근래에 들어 기업 간 경쟁이 심화되고, 경제상황이 불안해지면서 근로시간의 단축은 물론 비정규직이나 시간제 근로자의 양산, 새로운 탄력근무제나 교대제의 도입 등이 일어났고, 따라서 근로시장은 급속한 변화를 겪고 있다. 이에 이 연구에서는 우선 탐색적 자료분석 방법을 이용하여 KWCS(Korean Working Conditions Survey)와 EWCS (European Working Conditions Survey) 데이터로부터 근로환경의 측면에서 근로자의 사회 인구학적 특성이 어떤지 살펴보고자 한다. 이어서 KWCS와 EWCS의 데이터를 가지고 탐색적 자료분석 방법으로 주당 근로시간이 성별, 연령별, 종사상 지위별, 직종별, 산업별로 얼마나 차이가 나는지 알아보고자 한다. 마지막으로 근로자들을 건강이 적어도 좋은 편에 속하는 사람들과 건강이 적어도 나쁜 편에 속하는 사람들로 나누어 두 그룹 간 주당 평균근로시간이 성별, 연령별, 종사상 지위별, 직종별, 산업별로 얼마나 차이가 나는지 표를 통해 먼저 살펴보고, 주당 평균근로시간을 반응변수로 보고 이에 영향을 미치는 요인들 (건강, 성, 연령, 종사상 지위 등)의 효과를 점검하는 단순회귀 및 다중회귀 분석을 실시하고자 한다.
근래에 들어 기업 간 경쟁이 심화되고, 경제상황이 불안해지면서 근로시간의 단축은 물론 비정규직이나 시간제 근로자의 양산, 새로운 탄력근무제나 교대제의 도입 등이 일어났고, 따라서 근로시장은 급속한 변화를 겪고 있다. 이에 이 연구에서는 우선 탐색적 자료분석 방법을 이용하여 KWCS(Korean Working Conditions Survey)와 EWCS (European Working Conditions Survey) 데이터로부터 근로환경의 측면에서 근로자의 사회 인구학적 특성이 어떤지 살펴보고자 한다. 이어서 KWCS와 EWCS의 데이터를 가지고 탐색적 자료분석 방법으로 주당 근로시간이 성별, 연령별, 종사상 지위별, 직종별, 산업별로 얼마나 차이가 나는지 알아보고자 한다. 마지막으로 근로자들을 건강이 적어도 좋은 편에 속하는 사람들과 건강이 적어도 나쁜 편에 속하는 사람들로 나누어 두 그룹 간 주당 평균근로시간이 성별, 연령별, 종사상 지위별, 직종별, 산업별로 얼마나 차이가 나는지 표를 통해 먼저 살펴보고, 주당 평균근로시간을 반응변수로 보고 이에 영향을 미치는 요인들 (건강, 성, 연령, 종사상 지위 등)의 효과를 점검하는 단순회귀 및 다중회귀 분석을 실시하고자 한다.
Global competition and unstable economic situation in recent years have brought in adverse working conditions such as proliferation of temporary or part-time workers and new shift system. In this study we use exploratory data analysis method to find the relationship between some of the important var...
Global competition and unstable economic situation in recent years have brought in adverse working conditions such as proliferation of temporary or part-time workers and new shift system. In this study we use exploratory data analysis method to find the relationship between some of the important variables which are related to working hours in KWCS (Korean Working Conditions Survey) and EWCS (European Working Conditions Survey). Next, working hours are explored in terms of sex, employment type, occupation and industry using 2006, 2010, 2011, 2014 KWCS data as well as 2010 EWCS data. Lastly, respondents are divided into two groups of healthy and nonhealthy workers and their working hours are explored in terms of the same categories as above. Finally, simple regression analysis is used to find the effect of health on weekly working hours and adjustment of the effect of health on weekly working hours is made using multiple regression analysis with some other independent variable such as sex, age and employment type included in the model.
