을확인할수있으며 ([ 그림 7] 왼쪽그래프의빨간색실선), 임시 직에서자영업으로이동하면소득수준이상용직과유사에지는것을알수있다([ 그림 7] 왼쪽그래 프의노란색점선 ). [ 그림 6] 첫일자리의종사상지위에따른임금추이 < 표 7> 종사상지위의변동에따른소득추이 ( 단위 : 십만원 ) 첫일자리상용 첫일자리임시 첫일자리자영 상용 임시 자영 상용 임시 자영 상용 임시 자영

17 [ 그림 7] 첫일자리종사상지위의유지및변동에따른소득추이 첫일자리가상용직혹은임시직인경우 첫일자리가자영업인경우 2. 성장곡선모형추정결과 이절에서는성장곡선모형을이용하여노동소득에영향을미치는요인을통계적으로엄밀하게검 증하였으며, 앞서설명한바와같이쌓아올리기방식으로모델을구축하면서통계적으로최적모델을 탐색하였다. 또한, 여성과남성의임금곡선이상이하하다는것을감안하여여성과남성을별도로구 분하여분석하였다. 최종분석모델은식(2) 와같으며, 구체적인분석결과는 < 표 8> 에서확인할수 있다. 17) 첫번째로모델의가장기초가되는시간( 경력) 의효과를살펴보면, 경력이증가함에따라노동소 득 (Y ij ) 도같이증가하는것을명확하게확인할수있다. 다만, 경력의효과는성별에따라큰차이가 존재한다. 남성의경우에는다른조건이동일하다면매년 15 만원씩임금이상승하지만, 여성의경력 에따른연간임금상승액은남성의절반에도못미치는 7 만원정도에불과하다. 따라서경력이증가 하면증가할수록성별임금격차가확대된다. 17) 최종모형의도출과정은부표를참조할것

18 식 (2) 상용 자영 제조 기타 관리 사무 판매 제조 미만 미만 미만 시작연령 상용 자영 제조 기타 관리 사무 판매 제조 미만 미만 미만 시작연령 상용 자영 미만 미만 미만 두번째로이연구에서가장중요한첫일자리의종사상지위가노동소득 (Y ij ) 에미치는효과를살 펴보겠다. 첫일자리의종사상지위는초임(π 0j ) 과시간( 경력) 에따른임금의변화(π 1j ) 에영향을준 다고가정하였으며, 임시일용을기준으로상용직과자영업의효과를확인하였다. 식(2) 에서초임상용 (β 02 ), 초임자영 (β 03 ), 시간* 상용(β 12 ), 시간* 자영(β 13 ) 이해당된다. 분석결과첫일자리의종사상 지위는초임에는영향을미치지않으며, 여성에한해서시간( 경력) 과의상호작용효과를확인할수 있다. 구체적으로여성은첫일자리를자영업으로시작하면첫일자리를임시일용직으로시작하였을 때에비하여매년 2만 9 천원의임금이증가하는것으로나타난다. 세번째로첫일자리의시작연령 (π 0j :β 01 / π 1j :β 11 ), 산업(π 0j :β 04-5 / π 1j :β 14-5 ), 직업(π 0j :β 06-9 / π 1j :β 16,-9 ), 사업체규모 (π 0j :β / π 1j :β ) 가초임(π 0j ) 과임금의변화(π 1j ) 에미치는 영향을살펴보겠다. 우선, 첫일자리의시작연령과관련해서는평균보다늦어지더라도늦어진시간에 비례하여초임이높아지는것을확인할수있다. 단, 초임상승폭은성별에따라매우다르다. 구체적 으로남성은일자리시작연령이평균보다한살늦어질때마다약 7 만원정도초임이증가하지만, 여성은 2 만원정도만증가한다. 18) 또한, 일자리시작연령과시간( 경력) 의상호작용항을확인하면남 성에대해서는통계적으로유의미한상호작용효과를확인할수없으나, 여성의경우에는일자리시 작연령이여성전체평균보다늦어지면경력이늘어날수록임금에불이익을받는것을알수있다 (β 11: -0.02). 결과적으로남성은첫일자리진입이늦어져도별다른문제가발생하지않으며, 진입연령 이늦어지는만큼초임에서충분한보상을받을수있지만, 여성은초임에서충분한보상을받을수 없을뿐아니라, 장기적인임금수익률에서도불이익을받을수있다고해석이가능하다. 첫일자리 의산업에관련해서는통계적으로유의미한효과를발견할수없다. 19) 직업의효과는초임에대해서 18) 여기서는상수항의유의미한해석을위하여시작연령을전체평균으로중심화하였다. 무조정과전체평균중심화는통계적으로동일한의미를가지므로일자리시작년도의회귀계수를포함하여모델전체에의추정에는영향을주지않는다. 보다자세한사항은 Enders & Tofighi (2007) 를참조할것. 19) 관련하여최강식, 정진화 (2007) 은소득격차의주요한요인으로산업과직업을들었으나, 본연구에서는산업의효과는제한적인것으로분석되었다. 하지만직업에대해서는이들과유사한결과를확인할수있다

