핵심노동인구인 25-54세의 고용률은 국가 간 격차가 그렇게 크지 않음. 고용률이 낮은 터키를 제외하면 가장 높은 국가가 대략 88% (슬로베니아, 스위스), 가장 낮은 국가가 71% (이탈리아, 그리스). 

 

이와 달리 노인 고용률은 국가별로 차이가 매우 큼. 아래 그래프는 국가 별 65-69세의 고용률 (원소스는 요기). 

 

한국은 보다시피 60대 후반 고용률이 45%로 노인 고용률이 가장 높은 국가 중 하나. OECD 국가 중 노인고용률이 두 번째로 낮은 벨기에는 4.7% (가장 낮은 룩셈부르크는 거의 0%). 한국의 10분의 1에 불과. 프랑스도 노인고용률이 6.3%. 

 

일부에서는 이 통계를 보고 한국의 노인 고용률은 OECD 최고 수준으로 높은데, 현정부는 공적자금으로 노인들 용돈벌이 일자리만 늘린다고 비판할 것임. 

 

한국에서 노인고용률이 높은 이유는 연금체계의 미비로 노인도 일을 안하면 빈곤층으로 떨어지기 때문. OECD 국가 중 노인 빈곤율이 45%로 한국이 압도적 1위. 아래 그래프가 66세 이상 노인층의 상대적 빈곤율임. 북구 복지국가(덴마크 노인빈곤율 3%)는 말할 필요도 없고 미국(23%), 일본(19%)의 노인빈곤율도 한국의 절반에 불과. 

 

한국은 늙으면 가난하고, 그래서 어쩔 수 없이 일해야만 하는 그런 국가임.

 

젊을 때 연금체계가 없었기 때문에 현재의 가난한 노년층은 노동소득 외에는 빈곤을 피할 길이 없음. 청와대 일자리 수석이 노인일자리 비판에 대해서 노인빈곤을 방치하자는 것이냐고 화내는 이유는 이해할 만한 것임. 단기간 파트타임 노인일자리 확장이 일종의 노인 복지 정책임. 

 

이 덕분인지 모르겠지만, 최근 한국 방문에서 느낀 점 중 하나는 길거리에서 전단지 놔눠주는 알바 중에서 노인의 비율이 몇 년 전 보다 현격히 줄었다는 것. 

 

균등화 가처분 소득 하위 10%를 구성하는 가구의 상당수가 노인가구이기 때문에 노인일자리 증가는 이들 빈곤층의 소득증대로도 이어질 것. 2018년에 가처분 소득의 불평등이 줄어든 이유 하나도 노인일자리 증가 때문일 가능성이 상당함. 

 

올해의 경제 상황은 작년보다 나아질 것이라고들 함. 하지만 민간 부문의 고용확대가 노인층 고용에 끼칠 영향은 상대적으로 제한적. 복지 정책의 일환으로 파트타임 노인일자리의 지속적 공급 방안을 고민해야.   

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  1. ㅇㅇ 2020.01.20 23:58  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    다들 복지가 부족하다 외치는데 왜 이렇게 복지확대가 어려울까요?참 아이러니합니다

    • 바이커 2020.01.21 07:51  댓글주소  수정/삭제

      대부분의 복지는 지금 받는게 아니고 나중에 받습니다. 타인의 복지는 나의 비용이라서 막상 복지 확장에 들어가면 지금 당장 들어가는 나의 비용이 커보이니까요. 25-54세의 핵심노동연령층은 극소수를 제외하고는 (의료보험 외에) 복지가 별로 필요 없습니다.

    • 바이커 2020.01.21 07:54  댓글주소  수정/삭제

      그래서 아이러니하게도 (경제)위기가 복지 확장에 가장 좋은 기회입니다. 미래에 대한 두려움이 현재의 비용을 넉넉히 압도하는 국면이 복지 확장에 용이하죠.

    • 유월비상 2020.01.21 12:19 신고  댓글주소  수정/삭제

      바이커// 그래서 현재의 한국 복지의 틀이 IMF 시절 만들어졌죠. 아직 갈 길이 멀긴 하지만...

  2. 푸른 2020.01.21 19:22  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    글 올려주시는거 늘 잘 읽고 있습니다!
    글을 읽다 눈에 띄는 부분이 있어서 질문드립니다. 노인 고용률이 가장 높은 아이슬란드가 노인 빈곤율은 가장 낮아보이네요. 이분들이 워커홀릭(?)일수도 있지만 혹 다른 이유가 있을까요?

  3. ㅇㅇ 2020.01.21 21:17  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    안녕하세요 여러 올려주시는 글 잘 읽고 있습니다.. 주제와는 약간 다르지만 저기 올려주신 고용 비율은 보통 아르바이트 같은 단기 직종은 배제하고 한편인가요..?

