Kim & Oh. (2021) Taste-based Gender Discrimination in South Korea. SSR. (12월16일 까지 무료 다운로드 가능, 그 이후에는 요기서 유료나 기관 계정으로 접근 가능). 

 

지난 2019년 초에 발표했던 "경력단절 이전 여성은 차별받지 않는가?"의 후속 논문. 이 번 주제는 대졸 직후 경력단절이 발생하기 이전의 성별 소득 격차가 여성 비선호(=혐오)에 기인하는지 아니면 통계적 차별인지 검증하는 것. 이번에도 대졸자직업이동경로조사(GOMS)를 활용했다. 

 

한국에서 성별 소득 격차에 대한 논리는 대략 5가지다. 

(1) 여성은 남성과 추구하는 바(preference)가 다르다.

(2) 여성이 결혼을 해서 경력단절이 있기 때문에 성별 소득격차가 발생하지 20대는 성별 소득 격차가 없다. 

(3) 남성은 공학을 전공하고 여성은 인문학을 전공하기 때문이다. 

 

2019년 논문은 이 세 논리가 성립하지 않는다는걸 보여줬다. 같은 학교, 같은 학과, 같은 학점에 경력단절 이전이라도 여성의 임금이 남성보다 18% 가량 낮다. 심지어 직업을 통제해도 성별 격차는 여전하다. 

 

2019년 논문의 결과를 받아들여도 (1)은 여전히 남는거 아니냐고 할텐데, preference의 지표로 많이 사용되는게 학력과 전공이다 (경제학 원론 하나 본 분들은 Handbook of Labor Economics의 Altonji & Blank 챕터 참고하실 것). preference가 가장 중요한 이유면 학력과 전공이 성별 임금 격차의 상당 부분을 설명해야 한다. 위에서 설명했듯, 안그렇다. 오히려 학력 전공을 통제한 후에 성별 소득 격차는 더 커진다. 따라서 2019년 논문이 (1)도 완전하지는 않지만 대략 설명력이 높지 않다고 보여준다. 

 

그러면 여성 차별이 남는다. 그런데 차별도 종류가 다르다. 하나는 일부에서는 차별하는게 당연하다고 주장하는 차별이고, 다른 하나는 누구나 극구 아니라고 부인하는 차별이다. 

 

(4) 통계적 차별: 여성은 남자보다 생산성이 낮기 때문에 차별한다. 생산성이 높기만 하면 해당 여성은 차별하지 않을텐데, 개별 여성의 생산성을 알지 못하기 때문에 어쩔 수 없이 성별을 생산성의 지표로 사용해서 여성에 대해 전반적으로 차별할 뿐이다. 

(5) 선호기반 차별: 그냥 여자라서 차별한다. 

 

통계적 차별도 차별인데 어찌된 일인지 많은 사람들이 이건 해도 괜찮은 차별이라고 생각한다. 한국만 그런건 아니다. 통계적 차별 논리를 배운 다음에는 더욱 차별적으로 되는 현상이 다른 국가에서도 발견된다 (올해 ASR Tilcsik 논문). 예전에는 차별은 막연히 나쁘다고 생각하던 사람들이 통계적 차별 논리를 배우면, 나서서 차별이 정당하다고 당당하게 주장한다. 진짜 아는게 병이다. 

 

문제가 더 복잡해지는건 한국에서 여성에 대한 통계적 차별은 여성의 생산성 "지표(signal)"가 명확하지 않기 때문이 아니라, 결혼과 출산 후 경력단절로 이어질 것으로 기대하기 때문에 발생한다. <현재의 지표>가 아니라 <미래의 기대>에 의한 차별이다. 이 때문에 학력, 전공 등 현재의 지표를 아무리 통제하더라도 통계적 차별을 하지 않을 근거가 되지 못한다. 미국의 인종차별 연구와 가장 다른 지점이다. 정보(=생산성 지표)의 부족 때문에 의한 차별이면, 개별 여성의 학력과 전공이 차별을 줄일 수 있는 근거가 되지만, 미래 행동에 대한 기대에서 발생하는 차별은 개별 여성의 현재 정보로는 아무 것도 판단할 수 없다. 통계적 차별을 옹호할 수 있는 근거가 강력하다. 과거 자료에서 여성의 이직률이나 노동시장 탈락률이 높기만 하면 된다. 여성의 소득이 낮은 이유라고 모두가 믿고 있는 경력단절이 바로 통계적 차별의 근거다. 통계적 차별을 겪은 여성은 노동시장에서 탈락하는 확률이 높아지고 이는 다시 통계적 차별의 근거가 된다. 이 때문에 통계적 차별은 순환적 차별(circulation discrimination)이다. 인종차별과는 다른 이러한 특수성 때문에 한국의 여성차별은 여성을 혐오하기 때문에 생기는 선호기반 차별인지, 경력단절 기대로 인한 통계적 차별인지 구분하기 어렵다. 선호기반 차별은 고용주의 "선호"를 알아야 하는데, 이 심리상태를 알 방법도 없다. 

 

그래서 생각해낸 아이디어가 지역 격차를 이용하는 것이다. 이 아이디어는 지난 2019년 논문 발간 후 달린 수많은 댓글중 여성은 지방을 가기 싫어한다는 주장에서 얻었다 (감사! 논문의 핵심 내용은 사실 2019년에 이미 발표. 수많은 robustness checks을 거쳐서 이제서야 논문이 나온 것). 개별 고용주의 성별 선호는 알 수 없지만, 지역별 성별 태도의 차이는 측정할 수 있다. 바로 지역별 신생아 성비를 지역별 노동시장에서의 성별 선호의 대리변수로 이용하는 것이다. 

