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Image courtesy of interviewee. February 8, 2024

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This video video discusses a research study focusing on women's labor participation, particularly in South Korea. It highlights the context of women's economic activity in various countries, including ongoing issues like career breaks and wage disparities compared to their male counterparts, particularly among professional women. The study aims to explore the impact of changes in standard working hours on women's employment rates, job transitions, and labor market participation.

Using data from South Korea, the research investigates how reduced working hours influence women's ability to remain in the workforce, especially for those with young children. The findings suggest that shortening working hours can significantly decrease the likelihood of women transitioning to non-employment, particularly for married women with small children. In contrast, the effect on men was minimal.

The research emphasizes that policies to reduce working hours can aid in balancing family responsibilities and enhancing women's participation in the labor market, possibly helping to address gender wage gaps. It concludes that reducing working hours, alongside broader gender equity in household responsibilities, is essential for fostering gender balance in both the workplace and family life.

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X-TIMESTAMP-MAP:LOCAL=00:00:00.000,MPEGTS=900000

00:00.000 --> 00:04.880
이 논문은 연구는 기본적으로는 여성 노동 참가에 대한

00:04.880 --> 00:08.980
연구인데 아이디어는 컨텍스트는

00:08.980 --> 00:11.000
이렇습니다.

00:11.000 --> 00:15.680
과거 한 수십 년 동안 전 세계에서 한국을 포함한

00:15.680 --> 00:20.560
그런 국가들에서 여성 노동 참가 및 여성의 경제활동 참가

00:20.560 --> 00:25.260
사회 참가들이 많이 있어왔는데 그럼에도 불구하고 한국

00:25.260 --> 00:28.760
그리고 영국이나 미국을 포함해서 많은

00:28.760 --> 00:33.060
국가들이 아직도 여성의

00:33.060 --> 00:37.380
노동시장 참가 정도 그리고 경력 단절 이런

00:37.380 --> 00:40.860
문제들이 계속 이슈가 되어 왔습니다.

00:40.860 --> 00:45.480
그리고 이러한 문제들은 주로 일자리에 종사하고

00:45.480 --> 00:50.380
있었던 여성들 특히 요즘 얘기가 많이 되고 있는 전문직 여성

00:50.380 --> 00:54.900
종사자 그리고 높은 영범을 받는 그런 여성들이

00:54.900 --> 00:59.400
경력 단절이 있어서 동일 직종에 있는 남성들과 같은 임금을 받지

00:59.400 --> 01:04.100
못하고 결국에는 어떤 때 노동시장에도 빠져나오지만 결국에는 다시

01:04.100 --> 01:08.420
들어오더라도 높은 임금을 받지 못해서

01:08.420 --> 01:12.820
남성을 따라가지 못하는 그런 문제들이 많이 제시가

01:12.820 --> 01:15.820
되어 왔습니다.

01:15.820 --> 01:19.420
또 한편 지금 경제학이나 여러 가지 현금

01:19.420 --> 01:23.580
분야에서 근로시간에 관련된 논의들이 많이

01:23.580 --> 01:24.780
있었는데요.

01:24.780 --> 01:29.680
근로시간에 대한 논의는 일자리 나누기나 노동시장

01:29.680 --> 01:33.840
성과에 대해서 주로 얘기함에 있어서 일자리 숫자

01:33.840 --> 01:38.760
그리고 취업 및 실업 확률 그리고 임금 변함 이런 쪽에

01:38.760 --> 01:42.660
대해서 이제 주로 얘기가 되어 왔었는데요.

01:42.780 --> 01:46.920
이 노동시간을 여성의 노동 참가와 맞물려서 그러면

01:46.920 --> 01:51.840
노동시장에서 노동시간 표준 근로시간이

01:51.840 --> 01:56.780
변화를 하면 그러면 어떻게 여성의 고용

01:56.780 --> 02:01.720
레이버 마켓 파티스페이션 이런 것이 영향을 받고 그리고 이직

02:01.720 --> 02:06.380
확률 그리고 잡을 떠나갈 확률 그런 확률이 어떻게 영향을

02:06.380 --> 02:11.180
미치는지 알고 싶어서 연구를 했습니다.

02:11.260 --> 02:14.660
데이터는 한국의 데이터를 사용했고요.

02:14.660 --> 02:19.560
한국의 상황이 또 장시간 근로 문화 이런

02:19.560 --> 02:24.360
것들이 많이 얘기가 되어 있고 다른 OECD 국가들

02:24.360 --> 02:28.580
중에서 가장 노동 시간이 많은 그룹에 속해

02:28.580 --> 02:32.460
있는 그런 국가이기 때문에 이 노동시간,

02:32.460 --> 02:36.420
장시간 노동 그것과 여성의 노동 참가에 관련된

02:37.300 --> 02:40.840
그런 주제로 연구를 하게 되었습니다.

02:40.840 --> 02:44.840
좀 전에 말씀드린 바가 있는데요.

02:44.840 --> 02:49.420
기본적으로 근로시간 단축하고 여성의 노동 참가 관련된

02:49.420 --> 02:52.080
연구는 직접적으로 있지는 않습니다.

02:52.080 --> 02:56.960
그렇지만 근로시간 단축이 여러

02:56.960 --> 03:01.820
가지 목적에 의해서 각 국가들에서 다양한 방식에 의해서

03:01.820 --> 03:05.540
실시가 되는데 프랑스나 아니면

03:05.540 --> 03:09.440
독일이나 그런 국가들의 연구들

03:10.080 --> 03:13.360
브루노 크레폰이나 크라마즈,

03:13.360 --> 03:16.640
제니프헌트들이 한 연구들이 과거들에 있었는데

03:17.580 --> 03:22.000
일자리를 나누는 하나의 그런 수단으로

03:22.000 --> 03:26.480
근로시간 단축이 있을 수 있는데 그게 이제 작동을 하느냐

03:26.480 --> 03:31.000
하는 그런 논의가 있어서 그에 대한 연구들이 많이 있었는데 실제로

03:31.000 --> 03:34.780
자료분석을 해봤던 결과 그렇게 일관적으로

03:34.780 --> 03:36.440
나오지는 않았다.