한겨레 기사: 소득격차 3대 지표 모두 호전

연합뉴스: 통계청장 일문일답

통계청 보도자료

 

소득분배 관련 한국에서 가장 신뢰할 만한 자료가 나옴. 결과는 소득분배 개선. 작년에 그 난리를 치고 통계청장 교체 파동을 겪었던 가계동향조사와는 판이하게 다른 결과. 

 

올해 초까지도 한겨레, 조선 포함 모든 언론에서 가계동향조사에 근거해서 불평등 커지고 있다고 난리를 쳤음 (2019년 2월 포스팅: 통계로 장난치기: 가계동향조사 소득불평등 편). 기자들도 문제가 많은 가계동향조사로 악담에 가까운 기사를 퍼부은게 겸연쩍었는지 통계청장 일문일답에서 가계동향조사와는 왜 결과가 다르다고 물어봄.

 

작년에 일자리 많이 안늘었다고 1년 내내 난리를 치다가, 일자리가 30만개 증가했다는 기사를 아무렇지도 않게 내보냈던 것에 비해서는 그나마 나아진 것이라고 해야할지... 이래놓고 연합뉴스는 가장 크게 뽑은 기사 제목이 "물가 따지면 뒷걸음친 가계 처분가능소득". 하여간. 

 

아래 그래프가 이 번에 발표된 소득분배 지수 추이. 시장소득은 전년대비 큰 변화가 없고, 가처분 소득은 분명히 개선됨. 경제가 망하고 리세션이 온다고 호들갑 피우던 것과 달리 2018년은 큰 변화가 있던 해가 아님. 최저임금 인상과 복지강화로 저소득층의 소득이 오히려 줄어든다는 프로파간다도 사실이 아님. 작년과 올해 초의 대대적인 언론보도와 정반대로 소득분배가 개선되었고 고용도 늘었음. 

 

이로써 작년의 소득분배와 고용에 대한 논쟁도 아닌 논쟁은 일단락된 것. 이 블로그에 와서 비아냥거리던 분들은 이제 그 비아냥을 자신에게로 돌릴 때. 이 모든 쓸데없는 논쟁의 중심에 통계청 가계동향조사의 잘못된 조사와 데이터 비밀주의가 있음. 

 

여기서 몇 가지 점검해 볼 점과 언론에서 주목하지 않은 새로 드러난 사실이 있음. 우선 통계 자료 관련해서. 

 

첫번째는 소득분배가 개선되었다는 가금복 조사와 고용이 많이 늘었다는 행정통계 모두 서베이 자료에 한정하지 않고 전수자료인 행정자료에 근거했다는 공통점이 있음. 가금복은 서베이 조사지만 행정자료로 보완한 것. 서베이와 행정자료의 불일치가 커진 것인지, 가계동향조사와 경활조사 서베이가 특별히 문제였던 것인지 점검해야. 

 

두번째, 가금복과 가계동향조사의 차이에 대한 통계청의 해명은 말이 안됨. 공식통계는 가금복이라는데, 그럼 가계동향조사는 틀렸다는 것인지, 아님 두 결과가 다른 합리적인 이유가 있다는 것인지. 왜 다른지 알 수 없다는 식의 답변은 곤란함. 가금복의 분석 대상을 조정하면 가계동향조사와 같아짐. 통계청장의 답변처럼 조사대상의 차이라면 분석대상 조정으로 둘의 결과가 같아져야함. 실제로 그럼? 그럴 가능성은 극히 낮음. 

 

가금복은 1인가구가 포함되어 복지혜택의 수혜자인 노인층의 가처분소득 확대가 반영되었다는 변명도 황당. 올 2월에 가계동향조사 분석에서 1인 가구를 포함하면 소득불평등이 더 커진다는 보도도 있었음. 불평등이 늘어도 1인가구 때문, 불평등이 줄어도 1인 가구 때문이라니, 뭐 이런 경우가 있음. 가계동향조사에서 2006년 부터 1인가구를 포함해서 조사했음. 과거 자료와의 연속성 때문에 발표 자료에서 2인가구로 한정해서 분석했을 뿐. 1인 가구 포함여부는 변명이 될 수 없음. 

 

 

 

다음으로 언론에서 주목하지 않았지만 개인적으로 새로운 사실. 

 

이 번 발표에서 개인적으로 가장 놀라운 점은, 40대. 이 전 포스팅에서도 40대가 뭔가 이상하다고 했는데, 가금복 발표에서도 기존과는 다른 패턴이 발견됨. 다들 알다시피 경활조사에서 40대의 고용이 계속 줄고 있음. 문통도 40대 특별 대책 주문. 

