임금격차

1. 개요

1.1. 임금격차와 윤리

2. 근속연수별 임금 격차

2.1. 근속연수, 연령, 출산 여부와 성별 임금격차

3. 비정규직-정규직 임금 격차4. 전공 임금 격차

4.1. 원인4.2. 전공 선택과 성별 임금 격차4.3. 전공 내 성별 임금 격차

5. 성별 임금 격차

5.1. 대한민국의 성별 임금 격차에 대한 단순 수치 비교5.2. 반론

5.2.1. 성별 이외의 임금격차 요인이 성별 임금격차에 미치는 영향5.2.2. 직종의 생산성에 따른 차이, 그리고 직종별 성비5.2.3. 사회가 지우는 금전적 부담에 의한 차이5.2.4. 기업 논리5.2.5. 관련 연구

5.3. 여성가족부 통계로 보는 남녀의 삶5.4. Oaxaca 임금 분해 모형 (1973, 1994)

5.4.1. 모형에 대한 반박: 국내 패널, 횡단면 데이터의 한계로 인한 타당도 하락

5.5. 김창환, 오병돈(2019)의 20대 남녀 간 소득격차 발표

5.5.1. 해당 논문의 내용에 대한 문제점 및 비판

6. 집단 내의 구성원들의 업무 선택과 그로인한 임금 격차

6.1. 집단 내의 구성원들의 선택과 성별 임금 격차

6.1.1. Abowd, Kramarz, Margolis 분해 (1999)6.1.2. 실험경제학적 접근6.1.3. 사회적 학습

7. 생물학적 차이와 임금 격차

7.1. 생물학적 차이와 성별 임금 격차

8. 인종별 임금 격차9. 학벌, IQ, 수능점수와 임금 격차

9.1. 최종학력, 학벌, 성별과 임금격차9.2. IQ-학력과 성별 임금격차9.3. 성별 간 IQ 격차(?)

10. 최종학력과 임금 격차11. 기업 규모별 임금 격차

11.1. 기업 규모 - 학력

12. 직급과 임금격차13. 지역별 임금격차

1. 개요

임금격차라는 제목에 맞게 임금격차를 다루는 문서. 주로 학력별, 인종별, 비정규직-정규직, 성별 임금 격차가 사람들의 관심사가 되고 있다.

물가[1] 상승률은 임금 격차에 무관하게 오르다보니, 실질 임금의 하락에 따른 총수요 감소가 발생하며 소비자들의 구매력이 하락했다.

계량경제학, 주류 경제학 이론, 한국의 산업 구조에 대해 이해하고 있다는 전제 하에 기술한다.

1.1. 임금격차와 윤리

우광호 한국경제연구원 부연구위원은 "기존에 발표된 임금격차 수치는 임금에 영향을 미치는 요인을 고려하지 않은 단순 비교치로 집단 간에 임금격차가 실제보다 과장돼 있다"며 "사회갈등과 위화감을 조장하는 등 부작용을 양산할 수 있으므로 정확한 임금정보가 제공돼야 한다"고 주장했다.

김태기 단국대학교 교수는 임금격차 그 자체는 문제가 아니라고 했다. 그의 말에 따르면 자본주의 사회에서 정당한 격차는 사회의 활력을 일으키는 동인이기 때문이다. 더욱 열심히 해서 다른 사람보다 더욱 좋은 환경을 소유하고자 하는 노력 덕에 자본주의사회는 최고의 효율성을 달성하고 있다. 따라서 임금격차는 생산현장에서 나타나는 능력과 노력의 대가라는 측면에서 보면 오히려 당연한 것일 수 있다. 그러나 이런 격차가 제도적이나 구조적인 요인 때문에 만들어진 것이라면 부당한 것이라고 할 수 있다. 자신이 아무리 노력해도 임금을 더 받을 수 없거나 다른 사람과의 임금 격차를 줄일 수 없다면 그러한 격차는 자본주의사회의 효율성을 높이기보다는 오히려 사회 불안 요인을 극대화시키는 것이다. 임금격차를 해소하려고 한다면 바로 이러한 문제점을 해소해야 하는 것이다.[2]

또 한 가지 알아둬야 할 것은 임금격차가 차이로 인한 것인지 차별로 인한 것인지 구분해야 한다는 점이다. 차별은 다른 조건이 모두 동일한 상태에서 오직 개인적인 특질에 따라 의도적인 격차가 주어질 때 차별이라고 말할 수 있다. 따라서 평균임금의 차이만으로 접근할 수 있는 문제가 아니라, 집단의 특성에 따라서 하는 일, 업무 강도, 원하는 임금의 수준 등의 차이가 평균임금의 차이를 설명하는지 분석하여 접근해야 한다. 예를 들면 10대 아르바이트생과 30대 정규직 회사원은 당연히 임금 차이가 나지만 그것만으로 청소년들을 차별한다는 얘기는 되지 않는다. 해당 직장에서 청소년과 정규직의 업무의 난이도,업무 강도, 업무 시간 등 다양한 원인을 분석한 후 그 원인이 임금격차를 설명할 수 없다면 청소년들을 차별하는 행위일 것이다. 이는 임금격차에 관한 논의를 차별이나 유리천장 논의로 확장시킬 경우 가장 주의해야 하는 점 중 하나이다.

임금격차가 전혀 없으면 공산주의라는 주장도 있으나 그것 역시 잘못된 주장이다. 우선 공산주의의 궁극적인 목표는 임노동 관계에서의 해방이다. 그렇게 되면 임금 자체가 존재하지 않게 되기에 임금격차라는 개념 자체가 존재하지 않게 된다. 공산주의의 분배 원칙은 능력에 맞게 일하고 필요에 따라 분배받는 것이고, 소위 '결과의 평등'이 아니다. 또한 현실사회주의의 측면에서 볼 때도 노동강도에 따른 임금의 차등화나 인센티브 제도 등이 존재했으므로 임금격차가 자본주의보다 훨씬 적지만 아예 없지는 않다.

현존하는 사회민주주의 국가들의 경우를 보자면, 임금격차가 존재하기는 하지만 자본주의 성향이 강한 국가들보다는 훨씬 적은 편이다. 극소수 재벌을 빼면 최고소득자와 최저소득자의 임금격차가 몇배 정도가 최고인 경우가 많다.

2. 근속연수별 임금 격차

2005년 현재 우리나라의 경우 근속 20년 이상 제조업 남성 사무관리직 근로자의 임금수준은 1년 이하 제조업 남성 사무관리직 근로자의 2.2배로서 일본의 2.1배보다 약간 높지만 스웨덴(1.1배), 이탈리아(1.3배), 프랑스(1.3배), 독일(1.3배), 영국(1.0배) 등보다 현격하게 높다. 이처럼 높은 연공별 임금격차는 그것을 합리화할 수 있는 논리적 근거가 취약하고 근로자 간 낮은 형평성 지각을 낳는다는 점이 많이 지적되어 왔지만, 최근 들어서는 인력구조의 고령화, 정년연장 등과 맞물려 연공형 임금제도가 일자리 창출의 한 장애물로서 비판의 대상이 되고 있다. 근속연수가 높은 사람이 연령도 높을 가능성이 높기 때문에 근속연수별 임금격차는 곧 연령별 임금격차로 이어지고 있는데, 근속연수별 임금격차 문제는 2000년대 이후 중고령 근로자들의 조기퇴직 현상을 설명하는 주된 요인으로서 주목을 받았고, 현재도 중고령 근로자의 고용불안이나 청년층 근로자에 대한 일자리 부족 문제와 연결되어 비판의 초점이 되고 있는 것이다(정진호 외, 2011).[3] 이런 논의는 임금피크제에 대한 의논으로 이어졌다.

2.1. 근속연수, 연령, 출산 여부와 성별 임금격차

근속연수, 연령, 출산 여부는 서로간에 큰 관계가 있기에 셋의 영향을 고려할 때 미관찰 이질성이나 내생성 문제에 직면하게 된다. 셋의 영향을 분리해서 보려면 어려운 분석이 필요하다.

OECD에 의하면 한국은 OECD국가 중 가장 성별 임금격차가 큰 나라다. 성별 임금격차 최악 불명예는 한국이 OECD에 가입한 1996년부터 2021년 현재까지 26년째 이어지고 있다. 2021년의 임금격차는 32.5%로, OECD 평균 12.5%보다 3배 가까이 높은 수치다. 30대 이상의 성별 임금격차는 매우 큰 반면, 20대의 성별 임금격차는 평균보다 낮은 것으로 조사되고 있다. 참고 [4] 두 그래프 모두 20대의 임금격차가 OECD 평균보다 낮은 수치를 기록하고 있으며, 경제 규모가 큰 편인 우리나라가 북유럽과 비슷한 수준임을 볼 수 있다. '통계청 경제활동인구조사 (2015)' 에서도 20대의 경제활동 인구비율이 비슷하게 나온다.

성별-연령별 임금, 경제활동참가율, 비정규직비율 등의 그래프를 살펴보면 남성 그래프는 완만한 데 비해, 여성의 그래프는 중간에 움푹하게 떨어지는 형태이며, 이를 M자 곡선이라고 부른다.
출산 후 상당수의 여성이 노동시장에서 탈락했다가 40,50대가 되어야 노동시장으로 되돌아오며, 돌아와서 얻게 되는 일자리도 저임금이거나 비정규직이다. M자형 노동시장 참여로 칭해지는 이 현상으로 인해, 20대의 성별 소득격차는 비교적 작지만 30대 중반이 넘어가면 성별 격차가 커진다. 이는 남성의 병역 의무로 인하여 노동시장에서 일시적으로 탈락하여 일시적으로 20대에 여성의 경제활동참가율이 남성을 추월했다가 다시 역추월당하는 그래프로 나타나게 된다.

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한국의 성별 임금격차를 살펴보면 30대 이상의 연령층을 중심으로 격차가 뚜렷히 드러나고 있다. 사실 이 연령대에서의 임금격차가 한국 성별 임금 격차의 주요 원인이다.

한국은 20대에서는 성별임금격차가 비교적 작은 수준이며, 특히 20대 초반의 경우 여성의 임금이 남성보다 높기도 하다. 유난히 20~25세 구간의 여성임금이 남성보다 높은 이유는 남성의 입대로 인해 남성의 평균 임금이 엄청 깎이기 때문이다. 19세 이하 부분도 여성이 미세하지만 높은 것을 보면 사실상 25세 이하의 경우 임금격차가 0은 커녕 마이너스에 가깝다. 하지만, 한국의 특수성인 남성의 군복무라는 변수를 통제하면 달라진다. 남성의 군복무로 인해 20대 여성의 노동시장 경력은 같은 연령의 남성보다 2~3년 많다. 이러한 효과를 통제하지 않고 20대 성별 소득을 단순 비교하면 여성 소득은 과대, 남성 소득은 과소 추정하게 된다. 이를 반영하기 위해 군복무, 경력 차이, 대학 전공별 차이 등의 효과를 통제하여 임금격차를 분석한 연구 https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002440352에 의하면 경력단절 이전의 연령대에서도 성별로 인한 격차가 존재한다.

왜 20대는 성별 임금격차가 적은데 30~50대는 성별 임금격차가 클까? NBER Working paper (2018) 중 Event Study Methodology를 이용한 "Children and Gender Inequality: Evidence from Denmark"이 출산이 남녀간에 미치는 영향이 크게 달라 생긴 문제로 보았다. 이에 따르면 출산 후 남성의 임금은 차이가 거의 없지만 여성의 임금은 크게 떨어졌다. 신문기사 저자는 기존 문헌에서 자녀가 생긴 뒤 여성의 임금이 떨어지는 이런 현상을 'child penalty'라고 불러왔기에 이 용어를 그대로 사용하였지만, 특정 메커니즘이 여성에 대한 처벌을 불러왔는지 여성이 자발적으로 특정 위치를 선택했는지 등의 것은 이 연구만으로는 알 수 없기에 추가적인 연구가 필요하다고 보았다.

출산과 임금의 상관관계는 남녀가 정반대이며, 여성은 부정적 상관관계가 있는데 반해, 남성은 긍정적 상관관계가 있다. 전자를 모성 불이익(Motherhood Penalty), 후자를 부성 프리미엄(Fatherhood Premium)이라고 칭하기도 한다.

이런 현상에 대해 성별 임금 격차는 30대 기혼 여성의 경력단절 및 남성에 비해 저임금노동을 하는 노동시장 구조의 문제에 기반한다는 주장이 주류이다. 이 주장의 근거를 조사하려면 위 논문에서 언급한 Child penalty가 사회적 정치적 차별에 기인한 것인지 여성들 스스로의 선택에 의한 것인지 실험경제학적으로 추가적인 조사가 필요하다. 이 문제는 '집단 내의 구성원들의 선택과 성별 임금 격차' 문단에서 좀 더 상세하게 다룬다.

3. 비정규직-정규직 임금 격차

한국경제연구원의 임금방정식 추정을 통한 임금격차 분석 (2016) 보고서에 따르면 직무, 업종, 성별, 학력 등 임금에 영향을 미치는 요인이 동일한 상황에서 고용형태 차이에 따른 임금수준을 분석한 결과 비정규직 근로자의 임금은 정규직 근로자의 87% 수준으로 추정되었다. 무조건 비정규직의 임금이 낮지는 않은데, 건설, 운수업, 농림어업, 교육서비스 분야에서는 이 조건 하에서 비정규직의 임금이 더욱 높다. 우광호 부연구위원에 따르면 이들은 대개 업장에 소속되어 일하기보다 업무 단위 계약을 통해 개인 능력에 따라 임금을 지급받는 경우가 많아 이런 결과가 나온 것으로 추측했다.

통계청이 2020년 실시한 ‘경제활동인구조사 부가조사’ 결과에 따르면 월평균 남성 정규직 월급은 373만원, 여성 정규직은 274만원이다. 정규직에서 여성의 월급은 남성의 73.4% 수준이다. 비정규직의 평균 월급은 남성이 213만원, 여성이 138만원이다. 비정규직에선 여성의 월급이 남성의 64.7%에 그쳤다. 이처럼 비정규직과 정규직 집단 내에서도 성별격차가 존재하고, 비정규직-정규직 임금격차와 성별임금격차를 동시에 경험하는 집단(비정규직 여성)도 있다.

4. 전공 임금 격차

인문 전공자에 비해 어문 전공자는 9.5%, 경영·경제 전공자는 23.0%, 건축·토목·교통 전공자는 29.4%, 전기·전자·컴퓨터 전공자는 31.6%, 기계·정밀·소재·화학공학 전공자는 34.9%씩 임금이 더 많았다.[5]

4.1. 원인

각 전공을 필요로 하는 양질의 일자리 개수가 전공마다 차이나기 때문이다. 제조업에서 이공계가 비이공계보다 취업이 잘 되는 건 4년제, 전문대, 고졸 모두 성립한다. 제조업의 전공별 채용은 업종을 막론하고 이공계:상경계:기타의 비율이 80:12:8 정도다.

한국의 10대 주력산업은 자동차, 일반기계, 석유화학-정유, 철강-비철금속, 전기전자, IT-반도체, 건설, 조선, 해운 등 제조업이기 때문이다. 대한민국/산업문서의 2번째 문단 참조. 한국은 세계 5위의 제조업 중심 국가이다. # 한국 위로 미국, 중국, 일본, 독일밖에 없다. 한국 GDP순위가 10위권이라는 점을 감안하면 정말 엄청나다고 말할 수 있다. 세계적 강국이며, 경제대국인 GDP 세계 5위 영국, GDP 세계 6위인 프랑스보다 한국의 제조업 순위가 높다. 참고로 영국과 프랑스의 GDP가 한국보다 70% 정도 높다. 전체 GDP에 비해 제조업 부가가치 순위가 매우 높은 것은 한국의 GDP 대비 제조업 비중이 30% 수준으로 전 세계에서 2번째로 높기 때문.[6] 전세계 GDP대비 제조업 비중 참고로 룩셈부르크 제조업 비율은 12%다.

한국의 대기업 역시 대부분 제조업이며, 시가총액 100위까지 나열해 보면 답이 나온다.[7] 몇 년사이 한류 열풍이라며 중국에서 아모레퍼시픽, LG생활건강이 돌풍을 일으켰지만 이 기업체들 또한 화장품, 생활용품 제조업체이며, 생명공학, 화학(공학), 기계공학 등 이공계열의 전유물이나 다름없다. fancy해보이고 문과적 상상력이 필요한 것 같은 업종도 결국 제조업의 일종인 경우가 많다.

직무	전공
R&D, 생산관리	기계공학과, 전기전자공학과 등
품질관리	산업공학과 등
환경안전	안전공학과, 환경공학과
토목, 건축	건축공학과, 토목공학과
설비	기계, 전기-전자

대부분의 고연봉 직무는 대학교에서 배우는 전공지식과 관련된다. 취업과 관계없는 전공에서 받은 높은 성적, 대학원 학위는 취업에 아무 도움도 되지 않는다. 이런 직무의 취업은 전공자 간의 경쟁일 뿐, 비전공자는 경쟁 대상이 아니다.
삼성전자 DS부문 전공별 채용 비율이며 사실상 이공계 출신만의 잔치로 봐도 될 정도다.

삼성전자 DS부문(연 1500명) 2010~2014 학석사
순위	비율	직업
1	49%	전기공학 + 전자공학
2	13%	재료공학
3	13%	화학 + 화학공학
4	11%	컴퓨터과학
5	6%	기계공학
6	5%	물리학
7	5%	경제학 + 경영학 + 통계학 + 행정학 + 인문대 등 나머지

삼성전자, 현대차, SK에너지, 포스코, 현대중공업 등 연봉을 많이 주는 제조업에서 80% 이상의 사원을 이공계로 선발한다. 18개 대기업 신입 이공계 비율 80% 이상 절대적, 10년간 공대졸업생 26만 명 부족…인문사회계열 53만 명 과잉, 사범계열 12만 명 과잉, 예체능계열 14만 명 과잉
자연대는 이공계보다는 취업이 덜 되지만, 제조업계열 대기업에선 문과 취업대장이라 불리는 상경계보다도 훨씬 잘 되는 게 현실이다. 기업 고위임원 또한 대다수가 이공계 출신이다. 주요 대기업 이공계 임원비율, 신입사원 이공계비율, LG전자 이공계 임원비율 위의 뉴스를 보면 주요 대기업중 조사대상 18개 대기업 신입사원 중 80%가 이공계 출신이라는 문구도 나오며 심지어 LG전자 고위 임원은 이공계와 인문계 신입사원 비율이 9대 1 수준으로까지 올라왔다며 S·K·Y(서울대·고려대·연세대) 인문대를 나오는 것보다 지방대 공대를 나오는 게 입사에 유리한 것이 현실이라고 말했다.

요즘은 공대에서도 영어는 기본으로 깔고 가기에 인문이다. 어문계열 쪽에서 영어+ 제2외국어는 기본이며, 외국어만 잘하는 사람은 많이 흔하다. 한국의 제2외국어는 보통 중국어, 일본어가 대부분인데, 해외 취업으로 선호하는 서구권에서는 정작 중국어나 일본어는 취업이나 생활에 큰 힘을 발휘하는 외국어가 아니며, 반대로 중국이나 일본을 간다해도 영어할 줄 아는 외국인일 뿐이다. 다른 예로는 미국의 제2언어는 스페인어지만 외국인이 영어와 스페인어 둘 다 된다고 해도 자국인 중 스페인어를 할 줄 아는 사람쓰는 게 고용주 입장에서 훨씬 더 편하다.

