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영어

The purpose of this study is to analyze the trend of inequality in wages for workers by occupation and industry from 2001 to 2020. Therefore, the Gini coefficient and MLD index for each subgroup were calculated using microdata from the Economically Active Population Census, and regression analysis was performed. As a result of the analysis, it was found that among occupation, industry, age, and educational background, occupation explains the wage inequality the most. Looking at the trend of the Gini coefficient over the past 20 years, in macroeconomic crises such as the 2008 financial crisis and the COVID-19 crisis, the proportion of the population employed in the relevant occupational group, the proportion of wages, and the inequality between occupations and within occupations differed according to the characteristics of occupations and industries. In addition, it was found that wage inequality according to age and educational background was also related to inequality by occupation and industry. Based on the results of the study, it was suggested that further studies through new data should be conducted, saying that it is necessary to monitor the change in the Gini coefficients of some specific subgroups.

한국어

이 연구는 2001년부터 2020년까지 직업 및 산업에 따른 근로자의 임금에 대한 불평등 변화추이를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 경제활동인구조사의 마이크로데이터를 활용하여 하위그룹별 임 금 불평등 지수인 지니계수와 MLD지수를 계산하고 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 직업, 산업, 연령, 학력 집단 중 직업이 가장 임금 불평등성을 많이 설명하는 것으로 나타났 다. 20년 동안 지니계수 추이를 살펴보면 2008년 금융위기와 코로나19 사태와 같은 거시적인 경제 위 기에서 직업과 산업의 특성에 따라 해당 직업군에 종사하는 인구비중, 임금비중 그리고 직업 간과 직업 내의 불평등성이 달라졌음을 확인하였다. 뿐만 아니라 연령과 학력에 따라 임금의 불평등성이 직업과 산 업별 불평등성에도 연관이 있는 것으로 드러났다. 연구 결과를 통해 연구 시점 이후로도 특정 하위 그룹 의 지니계수 변화에 대한 모니터링이 필요하다고 데이터 보완을 통한 후속 연구가 이루어져야 한다는 점 을 제언하였다.