* **., 8., 2005 2013 Oaxaca., 2005 2013. 2005 2013, ( )., 2007. 논문접수일 : 2014 년 10 월 15 일, 논문수정일 : 2014 년 11 월 25 일, 논문게재확정일 : 2014 년 11 월 27 일 * 초고에대해서건설적인지적을해주신익명의심사위원들께감사드린다. ** 공주대학교경제통상학부교수 (kwy@kongju.ac.kr)
勞動經濟論集第 卷第 號 1998 년외환위기이후우리나라경제성장률은둔화되었고, 노동시장의일자리상황도악화되었으며그결과비정규직이급속히확대되었다. 비정규직의증가는근로자간의임금불평등을확대시키고고용을불안하게한다는점에서많은사회적관심을받았으며이에대한연구도활발히진행되었다. 최근비정규직에대한연구로는정규직과의임금격차 ( 김태홍 2013; 안주엽 정성미 2012), 비정규직의활용방식 ( 권순식 2013), 비정규직의상태의존성 ( 최효미 2014), 비정규직의교육훈련 ( 강순희 안준기 2013) 등이있다. 비정규직연구에사용되고있는자료는크게한국노동연구원의노동패널과통계청의경제활동인구조사의부가조사로구분된다. 이중에서경활부가조사는정부가해마다발표하고있는비정규직규모를산출하는기초가되고있다는점에서좀더대표성을가진자료라고할수있다. 1) 통계청이산출하는비정규직의규모는 2002 년노사정위원회에서결정한비정규직정의를바탕으로하고있으며, 비정규직에는한시적근로자, 시간제근로자, 비전형근로자가포함된다. 2) 이러한정의에근거하여통계청에서는 2002 년부터현재까지비정규직근로자수를발표하고있다. 본연구의목적은다음과같다. 첫째, 경제활동부가조사원자료를이용하여비정규직근로자를정의하는방법을소개하고자한다. 경활원자료를이용하여비정규직의규모를산출하는것은그리간단하지는않으며, 처음으로자료를접하는연구자에게는어려움이따른다. 본연구에서는비정규직변수를산출하는 Stata 포로그램을제시하여이분야의연구자에게도움을제공하고자한다. 둘째, 2005 년과 2013 년각각비정규직의결정식을선형확률모형 (linear probability model) 으로추정하고이기간동안에왜비정규직비중이감소하였는지를 Oaxaca 방법을이용하여분해, 설명하고자한다. 본연구에서 2005 년을시작연도로정한것은 2005 년전후로원자료에서제공하는산업분류 1) 하지만경활부가조사는횡단면자료로서의한계를가진다. 이에반해노동패널은개인의노동시장이동을추적할수있다는장점을가진다. 2) 이세가지유형의근로자가서로배타적인것은아니다. 예를들어한시적근로자이면서시간제근로자일수있다.
