성별 소득격차 10년째 OECD 1위, “대한민국”

출산으로 인한 경력단절, 그게 다일까?

통계적 함정에 주목!

그동안 우리나라 20대 청년층에서 성별에 따른 고용률이나 소득격차는 크게 나타나지 않았었습니다. 이것이 구조적 성차별을 부정할 수 있는 근거가 되었고요. 그러나 저자는 이것이 한국에서만 보이는 연령의 독특성을 고려하지 않아서 생긴 통계적 착시라고 주장합니다.

💡 중요한 것은 생물학적 나이가 아닌, 사회적 나이

보통 성별 소득격차를 확인할 때, 동일한 나이대의 남성과 여성을 비교합니다. 여기에 바로 함정이 숨어있습니다. 대한민국 남성에게는 병역의무가 있다는 사실이죠. 저자는 한국의 경우 대다수의 남성이 군 의무복무를 마치고 졸업 및 노동시장에 진입하기 때문에 같은 연령대에서 여성의 경력이 남성보다 2~3년 더 많다는 것을 간과해선 안 된다고 주장합니다. 쉽게 말해 같은 26세라 하더라도 남성은 이제 막 4년제 대학을 졸업한 상태라면, 여성은 이미 2년차 이상 경력직일 확률이 높기 때문에 동일 연령대에서의 비교는 적절하지 않다는 것이죠. 이러한 사실을 고려하지 않은 채 이 둘을 비교하면 오히려 여성의 소득이 더 높다는 결론을 내리게 될 겁니다. 사회문화적 배경을 고려하지 않은 단순 기술통계를 조심해야 하는 이유이죠. 실제로 졸업까지 걸리는 평균기간에서도 약 2.2년이라는 성별에 따른 차이가 있다는 것이 나타났으며, 따라서 저자는 연령 대신 대학졸업 후 일정 기간이 지난 시점의 월 평균 소득을 비교할 것을 강조했습니다.

💡 스펙 차이가 있어서 그런 거 아닐까?

📌그럼 어떤 변화가 필요할까요?

• 오늘 소개한 연구결과를 통해 우리는 기술적인 통계 수치를 있는 그대로 받아들이면 그릇된 결론에 이를 수 있다는 것을 확인했습니다. 사회 현상을 진단하고 이를 뒷받침하기 위해 통계적 수치를 활용하는 것은 매우 중요하지만, 엄밀한 분석결과를 얻기 위해서는 연구자가 해당 사회를 얼마나 잘 이해하고 있느냐가 선행되어져야 합니다. 그에 맞게 데이터를 적절히 조작하지 않으면 현실과 동떨어진 결과를 얻게 되니까요. 이는 비단 연구자에게만 해당되는 것이 아닙니다. 정치나 언론, 일상생활에서 점점 더 많은 사람들이 통계를 논리의 근거로 사용하고, 통계적 수치를 의심없이 수용하는 태도를 보이고 있습니다. 통계가 교묘한 왜곡의 수단이 될 수도 있다는 점을 명심하고, 이를 현명하게 활용하는 사람들이 많아지길 바라봅니다.

• 성별 소득격차를 해소하기 위한 근본적인 정책이 필요합니다. 연구 결과가 말해주듯이 소득격차는 이미 노동시장 진입 초기 단계에서부터 나타나고 있었습니다. 이러한 상황에서 30대 이상 여성의 경력단절 완화에 정책적 초점을 맞추면 한계가 있겠죠. 중요한 것은 여전히 존재하는 구조적 성차별입니다. 저자는 노동시장 내 여성차별이 만연한 상태에서 경력단절을 막기 위한 정책적 노력을 기울여도 차별이 지속될 시에는 정책의 효과가 없을 것이라고 우려합니다. 성차별이라는 근본적인 문제를 해결할 수 있는 정책을 고민해봐야 할 것 같네요.