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문제 정의
- 그동안 문화산업에 관련된 기존 연구들은 생산, 매출, 업체수 등 상품시장 측면의 양적 연구에만 집중되어 왔고, 문화산업의 특징상 예술성, 창의성 및 전문성을 요구하는 인력에 관한 노동시장 측면의 분석은 매우 부족하다. 본 연구는 문화예술분야에서 나타나는 여러 가지 고용특성 중 하나인 성별임금격차(gender wage differentials)의 원인을 임금분해기법(wage decomposition method)를 통해 분석하는데 초점을 둔다. 특히 전통산업인 제조업분야와 유망산업인 문화예술분야에서 남녀간 임금결정 및 임금격차에 대한 요인을 비교분석함으로서 정책적 함의(policy implications)를 제공하고자 한다.
- 본 연구는 문화예술분야에서 나타나는 여러 가지 고용특성 중 하나인 성별임금격차(gender wage differentials)의 원인을 임금분해기법(wage decomposition method)를 통해 분석하는데 초점을 둔다. 특히 전통산업인 제조업분야와 유망산업인 문화예술분야에서 남녀간 임금결정 및 임금격차에 대한 요인을 비교분석함으로서 정책적 함의(policy implications)를 제공하고자 한다.
제안 방법
- 각 비교그룹의 성별임금함수 추정을 바탕으로 앞에서 언급한 Oaxaca기법과 Reimers기법으로 생산성의 차이로 인한 임금격차와 차별로 인한 임금격차를 분해하여 보겠다. 우선 비교그룹별 임금격차는 표 6처럼 제조업 0.
- 본 연구는 노동시장의 관점에 초점을 두고 한국고용정보원 「산업 · 직업별 고용구조조사(OES)」 2002~2007년까지 6년치 자료를 합산해, 제조업과 문화예술분야 임금근로자의 성별 임금격차의 파악과 임금분해를 시도했으며 그 결과는 다음과 같다.
- 이에 우리는 한국고용정보원의 「산업 · 직업별 고용구조조사(OES)」를 이용해 제조업과 문화예술분야의 임금결정요인을 각각 살펴본 후, 임금분해기법을 통해 성별임금격차를 두 부문간 비교분석해 보기로 한다.
- 임금격차 요인분석을 할 경우 1973년에 발표된 R. L. Oaxaca와 A. S. Blinder의 논문에 쓰인 임금분해기법이 시초라 할 수 있으며, 이 두 논문은 성별임금격차를 생산성의 차이에 의한 부문과 차별에 의한 부문으로 전반적인 임금분해한 후 개별적인 요인에 대한 설명을 시도했다. 이후 Oaxaca-Blinder(O-B)기법이 임금격차의 과대 혹은 과소추정 및 지표문제(index number problem)가 발생한다는 문제가 제기되었고, 이를 보완하기 위해 분해기준 계수의 산술평균화를 시도한 Reimers(1983), 자료수의 비율에 따른 분해기준계수에 가중치를 가한 Cotton(1988), 생산성의 차이에 의해 발생한 임금격차를 다시 남성편익과 여성차별로 구별하는 Oaxaca and Ransom(1994) 등이 발표되었다.
대상 데이터
- 분석에 사용한 통계자료는 한국고용정보원의 「산업 · 직업별 고용구조조사(OES)」자료 6년치(2002~2007년) 풀링(pooling)자료이다. 기초데이터를 비교그룹별(제조업, 문화산업, 문화직업)로 나눈 후, 임금근로자를 추출하고 월평균임금 및 나이 근속년수, 경력년수, 주당근로시간 등 연속형 변수에 대한 제약은 가하지 않고 결측치만 제외한 데이터를 사용했다. 이 결과 제조업남성 44,443명, 제조업여성 14,079명, 문화산업남성 3,915명, 문화산업여성 1,725명, 문화직업남성 2,683명, 문화직업여성 1,814명이 추출됐다.