19 만확인할수있으며, 성별에따라효과가상이하다. 단순노무직을기준으로남성은관리/( 준) 전문가 인경우에한해서만초임이 48 만원정도더높지만, 여성의경우에는관리/( 준) 전문가, 사무직, 판매 서비스직의경우에도임금수준이더높은것을알수있다. 사업체규모는초임(π 0j ) 과임금의변화 (π 1j ) 에영향을미치며, 관공서와 1000 명이상대기업을기준으로, 300인미만사업체에서일자리를 시작하면초임과임금상승에불이익이발생하는것을알수있다. 단, 사업체규모의효과는성별에 따라서상이하다. 초임에관련해서남성은사업체규모의효과를확인할수없으나, 여성의경우에는 300인미만사업체에근무하면약 13~20 만원정도초임이더낮아진다. 20) 반면, 임금의변화와관 련해서여성은 10인미만사업체에근무할때만매년약 2 만원정도의손실이발생하지만, 남성은 300 인미만사업체에근무하면매년 4~7 만원정도의손실이발생한다. 따라서첫일자리의사업체 규모는여성보다는남성의장기수익률에더큰영향을미친다고볼수있겠다. 네번째로, 초년도이후의종사상지위, 산업, 직업, 사업체규모도노동소득에영향을미치고있으 며, 특히종사상지위와사업체규모의효과가두드러진다. 종사상지위의효과는남녀모두비슷하 다. 임시일용직을기준으로상용직의임금은 28~32 만원정도더높고자영업의노동소득은 77~68 만 원정도더높다. 산업은남성의노동소득에만제한적으로영향을주며, 도소매숙박음식업을기준으로 기타서비스에속해있는노동자들의소득이 14 만원정도더낮을것을알수있다. 직업은여성의노 동소득에만제한적으로영향을미치고있으며, 단순노무직을기준으로판매서비스직의노동소득이 16 만원정도더낮다. 사업체규모의효과는남녀모두유사하며 10인미만사업장에서는 25~37 만원 정도가하락하고 10인이상 300인미만사업장에서는 12~17 만원정도가하락한다. < 표 8> 분석결과 모델1 모델2-1( 남성) 모델2-2( 여성) 상수 9.11*** (1.25) 12.75*** (1.96) 9.87** (1.13) 시간 ( 경력) 0.84*** (0.15) 1.54*** (0.26) 0.68*** (0.08) 성별 3.66*** (0.35) - - [ 첫일자리정보] 일자리시작연령 0.43*** (0.04) 0.71*** (0.06) 0.20*** (0.04) 종사상지위 : 상용직 0.88* (0.40) 1.13 (0.62) 0.43 (0.48) 종사상지위 : 자영업 (0.74) (1.08) (0.99) 소속산업 : 제조 (0.61) (0.89) (0.76) 소속산업 : 기타서비스 0.13 (0.50) 1.06 (0.78) (0.56) 직업: 관리/( 준) 전문가 4.84*** (0.78) 4.71*** (1.08) 4.20*** (1.14) 직업: 사무직 3.02*** (0.79) 1.31 (1.14) 3.76*** (1.12) 직업: 판매서비스직 2.44*** (0.74) 1.65 (1.03) 3.34** (1.09) 직업: 농림어업 / 제조 1.73* (0.80) 1.31 (1.04) 1.19 (1.33) 규모: 10인미만 (0.55) 0.42 (0.87) -2.03*** (0.61) 규모: 10~300 인미만 (0.53) (0.82) -1.36* (0.61) 규모: 300 인~1000 명 0.72 (0.86) 0.86 (1.31) 0.16 (0.99) [ 시간( 경력) 과의상호작용 ] 20) 첫직장의규모에따른임금격차는황남희, 김철희 (2012) 의연구결과와유사한결과이다

20 성별 0.55*** (0.51) - - 일자리시작연령 -0.02* (0.00) (0.02) -0.02** (0.00) 종사상지위 : 상용직 0.13* (0.05) 0.16 (0.17) 0.09 (0.06) 종사상지위 : 자영업 0.17 (0.11) 0.17 (0.17) 0.29* (0.13) 규모: 10인미만 -0.46*** (0.07) -0.68*** (0.11) -0.21* (0.08) 규모: 10~300 인미만 -0.28*** (0.07) -0.43*** (0.12) (0.08) 규모: 300 인~1000 명 0.01 (0.13) (0.20) 0.20 (0.15) [ 시간가변변수 (TVCs): 2 년차이후일자리정보] 종사상지위 : 상용직 3.07*** (0.25) 