가변했기때문이다. 비정규직비중은 2005 년 36.6% 에서 2013 년 32.6% 로약 4% 포인트 하락했다. 따라서이두연도의비정규직비중을비교하고그원인을밝히는것은최 근우리나라비정규직비중의감소추이를이해하는데큰도움이될것으로기대된다. 2005 년과 2013 년비정규직비중을구하기위해서사용한자료는해당연도의경제활동인구조사 8월부가조사원자료이다. 이조사는고용형태와비임금근로자에대해서알아보기위해서실시된다. 경활 8월부가조사는 2002 년부터 2013 년까지사용가능하며비정규직을정의하기위한질문은매년도동일하게유지되고있다. 비정규직을어떻게정의하느냐에따라그규모도다르게나타날수있다. 예를들면일부노동계에서는종사상지위분류에서임시직과일용직을비정규직에포함해야한다는주장도하고있다. 또한, 한국노동패널의자기선언적비정규직정의를사용할경우, 통계청에서발표하는비정규직규모보다더커질수있다. 하지만비정규직의규모와그변화를파악하는데있어서일관성있는지표가필요하며따라서노사정위원회에서제안하고통계청이발표하는정의를사용하는것이바람직하다고판단된다. 비정규직에는 (1) 한시적근로자, (2) 시간제근로자, (3) 비전형근로자를포함하고있는데한시적근로자는기간제근로자와비기간제근로자를포함한다. 기간제근로자는근로계약기간을설정한근로자이고, 비기간제근로자는근로계약기간을정하지는않았지만계약의반복갱신으로계속일할수있는근로자와비자발적사유로계속근무를기대할수없는자를말한다. 시간제근로자는주로평소 1주에 36시간미만을일하는근로자이다. 비전형근로자는파견근로자 ( 임금을지급하고고용관계가유지되는고용주와업무지시를하는사용자가일치하지않는경우 ), 용역근로자 ( 용역업체에고용되어이업체의지휘하에이업체와용역계약을맺은다른업체에서근무하는형태 ), 특수형태근로자 ( 근로제공의방법, 근로시간등은독자적으로결정하면서, 개인적으로모집 판매 배달 운송등의업무를통해고객을찾거나맞이하여상품이나서비스를제공하고그일을한만큼소득을얻는근무형태 ), 가정내근로자와일일근로자를포함한다. 3)
勞動經濟論集第 卷第 號 2013 년 8월경제활동인구조사부가조사원자료를이용하여비정규직, 한시근로자, 비전형근로자, 시간제근로자더미를생성하는 Stata 프로그램을부록에제시한다. 사용된원자료는 fixed format 형태이며각변수의열번호 (column number) 는원자료와함께제공되는코드표에서제시된다. 비정규직근로자의수를파악하기위해서는가중치 ( 프로그램에서 fweight 변수 ) 를사용하여야하는데가중치값 10자리중마지막 3자리는소수점이하를표시한다. 따라서비정규직더미의빈도를구한뒤 1,000 으로나누면정확한비정규직근로자의수를구할수있다. 한시근로자, 비전형근로자, 시간제근로자수도마찬가지로구해질수있다. < 표 1> 은 2005 년과 2013 년사이비정규직비중과그구성요인을보여주고있다. 비정규직근로자중가장큰비중을차지하는근로자집단은한시적근로자이며, 그다음으로비전형근로자, 시간제근로자순으로나타난다. 2005 년과 2013 년사이전체비정규직비중은하락하고있으며이러한현상은특히한시근로자의하락에기인하는것으로보인다. 한편, 시간제근로자비중이 2005 년 7% 에서 2013 년 10.3% 로증가하고있는것은매우인상적이다. 4) 비정규직비중의추이를남녀로구분해본것은 [ 그림 1] 에제시된다. 남성에비하여여성의비정규직비중이높으며두집단모두 2005 년과 2013 년사이비정규직비중이감소한것으로나타나고있다. 하지만동기간동안남성의경우 31.5% 에서 26.5% 로 5% 포인트감소하였지만, 여성의경우에는 43.7% 에서 40.6% 로 3.1% 포인트감소하여상대적으로그감소폭이작은것으로나타났다. 또한, 2008 년미국발금융위기는주로여성의비정규직비중에더큰영향을미쳤는데, 남성의경우에는 2007 년정점에달한뒤금융위기기간에도하락하는추이를보이는반면, 여성의경우에는금융위기의여파가가장큰 2009 년에비정규직비중이정점에달하고있다. 따라서미국발금융위기는여성비정규직비중의감소추세를막는걸림돌역할을한것으로추정된다. 3) 좀더자세한내용은통계청 (2014) 의 2014 년 3 월경제활동인구조사근로형태별부가조사보도자료참조바란다. 4) 2005 년과 2013 년시간제근로자비중을남성과여성으로구분하여보면, 남성은 3.6% 에서 5.1% 로증가한반면, 여성은 11.7% 에서 17.3% 로증가한것으로나타나고있어, 여성의시간제근로자비중이훨씬더큰폭으로증가한것을알수있다.