03:36.440 --> 03:40.320
근로시간 단축이 일자리를 나누는 효과가 나오지는 않았다.

03:40.320 --> 03:43.360
그런 것들이 보고가 되고 있고요.

03:43.360 --> 03:48.240
그 추후 나중에 연구들은 근로시간 단축이

03:48.240 --> 03:52.260
건강 습관이나 건강에 어떠한 영향을 주는가

03:52.260 --> 03:55.960
가정생활과의 양립을 하는 것이니까요.

03:55.960 --> 03:58.080
그리고 이제 노동생산성,

03:58.080 --> 04:01.740
노동자의 생산성에 어떻게 영향을 미친지에 대한 연구들이 또

04:01.740 --> 04:03.380
있었습니다.

04:04.340 --> 04:09.200
노동시간에 관련된 연구, 근로시간 단축에 대한 연구는 그렇고요.

04:09.640 --> 04:13.100
또 서두에 조금 말씀드렸지만,

04:13.100 --> 04:15.080
장시간 근로,

04:15.080 --> 04:19.760
그 문제로 인해서 특히 전문직 여성들이

04:19.760 --> 04:23.760
노동장에서 빠져나가거나 아니면 파트타임으로 일하거나

04:24.520 --> 04:27.820
그렇기 때문에 풀리 디보트를 못하기 때문에 전문직

04:27.820 --> 04:32.380
여성들도 노동시장에

04:32.380 --> 04:36.980
있어서 같은 전문직 남성들의 임금을 따라가지 못하고 못

04:36.980 --> 04:39.260
따라간다는 얘기들이 많이 있었고요.

04:39.260 --> 04:44.120
클라우디와 골든이 최근에 노벨상도 탔지만 최근

04:44.120 --> 04:48.660
연구들이 그에 관련된 연구들이 많이 있습니다.

04:49.680 --> 04:54.200
특히 노동산 참가나 젠더 간의 디스페리티가 많이 없어지긴

04:54.200 --> 04:58.120
했지만 특히 상위 그룹의 하이팽

04:58.120 --> 05:03.080
집단에서의 임금 격차가 줄어들지 않는 것은

05:03.080 --> 05:07.460
장시간 근로에 대한 보상이 있기 때문에

05:07.460 --> 05:12.040
소위 그리디 잡이라고 하는 그런 얘기들이 있는데요.

05:12.040 --> 05:16.660
그런 것들 때문에 여성들이 남성들의 임금에 따라가지

05:16.660 --> 05:18.300
못한다.

05:19.280 --> 05:22.980
클라우디와 골든하고 다른

05:22.980 --> 05:25.260
연구자들,

05:25.260 --> 05:28.060
메리암 버트랜드,

05:28.060 --> 05:32.940
래리 캐츠 이런 분들이 연구한 논문에 의하면 2010년도 논문에 의하면 같은

05:32.940 --> 05:36.780
집종의 하이팽 잡에서 잡을 시작한

05:36.780 --> 05:41.500
노동시장에 들어갔을 때는 그 두

05:41.500 --> 05:45.880
그룹이 남여그룹이 동일하고 어떻게 보면 여성이 좀 압수할 때도

05:45.880 --> 05:50.840
있었는데 시간이 지나서 아이가 태어나면 격차가 벌어지기 시작해서

05:50.840 --> 05:54.660
나중에 따라가지 못한다는 그런 내용들이 있거든요.

05:54.660 --> 05:56.040
글로 시간하고

05:56.040 --> 06:00.020
성별 여러 가지 노동시장에 대한 격차,

06:00.020 --> 06:04.560
이런 것들이 사실 중요한 문제이긴 한데

06:04.560 --> 06:08.880
그에 대해서 글로 시간 단축 정책하고

06:08.880 --> 06:11.830
연결돼서 연구한 논문이 별로 없었습니다.

06:12.140 --> 06:16.030
그래서 제 논문은 그에 대한 컨트롤이 좀 있다고 생각을 합니다.

06:16.990 --> 06:21.210
글로 기준법에 규정이 되어 있었습니다.

06:21.210 --> 06:24.550
그런데 그 글로 시간이 2000년대

06:24.550 --> 06:28.850
초반까지는 44시간이었습니다.

06:28.850 --> 06:32.450
44시간이라고 하면 일단 월, 화, 수, 목, 금 Monday

06:32.450 --> 06:36.430
to Friday 40 hours a week 플러스

06:36.430 --> 06:40.930
거기에다가 토요일 날 4시간,

06:40.930 --> 06:44.810
4 more hours in Saturday, typically.

06:44.810 --> 06:46.970
보통 그렇습니다.

06:46.970 --> 06:51.750
그래서 보면 월에서 금요일까지 일하고 토요일 나와서 일터에서

06:51.750 --> 06:56.650
일을 하고 점심시간 때 정도까지 일하고 집에

06:56.650 --> 07:01.170
들어가는 게 보통인데 글로

07:01.170 --> 07:04.250
기준법이 개정이 되면서

07:04.250 --> 07:08.510
2004년서부터 단계적으로 글로 시간 단축이

07:08.510 --> 07:09.630
적용됐습니다.

07:09.630 --> 07:14.410
처음에는 글로 시간 단축에 대한 논의가 가정생활 양립 이런

07:14.410 --> 07:17.990
부분에 대해서 얘기를 하다가 financial

07:17.990 --> 07:19.470
crisis,

07:19.470 --> 07:22.630
우리 동아시아 위안위기가

07:22.630 --> 07:24.850
있었습니다.