2.85*** (0.41) 3.19*** (0.29) 종사상지위 : 자영업 7.50*** (0.37) 7.73*** (0.55) 6.80*** (0.46) 소속산업 : 제조 0.11 (0.38) 0.24 (0.56) (0.49) 소속산업 : 기타서비스 -0.77* (0.32) -1.42** (0.50) (0.36) 직업: 관리/( 준) 전문가 0.34 (0.49) (0.67) 0.90 (0.69) 직업: 사무직 0.04 (0.50) (0.70) 0.02 (0.68) 직업: 판매서비스직 -1.09* (0.47) (0.66) -1.56* (0.64) 직업: 농림어업 / 제조 (0.47) (0.63) (0.77) 규모: 10인미만 -3.20*** (0.31) -3.75*** (0.50) -2.56*** (0.34) 규모: 10~300 인미만 -1.49*** (0.28) -1.67*** (0.43) -1.23*** (0.31) 규모: 300 인~1000 명 (0.37) (0.55) (0.44) [ 분산] 잔차 상수 시간 상수* 시간 [ 모델적합도 ] -2LL AIC BIC 주 1 : 비구조화된공분산 (unstructured covariance) 을가정하였다. 주 2 : 제한된최대가능도 (REML) 로추정하였음 주 3 : *p<0.001, **p<0.01, ***p<0.05 마지막으로모델2-1 과모델2-2 를기준으로예측값을계산하여실제소득값과비교하여분석모델 의타당성과예측력을검증하였으며, 예측값과실제값의상관관계는남성이 0.840, 여성이 로 비교적높은것으로확인되었다. [ 그림 8] 에서도예측값과실제값의선형관계를확인할수있으며, 종 사상지위에관계없이예측값의성장곡선은실제값과상당히유사한것을알수있다. 다만상용직과 임시일용직의소득곡선은실제값과예측값이거의유사하지만, 자영업의경우에는경력후반기의소 득이과대추정되었을가능성이있다

21 [ 그림 8] 예측된소득과실제소득의비교 예측값 * 실제값경력에따른임금상승곡선( 좌: 예측값, 우: 실제값 ) Ⅴ. 결론및토론 1. 결과요약 지금까지한국노동패널자료를활용하여첫일자리의종사상지위와일자리특성이노동소득에미 치는영향을분석하였으며, 주요한분석결과는다음과같다. 첫째, 노동소득에만논의를한정한다면첫일자리를자영업으로시작하는것도나쁘지않은선택지 이며, 자영업의장기수익률이상용직보다더높을가능성도존재한다. 특히여성의경우에는첫일자 리를자영업으로시작하면경력이증가할수록임시일용직보다통계적으로유의미하게임금이상승하 는것을알수있다. 첫일자리를기준으로 21 년간의소득추이를검토하면, 자영업자와상용직의초 임은거의동일하고 21 년후의소득수준에서도큰차이를발견할수가없다. 오히려 < 표 7> 과 < 그림 7> 의소득추이에관한기초통계와 < 표 8> 의성장곡선모형의분석결과를보면자영업자의소득이상 용직임금근로자보다조금더높은수준이다. 21) 단, 선행연구에서일관되게보고하고있는것처럼자 영업내부의소득불평등이임금노동자보다훨씬더크다는점을고려하여신중하게해석할필요가 있다( 류재우 2004; 최강식, 정진욱, 정진화 2005; 성지미 2011; 지은정 2012; 임은의, 임유직 2013). 둘째, < 표 5> 의결과에서알수있듯이한국노동시장에서종사상지위의변동성이두드러진다. 특 히첫일자리가자영업이었던노동자중약 40% 가상용직으로이동하는것을확인할수있다. 따라 서첫일자리를자영업으로시작하더라도상용직으로의이동에제한이있다고보기는어렵다. 또한, 첫일자리가임시일용직이었던노동자의약 60% 가 3년안에상용직으로이동하기때문에종사상지 21) 김도균(2018) 은 50 대미만에서는자영업경험이소득계층향상에긍정적영향을미친다고보고하였다