 

선호기반 차별 검증에서 지역 간 격차를 이용하는 것이 저의 고유한 아이디어는 아니다. 경제학 톱저널의 하나인 Journal of Political Economy에 실린 Charles & Guryan의 논문이 미국에서 지역별 인종차별 인식을 이용해서 선호기반 인종 차별을 측정했다. Charles & Guryan 논문의 가정은 지역별 인종차별 인식을 고용주도 공유한다는 것인데, 여성 차별 논문에서도 이 가정을 그대로 적용했다. 

 

논문에서는 지역별 신생아 성비 중에서도 1990년대의 신생아 성비를 이용했다. 성비는 "자연성비"가 있다. 대략 105-6 정도다. 자연성비에서 벗어나는건 인위적 선택의 결과다. 남아 선호가 있어도 자연성비를 유지할 수 있지만, 남아 선호 없이 자연성비에서 벗어날 수는 없다. 자연성비는 "자연"이기 때문에 지역의 경제적 특성과도 무관하다. 지역의 임금 수준과 성비는 무관해야 정상이다. 자연성비를 벗어난 성비는 남아선호의 지표이다. 혹자는 성비가 지역의 경제상황 등을 반영한다고 할텐데, 맞는 말이다. 그런데 지역의 경제상황이 성비에 반영되는건, "경제상황 --> 남아선호 인식 발생 --> 성비 증가"의 경로를 겪는다. 남아선호라는 문화적 현상 없이 경제상황이 성비 증가로 그래도 이어지는게 아니다. 한국은 1990년대 전반에 걸쳐서 전체 성비가 110이 넘는다. 그 전이라고 남아선호가 없는건 아니었다. 하지만, 90년대 이전에는 아들이 생길 때까지 낳았다. 90년대는 초음파 검사와 낙태로 인해 성비가 급등했다. 셋째 이상 성비는 무려 170에 달했다. 드러나지 않던 남아선호의 지역별 차이가 1990년대에 드러났다. 

 

또한 1990년대 신생아 성비는 2010년대의 인구 행동, 노동시장 행위 결정과 무관하다. 현재의 성비와 현재의 성차별 인식을 변수로 사용하면 endogeneity 문제를 피할 수 없다. 현재의 인구행동이나 성차별 인식은 성별 소득과 역인과관계일수도 있다. 하지만 1990년대 성비는 2010년대 대졸 직후 노동자의 인구 행동과 무관하다. 1990년대의 지역별 성비는 현재도 지속되는 지역별 성차별 문화의 대리변수로만 작동한다. 그렇기 때문에 지역별 성비를 지역별 성차별 인식의 대리변수로 사용할 수 있다. 

 

우야튼, GOMS 자료와 지역별 성비를 합쳐서 아래와 같은 모델을 측정하였다. 

 

ln y = a + b1 (Female) + b2 (Regional Sex Ratio) + b3 (Female * Sex Ratio) + c X + e

 

여기서 관심사는 기본적인 여성 불이익인 b1에 더하여, <여성변수와 지역별 변수의 상호작용항>인 b3가 음의 값을 가지는가다. 성비는 자연성비인 105로 센터링했다. 그러니 b1은 자연성비일 때의 여성의 소득 불이익 정도를 나타내고, b2는 지역별 성비가 자연성비에서 1 증가할 때 남성의 소득이 얼마나 증가하는지를 나타내고, b3는 지역별 성비가 자연성비에서 1 증가할 때 해당 지역의 남성대비 여성의 소득이 얼마나 바뀌는지를 나타낸다. 따라서 이 논문의 핵심은 b3가 음의 값이 나오는가 여부다. 

 

분석 결과, 4년제 대졸자를 대상으로 구체적인 대학, 세부 전공, 학점, 출신 고교, 연령 등등 모든 변수를 통제한 후에 b3의 값은 인적자본 통제 이전에는 -.0101이었고, 통제 이후에는 -.0073였다. 이 결과는 99.9% 신뢰 수준에서 유의했다. 표준오차는 당연히 clustered standard error를 사용했다.

 

남아 선호가 심한 지역일수록 여성의 남성대비 소득 불이익이 컸다.   

 

좀더 알 수 있게 설명하면, 한국에서 성비의 지역별 차이는 대략 10포인트다. 이 크기면 성비가 가장 높은 지역의 여성은 가장 낮은 지역의 여성보다 소득이 7~10% 정도 더 낮다는 의미다. 참고로 한국에서 90년대에 신생아 성비가 가장 높았던 지역은 대구-경북이고, 가장 낮았던 지역은 전북이다. 여성이 서울에서 일하는 것과 성비가 가장 높은 지역에서 일하는 것을 비교하면, 다른 모든 조건이 같을 때 성비가 큰 지역에서 불이익이 7% 더 커진다. 이 불이익은 b1로 측정된 기본적 불이익(대략 10%)에 추가로 부여된 불이익이다. 어떤 모델을 사용하는지에 따라 1/4~1/3 정도의 성별 소득 격차가 성비로 측정된 taste-based discrimination으로 설명된다. 