07:25.330 --> 07:30.150
1997년 말에 발발을 해서 노동시간에 많은 타격이 있었는데 이때

07:30.150 --> 07:34.750
노동시간이 안 좋으니까 일자리 나누기 이런 부분으로 논의도 되다가

07:35.350 --> 07:40.190
2000년도에 그게 어느 정도 극복이 되고 다시 논의가

07:40.190 --> 07:43.410
지속이 돼서 일단은

07:43.410 --> 07:47.910
노사정위원회에서 논의가 된

07:47.910 --> 07:52.050
후에 의회에서 이제 2003년도 8월

07:52.050 --> 07:56.890
달에 결국 40시간 혹은 주 5일

07:56.890 --> 07:58.630
글로저라고도 했었습니다.

07:58.630 --> 08:01.550
From 5.5 days a week

08:01.550 --> 08:04.690
to 5 working

08:04.690 --> 08:07.230
days.

08:07.230 --> 08:11.870
그래서 2000년도에 이게 실행을

08:11.870 --> 08:16.530
바로 다 모두 적용을 한 게 아니고 기업 규모 사업체 규모에 따라서

08:16.530 --> 08:17.930
적용을 했습니다.

08:17.930 --> 08:20.330
준비기간을 가지라는 면도 되니까

08:23.810 --> 08:28.350
2004년에 대규모 상대적으로 큰 기업,

08:28.350 --> 08:32.670
천인 이상의 기업 그리고

08:32.670 --> 08:36.450
공공 부분 금융 부분 이런 파움을

08:36.450 --> 08:37.710
해서 시작을 했고요.

08:37.710 --> 08:42.630
좀 큰 섹터부터 시작을 해서 그 다음에 500인 100인

08:42.630 --> 08:47.590
50인 20인 이런 식으로 2005년 2006년 2007년 2008년 이렇게 단계적으로 도입을

08:47.590 --> 08:49.130
했습니다.

08:49.770 --> 08:54.550
그런 식으로 됐고요. 그리고 이제 40시간 이상의 근무 시간을 가질 경우에는

08:54.550 --> 08:59.270
오버타임 프리미엄 50% 붙는

08:59.270 --> 09:01.050
식으로 그렇게 됐습니다.

09:01.050 --> 09:05.290
일단은 한국 데이터스를 당연히 썼고요.

09:05.290 --> 09:09.910
한국의 이제 약간 백그라운드를 조금 더 설명을 드리면 한국이 OECD 국가

09:09.910 --> 09:13.430
중에서 성별 격차가 가장 큰

09:13.430 --> 09:17.310
국가로 좀 이렇게 좀 정평이 나 있는

09:17.310 --> 09:18.550
편이고요.

09:19.430 --> 09:24.130
그리고 그와 동시에 이제 유교적인 가치들이 좀 남아 있는

09:24.130 --> 09:28.630
그런 부분이 있어서 여러 동아시아 국가에서 성차

09:28.630 --> 09:33.250
차이가 많이 발생을 하는데 데이터는

09:34.030 --> 09:35.330
Korea Labor

09:35.330 --> 09:39.110
and Income Panel Study 라고 하는 짧게 말하면 CLIPS

09:39.110 --> 09:41.610
데이터를 썼는데요.

09:41.610 --> 09:44.010
패널 데이터 성격입니다.

09:44.230 --> 09:49.070
그래서 각 하우스홀드를 그리고 그 하우스홀드에 있는 15세

09:49.070 --> 09:53.730
이상의 연령을 가진 개인들을 쭉

09:53.730 --> 09:55.090
추적조사를 하는 겁니다.

09:55.130 --> 09:58.190
1998년도에 시작을 했고요.

09:58.190 --> 10:01.150
그리고 지금도 계속 매년 조사가 이어지고 있고 이 데이터

10:01.150 --> 10:05.230
구조는 미국의 PSID,

10:05.230 --> 10:09.990
영국의 BHPS 그리고 이제 미국의 NS

10:09.990 --> 10:13.950
National Longitudinal Survey 이런 부분과

10:13.950 --> 10:15.470
비슷합니다.

10:15.470 --> 10:20.290
그래서 이 데이터의 하나의 장점이

10:20.290 --> 10:22.890
하나가 매년

10:24.710 --> 10:27.930
개인의 직장에 대한 정보를 계속 묻습니다.

10:28.210 --> 10:32.470
작년에 인터뷰했을 때와 같은 직장인지 묻고 그것이

10:32.470 --> 10:37.030
다르면 새로운 직장에 대해서 또 묻고 그렇기 때문에 제가 이제

10:37.030 --> 10:41.670
잡토너버에 관련된 논문이기 때문에 이 근로자가

10:41.670 --> 10:46.210
이직을 해서 다른 직장으로 옮겼는지 같은 직장인지 아니면

10:46.210 --> 10:49.010
노동생에서 빠져나가는지를 잘 식별할 수가 있습니다.

10:49.010 --> 10:52.550
그래서 글을 이용해서 썼고요.

10:53.030 --> 10:56.210
그리고 그 근로자들이 일하고 있는 기업 사업체의

10:56.210 --> 11:00.590
규모를 데이터에서 알 수가 있어서 그를

11:00.590 --> 11:04.510
이용해서 지금 일하고 있는

11:04.510 --> 11:08.990
직장이 근로시간 단축에 적용을 새로 바뀐 근로교진법에

11:08.990 --> 11:13.670
의해서 지금 근로시간 단축을 적용을 받고 있는 건지 주

11:13.670 --> 11:18.110
40시간 근로시간에 적용을 받고 있는 것인지 식별할 수

11:18.110 --> 11:19.130
있습니다.

11:19.130 --> 11:23.790
그래서 그 정보를 이용해서 기본적으로는

11:23.790 --> 11:28.050
그 새로 바뀐 표준 근로시간에 적용을 받는

11:28.050 --> 11:31.010
근로자의 근로시간

11:31.010 --> 11:35.270
노동시장의 아웃컴 변화 여부,

11:35.270 --> 11:40.150
그러니까 직장을 유지하는 것이 바뀌었는지, 그거를 비교를 하는 겁니다.

