남여 임금격차 100:63, OECD 성격차지수 116위, 이코노미스트가 발표한 유리천장지수 최하위의 국가?
제대로 된 경제학/통계학자라면 그 누구도 성별로 인한 임금차이가 20%가까이 난다고 주장하지 않습니다.
OECD 조사는 full time job 남성 전체(직종무관)의 임금 중앙값 대 여성 full time job의 임금 중앙값의 비율, 그리고 self-employed 남성 / 여성간의 임금 중앙값의 비교일 뿐이죠.
여기서 full time job 은 의사, 간호사, 교사, 배관공, 공장 노동자, 대기업 직장인, 공무원 등 모든 직업을 뜻하며, Self-employed는 소프트웨어 개발자, 작가, 번역가, 쇼핑몰 운영자 등등 뭐 셀 수도 없는 많은 직종을 다 포함합니다. 이것을 다 퉁 쳐서 통계를 내고 차별이라고 한다?
NBA 플레이어들의 어시스트 중앙값이 영국 프리미어리그 축구선수들의 어시스트 중앙값 보다 높으니 NBA의 선수들이 더 이타적이다 라는 말처럼 들리네요.
뭐, OECD가 내는 통계가 워낙 매크로 하다 보니 어쩔 수 없긴 하고, 아무 의미도 없다 라고 할 순 없지만,
동일 직종에서 동일노동을 하고 20%의 임금 격차가 '여성'이라 발생한다는 것은 말도 안되는 소리입니다.
제대로 된 연구를 하려면 직종, 근속년도, 교육 수준과 배경, 인종, 성별, 회사의 조직적 구조, 능력, 인간관계, 기타 수십 가지의 변수를 모두 고려해야 하죠.
평균적으로 고임금의 직업을 가지게 되는 STEM 전공분야 (science, technology, engineering, mathematics)를 선택하는 남성이 여성보다 압도적으로 많으며(전세계의 어느 공대를 가봐도 남초가 아닌 곳이 없을 겁니다), 의사나 자동차 엔지니어, 인공지능 개발자가 비서나 초등교사들보다 당연히 높은 임금을 받게 되죠. 즉 개인의 선택에서 일차적으로 차이가 발생합니다.
그럼에도 불구하고 하도 임금격차로 난리를 쳐대니 가장 남성과 여성이 비슷한 길을 걷는 동일 직종, 동일 교육, 동일한 커리어를 가진 분야 (이런 전제 자체도 통계데이터를 낼 때는 굉장히 조심해야죠. 수많은 변수들이 있으니까요. 당최 완전히 동일하다고 할 수 있는 인생과 환경, 커리어가 있겠습니까), 예를 들어 법조계에서의 남녀임금격차를 비교해 보면 남녀 임금의 차이는 통계학적 에러 수준으로 내려갑니다.
그래도 듣지를 않으니 학자들이 성별로만 발생하는 에러 수준의 차이를 더 분석하였고, 결과를 보니 차이는 결국 '개인의 직장에서의 선택과 커리어를 대하는 태도'에서 발생한다는 결과가 나왔죠.
예를 들어 여성은 야근을 하고 주말에 출근하기 보다는 여가를 즐기고, 아이들의 학예회에 참석하기를 상대적으로 더 선택하고,
남성보다 평균적으로 조금 더 agreeable 하여 자신의 능력에 대한 어필에 상대적으로 더 소극적이며(예: 연봉협상이나 승진시즌 중 상대의 요구에 상대적으로 더 순응함), 치열한 경쟁을 덜 선호하는 등의 선택과 태도의 차이에서 발생하는 것이죠. 진지하게 성별로 인한 임금차이가 20%에 육박한다 고 주장하는 경제학자, 사회학자, 통계학자, 심리학자는 거의 존재하지 않으며,
사회학자들 중 페미쪽 에서만 제대로 분석도 안하고 OECD 통계 하나 들이밀고 난리치고 있습니다. 학계에서는 무시 하고요. 문제는 이렇게 학자들이 분석을 해 놔도 '그분들'은 들을 생각도, 이해할 능력도 없이 불평만 해댈 뿐이죠.
“봐라, OECD가 그러지 않냐.”
공정하고 평등한 '기회'가 모두에게 주어져야 한다는 것에는 매우 매우 찬성하고 원하지만 모두에게 평등한 결과(다른 모든 요소를 배제하고)가 주어져야 한다는 것은 말도 안 되는 소리죠. 모두가 서울대에 입학할 수 있다면 서울대를 들어가려고 노력하는 학생이 바보이고, 의사와 일반 회사의 사무경리의 임금이 같다면 당연히 전문대 가서 엑셀 배우는 것이 의대를 가는 것 보다 스마트한 선택 아니겠습니까?