몇년새 중국과의 무역이 크게 늘자 언론에서는 소비재나 한류 문화산업으로 중국에서 큰 돈을 버는 것처럼 언플을 하지만, 대중수출의 95%는 중간재,자본재이다. 대중 수출 95%가 중간재. 중국에 영화나 티비프로그램을 수십~수백억원 정도 수출하고 가수 몇명 가서 수십억 벌어온게 크지 않다. 대중무역 수출액이 1년에 500억$=50조원이 넘어가는 판국이다. 선진국이 되어가면서 문화산업에 투자를 하면 문과 계통의 일자리가 늘어날수 있다고 생각하는 사람도 있지만 수출 문화산업을 다 합쳐도 7조원 수준이다. 이마저도 50% 가까이 차지하는 게임산업이 포함돼있으며, 게임은 IT산업으로 문과계통 자리는 별로 없다. 한국의 콘텐츠 산업은 68억5000만달러 정도의 규모밖에 안된다. 게임을 제외한 수출 문화 사업을 다 합치면 3.5조원 정도밖에 안 된다는 거다. 참고로 1년에 한국의 전체 수출규모가 5000억$=500조원 수준이다.(약 0.7%) 차세대 먹거리로 불리는 인공지능, 로봇기술, 생명과학이 주도하는 4차 산업혁명 또한 이공계열의 영역이며 인문, 사회, 예체능 계열의 자리는 없다.

'전공 무관 채용'의 수는 적다. 그리고 제조업 회사의 전공 무관 채용은 점점 이공계 위주로 변화하고 있는 추세다. 취업이 잘 되는 전공을 하지 않은 사람이 높은 고등학교 성적과 높은 지능을 근거로 전공의 도움 없이 높은 연봉을 받고 대기업에 취업할 수 있는 방법은 '전공 무관 채용' 직무를 노리는 것 뿐이다. 그런 일자리의 수는 전체 양질의 일자리에 비해 매우 적기 때문에 경쟁이 치열하다.

4대 그룹 고위 관계자는 기업이 원하는 인재는 인문학 전공자가 아닌 인문학적 소양을 갖춘 엔지니어라고 한다. 공학계열 인력이 절대적으로 필요한 시대 도래

영문과 출신을 뽑을 경우 인사, 총무, 마케팅밖에 가지 못한다. 기계공학과 출신을 뽑을 경우 생산관리, 품질관리, 설비관리, R&D, 기술영업은 물론이고 인사, 총무, 마케팅 등의 분야에도 충분히 갈 수 있다. 문과직무 중 이공계에 비해 전문성을 가질 수 있는 분야는 재무, 회계 정도가 끝이며, 그 외의 문과직무는 이공계생도 충분히 할 수 있다. 하지만 이공계 직무는 관련 분야 전공자가 아니면 엄두도 내기 힘들다. 세계화 시대에 언어가 유망하다고 말하지만 공학을 베이스로 깔고 외국어가 서포트해야 강력한 파워를 내지. 쌩 언어만 있으면 큰 힘을 발휘하지 못한다. 해외취업시 기업이 가장 선호하는 유형은 영어를 잘하는 기술직 종사자다. 아래는 학력이 다가 아님을 보여주는 기사. 사실상 계열을 잘못 고르면 박사를 해도 학력 프리미엄을 못받는다고 봐야한다. '''문과는 박사마저 `인구론`...예체능 박사 70%는 임시직

기존에 문과 직무로 인식되어 이공계가 별로 진출하지 않았던 금융, 영업, 마케팅 쪽의 일자리를 점점 이공계에게 빼앗기고 있다. 상경계는 문과의 꽃 금융권도 있으며 사무직 경쟁시 나머지 문과계열에 비해선 좀 더 나은 편이지만 최근엔 금융권마저 이공계의 바람이 몰아치고 있다. 핀테크 시대의 시중은행 공채…이공계 최대 30%까지 채용
문과의 고유직무로 여겨지던 영업마저도 최근 제조업 회사들중에선 기술영업이라며 영업직무를 이공계열로 돌려버리는 일도 종종 벌어진다. 일반 사무직에는 문과 출신이 주로 가긴하지만, 상경계 우대가 아닌이상 이공계열도 충분히 갈수있으며, 실제로 어느정도 가기도 한다. 4대 그룹 관계자는 "마케팅·영업 등 스태프 직군을 뽑을 때도 인문계열 출신이 공대생보다 낫다는 평가를 내리기 어렵다"고 했다.

서비스업은 생산성이 낮아 고연봉 일자리가 적다. 개중에선 임금이 높은 금융권도 있지만 그 비중이 적다. 그 외의 서비스업의 생산성은 대부분 정말 처참하다. 한국의 창업은 OECD 국가중에서도 저부가가치 자영업자의 비율이 높다. 서비스업의 생산성은 제조업의 절반도 안된다. 미국,프랑스,호주,일본,한국의 제조업 대비 서비스업 생산성 비교, OECD 자영업자 비율 비교. 한국은 4위 이는 역으로 생각하면 제조업의 대부분 생산을 차지하는 대기업과 서비스업에 주로 분포하는 중소기업 및 자영업자들과의 자본 축적이나 기술력에서의 격차가 매우 극심함을 반증하는 것이기도 하다.

서구권 선진국의 경우에도 GDP대비 제조업이 10%대 비중에 3차 산업이 고부가 가치화 되었지만 그래도 서비스업 대비 제조업 생산성이 20% 이상 높은편이다. 미국,프랑스,호주,일본,한국의 제조업 대비 서비스업 생산성 비교, 서구권 선진국 또한 제조업이 고부가 가치 산업이며, IT계열 서비스업, 금융업을 제외하면 제조업보다 생산성이 낮은 편이다. * 당장 북유럽의 노르웨이만 해도 정유-석유 화학이 주력이며 스웨덴은 북 유럽의 제조업 강국, 핀란드는 IT강국, 독일은 말할 것도 없는 제조업 강국, 프랑스, 영국 또한 항공 우주 산업이나 자동차 부품 등 B2B 산업에서 아직도 상당한 수준이며 세계 10위 안에 들어간다. 스위스는 금융으로 유명하지만 제일 큰 산업은 역시 제조업이다. 제약 산업에서 스위스는 세계적으로 알아준다. 관광업으로 먹고 산다는 이미지가 있는 이탈리아마저도 전세계 제조업의 7위 정도 수준이다. 이탈리아의 공업 생산액은 프랑스와 영국을 능가한다. 스페인도 세계 1위의 건설기업이 있으며 공업 기반이 상당하다. 윗 문단에서도 말했지만 한국은 OECD 내에서도 독보적으로 자국 제조업의 비중이 높는 나라이다. 제조업에서 엔지니어를 많이 뽑고, 제조업, 중화학 공업이 주로 발달하다보니 현장직은 극단적으로 남초가 될 수밖에 없다. 서구권이 인문학을 장려한다고 말하지만 한국과 비교할 시 상대적으로 그렇다는 거지, 전 세계 어느 나라를 가도 인문계열이 이공계보다 우대 받는 나라는 단 한 군데도 없다. # ''', 미국의 학과별 임금격차, 미국의 전공별 임금 격차, STEM<과학·기술·공학·수학> 전공 대학 졸업자 '몸값' 치솟는다, 그림으로 알아보는 임금격차의 이유

기업에서의 이공계열 선호는 한국만 그런게 아닌 타 국가도 마찬가지이다. 유학생이 해외취업을 노린다 할 때 미국기준으로 공학계열>이학계열>경영학>법학>나머지 인문사회계열 순으로 용이하다. 한인 대학생들도 '문송합니다'. 해외취업참조. 뉴스 간단한 예를 들면 일본만 해도 IT업계의 경우 인력난에 시달리자 컴퓨터관련 전공에 영어 일본어가 뒷받침되면 다른 문과 전공자보다 취업비자 발급을 훨씬 쉽게 해준다. 나라 불문하고 이공계열에 언어가 뒷받침되면 해외 취업비자 받는것도 문과계열에 비해 상당히 쉬운편이다. 한국에겐 취업비자가 빡빡한 미국이나 유럽쪽은 더하다. 해외 유학가서 자리잡는것도 이공계열 아니면 정말 힘들다. 외국 또한 인문. 사회. 예체능계열 쪽 출신은 남아돌며 자국 출신이 사회.문화.예술쪽에 더 알맞기에 구지 외국인을 쓸 이유를 찾기 힘든편이다.

전문대졸, 고졸의 경우 대기업 제조업 분야 회사 근로자의 수를 따지자면 현장직>>엔지니어+사무직이며 요즘 대기업 현장직은 전문대졸 위주로 채용한다. 전문대 또한 4년제 정원의 40%가까이 차지한다. 전문대의 아이덴티티는 보건계열과 공업계열이다. 대부분 전문대의 간판은 간호학과와 전화기 계열이다. 간호학과는 4년제 간호학과를 못가면 점수대를 맞춰서 오는거기에 전문대만의 메리트라면 생산직 입사시 대부분 대졸자와 경쟁하지 않기에 대기업이나 중견기업 입사가 훨씬 더 수월한게 메리트이다. 대기업 생산직은 고졸보단 전문대 기계과, 전기과, 화학공학과 위주로 뽑는다. 나머지 인문 및 예체능 계열은 4년제와 사무직 일자리를 놓고 경쟁하는데 정말 압도적으로 불리하다. 보통 사람들은 대졸자 일자리를 주로 말하지만 정작 대기업 제조업 분야 회사 근로자의 수를 따지자면 현장직>>엔지니어+사무직이다. 단순히 생각해봐도 대부분 공장에서 관리자보다 생산직이 더 많을수밖에 없다. 대기업 생산직은 평균임금이 상당히 높으며, 어지간한 대졸자에게 꿀리지 않는다. 꼭 대기업이 아니라도, 생산직은 대부분 교대근무를 베이스로 하기에 야간수당 및 각종수당이 포함되기에, 임금이 대졸자와 별차이를 보이지 않는다. (주간근무만 하면 대졸자보다 작지만, 주간근무만 하는 생산직은 조선, 건설 정도가 끝이다) 현대차, 정유업계 생산직은 돈만 보면 일반 근로자에선 최고봉이다.

4.2. 전공 선택과 성별 임금 격차

위에서 살펴보았듯 각 전공 사이에는 취업률의 차이와 임금 격차가 있다. 그런데 성별에 따라 전공 선택 비율이 큰 차이가 난다. 이 때문에 Oaxaca 분해 모형을 이용해 성별 임금 격차를 파악할 때는 전공에 주의를 기울여야 한다.

2014년 졸업자 통계[8]를 참고하면 전공별 졸업자 수와 취업률을 대략적으로 파악할 수 있다.

전공별 4년제 대학 졸업자	남성	남성 취업률	여성	여성 취업률
공학	56,003	56.7%	13,414	51.9%
디자인	2,584	45.4%	8,034	43.6%
공예-사진 등	1,056	38.4%	3,051	38.2%
미술-조형	563	26.8%	2,794	26.8%
음악대학	1,272	22.8%	4,746	18.0%
어문계열	7,216	44.4%	18,051	38.1%
간호대학	425	68.2%	6,659	66.4%
재활학	844	66.1%	1,899	72.6%

여성들의 이공계 선택률은 늘어나고 있지만, 그마저도 이공계 내에서 취업이 잘되는 전화기, 물리학과, 컴퓨터공학과는 여성 비율이 적다. 취업이 잘 되는 학과 중 여성 비율이 높은 이공계 학과는 화학과, 간호학과 정도뿐이다. 나머지 학생들은 생활과학대학, 생명과학과, 생명공학, 환경공학 등 기업 수요가 적은 학과를 선택한다. 이러한 전공의 성별 분리를 근거로 성별임금격차는 어쩔 수 없다고 주장하는 사람들이 있다.

그러나, 성별임금격차에 대한 많은 연구들은 당연히 전공을 반영한다. 전공, 직업 부문, 노동시간, 경력 등의 여러 조건을 통제한 상태에서도 같은 전공 내에서 성별임금격차가 발생하며, 이것이 차별이라는 것이다.

한국의 연구팀이 경력단절 이전의 연령대의 남녀를 대상으로 370개 출신 대학, 205개 세부 전공, 학점, 국외 어학연수 여부, 출신 고등학교의 계열 등 모든 변수를 통제해 가족 배경뿐만 아니라 학교·학과·학점 등 이른바 ‘스펙’이 같을 때의 임금 격차를 분석한 결과, 대학 졸업 이후 2년 이내 여성의 소득은 남성의 82.6%에 불과했다. https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002440352 공대 나온 여성은 공대 나온 남성의 82.9%만 벌고 있는 것으로 나타났다. 다양한 부문에서 임금격차가 나타나는 와중에, 임금격차가 유독 매우 적은 부문도 있었는데, 바로 공공부문이다. 법으로 임금이 정해지기 때문에 성차별을 할 수 없는 공무원과 교사 등 공공부문에서는 여성의 소득은 남성의 97.4% 정도인 것으로 나타나 다른 직업군보다 격차가 훨씬 적었다. 이는 민간기업에서 성별 간 임금격차가 존재하며 이로 인해 차별받고 있을 것이라는 사실을 인지한 여성들이 공무원 교사 등 성별 간 임금 격차가 적은 공공부문 직종을 선호하게 되는 현상으로 이어지기도 한다. 성차별이 또다시 전공의 성별 분리를 낳는 악순환이다. 다만, 이 연구는 군복무로 인해 남성에게 가해지는 사회 구조적 차별을 기만적으로 부정하고, 남성이 군복무 동안 얻는 사회적 경력을 멸시하는 가정하에 이루어졌다. 즉, 26-27세의 남성과 24세의 여성이 동일한 임금을 받는 것이 '평등'이라는 주장을 바탕으로, 남성의 소득을 의도적으로 과소평가한 연구라는 점에 주의할 필요가 있다.

4.3. 전공 내 성별 임금 격차

그렇다면 전공 선택에 따른 성별 임금 격차를 통제하기 위해 전공을 통제하면 성별 임금 격차가 어떻게 나타날까? Morgan(2008)은 '전공 내 성별 임금격차'가 학위의 수준 및 전공에 따라 크게 차이남을 발견했다. 졸업 후 1~5년 지난 졸업생들을 기준으로 조사했다. 대학원 학위가 최고 학위인 집단에서는 전공에 관계없이 전공 내 성별 임금격차가 통계적으로 유의미하지 않았다. 학사 학위가 최고 학위인 사람이자 Professional Major를 가진 집단[9]에서도 통계적으로 유의미하지 않았다. 하지만 학사 학위가 최고 학위인 사람이자 'General studies major'인 집단에서는 전공 내 성별 임금 격차가 통계적으로 유의미하게 발생했다. 이는 사회과학, 인문학, 역사학, 경영학 ( 회계학 제외)을 말한다. (예를 들어, 학사졸 사회과학도만 대상으로 전공을 통제한 뒤 성별 임금격차를 측정할 경우 통계적으로 유의미한 것으로 나타날 수 있다는 것이다.) 그 결과, 학사 학위가 최고 학위인 집단 전체를 놓고 보면 성별 임금 격차가 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 취업률 높은 전공 집단에서 성별 임금격차가 통계적으로 유의미하지 않았지만 취업률 낮은 전공 집단에서 워낙 성별 임금격차가 심하게 나타나다 보니 전체 성별 임금격차도 통계적으로 유의미하게 나타난 것이다. 저자는 이런 연구 결과를 바탕으로 "공급 측면의 메커니즘"이 대학 졸업생들 사이의 성 불평등을 만드는 중요한 요소라고 지적했다.

그 특성상 특정 전공으로 구성될 수밖에 없는 '의료진료전문가' (의치한, 수의사), '약사' 직종에 대해 연구한 결과 (2005) 「의료진료전문가」직종과 「약사」직종내에서의 성별 임금격차는 거의 관측되지 않았다. 저자는 「의료진료전문가」직종과 「약사」직종에서는 성별 임금수준의 차이가 거의 대부분 근로자의 생산성의 차이에서 기인한다고 결론내렸다. 또한, 이공계에 대한 한 워킹 페이퍼(민숙원, 2017)[10]에 따르면 이공계 졸업생에 있어서 월평균 임금, 시간당 임금, 일과 전공의 일치도, 전반적인 일자리 만족도는 남녀간 차이가 통계적으로 유의미하지 않다고 결론내렸다.

5. 성별 임금 격차

성차별에 대한 내용은 성차별 문서 참고하십시오.

2015년 아카데미 여우조연상 수상자 패트리샤 아퀘트가 수상소감에서 지적한 할리우드 임금격차. 참석한 여배우들의 격한 공감반응이 보인다.

성별임금격차(Gender pay gap)는 동일한 노동을 하고도, 성별로 인해 임금을 적게 받는 것을 의미한다. 주로 페미니즘에서 관심을 갖고 다루는 주제이다. 통계에 따르면 미국의 경우, 여성은 남성이 받는 임금의 77%-79%밖에 받지 못한다고 한다. 2016년 미국 대통령 선거 당시 토론회에서 힐러리 클린턴이 이러한 문제를 언급하기도 했다.

2021년 구글이 여성직원의 급여를 적게 주고, 고용에서도 차별을 했다는 것이 밝혀져 배상을 했다. #

5.1. 대한민국의 성별 임금 격차에 대한 단순 수치 비교

OECD에서 조사를 시작한 2002년부터 남녀임금격차 분야에선 한국이 14년째 1위를 차지하고 있다는 결과가 공개되었다.

뉴스 자료에서 이를 분석한 내용 중 우선 OECD 통계에선 주 40시간 이상 일하는 전일 노동자를 대상으로 했기 때문에 전업주부가 많은 것은 영향을 미치지 않는다.

출산이나 육아의 이유로 퇴직했다가 어렵게 재취업한 여성은 취업을 하더라도 그 전 수준의 직장보다 못하며 이 사이 남성은 5년~10년의 경력을 갖게 되는 반면, 여성은 신입이나 연차 위주가 많다고 한다.

이런 연유로 한국은 여성 임원의 비율이 적고[11], 비정규직 숫자가 39.9%로 남성 26.6%에 비해 1.5배 더 많으며, 전체 노동자 평균의 3분의 2 수준 급여를 받는 저임금 근로자의 비율도 여성 쪽이 훨씬 많다. 30~40대 이후에 임금격차가 막대하게 벌어지는 것도 같은 맥락이다. 이는 남성과 여성과의 노동시간의 차이 때문에 발생하는 요소도 존재하나, 그걸 통제하더라도 그 차이가 상당히 존재한다는 것이 문제다.

표를 보면 알겠지만 이런 경력단절로 인한 임금격차는 해외에도 많음에도 유독 우리나라가 더 크다. 새사연에서는 우리나라 성별 임금 격차의 원인과 방안을 논설하기도 했다. # 링크된 이 기사를 요약을 하자면 정규직과 비정규직 간의 격차+경력단절이 시너지 효과를 일으켜서 여성과 남성의 높은 임금 격차를 초래했다고 나온다.

단 통계청이 주최한 '제2회 통계 바로쓰기 공모전'에서, 한국의 남녀 임금 격차 통계가 충분한 배경없이 단순 인용을 하면서 왜곡 되어 사용된다는 논설이 상을 2개를 받았다. 기사 해당 공모들은 임금 격차가 순수 성별이 다르다고 발생한 것은 아니라고 해석했지만, 현실적으로 격차가 존재하는 것은 사실이니 만큼 성별 임금격차를 개선하기 위해 제도를 개선할 필요성은 인정하고 있다. # 여기서 말하는 현실적인 격차는 노동 시간과 근속 연수 등과 관련을 지어 출산과 육아를 고려하면 벌어질 수밖에 없다고 하는 것이다. 더 오래, 더 길게 일할 수 있게 여성을 도와주는 제도를 개선할 필요가 있다는 것이다.