11:40.150 --> 11:42.290
컨트롤 그룹들은

11:42.290 --> 11:46.510
근로시간 단축에 적용을 받지 않는

11:46.510 --> 11:48.870
그런 다른 근로자들이겠죠.

11:48.870 --> 11:52.350
아이디어는 그 두 그룹을 전후를 비교를

11:52.350 --> 11:56.550
해서, 정책 변화 전후를 비교를 해가지고

11:57.110 --> 11:59.250
성과를 비교를 하는 것입니다.

11:59.530 --> 12:04.350
결론은 사실은 좀 스트레이트

12:04.350 --> 12:06.810
포워드 하게 나왔습니다.

12:07.090 --> 12:10.490
저는 흥미롭다고 생각을 했는데요.

12:10.490 --> 12:14.810
결과는 단순한데 예상으로는 근로시간

12:14.810 --> 12:19.550
단축이 있음으로 인해서 주 월화수목 금토까지 일했다가

12:19.550 --> 12:23.590
금요일까지만 일하고 그에 파생돼서

12:23.590 --> 12:27.410
아무래도 가족 생활을 좀 더 할 수 있고,

12:27.410 --> 12:31.870
패밀리 리스판서빌리티를 좀 할 수 있는 그런 여지가 생기고 그렇기 때문에

12:31.870 --> 12:36.290
특히 여성, 그리고 기혼 여성,

12:36.290 --> 12:41.230
특히 어린아이가 있는 여성들이 노동시장에 남아있을 수 있는 그런 가능성도

12:41.230 --> 12:45.910
높지 않을까 하는 생각에서 연구를 했는데 연구

12:45.910 --> 12:49.890
결과도 이제 그거를 좀 받쳐주는 연구 결과들이

12:49.890 --> 12:51.510
나왔습니다.

12:51.510 --> 12:55.950
그래서 특히 이제 제가 이제 2집 분석을 할

12:55.950 --> 13:00.350
때 2집 해서 옮겨가는 그 데스티네이션 스테이트를

13:00.350 --> 13:04.650
부분했는데, 현 직장에서 다른 직장으로 옮겼는지 그게

13:06.470 --> 13:11.450
그리고 현 직장에서 빠져나와서 이제 노동장에서 잊지

13:11.450 --> 13:14.910
않고 이제 미첩상태로 가는지 그게 non-employment인데 job

13:14.910 --> 13:18.930
to non-employment로 옮기는지 그렇게 두 개로 이제 구분을

13:18.930 --> 13:19.950
했습니다.

13:19.950 --> 13:22.850
두 개로 구분하는 게 의미가 있는 것이 어떻게 보면은 job

13:22.850 --> 13:27.310
to job transition은 어떻게 해석하기에 따라서는 career

13:27.310 --> 13:30.150
path을 따라서 좀 더 좋은 직장,

13:30.150 --> 13:33.630
자기에게 맞는 직장으로 옮기는 거라고 볼 수가 있었고 job

13:33.630 --> 13:38.470
to non-employment은 기본적으로 노동장에서 빠져나가는 것이기 때문에 일정기간동안

13:38.470 --> 13:41.070
네거티브 이펙트가 있을 거라고 생각을 해서 두

13:41.070 --> 13:44.750
개를 구분을 해서

13:44.750 --> 13:46.430
봤습니다.

13:47.190 --> 13:49.810
결과는 보면은 job

13:49.810 --> 13:54.310
to non-employment transition이 여성에 있어서 근로시간을

13:54.310 --> 13:58.670
단축해서 영향을 받았는데 그게 이제 미첩으로

13:58.670 --> 14:02.770
이동할 확률을 줄여줬습니다.

14:02.830 --> 14:05.110
평균 이행 확률,

14:05.110 --> 14:08.850
transition rate하고 비교를 해봤을 때 12.7%

14:08.850 --> 14:10.510
정도 job

14:10.510 --> 14:15.110
to non-employment 이행 확률을 좀 줄였고요.

14:15.110 --> 14:18.990
job to job transition도 한 10% 정도 감소가

14:18.990 --> 14:22.390
있었으나 통계적으로 위해지는 않았고요.

14:22.390 --> 14:25.890
그렇지만 남성에 있어서는 영향이 별로 없었습니다.

14:25.890 --> 14:30.110
근로시간 단축에 의해서 이직 확률이

14:30.110 --> 14:33.810
변하는 그런 부분이 없었습니다.

14:34.270 --> 14:38.750
그래서 estimation한 co-efficient을 가지고

14:38.750 --> 14:42.130
예측 확률,

14:42.130 --> 14:45.750
predicate probability를 계산을 했는데 다섯 가지 시나리오를 생각을

14:45.750 --> 14:47.730
해서 구했습니다.

14:47.730 --> 14:52.170
첫 번째는 unmarried no child, 싱글이죠.

14:52.170 --> 14:56.090
두 번째 세컨드는 married no child,

14:56.090 --> 14:58.790
결혼 기혼자인데 아이가 아직 없는.

14:58.790 --> 15:02.070
세 번째는 married children aged 0

15:02.070 --> 15:05.510
to 6, 그러니까 미체와 가정들이 있는 그런

15:05.510 --> 15:07.190
기혼여성입니다.

15:07.190 --> 15:11.010
그리고 네 번째는 married

15:11.010 --> 15:14.770
with children aged 7

15:14.770 --> 15:17.290
to 12,

15:17.290 --> 15:20.690
그러니까 초등학교 자녀죠.

15:20.690 --> 15:25.430
초등학교 정도 아이가 다니는 자녀가 있는 경우.