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 차이 (2013-2005) 비정규직 36.6 35.5 35.9 33.8 34.9 33.3 34.2 33.3 32.6-4.0 한시적 24.2 23.6 22.3 20.4 21.3 19.2 19.7 19.2 18.8-5.3 시간제 7.0 7.4 7.6 7.6 8.7 9.5 9.7 10.3 10.3 3.3 비전형 12.7 12.6 13.9 13.3 13.9 13.4 13.9 12.9 12.1-0.6 주 : 경활 8월부가조사각연도원자료로부터계산. 비중은전체임금근로자대비비중을나타냄. * 경활 8 월부가조사각년도원자료로부터계산.
勞動經濟論集第 卷第 號 산업별비정규직비중은 < 부표 1> 에제시된다. 대부분의산업에서비정규직비중은감소하고있으나, 몇몇산업에서는그비중이증가하고있는데이들산업은숙박및음식점업, 부동산업및임대업, 사업시설관리및사업지원서비스, 교육서비스업, 예술과스포츠및여가관련서비스업, 가구내고용활동및기타자가소비생산등이다. (1) 식 (1) 에서 는 년도의비정규직비중이며, 와 는각각 년도의변수의평 균과추정계수를나타낸다. 비정규직격차의분해방식은다음과같은형태로도나타날 수있다. (2) 식 (1) 과 (2) 에서첫번째항은계수 ( 성향 ) 의차이로인한격차, 두번째항은속성의
차이로인한격차이다. 식 (1) 과 (2) 의차이는기준연도를어느것으로삼는가하는것인데이에따르는자의성을회피하기위해서두집단의평균속성과평균계수를사용하는등의새로운방식이나타나고있다 (Reimers 1983; Cotton 1988 등 ). 하지만본연구에서는식 (1) 과 (2) 에서다소크기의차이는있지만질적인차이는보이지않기때문에어느방식을사용하든지큰문제는없는것으로판단된다. 식 (1) 을이용하여비정규직의격차를분해한결과는 < 표 2> 에제시된다. 5) 2005 년의비정규직비중은 0.366 이고 2013 년은 0.326 으로 2005 년에비해 2013 년비정규직비중은 4% 포인트감소하였다. 이중평균의차이로인한부분은 1.5% 이고계수의차이로인한부분은 5.5% 로 2013 년비정규직이감소한주요원인은속성 ( 평균 ) 의차이보다는계수의차이에기인한것으로나타났다. 평균의차이는인적특성, 산업모두에서음수로나타나 2005 년에비하여 2013 년에전반적인속성이비정규직비중을오히려확대시키는방향으로변하고있음을알수있다. 한편계수의차이는 2013 년에비정규직비중을낮추는데큰역할을한것으로나타나는데특히기준범주에있는사람 (55세미만이면서고졸이하비노조원이면서제조업에서전문관리직으로종사하는남성 ) 은 2005 년에비하여 2013 년에비정규직비중이약 7% 포인트낮은것으로나타나고있다. 6) 하지만인적특성이나산업의영향은크지않은것으로나타났다. 결론적으로, 2005-2013 년사이비정규직규모가 4% 포인트감소한이유는인적특성, 산업및직업구성이정규직에유리하게변해서라기보다는동일한근로자가비정규직으로채용될가능성이낮아졌기때문이라고볼수있다. 7) 이러한변화는 2007 년시행된비정규직법과무관하지않는것으로예상된다. 2007 년비정규직법은크게차별대우금지와기간제근로자사용기간제한이라는부분으로구성되어있는데이법의적용을통하여비정규직을사용하는비용이커지고, 계속적사용이어렵게됨으로써결과적으로비정규직근로자비중이감소되었을가능성이높다 ( 유경준 강창희 2013). 이러한가능성은한시적근로자비중이감소한 < 표 1> 의내용과도일관성을가진다. 하지만비정규직법이비정규직의비중에어떤영향을미쳤는지에대해서는별도의엄밀한연구가필요하다. 5) 식 (2) 를근거로한분해결과는 < 부표 3> 에제시되는데질적인내용에는큰차이가없다. 6) 상수값의차이가여기에해당된다. 7) 이러한결론은식 (2) 를근거로한 < 부표 3> 에서도동일하게나타난다.