 

그런데 이 논문에서 측정한 선호기반 여성차별은 실제보다 낮은 보수적 추정일 가능성이 높다. 이 논문의 선호기반 여성차별은 성비가 자연성비에서 벗어날 때만 측정 가능하다. 만약 자연성비에서도 여성혐오를 모든 지역이 일정 정도 공유한다면, 이 차별은 본 연구에서는 측정되지 않는다. 달리 말해 b1으로 측정된 자연성비에서의 여성 불이익의 일부가 선호기반 여성차별에 기인한다면, 본 연구의 방법론으로 측정한 선호기반 차별은 과소추정이 된다. 당연히 그럴 가능성이 크다. 

 

그래서 결론은 한국의 성별 소득 격차의 상당 부분이 통계적 차별이 아니라 여성 혐오에 기인한 선호기반 차별이다. 그러니 통계적 차별 논리로 선호기반차별을 정당화하는 주장은 이제 그만 두기를. 

 

한 가지 추가로 강조할 점은 b2의 값이다. b2는 남성의 지역별 평균 소득이 성비에 따라서 어떻게 달라지는지를 나타낸다. 성비가 남아선호와 여성혐오를 나타내는게 아니라, 우연히 제조업 중심 지역에서 더 높아서, 지역별 산업구성의 차이를 나타낸다면, b2는 통계적으로 유의하게 긍정적일 것이다. 하지만 b2는 0이다. 단순히 통계적 유의도가 없는게 아니라, 절대값이 0이다. 학력과 전공을 통제한 후 지역별 성비와 지역별 남성의 평균 소득은 전혀 상관이 없다. 오직 성비는 여성의 소득과만 음의 상관을 지닌다. 

 

이게 논문의 핵심 내용이고, 논문의 상당 부분이 여러 다른 상황과 변수를 사용해도 결과가 같은지 검증하는데 할애되었다. 구체적인 내용은 논문을 보시길. 

 

 

Ps. 아래가 대략 추가적 검증 내용들이다. 

 

- 성비가 아니라 현재의 지역별 성평등 인식을 변수로 사용해도 결과는 마찬가지다. 다만 이 때는 지역별 성평등 인식이 낮은 지역에서 남성의 소득이 올라가는걸로 나온다. 그러니 현재의 성평등 인식은 선호기반 차별을 측정하기에 좋은 변수가 아니다. 

- 1990년대 성비가 아니라 2000년대 셋째 이상 성비를 사용하거나, 1990년대 셋째 이상 성비를 사용해도 결과는 마찬가지다. 

- 노동시장의 할당(=산업, 직업, 회사규모, 정규직 등)을 통제하면 여성의 기본불이익인 b1는 35% 정도 설명되는데, b3는 노동시장 할당을 모두 고려해도 15% 정도 밖에 줄지 않는다. 즉, 여성혐오에 의한 차별은 노동시장 할당으로도 설명되지 않는 "순수한" 여성 소득 차별이다.  

- 지역별 여성의 인구행동인 혼인율, 출산율, 육아휴직율, 평균 가사노동시간을 모두 통제해도 결과 안바뀐다. 

- 지역별 육아휴직율은 통계적 차별과 선호기반 차별 모두의 대리변수가 될 수 있다. 통계적 차별이면 고용주들이 이 통계에 근거해서 여성 고용을 꺼려서 (female*육아휴직)의 계수값이 음의 값이 될 것이고, 선호기반 차별의 경우에는 지역별 육아휴직율이 여성우호의 지표이기에 (female*육아휴직)의 계수값이 양의 값이 될 것이다. 결과는 양의 값이다. 지역 격차는 통계적 차별로는 설명이 안되고 선호기반 차별로만 설명된다. 

- 혹시 지역별 성비가 지역별 30대 여성의 노동시장 참여율과 관련이 있는지도 점검해보았다. 성비가 높은 지역에서 여성 노동시장 참여율이 낮다면,  성비는 선호기반차별이 아닌 통계적 차별의 근거가 될 수 있다. 30대 초반 여성의 지역별 노동시장 참여율은 지역별로 대졸 직후 20대 여성을 통계적으로 차별하는 근거가 될 수 있기 때문이다. 하지만 둘은 상관관계가 전혀 없다. 지역별 30대 여성 뿐만 아니라 30-40대의 노동시장 참여율을 성비 대신 대리변수로 사용하여 (female*LFR)을 측정했지만 전혀 유의하지 않았다. 

- 논문에서 공공부문 노동자와 교사는 사기업의 차별 대상이 아니기 때문에 제외했는데, 이 표본 제한이 결과에 영향을 끼치는지 점검(포함해서 분석 + Heckman selection model)해봤지만 결과는 동일하였다.  

- 특정 outlier 지역 때문에 결과가 왜곡되는지 알아보기 위해서 각 지역을 돌아가면서 빼고 측정했지만 결과는 동일하다. 

- 논문에서 clustered standard error를 사용했지만, 더 보수적으로 표준오차를 계산하기 위해서 회귀분석의 모든 통제 변수 부여 후에도 남는 지역별 성별 격차만을 종속변수로 표본수를 광역시도 16개로 크게 줄여 표준오차가 과대 계상되게 측정했지만 결과는 마찬가지다. 여전히 통계적으로 유의하다. 

- 어떤 지역에서 일하는지는 자신의 선택이라서 지역 선택 편향이 결과를 왜곡할 가능성은 없는지 IPTW라는 기법으로 성비가 높은 지역과 낮은 지역의 선택 확률을 통제했지만 결과 안바뀌었다. 