영어 위키백과에서는 남한의 젠더 불평등이라는 문서로 임금격차 수준을 대표적 예시로 들고 있다.

5.2. 반론

국내에서는 서울특별시에서 서울시 내의 26개 기관을 대상으로 성별 임금격차 현황을 조사했는데, 경제 유튜버인 너굴경제는 서울시 자료에 나타난 성별 임금격차의 원인을 다음과 같이 요약했다.

고위관리직에서는 여성이 적다.
남성이 여성보다 근속기간이 더 길다.
추가수당이 나오는 근무를 여성은 하지 않는다.
육아기에 있는 여성으로 인해 임금격차가 발생한다.

서울의료원의 경우는 "동일 직종, 동일 직급 내에서는 성별 임금격차가 전혀 없었고, 단순 중위값만 계산하여 임금격차가 발생했다고 보는 것은 통계자료의 편향된 해석으로 보일 수 있다"고 밝혔다.[12][13]

5.2.1. 성별 이외의 임금격차 요인이 성별 임금격차에 미치는 영향

여자의 근로는 특별한 보호를 받으며, 고용·임금 및 근로조건에 있어서 부당한 차별을 받지 아니한다.

대한민국 헌법 32조 4항

성별이 여자라는 이유만으로 남자보다 더 적은 임금을 받는다는 페미니스트들의 주장이 동서양을 막론하고 언론에 의해 기정사실화되었다. 단순히 남자가 받는 임금과 여자가 받는 임금을 평균낸 다음 양쪽을 비교해서 한 쪽이 적으면 차별이라고 주장하는 것은 설득력이 거의 없다.

미국을 포함한 모든 사회는 꼭 성별에 따른 것이 아니더라도 임금 격차 문제를 앓고 있다. 정규직과 비정규직의 임금격차, 청년층과 중장년층의 임금격차, 지역과 주(州)에 따른 임금격차, 인종에 따른 임금격차, 수저 및 교육수준에 따른 임금격차, 직종이나 계열에 따른 임금 격차, 기업의 규모에 따른 임금격차, 심지어는 모든 조건이 똑같아도 임금협상하기에 따라 격차가 나는 등 자본주의 사회의 임금은 천편일률적으로 정해지지 않으며 그래서도 안 된다. 경제학에서는 생산성과 임금이 함께 움직이지 않으면 오히려 인플레이션이나 실업 등 다른 문제의 원인이 되는 것으로 본다.

또한 어떠한 조건을 설정하더라도 양분된 두 집단 사이에서는 임금격차가 나며, 통계적으로도 모집단의 임금격차 표준편차에 비례한 차이가 나도록 되어 있다. 그 기준이 남성과 여성이 되었을 경우 남성쪽이 종사 분야, 소득 설정 등 다양한 요인들로 인해 높은 결과를 나타내는 것 뿐, 그것은 차이일 뿐 차별의 증거는 되지 못한다. 주거지역이나 종사분야에 따라 임금격차가 나는 것이 당연하다 생각하면서, 유독 성별에 따른 임금격차는 제로가 되어야 한다고 주장하는 것은 논리에 허점이 있지는 않은지 살펴봐야 한다.

임금격차를 보여주는 대부분의 통계가 동일 직종에 종사하는 남녀의 평균적인 월급을 비교한 것이다. 이는 잘못된 결론으로 왜곡되기 쉽다. 왜냐하면 임금에 가장 큰 영향을 주는 지표는 '직업, 직무, 경력, 직위'이며 여기에 영향을 주는 지표는 '전공, 고용 수요, 업무 성향 차이, 높은 근무 강도에 대한 수용도의 차이 (스트레스, 시간, 위험성...)' 등이기 때문이다. 동일 직종이더라도 여성이 10%를 덜 받는다는 이유에 대한 근거로, 더 많은 무급휴가 사용과 더 적은 시간외 근무를 하는 형태를 띄는것 등이 있다고 한다.[14] 거기다 한국에서는 인권위조차 남자만 야간 당직에 서는 건 차별이 아니라고 할 정도로 노동량과 강도에 차이가 있다. #

간단한 계산으로 예를 들자면,

기업	연봉	남성	여성
제조업 대기업	1억	8	2
무역 중견기업	7천	5	5
광고 디자인 회사	4천	2	8

각 기업에서 성별에 따른 임금격차가 없을 경우,

(남성의 평균 임금) = (8*100,000,000 + 5*70,000,000 + 2*40,000,000)/15 = 8천 2백만원
(여성의 평균 임금) = (2*100,000,000 + 5*70,000,000 + 8*40,000,000)/15 = 5천 8백만원
(임금격차) = 100 * {(남성의 평균 임금)-(여성의 평균 임금)}/(남성의 평균 임금) = 29.2682%

위의 통계에 따르면, 어느 기업에서도 성차별을 하지 않음에도 불구하고 여성의 임금이 남성의 임금보다 29.3%가량 더 적다는 결과가 나온다. 이와 같이 통계상 남녀간에 임금격차가 존재한다고 해서, 그것이 기업들이 여성이라는 이유로 더 적은 임금을 주는 것을 의미하지는 않는다. 통계의 표본을 어떻게 선택하느냐에 따라, 남성의 임금이 여성의 임금보다 더 적다는 결과를 내는 것도 가능하다. 왜 제조업 대기업에서는 8:2이고 광고 디자인회사에서는 2:8인지에 대해서는 공급 측면에서 compensating differential로서의 접근도 가능하고[15] 채용 단계에서 성차별이 있었다는 접근도 가능하나[16], 그건 별개의 분석을 해 봐야 조사할 수 있는 부분이다.

남녀의 평균 소득과 중위소득을 비교하며 성차별에 따른 임금격차가 존재한다는 주장은 통계청을 통해서도 반박되었다. 2017년 제2회 통계 바로쓰기 공모전에서 1등 수상작으로 당선된 "대한민국 성별 임금 격차에 숨겨진 진실"을 보면 평균값은 이상치의 영향을 심각하게 받는 한계점을 가지기 때문에 이를 놓고서 비교하는 것은 타당하지 않다고 지적하고 있다. 임금과 가장 밀접한 변수 중 하나인 노동시간에서도 남성이 여성에 비해 주당 평균 근무시간이 상대적으로 월등히 앞서고 있다. 근속연수도 남성이 여성이 비해서 높았으며 특히 임금 인상에 큰 변량을 설명할 수 있는 "30년 이상"의 경우에는 남성이 여성이 비해 약 3.77배 이상 많은 것으로 나타나고 있다. 연령 또한 중요한 요인 중 하나인데 여성경제활동 참가 형태는 결혼과 출산 등으로 30~34세를 기준으로 하락해 40~44세를 기준으로 회복하는 곡선을 보이고 있다. 즉 새롭게 경제활동을 다시 시작하는 40~44세 구간에 큰 성별 임금격차를 보이고 있으며 55~59세 구간 역시 남녀의 경제활동인구가 상당히 차이가 나는 것을 볼 수 있다. 이는 연령에 따른 성별 임금격차가 발생할 수 있다는 것을 시사하고 있다.

대한민국에서 성별 이외의 임금격차 요인이 미치는 영향을 싹 다 무시하고 그냥 단순비교를 할 경우 대체로 40% 정도의 차이가 난다. 따라서 40% 차별이라고 주장하는 사람을 보면 성별 이외의 임금격차 요인을 반영한 결과인지 확인해보자. 성별 이외의 요소를 고려한 연구의 경우, 임금에 영향을 미치는 변수가 워낙 많기 때문에 연구별로 큰 차이가 난다. 심하면 60퍼센트 정도 차이난다고 주장하는 연구에서부터 실질적 격차가 거의 없다는 연구까지 있다. 다만, 대부분의 연구에서 공감하는 것은 대한민국의 임금격차가 경력단절로 인해 발생하지만, 경력단절을 겪기 전 남녀 모두 공평하게 교육을 받고 대학진학률이 높은 20대에서 30대에서는 직종별 임금격차가 별로 없다는 것이다. #, #[17]

대부분의 경우 차별의 존재에 대해 간단히 결론내리지 못한다. 남성프리미엄과 여성 페널티가 '설명되지 않는 변수'로부터 온다 할지라도, 생산성에 기인하는 변수일 가능성을 배제하지 못한다는 점 때문에 그렇다.[18] 여자가 일찍 퇴사하는 것을 예측할 수 있는 경우, 또는 결혼 후 정착하는 경우가 그 대표적인 예가 된다. 일찍 퇴사하는 고용인 집단은 기업이 채용에서 배제하고 싶음이 당연하며, 정착하여 쉽게 움직일 수 없는 경우 외근, 출장, 이직 등 임금을 높일 수 있는 기회에서 멀어지게 된다. 하지만 이러한 생산성 차이는 여성이라는 "사적인 개인정보"에 가려져서 잘 포착되지 않는다. 실제로 세계의 많은 남녀 임금격차 연구에서 꾸준히 보고되는 것이, '여성의 기혼여부, 자녀의 수'가 임금격차에 큰 영향을 준다는 것, 이것을 배제할 경우 임금격차의 상당한 부분이 줄어든다는 점이다. 이는 양육부담이 여성의 생산성에 많은 영향을 준다는 점을 의미한다. 물론 이러한 사회문화적 요인[19]에서 오는 임금격차 또한 사회적/기업 문화적으로 어떻게 바라보아야 할지 생각해볼 만한 점이다. 여성의 기혼여부로 인해 생기는 임금격차는 있으나 남성의 기혼여부가 임금격차에 주는 영향은 거의 얘기되지 않는다는것에 주목할 필요가 있는데 이는 남성은 능력, 여성은 외모와 도덕성으로 평가받는 경향이 아직 잔재함으로 인해 일반적으로 능력이 더 낮은 여성이 육아휴가를 내게되고 그로 인해 생긴 경력단절이 임금격차를 만드는 것인데 계속해서 이러한 경향이 대물림되면 남성집단과 여성집단간의 사회적 권력차가 큰 현재 사회구조의 대물림으로 이어지게된다.[20] 즉 생산성 여부와 관련없이 기업에서 단지 여자라는 이유만으로 차별한다고 결론내릴수는 없고 이 생산성 여부는 대부분 사회적인 문제에서 기인하므로 임금격차를 줄이기 위해서는 이러한 사회적인 문제에 대한 목소리를 내어야한다. 대표적인 예로 한국가스공사의 여성 채용 차별, 일본의 도쿄의과대학(東京医科大学) 의학부의 여성 서류점수 차별 등은 여성은 육아로 인해 일찍 그만둘것이다 라는 편견으로 인해 일어났다. 이러한 점을 해소하기 위해 남성육아휴가권장이 대표적인 해결책으로 거론되고있다.

성별간 임금격차 속 숨겨진 원인에 대한 칼럼 https://m.huffingtonpost.kr/sunham-kim/story_b_14633390.html
과 2017년에 통계청에서 주관한 제2회 통계 바로쓰기 공모전에서 최우수상을 수상한 강새하늘 씨의 <대한민국 성별 임금격차의 숨겨진 진실> 수상작 과에서도 유사한 지적이 나오고 있으니 관심이 있다면 링크로 이동하여 읽어보자.

추가로 30대 이후 주부,학생 제외 취업률(미혼)을 남녀 비교 분석시 남성의 미취업 인구>여성의 미취업 인구(30대 평균 성비는 남녀 0.97:1) 이며 이러한 사항은 통계에 미반영되는 것이 당연하지만 이와 관련된 정책 자체가 여성의 경력단절에만 맞춰져 있는 것이 매우 아쉬운 점. 그리고 여성에게 소개되는 일자리 또한 최저임금에 준하는 직장이 대부분이었던 게 현실이었다. 그나마 지금은 초기에 비해 매우 나아진 편이다.[21]

5.2.2. 직종의 생산성에 따른 차이, 그리고 직종별 성비

일단 한국의 임금격차는 OECD에서 가장 높다고 한다.(2014) 관련 칼럼

일단 전공, 직종, '기피되는 일자리 환경요건' (지방 근무, 위험, 더러움, 냄새, 육체노동, 장시간 근무 등) 및 기업의 수요를 고려하여야 이 주장을 잘 평가할 수 있다. 특히 전공은 기업의 수요와 큰 관련이 있다. 따라서 이에 따른 임금 격차가 있을 수 있다는 주장도 가능하다.

전공 때문에 성차별이 없어도 임금격차가 나타난다는 주장은 다음과 같다.

대기업은 중소기업이나 개인기업에 비해 연봉을 많이 준다.
한국 대기업의 대부분은 제조업/IT 산업군에 속해 있다.
제조업/IT 산업군의 대졸 이상 고학력 구성원 대부분은 기계, 화공-화학, 전기전자, 재료, 신소재, 컴퓨터, 토목-건축, 산업공학 등 취업률이 높은 전공이다.
여성이 취업률이 높은 전공을 선택하는 비율은 낮다.
따라서 특정 성별이 연봉을 많이 주는 대기업에 적게 취업한다면 성차별이 없더라도 임금 격차가 나타난다.

이 주장을 좀 더 자세히 알아보자.

이공계 성비는 여성 20%, 상경계 성비는 여성 40% 정도이고 여성의 대부분은 '기타'라 할 만한 비상경계 문과 및 예체능에 진학해 있다.'''

따라서, 전공 선택이 이후에 취직하는 업종에 영향을 줌으로써 임금 격차가 발생할 수 있다는 주장이다. 예시로 든 전공들은 일반적으로 이공계이며, 해당 전공을 수학하지 않은 사람이 지원하기 힘든 분야이다. 따라서 전공-업종-임금격차로 이어지는 연결이 성립한다. 하지만 예시에 없는 전공에서 예시의 전공이 필요한 직업으로 가는 경우는 많지 않더라도, 위 예시의 전공을 수학하고 나서도 전공과 관련없는 직업을 가지는 경우는 충분히 많은 경우이기 때문에 전공을 기준으로 본 임금 격차는 실제 격차보다 크게 보여질 수 있다. 따라서 여기서는 상대적으로 더 정확한 업종-임금격차 고리를 집중해서 보도록 한다.

도움을 주기 위해서, 2015년도 통계청 자료를 첨부한다. 산업 분류별 종사 남녀 인원수 차이다.

일반적으로는 100%가 완전평등이므로, 100%를 기준으로 하여야 하지만 육아 때문에 남성이 여성보다 더 많이 직업에 종사하는 것은 사실이므로, 전체인원 남성 8,853,340명, 여성 5,746,827, 합계 14,600,167명을 일반기준으로 삼아 softmax 식을 적용하여 (남녀비율 60.63%) 남녀비율이 60.63% 초과이면 남초, 60.63% 미만이면 여초의 경향을 보인다고 판단하면 옳을 것이다. 추가로 더욱 보기 편하게 하기 위해 표준 편차로 정규화를 할 수 있는데, 여기서는 평균만을 제한 것을 비율 초과분이라고 정의하고 수록한다. 비율 초과분은 남초 혹은 여초의 수준이 얼마나 강한지를 나타내며, 총계 비율에서 기준 비율인 60.63을 제하여 나타내었고, + 수치가 클수록 남초가 심한 것이며, - 수치가 클수록 여초가 심한 것이다.

2015 산업분류별 남녀종사자수	남성 상용근로자	남성임시근로자	남성합계	여성상용근로자	여성임시근로자	여성합계	상용근로자 남녀비율	임시근로자 남녀비율	총계 남녀비율	상용근로자 비율 초과분	임시근로자 비율 초과분	총 비율 초과분
농업 임업 및 어업	21,215	4,493	25,708	5,914	3,023	8,937	78.20%	59.78%	74.20%	17.57%	-0.85%	13.57%
광업	11,643	690	12,333	1,272	95	1,367	90.15%	87.90%	90.02%	29.52%	27.27%	29.39%
제조업	2,547,560	143,441	2,691,001	827,641	101,147	928,788	75.48%	58.65%	74.34%	14.85%	-1.98%	13.71%
전기, 가스, 증기 및 수도사업	54,131	740	54,871	8,543	310	8,853	86.37%	70.48%	86.11%	25.74%	9.85%	25.48%
하수 폐기물처리, 원료재생 및 환경복원업	60,337	3,570	63,907	10,713	864	11,577	84.92%	80.51%	84.66%	24.29%	19.88%	24.03%
건설업	541,934	501,174	1,043,108	111,567	37,461	149,028	82.93%	93.05%	87.50%	22.30%	32.42%	26.87%
도매 및 소매업	927,327	137,398	1,064,725	604,051	176,180	780,231	60.56%	43.82%	57.71%	-0.07%	-16.81%	-2.92%
운수업	512,921	35,174	548,095	97,011	8,228	105,239	84.09%	81.04%	83.89%	23.46%	20.41%	23.26%
숙박 및 음식점 업	220,667	153,732	374,399	355,527	371,214	726,741	38.30%	29.29%	34.00%	-22.33%	-31.34%	-26.63%
출판, 영상, 방송통신 및 정보서버스 업	335,008	15,083	350,091	132,508	13,249	145,757	71.66%	53.24%	70.60%	11.03%	-7.39%	9.97%
금융 및 보험업	250,537	7,885	258,422	194,071	14,587	208,658	56.35%	35.09%	55.33%	-4.28%	-25.54%	-5.30%
부동산 및 임대업	238,724	19,288	258,012	102,134	16,203	118,337	70.04%	54.35%	68.56%	9.41%	-6.28%	7.93%
전문, 과학 및 기술서비스업	597,446	22,486	619,932	273,643	17,797	291,440	68.59%	55.82%	68.02%	7.96%	-4.81%	7.39%
사업시설관리 및 사업지원서비스업	456,513	85,787	542,300	391,515	84,159	475,674	53.83%	50.48%	53.27%	-6.80%	-10.15%	-7.36%
교육서비스업	234,478	67,386	301,864	274,340	102,445	376,785	46.08%	39.68%	44.48%	-14.55%	-20.95%	-16.15%
보건업 및 사회복지서비스업	209,651	16,323	225,974	993,039	107,008	1,100,047	17.43%	13.24%	17.04%	-43.20%	-47.39%	-43.59%
예술, 스포츠 및 여가관련 서비스업	68,333	37,079	105,412	46,329	36,424	82,753	59.60%	50.45%	56.02%	-1.03%	-10.18%	-4.61%
협회 및 단체, 수리 및 기타개인서비스업	282,318	30,868	313,186	156,808	69,807	226,615	64.29%	30.66%	58.02%	3.66%	-29.97%	-2.61%

이상의 표를 참고하면, 어떤 직업군이 특정 성별을 선호하는지를 상용임금 노동자와 임시 근로자, 전체의 관점에서 볼 수 있다. 예를 들어 광업 항목은 총 비율 초과분이 29.39%이므로 남성을 선호하는 직업군이라는 것을 알 수 있다. 그리고 이것은 그대로 상용근로자 비율 초과분과 임시근로자 비율 초과분에 반영되고 있다. (각각 29.52%, 27.27%) 또한 법적으로 여성의 취업이 제한되는 부문이기도 한데 근로기준법 제 72조는 미성년자와 여성의 광부 취업을 금지하고 있다.

반면 임시근로자 비율 초과분이 총 비율 초과분과 다소 극단적인 차이를 보이는 그룹도 있다. 도매 및 소매업을 예로 들어보자. 총 비율 초과분은 -2.92%로 약간 여성을 선호하고 있으나 거의 평등하게 고용하는 직업군이다. 그러나 임시근로자 비율 초과분은 -16.81%로 임시근로자 중에서는 여성이 차지하는 비중이 꽤 높다. 그러나 상용근로자 비율 초과분은 -0.07%로 성에 대해 평등하게 고용중이라는 것을 알 수 있으며, 이는 일자리 전체는 성평등에 맞게 배분되고 있으나 임시직에는 여성의 지원과 고용이 몰리고 있다는 것을 추측할 수 있다.