- 따라서 본 연구는 '문화예술분야'를 산업코드에 의한 '문화산업'의 자료와 직업코드에 의한 '문화직업'의 자료로 분류해 함께 사용하였다.
- 분석에 사용한 통계자료는 한국고용정보원의 「산업 · 직업별 고용구조조사(OES)」자료 6년치(2002~2007년) 풀링(pooling)자료이다.
이론/모형
- 본 논문에 사용한 분석기법은 Mincer(1974)류 임금방정식 추정을 통한 성별 임금함수추정과 더불어 Oaxaca(1973)와 Reimers(1983)의 임금분해를 사용하는 것이다. 먼저 성별임금함수 추정은 다음과 같다.
성능/효과
- 정부는 이러한 현실적 인식아래 남녀고용평등법 및 여성발전기본법 등을 근간으로 차별개선을 위한 적극적 조치(Affirmative Action)를 시행하고 있다. 그럼에도 불구하고 본 연구자료의 기초통계량을 살펴본 바, 현재 여성의 임금수준이 제조업의 경우 남성의 47.9% 수준이고, 문화예술분야에서는 63.7~71.4% 수준으로 나타나 성별임금격차가 존재함을 확인할 수 있었다. 이 통계치는 제조업과 비교해 그 격차가 적지만 문화예술분야에서 성차별(gender discrimination)이 발견되지 않거나 매우 미미하다는 해외의 연구결과와 일치한다고 말하기는 어렵다[15].
- 둘째 임금함수 추정결과 우리의 주요 관심사인 성별임금격차가 제조업에 비해 문화예술분야에서 적음이 재차 확인됐다. 이와 더불어 문화직업의 경우 연령이 임금결정에 주요한 역할을 하는 것으로 나타났는데, 이는 나이가 들수록 명성, 인기, 숙련도가 높아지는 문화적 특징이 잘 반영되고 있음을 의미한다.
- 첫째, 정규직보다는 파트타임직이 지배적이며 이들은 대개 여러 가지 직업을 가지고 있다. 둘째, 소득분포가 한쪽으로 몰리는 현상이 나타나는데, 이는 스타급 예술인들과 대다수 일반 예술인의 높은 소득격차를 의미한다. 셋째, 예술분야의 임금결정요인은 기존의 인적자본론의 예측과는 달리 경력, 현장훈련, 경험 등이 중요한 역할을 한다.
- 첫째, 여타문화인력이 포함된 문화예술인력의 인적자본 중에 교육, 훈련 등에 있어서는 정규교육보다는 현장훈련이 중요하게 작용하고, 전문성 획득을 위해선 전문지식과 경험의 동시 충족이 필요한 것으로 발견되었다[10, 13]. 둘째, 정규직의 비중에 낮고 다른 분야에 비해 프리랜서, 임시직 등의 비중이 높고 프로젝트별 채용현상이 빈번하게 일어난다[5, 10, 18, 20]. 셋째, 전문인력의 상대적 숙련도와 인지도 등에 따른 임금격차가 매우 크다[5, 10, 20, 21].
- 임금함수 추정을 나타낸 표 4와 표 5에서 주요결과를 정리해 보면 다음과 같다. 먼저 비교그룹별 임금함수 추정결과에서 연령변수 계수값이 제조업과 비교해 문화산업은 유사한 값을, 문화직업은 상대적으로 큰 값을 나타냈다. 이 결과는 통상적인 관행(호봉제 등)에 따른 임금상승요인이 문화예술분야에도 여전히 주요하게 작용하거나, 연령이 들수록 명성, 인기, 숙련 등이 높아지는 문화적 특징을 반영하기 때문으로 볼 수 있다.