 

하지만 이 번 가금복 조사를 보면 "가구주 특성별로 보면, 40대 가구와 상용근로자 가구에서 소득이 가장 높음", 뿐만이 아님. 자산과 관련해서, "가구주 연령대별로 30세 미만과 30대, 40대의 보유자산이 전체 평균보다 높게 증가". 40대 고용률은 낮아졌는데, 40대 가구주의 가구소득은 4.5%가 증가해서, 30, 50, 60대 보다 높음. 전체 소득은 50대가 높지만, 근로소득만으로 따지면 40대 가구주가 가장 높음. 

 

이 결과는 40대 가구주와 전체 40대의 소득 증감율이 다를 가능성을 또 다시 제시함. 

 

연령대별 특성으로 또 한가지 눈에 의는 점은 30세 미만 가구주의 가구소득 증가. 5.3% 증가해서 가장 높음. 이 블로그에서 청년층의 문제는 delayed entry라고 주장했는데, 이를 뒷받침하는 결과임. 노동시장에 완전히 진입하지 않은 20대의 소득은 안높아졌지만, 20대 가구주의 소득은 상당히 높아졌음. 

 

또 다른 가금복의 발견사항 중 하나가 "가구 간 이전 지출이 높음". 기억하시는 분은 거의 없겠지만, 2018년 가계동향조사의 특이점 중 하나가 가구 간 소득 이전이 크게 낮아진 것. 말이 안되는 결과였음. 

 

 

 

 

마지막으로 하고 싶은 말은 가금복 원자료 공개하라는 것. 가금복은 가구 단위 소득과 개인 단위 소득을 모두 알 수 있는 유일무이한 자료. 도대체 왜 개인단위 소득 자료 공개 안함? 

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  1. ㅇㅇ 2019.12.17 19:20  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    마지막 단락 부분에서 유추하자면, 노동 참여 동기 활성화가 우선 과제가 될까요?

  2. ㅇㅇ 2019.12.17 22:34  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    개인단위 마이크로 데이터를 공개 안하는거는 database reconstruction으로 개인을 추정할 수 있게될 가능성 때문에 그런건 아닐까요? 단순히 생각하면 그냥 민원이 귀찮아서 그럴꺼 같기도 한데 ㅋㅋ

  3. 2019.12.17 23:05  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    1월에 공개하는데요

  4. 2020.01.10 07:24  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    이번에 통과된 데이터3법과 원자료 공개랑 관련이 있는건가요?

    • 바이커 2020.01.11 10:28  댓글주소  수정/삭제

      잘 모르겠습니다. 데이터3법이 없어도 가금복 개인단위 소득을 공개못할 법적 이유가 뭔지 모르겠습니다.

      통계청이 아닌 다른 기관에서 조사한 자료는 가금복보다 더 개인추정이 쉽고 민감한 자료도 모두 공개하는 경우가 있습니다.

      저도 가금복 개인단위 소득이 1월에 공개되는지 기다리고 있습니다.

  5. ee 2020.01.12 21:08  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    가금복 조사는 국민소득분배계정(distributional national accounts)으로 볼 수 있나요?

    • 바이커 2020.01.17 07:16  댓글주소  수정/삭제

      가금복을 세금데이터로 조정한다고 하니, 일치해야 정상이긴 합니다.

  6. ㅇㅇ 2020.01.16 23:03  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    https://news.v.daum.net/v/20200116053014577?fbclid=IwAR1sObcuE1nuLkIhTXDx_3CG3zrqXk1_XX8sGU8XaT_78QvT8B2AibEBeyE

    이런 기사가 떴는데 고견을 듣고 싶습니다

    • 바이커 2020.01.17 07:26  댓글주소  수정/삭제

      노인 인구 증가라는 변수를 고려하지 않으니까 저러죠. 17시간 이하 근로자를 제외한 후의 추세를 볼려면 64세 이하로 한정해서 분석하든가요.

      이 블로그에서 몇 번 얘기했지만 지금의 장밋빛 수치가 그렇게 장밋빛이 아닌건 맞습니다. 그렇다고 나쁜 것도 아니에요. 이건 고용참사라는 2018년도 마찬가지죠. 위기도 붐도 아니지만, 구조적 문제를 안고 있습니다.

      노인 단시간 노동자 증가 자체는 좋은 일입니다. 연금의 미비로 한국 노인들의 소득이 너무 적어요.

      그리고 앞으로 연구에서 통계청 고용률을 안쓰겠다는 분도 계신데, 뭐 잘해 보시라고 말씀드리고 싶군요.

    • dd 2020.01.17 21:25  댓글주소  수정/삭제

      교수님 제가 과문하여 여쭙니다만

      왜 노인인구 증가라는 변수를 고려하든가 64세 이하로 한정해서 분석해야하나요?