만약 도매 및 소매업을 위 기준 비율에 기초하여 완전 성평등에 가까운 직업으로 만든다면 이하의 조치가 필요하다.

상용근로자 비율은 이미 거의 평등하므로 조작할 필요가 없다.
임시근로자 비율을 평등하게 만들기 위해 해당 직업군의 전체 임시근로자 일자리 수인 313,578명분의 일자리에 60.63%롤 곱한 190,122명의 남성과 그 여분인 123,456명의 여성을 고용하기 위해 현재 종사 중인 52,724명의 여성 임시근로자가 남성으로 대체되면 된다.

다시 말해서, 편의점 알바나 대형마트 시간제 계산원 같은 자리에 남성을 더 고용하면 된다는 이야기다.

위의 예시를 모든 직업군에 적용한 것이 아래와 같다. 이상적인 남녀 고용자 수와 그렇게 되기 위한 성별 근로자 수의 증감을 나타내었다. 마지막 2열은 계산에 오류가 없음을 보이기 위해 추가하였다. 해당 수치들은 앞서 나온 표의 상용근로자 비율 초과분과 임시근로자 비율 초과분과 그 절대값이 같다.

2015 산업분류 및 성별 이상종사자 수	이상 남성 상용근로자 수	이상 여성 상용근로자 수	전체 상용근로자 수	이상 성별 상용근로 증감	이상 남성 임시근로자 수	이상 여성 임시근로자 수	전체 임시근로자 수	이상 성별 임시근로 증감	이상 상용근로 증감비	이상 임시근로 증감비
농업 임업 및 어업	16,448	10,681	27,129	-4,767	4,557	2,959	7,516	64	-17.57%	0.85%
광업	7,830	5,085	12,915	-3,813	476	309	785	-214	-29.52%	-27.27%
제조업	2,046,384	1,328,817	3,375,201	-501,176	148,294	96,294	244,588	4,853	-14.85%	1.98%
전기, 가스, 증기 및 수도사업	37,999	24,675	62,674	-16,132	637	413	1,050	-103	-25.74%	-9.85%
하수 폐기물처리, 원료재생 및 환경복원업	43,078	27,972	71,050	-17,259	2,688	1,746	4,434	-882	-24.29%	-19.88%
건설업	396,218	257,283	653,501	-145,716	326,574	212,061	538,635	-174,600	-22.30%	-32.42%
도매 및 소매업	928,474	602,904	1,531,378	1,147	190,122	123,456	313,578	52,724	0.07%	16.81%
운수업	369,802	240,130	609,932	-143,119	26,315	17,087	43,402	-8,859	-23.46%	-20.41%
숙박 및 음식점 업	349,346	226,848	576,194	128,679	318,275	206,671	524,946	164,543	22.33%	31.34%
출판, 영상, 방송통신 및 정보서버스 업	283,455	184,061	467,516	-51,553	17,178	11,154	28,332	2,095	-11.03%	7.39%
금융 및 보험업	269,566	175,042	444,608	19,029	13,625	8,847	22,472	5,740	4.28%	25.54%
부동산 및 임대업	206,662	134,196	340,858	-32,062	21,518	13,973	35,491	2,230	-9.41%	6.28%
전문, 과학 및 기술서비스업	528,141	342,948	871,089	-69,305	24,424	15,859	40,283	1,938	-7.96%	4.81%
사업시설관리 및 사업지원서비스업	514,159	333,869	848,028	57,646	103,038	66,908	169,946	17,251	6.80%	10.15%
교육서비스업	308,496	200,322	508,818	74,018	102,969	66,862	169,831	35,583	14.55%	20.95%
보건업 및 사회복지서비스업	729,191	473,499	1,202,690	519,540	74,776	48,555	123,331	58,453	43.20%	47.39%
예술, 스포츠 및 여가관련 서비스업	69,520	45,142	114,662	1,187	44,565	28,938	73,503	7,486	1.03%	10.18%
협회 및 단체, 수리 및 기타개인서비스업	266,242	172,884	439,126	-16,076	61,039	39,636	100,675	30,171	-3.66%	29.97%

위 표를 보면, 정규직의 완전 성평등 고용을 위해서는 상용 근로자의 비율을 기준으로 농수산업, 임업, 광업, 도시 인프라 산업, 건설업, 운수업, 방송출판업에 여성 종사자가 늘어나야 하며, 숙박업, 요식업, 교육업, 보건업, 사회복지업에 남성 종사자가 늘어나야 한다.

이제 이것을 산업별 임금과 함께 보자. 남녀 상용근로 종사자 수의 차를 각 항목의 임금과 곱하면 각 성별이 현재 해당 직업군에서 반대인 성별에 비해 얼마만큼의 임금을 더 받고 있는지를 알 수 있다. 여기서는 월 임금으로 계산하였다. 이들을 곱하여 합계를 내고 천 원 단위였으므로 천을 곱하면 1.06031E+13원이라는 수치가 나온다. 이것을 전체 근로자 수인 14,600,167명으로 나누면 약 726,232원이라는 숫자가 나온다. 즉, 임금근로자인 남녀 간 종사하는 업종의 차이에 의해 남녀 사이 평균 726,232원의 월 임금 격차가 발생한다. 실제로는 앞선 표가 2015년이고 임금표는 2018년이므로 실제 수치와는 다소 차이가 있을 수 있다. 그러나 덧붙이는 과정에서는 가능한 최신 자료를 사용하고자 하였다.

여하튼, 이 기사를 보면 남녀 간 평균 임금의 차가 90만 원인 것을 알 수 있다. 이 중 종사하는 업종의 차이에 기인하는 것만 73만 원이라는 뜻이다.

여기에 생리휴가를 고려해보자. 생리휴가는 법정 무급휴가이다. 월 임금 총액인 2,896,000원을 총 근로 일 수인 20.8일로 나누면 일당을 계산할 수 있다. 139,245원이 나오는데, 즉 생리휴가를 사용하는 여성은, 같은 조건의 남성에 비해 14만 원의 월급 차이가 있다.

상기 두 가지 요인을 합하면 87만 원의 차이가 생기는 것을 알 수 있다. 이는 상기했던 기사의 거의 대부분을 메꾼다. 따라서 생리라는 말 그대로 생리적 요인을 제하면 남녀 임금 격차의 95%가 업종의 차이에 기인하는 것을 알 수 있다.

기업은 왜 비용을 더 지불해가면서 남자를 주로 뽑는건가? 여성이라 차별받은 게 아니고 그 사람을 기업에서 필요로 하지 않기 때문이다. 단지 사회분위기상 대놓고 말할 수 없을 뿐이며 남성 또한 인문, 사회, 예체능계열 진학시 취업난이 심각하다. 기업이 여자라서 차별하는 게 아니다. 바로 그 기업이 요구하는 학문을 배우지 않았기 때문이다. 결론은 대학진학후 스펙을 쌓는다 해도 가장 중요한건 기업이 요구하는 전공, 그다음 학점 나머지 스펙은 부가적인것이다. 기업은 자선업체가 아니며 경제논리에 가장 철저한 이익집단이다. 막말로, 남녀노소 불문하고, 원숭이를 고용하는것이 사람을 고용하는 것보다 더 이득이라고 판단되면, 사람 대신 원숭이를 뽑는 것이 바로 사기업의 당연한 논리이다.

대기업 중 제조업을 제외한 서비스업을 보면 해운, IT, 상사, 금융, 보험 정도가 남지만 이 또한 여성이 우위를 점한다고 말할 수 없다. 방금 말한 산업들이 포진해 있을 만한 직업군을 표에서 찾아보면 알수 있듯이, IT 업계는 남초업계이다. 해운의 경우도 마찬가지다. 해운에서 고연봉인 직무는 대체로 승선근무를 전제로 하는 자리인데, 승선직은 전통적인 이미지대로 남초 중의 남초다. 항해사와 기관사를 기르는 해양대학교, 해사고등학교의 경우 여성의 입학 비율을 15%이내로 제한하고 있을 정도다. 이에 대해 여성 차별이라는 비판이 나오지만, 여성 항해사나 기관사들이 노동 강도와 근무 패턴을 버티지 못하고 입사 후 일이년도 채우지 않고 퇴직하기 때문에 크게 논란이 되지는 않고 있다. 상사, 금융, 보험의 경우 경영학과, 경제학과로 대표되는 상경계열을 우대한다. 그런데 상경계열의 남녀성비는 1.5:1에 근접한다. 그래서 선발 인원 역시 별 차이가 없다. 예를 들어 현대카드의 경우 총원이 정규직 남성 807명 여성 730명으로 별 차이가 없다. (2016.12 기준) 거기다가 이쪽은 대규모 제조업에 비해 워낙 인원이 적어서 통계에 영향을 덜 미친다.[22]

한마디로 여초과인 인문, 사회, 예체능 계열을 우대해주는 대기업은 없다고 봐도 무방하다. 아니, 있을 수가 없다. 위에서 말하는대로 우리나라의 대기업은 거의 다 IT/제조업계 기업들이기 때문. 돈 되는 업종 중에 여성이 우위인 분야는 약사와 간호사가 있는 의료업계정도가 유일하다고 봐도 무방하다.

임금이 낮은 과는 인문, 사회, 예체능계열인데 전부 여초과이다. 국어국문학과, 영어영문학과, 중어중문학과, 일어일문학과, 철학과, 사학과 등으로 대표되는 인문계열 [23]이나, 사회학과, 심리학과, 사회복지학과, 인류학과, 문헌정보학과 등의 사회과학계열과 음악대학, 미술대학으로 대표되는 예체능계열, 그 외에도 신문방송학과, 연극영화학과, 문예창작학과 등의 이러한 학과들에서 받은 높은 성적은 전공 무관 채용 외에는 아무 소용이 없다. 관련없는 학문을 배웠기에 기업입장에선 필요가 없기 때문이다.

페미니스트들은 여성들이 공학 전공을 꺼리는 것은 사회에서 공대 출신 여성을 차별하기 때문이라고 주장한다. 하지만 오히려 진학생의 성비는 고려하지 않은 채 단순 여성의 비율이 낮다고 여성공학도, 여성공모전 등 여성만 참가 가능하거나 여성만 지원받을 수 있는 프로그램, 공모전을 실시하고 있고, 심지어 여성 비율인 너무 낮은 과의 경우 대학원 진학 시 공공연하게 여성에게 추가 가산점을 주는 남성 역차별 사례까지 존재하는 마당이다. 그러면서 일부 극단적 페미니스트들은 모대학의 어느 공대 교수가 수업 중에 여성 차별 발언을 했다라는식의 차별 사례를 들인 경우도 있는데, 그 사례가 사회 전체를 대표한다는 근거가 없다면 고려해볼 가치가 없는 공염불에 불과한 주장이다.

실제로 여성과 남성 사이의 이공계/인문계 선호도의 차이에 대하여, 정말로 그 차이는 사회적 차이에만 기인하는가? 생물학적 차이는 존재하지 않는가? 라는 의문에 대하여 일련의 실험이 실행되었다. 결과만 말하자면, 인간 사회의 사회적 편견 같은 것에는 전혀 영향을 받지 않을 원숭이조차 수컷 원숭이는 장난감 자동차를 더 선호하고, 암컷 원숭이는 인형을 더 선호하는 결과가 나왔다. 관련논문

이러한 주장을 하는 페미니스트들을 두고 "임금격차를 없애고 싶으면 대학에서 페미니즘 강좌를 들을게 아니라 기계공학, 전기공학 강좌를 들어라."라는 반박도 있다. 물론 해당 논리가 적절한 반박이라고 보긴 어렵다. 여성과 남성의 이공계/어문계 선호 현상은 단순히 특정 인물의 변심으로 나타나는 게 아닌 엄연한 사회문화적 규모로 나타나는 것일테니.

고연봉 일자리의 상당수가 지방에 있는데 여성은 지방 근무를 기피한다. 공대 엔지니어로 대기업 입사시 대부분 공장은 지방에 있다. 대기업 공장소재지중 수도권을 제외하면 울산광역시, 창원시 정도만 해도 제일 큰 도시이고, 천안시, 여수시, 구미시, 심하면 당진시, 거제시, 함안군 같이 정말 군급의 소도시로 내려가야되는데 보내주면 거기서 살 수 있냐고 묻고싶다. 지방을 폄하하는게 아니라 수도권에 살던 사람들이 대기업 취업 때문에 중소도시로 왔다가도 적응 못 하고 돌아가는 경우도 상당히 많은 만큼 절대 무시할수 없는 요소이다. 이게 도시의 성비까지 영향을 미쳐서 실제 남초 공업도시로 가장 유명한 곳은 울산광역시와 거제시이며 20대~30대의 성비는 정말 심각한 수준이다. 반대로 서울특별시와 경기도의 성비는 여초이다. 단적인 예로 3차 산업 위주의 서울특별시의 성비는 여초인 반면 바로 옆인 2차 산업 위주의 인천광역시의 성비는 남초이다.

똑같은 전공을 하더라도 업무 성향에 차이가 있어 고연봉 일자리에 여성의 숫자가 적다. IT 대기업, 화학공업 회사에 엔지니어/과학자/개발자 등으로 다니는 여성의 비율은 졸업자 수에 비해 매우 낮다. 예를 들어 컴공에서 여성들이 전공하는 분야는 IT 분야 중에서도 상대적으로 진입장벽이 낮다고 평가되는 웹/컨설턴트 등의 직종이다. 더 어려운 분야 혹은 까다로운 수학적 지식이 필요한 연구개발 분야에선 타 이공계 전공과 다를 것 없이 남초 상황이다. 또한 전국의 이공계 대학들에서도 학점이 상위권에 해당하는 사람들은 줄줄이 남성일 정도이다.

상기에 보시다시피 건설업 관련은 10:1이다. 여기 종사자들은 공대 출신 또는 막노동을 경험한 이들이 대부분인데, 특히 공대는 암울할 정도로 남초 비율이라 군대 Mk.2 소리까지 나오는 상황인데, 똑같은 공대를 나오더라도, 여성은 지방 취업을 기피하는 편이다. 단적으로 수도권 공업도시의 성비는 여초고, 지방산업도시는 죄 다 남초이다. 행정직이나 사무직 보다 위험을 감수하는 현장직이 더 많이 받는 건 이미 아는 사실. 소위 건설현장 같이 위험한 직군에 종사하는 비율은 압도적으로 남초이다. 여기다가 산재비율 또한 9:1이다. 당장 현대자동차 생산설비 쪽 지원자는 대부분이 남성이고, 여성은 정말 찾아볼 수가 없다.

특히 이러한 전문직에 대한 남성 편중은 전문대에서도 두드러진다. 전문대 화학공학과의 경우 성비가 4~5:1 이상, 기계과, 전기과는 성비가 50:1도 예사로 나온다. 여초과에서 임금이 높은과는 간호과가 있으며, 나머지 보건계열은 안정적이긴 해도 고임금이랑은 거리가 멀다. 나머지 문과계통이나 예체능계열은 여자비율이 훨씬 높다. 전문대졸 현장직은 전자-반도체, 식품계열 쪽을 제외하면 매우 극심한 남초현상을 보인다. 대졸자 엔지니어 남녀성비가 10:1이라고 치면 현장직 남녀성비는 100:1도 넘어가는 곳도 많다.

화장품 회사인 로레알의 경우 2018년 직원의 69%가 여성이다. 반대로 연봉이 높은 최상위권 개발자가 남초다. 2016년 미국 대표 IT 업체 개발자 남성과 여성 비율(100기준)은 애플이 80:20, 트위터는 90:10, 구글은 83:17, 페이스북은 85:15 수준이다.

조금 더 극단적인 예시를 들면 술집같은 일부 요식업 또는 서비스업의 경우는 아예 동일시간 동일노동을 하더라도 여성이 남성보다 두배가 훨씬 넘는 급여를 지급받는 경우가 종종 보이는 수입 역진성이 발생하는 서비스업도 소수 존재하기도 한다.[24]

한편 같은 기업 내에서도 직종에 따라서 다른 성비가 관찰된다. 구글 다양성 보고서(2019)를 통해 좀 더 조사해보면 ( 설명해놓은 블로그) 2018년 고용한 구글 직원의 33.2%가 여성인데 기술직 고용의 25.7%[25], 비-기술직 고용의 47.2%가 여성이다.

5.2.3. 사회가 지우는 금전적 부담에 의한 차이

사회나 국가마다 다소의 차이는 있지만 한국 같은 문화권[26]에서는 남성에게 가정을 부양할 의무가 주어지며 남성의 자금력은 그 사람이 사회에서 받는 대우를 결정짓기도 하는 등 남성에게 여성에 비해 매우 큰 소득을 가질 것을 요구한다. 따라서 남성들은 안정적이고 여유시간이 많으며 저소득의 직종보다 위험하고 불안정적이지만 고소득을 받을 수 있는 직종에 종사하고자 한다. 이는 구직자의 직업 선호 경향을 묻는 설문조사나 실제 입사 결과 통계에서도 드러난다. 한국처럼 상대적으로 부유하지 못한 가정의 여자가 밖에서 일을 한다고 여기거나[27], 힘쓰는 일을 무조건 남자가 해주고[28][29], 그것을 '스윗'하게 여기는 국가는 거의 없기는 하나 출산의 과정에서 잠시 경제활동이 줄어드는 경향은 어디든지 존재한다. 이스라엘마냥 강한 여성을 선호하는 나라도 출산시 징병이 면제된다. 대한민국의 예를 들면 초중등교사의 경우 80년대 이전의 과거에는 조선시대 훈장 같은 이미지로 남성이 선호하는 직업이었으나 특유의 안정성과 여성들에게 사회적으로 요구되는 육아, 가사 시간을 충족시킬 수 있는 점으로 인해 여성들에게 매우 선호되는 직종이고 실제 구직률과 합격인원 모두 여성쪽에서 압도적으로 높다. 그러나 남성은 교직공무원의 박봉으로는 남성에게 부과되는 금전적인 요구치를 충족시킬 수 없기에 남성들에게는 상대적으로 비선호되는 직종 중 하나이다.

맞벌이를 하는 가정이라 하더라도 한국은 기본적으로 가정의 경제는 남성이 책임진다는 인식이 강하기 때문에 굳이 둘 중 한명이 돈을 더 벌고 한명은 가정의 일에 더 신경써야 할 때에는 남편 쪽이 돈을 더 버는 역할을 하기 마련이다. 특히 대한민국의 경우 전업주부 비율이 다른 국가에 비해 압도적으로 높다. 심지어 2000년대까지는 유교 사상을 좇아 안일과 밖일을 도덕적인 규범으로 강제해와서 기성세대를 중심으로 남성은 부담을 지고 여성은 집안일을 돌봐야 한다는 경향이 강하고, 2010년대 후반까지 초등학교 교과서에 남자는 여자가 무거운 물건을 들면 들어줘야 한다는 '도덕'까지 가르쳤다. # 성리학은 아예 여성은 약해야 한다고 주장하고 성 역할의 분별이 없는 인간 사회가 있기는 했지만 그런 사회는 타락했다고 주장하며 남녀유별의 윤리를 강하게 주장했다. # 그렇기에 여성 스스로 수동적인 태도를 갖게 되고, 일본에서 보이는 포크레인이나 트럭을 모는 여성 #을 찾기 힘들 정도로 사회 활동에도 실제로 힘을 많이 안써도 힘을 쓰는 것처럼 '보이는' 일까지 기피할 정도로 소극적으로 변하는 경우가 많았다. 이들은 대개 직업을 구하지 않거나 구하더라도 파트타임이나 업무강도가 낮은 직종을 선택하기에 임금이 낮은 편이다. 물론 이러한 현상 자체가 성 역할에 기반해 있기 때문이라는 비판도 가능하지만 이러한 이유 때문에 생겨나는 차이가 곧 같은 직장 내에서 성별에 따른 임금차별을 뜻하지는 않는다는 점이 중요하다. 사실 남녀유별의 사고가 있던 기성세대를 중심으로 정말로 여성이 육체적인 힘을 쓰며 돈버는 일 자체를 상당히 부정적으로 여기는 풍조가 있는 것도 맞지만, 젊은 세대나 진보적인 기성세대는 너무 수동적인 여성상을 싫어하기도 하므로 여성이 원하고 동시에 그런 직업에 서구 못지 않은 목소리를 낸다면 얼마든지 업무강도가 높으면서도 고수익의 직종을 가질 수 있다. 단지 선호도에 따라 그러한 여성의 비율이 많지 않기에 전체적인 임금의 평균은 차이가 생겨나게 되는 것이다.