 

Pps. 

 

평소 탕탕절 같은 용어 사용에 그렇게 호의적이지 않았는데, 이 번 따블 탕탕절은 주말에 위스키 더블샷으로 기념할 예정이다. 

Posted by sovidence

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  2. 지나가던사람 2021.11.17 19:12  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    우리 사회의 문제점에 대해서 여러가지 시도를 하는 것에 대해서 감사하게 생각하고 있습니다.

    다만 이번 분석에 대해서는 두가지 점을 짚고 싶습니다.

    첫째로, 대리변수로써 90년대의 지역별 성비를 쓰셨는데, 90년대의 지역별 성비에서 현재의 소득격차가 나타난다면, 10년 뒤에 같은 연구를 진행할 경우 자연적인 성비로 수렴하게 되는 00년대의 성비를 쓸 경우에는 영남지역의 남녀 소득격차는 빠르게 줄어들 것이다 라는 결론이 나게 됩니다. 이렇게 예상하시는지가 첫째.


    두번째, 좀 더 근본적인 질문입니다. 90년대초의 지역별 남녀성비의 문제가 변수로 적절하냐입니다.

    지역별 남녀 성비의 문제는 지역별 남아선호사상 차이보다, 종교별 낙태에 대한 거부감의 차이의 문제, 그리고 지역별 선호 종교 차이랑 연관 됐을 가능성입니다. 종교별 낙태에 대한 인식 차이는 다음 뉴스의 두번째 그래프를 참조해주십시오.

    http://www.cupnews.kr/news/view.php?no=13622

    전국 평균과 비교할 경우 영남은 유달리 불교가 강세고, 호남은 유달리 개신교가 강세입니다. 이 말인 즉, 남녀 성비 문제는 남아선호에 차이가 있어서가 아니라, 종교 선호도에 의한 차이, 즉, "높은 개신교 선호로 인하여 호남지역의 낙태가 억제 되었을 가능성"이 높다는 겁니다.

    흥미로운 연구결과이지만, 뭔가 다른 대리 변수를 이용하거나, 혹은 언급한 종교 변수로 통제를 시키고 살펴봐야 했던거 아닌가 하는 의문점이 남습니다.

    • 지나가던사람 2021.11.17 19:24  댓글주소  수정/삭제

      개인적으로는 1번에 대해선 아닐것이라 봅니다. (즉, 10년 뒤 분석 시 b3의 값은 더 크게 나올 수도 있을 것)

      2번에 대해선 예측불가입니다. Fig 2를 지역별로 표시하지 않아 정확히 판별은 불가능하지만, 오른쪽 다섯개의 지역이 영남지역일 경우, 도리어 종교변수를 통제시켜버리면(영남지역 안에서만 분석하므로) 남녀 성비 격차가 클수록 남녀 소득격차가 줄어든다는 의문점이 큰 결과를 낳게 됩니다.

    • 바이커 2021.11.17 20:04  댓글주소  수정/삭제

      1. 논문에도 썼지만, 지역별 성비는 여성에 대한 불호 없이 불가능하지만, 여성에 대한 불호가 있다고 지역별 성비가 반드시 차이나지는 않습니다. 따라서 첫번째와 같은 기계적 적용이 되는게 아닙니다.

      2. 낙태와 종교 선호가 관계가 있는지 모르겠는데, 이게 왜 성비를 성별선호의 대리변수로 사용하는데 문제가 되죠? 성비의 결정요인이 연구주제가 아닌데요. 논문에서 성비와 성별선호의 상관관계도 보여줬는데요.

      설사 종교와 성비가 관련있다 할지라도, 그 이유는 종교에 따라 성별선호가 달라지기 때문입니다. 종교에 따라 낙태율만 달라지고 성별 선호와 관련이 없다면, 호남이 영남보다 출산율이 높아지지, 성비가 달라지지는 않죠. 종교와 낙태의 관계가 무엇이든, 성별선호라는 과정을 통해서 성비의 차이가 나타납니다.

      지나가던사람님의 주장이 성립하는 조건은 딱 한 가지입니다. 불교는 성비격차를 낳지만 성비는 성별선호와 관련이 없고, 또한 불교는 성별선호와 관계없이 성비에 대리되어 성별 소득격차를 낳아야 합니다. 말이 안되지 않나요?

    • 지나가던사람 2021.11.17 23:15  댓글주소  수정/삭제

      제 의견은 성별선호자체를 부정하겠다는게 아닙니다. 이건 분명히 있지요. 하지만 "남녀모두 공히 똑같이 키우자"와 "여자 애지만 종교적 관점 때문에 낙태하지 않겠다"는 다른 기작이지 않냐 하는 의미입니다. 둘다 성비 차이는 없겠지만, 전자는 성별선호가 없는것이고, 후자는 성별선호가 있지만 다른 요인도 동시에 작용한거니깐요.

      마지막 문단식으로 말하자면, "개신교는 성별선호는 있더라도 (낙태를 강력히 반대해) 성비의 차이를 줄이게 하는 요소로 작동하게 된다"가 요지인데, 그렇다면 90년대의 지역별 출생성비가 지역별 성별선호의 대리변수로써 적절하냐라는거죠.

    • 바이커 2021.11.17 23:31  댓글주소  수정/삭제

      그러면 성비와 성별 임금 격차 간에 관계가 안나타나야죠. 현재의 성별 선호와 성비와도 관계가 없어야하고요. 둘 다 강한 상관이 있다고 보여줬는데요.