      계산 방법에서 모두 분모가 같고 17시간 이하만 빼서 분석함으로써 정부 재정에 의한 단기일자리 및 알바 쪼개기에 의한 고용률 상승이라는 것을 보여주는 데는 문제가 없어보여서요.

      또한 정부재정(및 알바쪼개기)의 효과를 제외한 보정치의 감소는 구조적 문제가 있다는 교수님의 주장과도 상통하는 것 같은데 아닌가요..?

    • 바이커 2020.01.18 09:18  댓글주소  수정/삭제

      <노인인구증가 = 전일제노동자의 경향적 저하>니까요. 이 때문에 국가 간 비교에서는 전체 성인 인구 대비 고용률이 아니라 64세 이하 고용률을 사용합니다.

      미국에서 사회보장소득이 나오는 62세를 기점으로 전일제 노동자 비율이 급락합니다. 이는 복지의 결과이기 때문에 문제가 아니라 오히려 부러움의 대상이죠.

    • dd 2020.01.19 05:49  댓글주소  수정/삭제

      아.. 노인인구증가라는 인구구조적 영향이 포함됨으로써 일자리문제가 과다측정될 수 있다는 의미시군요. 감사합니다.

연합뉴스: 문대통령 40대 고용 특별대책 절실

작년 7월 포스팅: 고용의 진짜 문제

 

문대통령이 40대 고용 촉진을 위한 특별대책이 절실하다고 수보회의에서 얘기했다는데, 이제라도 문제점을 정확히 인식했다는 면에서 다행이라고 해야 할지, 이렇게 대책이 늦어서 어떻게 하냐고 한탄을 해야할지. 

 

작년 7월 최저임금 인상으로 고용대란이라고 생난리를 칠 때, 제가 주장했던게 고용의 총수가 아니라 40대 남성의 고용률 하락이 가장 큰 문제라는 것. 통계 오류 등의 먼지가 가라앉으니 이제 실제 문제가 무엇인지 명확해진 것. 

 

40대 (특히 남성) 고용률 하락은 복합적 문제의 결과임. 

 

1. 제조업의 침체

2. 건설업 부진

3. 자영업 감소

4. 인구학적 변화

 

일반적으로 얘기하는 것은 제조업 침체와 건설업 부진.

 

제조업 문제는 한국의 산업구조와 세계 경제 변화와 관련이 있고, 진보의 삽질 울렁증을 극복하고, 인위적 건설 경기 부흥이 필요하다는 얘기는 이 블로그에서 많이 했으니 굳이 다시 언급할 필요는 없을 듯. 

 

지금까지 얘기안한 자영업과 인구변화 문제에 대해서 간단히 언급하고자 함. 

 

먼저 아무도 주목하지 않았던 인구학적 변화부터. 한국에서 40대 남성의 미혼율은 1995년에서 2%정도였는데, 지금은 거의 20%에 이름. 가족부양이 남성의 노동시장 참여의 상당히 중요한 모티브인데 이 효과가 크게 줄었음.

 

놀랍게도 가계동향조사 원자료로 분석해보니 2019년 현재 가장인 40대 남성의 고용률은 97%에 달함. 이는 1990년 이후 (1994년을 제외하고) 가장 높은 수준. 가장 낮을 때는 IMF 경제 위기인 1998년. 91% 정도였음. 이전에 40대 고용위기가 가정위기로 이어질 것이라고 예상했지만, 그렇지는 않을 듯. 

 

40대 남성의 기혼율 감소는 남성의 노동유인 감소를 의미함. 40대 고용률 하락의 주원인이 가정형성과 관련되어 있다면, 이는 기재부의 고용대책으로는 해결할 수 없음. 

 

40대 고용률 하락이 고용시장의 문제가 아니라 혼인율 하락, 출산율 하락과 같은 <삶의 안정성 + 주택구입문제 + 여성차별>의 복합적 작용의 결과일 가능성이 있음. 제조업 침체, 건설업 부진 같은 경기 순환적 요소가 아니라, 가족형성 등 생애사 형성의 구조적 변화의 파생적 결과가 40대 고용률 하락일 수 있다는 것.

 

여기에 대한 세부적인 분석이 있어야 할 것. 구체적으로 40대의 누가 고용에서 탈락하고 있는지 알아야 대책을 세울 수 있을 것. 40대 전체는 뭔가 대책을 세우기에는 너무 큰 집단임. 

 

다른 문제로 자영업의 하락. 40대 고용에서 자영업이 차지하는 비율의 하락은 그야말로 드라마틱함. 40대 가장 중 자영업의 비율은 1995년에 42%였는데 2005년에는 39%로 줄어들고, 2010년에는 29%, 2019년 현재 24%에 줄어듦. 자영업은 앞으로도 최소 1/3 정도는 줄어들 가능성이 크기 때문에 자영업자의 임노동자로의 변화를 위한 지원 대책이 필요. 40대 노동자의 신규 창업이 아니라, 40대 창업자의 임노동자 전환 프로그램을 개발해야. 

