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여성의 경제활동참가는 양적이나 질적인 면에서 크게 증가 하고 있다. 하지만 아직도 노동시장에서의 성별 임금격차가 심하고, 산업별 혹은 직업별 편중현상 또한 심하다. 본 연구에서는National Longitudinal Survey of Youth 1979 (NLSY79)를 사용하여 미국 노동시장에서 나타나는 성별 임금격차와 성차별의 현상과 추이를 파악하고자 하였다. 분석방법으로는 Blinder-Oaxaca Decomposition과 Juhn-Murphy-Pierce (JMP) Decomposition 방법을 사용하였다. 분석결과에 따르면 일반적으로 알려진 바와는 달리 성별 임금격차 자체는 크게 개선되지 못했고, 노동시장의 차별에서 기인한 차이를 남성(혹은 여성)의 시간당 평균임금에 대비하여 얻은 비중을 살펴보면 노동시장에서 성차별이 지속적으로 감소했다고 주장할 근거가 약하다는 것을 알 수 있었다. 이런 결론은 분석방법의 차이가 아니라 자료의 차이에 기인한다. 본 논문에서는 동일한 집단을 대상으로 하여 분석 기간 동안 노동정책이나 노동시장상황의 변화뿐만 아니라 남녀의 생애주기를 고려하여 성역할의 차이까지를 포함하고 있기 때문에 기존의 연구와는 상이한 결론에 도달하게 된 것으로 추론한다. 이런 시도를 통하여 노동시장내에서만 얻은 자료를 대상으로 분석할 경우에 발생할 수 있는 중대한 관찰의 오차를 피할 수 있다. 따라서 성별 임금격차를 개선하기 위해서는 노동시장에서 성차별을 제거하는 노동정책뿐만 아니라 노동시장 진입 혹은 재진입에 영향을 미치는 요인들에 대한 학술적인 연구와 정책적인 지원이 절실히 필요하다고 사료된다.
It is well-known that female labor force participation has consistently increased over the past decades. However, it is also true that gender disparity in labor market still persists and female workers have been disproportionately distributed in certain industry or occupation. It is the objective of the study to determine the existence of gender discrimination in the U.S. labor market using National Longitudinal Survey of Youth 1979 (NLSY79) data using Blinder-Oaxaca Decomposition and Juhn-Murphy-Pierce (JMP) Decomposition methods. Contrary to the known statistics, gender disparity in income measured by the average hourly wage rate has not been improved significantly based on the ratio of the unexplained gender gap to the male workers’ average wage. Gender disparity in come persists. It was not the methodology, but the data, to show the contradictory results. A panel data analysis using NLSY79 makes it possible to take different treatment outside of labor market into account during the entire lifetime. Gender discrimination might occur when female workers try to enter labor market, which can’t be reflected in the labor market data. Thus, it is necessary to investigate further the factors which can determine labor market entry conditions.
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gender discrimination, NLSY, JMP