勞動經濟論集第 卷第 號 2005 2013 2005 2013 계수 (1) 평균 (2) 계수 (3) 평균 (4) (1)x(2) (3)x(4) 계수의평균의차이차이 여성 0.115 0.420 0.104 0.430 0.048 0.045 0.005-0.001 55세이상 0.048 0.103 0.106 0.165 0.005 0.017-0.006-0.007 고등학교 -0.049 0.379-0.039 0.321-0.019-0.013-0.004-0.002 전문대 -0.046 0.147-0.050 0.178-0.007-0.009 0.001 0.002 대학 -0.021 0.306-0.031 0.362-0.006-0.011 0.003 0.002 노조원 -0.152 0.118-0.200 0.124-0.018-0.025 0.006 0.001 인적특성 0.004 0.005 0.004-0.005 농림어업 0.303 0.011 0.213 0.008 0.003 0.002 0.001 0.001 수도, 전기, 건설 0.384 0.093 0.310 0.083 0.036 0.026 0.007 0.003 도소매 0.098 0.198 0.059 0.184 0.019 0.011 0.008 0.001 운송, 수송 0.108 0.059 0.145 0.077 0.006 0.011-0.002-0.003 금융, 보험 0.275 0.159 0.299 0.172 0.044 0.051-0.004-0.004 공공부문 0.125 0.174 0.220 0.213 0.022 0.047-0.017-0.009 기타산업 0.128 0.070 0.128 0.064 0.009 0.008 0.000 0.001 산업 0.139 0.156-0.007-0.010 사무직 -0.030 0.203-0.020 0.217-0.006-0.004-0.002 0.000 서비스직 0.162 0.108 0.178 0.091 0.017 0.016-0.002 0.003 판매직 0.223 0.070 0.282 0.085 0.016 0.024-0.004-0.004 생산숙련직 0.126 0.235 0.137 0.205 0.030 0.028-0.003 0.004 생산비숙련직 0.338 0.149 0.350 0.157 0.050 0.055-0.002-0.003 직업 0.107 0.119-0.012 0.000 상수 0.116 1 0.046 1 0.116 0.046 0.070 0.000 합계 0.366 0.326 0.055-0.015 주 : < 부표 2> 의계수와평균으로부터계산. 본연구는 (1) 경제활동부가조사원자료를이용하여비정규직근로자를정의하는방법을소개하고, (2) 2005 년과 2013 년사이에왜비정규직비중이감소하였는지를 Oaxaca 방법을이용하여설명하고자하였다. 비정규직비중은 2005 년 36.6% 에서 2013 년 32.6% 로약 4% 포인트하락하였는데이를속성의차이와계수의차이로분해본결과, 대부분은속성의차이보다는계수의차이에기인하는것으로파악되었다. 이는동일한근로자가 2005 년에비하여 2013 년에정규직으로일할가능성이더높다는것을
의미하여, 이러한변화는근로자 ( 노조 ) 의정규직선호성향이더강해지고, 동시에기업의고용관행도변했을가능성을시사한다. 또한 2007 년시행된비정규직법도비정규직고용의비용을높이고계속적고용을어렵게해서정규직비중을높이는데공헌했을가능성이있다. 하지만비정규직법의효과를포함한최종적인결론을내리기위해서는추후별도의연구가요청된다. 강순희 안준기. 비정규직유형별교육훈련의임금과고용안정성효과. 노동경제논집 36 (1) (2013. 4): 63-92. 권순식. 비정규직고용관리의결정요인에관한실증연구. 노동정책연구 13 (2) (2013. 6): 31-66. 김태홍. 성별고용형태별임금격차현황과요인분해. 여성연구 84 (1) (2013. 6): 31-61. 안주엽 정성미. 고용형태별정규- 비정규임금격차 : 업종별분석. 한국노동연구원, 2012. 유경준 강창희, 2007년비정규직법의고용효과분석. 노동경제논집 36 (2) (2013. 8): 67-94. 최효미. 기혼여성의노동시장참여행태와상태의존성. 노동정책연구 14 (1) (2014. 3): 1-33. 통계청. 2014년 3월경제활동인구조사근로형태별부가조사결과. 보도자료 (2014. 5. 22). p. 28. Cotton, J. On the Decomposition of Wage Differentials. The Review of Economics and Statistics 70 (2) (May 1988): 236-243. Reimers, C. W. Labor Market Discrimination against Hispanic and Black Men. The Review of Economics and Statistics 65 (4) (November 1983): 570-579.