Global competition and unstable economic situation in recent years have brought in adverse working conditions such as proliferation of temporary or part-time workers and new shift system. In this study we use exploratory data analysis method to find the relationship between some of the important variables which are related to working hours in KWCS (Korean Working Conditions Survey) and EWCS (European Working Conditions Survey). Next, working hours are explored in terms of sex, employment type, occupation and industry using 2006, 2010, 2011, 2014 KWCS data as well as 2010 EWCS data. Lastly, respondents are divided into two groups of healthy and nonhealthy workers and their working hours are explored in terms of the same categories as above. Finally, simple regression analysis is used to find the effect of health on weekly working hours and adjustment of the effect of health on weekly working hours is made using multiple regression analysis with some other independent variable such as sex, age and employment type included in the model.
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문제 정의
탐색적 자료분석 방법도 여러 가지가 있는데, 예를 들어 Jang (2013)은 시계열 데이터에 대한 그래픽 탐색적 자료분석 방법의 하나인 재현그림을 사용하였고, Shin (2005)은 스팸메일의 차단율을 높이기 위해 대응분석을 이용하였다. 본 연구에서는 box plot과 bar plot을 주로 이용 하여 주어진 데이터를 분석하고자 한다.
따라서 이런 여타 변수들의 영향력을 고려할 필요가 있는데, 이때 다중회귀분석을 한다. 본 연구에서는 많은 여타 변수들 중에서 성, 연령, 종사상 지위만을 고려하는 경우 다중회귀분석결과가 어떻게 나오는지 살펴본다. 다중회귀분석에서 설명변수들 중 성 (SEX)의 경우 남성이면 SEX=1, 여성이면 SEX=0으로 두고, 설명변수들 중 연령 (age)의 경우 해당 근로자가 속한 연령대의 변수가 1의 값을 받도록 한다.
여기에서는 건강이 적어도 좋은 편 (매우 좋다 + 좋은 편이다)에 속하는 그룹과 적어도 나쁜 편 (매우 나쁘다 + 나쁜 편이다)에 속하는 두 개의 그룹으로 나누어 각 그룹의 주당 근로시간이 어떻게 되는지 보고자 한다. 이로부터 건강이 적어도 좋은 편과 적어도 나쁜 편에 속하는 사람들의 경우 성별, 연령별, 종사상 지위별, 산업별 및 직업별로 근로시간이 얼마나 긴지 알 수 있다.
본 연구의 후반에서는 주당 근로시간을 반응변수로 두고, 건강상태, 성, 연령, 종사상 지위 등을 설명 변수로 잡았는데, 건강을 종속변수로 두고, 이런 종속변수에 영향을 미칠 수 있는 설명변수들인 주당 근로시간, 성, 종사상 지위 등의 영향력을 파악하고 싶을 수 있다. 이 경우 로지스틱회귀분석을 사용하게 되는데, 다음 연구에서는 KWCS 데이터의 경우 적절한 로지스틱회귀분석 모형은 어떻게 나오는지 살펴보고자 한다. 이외의 연구로는 노동강도와 관련하여 노동강도의 강화와 물리적·심리적 근로환경과의 관련성, 노동강도와 자율성 및 사회적 지지 간의 관계 등을 살펴보고, 노동강도의 시계열 추이 등을 통해 해가 지날수록 노동강도가 어떻게 변하는지 살펴보고자 한다.
이로 인해 일부 취약계층은 근로조건이 더욱 나빠져 여러 가지 위험요인에 노출될 수 있으며, 근로자의 건강이나 복지 등에 문제가 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 우리나라의 1, 2, 3, 4차 KWCS 데이터를 바탕으로 근로시간의 변화에 따른 근로환경의 변화를 파악하고자 한다. 구체적으로 다음 2절에서는 우리나라의 1, 2, 3, 4차 KWCS 데이터와 유럽의 5차 (2010년) EWCS 데이터를 가지고 탐색적 자료 분석 방법을 통해 근로자의 사회·인구학적 특성이 어떤지 살펴본다.