22 위의변동에만한정한다면임시일용직의탈출자체는충분히가능하다고할수있다. 셋째, 본연구의분석결과에따른다면, 임시일용직의불합리하고과도하게낮은임금수준이소득 불평등의주요한원인이라고이해할수있다. < 표 4> 와 < 그림 3> 에나와있는것처럼지난 21년간임 시일용직의초임은거의증가하지않았으며, < 표 7> 과 < 그림 7> 에서확인할수있듯이경력에따른 임금증가액도극히제한적이다. 다시말해임시일용직은초임정체에따른불이익과임금증가액의 정체에따른불이익을이중으로받고있다. 따라서지난 21년간자영업자와상용직노동자의실질임 금이꾸준히증가하는동안, 임시일용직의실질임금은꾸준히하락하였다고보아도무방하며, 소득 불평등을개선하기위해서는임시일용직의소득을극적으로개선할필요가있다. 넷째, 젠더는종사상지위나기업규모이상으로노동소득불평등의주요한원인으로작용하고있 다. 여성상용직의초임은남성의 70~80% 수준에머무르고있으며, 경력에따른임금상승액도남성 의 60% 수준에불과하다 (< 표 8>). 22) 또한남성은노동시장에늦게진입하더라도임금에서손실이발 생하지않으나여성은노동시장에늦게진입하면할수록노동소득의장기수익률이하락하는결과를 확인할수있다. 구체적으로 1 차(1998 년) 에는남녀간임금격차가 4 만원정도였지만, 21 차(2018 년) 에 는 12 만원정도로오히려소득격차가더확대되었다. 23) 다섯번째, 상용직노동자의자영업진입에관련하여매우독특한특징을확인할수있다. 선행연 구에서도확인한바와같이시간( 경력) 이지날수록상용직유지비율이줄어들고자영업자의비중이 늘어나고있지만, 노동소득에손실이발생한다고보기는어렵다. < 부표 3> 에서알수있듯이상용직 에서고용주로이동하면소득이크게증가하고, 열악하다고알려진자영자로이동하더라도소득수준 을유지한다. 관련하여 < 표 8> 의성장곡선모형에서도다른조건이동일하다면자영업자의소득이가 장높은것을확인할수있다. 24) 이와관련하여본연구의주된관심사는아니지만, 자영업진입과 관련하여밀어내기가설(push hypothesis) 과끌어들이기가설(Pull hyphothesis) 의유효성을재검토할 필요가있겠다. 2. 연구의한계점 다만, 상기와같은결과를단정적으로받아들여서는안되며, 다음과같은본연구의한계점을고 려하여신중하게해석할필요가있다. 첫째, 이글에서는타인을고용하는고용주와단독혹은가종 종사자만으로사업체를운영하는자영자를구분하지않았다. 본문에서는제시하지않았지만, 고용주 의평균소득은약 394 만원, 자영자의평균소득은약 236 만원이며, 임시일용은 136 만원, 상용직은 22) 다만, 최강식, 정진화(2007) 은임금근로보다자영업에서성별소득격차가더심하다고보고하였으나, 본연구에서는종사상지위에따른성별격차는확인할수없었다. 23) 본연구의주된연구주제가아니기때문에단정적인결론을내릴수는없으나, 지금까지정부에서추진해온다양한성평등정책은노동소득에만한정하면실패하였거나혹은역효과를만들어냈다고추론해볼수도있다. 24) 이와관련하여대이상이분석대상이기는하지만김준영방글의분석에따르면남성임금노동자의경우에 50, (2015) 는단기수익률의측면에서는자영업으로이동하는것이더유리할수도있다는결과를제시하고있다

23 222 만원이다. 다시말해고용주의소득은상용직보다월등히높지만, 자영자의평균소득은상용직과 큰차이가없다. 또한자영업자중자영자의비중은 63% 에이르고, 시간( 경력) 의증가에따른상용직 에서자영업으로의전환양상을살펴보면연령대가높아질수록자영자의비중이증가하는것을확인 할수있다. 자세한결과는 < 부표 2> 와 < 부표 3> 으로정리하였다. 선행연구에따르면자영업내부의 편차가매우크고고용주에비하여자영자가저소득을경험할가능성이높다( 금재호, 이인실 2011; 임은의, 임유진 2013; 지은정 2012). 둘째, 이데이터에서는시간행렬을계산하는데있어서경력단절 이가져올수있는문제를의도적으로무시하였으며, 이로인해여성들의장기수익률이과대평가되는 문제를가지고있다. 가령 pid 203은 24세 6 차조사에서첫일자리를획득한것으로나온다. 하지만 32세가되는 14차조사까지만경제활동에참여한것으로나오고 39세가되는 21차조사까지는무직으 로잡힌다. 여기서중요한것은 pid203 은여성이고 14 차조사까지는미혼, 15차조사보다는기혼으로 결혼상태가변한다는것이다. 25) 다시말해본연구에서는경력단절에대하여별도의처리는하지않 았다. 따라서본연구의결과를해석함에있어서특히여성들의경우에는경력단절에의한근본적인 노동소득손실을고려한다면, 노동수익률이추정결과보다더나쁠것이라는것을염두해두어야한 다. 셋째, 본연구에서는종사상지위를변경한이후, 변경한종사상지위를얼마나오래동안유지했 는지에대해서는검토하지않았으며, 생존기간에따른소득변화의추이는검토하지않았다. 하지만, 이연구의핵심주제는첫일자리로자영업을선택한청년들의직업력과근로수입의변화를추적하 는것이므로과도하게논문의초점을흩트리는결과는제시하지않았다. 