勞動經濟論集第 卷第 號 1. 2013 년 8월경활부가조사원자료를이용한비정규직생성 Stata Do 파일 /****************************************************************************/ /* This program reads in raw data of year 2013 */ /****************************************************************************/ infix sex 3 birthyr 4-7 edu 10 marry 17 lstat 18-19 work 20 absence 21-22 lookjob1 23 lookjob4 24 /* */ secjob 25 firsthr 26-28 sechr 29-31 tothour 32-34 hourtype 35 partres 36-37 emposble 41 /* */ str ind 73 occ 74 emstatus 76 beginyr 77-80 beginmn 81-82 contract1 83 city 92 ageman 94-96 /* */ fweight 97-106 lstatsum 107 conrept 108 daily 109 workcont1 110 workcont2 111 reason 115-116 /* */ fulltime 117 usuwkhr 118-119 payplace 120 specially 122 house 123 union 144 wagetype 145 /* */ monwage 151-154 using K:\data\Kyoungwhal\supplement\2013sub\emtype2013_08.txt, clear gen female= (sex==2) gen age=2013-birthyr gen married= (marry!= 1) gen farm= (city==1) gen element= (edu==0 edu==1) gen mid= (edu==2) gen high= (edu==3) gen coll= (edu==4) gen univ= (edu==5 edu==6) gen tenure=2013-beginyr gen unionmem= (union==4) gen occ_mang= (occ<3) gen occ_cler= (occ==3) gen occ_serv= (occ==4) gen occ_sale= (occ==5) gen occ_skil= (5<occ & occ<9) gen occ_unsk= (occ==9) gen unemploy1= (lookjob1==1 & emposble==1) gen unemploy4= (unemploy1==1 (lookjob4==1 & emposble==1)) gen outlf4= (lookjob4==2 emposble==2)
gen employ4= (unemploy4==0 & outlf4==0) gen newemstatus=1 if employ4==1 & emstatus==1 replace newemstatus=2 if employ4==1 & emstatus==2 replace newemstatus=3 if employ4==1 & emstatus==3 replace newemstatus=4 if employ4==1 & emstatus==4 replace newemstatus=5 if employ4==1 & emstatus==5 replace newemstatus=6 if employ4==1 & emstatus==6 gen paid= (newemstatus==1 newemstatus==2 newemstatus==3) gen self= (newemstatus==4 newemstatus==5 newemstatus==6) gen employer= (newemstatus==4) gen ownself= (newemstatus==5) gen famwork= (newemstatus==6) gen age55ov= (ageman>=55) gen period= conrept!= 0 /* */ gen outsrc1= payplace==2 /* */ gen outsrc2= payplace==3 /* */ gen temp1= (contract1==2 & workcont2==2) /* */ gen temp2= (contract1==2 & workcont1==2 & (1<=reason & reason<=6)) /* */ gen parttime= fulltime==2 /* */ gen day= daily==1 /* */ gen special= specially==1 /* */ gen home= house==1 /* */ gen hansi= (period==1 temp1==1 temp2==1) /* */ gen atypical= (outsrc1==1 outsrc2==1 day==1 special==1 home==1) /* */ /* */ gen nonregular= (period==1 outsrc1==1 outsrc2==1 temp1==1 temp2==1 parttime==1 day==1 special==1 home==1) tab paid [weight=fweight] tab nonregular [weight=fweight] tab hansi [weight=fweight] tab parttime [weight=fweight] tab atypical [weight=fweight]