- 표 2와 표 3에 나타난 기초통계량을 바탕으로 비교그룹 간에 주요한 차이점을 살펴보면, 먼저 근로조건에 있어서 월평균임금이 제조업 195만원, 문화산업 212만원, 문화직업 204만원으로 문화예술분야가 제조업에 비해 약간 더 받고 있었다. 본 연구에서 중요시 여기는 성별임금격차에 있어서는 제조업 120만원, 문화산업 86만원, 문화직업 63만원으로 제조업에 비해 문화예술분야에서 그 격차가 적게 나타났다. 특히 문화직업의 경우 상당히 격차가 축소되었으나 여전히 성별임금격차가 존재하였다.
- 본 연구의 산업 데이터에서는 전문디자인 · 인쇄업, 영화 · 공연 · 광고산업이 평균보다 낮은 임금을 받고 있는 것으로 나타났다.
- 3190으로 나타났다. 설명되는 부분의 크기는 제조업 약 43~45%, 문화산업 약 58~60%, 문화직업 약 58~70%로 분석되었다. 이처럼 동일한 설명변수를 사용한 임금분해 임에도 문화예술분야에서의 생산성의 차이에 의한 임금격차(설명되는 부분)의 크기가 월등히 높게 나타나는 것은 우리가 분석모형에 설정한 설명변수들이 문화예술분야의 임금결정요인을 잘 반영하고 있기 때문으로 보인다.
- 대체로 정규직 비중이 제조업에 비해 낮게 나타나는 것은 문화예술분야에 있어서는 정규직의 다량 채용보다는 프로젝트별 채용이나 팀제 운영, 단기 고용계약, 소규모 비즈니스 등과 같은 문화예술분야의 특성이 반영된 것으로 보인다. 성별비교에서는 남성이 여성에 비해 정규직 비중이 제조업 22%, 문화산업 14.7%, 문화직업 6.3% 높게 나타났다. 일자리의 수도권 집중정도가 제조업의 경우 수도권보다 비수도권의 비중이 약간 높았으나, 문화예술분야에 있어서는 76.
- 셋째 비교그룹별로 임금분해를 실시한 결과, 설명되는 부분의 비중이 제조업에 비해 문화예술분야가 월등히 높았고 특히 문화직업에서 그 현상이 더욱 두드러졌다. Oaxaca 임금분해의 세부항목을 살펴본 결과, 문화예술분야에서 생산성의 차이에 의해 발생한 임금격차는 인적속성과 인적자본 등 대부분의 설명변수에서 발생하고 있던 반면에, 차별에 의한 임금격차에서는 그 격차의 대부분이 연령에서 발생하고 있는 것으로 나타났다.
- 둘째, 소득분포가 한쪽으로 몰리는 현상이 나타나는데, 이는 스타급 예술인들과 대다수 일반 예술인의 높은 소득격차를 의미한다. 셋째, 예술분야의 임금결정요인은 기존의 인적자본론의 예측과는 달리 경력, 현장훈련, 경험 등이 중요한 역할을 한다. 마지막으로, 운(lure)이라는 요인이 큰 영향을 미친다.
- 둘째, 정규직의 비중에 낮고 다른 분야에 비해 프리랜서, 임시직 등의 비중이 높고 프로젝트별 채용현상이 빈번하게 일어난다[5, 10, 18, 20]. 셋째, 전문인력의 상대적 숙련도와 인지도 등에 따른 임금격차가 매우 크다[5, 10, 20, 21]. 마지막으로 채용 및 이직 등에 있어서 개인적 네트워크를 활용하는 경향이 크다[10, 21].
- 기초데이터를 비교그룹별(제조업, 문화산업, 문화직업)로 나눈 후, 임금근로자를 추출하고 월평균임금 및 나이 근속년수, 경력년수, 주당근로시간 등 연속형 변수에 대한 제약은 가하지 않고 결측치만 제외한 데이터를 사용했다. 이 결과 제조업남성 44,443명, 제조업여성 14,079명, 문화산업남성 3,915명, 문화산업여성 1,725명, 문화직업남성 2,683명, 문화직업여성 1,814명이 추출됐다.