넷째, 본연구의연구주제는 아니지만노동시장진입당시의초기조건이생애임금소득에상당한영향을미칠수있기때문에 ( 박주 상, 문영만 2018; 김지운 2020; 신재열, 김종성 2010) 보다근본적으로장기간의노동소득불평등의 변화양상을깊이있게이해하고설명하기위해서는진입단계에대한고민도같이할필요가있다. 마 지막으로, 통계적으로는문제가없었지만자영업의표본수가매우많은것은아니며, 단한명도첫 일자리로자영업을선택하지않은시기도있다. 따라서자영업고용형태변동과소득증가에미치는효 과는신중하게해석할필요가있다. 25) 가구소득의변화를살펴보면미혼이었을때는대략 1500 만원전후이었으나, 결혼이후에는 3500만원전후로올라가며이는배우자의소득에의한효과라고볼수있겠다. 또한이연구에서는다루지못하였지만, 가구의금융소득도미혼이었을때는사실상 0원이었으나결혼이후에는 15차 600에서 21차 3400만원으로꾸준히상승하는것을알수있다

24 참고문헌 금재호, (2013), 청년의고용불안과재취업, 노동리뷰, 2013년 4 월호, pp 금재호, & 이인실, (2011), 자영업매출과소득의결정요인분석, 한국경제연구, Vol. 29, No. 4, pp 김교성, & 반정호, (2004), 고용상태와빈곤경험이빈곤이행에미치는영향에관한연구, 사회복지정책, Vol. 18, pp 김도균, (2018), 연령별자영업경험과소득계층이동에관한연구. 한국사회정책, Vol. 25, No. 2, pp 김복순, (2014), 자영업고용구조와소득실태, 노동리뷰, 2014년 5 월호, pp 김성훈, (2008), 금융산업의비정규직노동이동, 사회과학연구논총, Vol. 19, pp 김우영, & 권현지, (2008), 비정규일자리결정의동태성과성별비정규직비중의격차분석, 여성연구, Vol. 74, No. 1, pp 김준영, & 방글, (2015), 중고령남성임금노동자의자영업이행과근로소득의변화, 산업노동연구, Vol. 21, No. 2, pp 김지운, (2020), 한국의생애소득불평등원인에대한분석, 경제학연구, Vol.74, No. 1, pp 남종석, & 김종호, (2018), 노동소득분배율이소상공인경영성과에미치는영향, 산업경제연구, Vol. 31, No. 3, pp 류재우, (2004), 자영업부문의소득기회와선택성, 경제학연구, Vol.52, No.2, pp 반정호, (2012), 자영자가구의소득변동과빈곤에관한연구: 임금근로자가구와의비교를중심으로, 노동정책연구, Vol. 12, No. 1, pp 박주상 & 문영만, (2018), 대졸청년층의노동시장성과결정요인 : 대학재학중노동경험을중심으로, 지역사회연구, Vol. 26, No. 4, pp 서정희, & 박경하, (2015), 비정규근로자와자영업자의불안정노동: 불안정노동지표구성과고용형 태별추이, 한국사회정책, Vol. 22, No. 4, pp 석상훈, (2008), 저임금근로의동태적분석: 상태의존성검증, 산업경제연구, Vol. 21, No. 2, pp 성재민, (2011), 저소득자노동시장지위변화에대한동태적분석, 사회보장연구, Vol. 27, No. 4, pp 성지미, (2011), 자영업선택과성과간의관계: 경력초기자영업선택의장기효과, 노동정책연구, Vol. 11, No.3, pp 신재열 & 김종성, (2020), 청년층의자영업진입에관한연구, 벤처창업연구, Vol. 15, No.1,

25 pp 이성균, (2006), 한국자영업자의사회적자본과소득수준, 한국사회학, Vol. 40, No. 5, pp 이주환, & 김교성, (2013), 근로빈곤층의빈곤이력과노동경력, 사회복지연구, Vol. 44, No. 3, pp 임은의, & 임유진, (2013), 자영업집단내소득불평등영향요인연구, 글로벌사회복지연구, Vol. 3, No. 1, pp 지은정, (2012), 자영업근로소득의불평등요인과변화, 한국사회복지학, Vol.64, No. 2, pp 정원오, & 김연아, (2015), 비정규직직업이동의동태적특성과영향요인, 사회복지연구, Vol. 46, No. 1, pp 최강식, 정진욱, & 정진화, (2005), 자영업부문의소득분포및소득결정요인 : 분위회귀분석, 노동경제 논집, Vol.28, No.1, pp 최강식 & 정진화, (2007), 성별소득격차의분해: 자영업과임금근로의비교, 경제학연구, Vol. 55, No. 4, pp 최요한, (2018), 청년층비정규직의고용형태이행확률의추정, 노동정책연구, Vol. 18, No. 4, pp 최효미, (2014), 기혼여성의노동시장참여행태와상태의존성, 노동정책연구, Vol. 14, No. 1, pp 황남희, & 김철희, (2012), 대졸청년층의첫직장기업규모와임금격차, 정책분석평가학회보, Vol. 22, No. 4, pp Bell, A., Jones, K., & Fairbrother, M.