勞動經濟論集第 卷第 號 산업 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 차이 농업, 임업및어업 0.795 0.782 0.697 0.684 0.675 0.706 0.693 0.673 0.615-0.180 광업 0.696 0.663 0.493 0.440 0.173 0.143 0.096 0.106 0.081-0.615 제조업 0.161 0.122 0.193 0.109 0.162 0.149 0.156 0.140 0.139-0.022 전기, 가스, 증기및수도사업 0.207 0.203 0.207 0.167 0.099 0.099 0.131 0.155 0.140-0.066 하수 폐기물처리, 원료재생 0.192 0.150 0.119 0.092 0.252 0.218 0.142 0.209 0.181-0.011 건설업 0.631 0.580 0.579 0.546 0.549 0.518 0.514 0.525 0.513-0.118 도매및소매업 0.353 0.327 0.335 0.334 0.329 0.309 0.309 0.305 0.295-0.058 운수업 0.484 0.398 0.389 0.379 0.214 0.167 0.207 0.199 0.201-0.283 숙박및음식점업 0.256 0.241 0.243 0.207 0.382 0.383 0.402 0.399 0.410 0.154 출판, 영상, 방송통신및정보서비스 0.260 0.241 0.224 0.233 0.214 0.209 0.206 0.218 0.232-0.027 금융및보험업 0.464 0.515 0.506 0.446 0.438 0.407 0.416 0.400 0.396-0.069 부동산업및임대업 0.404 0.389 0.387 0.368 0.446 0.410 0.434 0.443 0.410 0.006 전문, 과학및기술서비스업 0.535 0.542 0.564 0.556 0.177 0.170 0.184 0.154 0.175-0.360 사업시설관리및사업지원서비스 0.218 0.238 0.245 0.240 0.791 0.788 0.796 0.794 0.770 0.553 공공행정, 국방및사회보장행정 0.369 0.363 0.343 0.334 0.445 0.336 0.291 0.291 0.287-0.083 교육서비스업 0.267 0.252 0.263 0.265 0.349 0.380 0.411 0.402 0.370 0.103 보건업및사회복지서비스업 0.431 0.442 0.424 0.412 0.336 0.358 0.376 0.368 0.352-0.079 예술, 스포츠및여가관련서비스업 0.276 0.286 0.288 0.293 0.427 0.422 0.517 0.495 0.462 0.187 협회단체, 수리및기타개인서비스 0.791 0.821 0.675 0.592 0.281 0.259 0.279 0.286 0.268-0.523 가구내고용활동, 기타자가소비생산 0.120 0.251 0.206 0.098 0.732 0.645 0.589 0.598 0.549 0.429 전체 0.366 0.355 0.359 0.338 0.349 0.333 0.342 0.333 0.326-0.040 * 경활 8 월부가조사각연도원자료로부터계산.
2005 2013 추정결과평균추정결과평균 여성 0.115(0.007)** 0.420 0.104(0.007)** 0.430 55 세이상여부 0.048(0.011)** 0.103 0.106(0.010)** 0.165 고둥학교 -0.049(0.010)** 0.379-0.039(0.010)** 0.321 전문대 -0.046(0.013)** 0.147-0.050(0.013)** 0.178 대학 -0.021(0.012)* 0.306-0.031(0.012)** 0.362 노조원여부 -0.152(0.009)** 0.118-0.200(0.007)** 0.124 농림어업 0.303(0.025)** 0.011 0.213(0.026)** 0.008 수도, 전기, 건설 0.384(0.012)** 0.093 0.310(0.012)** 0.083 도소매 0.098(0.011)** 0.198 0.059(0.011)** 0.184 운송, 수송 0.108(0.014)** 0.059 0.145(0.012)** 0.077 금융, 보험 0.275(0.011)** 0.159 0.299(0.010)** 0.172 공공부문 0.125(0.011)** 0.174 0.220(0.010)** 0.213 기타산업 0.128(0.014)** 0.070 0.128(0.015)** 0.064 사무직 -0.030(0.010)** 0.203-0.020(0.009)** 0.217 서비스직 0.162(0.014)** 0.108 0.178(0.014)** 0.091 판매직 0.223(0.016)** 0.070 0.282(0.014)** 0.085 생산 - 숙련직 0.126(0.012)** 0.235 0.137(0.011)** 0.205 생산 - 비숙련직 0.338(0.013)** 0.149 0.350(0.012)** 0.157 상수 0.116(0.015)** 1.000 0.046(0.015)** 1.000 R-squared 0.181 0.214 표본수 26,083 25,775 주 : 추정시가중치를이용하였으며표준오차는관찰되지않은이질성을고려하여구해졌음. 산업의기준은제조업, 직업의기준은전문직임. ** 95% 에서유의, * 90% 에서유의. 자료 : 경활 8 월부가조사원자료.