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  1. 기린아 2019.12.16 17:58  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    이번에 발표된 부동산 대책을 보면 결국은 건설업 부진은 피할 길이 없어 보입니다. 제조업 침체는 내년이 되면 좀 나아지기는 하겠죠.

    말씀하신 문제는 확실히 검증 될 필요가 있다고 생각합니다. 진짜로 가족이 없는 40대가 노동 유인이 없는게 문제라면, 냉정하게 볼때 40대 고용 정책도 딱히 쓸 이유가 없겠죠. 정부가 결혼 자체를 더 하게 할 수는 없는 노릇이니...

    • 바이커 2019.12.16 21:51  댓글주소  수정/삭제

      말씀하신대로 실제로 인구문제가 원인이라면 40대 고용대책은 시늉만 하고 말아야죠.

      저도 장담은 못하겠습니다. 뭔가 이상한건 분명한데, 깊게 분석해본게 아니라서요.

통계 아는 척하면서 SPSS 언급하면, 그 분의 수준이 어느 정도인지 대충 짐작이 됨 (정확하다는 것은 아님).

 

학생들에게 SPSS 쓰지 말라고 얘기함. 저도 처음에는 SPSS로 시작했지만, 지금은 전혀 사용하지 않음. SPSS -> SAS -> Stata(R)의 경로로 프로그램을 배웠음. 새로 통계를 배운다면 선택은 Stata, R, Python 셋 중 하나. 이 중에서 Python은 아직 덜 발전되어 있어서, R이나 Stata를 선택하는게 일반적. 확실하지는 않지만 Stata의 재정 상태가 안좋다는 소문도 있음.  

 

SPSS를 추천하지 않는 가장 큰 이유는 명령어보다는 클릭을 주로 한다는 것. 설사 명령어를 쓰더라도 명령어가 다른 프로그램 보다 복잡하고 최신 기법이 잘 업데 안됨. 요즘 사회(경제/정치)학계에서 원로학자들 제외하고 쓰는 분 찾아보기 쉽지 않음.

 

SPSS를 추천하지 않는 다른 이유 중 하나는 가중치 부여 방식이 좋지 않다는 것. 아이러니하게도 SPSS에서 가중치 제대로 쓸 줄 아는 분 중에서 SPSS쓰는 분 거의 못봤음. 

 

최근에 뭔가 변화하지 않았다면, SPSS의 가중치는 Stata의 fweight 옵션에 해당함. 

 

모수분석에서 가중치의 기본은 "표본선택확률의 역수"로 조정해주는 것. 그런데 SPSS는 선택확률이 아닌 representative cases로 가중치를 주게끔 프로그램 되어 있음. SPSS에서 모수 추정을 할려면 가중치 값을 매 번 조정해줘야 함. 

 

좀 더 쉽게 설명하자면, 

 

(통계청에서 제공하는 거의 모든 데이터를 포함해서) 대부분의 확률표집 데이터는 전체 population의 frequency를 추정할 수 있도록 각 sample의 population representative 값을 제시함. 쉽게 얘기해서 센서스 데이터에 frequency weight를 부여하면 전체 인구수를 추정할 수 있도록 가중치를 제공함. 대략 <표본수 * 가중치 변수의 평균>을 계산하면 <전체 인구수>가 나옴. 

 

[ 모든 데이터가 이런 가중치를 제공하는 것은 아님. 조사회사의 여론조사는 대부분 표집확률의 역수(라기 보다는 인구비례에 따른 할당치의 조정값)를 가중치 값으로 제공함 ] 

 

여기서 문제는 이 frequency를 그대로 가중치로 쓰면 샘플사이즈가 인구수와 같아짐. coefficient estimated는 biased되어 있지 않지만, 샘플사이즈가 뻥튀기 되어서 표준오차가 크게 줄어듦. 그에 따라 거의 모든 계수추정값이 통계적으로 유의하게 인위적으로 변화함. 아주 가끔 Stata에서 인구수 추정 이외에도 fweight를 쓰는 분들이 있던데, 이거 통계적 치팅임. 

 

모수 추정에서 가중치의 기본은 가중치 부여 전후에 샘플수가 변화하면 안된다는 것. 이 때문에 SPSS에서는 분석 대상 표본만 뽑아서 가중치의 평균이 1이 되도록 재조정해야 함. 