15:25.430 --> 15:29.570
그리고 다음에 다섯 번째는 중고등학교 연령,

15:29.570 --> 15:32.010
married with children aged 13

15:32.010 --> 15:34.770
to 17 이렇게 나눠서 봤습니다.

15:34.770 --> 15:39.470
봤을 때 predicate probability를 구해봤는데

15:39.470 --> 15:41.110
남녀 다 해봤습니다.

15:41.110 --> 15:45.250
기본적으로 남성들한테는 예측

15:45.250 --> 15:49.170
결과가 유의하게 근로시간 단축에 영향이 없는 걸로

15:49.170 --> 15:50.950
나왔고요.

15:50.950 --> 15:54.450
규된 영향은 기혼

15:54.450 --> 15:55.970
여성들,

15:55.970 --> 15:59.950
married women들한테 효과들이 나왔는데 근로시간

15:59.950 --> 16:04.090
단축이 일자리에 남아있고 특히 job

16:04.090 --> 16:08.390
to non-implement 이행 확률을 줄여주는 그런

16:08.390 --> 16:12.830
확률이 가장 크게 나왔는데 그 중에서도 married

16:12.830 --> 16:14.990
with children aged 0

16:14.990 --> 16:19.770
to 6, 그러니까 미취학 아동이 있는 여성들의

16:19.770 --> 16:24.530
직장에 남아있을 확률을 가장 명시적으로 가장

16:24.530 --> 16:28.270
높게, 가장 크게 줄여주는 결과가 나왔습니다.

16:28.270 --> 16:30.190
여성이라 하더라도 single,

16:30.190 --> 16:33.270
unmarried 들한테는 영향이 없었습니다.

16:33.270 --> 16:37.810
이 결과들을 비추어볼 때 근로시간

16:37.810 --> 16:42.630
단축이 일가적 양립에 도움을 주고 특히

16:42.630 --> 16:47.390
family responsibility가 큰 자녀가 있는 특히 어린

16:47.390 --> 16:51.090
자녀가 있는 여성들한테 긍정적인 효과,

16:51.090 --> 16:54.430
노동생양에 남아있을 수 있는 특히 현 직장에,

16:54.430 --> 16:59.290
원래 일하고 있던 직장에 남아있을 확률을 높이는 그런 영향이

16:59.290 --> 17:02.410
있었다고 추정이 되었습니다.

17:02.410 --> 17:06.990
House Inputation은 결론에서 바로 예약할 수 있는 반은

17:06.990 --> 17:11.770
기본적으로 근로시간 단축이 가져오는 여러 가지 노동생 효과 그리고 건강

17:11.770 --> 17:14.550
관련된 효과 노동자들의,

17:14.550 --> 17:18.530
그리고 삶의 질 효과 이런 부분에 대해서 연구들이 많이

17:18.530 --> 17:23.110
있었는데 어찌 보면 우리나라 한국에

17:23.110 --> 17:26.090
있어서 좀 특수한 상황일 수도 있겠지만

17:27.790 --> 17:32.310
근로시간이 상대적으로 긴, 그리고 long working hour에

17:32.310 --> 17:35.830
대한 대류를 높게 치는 그런

17:35.830 --> 17:37.550
사회,

17:37.550 --> 17:42.170
그리고 성별 격차가 높은 사회 이런 사회들이 특히 동아시아를

17:42.170 --> 17:43.850
비롯해서 있을 수 있는데요.

17:43.850 --> 17:48.710
특히 그런 국가들은 근로시간 단축 정책이 일가적

17:48.710 --> 17:53.410
양립에 도움을 주고 그리고 여성과 남성의 임금

17:53.410 --> 17:55.090
격차,

17:55.090 --> 17:59.570
그리고 노동자 참가 격차를 줄일 수 있는 데 어느 정도 역할을 할 수 있다고

17:59.570 --> 18:01.470
생각이 됩니다.

18:01.470 --> 18:06.210
지금 이 연구는 일단 경력단축과 관련된

18:06.210 --> 18:08.530
일자리에 남아있는 확률,

18:08.530 --> 18:12.350
미첩으로 이동하는 이쪽으로 들어봤는데 이것이 쌓이다 보면

18:12.350 --> 18:16.870
결국에는 커리어 영향을 줄 것이고 임금에도 영향을 줄 것이기

18:16.870 --> 18:20.830
때문에 이런 부분에 있어서 근로시간

18:20.830 --> 18:25.150
단축이 적어도 간접적으로는 영향이 있을 것이다.

18:25.150 --> 18:29.690
그런데 이것을 너무 경직적으로 해석을 해서 근로시간

18:29.690 --> 18:33.650
단축이 정책이어야만 된다 이런 것은 아니고

18:34.870 --> 18:39.490
결국적으로는 어느 정도 일 강좌 양립을 가능하게 해주는

18:39.490 --> 18:44.170
또 사실은 이게 어떻게 보면 동시에 근로시간 단축이 이루어진

18:44.170 --> 18:46.790
거니까 성별이나 그룹에 관련 없지

18:47.830 --> 18:52.790
여성과 남성이 같은 그라운드에서 레벨잉 더 프라이 그라운드 같은 그런

18:52.790 --> 18:56.590
역할을 좀 할 수 있는 부분이라고 생각합니다.

18:57.550 --> 19:02.090
특히 미국이나 영국 같은 데에서도

19:02.090 --> 19:06.230
많이 보고가 되고 있는 특히 전문 직종, 하이페인 직종에서

19:06.750 --> 19:11.730
장시간 근로로 인한 그 리턴 때문에 여성들이 남성을 못 따라가는 그런

19:11.730 --> 19:14.430
부분에 대해서 좀 합의가 있지 않을까 싶습니다.

19:14.430 --> 19:18.330
그와 동시에 저는 이와 동시에 여성,

19:18.330 --> 19:22.870
남성 같이 사회에서 일뿐만 아니고

19:22.870 --> 19:27.810
노동시장에서 일뿐만 아니고 가정에서 일도 같이 나눠야 된다는

19:27.810 --> 19:31.910
그런 젠더놈, 이것도 동시에 같이 가야 된다고 생각합니다.