勞動經濟論集第 卷第 號 2005 2013 2005 2013 수 (1) 평균 (2) 계수 (3) 평균 (4) (1)x(2) (3)x(4) 계수의차이 평균의차이 여성 0.115 0.420 0.104 0.430 0.048 0.045 0.005-0.001 55세이상 0.048 0.103 0.106 0.165 0.005 0.017-0.010-0.003 고둥학교 -0.049 0.379-0.039 0.321-0.019-0.013-0.003-0.003 전문대 -0.046 0.147-0.050 0.178-0.007-0.009 0.001 0.001 대학 -0.021 0.306-0.031 0.362-0.006-0.011 0.004 0.001 노조원여부 -0.152 0.118-0.200 0.124-0.018-0.025 0.006 0.001 인적특성 0.004 0.005 0.002-0.003 농림어업 0.303 0.011 0.213 0.008 0.003 0.002 0.001 0.001 수도전기건설 0.384 0.093 0.310 0.083 0.036 0.026 0.006 0.004 도소매 0.098 0.198 0.059 0.184 0.019 0.011 0.007 0.001 운송, 수송 0.108 0.059 0.145 0.077 0.006 0.011-0.003-0.002 금융, 보험 0.275 0.159 0.299 0.172 0.044 0.051-0.004-0.004 공공부문 0.125 0.174 0.220 0.213 0.022 0.047-0.020-0.005 기타산업 0.128 0.070 0.128 0.064 0.009 0.008 0.000 0.001 산업 0.139 0.156-0.013-0.004 사무직 -0.030 0.203-0.020 0.217-0.006-0.004-0.002 0.000 서비스직 0.162 0.108 0.178 0.091 0.017 0.016-0.001 0.003 판매직 0.223 0.070 0.282 0.085 0.016 0.024-0.005-0.003 생산숙련직 0.126 0.235 0.137 0.205 0.030 0.028-0.002 0.004 생산비숙련직 0.338 0.149 0.350 0.157 0.050 0.055-0.002-0.003 직업 0.107 0.119-0.013 0.001 상수 0.116 1 0.046 1 0.116 0.046 0.070 0.000 합계 0.366 0.326 0.046-0.006 주 : < 부표 2> 의계수와평균으로부터계산.
abstract The Size of Nonregular Workers and the Analysis of Its Recent Trend The purpose of this study is twofold. First, it shows how to calculate the size of nonregular workers in Korea using the supplemental surveys to the Economically Active Population Surveys. Second, it decomposes the difference in the share of nonregular workers between 2005 and 2013 by a Oaxaca-type method.. The obtained results indicate that the differences in coefficients rather than the differences in characteristics are mainly responsible for the decline in the share of nonregular workers. This implies that a worker with the same characteristics is more likely to be a regular worker in 2013 than in 2005. This tendency may come from the changes in workers s as well as firms employment practices. Also, it is suspected that the Nonregular Worker Act enacted in 2007 may have contributed to the decrease in the share of nonregular workers. Keywords: nonregular workers, economically active population survey, Oaxaca decomposition