 

이게 상당히 귀찮은 작업임. 분석 대상을 바꿀 때 마다 가중치를 재조정해야 함. 남녀를 모두 포함해서 분석할 때, 남자만 따로 분석할 때, 여자만 따로 분석할 때 등등, 분석 대상의 미세 조정이 필요할 때 마다 가중치도 재조정해야. 많은 SPSS 사용자들이 이걸 어떻게 하는지 모르고 쓰는 듯. 그래서 개인적으로 SPSS로 분석한 결과는 가중치에 대한 구체적 언급이 없으면 의심부터 하고 봄.  

 

굳뉴스라면 앞서도 언급했지만 가중치 조정 여부와 상관없이 계수값 추정치는 모두 동일함. 어떤 옵션을 쓰든 가중치를 부여하는 한 계수값은 변화하지 않음. 가중치를 주지 않으면 계수값이 biased되기 때문에 가중치는 주어야 함. 다만 가중치 부여 방법에 따라 계수 추정값 자체가 편향되게 바뀌는 일은 일어나지 않는다는 것. 바뀌는 것은 표준오차. 

 

Stata에서는 가중치 옵션만 제대로 선택하면 이런 문제가 없음. 기술통계에서는 aweight, 다변량/다변수 분석에서는 pweight를 쓰면 됨. 기술통계에서 pweight 옵션이 없는 이유는 필요가 없기 때문. 가중치 부여는 Stata가 가장 편하게 프로그램 되어 있음. 

 

 

 

Ps. 이 번 포스팅은 너무 기술적 문제라 트위터에 포스팅하지는 않음. 페이스북 등에서 가중치 문제로 고민하는 분들이 가끔 보이는데, SPSS 얘기가 나온김에 작성. 

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  1. 질문 2019.12.17 15:30  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    게으른 질문입니다만.. 스타타에서 aweight이랑 pweight차이는 뭔가요?

    • 바이커 sovidence 2019.12.17 20:16 신고  댓글주소  수정/삭제

      aweight는 각 샘플이 representative 그룹의 평균값으로 가정해서 표준오차를 계산합니다. pweight는 샘플 추출의 확률의 역수로 가중치를 줍니다. 둘의 실질 차이는 heteroskedasticity를 어떻게 다루냐, 즉 robust s.e.냐 아니냐 입니다.

올 3월에 발표한 "경력단절 이전 20대 여성은 차별받지 않는가" 논문이 일부 분들에게 입힌 내상이 상당히 큰 듯. 아직도 활발하게 댓글이 올라옴. 

 

대부분의 반론이 이미 다 답했거나 언급할 가치가 없는 것들이라 걍 무시하는데, 여러 분들이 노동시간 문제를 지속적으로 제기.

 

노동시간 문제는 공급의 측면도 있지만 수요의 측면도 있음. 남성은 대기업 정규직으로 취업해서 주 40시간에 야근까지 하는데, 여성은 취업이 안되어서 알바를 뛰기 때문에 주 20시간 밖에 일하지 못하면, 이 때의 성별 격차는 시간 당 임금을 넘어서 총소득 격차로 인식해야 함. 노동시간을 통제하지 않은게 omitted variable bias가 아니라 이렇게 봐야하는 이론적 이유가 있다는 것. 

 

그래서 논문에서는 월소득으로 본 것. 노동시간 문제에 대한 문제제기가 있을 것 같아서, part-time workers를 제외한 full-time workers만의 분석도 robustness checks의 하나로 제시. 

 

이러한 robustness checks에도 불구하고 대졸 직후 남성이 여성보다 절대적으로 더 오랜 시간 일한다고 믿는 모양. 이 블로그에와서 난리를 피우는 분들이 객관적 데이터를 제시한다고 자신의 의견을 바꾸거나 대오각성하여 편견을 고칠 것으로 생각하지는 않음. 그렇게 객관적인 분들이었으면 나님의 논문을 발표했을 때 충격먹고 자신의 생각이 잘못되었다는 것을 깨닫고 태세 전환했을 것. 

 

그럼에도 불구하고 사회과학을 연구하는 입장에서 데이터를 분석해서 답하는 수 밖에. 

 

이전에 포스팅한 글에서 모든 인적자본을 통제하는 모형을 다시 측정함. 대상은 full-time workers로 제한. 그랬더니 여성의 소득 불이익은 -.178 로그 포인트. 대략 남성보다 소득이 16.3% 적음. 파트타임 노동자까지 포함한 모델에서 -.191이었던 것에 비해서 겨우 .013 로그 포인트 여성불이익이 줄어듦. 

 

이 번에는 같은 모델에 그토록 오매불망 노래를 부르는 노동시간까지 통제. 즉, 풀타임 노동자의 노동시간과 인적자원까지 모두 통제하여 성별 소득 격차를 측정. 그랬더니 여성의 소득 불이익은 -.173 로그 포인트. 노동시간을 통제하지 않았던 모델에 비해서 .005 로그 포인트. 대략 0.5%의 여성 소득 불이익이 줄어듦. 