19:31.910 --> 19:35.290
그게 따라주지 않으면 결국적으로

19:35.290 --> 19:37.670
성별 인근 격차,

19:37.670 --> 19:42.030
노동시장 격차 그리고 이 또 관련된 여성의 노동시장 참가와

19:42.030 --> 19:46.030
관련된 저출사 문제하고도 관련되어 있는데요.

19:46.030 --> 19:50.070
이것이 해결이 되려면 정책적 변화

19:50.070 --> 19:54.790
더불어서 일터에서의 젠더놈 그리고 그를

19:54.790 --> 19:58.930
받쳐주는 정책적인 도구들

20:01.270 --> 20:06.010
패밀리브 팔로시 그런

20:06.010 --> 20:09.090
부분하고도 마무리해서 생각을 해봐야 될 것 같습니다.

Gender Disparities in Labor Market Participation

00:00:00 - 이 논문은 연구는 기본적으로는 여성 노동 참가에 대한 연구인데 아이디어는 컨텍스트는 이렇습니다. 과거 한 수십 년 동안 전 세계에서 한국을 포함한 그런 국가들에서 여성 노동 참가 및 여성의 경제활동 참가 사회 참가들이 많이 있어왔는데 그럼에도 불구하고 한국 그리고 영국이나 미국을 포함해서 많은 국가들이 아직도 여성의 노동시장 참가 정도 그리고 경력 단절 이런
00:00:40 - 그리고 이러한 문제들은 주로 일자리에 종사하고 있었던 여성들 특히 요즘 얘기가 많이 되고 있는 전문직 여성 종사자 그리고 높은 영범을 받는 그런 여성들이 경력 단절이 있어서 동일 직종에 있는 남성들과 같은 임금을 받지 못하고 결국에는 어떤 때 노동시장에도 빠져나오지만 결국에는 다시 들어오더라도 높은 임금을 받지 못해서
00:01:12 - 되어 왔습니다. 또 한편 지금 경제학이나 여러 가지 현금 분야에서 근로시간에 관련된 논의들이 많이 있었는데요. 근로시간에 대한 논의는 일자리 나누기나 노동시장 성과에 대해서 주로 얘기함에 있어서 일자리 숫자 그리고 취업 및 실업 확률 그리고 임금 변함 이런 쪽에
00:01:42 - 이 노동시간을 여성의 노동 참가와 맞물려서 그러면 노동시장에서 노동시간 표준 근로시간이 변화를 하면 그러면 어떻게 여성의 고용 레이버 마켓 파티스페이션 이런 것이 영향을 받고 그리고 이직 확률 그리고 잡을 떠나갈 확률 그런 확률이 어떻게 영향을 미치는지 알고 싶어서 연구를 했습니다.
00:02:14 - 한국의 상황이 또 장시간 근로 문화 이런 것들이 많이 얘기가 되어 있고 다른 OECD 국가들 중에서 가장 노동 시간이 많은 그룹에 속해 있는 그런 국가이기 때문에 이 노동시간, 장시간 노동 그것과 여성의 노동 참가에 관련된 그런 주제로 연구를 하게 되었습니다. 좀 전에 말씀드린 바가 있는데요.
00:02:49 - 연구는 직접적으로 있지는 않습니다. 그렇지만 근로시간 단축이 여러 가지 목적에 의해서 각 국가들에서 다양한 방식에 의해서 실시가 되는데 프랑스나 아니면 독일이나 그런 국가들의 연구들 브루노 크레폰이나 크라마즈, 제니프헌트들이 한 연구들이 과거들에 있었는데

Impact of Working Hours on Women's Employment

00:03:22 - 근로시간 단축이 있을 수 있는데 그게 이제 작동을 하느냐 하는 그런 논의가 있어서 그에 대한 연구들이 많이 있었는데 실제로 자료분석을 해봤던 결과 그렇게 일관적으로 나오지는 않았다. 근로시간 단축이 일자리를 나누는 효과가 나오지는 않았다. 그런 것들이 보고가 되고 있고요. 그 추후 나중에 연구들은 근로시간 단축이
00:03:52 - 가정생활과의 양립을 하는 것이니까요. 그리고 이제 노동생산성, 노동자의 생산성에 어떻게 영향을 미친지에 대한 연구들이 또 있었습니다. 노동시간에 관련된 연구, 근로시간 단축에 대한 연구는 그렇고요. 또 서두에 조금 말씀드렸지만, 장시간 근로, 그 문제로 인해서 특히 전문직 여성들이
00:04:24 - 그렇기 때문에 풀리 디보트를 못하기 때문에 전문직 여성들도 노동시장에 있어서 같은 전문직 남성들의 임금을 따라가지 못하고 못 따라간다는 얘기들이 많이 있었고요. 클라우디와 골든이 최근에 노벨상도 탔지만 최근 연구들이 그에 관련된 연구들이 많이 있습니다. 특히 노동산 참가나 젠더 간의 디스페리티가 많이 없어지긴
00:04:58 - 집단에서의 임금 격차가 줄어들지 않는 것은 장시간 근로에 대한 보상이 있기 때문에 소위 그리디 잡이라고 하는 그런 얘기들이 있는데요. 그런 것들 때문에 여성들이 남성들의 임금에 따라가지 못한다. 클라우디와 골든하고 다른 연구자들,
00:05:28 - 래리 캐츠 이런 분들이 연구한 논문에 의하면 2010년도 논문에 의하면 같은 집종의 하이팽 잡에서 잡을 시작한 노동시장에 들어갔을 때는 그 두 그룹이 남여그룹이 동일하고 어떻게 보면 여성이 좀 압수할 때도 있었는데 시간이 지나서 아이가 태어나면 격차가 벌어지기 시작해서 나중에 따라가지 못한다는 그런 내용들이 있거든요. 글로 시간하고
00:06:00 - 이런 것들이 사실 중요한 문제이긴 한데 그에 대해서 글로 시간 단축 정책하고 연결돼서 연구한 논문이 별로 없었습니다. 그래서 제 논문은 그에 대한 컨트롤이 좀 있다고 생각을 합니다. 글로 기준법에 규정이 되어 있었습니다. 그런데 그 글로 시간이 2000년대 초반까지는 44시간이었습니다.