일본의 경우는 한국에 비하면 파트타임으로나마 일을 하는 경향은 많지만 전업주부 비율이 매우 높은 편인데, 그 때문에 각종 여권 평가지표에서는 대한민국과 나란히 하위권을 차지한다. 서구에서는 성평등의 중요한 조건이 여성의 노동이었고, 아예 전통적으로도 정치적인 분야의 참여라면 모를까 활달한 여성상을 중시하기에 한국보다 여성이 '바깥일'을 덜 꺼렸다. 미국의 국부 조지 워싱턴의 아내는 광대한 농장 관리를 통해 결혼 생활을 원만하게 이끌었다. 특히 스웨덴과 같은 곳에서는 육체노동도 여성이 서슴지 않으며 미국에서도 여성은 자동차 생산직에 종사하는 경우도 많다. 한국계 기업인 현대자동차조차도 미국에서는 30%의 생산직 직원을 여성으로 채용한다. 베트남 같이 모계 사회의 전통이 있는 나라도 유사하다. 그러나 위와 같은 문제를 생각해 봤을 때 과연 평균적인 임금의 차이로 승진이나 임금상의 차별이 있다는 결론을 얻어낼 수 있는지에 대해서 생각해 보아야 한다. 한국과 일본은 OECD 국가 중에서도 교육 수준이 높은 나라들이며 그에 따라 여성들의 교육에 대한 권리나 요구를 관철시킬 권리 또한 높은 편이다. 정말 여성들이 궂은 일도 마다 않겠다는 태도를 보이면 남성도 젊은 세대는 반길 것이다. 아프리카나 중동 지역에서 어린이들이 일을 해서 성인과 비슷한 임금을 받는다고 해서 아동인권이 높다고 말할 수 있을까. 이는 성별의 경우에도 마찬가지로 적용된다. 맞벌이를 하지 않으면 생활의 유지가 불가능하고 여성이라고 낮은 업무 강도의 직종을 택한다면 생활 자체가 위협받게 되므로 임금이 비슷하고 격차도 낮다. 혹은 북한마냥 정부의 정치적 통제가 심한 남성이 전혀 생활에 도움을 주지 않고 심지어 종종 '낮전등'이라고 남편을 비아냥거리기도 하며 여성 혼자 생계를 꾸려나가야 하는 경우에는 여성의 소득이 남성보다 높을 수도 있다.

한국과 일본에서 두드러지게 나타나는 이러한 격차는 두 나라가 해외에 비해서는 어느정도 여성의 물질적 생활이 보장된 국가이나 남성은 외모 여성은 능력으로 배우자 선택을 하는 경우가 많기 때문이다. 이러한 현상은 일반적으로 남성의 입장에서는 금전적 부담이 과도하게 주어지는 국가로 남성에 대한 역차별이기도 하다. 남성과 여성이 서로 따로 각자 살길을 찾는 것이 아닌 결혼과 가정이라는 공동체라는 테두리로 묶이는 공동체 위주의 사회라면 특성 상 임금 격차를 통해 생활의 질이나 직업상의 차별을 따진다는 것은 무의미해지기 때문이다.

또한 독신가정이더라도 실손보험을 제외한 각종 사설보험(의료보험, 자동차보험 등)에서 남자가 여자보다 유의미하게 더 많은 돈을 부담해야 한다는 점, 사회적으로 여성을 위한 금전적 지원제도가 더 많다는 점등을 고려한다면 남성이 여성보다 고소득 직종을 선호할 수 밖에 없다.

5.2.4. 기업 논리

기업은 자선단체와 달리 '이윤 창출'을 목적으로 한다.

영화에서 여배우와 남배우 간의 임금 차이가 발생하는 것도 이러한 기업 논리와 관련이 있다. 관객은 제작사가 만든 영화에 돈을 지불하므로 흥행하고 싶은 제작사는 관객에게 어필을 해야 한다. 어필하는 방법의 하나가 '스타성을 지닌 배우를 통한 관람 유도(티켓 파워)'인데, 일반적으로 남성 배우의 티켓 파워가 훨씬 강하다. 남녀배우 간 평균적인 임금 격차는 여기서 발생하는 것이다. 참고로 티켓 파워와 관련해서는 "매직 마이크"의 채닝 테이텀을 예로 들 수 있다. 그리고 여성 배우 중에서는 안젤리나 졸리 & 스칼렛 요한슨 & 제니퍼 로렌스 등이 그 예인데, 그 수가 많지 않다. 대신 이들은 웬만한 남성 배우보다 훨씬 많은 임금을 받는다. 그런데 티켓 파워를 가진 여배우도 임금 차이를 느낀다고 한다. 그럴 수밖에 없는 것이, 티켓 파워가 더 강한 남배우와 영화를 같이 찍는 경우가 많기 때문이다. 스칼렛 요한슨의 어벤져스와 제니퍼 로렌스의 엑스맨에는 모두 인기 있는 남배우가 많이 나온다. 그리고 영화 속 분량 자체도 차이가 많이 난다. 블랙 위도우는 아이언맨의 1/3 수준이며, 미스틱은 '프로페서 X & 매그니토 & 울버린'보다 적은 수준이다. 상식적으로 티켓 파워 격차가 크지 않다면, 분량이 많은 배우가 그렇지 않은 배우보다 더 많은 임금을 가져가는 것이 당연하다. 보이후드의 패트리샤 아퀘트도 마찬가지다. 그녀의 연기력이 뛰어나더라도 본인의 티켓 파워가 떨어지면 임금을 적게 받을 수밖에 없다.

하지만 기업이 완전히 합리적 결정만을 한다는 가정은 현실과 동떨어져있으므로 기업 논리는 비판을 받는다. 기업의 원리가 이윤 창출이긴 하나, 기업에서 일을 하고 시스템을 굴리는 것은 비합리적인 인간이기 때문이다.

성별이 아닌 다른 예를 들어보면 이해하기 쉽다. A기업의 중간관리자로 해병대 출신 갑씨가 근무중이다. 갑씨는 평소 자신이 해병대라는 것에 자부심이 강하며 남자라면 마땅히 현역 복무를 해야 하며, 그 중에서도 해병대가 제일이라 생각한다. 자연히 갑씨는 회사 내에서 군필자, 특히 해병대 위주로 어울리게 되며 이런 갑씨의 성향은 부서 내 분위기에도 영향을 미치고 중간관리자로써의 결정에도 알게 모르게 영향을 미치게 된다. 결과적으로 갑씨의 부서는 대부분이 현역 복무자로 채워졌고 그 중 의미있는 숫자는 해병대였다.

만약 갑씨의 회사가 경비나 군사업체였다면 오히려 갑씨의 편견이 긍정적으로 작용했을 수도 있지만, 갑씨는 사실 it 업계 종사자였다. It업계 특성상 고급 인력은 대체복무자가 많은데, 갑씨는 은연중에 '현역을 가지 않은 애들이니 빠릿하지도 않고, 고통을 견딜 줄도 모른다.'며 펑가절하했고 이는 중요 인력들이 부서에 적응하지 못하고 퇴사하는 일을 종종 일으켰다.

사실 이런 류의 비판이 늘상 그렇듯, 이는 경제학의 기본 스탠스를 잘 이해하지 못하는 발언이다. 경제학에서 기업이 합리적인 판단을 한다는 뜻은, 각 기업 하나하나가 전부 합리적으로 행동함을 전제로 하긴 하지만 이는 어디까지나 이론적인 전제로 실질적인 연구에서는 이러한 스탠스를 취하지 않는다. 애초에 경제학 논문들을 보면 절대로 그런 식으로 연구를 하지 않고 산업별로 뭉뜽그려서 나온 데이터를 통해 연구를 한다. 왜냐하면 경제학, 게임이론 등지에서 말하는 합리성은 충분히 큰 샘플을 충분한 시간동안 관찰했을 때 나타나는 패턴을 의미하기 때문이다. 마치 중심극한정리에서처럼 각 확률변수 하나하나는 그닥 정규분포를 닮지 않았지만 충분히 많이 확률변수들의 평균을 내면 정규분포가 되는 것과 같은 원리이다. 그렇기에 물론 이세상 기업 어딘가에는 개인적인 신념, 선호때문에 여성에 대한 차별을 행하는 기업이 있을 수도 있지만 적어도 시장단위로 보자면 그러한 행위는 노이즈가 되어 사라진다는 것이 기업 논리의 보다 학술적인 해석에 가깝다. 즉 반례를 발굴해 온다 해도 그것만으로는 그닥 좋은 반박이 되지 못한다는 것.

차라리 그보다도 경제학적 측면을 이용하는 것이 더 효과적인 반박일 수도 있다. 우선 위의 반박문서는 임금차별보단 채용차별에 초점이 맞춰저 있기에 일단 딱히 외부효과, 정보비대칭, 공공재, 독과점시장 등의 논리로도 여성을 차별해야 할 이유가 나오지는 않는다는 점을 생각해본다면 원인을 공공선택에서 찾는게 나을수도 있다. 과거에는 남성은 가장으로서, 여성은 어머니로서 집에서 주부가 되는게 당연시되었고 특히 남성들은 그에 따라 집을 부양할 책임이 주워지긴 했지만 이러한 제도로부터 많은 효용을 얻을 수 있었다.[30][31]

물론 과거의 사회상을 생각해보면 여성들도 이러한 거래를 만족스러워 했을수도 있는데, 문제는 시대가 변하면서 여성들이 이러한 거래보다 가사, 기업노동의 분배가 더 균일한 편을 선호하게 되었다는 것이다. 시장논리가 제대로 작동한다면 이러한 측면이 반영이 되겠지만 남성들이 기존의 사회적 지위를 이용하여 정치공작을 국가단위로, 내지는 일터에서 열심히 펼쳐서 여성들을 배제하고자 하는 제도가 정착이 된다면 이는 일종의 정부실패, 아세모글로우의 주장대로라면 착취적인 제도가 되고 이것이 기업논리가 작동하는 것을 방해하고 의도적으로 파레토 분배를 남성들 위주로 분배되게 고착화시키는 요인이 될 수 있다는 점이며 실제로 몇십년 전 미국이나 한국에서는 이러한 일이 꽤나 빈번하게 일어나기도 했었다. 즉 기업논리를 비판하고자 한다면 차라리 공공선택의 영역에서[32] 행하는 비판이 보다 타당할 것이다.

본 문서의 취지에 더 걸맞게 임금격차를 생각해봐도 마찬가지인데, 남성들이 여성노동력을 일각의 주장처럼 일방적으로 착취하는 위치에 있다면 여성노동력을 제대로 활용하지 못하는데에서 오는 손실을 만회할 정도로 그 경제의 남성들이 여성들을 일터에서 최대한 밀어내는 것으로 얻을 수 있는 보다 본인들에게 유리한 파레토 분배가 존재하기 때문에 남성들이 모종의 방식으로 본인들에게 더 유리한 제도적 대안을 밀어붙였고 그 결과 이러한 착취적 제도가 존재한다고 비판을 하는 편이 맞다. 일단 학술적으로 이러한 문제제기는 이념적인 차원을 넘어서 분명 유효하다고 할 수 있는데, 문제는 논리적으로 입증책임은 이러한 비판을 제기하는 측에 있고 이러한 효용의 존재까지야 어떻게든 보일 수 있다 쳐도 제도의 존재는 입증하기가 상당히 까다롭다는 것이다. 이론적으로야 모델링을 할 수는 있어도 이를 실증적으로 선보이지 못한다면 결국 이러한 비판은 뇌피셜에 불과하며 지금까지도 정말 많은 학자들이 이를 선보이려 했음에도 별다른 결정적 증거를 찾지 못하는 상황이다. 즉 아직까지는 적어도 임금에 한해서는 기업논리가 제대로 작동한다고 간주하는 편이 더 타당하며 기업논리가 어긋나는 비합리적인 상황들은 노이즈 그 이상도 이하도 아니라고 판단하는 것이 더 합리적이라는 결론에 도달할 수 있다. 기업논리의 근거는 정말 셀 수 없을 만큼 많이 쌓인 것과 비교했을 때 일방적인 임금차별은 근거가 다소 빈약하기 때문.[33]

5.2.5. 관련 연구

하버드 대학 경제학과 박사 졸업 논문 Bolotnyy and Emanuel (2019)에 따르면 Massachusetts Bay Transportation Authority 에서 버스/열차 operator로 일하는 직원들의 남녀 주급 차이는 남녀가 언제 어떻게 일하겠다는 선택이 서로 다르다는 것에 의해 설명된다는 점을 보였다.

1. 여성이 무급휴가를 낼 가능성이 더 높음.
2. 여성이 초과근로를 적게 함
3. 초과근로가 3개월 전에 공시되면 여성이 남성보다 6% 정도만 초과근로를 적게 하지만, 초과근로가 갑작스럽게 공시되어 부여되면 남성이 여성보다 2배 이상 많이 초과근무함. 일이 갑자기 필요한 상황에서 남성 근로자가 평균적으로 더 일하겠다고 잘 나선다는 것.
4. 남성은 초과근로수당이 일반 수당에 비해 더 높다는 점을 활용하기 위해서 일반근로시간 대신 오히려 초과근로시간에 일하는 경향이 여성보다 큼.
5. 근로시간 스케쥴 (work schedule) 을 정할 때 여성은 주말과 휴일을 피하려고 함.
6. 여성이 교대 근무 (shifts)를 더 자주 나누려고 하는 경향이 큼.

심지어 같은 고용주, 같은 세부직업 하에서도 이렇게 굉장히 세세한 부분에서까지 남녀의 노동공급 패턴에 차이가 난다.

또, 시카고대 경제학과 Mulligan 교수가 미국의 시간사용통계를 사용하여, 노동시장에서 여성 비율은 9-5시에 피크를 찍는 반면 새벽 3시와 같이 대부분 사람들이 정말 일하기 싫을 시간대에는 남성비율이 높다는 것을 보였다. 단지 남성의 근로시간이 길다는 것 정도가 아니라, 그 근로시간의 타이밍 측면에서도 당연히 시간 당 보수가 높게 될 만한 (또 그래야 마땅한) 시간대에 일을 한다는 것이다.

“성별 소득격차는 능력 차이의 증거다" 역시 “성별 소득격차는 여성차별의 증거다" 처럼 틀렸으며, 둘이 정치적으로 반대되긴 하겠지만 틀린 이유도 유사하고 수준이 비슷한 오류다. 다만 전자는 익명 아무개의 인터넷 댓글로 보이는반면, 후자는 유사학문을 걸러낼 자정능력이 없어 보이는 사회학 저널 때문에 논문으로까지 나온다는 차이는 있다.

5.3. 여성가족부 통계로 보는 남녀의 삶

여성가족부에서 1997년부터 발표하고 있는 보고서로, 통계로 보는 여성의 삶에서 2022년 현재의 제목으로 바뀌었다. 2023년 보고서

2022년 여성(18,113원) 임금근로자의 시간당 임금은 남성(25,886원)의 70% 수준이다. 이는 10년 대비 8.4% 증가한 수치이다.
2022년 15~64세 여성 고용률은 60%로 10년 내 최고 수준이다.
2022년 저임금 근로자 비율은 여성이 22.8%로 남성 11.8%에 비해 2배 높은 것으로 나타났다. 저임금 근로자는 임금근로자 중위임금의 3분의 2 미만인 근로자를 말한다.
2022년 비정규직 근로자 비율은 여성이 46%로 남성 30.6%보다 많았다.
2022년 소규모 사업체(30인 미만) 취업자 비중은 여성이 69.5%로 남성 65.3%보다 높았다.
2022년 경력단절여성은 139만7000명으로 2015년에 비해 67만6000명 감소했지만 여전히 30대 후반에서는 고용률이 꺾이는 ‘M자' 특성을 보이고 있다.
2022년 여성 관리자 비율은 21.7%로, 2018년 대비 1.1%p 증가했지만 남성 관리자 비율이 78.3%로 압도적이었다.

5.4. Oaxaca 임금 분해 모형 (1973, 1994)

Oaxaca 임금 분해 모형 (Oaxaca, 1973; Oaxaca and Ransom, 1994)을 도입한 연구에서는 나이, 근속연수, 직종, 학력수준 등과 임금에 대한 데이터가 있다면 통계적 방법을 통해 통제하고 싶은 변수들을 통제할 수 있다. 위 문단의 '제조업 대기업 - 중견기업 - 광고 디자인 회사'의 경우, 기업 규모와 직종 (제조업, 기타과학및기술서비스업(디자인))의 영향을 제거할 수 있으므로 위 문단 수준의 반박 정도는 무시할 수 있다. 이 모형은 성별 임금격차뿐 아니라 정규직-비정규직 임금격차 등의 조사에도 쓰이고 있다.

국내에서 1980년대부터 2010년대 현재에도 나오고 있는 성별 임금격차에 대한 연구는 이 Oaxaca 임금 분해 모형과 국내의 횡단면 데이터 등을 이용한다. 예를 들어 김태홍(2013)은 '고용형태별 근로실태조사' 2011 원자료를 바탕으로 '연령, 근속년수, 학력수준[34], 노동조합가입, 직종[35], 산업[36], 기업규모[37]'를 분석한 뒤 임금이 남성 13.4%, 여성 30.4%가 설명되지 않으므로 설명되지 않은 부분(Unexplained)은 '차별'이라고 하였다. 조동훈 (2015) 역시 '경제활동인구조사' 원자료를 통해 근속연수, 비정규직, 노조가입, 종사자 규모, 산업, 직종, 결혼 여부, 교육수준 등의 변수를 보았고, 28% 정도의 설명할 수 없는 차이를 보았다. 또한 페미위키에서 인용하고 있는 김난주 (2015)를 업그레이드한 '김난주, 세대별 성별 임금격차 현황과 시사점' (2017)[38] 역시 '2016년 8월 경제활동인구조사의 근로형태별 조사' 원자료를 이용해 교육(평균 교육년수) 및 훈련(직업훈련 O/X), 일 경험(근속년수), 직종 (관리자, 사무종사자 등), 산업 (제조업 등), 전일제 및 시간제, 기업규모 (100인 이상, 1~5인 등), 노조 유무 변수 등을 분석하였다.