 

요약하면 노동시간의 성별 격차가 설명하는 여성의 남성 대비 소득 불이익은 0.5%포인트. 액수로 한 달에 평균 1만7백오십원. 나님도 이 정도는 남성이 더 받아도 된다고 굳게 믿음. 

 

남성이 여성보다 훨씬 오랜 시간 일한다는 편견과 달리 20대 대졸 full-time workers 의 주간 노동시간은 남성 42.8시간, 여성 41.6시간으로 1시간 정도 밖에 차이가 나지 않음. 

 

성별 소득 격차는 노동시간의 문제가 아님. 

Posted by 바이커 sovidence

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  1. 22 2019.12.10 17:17  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    아니 이양반아 군필 호봉추가가 있다는거부터 크나큰 차이잖아요;; 당신 말대로 다른부분이 남녀평등이 비교적 엄격하게 지켜지는 회사임에도 불구하고!

  2. 11님은 2019.12.10 19:03  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    사내에서 직원들 연봉공개를 다 하나봐요? 다 똑같다고 단언하게 ㅎㅎ

  3. 2019.12.10 21:28  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    비밀댓글입니다

  4. Spatz 2019.12.10 21:34  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    나무위키, 야갤 등지에서 아마 자가-확대재생산을 하고 있는 것으로 보입니다. 선진국들이 겪는 대안우파 현상을 한국도 동일하게 겪고 있다고 봐요.

    더불어 요즘은 젠더페이갭 이야기에 반박을 못 하니까 병역 임금은 통제됐다부터 해서 오만가지 음모론적 해석을 하고 그걸 또 자기들끼리 퍼트리더라고요. 그냥 그렇게 믿고 싶은 것으로 생각했습니다. 어쨌든 싫다는데 어쩌겠어요? 뭐 다행히도 세력들이 아주 소수라 큰 위협은 되지 않아서 인터넷이 인터넷한 것으로~

    • Spatz 2019.12.10 21:44  댓글주소  수정/삭제

      그나저나 저 댓글 갑자기 그쪽 분들 어쩌고 하면서 능지같은 밈 사용 + 쓸데없이 띄워쓰기하는거 보니까 좀 옛날에 이 블로그에서 많이 봤었던 악플러 부류로 보이네요..

  5. 페미니스트 고재기 2019.12.10 23:00  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    인셀들아!내 제사상에 복숭아 올리지 말거라!나는 뚱이 집게사장 징징이하고 게살버거먹으면서 아리수도 마시고 행복하게 살고 있다~~~~~

  6. ㅇㅇ 2019.12.11 00:08  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    음.. 역시.. 매번 임금격차 얘기 나올 때마다 노동시간 얘기가 나올 때 하던 생각을 데이터로 보여주셨네요. 매번 노동시간이 남성이 많다는 얘기만 하면서 그것이 임금격차의 어느정도를 설명하는지에 대한 얘기가 없어서 우습다고 생각했거든요. 심지어 '굉장히' 오래 일한다는 것 자체가 편견이었군요. 감사합니다.

    근데 세번째 문단의 노동수요의 측면도 있기 때문에 노동시간을 통제하지 않았다는 논리가 잘 이해가 안되는데 좀 더 구체적인 설명 가능하실까요? 개인적으로는, 노동시간은 노동공급자의 측면인데 최종적인 공급은 수요와의 합치를 통해 결정되는 것이므로 수요 측면의 차별적 요인이 있는 이상에는 노동시간의 문제가 아니므로 총소득 격차로 이해해야한다는 말씀으로 받아들였습니다.

    • 바이커 2019.12.11 07:33  댓글주소  수정/삭제

      완전경쟁 노동시장에서는 노동시간이 주로 공급자의 측면이겠지만, 차별 노동시장에서는 노동시간은 차별의 한 요소가 됩니다.

      실업은 노동시간 0의 한 측면인데 공급측면보다는 수요 측면에 주목합니다. 굉장히 러프하지만 LFP로 공급측면이 통제되었다고 가정하니까요.

      차별 노동시장에서 미혼 미자녀 대졸자가 정규직 일자리를 원한다고 가정할 수 있고, 동일학교 동일전공이 노동시장 선호일자리의 proxy로 볼 수 있다면, 노동시간은 공급의 측면보다는 수요의 측면이 강하다고 볼 수 있습니다.

      이 때문에 남녀의 선호도가 비슷하다고 가정할 수 있는 서울소재 사회과학계열 졸업자로만 따로 분석해 보기도 했고요.

      물론 이러한 가정이 설사 차별 노동시장이라 할지라도 공급의 측면을 과소 산정하는 문제가 있습니다. 하지만 반대로 노동시간을 완전히 통제하는 것은 수요의 측면을 과소산정하는 문제를 가집니다.