(2018), Understanding and misunderstanding group mean centering: a commentary on Kelley et al. s dangerous practice, Quality & Quantity, Vol.52, No.5, pp Brüderl, J., Kratz, F., & Bauer, G. (2019), Life course research with panel data: an analysis of the reproduction of social inequality, Advances in Life Course Research, Vol. 41, Curran, P. J., & Bauer, D. J.(2011), The disaggregation of within-person and between-person effects in longitudinal models of change. Annual review of psychology, Vol.62, pp Enders, C.K., & Tofighi, D.(2007), Centering predictor variables in cross-sectional multilevel models: A new look at an old issue, Psychological Methods, Vol.12, pp Francis, D. J., Schatschneider, C., & Carlson, C. D. (2000), Introduction to individual growth curve analysis, In Handbook of research in pediatric and clinical child psychology (pp ). Springer, Boston, MA. Garson, G. D. (2013), Hierarchical linear modeling: Guide and applications, Sage Publication

26 Gibbons, R. D., Hedeker, D., & DuToit, S. (2010), Advances in analysis of longitudinal data, Annual review of clinical psychology, Vol. 6, pp Hedeker, D., & Gibbons, R. D. (2006), Longitudinal data analysis, John Wiley & Sons. Hox, J. J., Moerbeek, M., &Van de Schoot, R. (2017), Multilevel analysis: Techniques and applications, Routledge. Hox, J., & Roberts, J. K. (Eds.). (2011), Handbook of advanced multilevel analysis, Psychology Press. Scott, M. A., Simonoff, J. S., & Marx, B. D. (Eds.). (2013), The SAGE handbook of multilevel modeling, Sage Publication. Locascio, J. J., & Atri, A. (2011), An overview of longitudinal data analysis methods for neurological research, Dementia and geriatric cognitive disorders extra, Vol.1, No. 1, pp Liu, C., & Rubin, D. B. (1994), The ECME algorithm: a simple extension of EM and ECM with faster monotone