5.4.1. 모형에 대한 반박: 국내 패널, 횡단면 데이터의 한계로 인한 타당도 하락

임금 요소를 넣어도 설명되지 않는 부분이 존재한다. 이 나머지를 '차별'이라고 부를 수 있으려면 임금방정식을 완전히 추정할 수 있어야 한다. 즉, 'A는 xxx고 B는 ooo고 C는 aaa.... 이면 이 사람이 받는 임금은 약 세전 1xxx만원' 하는 식으로 정확한 예측이 가능해야 한다는 것이다. 전국민적으로 모든 직업에 골고루 적용할 수 있는 정확한 임금방정식은 그 누구도 알지 못함이 학계에서 알려져 있고, 현재 존재하는 패널 데이터들은 상식적, 관행적으로 임금이 결정되는 구조조차 전혀 반영하지 못 하고 있다.

두 명의 가상인물 A,B를 생각해 보기로 하자.

동등하다고 간주하는 요소	A	B
'대졸'(학력수준, 평균 교육년수)	KAIST 이공계를 3년만에 조기졸업, 학점 4.2/4.3	지방사립대 인문사회계를 6년만에 졸업, 학점 2.5/4.3
'제조업' (산업)	반도체 IDM, 대졸 초봉 세전 6,500~7,000	식품, 대졸 초봉 세전 2,800~3,000
'대기업' (100인 이상, 300인 이상)	9만명	300명
'사무종사자' (직종)	재무[39]	총무[40]
'직업훈련 O'	FRM level 2 [41]	3일짜리 대학교 내 특강 수강하고 수료증 받음
'근속연수'	군대 2년 갔다왔고 학창시절에는 기업체 아르바이트를 오래 했으며 (경력 인정 못 받음) 초봉 6,000만원짜리 대기업에서 3년간 일하다가 이직 (경력 3년 인정)	중소기업 1년, 공공기관 계약직 2년 (잘림)
'전일제' (근무시간)	회사 근처에 살면서 집에만 도착하면 직무에 쓰이는 자기계발을 함. 자기계발 월평균 80시간	퇴근하면 끝

이 두 명은 김태홍 (2013) 및 김난주 (2017)가 근거로 삼은 두 자료의 위 7개 요소에서 정확히 동등한 능력을 지닌 사람으로 간주된다. 만약 두 사람이 결혼 여부, 연령, 노동조합 가입 여부도 같다면 저 두 사람이 평생동안 받는 임금이 동일해야 성평등이 이루어진 것이다. 둘 사이에 임금 차이가 난다면 자료로는 설명할 수 없는 요소가 되기에 성차별로 간주된다.

이공계를 가는 것, KAIST를 가는 것, 반도체 산업에 가는 것, 9만명짜리 대기업에 가는 것, 재무 직무에 취업하는 것 등은 성별에 관계없이 동등하므로 본 연구의 고려 대상으로 넣지 않아도 무방하다는 반론이 가능하지만, 삼성전자 DS 부문과 SK하이닉스는 70%가 남성이고, 오뚜기는 70%가 여성이고, 카이스트는 80%가 남성이다.

여성이 이공계를 가지 않는 것 역시 대학 졸업 후에도 비정규직, 임시직 비율이 높고 임금이 낮은 여성 이공계 성차별에 의한 것이므로 임금격차 역시 선택의 자유를 박탈한 성차별에 의한 것이라는 반론이 가능하지만, 정규직 취업률이 78.6%인 기계공학과와 45.7%인 생물학과, 괜찮은 일자리 취업률이 57.1%인 기계공학과와 17.9%인 생물학과 (2013)를 같은 집단 ('이공계')으로 묶어놓은 뒤 이 안에서 무슨 전공을 하든 성차별 외에는 취업률이 똑같다고 못박은 결과다. 참고로 생물학과의 여성 비율은 2004년에 남성을 뛰어넘었다. 그리고 각각 기계공학과 대졸인 군면제 남학생 A와 여학생 B가 같은 기업에 들어갔는데 연봉을 차별하는 경우는 없다.

이 문단에서 설명하고 있는 것들을 미관찰 이질성(unobserved heterogeneity)이라 한다.

'Unexplained'는 '연구자가 제시한 모형으로 설명할 수 없는 요소'를 말하는 것이다. 모형에서 임금에 영향을 줄 수 있는 중요한 요소를 빼먹고 나서 일부 임금 격차가 설명이 안 된다고 해서 '차별'이라고 주장하면 설득력도 없을 뿐더러, 그 빼먹은 요소를 고려한 새로운 연구가 나오면 바로 결과가 바뀌게 된다.

미관찰 이질성은 성별 임금 격차 문제에 있어서는 짧게 간단히 요약할 수 있는 찔러보기식 문제제기, 연구자가 그 정도는 무시해도 무방하다고 판단한 사소한 요소 정도로 넘어갈 수 있는 문제가 아니다. 당장 '전공'만 보아도 '이공계, 의치한, 수의대, 약대'로 전공을 제한해서 Oaxaca 임금 분해 모형을 적용했을 때와 전체 전공을 대상으로 적용했을 때 결과가 전혀 다르게 나온다.[42] 물론 패널 자료를 근거로 삼은 연구자들이 일부러 결과를 조작한 것은 아니다. 하지만 횡단면분석이나 패널 분석의 특성상 조사에서 포함되지 않은 요소는 확인할 수 없다. 그래서 여성학 쪽의 사회과학적인 조사 결과를 문제와 결론만 가져오는 것은 통계의 함정에 빠지기 쉽다. 공공기관에서 제공하는 패널을 통해 '대졸, 제조업, 300인 이상 기업' 정도의 정보만 제공받아서는 더 이상의 조사가 불가능하다.

'수능 점수/IQ, 전공, 세부적인 산업군' 등의 자료를 직접 조사해야 이런 문제를 해결할 수 있다. 거기다 같은 회사의 같은 직급이라도 A사업부냐 B사업부냐에 따라 연봉이 1/3씩 차이나는 경우가 있기 때문에 조사가 애초에 가능한지에 대한 의문도 제기된다. 임금을 많이 주는 A사업부의 여성이 임금을 적게 주는 B사업부의 남성보다 임금이 50% 높다면, B사업부는 성차별을 하고 있다는 이상한 결론이 나오기 쉽기 때문이다.

그 외에 정치적 올바름과 관련된 한계점도 있다. 가령, 김난주 (2017)에서는 연령이 임금격차에 미치는 차이를 0으로 두고 있다. 따라서 이 연구에서 세대별 임금격차는 모두 '차별'로 간주한다.[43]

많은 기사와 해석이 설명되지 않은 변수에 대해 시장내 차별이 존재함을 근거없이 추정하고 있는 경우가 많아, 이에 대한 반론도 있다. 임금격차에 대한 자세한 내용은 아래 내용을 참고.

만약 '다른 요인을 모두 제거하고도 성별 임금격차가 20~30% 정도 존재함이 전문가에 의해 통계적으로 증명되었으며, 똑같은 학력수준, 업종, 직종에 종사해도 차별받고 있다는 것이 증명되었다'는 식의 주장을 본다면, Oaxaca 임금 분해 모형을 썼는지 확인하고 원자료와 변수를 조사해 보는 것이 좋다.

5.5. 김창환, 오병돈(2019)의 20대 남녀 간 소득격차 발표

20대 남녀 간에 소득격차가 성차별이 원인이라고 주장한 학술지 논문. #논문(전문공개) #주요내용 요약(저자 블로그)

핵심 내용은 저자 김창환[44] 캔자스대 교수의 블로그에 이미 정리되어 있으나, 다시 한 번 정리하자면 다음과 같다. 저자들은 한국고용정보원에서 실시한 대졸자직업이동경로조사(GOMS) 일반공개 자료를 바탕으로 접근제한 자료인 각 응답자의 졸업 대학명을 연계하였다. Oaxaca 분해모형이 한계가 있다고 판단하여 다중 회귀 분석을 연구방법론으로 따랐다. 임금격차의 원인으로 설명해 볼 수 있는 인적 자본 요소들을 최대한 많이 통제한 결과, 20대 여성은 20대 남성에 비해서 임금을 더 적게 받는 것으로 나타났다. 같은 대학, 같은 전공, 같은 학점, 같은 스펙이어도 여성이 남성보다 17.4% 적은 임금을 받으며 이는 구조적 차별 이외에는 다른 것으로 설명하기 어렵다고 저자들은 주장한다. 그리고 이는 기존의 양성 간 일반적인 소득격차에 관련된 국내 데이터에서 포착하지 못한 문제인데, 왜냐하면 기존의 문헌에서는 양성 간 일반적인 소득격차의 원인을 여성의 전생애에 걸친 경력단절 문제에서 찾고 있으며, 적어도 20대 연령층에서는 양성 간 소득이 없거나 도리어 여성의 소득이 더 높다고 여겼기 때문이다.[45]

기존 연구에 대해 전공별 성비 차이가 크므로 성별 임금격차는 차별이 아니라는 반론이 있어왔다. 이런 반론에 대응하기 위해 저자는 세부전공과 가정환경 (부의 소득) 등을 통제했다. 저자는 가정환경을 통제할 경우 전공 내 직업 선택에 대한 성별 격차는 존재하지 않는다고 가정했다. 이런 조건 하에서 7개 큰 전공분류에 대해 대학 졸업 후 18~24개월 시점에서 전공 내 성별 임금격차를 관찰했다.또 학벌에 따른 성비 차이가 성별 임금격차에 주는 영향에 대한 반론에 대응하기 위해 학벌에 따른 임금격차가 성별에 따라 다르다는 점을 보였다.

5.5.1. 해당 논문의 내용에 대한 문제점 및 비판

"우리가 하는 것은 우리가 얻을 수 있는 가장 좋은 데이터를 구하여 우리가 통제할 수 있는 모든 요인을 통제하는 것이다. 이것들로도 설명되지 않는 것에 대해서도 우리는 그것을 차별이라고 부르지 않는다. 우리는 그것을 임금차별이라고 부르긴 하는데, 그것조차 "차별"은 정말 loaded word 이므로 그 단어를 쓰고 싶어하지 않는다, 그래서 우리는 따옴표를 붙여서 "임금차별" 이라고 부른다."

클라우디아 골딘 하버드대 경제학과 교수

젠더경제학의 대가인 하버드대 경제학과 교수 클라우디아 골딘은, 사회학자 김창환의 논문처럼 "X를 통제한 후의 성별 소득격차로 여성차별을 측정한다"라는 접근법의 오류를 위과 같이 지적했다.

즉 김창환 논문처럼 "X를 통제한 후의 성별 소득격차"라는 것을 "차별"이라고 결론내릴 수도 없고, 최대한 가치판단적 느낌을 제거해서 "임금차별"이라고 부르는 것조차 주저한다는 것이다.

남성과 여성이 노동"공급"패턴이 다르기 때문에 김창환이 산업을 컨트롤하건 학교를 컨트롤하건 학점을 컨트롤하건 그것들은 지금까지 경제학계에서 계속해서 많이 발견된 "남녀가 노동공급패턴이 다름"을 단 하나도 포함하지 않는 것이다. gender 변수 앞의 계수가 그 요인 때문에 달라질 수 있다는 것이 계속 밝혀져 왔기 때문이다. 당연히 그렇기 때문에 경제학자들은 (골딘이 얘기하듯이) 해당 논문에서 한 reg Y gender control 해서 틱~ 나온 것을 차별~! 이라고 절대로 우길 수가 없다는 것이다.

또한 박가분은 주류 의견이라고 할 수 없지만, 그는 페이스북에서 # 이 논문의 데이터 해석에 반대를 표하면서, 20대 남녀 간에 발견된 소득격차는 성차별로 해석할 것이 아니라, OECD 최악의 가혹한 노동환경 # # 과 군대식 조직문화 # 때문에 여성들이 저임금 직종으로 모이는 것 이라고 달리 해석했다.

또한 해당 논문이 지적받을 수 있는 점이 하나 있다. 바로 남성의 대부분이 병역의 의무로 인해 경력단절을 겪음으로써 실제 취업시에 연령이 2세가량 차이난다는 점을 배제하였다. 연령에 의한 효과가 성별에 의한 효과를 흡수할 것을 경계하여 연령을 기준으로 하지않고 대학 졸업 직후 취업을 조사한 것이다. 해당 논문에서도 남성구직자가 여성구직자에 비해 나이가 약간 많고 이때문에 채용시 사회문화적으로 다른 평가를 내릴 수 있다는 점을 언급하고 있다.

'가정 환경을 통제할 경우 전공 내 직업 선택에 대한 성별 격차는 존재하지 않는다'는 가정이 적절한지에 대한 의문을 제기할 수도 있다. 일부 전문직을 제외하고 전공에 맞춰서 취업하는 경우는 오히려 드물며, 같은 전공을 졸업했더라도 성별에 따른 선호도, 가치관, 미래의 경제적 부담의 차이 등이 직종과 직무 선택의 차이로 이어질 여지가 폭넓게 남아 있다. 실제로 저자 역시 블로그의 댓글에서 성별의 소득격차가 존재한다는 것을 설명한 거지 그 원인이 무엇인지는 해당 논문의 연구 대상이 아니라고 하였지만 결국 채용 단계에서 차별이 있음을 주장하였는데 채용 차별의 충분한 증거는 제시하지 않았다는 점이 비판을 받는다. 특히 성차별적인 인식을 배제하고도 남성 노동자는 여성 노동자보다 증가된 수입이나 사회적 지위 등을 위하여 강화된 노동 강도를 감당하려는 경향이 있다는 분석[46]도 간과되었다.

6. 집단 내의 구성원들의 업무 선택과 그로인한 임금 격차

집단 내의 구성원들의 선택이 임금 격차에 관계된 경우도 있다. 예를 들어, GM대우 생산직의 경우 한국 노동자들은 야근 수당을 받기 위해 야근을 하는 것을 꺼리지 않으나, 루마니아에 파견갔을 때 야근을 하겠다는 사람은 그리 많지 않았다고 한다.

공무원 집단에서도 비슷한 원리가 적용된다. 교사, 일반행정, 교육행정직 등 육체적으로 편하고 초과 근무나 교대 근무 등이 거의 드문 직렬들은 노동 강도가 세고 교대 근무를 해야하는 비율이 높아 급여가 많은 경찰, 군인, 소방, 교정 등의 직렬에 비해 경쟁이 치열하다. 따라서 그런 직렬에는 들어가기 어렵다. 거기다 이들 직군 내에서도 비전투, 비일선 행정직 등 상대적으로 업무가 편한 부서를 선택하면 수입은 줄어든다. 거기에 더해 같은 직군 같은 세부 특기를 가지고 있다 해도, 초과 근무와 당직, 격오지 근무 등 개인 시간과 수입을 맞바꾸기 쉬운 근무지를 기피하면 수입이 줄어든다. 당장의 급여 뿐 아니라 승진에 있어서도 이런 근무지를 기피하면 자연스럽게 미래의 수입도 줄어든다. 또, 공무원 당직의 경우 목요일 당직은 금토일을 통째로 쉴 수 있어 당직 중에서도 좋은 것으로 여겨지는데, 만약 목요일 당직만 하고 나머지 당직은 빠지겠다고 주장하는 사람이 있다면 나머지 구성원들에게 좋은 평가를 받기는 쉽지 않다.

이쪽 임금격차를 강제로 줄이려고 하면 대개 문제가 발생한다. 곧, 임금격차에 손해를 끼치는 선택[47]을 했음에도 불구하고 임금을 강제로 보전해주는 식으로 해결하려 들 경우 회사가 망하거나 세금 낭비로 귀결되는 것을 말한다. 남들이 하기 싫어하는 일을 하는 것은 인센티브 때문인데, 일을 하든 안 하든 우겨서 인센티브를 받을 수 있다면 다들 안 하려 들다 보니 강제로 불평등하게 시키거나 해서 행복도도 떨어지고 집단 구성원들이 딴 마음을 먹기 때문이다.~~그 선택이 누군가의 강요에 의한 것이라고 주장할 수도 있겠지만, 독전파에 의해 조종당한다는 소리와 뭐가 다른 건지...~~

6.1. 집단 내의 구성원들의 선택과 성별 임금 격차

성별에 따라, 임금 격차를 벌리는 방향으로 작용하는 선택이 나타나기도 한다.

경찰공무원의 경우 교대 근무가 많은 정보 등의 직무를 여경들이 기피한다. 심지어, 현장에서 뛰는 여경 비율도 저조하다. 소방공무원의 경우에도 내근직 위주고 교대 근무 직무는 기피한다. 교대근무가 적으면 수입도 줄어들게 된다. 당장 교대근무는 상당한 피로를 불러오기 때문이다.

6.1.1. Abowd, Kramarz, Margolis 분해 (1999)

전미경제학회의 한 프로시딩 (2017)이 있다.[48] 저자는 미국에서는 남성이 고연봉 산업 및 기업에서 더 많이 일하는 경향이 있는데 왜 그런지 밝혀내려고 두 가지 설명을 시도했다. 선호가 다르다는 가설과 기회가 다르다는 가설을 세운 후 simple random search 모형으로 검증한 결과 '연봉으로 지불되지 않는 특성에서 더 나은 기업'에 여성이 다닌다는 것이 성별 소득 격차의 중요한 부분이라고 보았다. 저자는 이것을 '성별 간에 기회가 다르다'고 판단하여 이것이 지배적인 설명이라고 보았다. 연구중이기에 후속 연구가 나올 가능성이 있다. 모형에 대해서는 참조바람.

6.1.2. 실험경제학적 접근

Solnick, S. J. (2001)[49]은 사람들이 서로의 이름만을 알게 해서 서로의 성별에 대해서만 인지하게 한 후[50] 최후통첩 게임[51]을 진행하게 하였다. 그랬더니 평균적으로 남자는 여자에게 더 적은 금액을 제시했고, 또한 분배를 거절하지 않을만큼의 최소 요구금액도 여자 대상으로는 더 높았다.(p=.006) 이렇게 보면 여자가 여자라는 이유만으로 받는 돈 액수에서 차이가 난다고 결론지을 수 있으나, 남녀간 평균 차이는 모두 유의미하게 크지 않았다.(p>.05)

다른 연구로는 AER에 실린 한 연구 (2014)가 있다. 대학교에서 교수들에게 이메일을 보내서 교수 위원회 (faculty senate) 보직을 수락할 건지 물었을 때 성별 간의 응답률 차이를 계산한다든지, 다같이 있는 단체활동에서 다들 다른 사람이 해 주기를 바라는 자원봉사를 할 건지 (보고서 쓰기, 위원회 활동하기, 휴일 파티 기획하기) 물었을 때 응답률 차이를 계산한다든지 하는 방식으로 실험을 설계하였다. 그 결과, 저자들은 여성들이 남성들에 비해 자원봉사에 더 활발히 참여한다는 것을 보였다. 이런 경향은 여성들이 승진하기 어려운 업무를 많이 맡아 조직에서 승진을 느리게 할 것으로 저자들은 예측하였다.

6.1.3. 사회적 학습

한편, 이런 집단 구성원들의 선택은 생물학적이거나 구성원 개개인의 자기 생각에 의한 것이 아니라 사회적으로 학습된 것으로 보는 시각도 있다. 여성들에 대한 각종 고정관념의 영향력과 사회문화적 압력은 생각보다 은연중에 광범위하게 나타나며 이러한 영향력을 배제한다는 것은 올바른 판단을 하지 못하게 만든다. 여성들이 STEM 계열을 선택하지 않는 경향이 존재하고 남성들보다 일을 덜하고 아이들에게 더 집중하기에 임금을 덜 받는다. 그런 경향이 나타나는 이유는 사회문화적으로 학습된 것일 수 있다.