그런데 재밌는 점은 가장 남녀가 사회적, 문화적, 구조적으로 가장 평등하다고 여겨지는 북유럽 국가들에서 최대한 평등한 기회를 남녀 모두에게 자유롭게 선택하게 두자 STEM 분야에 진학하는 남녀 비율의 차이가 더 커졌으며,
여성들은 커리어 보다는 가정과 여가를, 경쟁보다는 순응을 선택하는 성향을 보였고, 이것은 평등한 국가의 자유로운 여성들의 자발적인 '선택'으로 발생한 결과입니다라고 길게 썼지만 무슨 소용이 있는지 모르겠네요. 한국의 남녀평등지수가 100위권보다 밖이다 라는 쓰레기 조사를 마치 진리처럼 (매춘에 종사하는 여성의 수가 수십만명이 넘는 필리핀이 7위, 여성에 대한 강간, 살인이 판을치는 헬게이트인 르완다가 5위인 엄청난 조사, 명예살인과 같은 미개한 문화가 아직도 발생하는 인도가 우리나라보다 순위가 높은 그 조사...)가 메이저 방송사 뉴스에 버젓이 나오고 그것을 그대로 믿는 사람들에게는 씨알도 안 먹히겠죠.. 아니, 통계학자가 아니어도 단일변수로 어마어마한 데이터를 1차원적으로 분석한다는 것이 얼마나 말도 안 되는 것인지는 통계학 I 수업만 들어도 알 수 있는데... 이런 걸로 생산적인 논의가 이뤄질 수 없죠.
Economist 지에서 발표한 “The Glass-ceiling index 2018”, 즉 유리천장지수 관련 조사도 마찬가지 입니다.
1차 데이터를 가지고 1차적으로 분석한, 학술적인 가치는 전혀 없는 단순자료이죠. 예를 들어 Economist 에 나온 자료에 따르면 한국남성의 고등교육 진학률(대학교)이 여성보다 월등이 높습니다. 상당히 이상하죠, 여성의 대학진학률이 남성의 대학진학률을 앞선지 오래인데요 (서울에 있는 여대의 수가 몇 개입니까..) 그런데 왜 저런 수치가 나왔을까요?
답은 군대입니다. 해당 자료에서는 제대하고 복학한 학생도 새로운 ‘남학생’으로 카운트 되어 들어가니까 발생한 수치입니다. 등록금을 내는 학생수만으로 계산을 하고, 졸업률은 보지 않는 어처구니 없는 방식 때문이죠. 뭐, 이해는 합니다, 수십 개 국가의 사정을 일일이 파악할 수 도 없을 뿐 더러, 이런 국가레벨의 매크로한 연구에서는 어느 정도 어쩔 수 없는 점도 있으니까요. 그런데 이런 제대로 가공하지도 않은 데이터를 가지고 나온 자료로 한국은 여성이 살아가기에 강철유리천장이 존재하는 국가다?
상당히 문제가 있는 주장이죠. 이걸 당당히 팩트처럼 사용한다는게 문제입니다.
2015년 입대자가 13만명이니 economist 지에서 제시한 자료의 년도인 2017년 기준 남자 입학생 수 + 13만명을 하면 대충 해당 자료에 나온 남녀 고등교육 지수 비율 (여성이 대략 남성보다 10%정도 더 적게 고등교육을 받음)이 나오겠네요. 군대 갔다 오니 남성의 고등교육 지수가 올라간다니, 신기하죠? 역시 군대는 남자인생의 참 스승?
Economist지에 기고된 “The Glass-ceiling index 2018” 자료에서 그나마 참고할만한 자료는 여성의 노동참여비율, 남녀 유급유아휴직비율 정도? 문제는 낮은 여성의 노동참여비율도 얼마 전 까지는 자발적인 것도 상당했죠. 결혼하면 일을 그만두고 전업주부가 되는 것을 많은 여성들이 바라거나 선택했죠(자의든 타의든). 그런데 이제 외벌이로는 먹고 살기가 힘드니 맞벌이를 해야 되는데, 결혼하고 애 낳으면 퇴직이라는 오랫동안 굳어진 사회적 구조가 이것을 어렵게 하며, 이것은 분명히 개선해야 할 문제입니다. 이런 것에 집중을 해야죠. 자유롭고 눈치안보며 쓸 수 있는 유급유아휴직(남녀불문), 단절되지 않는 커리어, 모두에게 저녁이 있는 삶, 지나친 경쟁/갈등 사회의 해소 등이요.
예전에 한참 ‘환빠’ 등의 대체역사물에 가까운 이야기들이 나돌 때 (이건 재밌기라도 했는데) 사학계에서 제대로 탈탈탈 털어버렸지만, 이것도 해당 분야에 관심 있는 사람들만 아는 얘기이죠.
그런데 젠더 문제는 사회적, 정치적 리스크가 너무 크기 때문에 전문가들도 나서서 얘기하는 것을 더 꺼리게 되고, 얘기해도 듣지를 않고, 더 분석할 것도 없다 보니 학계에서도 이젠 그냥 침묵하고 있죠. 그래서 ‘아 한국은 철벽유리천장에 남녀평등은 르완다, 인도보다 못한 나라’라는 말도 안되는 얘기가 팩트처럼 돌고 있다는게, 그래서 정말 힘을 모아 바꿔나가야 할 문제들이 뒷전이 되거나 어떤 것이 진짜 문제인지를 인지도 못하는 상황이 매우 답답할 뿐입니다.
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백날 저렇게 설명하고 알아봤자 걔네들은 말 안듣습니다. 애초에 논리란게 있어야죠