convergence, Biometrika, Vol.81, No.4, pp McCoach, D. B., & Kaniskan, B. (2010), Using time-varying covariates in multilevel growth models, Frontiers in psychology, Vol.1, No.17, pp McNeish, D., & Kelley, K. (2019), Fixed effects models versus mixed effects models for clustered data: Reviewing the approaches, disentangling the differences, and making recommendations. Psychological Methods, Vol. 24, No.1, 20. McNeish, D., & Matta, T. (2018), Differentiating between mixed-effects and latent-curve approaches to growth modeling, Behavior Research Methods, Vol. 50, No.4, pp Raudenbush, S. W., & Bryk, A. S., (2002), Hierarchical linear models: Applications and data analysis methods, sage. Singer, J. D., Willett, J. B., & Willett, J. B., (2003), Applied longitudinal data analysis: Modeling change and event occurrence, Oxford university press. Wang, L. P., & Maxwell, S. E. (2015), On disaggregating between-person and within-person effects with longitudinal data using multilevel models, Psychological methods, Vol.20, No.1, pp

27 부록 < 부표 1> 최적모델선택과정 상수 시간 ( 경력) 성별 [ 첫일자리정보] 일자리시작연령 종사상지위 : 상용직 종사상지위 : 자영업 소속산업 : 제조 소속산업 : 기타서비스 직업: 관리/( 준) 전문가 직업: 사무직 직업: 판매서비스직 직업: 농림어업 / 제조 규모: 10인미만 규모: 10~300 인미만 규모: 300 인~1000 명 [ 시간변수와의상호작용항 ] 성별 일자리시작연령 종사상지위 : 상용직 종사상지위 : 자영업 모델1 모델2 모델3 모델4 모델 *** *** (0.17) 1.02*** (0.02) (1.23) 1.02*** (0.02) 4.18*** (0.35) 0.43*** (0.04) -2.63* (0.38) -4.16*** (0.73) (0.57) (0.46) 5.28*** (0.73) 3.35*** (0.74) 1.76* (0.71) 1.48 (0.76) -3.19*** (0.50) -2.19*** (0.49) 0.62 (0.82) (1.27) 1.31*** (0.19) 3.18*** (0.36) 0.46*** (0.04) -2.76*** (0.40) -4.44*** (0.74) (0.58) (0.48) 5.03*** (0.75) 3.22*** (0.76) 1.67* (0.74) 1.65* (0.78) -2.78*** (0.52) -1.93*** (0.51) 0.55 (0.85) 0.66*** (0.05) -0.02*** (0.00) 0.08 (0.06) 0.20 (0.11) (1.37) 1.20*** (0.18) 3.00*** (0.35) 0.43*** (0.04) 0.97* (0.42) 0.39 (0.77) (0.64) 0.05 (0.53) 4.50*** (0.83) 2.89*** (0.84) 2.52** (0.79) 2.04* (0.85) (0.55) (0.53) 0.63 (0.86) 0.63*** (0.05) -0.17** (0.00) (0.06) (0.11) (1.25) 1.25*** (0.15) 3.09*** (0.35) 0.42*** (0.04) 1.18*** (0.40) 0.05 (0.74) (0.61) 0.15 (0.50) 4.84*** (0.78) 3.02*** (0.79) 2.44*** (0.74) 1.71* (0.80) (0.55) (0.53) 0.69 (0.86) 0.57*** (0.51) -0.01* (0.00)