      성비와 임금격차 간에 관계가 없지만, 그럼에도 불구하고 지역간 임금격차는 성별선호의 결과라고 말하고 싶을 때나 할 수 있는 주장입니다. 결과는 안그래요.

    • 지나가던사람 2021.11.17 23:44  댓글주소  수정/삭제

      물론 종교가 성별 소득격차를 낳을거라는 설명은 저로써도 아닐거다라고 생각하니 (맞다면 그거대로 중요한 지점이겠습니다만)

      1. 종교에 의한 성비격차 영향이 크다면

      2. 성별선호를 설명할 수 있는 다른 대리변수를 찾거나 (지역별 남녀 평균 학력 격차 같은것도 있을거 같습니다, 성별 선호 때문에 분명 여자의 교육을 덜 시켰을 거니)

      3. 그것도 아니라면, 다른 요소가 있거나

      하지 않겠냐는 거죠.

  3. 행인 2021.12.04 08:40  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    좋은 글 감사합니다

  4. 여자 2021.12.04 17:31  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    남초직업군에서만 일하고있는 여자입니다 차별은 실제로 있습니다 자기 기분따라서 여자는 이일을 못한다고 말하는 남자 반, 제가 힘이 세다는 걸 인정하는 남자 반입니다. 저는 제가 보통남성급 퍼포먼스를 내는 것을 이미 알고있기 때문에 여자여자거리는 남자가 상급자일 경우에 매우 골치아팠습니다.

  5. 여자 2021.12.04 17:33  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    추가로 힘쓰는 일은 몸이 기본적으로 된다는 전제하에 시간이 지날수록 핸들링이 잘 되는 것이 당연하고 당장 미숙해보여도 일단 시키고 지켜보면 할 수 있게 되는 일이 대부분입니다. 그런데 분명 한 이주만 시키면 제가 핸들할 수 있는 일을 가져다가 여자라고 그걸 못버티고 못하게 하는 경우가 많아서 답답합니다.

  6. 개웃겨 2021.12.04 20:09  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    댓글들 어떻게든 인정하기 싫어서 발작하는게 넘 웃기네ㅋㅋㅋㅋㅋ

  7. 웃기네요 2021.12.04 21:15  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    '논리'와 '팩트'를 추종하신다는 분들이 정작 자기의 '논리'와 '팩트'는 내놓을 생각은 못하고 '논리는 맞는데'~ 이러는거 보니 이거는 떼쓰기 방식에 가깝지 않나 싶습니다 ㅋㅋ 연구에 대한 맞대응은 연구인데 정작 본인들도 주장을 내세울 뒷받침 통계나 근거는 내세우지는 못하고 '음 그럴것 같은데?' 하는 식으로 접근하는데 누가 말을 들어줍니까 ㅋㅋㅋㅋ 나이만 처먹은 애새끼죠 그냥

    • 우끼네요 2021.12.10 05:24  댓글주소  수정/삭제

      방금 나온 논문에 팩트 들고 반박해보라 하면 뚝딱 나옵니까, 즉시 반론받지 않는다고 옳다는게 아닙니다.. 이 분 연구가 100% 맞다는 보장도 없고요. 시간 지나서 후속이던 반박이던 다른 논문이 나오고 나면 아는거지. 게다가 여기 대부분 사회학 전공도 안했을텐데... 여긴 그냥 댓글창이고 내 경험과 다른 부분을 들며 얘기하는게 나쁜겁니까.. 애초에 님 댓글로 어떤 사상을 가지신지 견적이 나오지만요.

  8. asdf 2021.12.04 21:42  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    좋은 글 쓰시느라 수고하셨습니다! 이거 지우지말아주세요 ㅎㅎ

  9. 좋은글 2021.12.04 22:06  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    좋은 글 감사합니다. 2019년 연구중에 질문드리고 싶은 부분이 있는데요.
    >2019년 논문의 결과를 받아들여도 (1)은 여전히 남는거 아니냐고 할텐데, preference의 지표로 많이 사용되는게 학력과 전공이다 (경제학 원론 하나 본 분들은 Handbook of Labor Economics의 Altonji & Blank 챕터 참고하실 것). preference가 가장 중요한 이유면 학력과 전공이 성별 임금 격차의 상당 부분을 설명해야 한다. 위에서 설명했듯, 안그렇다. 오히려 학력 전공을 통제한 후에 성별 소득 격차는 더 커진다. 따라서 2019년 논문이 (1)도 완전하지는 않지만 대략 설명력이 높지 않다고 보여준다.
    국내 취업 시장을 고려할 때 같은 학력, 전공 더해서 같은 직업이더라도 취업 희망에 따라 서울 대기업, 서울 공공기관, 지방 공기업, 지방 사기업 등의 직업 선택이 preference로 추가로 드러나는 경우가 많은 것으로 개인적으로는 느껴집니다. 경제학 원론 원서에서는 학력과 전공이 충분한 통제 변수인 것으로 나타냈을 수 있지만, 한국에서는 추가적인 변수가 1을 설명하기 위해 필요하지 않을까요?

  10. 좆소 2021.12.07 18:02  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    뭘 모르시는데 남녀차별 있는 직장은 그만큼 남자를 험하게 굴립니다. 임금만 남녀차별하는 게 아니라 일에서도 남자는 더 험하게, 많이 굴린다는 거. 비공식적으로. 책상 앞에서 두들겨보는 통계에선 안 나오겠지.