- 이 연구에서 제시하지 않았지만, 각 분야별 월평균임금의 분포를 보면 정규분포를 형성하지 못하고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 한계를 극복키 위해서는 quantile류 임금방정식과 분위별 임금분해를 통해 임금하위계층과 중위계층을 위한 맞춤별 정책제언을 할 수 있을 것이다.
- 인적속성 중 기혼자 비중과 가구주 비중이 문화예술분야에서 제조업보다 상당히 낮게 나타났으나, 성별비교에 있어선 전 비교그룹에서 여성비중이 낮고 남성비중은 상대적으로 높은 형태를 보였고, 문화예술분야에서 여성비중이 제조업에 비해 상당히 높았다. 평균연령의 경우 제조업 39.
- 3% 높게 나타났다. 일자리의 수도권 집중정도가 제조업의 경우 수도권보다 비수도권의 비중이 약간 높았으나, 문화예술분야에 있어서는 76.1~77.5% 이상 수도권에 집중되어 있음이 확인되었다.
- 전체적으로 차별에서 기인된 임금격차의 대부분을 전 비교그룹에서 연령이 가장 크게 작용하고 있음을 확인할 수 있다. 이는 나이가 동일함에도 단지 남성이라는 이유로 임금을 더 준다는 의미로 해석가능하다.
- 특히 문화직업의 경우 상당히 격차가 축소되었으나 여전히 성별임금격차가 존재하였다. 주당근로시간의 경우 제조업이 약 52시간으로 문화예술분야보다 약 2시간 정도 더 일함이 드러나 문화예술분야 임금근로자가 제조업 임금근로자에 비해 덜 일하고 임금을 더 받는 것으로 나타났다.
- 첫째 기초통계량에서 나타난 주요 특징은 제조업에 비해 문화예술분야에서 성별임금격차가 축소되고 있으나 여전히 일정부분 존재하였다. 나머지 주요 설명변수를 요약해보면, 문화예술분야 근로자가 제조업 근로자에 비해 젊고, 학력이 높으며, 근로조건이 다소 나았다.
- 다음은 문화예술분야에서 여타문화인력을 포함한 전반의 고용특성을 살펴보도록 하겠다. 첫째, 여타문화인력이 포함된 문화예술인력의 인적자본 중에 교육, 훈련 등에 있어서는 정규교육보다는 현장훈련이 중요하게 작용하고, 전문성 획득을 위해선 전문지식과 경험의 동시 충족이 필요한 것으로 발견되었다[10, 13]. 둘째, 정규직의 비중에 낮고 다른 분야에 비해 프리랜서, 임시직 등의 비중이 높고 프로젝트별 채용현상이 빈번하게 일어난다[5, 10, 18, 20].
- 한편 우리의 주요 관심사인 성별더미에서는 제조업 · 문화산업 · 문화직업 남성이 같은 비교그룹의 여성에 비해 임금을 각각 42%, 20%, 13% 더 받고 있음이 확인 됐다.
후속연구
- 이 문제는 크리에이터가 창조해낼 콘텐츠의 바탕(source)이 되어줄 각종 전통 - 지역 문화 · 설화 · 전승 · 기술 등 - 에 대한 보존과 계승의 강화 지원정책을 통해 해결할 수 있을 것이다.
- 이 연구에서 제시하지 않았지만, 각 분야별 월평균임금의 분포를 보면 정규분포를 형성하지 못하고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 한계를 극복키 위해서는 quantile류 임금방정식과 분위별 임금분해를 통해 임금하위계층과 중위계층을 위한 맞춤별 정책제언을 할 수 있을 것이다. 아울러 각 산업내 장르별 임금함수 추정 및 임금분해를 시도하지 않은 것은 장기데이터의 풀링(pooling)자료 임에도 장르별 데이터의 수가 적었기 때문으로 이는 추후 시간이 지나 데이터가 충분해지면 해결될 수 있을 것으로 예상한다.
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