    • ㅇㅇ 2019.12.11 22:45  댓글주소  수정/삭제

      설명 감사합니다 교수님. 여러번 읽어봐도 저에겐 어렵긴 하네요. ㅎㅎ

      답변을 읽다보니 문득 든 생각인데 차별 노동시장이기에 노동시간 통제를 하지 않고 분석한 결과가 성차별이라면 순환논증의 오류가 있어보이는데 어떻게 보시나요?

      노동시간 통제x -> 20대에 성차별적인 노동시장. 그런데 노동시간 통제x의 전제는 차별적인 노동시장이라는 점에서요.

    • ㅇㅇ 2019.12.11 22:49  댓글주소  수정/삭제

      아 참.. 이번 포스팅에서 이미 노동시간 통제의 결과를 보여주셨었죠.. 잠시 잊었습니다;; ;;;;; 의미 없는 질문이 되어버렸네요.

  7. ㅁㅁㅁㅁ 2019.12.11 16:16  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    그냥 댓글 달고 계시는 "직장없어보이는"(ㅋㅋ) 분들이 많이들 착각하시는데 초년차에 연봉 계약하면 동일회사 동일직군에서는 아예 똑같이 프린팅된 연봉 계약서 줍니다 ㅋㅋ 왜 동일직군이 실현이 어러울까요? 생산직 및 현장직 비중이 남자가 압도적이기때문이죠 ㅋㅋ 알면서 일부러 회피하시는거 같은데 ㅋㅋㅋㅋ 제조업도 선호 안해 생산직 현장직도 선호 안해 ㅋㅋ 제조업 국가에서 취업하기 싫다고 그렇게 외치시는데 돈은벌고싶으시고? 그리고 그놈의 "풀타임근무자"가 하등 무슨상관인가요? 그 분류기준으로 야근하는 시간이 포함된답니까? "사회과학"하시느라 공사가 다망하신데 취업 잘되길 빌겠습니다 ㅋㅋㅋㅋㅋ

    • 기린아 2019.12.11 17:55  댓글주소  수정/삭제

      정부기관이 직접 조사한 통계자료를 믿지 않는 것도 신기한 일입니다. 남자들은 자기들만 일 많이 한다는 생각에 빠져 있는것 같은데, 여러분이 있는 직장의 그 자리까지 올라온 여성들은 여성의 상위에 드는 사람들이라서 여러분보다 워크 에식도 훨씬 강하고 책임감도 있어요. ㅉㅉㅉ...

  8. ㅎㅎ 2019.12.12 07:20  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    선생님, 이렇게까지 대답해주시니
    정말 고생이 많으십니다.
    아마 robustness check도 대부분 무슨 뜻인지 모를 겁니다.

    동일직군, 노동시간 등 다 ‘통제’했을 때
    이런 결과가 나온다는 게 문제라는 건데
    아마 ‘통제’라는 말도 무슨 뜻인지 모를 겁니다.

    매번 ‘팩트’에 기반해서 얘기해보자고 하지만
    대다수는 자신의 삶에서 구성된 팩트로만 내세우는데
    아마 통계적 유의성이 무슨 뜻인지 모를 겁니다.

    • 바이커 2019.12.12 09:20  댓글주소  수정/삭제

      모르겠죠. 이해하는걸 기대하는건 아니고, 실제 팩트를 추구하면 그 자체가 "비판의 무기"가 될테니까요.

  9. koc/SALM 2019.12.13 07:04  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    그런데 굳이 20대로 할 이유가 있나요?
    20대 구간은 남녀 임금 격차가 가장 적은 구간입니다.

    • 바이커 2019.12.13 08:39  댓글주소  수정/삭제

      그래서 20대로 하는 겁니다. 경력단절 효과와 기타 노동시장의 내생적 원인에 의한 차이가 발생하기 이전, 성별 격차가 가장 작을 뿐만 아니라 일부 통계에서는 오히려 여성의 소득이 더 높다는 연령대에서도 성별격차가 있는지 확인하기 위해서.

  10. 김혜인 2020.01.10 06:46  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    20대 성별임금격차에 관한 글들 올려주신 것 잘 읽고 있습니다~

    2007년에 직업훈련의 임금불평등 효과에 관한 논문도 쓰신 것을 보았는데요. 이논문은 재직자훈련 실업자 훈련 통틀어서 효과를 본 것 같습니다. 미취업 상태의 청년이 직업훈련을 받았을 때 생산성 증가에 대한 보상이 성별로 다르다는 연구도 있을까요?!

    • 바이커 2020.01.11 10:18  댓글주소  수정/삭제

      제가 아는 건 없습니다. 성별 직업훈련의 내용이 다를 수 있기 때문에 통제하기가 까다로울 수 있습니다.