    • 좆소 2021.12.07 18:05  댓글주소  수정/삭제

      여자라고 배려한답시고, 여자라서 못 믿겠답시고 남자 일이 훨씬 험해지는 건 바로 윗윗 댓글의 증언에서도 나옴. 저걸 남자 입장에서 재구성해보면 답 나오는 겁니다. 퍼포먼스가 성과로, 가시적으로 나타나는 일이 아니라 잘 안 알아주는 일에서도 그런다니까?

    • 좆소 2021.12.07 18:18  댓글주소  수정/삭제

      이런 식으로 요구되는 차별은 복장부터 나타나는데 적잖은 한국기업에서 남자는 엄격하게 정장이 요구되고 여자한텐 자유복장이 허용됩니다. 이런 다른 요구치가 회사생활 전반에 걸쳐 있음.

      여자들도 자기들한테 편하고 유리하게 이기적으로 굴다가 좀 가시적인 성과가 보일 만한 일에만 욕심을 부리고.

    • 좆소 2021.12.07 18:47  댓글주소  수정/삭제

      사업주 측이 호구도 아니고 헬조선에서 남자라서 그냥 돈을 더 주는 그런 일은 없음.
      남녀차별이 있다는 말인즉슨 여자들이 편익을 누리는 '열외의식'이 관리자 측이나 여성 측이나 생활 기저에 깔려있는 거지.
      바다 건너 상아탑에서 남이 만든 데이터나 만지작거리면 알 수가 없겠죠.

    • 2021.12.08 00:19  댓글주소  수정/삭제

      글 읽은 겁니까? 여성의 개별 생산성을 모른다고 해서 여성 전체의 생산성이 낮을 거라고 지레짐작하고 차별하는 것도 통계적 차별이고, 하면 안되는 겁니다.
      당신 닉처럼 ♪소 출신이 생산성이 떨어질거라고 지레짐작하고 ♪소 출신 지원자에게 연봉을 낮춰서 제안하는 거랑 같은 행위에요.
      호구라서 남자라고 돈을 더 줘서 소득 격차가 일어난다는게 아니라, 그냥 성별 전체로 싸잡아서 여자를 남자와 같은 생산성을 낼 수 있는 인간으로 보지 않으니까 소득 격차가 일어난다구요.

    • 종종 2021.12.08 06:07  댓글주소  수정/삭제

      처음엔 그런가 싶었는데 곰곰이 생각해보면 여자들은 어디든 화장 요구받죠 암묵적으로. ㅋㅋㅋ 대놓고 남자는 엄격한 정장, 여자는 자유복장인 곳이 있는지도 모르겠고 있어봐야 암묵적일텐데 어차피 도찐개찐이거나 여성들이 더 전반적으로 요구받음. 화장 안하면 아프냐 어쩌냐. 나라고 자유롭진 않겠지만. 그리고 뭐 남자들은 자기 편하고 빠질 수 있으면 안 편해지고 안 빠집니까. 사람 차이죠. 꿀빨고 일 안하는 윗대가리들 성별 거의 무엇?

    • 종종 2021.12.08 06:13  댓글주소  수정/삭제

      그리고 본인이 말하는 방식을 이 블로그 주인장께서는 통계적 차별이라 지칭하고 계신데 그러한 통계적 차별이 있음을 부정하기보다는 그거 외에도 전적으로 선호에 기반한 차별이 있다는 주장입니다. 서로 다른 개념을 가지고 논박한다라...

    • 바이커 2021.12.08 10:17  댓글주소  수정/삭제

      이 분이 말한건 통계적 차별이 아닙니다.

      양반은 자녀 교육을 엄격하게 시키니 신분세습제가 정당하다는 논리죠. 아랫 것들은 "편하고 이기적으로 굴다가" 뭔가 눈앞의 이득이 있을 때는 "가시적인 성과가 보일 만한 일에만 욕심을 부"린다는 겁니다.

      선호기반차별이 정당하다는 논리입니다. 과거에 생득형질에 대한 차별을 이런식으로 정당화하려고 했습니다. 근대 사회에서 이런 황당한 논리는 거의 사라졌습니다.

      회사문화 전반에 걸쳐있는 차별 논리와 실행을 pattern and practice discrimination이라고 칭합니다. 구조적 차별입니다. 법적으로 밝혀낼 수 있는 장치를 만들고, 문화적으로 수정하고, 행정/법적 절차로 징벌할 수 있도록 해야죠.

    • 종종 2021.12.09 05:34  댓글주소  수정/삭제

      지적 감사합니다. 근데 구조화, 관습화된 차별에 의해 만들어진 형질이라면 생득형질이라고 보긴 어렵지 않을까요? 양반들이 신분세습제를 정당화시키던 논리 역시 관습화된 구조 하에서의 교육에 따라 얻어진 형질 아니겠습니까.

    • Spatz 2021.12.09 07:15  댓글주소  수정/삭제

      이제 그 자기들이 좋아하던 잘난 논리와 팩트들은 모두 집어치우고, 하라는 대로 연구 한 연구자를 대충 (자기가 아는) 현실에 대해 뭣도 모르면서 상아탑에서 하급자 부려먹으며 사는 어퍼미들로 스테레오타입화 하는군요 ㅋㅋㅋ 최종단계 진입했네. 그냥 인정하는 게 젤 편하겠지만 뭐 그럴 일은 없을테니 조소나 날려야겠군요.