Evolution of Work Hours in South Korea

00:06:32 - to Friday 40 hours a week 플러스 거기에다가 토요일 날 4시간, 4 more hours in Saturday, typically. 보통 그렇습니다. 그래서 보면 월에서 금요일까지 일하고 토요일 나와서 일터에서 일을 하고 점심시간 때 정도까지 일하고 집에 들어가는 게 보통인데 글로
00:07:04 - 2004년서부터 단계적으로 글로 시간 단축이 적용됐습니다. 처음에는 글로 시간 단축에 대한 논의가 가정생활 양립 이런 부분에 대해서 얘기를 하다가 financial crisis, 우리 동아시아 위안위기가 있었습니다. 1997년 말에 발발을 해서 노동시간에 많은 타격이 있었는데 이때 노동시간이 안 좋으니까 일자리 나누기 이런 부분으로 논의도 되다가
00:07:40 - 지속이 돼서 일단은 노사정위원회에서 논의가 된 후에 의회에서 이제 2003년도 8월 달에 결국 40시간 혹은 주 5일 글로저라고도 했었습니다. From 5.5 days a week to 5 working days.
00:08:11 - 바로 다 모두 적용을 한 게 아니고 기업 규모 사업체 규모에 따라서 적용을 했습니다. 준비기간을 가지라는 면도 되니까 2004년에 대규모 상대적으로 큰 기업, 천인 이상의 기업 그리고 공공 부분 금융 부분 이런 파움을 해서 시작을 했고요.
00:08:42 - 50인 20인 이런 식으로 2005년 2006년 2007년 2008년 이렇게 단계적으로 도입을 했습니다. 그런 식으로 됐고요. 그리고 이제 40시간 이상의 근무 시간을 가질 경우에는 오버타임 프리미엄 50% 붙는 식으로 그렇게 됐습니다. 일단은 한국 데이터스를 당연히 썼고요. 한국의 이제 약간 백그라운드를 조금 더 설명을 드리면 한국이 OECD 국가
00:09:13 - 국가로 좀 이렇게 좀 정평이 나 있는 편이고요. 그리고 그와 동시에 이제 유교적인 가치들이 좀 남아 있는 그런 부분이 있어서 여러 동아시아 국가에서 성차 차이가 많이 발생을 하는데 데이터는 Korea Labor and Income Panel Study 라고 하는 짧게 말하면 CLIPS 데이터를 썼는데요.

Longitudinal Study on Workforce Participation and Dynamics

00:09:44 - 그래서 각 하우스홀드를 그리고 그 하우스홀드에 있는 15세 이상의 연령을 가진 개인들을 쭉 추적조사를 하는 겁니다. 1998년도에 시작을 했고요. 그리고 지금도 계속 매년 조사가 이어지고 있고 이 데이터 구조는 미국의 PSID, 영국의 BHPS 그리고 이제 미국의 NS National Longitudinal Survey 이런 부분과
00:10:15 - 그래서 이 데이터의 하나의 장점이 하나가 매년 개인의 직장에 대한 정보를 계속 묻습니다. 작년에 인터뷰했을 때와 같은 직장인지 묻고 그것이 다르면 새로운 직장에 대해서 또 묻고 그렇기 때문에 제가 이제 잡토너버에 관련된 논문이기 때문에 이 근로자가 이직을 해서 다른 직장으로 옮겼는지 같은 직장인지 아니면
00:10:49 - 그래서 글을 이용해서 썼고요. 그리고 그 근로자들이 일하고 있는 기업 사업체의 규모를 데이터에서 알 수가 있어서 그를 이용해서 지금 일하고 있는 직장이 근로시간 단축에 적용을 새로 바뀐 근로교진법에 의해서 지금 근로시간 단축을 적용을 받고 있는 건지 주 40시간 근로시간에 적용을 받고 있는 것인지 식별할 수
00:11:19 - 그래서 그 정보를 이용해서 기본적으로는 그 새로 바뀐 표준 근로시간에 적용을 받는 근로자의 근로시간 노동시장의 아웃컴 변화 여부, 그러니까 직장을 유지하는 것이 바뀌었는지, 그거를 비교를 하는 겁니다. 컨트롤 그룹들은 근로시간 단축에 적용을 받지 않는 그런 다른 근로자들이겠죠.
00:11:52 - 해서, 정책 변화 전후를 비교를 해가지고 성과를 비교를 하는 것입니다. 결론은 사실은 좀 스트레이트 포워드 하게 나왔습니다. 저는 흥미롭다고 생각을 했는데요. 결과는 단순한데 예상으로는 근로시간 단축이 있음으로 인해서 주 월화수목 금토까지 일했다가
00:12:23 - 아무래도 가족 생활을 좀 더 할 수 있고, 패밀리 리스판서빌리티를 좀 할 수 있는 그런 여지가 생기고 그렇기 때문에 특히 여성, 그리고 기혼 여성, 특히 어린아이가 있는 여성들이 노동시장에 남아있을 수 있는 그런 가능성도 높지 않을까 하는 생각에서 연구를 했는데 연구 결과도 이제 그거를 좀 받쳐주는 연구 결과들이