이에 본 연구에서는 우리나라의 1, 2, 3, 4차 KWCS 데이터와 유럽의 5차 EWCS 데이터를 가지고 탐색적 자료분석 방법을 통해 근로자의 사회·인구학적 특성이 어떤지 살펴보았다.
이외의 연구로는 노동강도와 관련하여 노동강도의 강화와 물리적·심리적 근로환경과의 관련성, 노동강도와 자율성 및 사회적 지지 간의 관계 등을 살펴보고, 노동강도의 시계열 추이 등을 통해 해가 지날수록 노동강도가 어떻게 변하는지 살펴보고자 한다.
제안 방법
구체적으로 다음 2절에서는 우리나라의 1, 2, 3, 4차 KWCS 데이터와 유럽의 5차 (2010년) EWCS 데이터를 가지고 탐색적 자료 분석 방법을 통해 근로자의 사회·인구학적 특성이 어떤지 살펴본다.
마지막으로 근로자들을 건강이 적어도 좋은 편에 속하는 사람들과 건강이 적어도 나쁜 편에 속하는 사람들로 나누어 두 그룹 간 주당 근로시간이 성별, 연령별, 종사상 지위별, 직종별, 산업별로 얼마나 차이가 나는지 살펴보았다. 그 결과 우리나라의 경우 건강이 적어도 좋은 편에 속하는 사람들이 건강이 적어도 나쁜 편에 속하는 사람들보다 근로시간이 더 긴 것으로 나타났다.
이어서 우리나라 및 유럽의 데이터를 가지고 탐색적 자료분석 방법으로 주당 근로시간이 성별, 연령별, 종사상 지위별, 직종별, 산업별로 얼마나 차이가 나는지 살펴보았다. 그 결과 자영업자이든 임금근로자이든 우리나라가 유럽보다 주당 근로시간이 더 길며, 임금근로자보다 자영업자가 특히 유럽보다 한국이 주당 근로시간이 더 길다는 것을 알 수 있었다.
96시간보다 큰데, 그 이유는 이들 간 차이가 랜덤변동일 수도 있겠지만 그 보다 근본적으로 2011년 당시 데이터 수집에 비표본적인 문제가 있었던 것으로 판단된다. 하지만 본 연구에서는 당시의 문제점을 정확히 파악할 수 없으므로 이들 간의 차이를 랜덤변동으로 취급한다. 한편, 유럽은 2010년에 평균적으로 주당 평균근로시간이 39.
대상 데이터
Lee와 MillwardBrownMediaResearch (2014)에서는 KWCS 원시자료 이용지침서에서 조사되는 변수들을 가구현황, 노동력구조, 노동 (근로)시간, 물리적 근로환경요인, ‘작업속도, 작업특징’, ‘고육훈련, 성과평가’, ‘의사소통, 근로자 조직’, 폭력 및 차별, 일과 관련된 건강문제, 근로환경만족도 등으로 구분하였는데, 다음에서는 지면 관계상 이들 중 근로시간과 관련된 극히 일부의 변수들에 대해 탐색적 자료분석 방법을 활용하여 근로자의 사회·인구학적 특성을 파악하고자 한다. 유럽의 데이터는 지면관계상 2010년 EWCS 데이터만을 대상으로 분석한다.
성능/효과
예를 들어 건강상태, 연령, 종사상 지위의 효과를 감안한 성의 효과를 파악할 수 있다. 그 결과 남자가 여자보다 평균적으로 주당 평균적으로 2.05시간 정도 일을 더많이 한다는 것을 알 수 있다.
마지막으로 근로자들을 건강이 적어도 좋은 편에 속하는 사람들과 건강이 적어도 나쁜 편에 속하는 사람들로 나누어 두 그룹 간 주당 근로시간이 성별, 연령별, 종사상 지위별, 직종별, 산업별로 얼마나 차이가 나는지 살펴보았다. 그 결과 우리나라의 경우 건강이 적어도 좋은 편에 속하는 사람들이 건강이 적어도 나쁜 편에 속하는 사람들보다 근로시간이 더 긴 것으로 나타났다. 이런 현상은 2010, 2011, 2014년이 되면서 조금 더 두드러지게 나타난다.