    • 바이커 2021.12.09 09:26  댓글주소  수정/삭제

      종종/ 생득형질은 성별이나 세습계급 등을 뜻합니다. 관습/구조적 차별은 생득형질에 기반한 차별이 이루어지는 메카니즘의 하나고요.

    • 화장안하는데 2021.12.13 03:43  댓글주소  수정/삭제

      회사에 화장 안 하고 가도 된다는 거 넷사세야? 현실에선 어때
      https://www.instiz.net/name/31218054

    • 화장안하는데 2021.12.13 03:45  댓글주소  수정/삭제

      "직종에따라 다른데 오히려 여초가 진짜 고나리질심한경우 많음(경험담임 이거때마 퇴사할정도)"

    • 화장안하는데 2021.12.13 03:47  댓글주소  수정/삭제

      원댓글러 글 어디서 차별 옹호한다고??

      걍 소득 차별되는 만큼 남자가 더 강도 높게 일한다는 현실만 있구만 ㅋㅋㅋ

      이걸 무시하고 여자 소득만 올려주라고 하는 게 말이 안 되지 ㅋㅋㅋㅋ

    • 종종 2021.12.13 23:38  댓글주소  수정/삭제

      ㅋㅋㅋ 화장 많이 해야하는 건 여자가 아니라 내가 잘못 알았나보네 ㅋㅋ 이거 가지고 역시 페미들은 넷에서만 살아 낄낄낄 거리고 있으려나. 그 밑에 댓글 보세요. 댓글 본다고 이해할 능력이 있을런지는 몰라도. 원댓글에 이미 깔려있는 여성혐오는 안 보이니 화장 관련해 내가 헛소리한 변죽만 두드리고 있지.

  11. K-군대 2021.12.10 05:16  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    90년대생 남녀차이에 군대가 빠질 수 없는데 이 부분은 어떻게 해결하셨는지 궁금합니다 교수님!

    • 바이커 2021.12.10 12:21  댓글주소  수정/삭제

      연구 디자인과 내용을 이해 못하니까 이런 질문하는거죠.

      블로그는 아이디를 바꿔도 같은 사람이라는 기록이 남아요.

    • K-군대 2021.12.10 23:05  댓글주소  수정/삭제

      그러니까, 제 생각엔 채용시 차별이 있다면 군대로 인한 모종의 영향이 있지 않나 해서요. 임금에 차별이 있다고 검증하는 연구지만, 군입대는 이미 명백하게 존재하는 성차별이니까요.

    • 바이커 2021.12.11 13:38  댓글주소  수정/삭제

      도대체 몇 개를 써서 포스팅했다가 지운거죠? 본인이 생각해도 봐주기 뭐한 글들이죠?

      지워도 포스팅되는 순간 기록이 남아요.

      다른 사람보고 이해할 "능력도(의지도 ㅋ) 없"고 통계 구분도 못한다고 욕하기 전에 본인부터 좀 돌아봐요. 논문의 주 관심사인 b3 측정에서는 방법론적으로 군대가 전혀 이슈가 안되는데, 이해할 능력과 의지가 있나요?

  12. ㅎㅈ 2021.12.16 20:19  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    여기 달린 남자들 댓글로도 또 논문 쓰실 수 있을것 같군요!
    주말에 이 좋은 글 찬찬히 읽어보겠습니다.

  13. 아톤 2022.01.08 23:29  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    개인적으로는 남녀의 임금격차의 주가 남녀의 심리적 차이에서 근원한 직종 선택의 차이라 봤습니다. 하지만 바이커님의 글은 더 생각할 거리를 던져주네요.

  14. 아톤 2022.01.08 23:31  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    저도 좀 의문스러운 부분들은 있으나.. 위의 댓글들은 뭐 통계적 오류에 관한 지적도 없네요. 솔직히 그냥 여성혐오자들이라 저런다 해석해도 될 듯 합니다.

  15. 안녕하세요 2022.01.09 21:30  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    왜 이렇게 세대 일반화해서 욕하는 댓글들이 많죠? 아무도 이것에 대해 지적하는 사람이 없네. 이런 댓글들은 주의를 줘야하지 않을까요?

  16. residual 2022.01.22 10:55  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    “개별 고용주의 성별 선호는 알 수 없지만, 지역별 성별 태도의 차이는 측정할 수 있다”
    ->> employer-employee 매칭 데이터는 없지만, 인사관리 담당자의 성별 선호를 조사하는 자료는 아주 없는 것도 아닙니다.
    사업체패널조사 2004년 부가조사 자료 중에, 능력이 기준집단과 동일할 때 대상집단을 채용하거나 승진시킬 의사를 묻는 방식으로 차별 의사를 묻는 문항이 있었습니다. 이 자료 가지고 쓴 여성 차별 요인을 분석한 논문(성지미, 2007)이 있고요. 옛날 자료이기는 하지만 이 문항에 대한 답변의 산업 단위 variation을 이용한 분석이 가능도 할 것 같네요.
    비슷한 문항이 일가정양립 실태조사에도 있습니다. 채용시 자격이 동일할 때 남성을 선호하는 경향이나, 능력이 비슷해도 남성이 승진에 유리한 경향을 묻는 문항들인데, 사회적 바람직성 편향이 예상되는 문항들인데도, 거의 20% 가량이나 긍정 대답한 것이 놀랍더군요.