한 책은 직장 안팎에서 발생하는 다양한 성 격차는 테스토스테론 때문이 아니라 차별이라고 본다. 예를 들어 위험 감수 자체가 남성적 특징이라는 믿음도 본질적이지 않음을 얘기하고있다. 그 근거로위험 감수는 위험을 창조하고 통제하는 힘이 있고 위험에서 이익을 얻을 가능성이 높은 집단일수록 선호하는 점 백인 남성 집단이 다른 집단들보다 위험에 관대한 태도를 보이는 점 성 평등이 진전된 스웨덴에서의 실험에서 위험 감수의 성차는 발견되지 않았으나 백인과 비백인 사이에는 차이가 존재하는 것으로 나타난 점 등을 들고있다.

사회적으로 학습되어서 남녀간의 다른 선택을 한다는 주장에 대해서 여성들이 문화를 받아들이기만 하는 수동적 존재라고 말하는 비판이 존재하나 이는 지나친 비약이라고 볼 수 있다. 밀그램의 복종 실험과 스탠퍼드 교도소 실험만 보더라도 주변에서 형성된 분위기와 환경에 의해서 인간의 행동이 얼마나 극단적으로 변화하고 순응하는지를 보여준다. 광범위하게 형성된 문화가 있다면 이에 영향을 받아 사람의 행동이 달라질 수 있다. 이런 측면에서 사회문화적으로 학습된 것들이 작용하여 여성들이 남성과는 다른 직업을 선택하는 것과 다른 성향이 형성된다고 말할 수 있는 것이다. 인간은 자유로운 선택이 가능하지만, 또한 혼자서 살아가는 동물이 아닌 사회적 동물이기에 이런 영향력을 결코 배제할 수 없다.

실제로도 이와 관련된 연구들은 굉장히 활발하게 진행되고 있다. 여성은 남성에 비해 자신의 직업적미래에 수학분야가 관련이 없다고 생각하면 빠르게 포기하는 경향을 보이는데[52] 이는 성구분적 문화에 의해 직업선택이 이루어진다는 연구와 같이보면 시사하는 바가 크다.[53] 또한 고정관념 효과에 의한 편향 또한 무시할 수가 없다. 성별뿐만 아니라 인종, 연령 등에서도 특정집단이 수학과 과학분야를 못할 것이라는 가상의 연구를 보여주어 고정관념을 상기시키면 원래의 성과에 비해 떨어지는 경향을 보인다. 이는 이런 가상연구를 보여주는 것 뿐만이 아니라 단순히 자신의 정체성을 상기시키기만 해도 효과를 보이기도 한다.[54]

고정관념 효과와 문화적 압력에 대해서 보여주는 대표적인 사례중에 하나가 바로 임신이다. 여성들이 임신하게 되면 집단을 이끄는 리더의 특성과는 연관될 수 없다는 고정관념 효과가 발생한다.[55] 이는 주변인물뿐만 아니라 스스로에게도 정체성을 상기시키며 임신한 여성은 현모양처 혹은 착한 여자가 되어야 한다는 고정관념 효과를 받기도 한다.[56] 전통적인 성역할을 지지하는 일터에서는 '엄마가 일을 해도 되는가' 라는 생각으로 임산부에게 가혹한 잣대를 들이대며, 남성들의 일이라 여겨지는 정비공과 엔지니어 분야에서는 임신한 여성들에게 면접관들이 더 무례하게 대할 가능성이 높아진다.[57] 또한 똑같이 일하는 여성의 동영상이지만 임신한 여성을 덜 유능하고 승진에 부적합한 존재라고 판단했다.[58] 채용에서도 임신하지 않은 여성을 채용하기를 권장하는 것 역시 확인됐다.[59]

따라서 이런 시각에서는 교육 제도를 바꾸어 해당 집단 구성원들이 임금 격차에서 손해보는 선택을 집단적으로 하지 않게끔 독려한다. 한 블로그 칼럼에서는 독일은 특정 성별이 많은 직업군의 성비차이를 해소하기 위해 남초직업군의 직업환경에 여학생을 여초직업군의 직업환경에 남학생을 견학시키는 등의 노력을 하고있고 효과를 보이고있다.

다만 이러한 접근도 한계가 있는데, 사회심리학 문서에서도 제기되어있는 이념편향 문제를 보면 알 수 있다시피 고정관념의 효과에 대해 이의를 제기하는 목소리도 있다. 고정관념이 항상 무의미하다는게 아니라, 경우에 따라선 고정관념이 없어도 딱히 해당 집단의 행동에 유의미한 변화가 관찰되지는 않는다는 것. 대표적으로 위에서 제기된 실험에 대해서도 미국 흑인층의 경우, 딱히 고정관념을 상기시킬만한 요소들을 실험에서 제시하지 않았어도 수학성적이 여러 기타 요인으로 인하여 그닥 높게 나오지 않았다. 따라서 고정관념이 여성들의 직접선택에 어느정도 영향력을 미치는지는 딱 잘라서 말하기가 사실상 매우 어렵다는 점은 유의해야 한다.

7. 생물학적 차이와 임금 격차

육체노동, 운동 선수 등은 육체적 능력이 곧 직무적합성이기에 생물학적 차이에 의해 임금격차가 발생한다. 그리고 외모가 뛰어난 사람이 연봉이 높다는 연구도 있다.

한편, '생물학적으로 선천적인 차이가 임금격차를 유발하는 경우'와 '사회적인 문제까지 생물학적 문제로 환원시켜 불평등을 마치 자연적인 현상처럼 착각하는 경우'를 혼동할 위험이 있으므로, 둘은 가급적 관념적이 아니라 실증적으로 구분할 필요가 있다.

7.1. 생물학적 차이와 성별 임금 격차

후천적으로 습득된 성역할 외에도 남성 호르몬과 여성 호르몬이 정서적 발달에 영향을 미친다는 것은 이미 과학적으로 밝혀져 있다. 남성들의 경우 일반적으로 테스토스테론 분비 때문에 공격적이고, 논리적이며, 권력지향적이다. 그에 비해, 여성들은 에스트로겐의 영향으로 기억력이 좋고 감수성이 풍부하며 심리적 안정감을 추구한다. 이러한 성향 차이는 남녀가 선호하는 직업에도 영향을 미친다. 성호르몬의 영향으로 남성들이 주로 사물과 상호작용하는 직업을 선호하는 반면, 여성들은 주로 인간과 상호작용하는 직업을 선호하며, 이러한 요인이 남성들의 이공계 직종 선호와 여성들의 서비스 업종 선호를 일부 설명한다는 2011년 9월 연구도 있다.

게다가, 여군이나 여경 등의 체력 검정 기준 등을 보면 알 수 있듯, 한국에선 이런 분야의 여성들이 남성에 비해 빈약한 평균 체력 등을 갖고 있어 승진에 필수적인 초과 근무나 격오지 배치 등을 해주고 싶어도 해주기 힘든 편이다.

여성 씨름의 경우 국내 선수가 적어 남자 선수와 함께 훈련하는 편이라 체력 격차가 확연히 드러나는데, 성인 여성 씨름 선수는 초등학교 6학년~중학교 2학년 남자 선수와 비등한 수준이고 남자 선수가 중학교 3학년만 넘어서도 이기기 어렵다. (김계중 감독 (나주 호빌스 여자씨름단), TV 프로그램 출연 중)

FIFA 랭킹 40위권을 맴도는 한국 남자 축구와 달리 한국 여자 축구는 20위권 정도이다. 그러나 스포츠계의 평균 연봉 차이는 국제 랭킹과는 별 관련이 없다. 가장 중요한 것은 시장 규모와 시청 계층의 경제력 및 그로 인한 스폰서의 차이다.

또한 선천적인 차이가 있다해도 이러한 성별간 직업군의 차이를 쉽게 받아들이는 것은 위험하다는 의견도 있다. 자칫 남성은 이공계 여성은 서비스직이 어울린다는 편견을 만들수도 있기 때문이다. 또한 여성은 육아를 해야한다는 프레임이 아직 잔재해있어 여성은 육아를 하면서도 병행할수있는 안정적인 교사같은 직업을 선호하고 이것이 남성 여성간의 직업군 차이로 이어지는 부분도 분명히 존재한다.

8. 인종별 임금 격차

여러 인종이 살고 있는 다문화 국가에서 이런 갈등이 주로 일어난다.

미국에서 인종별 임금차별은 불법임에도 50년 동안 공공연하게 유지되어왔다.

2016년 댈러스 모닝뉴스에 따르면, 텍사스에서 대학 졸업 백인 남성의 임금이 시간당 1달러일 경우 히스패닉은 55센트다. 흑인 남성은 백인 남성의 88%다. 히스패닉과 흑인 노동자들의 임금은 점점 상승하고 있는 추세이지만, 같은 기간 백인 노동자의 임금이 더 많이 올라가서 임금 격차는 오히려 커졌다.

9. 학벌, IQ, 수능점수와 임금 격차

장수명[60]에 따르면, 2000년대 초반 당시 상위 5위권 대학 졸업자는 상위 100위권 대학 졸업자에 비해 약 22%의 초과수익을 얻는다.

고은미 (2011)[61]는 10년간 대졸자 간 임금 격차 ‘변화’를 추적하면서 상위권 대학 졸업자들에 대한 상대수요가 얼마나 증가했는지를 살펴보았다. 상위 10위권 대학을 졸업한 26~28세 남성 노동자는 다른 4년제 대학을 졸업하고 나이, 성별이 같은 노동자에 비해 임금이 높았다. 1999년 4%, 2002년 10.8%, 2005년 20%, 2008년 23%로 급격히 차이가 증가했다. 상위 10위권 대학 26~28남성과 상위 50위권을 신규 취업에서 비교한 결과 1999년엔 차이가 거의 없었고 2002년 6%, 2005년 11%, 2008년 18%로 차이가 증가했다. 이 두 가지 결과를 저자는 고용주들이 상위권 대학 졸업생에 대한 수요만을 크게 늘린 것으로 판단하였다. 과거에 대졸자가 많지 않을 때는 대학 졸업 여부가 고숙련노동자와 저숙련노동자를 구분하는 주요 변수로 충분히 기능했지만, 신규 구직자들이 대부분 대졸자인 경우에는 일반적인 대학 졸업 여부만으로는 숙련도 수준을 파악하기 어렵다. 결국 고용주들이 명문대 졸업 여부 등 새로운 정보를 이용해 고숙련노동자에 대한 상대수요를 늘려간다고 해석할 수 있다. 자료의 한계 때문에 학벌을 본 건지 IQ가 높아서 생긴 결과인지 저자는 확인할 수 없었다.

9.1. 최종학력, 학벌, 성별과 임금격차

최단비 (2013)에 따르면, 학벌과 성별은 미술품의 판매가격과 상관관계가 있다. 독립변수로는 대졸 이상 / 고졸, 서울대와 홍익대 출신 / 기타 학력, 남 / 녀를 나누어 (1/0) 로짓 모형을 사용하였다. 작품 판매 여부 (1/0), 판매가격에 자연로그를 취한 값을 종속변수로 놓았다.
그 결과 대졸 여부는 작품 판매 여부와 가격에 유의적인 상관성이 없었고, 연구에 직접 제시하지는 않았지만 대학원 졸업이나 상위권 미술대학의 대학원에 진학하여 졸업한 경우에도 상관성이 전혀 없는 것으로 나타났다. 따라서 저자는 "소위 '학력세탁'으로 일컬어지는 최종학력 업그레이드는 적어도 아트페어에서의 구매자의 평가에는 영향을 미치지 않는다"고 평가하였다.
학부가 서울대 및 홍익대 출신인 것은 작품 판매 여부에도 유의적인 정(+)의 영향을 미쳤으며 더 높은 가격에 판매되었다. 성별은 작품 판매 여부에 유의적인 영향을 끼치지 않는 것으로 나타났으나 여성 작품이 소폭 많이 판매되었다. 반면 판매 가격은 남성이 높게 나타났다.

9.2. IQ-학력과 성별 임금격차

성별과 학력수준에 따라 IQ와 평생 수입의 상관관계가 다르다는 연구가 있다. Miriam Gensowski (2014)[62]는 'Terman sample'[63]을 대상으로 연구를 했다. 남자나 대졸 이하 여성은 교육수준에 관계없이 IQ와 수입 사이에 높은 상관관계가 있다. 하지만 대학원졸 여성의 경우 IQ가 높으면 오히려 평생소득이 떨어지는 것으로 나타났다. 저자는 대학원졸 여성은 IQ가 높을수록 결혼을 하지 않을 확률이 높아져 남편의 수입을 떨어뜨려 (미혼 여성은 남편의 수입을 0으로 계산) 평생 가족 수입을 낮추는 것으로 보았다.

9.3. 성별 간 IQ 격차(?)

이 쪽의 본문은 지능 문서. IQ의 평균값은 남녀가 같지만, [64]여성은 분산이 작고 남성은 분산이 크므로 천치도, 천재도 남자가 더 많다. 대학교에서 학생들의 평균 지능이 가장 높은 학과는 수학과와 물리학과이다. 그러나 지능과 소득에는 상당한 연관관계가 있는데, 고지능자들 중에는 남자가 더 많다. "저지능자 사이에서도 남자가 더 많으니까 결국 평균은 같아야 하는 것 아닌가?"라는 의문이 자연스럽게 나올 텐데, 표준편차 15 기준으로 IQ 70 이하면 지적장애로 취급되기 때문에 조건이 동등할 것을 상정해야 하는 통계에서 결과적으로 제외된다. 결국 지적장애가 없는 인구집단을 잡으면 표본 추출 단계에서부터 남성 평균을 내리는 저지능 남성들이 상당히 잘려나간 상태가 되고, 결국 남자 평균이 높게 나온다.

참고로 IQ와 직업소득 사이에는 상당한 상관관계가 있다. 대략 0.2~0.4 사이 정도인데[출처], 사실 설명 안 되는 부분이 더 많지만 (가정 환경의 영향이 크다) IQ보다 더 소득을 잘 예측하는 개인의 '내적 특성'[66]의 요소는 발견하지 못했기 때문이다.

다만,지능지수(IQ)는 타고난 지능과 무관하게 후천적인 교육에 의해 영향을 크게 받는다는 주장이 있다.[67] 그러나 이 주장은 성별 간 IQ 격차를 논할 때 고려할 자료가 아니다. 첫째, IQ에 유전 혹은 생물학적 특징이 미치는 영향은 존재한다. 위 주장은 생물학적 특성 이외의 후천적 요소가 있다는 것을 이야기할 뿐 선천적 요소가 없음을 주장하지 않는다. 둘째. 우리는 성별 간 IQ의 분포에 대해 논하고 있다. IQ의 평균이 동일하고 분산이 다르다는 조사가 사실일 경우 남성에 대한 교육투자의 분포 또한 그러하다는 것이 뒷받침 되어야만 남녀간 IQ의 분포를 설명할 수 있다.

지능 문서에도 나와있듯이 BBC stories는 장난감 실험에서는 아이에게 부여한 성역할(옷,이름,대우)과 장난감의 목적성에 따라 3개월 안에 뇌에 유의미한 변화가 일어난다고 보고했다.

또한 여성과 남성의 IQ의 분포도의 차이가 교육 수준과 음의 상관관계를 가진다는 연구도 있다. 즉 전반적인 교육 수준이 높아져감에 따라 남성과 여성의 분포도 차이가 줄어든다는 얘기이다. 당초에 IQ 자체가 교육에 대한 연구 맥락으로 탄생했으므로 사회문화적 요인이 변수가 되는 건 어찌보면 당연하다면 당연하겠지만.

만일 지능지수가 임금격차에 영향을 끼친다면 그것은 양성의 선천적인 차이에서 오는 것이 아니라 후천적인 교육의 영향이 여성의 선택에 끼치는 영향에서 올 수도 있다.

이런 종류의 연구를 접할 때 주의해야 할 사항은 선천적인 요소로 인한 차이의 존재와 후천적인 요소로 인한 차이의 존재를 모두 시야에 넣어야 한다는 것이다. 가령 흔히 '남성호르몬'으로 알려진 테스토스테론의 농도는 공간지각능력에 유의미한 향상을 가져온다. # 아울러 공간지각 능력은 수학의 성취도와 유의미한 상관관계를 갖는다. #[68] 그러나 남녀 수학성취도의 차이의 경우 단순히 호르몬 및 공간지각 능력과 수학의 성취도 사이의 상관관계만을 가지고 논할 수는 없다. 교육투자의 불균형 측면은 존재하며, 지난 30년간 SAT 수학 상위 권에 속한 학생들의 남녀 비율은 13:1에서 3:1로 변화한 사실이 있다. # 다수의 경우 이를 여성에 대한 교육투자의 확대로 해석한다.

10. 최종학력과 임금 격차

선진국에서도 고졸과 대졸의 임금과 실업률은 명백히 차이가 나고 있다. ECD Education at a glance 2013에서는 한국, 독일 등 각 나라의 교육 지표들을 연구해서 내놓고 있다.[69]

목차	독일	한국
고졸 임금	100%	100%
대졸 임금	164%	147%
고졸~전문대졸 실업률	5.8%	3.4%
대졸 실업률	2.4%	2.9%

조선일보의 기사에 따르면 한국에서는 대졸과 고졸 간 임금차이가 50대(50~54세)엔 두 배라고 했다. 대졸자를 우선으로 선발함은 물론이요, 설령 고졸자가 대졸자와 같은 직급으로 취직해도 "대리"라는 직급으로 대졸자가 3~4년만에 진급하는데에 비해 고졸자는 10년이 넘게 걸린다. 게다가 같은 직급임에도 불구하고 대졸자와 고졸자의 호봉차이가 극심해서 같은 일을 하는데도 연봉이 1000만원이 넘게 차이가 난다.

다만, 모든 전공에서 동등하게 최종학력과 임금 격차가 동등한 방향으로 나타나는 것은 아니다.

11. 기업 규모별 임금 격차

한국은 대기업- 중견기업- 중소기업으로 구분되는 기업 규모별 임금 격차가 매우 크다.

임금은 노동생산성의 영향을 많이 받아 결정되는데, 제조업 중소기업의 임금은 대기업의 63%, 노동생산성은 대기업의 29%밖에 안 된다. 노동생산성의 경우 자동차(47.8%), 철강(46.5%) 등보다 반도체(26.3%), 휴대전화(9.6%) 등 첨단산업의 생산성 격차가 특히 컸다. 이 원인으로는 교육훈련의 부족, 장비 가격, R&D 예산, 해외 투자 비용 등이 지적되고 있다.

그걸 실제로 알아보기 위해 조사한 연구[70]가 있다. 저자는 사업체 간 임금격차의 변화가 임금분포 상 어느 곳의 변화에 기인하는지 알기 위해 2000년 임금의 백분위에 따른 2000~2014년 임금의 변화를 조사했다.[71] 통념과는 달리, 중위수준 전후의 임금을 지급하는 사업체 임금상승률이 가장 높았다. 상위 10∼20%의 임금을 지급하던 사업체들의 임금상승률은 이들보다 낮았다. 따라서 그 기간 동안 두 집단간의 임금격차는 줄어들었다. 대개의 OECD 국가에서는 슈퍼스타 기업과 나머지 기업들의 격차가 커지는 현상이 발생한다. 그러나 우리나라에서는 그 역의 현상이 일어났다. 90/50 (상위 10% 기업과 중위기업)과 99/10 (상위 1% 기업과 하위 10% 기업) 격차는 2000∼06년까지 하락하다가 2009년까지 상승한 후 다시 하락하는 추세를 보인다.