3에서는 근로자들을 건강이 적어도 좋은 편에 속하는 사람들과 건강이 적어도 나쁜 편에 속하는 사람들로 나누어, 각 그룹에 속하는 사람들이 성별, 연령별, 종사상 지위별, 직종별, 산업별로 주당 근로시간이 얼마나 되는지 살펴보았다. 그 결과 우리나라의 경우에는 건강이 적어도 좋은 편에 속하는 사람들이 건강이 적어도 나쁜 편에 속하는 사람들보다 평균적으로 주당 4.31시간 정도 더 많이 일하는 것으로 나왔다. 이는 Table 4.
이어서 우리나라 및 유럽의 데이터를 가지고 탐색적 자료분석 방법으로 주당 근로시간이 성별, 연령별, 종사상 지위별, 직종별, 산업별로 얼마나 차이가 나는지 살펴보았다. 그 결과 자영업자이든 임금근로자이든 우리나라가 유럽보다 주당 근로시간이 더 길며, 임금근로자보다 자영업자가 특히 유럽보다 한국이 주당 근로시간이 더 길다는 것을 알 수 있었다. 이로부터 우리나라의 자영업자가 유럽의 자영업자에 비해 근로시간 면에서 근로환경이 좋지 않다는 것을 알 수 있다.
4는 건강이 적어도 나쁜 (bad) 사람들 대비 적어도 좋은 (good) 사람들의 주당 근로시간의 비율을 나타낸다. 따라서 100%가 넘는 cell에서는 건강이 적어도 나쁜 사람들보다는 건강이 적어도 좋은 사람들의 주당 평균근로시간이 더 길다는 것을 나타낸다. 이로부터 우리나라는 전체적으로 2010, 2011, 2014년으로 가면서 그 비율이 101.
후속연구
본 연구의 후반에서는 주당 근로시간을 반응변수로 두고, 건강상태, 성, 연령, 종사상 지위 등을 설명 변수로 잡았는데, 건강을 종속변수로 두고, 이런 종속변수에 영향을 미칠 수 있는 설명변수들인 주당 근로시간, 성, 종사상 지위 등의 영향력을 파악하고 싶을 수 있다. 이 경우 로지스틱회귀분석을 사용하게 되는데, 다음 연구에서는 KWCS 데이터의 경우 적절한 로지스틱회귀분석 모형은 어떻게 나오는지 살펴보고자 한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
근로시간은 어떻게 구성되어 있습니까?
왜냐하면 근로시간은 사용자의 지휘·감독 하에 있는 시간을 기준으로 하여 근로자가 그의 노동력이 사용자의 처분 하에 둔 시간이면 근로시간이 되기 때문이다. 근로시간은 다음의 소정근로시간과 초과근로시간의 합으로 구성되어 있다.
근로시간의 단축문제에 대해서 우리나라는 그동안 어떻게 다뤄왔나요?
특히 우리나라 근로자들은 다른 선진국에 비해 장시간 근로를 해왔고, 이에 근로시간의 단축문제는 오랫동안 제기되어 왔다. IMF 경제위기 이후에는 일자리 나누어 고실업을 해소하는 방안으로 근로시간 단축이 논의되어오다가, 이후 경제가 호전되면서 노동계에서는 근로자 삶의 질 향상이라는 또 다른 측면에서 법정근로시간의 단축을 요구해왔다.
고용노동부에 의하면 근로시간이란 무엇입니까?
고용노동부에 의하면 근로시간은 근로자가 사용자의 지휘·감독 아래 근로계약상의 근로를 제공하는 시간으로 작업개시로부터 종료까지의 시간에서 휴게시간을 제외한 시간, 즉 실 근로시간을 의미한다. 그러나 근로시간은 실제로 사용자가 그 시간에 근로자의 노동력을 경제적 목적을 위하여 사용하였느냐 여부는 문제되지 않는다.
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