  17. residual 2022.01.22 14:00  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    “현재의 성비와 현재의 성차별 인식을 변수로 사용하면 endogeneity 문제를 피할 수 없다. 현재의 인구행동이나 성차별 인식은 성별 소득과 역인과관계일수도 있다.”
    ->> 근데 90년대 출생성비를 독립변수로 해서 그냥 OLS 하는 것도 unobserved heterogeneity로 인해 내생성 문제를 피할 수 없는 건 마찬가지 아닌가요? 현재 성차별 인식 혹은 셋째/넷째 출생성비를 독립변수로 하고, 통제변수 넣어서 고정효과 분석이나 GMM으로 패널분석 돌리는 것이 맞지 않을까요.

  18. Scam 2022.01.22 17:44  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    가장 기본적인 부분도 고려를 안 한, 형편없는 조사네요.
    직업, 경력, 학력, 연령을 모두 통제했다구요? '근무시간'과 '담당업무'라는 변수를 고려하지 않으면 저게 다 무슨 의미인지요. 남성과 여성의 평균 근로시간은 어떤 통계로 보든 큰 차이가 나며 남성이 같은 직종이라도 외근, 숙직 등 소위 '험하고 고된 대신 수당을 받는 일'에 자의든 타의든 여성보다 훨씬 많은 비율이 할당되는것을 전혀 고려하지 않는 조사에 대체 무슨 의미가 있는지 모르겠습니다.
    내근직 하는 여성 경찰과 현장에서 강력범 잡으러 밤새 잠복하는 남성 경찰이 '같은 직업에 같은 연차'란 이유로 같다고 평가하는 방식에 어떤 의미가 있나요?
    하다못해 물류센터 알바를 하는 청년들도 남성은 위험하고 힘든 상하차에 동원되고 여성은 편한 분류작업만 하는게 일반적인데 '같은 업무'를 하고있고 '둘이 같은 임금을 받지 않는다면 여성혐오'라고 취급해야하나요?
    젊은 남성들이 요구하는건 '같은 일에 같은 임금'을 달라는거지 '같은 직업, 같은 연차, 같은 학력에 같은 임금'을 달라는게 아닙니다
    글쓴분께 묻고싶네요. 해당 요소들을 고려하셨나요? 고려하셨다면 의도적으로 누락하신건가요?

  19. 클럽으로홈런 2022.01.23 04:00  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    통계적차별이란게 이름에 '차별'이 들어가서 그렇지, 퍼포먼스에 따른 차이 아닌가요? 간단히 말해서 시간당 바늘 10개 만드는 사람과 7개 만드는 사람의 시급이 다른건데, 여기에도 통계적"차별"이 붙는게 오히려 더 이상하게 들립니다.

    • 두꺼비 2022.01.23 06:56  댓글주소  수정/삭제

      그건 완전히 다른 주장이죠. 그렇다면 정말로 남녀간 퍼포먼스가 다르다는 주장을 뒷받침할만한 실증적인 근거가 있어야 할 겁니다. 그냥 내 주변에선 남자가 상하차하고 여자는 분류작업만 해~ 이런거 말고요.

    • 바이커 2022.01.23 10:15  댓글주소  수정/삭제

      집단 평균으로 개인을 차별하니까 문제인거죠.

      누가 시간당 바늘을 몇 개 만드는지 모르는 상태에서, 바늘 10개 만드는 사람에게도 평균 바늘 7개 만드는 집단에 속해있다는 이유로 바늘 7개 임금만 주는게 통계적 "차별"입니다.

  20. Spatz 2022.01.23 05:21  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    굳이 여기 이상한 댓글에 반박하려고 들지 말고 (차피 들을 대상도 아니고, 본인 손해입니다) 허허 참 누군가는 인터넷 대안우파 현상을 계속 연구하고 있겠죠? 미국에는 인셀들의 유입, 배출 경로까지 줄줄이 찾는 거 같더라고요. 한국도 늦었지만 슬슬 해야 하는 시기 아닌가 싶습니다.

  21. residual 2022.01.24 08:20  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    “어떤 unobserved heterogeneity를 말하는거죠? 그리고 패널자료가 없습니다.”

    ->> 예컨대, 높은 출생성비가 해당 지역 여성의 non-cognitive skill에 영향을 주는 경우를 생각해볼 수 있겠지요.
    개인 단위 패널 자료는 없다는 건 알고 있습니다만, 어차피 독립변수로 지역 단위 variation을 이용할 거라면, 이미 있는 지역별 고용조사 자료 같은 것을 지역-연도별 패널데이터로 구축할 수 있지 않겠습니까. 예컨대 지역-연도별로 성별 잔차 임금 격차를 구한 뒤, 이를 종속변수로 하는 패널분석을 시도해볼 수 있겠지요.

    • 바이커 2022.01.24 09:59  댓글주소  수정/삭제

      논문을 읽어보면 아시겠지만, 지역내 성차별 문화의 통시적 일관성이 논문의 기본 가정입니다. x의 variation이 지역간이라는게 전제죠. 통시적으로 바꾸면 x의 variation이 작거나 의미가 모호할 가능성이 큽니다. 이를 피할려면 장기데이터가 있어야 합니다.

      개인패널이 있으면 지역 내 성차별 문화의 단기변동을 측정하는게 아니라 지역 이동에 따른 소득 변화를 측정할 수 있지만요.

      말씀하신 방법으로 해봐서 흥미로운 결과가 나오면 알려주십시오.