그러나 하위 사업체들은 매우 낮은 임금증가율을 보였다. 하위 20%쯤 되면 최상위 업체들과 임금상승률이 비슷한 수준에 머무르고, 가장 낮은 임금을 지급하던 10%의 사업체들은 14년 간 실질임금을 10%도 증가시키지 못했다. 평균임금 분포 상 중위사업체가 하위 10% 사업체 대비 지급하는 임금은 2000년에 1.8배였으나 2013년 2배까지 상승한다. 당연히 저임금으로 인한 중소기업/구인난은 덤이다. "즉 우리나라 제조업의 사업체 간 임금격차 확대는 최하위 사업체들의 임금상승이 부진한데 따른 것이라고 할 수 있다."

독일이나 일본 등 중소기업 주도형 산업 국가에서도 대기업의 임금이 더 높기는 하지만, 이들은 기본적으로 한국보다 대기업에 종사하는 사람의 비율이 훨씬 많고 노동생산성 역시 중소기업과 대기업이 크게 차이나지 않는 편이다. 따라서 임금격차 역시 한국처럼 기형적으로 높지는 않다.

11.1. 기업 규모 - 학력

기업 규모별 임금격차는 학력 영향도 받는다. 이 논문에서는 복리후생제도, 하고 있는 일자리와 일에 대한 사회적 평판, 직무관련 교육훈련, 근무환경 등에서의 상대적 열악이 중소기업 취업을 기피하게 하는 요소로 작용하고 있다.

학력 영향을 제외하고 기업규모별 임금격차를 측정하면 중소기업 임금은 대기업의 50~60% 정도로 측정된다. 하지만 34세 이하 대졸로 한정하면 중소기업 임금은 대기업의 79.8% 정도로 격차가 많이 줄어든다. 즉, 기업규모가 작은 곳에서 전문대졸 이하 학력 비율이 높은 것도 임금격차를 늘리는 데 영향을 준다는 말이다.

Firming up inequality (Song et al., QJE, 2019)라는 논문에서는 기업 간 임금격차의 중요성을 다시 강조했다.

12. 직급과 임금격차

한국 기업의 경우 신입사원과 부장급에서 2배 정도의 임금격차가 있다. 일본에서는 더 크다.

13. 지역별 임금격차

똑같은 업종이라도 특정 노동력의 수요가 많고 공급이 적을수록 임금이 오른다. 예를 들어, 전문의의 경우 서울 시내보다는 포항, 울산 등 지방 도시에서 임금이 더 높다. 똑같은 돈을 번다면 생활이 편리한 서울에 살고 싶다는 전문의가 많기 때문이다. 심한 경우 40% 가까이 차이난다.

물가가 너무 비싸면 동일 임금 하에서 해당 지역에 거주하는 건 생활수준이 낮아지기 때문에 노동력 공급이 줄어들어 역시 임금이 오른다. 실리콘밸리에서 햄버거집 아르바이트를 구하는 것은 미국 중소도시보다 임금이 높다. 실리콘밸리에서는 집세가 높기 때문이다.

특정 집단이 생활이 불편한 곳에서 일하는 것을 다른 집단보다 싫어한다면, 지역별 임금격차에 의해 임금이 깎이게 된다.

중국에서는 농민공이라는 이름으로 벌어지고 있다.

[1] 물가 항목에서는 정책 입안자 입장의 물가와 소비자 입장의 물가는 다르다고 하지만 21세기 초반 이후로 급격히 상승한 것은 맞다. [2] 임금격차의 원인과 해결 방안(2007) [3] 호봉제와 근속연수별 임금 격차 (2016) [4] 해당 정보를 2016년 자료에서는 48쪽에, 2013년 자료는 바로 볼 수 있다. [5] 한국고용정보원 이재성 부연구위원이 발표한 논문 '인문계열 전공의 페널티?- 타 전공과의 노동시장 성과 격차 비교분석 (2016) [6] 1위는 중국으로 1% 더 높다. [7] 물론 기업 순위에서 시가총액이 전부는 아니다. 매출과 영업이익, 순자산으로 분류하면 서비스계열보다 PER, PBR을 낮게 적용받는 제조업들이 오히려 더 높은 순위에 오게 된다. [8] 건강보험DB연계 취업통계연보 3-1-1 항목. [9] 회계학, 수학 물리 컴퓨터, 공학 및 건축학 등. table 2 참조. [10] 요약, 본문은 원문 중 '민숙원'을 다운받아야 함. 저자는 관련 국책연구기관의 부연구위원이다. [11] 사실 여성 정치인 비율이 적은 것도 경력단절과 연관이 있는데, 신지예,양향자,오창석 같은 청년/고졸 정치인이 많다지만, 아직 정치는 엘리트가 거의 차지 하기때문에 이런 결과가 나오게 되는 것이다. [12] 물론 관점을 바꾸고 보면 유독 한국의 경력 단절과 고위직에서의 적은 비중의 문제가 극단적으로 나타나는 이유는 뭣 때문이냐는 의문이 남기는 한다. [13] 과거에는 남성에 대한 교육투자가 여성에 비해 높았다. 이것은 단지 하나의 예일 뿐이고, 기타 여러 이유로 예전에는 남성에 대한 투자가 여성에 비해 많았으므로 남성의 생산성이 여성에 비해 높을 수밖에 없었고 마찬가지 이유로 고위직에서 여성의 비중이 적을 수밖에 없다. 과거에 잘못된 것을 바로잡는 것은 좋으나 현대의 시각으로 과거를 재단하는 것은 사회현상을 분석할 때 저지르는 초보적인 실수이다. [14] Bolotnyy, V., & Emanuel, N. (2018). Why do women earn less than men? Evidence from bus and train operators. Journal of Labor Economics February 2022 Ahead of Print. [15] Sorkin(2017) [16] 김창환&오병돈(2019) [17] 이에 대한 반론이 5.5 문단 김창환 교수의 논문이며 재반론 역시 해당 문단에 기술되어 있다 [18] 반대의 경우도 그러한데, 임금격차가 전부 생산성 차이에서 기인한 것임을 증명한다 하더라도, 노동시장 진입 전 사회적 차별에 의해(예: 후진국에서 여자는 학교에 보내지 않음) 집단간 생산성 차이가 날 수 있다는 것을 이러한 방법론을 사용한 연구에서는 포착하지 못한다. [19] 여성이 일반적으로 더 양육/가사책임을 짐 [20] 스웨덴 등의 국가에서는 남성의 육아휴가를 권장하는 정책등을 통해 이러한 현상이 대물림되지 않게 하고있다. [21] 경력단절 외의 문제에 대한 해결의 예시로 독일을 들어보면 독일은 남성의 성비가 높은 직업현장에 여학생들을 견학시키고 여성의 성비가 높은 직업현장에 남학생들을 견학시키는 등 직업군간 성비차이 해소를 위한 노력을 하고있다. [22] 현대카드가 1537명이지만 현대자동차는 10만명이다. [23] 그러나 철학과는 예외적으로 남초이다. [24] 물론 모든 유흥업이 불법 성매매로 연결되는 것은 아니며 애초에 이쪽에서 발생하는 수입은 사업장 근로소득과는 별도로 대개 개인간 합의로 처리되어 법인과 개인간의 근로소득세로 집계조차 되지 않는 경우가 많다. 또한 직무 특성상 단기 케이스가 많으므로 근속과 직급에 따른 격차와도 전혀 무관하다. [25] 참고로, 2017 취업통계연보에 따르면 국내 컴퓨터 통신계열 졸업자는 남성 7,946명, 여성 2,620명(24.8%)으로 총 10,566명이다. [26] 심지어 지역별 차이도 있어서 제주도 같은 곳에서는 딸을 낳으면 돼지를 잡아서 잔치하고, 아들을 낳으면 발로 엉덩이를 찬다는 말도 과거에 있었다고 한다. 여성의 노동력 가치가 더 크다는 뜻이다. # 여성을 안 좋게 보는 인식도 섞여 있기는 하나 그래도 제주도에서는 김만덕 같은 경제에 큰 기여를 한 여성이나 해녀처럼 위험한 일도 주저 않는 여성 직업군도 등장했다. [27] 중동 산유국처럼 이런 말이 통하는 곳도 있으나, 서양의 경우 가족주의가 어느 정도 있는 남유럽을 제외하면 부유한 북유럽, 스위스 등지가 여성이 경제활동에 좀 참여하고 여성이 그렇게 수동적이지 않다. 부유한 기업가 남편을 둔 아내도 빌 게이츠 아내, 베르나르 아르노의 아내처럼 일정한 사회 활동은 한다. 서양의 여성 상류층도 사교계에서 살롱 등을 열기도 했다. 한국의 경우는 사대부 부인들은 집밖으로 잘 나가지도 않으며 하류층 여성, 또는 조선시대의 제주도나 해안 지방, 험준한 함경도 일대에서나 여성이 활발하게 일을 하던 역사의 잔재다. [28] 일본 남성은 과도한 친절로 생각하고, 심지어 스웨덴 일대 북유럽처럼 그것이 여성에게 불편하게 여겨지는 경우도 존재한다. 무거운 물건을 못 드는 '사람'을 도와줘야 한다는 나라는 있어도, 대개 성별에 무관하게 그 제안을 거절할 수 있고 힘이 있는데도 안 드는 경우는 거의 없다. ' 기사도적(chivalrous)'이라고 불리는 영미권의 '전통적'인 모범적 남성상도 코트를 벗어주어 여성을 위험으로부터 보호한다든가, 여성이 무언가를 하는 것을 인정해주는 태도에 가깝다. # [29] 일본도 여자력이라는 현상처럼 성별 역할이 일각에서 봉건적이라고 여겨지는 경우도 있는데, 한국은 힘이 센 여성에 대해 일본보다도 보수적이다. 일본에서는 2004년부터 방영된 아동용 만화인 빛의 전사 프리큐어에서 주인공이 힘이 세고 예쁘게 묘사되었지만, 한국은 2016년에 방영된 역도요정 김복주라는 드라마에서조차 역도하는 여자가 멋있지만 예쁘지 않다는 대사가 등장한다. 나이가 적을수록 이런 경향이 약하기는 하나 경제활동을 하는 사람들 중엔 아직 이런 인식을 가진 사람들이 많다. [30] 얼핏보면 사회적인 제도에 경제적 효용을 붙이는게 이상하게 보일 수는 있겠지만, 경제학도들은 알다시피 어떤 경제는 구성원들과 각 구성원들이 그 경제가 생산할 수 있는 용역과 서비스를 교환과 생산을 통해 배당받는 시스템으로 이해할 수 있으며 이를 시각적으로 나타낸 것이 에지워스 상자이다. 역시 경제학도들은 알겠지만 이 시장시스템은 일단 균형점을 주기는 하지만 구체적으로 어떠한 분배상태에 이를지를 딱히 선호하지는 않는 체제이다. 하지만 그것과는 별개로 각 개개인들의 모든 요구-치안, 출산, 교육, 가정, 식량, 에너지, 자원, 노동력, 심지어는 정의, 학문, 지식 등 까지도-를 종합한 결과물을 보면 개개인의 선호체계는 매우 상이하며 때로는 서로 대놓고 대립되는 경우도 매우 빈번하다. 그렇기에 시장은 균형을 어떻게든 이뤄도 시장실패 요건에 해당하는 요인들이 적용한다면 그 경제구성원들이 원하는 분배점으로 최적화가 되지 못할수도 있으며 이러한 상황이 시장실패이고, 이를 해결하려는 공공의 노력조차 실패하는 상황이 정부실패인 셈이다. 즉 앞서 나온 남성들의 효용은 그 사회에서 남성들이 평균적으로 원하는 형태의 가정을 여성들과 독과점적인 노동제공 서비스를 교환하면서 얻는 효용이며 조금 단순화하자면 가정적노동과 기업에서의 노동의 파레토 분배에서 남성들이 원하는 파레토 분배를 의미하고, 이 상황에선 시장실패보단 정부실패의 일환으로 파레토 분배를 개선하려는게 성별간의 균형을 찾는게 아니라 권력을 악용해서 일방적으로 한쪽에게 유리한 파레토 분배를 이우어내는 것으로 생각할 수 있겠다. [31] 가사와 기업노동을 결혼시장에서의 '매물'에 딸린 보완재로 생각할수도 있다. [32] 역시 조금 형식적이게 설명한다면 이러한 분배상태를 달성하기 위해서 사회 구성원들이 분배상태에서 몇몇 자원들을 포기하는 대가로, 이 상황으로 매우 비현실적인 예시를 들자면 여성노동력의 유입으로 증대될 생산력과 낮아질 임금으로 의해 낮아질 물건의 가격들 즉 각 분배상태의 절대량을 더 늘릴 수 있는 잠재적 추가적인 상품과 용역들을 대가로 결혼시장, 가사시장, 노동시장의 파레토 분배를 바꿔놓는 상황으로 볼 수 있을 것이다. [33] 이를 두고 유리천장과 마찬가지로 규범의 착취적 경향성을 입증해야 하는 기준이 너무 높다고 생각할 수도 있는데 사실 임금차별의 존재를 긍정하는 주장 자체가 상당히 강경한 주장임을 감안해야 한다. 애초에 유리천장이니 착취적인 제도이니 차별이니 갈등론이니 얼핏보면 다소 철학적이고 인문학적인 개념같아 보이겠지만 이러한 개념들도 얼마든지 형식언어로 기술된 모델로 탈바꿈할수 있으며 충분히 실증하는 것 또한 가능하다. 거시경제학적 접근이긴 하지만 애초에 착취적 규범이라는 것을 수학적으로 모델링을 하고 실증적으로 입증한 실례가 분명히 존재하는 만큼 -Acemoglu, D. & Robinson, J. (2012). Why nations fail: The origins of power, prosperity, and poverty. New York: Crown Publisher-지나치게 깐깐한 기준치를 요구한다는 징징거림은 적어도 학술적인 방식으로 이를 선보이려는 자라면 지양해야 할 것이다. 특히 기업논리라는 것 자체가 경제학이라는 학문에서 비롯된 논증이기에 이에 대한 반박을 하고자 한다면 더더욱. [34] 고졸, 전문대졸, 대졸, 석사졸 등을 의미한다. [35] 관리자, 사무종사자, 판매종사자 등으로 나눔 [36] 광업, 제조업, 전기가스수도, 건설업 등으로 나눔 [37] 대기업 (300인 이상), 30~299인, 5~29인 등으로 나눈다. [38] 이화여자대학교 젠더법학연구소, 이화젠더법학 9(2), 2017.8, 69-124 [39] 전문성 있는 일. 이직이 잘 된다. [40] 대졸 수준에서 전문성 없는 일. 이직이 거의 불가능. [41] 따는 데 6개월 이상 걸린다 [42] 관련 문단 참조바람. [43] 발췌하면 다음과 같다. "ILO의 보고서는 임금격차 유발 요인으로 연령을 제시하지 않았다. 필자(김난주 박사)는 이에 동의한다. 임금격차 분석에서 생물학적 연령은 개인이 후천적으로 개발할 수 있는 영역이 아니기 때문이다." [44] 페미니즘을 적극 지지하며 한국의 성차별은 명백한 사실이라고 주장한다. [45] 다만 누적소득 기준으로는 20대에서 여성의 소득이 더 높은 것이 맞다. 논문의 저자는 본인의 블로그에서 여성의 경력단절이 없고, 승진 시 차별이 존재하지 않는다고 가정할 시 노동시장 진입 후 11년 간은 여성의 누적소득이 남성을 앞서다 그 뒤에 뒤집힌다고 설명했다. [46] 남성이 여성보다 유능하다는 의미가 아니다. 여성은 굳이 노동 강도를 굳이 피곤할 정도로 올리지 않는 경향이 있다는 것이다. [47] 힘든 것을 거부하기 (육체노동, 생산직, 야근, 교대근무, 당직, 지방 근무, 해외 오지 근무), 업무량 많은 부서 기피 등 [48] 참고로 전미경제학회의 저널인 아메리칸 이코노믹 리뷰(AER)은 대개 30~40쪽 분량 정도 되며 경제학계에서 최고의 권위를 지닌 것으로 인정받는다. 하지만 전미경제학회에서 내놓는 프로시딩인 'American Economic Review: Papers & Proceedings'은 AER만한 권위를 지니고 있지 않고, 3~5쪽 정도의 길이라서 논문 단계도 아니다. AER 2017년 5월호는 2017년 1월 열린 129회 전미경제학회에서 발표된 paper와 proceeding을 실었다. (This volume contains the Papers and Proceedings of the one hundred twenty-ninth annual meeting of the American Economic Association held in January, 2017. 출처: 편집자 서문. DOI: 10.1257/aer.107.5.xii) [49] Gender differences in the ultimatum game. Economic Inquiry, 39(2), 189 [50] 물론 성별을 알기 힘든 이름들은 사전에 제거하였다 [51] 심리학에선 매우 유명한 게임. 두 명이 진행하는데, 실험자가 목돈을 주면 한 명이 그걸 두 명이 분배하는 액수를 정하고, 다른 한 명은 그 돈을 해당 분배대로 받을지 결정한다. 이 사람이 수락하면 둘은 전자가 제시한 비율대로 목돈을 받지만, 거절하면 둘다 돈을 받지 못한다. 경제학적 가정에 따르면 어떤 비율이든 수락해야 돈을 받아 이득이기 때문에 사람들은 당연히 상대방의 제안을 수락해야 하지만, 정작 실험 결과는 그렇지 않아서 유명해졌다. [52] N.M. Else-Quest, et al. 'Cross-national patterns of gender differences in mathematics: a meta-analysis' [53] J.S. Eccles 'Where are all the women? Gender differences in participation in physical science and engineering' [54] Schmader, t., M., & Forbes, C. (2008), 'An integrated process model of stereotype threat effects on performance' [55] Koenig, Anne M.,Eagly, Alice H.,Mitchell, Abigail A.,Ristikari, Tiina 'Are leader stereotypes masculine? A meta-analysis of three research paradigms.' [56] Cecilia L. Ridgeway, Shelley J. Correll 'Motherhood as a Status Characteristic' [57] Hebl, Michelle R. King, Eden B. Glick, Peter Singletary, Sarah L. Kazama, Stephanie 'Hostile and benevolent reactions toward pregnant women: Complementary interpersonal punishments and rewards that maintain traditional roles.' [58] Jennifer DeNicolis Bragger, Eugene Kutcher, John Morgan, Patricia Firth. 'The Effects of the Structured Interview on Reducing Biases Against Pregnant Job Applicants' [59] J. Cunningham, T. Macan(2007) [60] ‘대학 서열의 경제적 수익 분석’, <한국교육> 33권 2호, 2006 [61] 고은미(2011), ‘Changes in Wage Differentials among College Graduates in South Korea, 1999~2008’, <노동경제논집> 34권 1호. 원자료는 한국노동패널 1999~2008 사용. [62] 파일 [63] 고지능자를 대상으로 조사한 자료. [64] 당연하지만 IQ 자체가 평균을 100을 기준으로 하여 정규분포화시켜 만들어낸 지표이기 때문이다. 즉, 무슨 경우에도 평균은 100이다. [출처] Arthur Jensen (1998), The g Factor: The Science of Mental Ability p. 568 [66] 외적 특성은 제외하고 판단할 때 기준이다. 외적 특성까지 감안하면 부모의 소득 등의 요소가 더 크게 나타난다. [67] http://mobile.busan.com/view/busan/view.php?code=19940609000042 [68] 사실 공간지각능력과 수학의 성취도 사이의 상관관계를(인과관계가 아니다) 인정하는 논문은 지나칠 정도로 많다. [69] 실업률, 임금은 만 25세에서 만 64세 사이 [70] 제조업 사업체 간 임금 및 생산성격차 추세와 그 관계에 대한 분석(이창근) [71] 예를 들어 상위 10~20% 업체의 임금상승률이 높은지, 상위 50%의 임금상승률이 높은지 알 수 있다는 것이다.