28 소속산업 : 제조 소속산업 : 기타서비스 직업: 관리/( 준) 전문가 직업: 사무직 직업: 판매서비스직 직업: 농림어업 / 제조 규모: 10인미만 규모: 10~300 인미만 규모: 300 인~1000 명 [ 시간가변변수 (TVCs): 2 년차이후일자리정보] 상용직 임시일용직 제조업 기타서비스업 관리/( 준) 전문가 사무직 판매서비스직 농림어업 / 제조 10 인미만 10~300 인미만 300 인~1000 명 [ 분산] (0.09) 0.04 (0.07) 0.18 (0.11) 0.10 (0.11) 0.05 (0.11) (0.11) -0.28*** (0.08) -0.17* (0.08) 0.04 (0.13) (0.08) 0.02 (0.07) 0.14 (0.11) 0.05 (0.11) (0.11) (0.11) -0.42*** (0.08) -0.24** (0.07) 0.05 (0.13) 3.05*** (0.26) 7.50*** (0.38) 0.11 (0.39) -0.73* (0.33) 0.43 (0.50) 0.06 (0.51) -1.10* (0.48) (0.49) -3.17*** (0.31) -1.47*** (0.28) (0.37) -0.45*** (0.07) -0.27*** (0.07) 0.02 (0.13) 2.93*** (0.25) 7.36*** (0.37) 0.08 (0.38) -0.78* (0.32) 0.34 (0.49) 0.05 (0.50) -1.05* (0.47) (0.47) -3.19*** (0.31) -1.48*** (0.28) (0.37) 잔차 상수 시간

29 상수* 시간 [ 모델적합도 ] -2LL AIC BIC 주 1 : 비구조화된공분산 (unstructured covariance) 을가정하였다. 주 2 : 최대가능도 (ML) 로추정하였음 주 3 : *p<0.001, **p<0.01, ***p<0.05 < 부표 2> 고용주와자영자를구분한종사상지위의변동추이 < 부표 3> 고용주와자영자를구분한종사상지위의변동에따른소득추이 ( 단위 : %) 첫일자리상용 첫일자리임시 첫일자리자영 고용주 자영자 고용주 자영자 고용주 자영자 0 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 31.7% 68.3% % 50.0% 18.2% 81.8% 36.7% 63.3% % 48.6% 5.6% 94.4% 40.0% 60.0% % 66.0% 20.0% 80.0% 38.9% 61.1% % 64.4% 33.3% 66.7% 45.1% 54.9% % 58.3% 27.3% 72.7% 50.0% 50.0% % 60.5% 15.0% 85.0% 34.1% 65.9% % 58.4% 23.7% 76.3% 31.1% 68.9% % 55.4% 30.0% 70.0% 34.1% 65.9% % 65.1% 31.4% 68.6% 38.9% 61.1% % 60.2% 29.4% 70.6% 47.1% 52.9% % 57.0% 30.8% 69.2% 21.2% 78.8% % 58.8% 30.8% 69.2% 43.8% 56.3% % 58.8% 32.5% 67.5% 42.4% 57.6% % 64.1% 34.3% 65.7% 37.9% 62.1% % 58.4% 35.3% 64.7% 35.7% 64.3% % 65.4% 30.8% 69.2% 25.0% 75.0% % 68.9% 34.8% 65.2% 52.4% 47.6% % 64.8% 39.1% 60.9% 31.3% 68.8% % 66.7% 30.0% 70.0% 41.2% 58.8% % 70.8% 53.8% 46.2% 40.0% 60.0% ( 단위 : 십만원 ) 첫일자리상용 첫일자리임시 첫일자리자영 고용주 자영자 고용주 자영자 고용주 자영자

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