Job Transition Analysis: Women and Employment

00:12:51 - 그래서 특히 이제 제가 이제 2집 분석을 할 때 2집 해서 옮겨가는 그 데스티네이션 스테이트를 부분했는데, 현 직장에서 다른 직장으로 옮겼는지 그게 그리고 현 직장에서 빠져나와서 이제 노동장에서 잊지 않고 이제 미첩상태로 가는지 그게 non-employment인데 job to non-employment로 옮기는지 그렇게 두 개로 이제 구분을 했습니다.
00:13:22 - to job transition은 어떻게 해석하기에 따라서는 career path을 따라서 좀 더 좋은 직장, 자기에게 맞는 직장으로 옮기는 거라고 볼 수가 있었고 job to non-employment은 기본적으로 노동장에서 빠져나가는 것이기 때문에 일정기간동안 네거티브 이펙트가 있을 거라고 생각을 해서 두 개를 구분을 해서 봤습니다. 결과는 보면은 job to non-employment transition이 여성에 있어서 근로시간을
00:13:58 - 이동할 확률을 줄여줬습니다. 평균 이행 확률, transition rate하고 비교를 해봤을 때 12.7% 정도 job to non-employment 이행 확률을 좀 줄였고요. job to job transition도 한 10% 정도 감소가 있었으나 통계적으로 위해지는 않았고요. 그렇지만 남성에 있어서는 영향이 별로 없었습니다.
00:14:30 - 변하는 그런 부분이 없었습니다. 그래서 estimation한 co-efficient을 가지고 예측 확률, predicate probability를 계산을 했는데 다섯 가지 시나리오를 생각을 해서 구했습니다. 첫 번째는 unmarried no child, 싱글이죠. 두 번째 세컨드는 married no child,
00:14:58 - 세 번째는 married children aged 0 to 6, 그러니까 미체와 가정들이 있는 그런 기혼여성입니다. 그리고 네 번째는 married with children aged 7 to 12, 그러니까 초등학교 자녀죠. 초등학교 정도 아이가 다니는 자녀가 있는 경우. 그리고 다음에 다섯 번째는 중고등학교 연령,
00:15:32 - to 17 이렇게 나눠서 봤습니다. 봤을 때 predicate probability를 구해봤는데 남녀 다 해봤습니다. 기본적으로 남성들한테는 예측 결과가 유의하게 근로시간 단축에 영향이 없는 걸로 나왔고요. 규된 영향은 기혼 여성들, married women들한테 효과들이 나왔는데 근로시간

Work Hour Reduction and Women's Employment Stability

00:16:04 - to non-implement 이행 확률을 줄여주는 그런 확률이 가장 크게 나왔는데 그 중에서도 married with children aged 0 to 6, 그러니까 미취학 아동이 있는 여성들의 직장에 남아있을 확률을 가장 명시적으로 가장 높게, 가장 크게 줄여주는 결과가 나왔습니다. 여성이라 하더라도 single,
00:16:33 - 이 결과들을 비추어볼 때 근로시간 단축이 일가적 양립에 도움을 주고 특히 family responsibility가 큰 자녀가 있는 특히 어린 자녀가 있는 여성들한테 긍정적인 효과, 노동생양에 남아있을 수 있는 특히 현 직장에, 원래 일하고 있던 직장에 남아있을 확률을 높이는 그런 영향이 있었다고 추정이 되었습니다.
00:17:06 - 기본적으로 근로시간 단축이 가져오는 여러 가지 노동생 효과 그리고 건강 관련된 효과 노동자들의, 그리고 삶의 질 효과 이런 부분에 대해서 연구들이 많이 있었는데 어찌 보면 우리나라 한국에 있어서 좀 특수한 상황일 수도 있겠지만 근로시간이 상대적으로 긴, 그리고 long working hour에 대한 대류를 높게 치는 그런
00:17:37 - 그리고 성별 격차가 높은 사회 이런 사회들이 특히 동아시아를 비롯해서 있을 수 있는데요. 특히 그런 국가들은 근로시간 단축 정책이 일가적 양립에 도움을 주고 그리고 여성과 남성의 임금 격차, 그리고 노동자 참가 격차를 줄일 수 있는 데 어느 정도 역할을 할 수 있다고 생각이 됩니다. 지금 이 연구는 일단 경력단축과 관련된
00:18:08 - 미첩으로 이동하는 이쪽으로 들어봤는데 이것이 쌓이다 보면 결국에는 커리어 영향을 줄 것이고 임금에도 영향을 줄 것이기 때문에 이런 부분에 있어서 근로시간 단축이 적어도 간접적으로는 영향이 있을 것이다. 그런데 이것을 너무 경직적으로 해석을 해서 근로시간 단축이 정책이어야만 된다 이런 것은 아니고 결국적으로는 어느 정도 일 강좌 양립을 가능하게 해주는
00:18:44 - 거니까 성별이나 그룹에 관련 없지 여성과 남성이 같은 그라운드에서 레벨잉 더 프라이 그라운드 같은 그런 역할을 좀 할 수 있는 부분이라고 생각합니다. 특히 미국이나 영국 같은 데에서도 많이 보고가 되고 있는 특히 전문 직종, 하이페인 직종에서 장시간 근로로 인한 그 리턴 때문에 여성들이 남성을 못 따라가는 그런

Gender Equality and Work-Life Balance Initiatives

00:19:14 - 그와 동시에 저는 이와 동시에 여성, 남성 같이 사회에서 일뿐만 아니고 노동시장에서 일뿐만 아니고 가정에서 일도 같이 나눠야 된다는 그런 젠더놈, 이것도 동시에 같이 가야 된다고 생각합니다. 그게 따라주지 않으면 결국적으로 성별 인근 격차, 노동시장 격차 그리고 이 또 관련된 여성의 노동시장 참가와
00:20:06 - 이것이 해결이 되려면 정책적 변화 더불어서 일터에서의 젠더놈 그리고 그를 받쳐주는 정책적인 도구들 패밀리브 팔로시 그런 부분하고도 마무리해서 생각을 해봐야 될 것 같습니다.

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