수도권 지역 청년층의 직장 이동과 임금의 변화

Ⅰ. 서 론

청년층의 일자리 문제는 한 국가의 미래와 바로 직결되기 때문에 오래전부터 선진국들을 포함한 많은 나라들에서 주요 국가적 과제로 인식하고, 이를 개선 및 해결하기 위해 수많은 정책들을 시장에 내놓고 있다. 우리나라도 예외가 아니어서 그 동안 청년 노동시장에 대한 다양한 연구가 이루어 지고, 이를 통해 여러 가지 다양한 청년 관련 정책들이 제시된 바 있고, 이 가운데 일부는 현재도 시행되고 있다. 그런데도 우리나라를 포함하여 많은 국가 중에 청년층 고용 및 실업에 관해 큰 성과를 거두고 있다는 소식을 접하기는 매우 어렵다. 이는 그만큼 청년층 노동시장의 문제가 쉽게 해결될 수 있는 문제가 아님을 말해주는 것이다.

특히, 코로나 19 감염사태로 인한 노동시장 충격, 기술 발전·4차 산업혁명으로 인한 고용 형태의 다변화 및 다각화, 유가 및 금리변동으로 인한 국내 경기 위축 등 노동시장과 경기변동 요소, 세계 경제의 침체와 한국경제의 저성장 기조, 국내외 정치 환경의 급변 등 대내외 여건의 불확실성이 지속되면서 사회의 각 부문별 위험요인에 대한 위기감 및 경각심이 날로 커져만 가고 있지만 ‘청년고용’과 ‘청년실업’ 문제는 여전히 뚜렷한 해법이 없이, 우리 사회의 최우선 화두로 나타나고 있다(김유빈 외, 2017; 이영민 외, 2010).

특히 청년층은 학교에서부터 치열한 입시경쟁을 치루고, 대학에 진학해서도 좋은 일자리를 얻기 위해 취업에 도움을 줄 수 있는 다양한 스펙을 준비하면서 노동시장에 진입하고 정착하는 과정을 거친다(황광훈, 2018). 노동시장 진입이 매우 성공적이어서 진입과 동시에 양질의 일자리로 정착하는 경우도 있으나, 그렇지 못한 경우에 많은 청년들은 현 직장에 정착하지 못하고 고임금 및 정년이 보장된 일자리나 자신의 역량 수준에 맞는 일자리를 찾기 위해 잦은 이직을 경험하게 된다(황광훈, 2018). 일자리를 첫 경험하는 청년층의 직장 이동은 자신에게 적합한 일자리를 찾아가는 합리적인 탐색 과정일 수 있다(문영만 외, 2017). 또한 청년층의 노동시장 이행은 생애직업활동의 초기단계에서 다양한 직업을 경험하고 탐색하면서 생애직업경로를 모색하는 과정이기 때문에 복잡할 뿐 아니라 상당히 장기적인 기간을 거친다(김미란 외, 2011; 김정숙, 2009). 하지만 짧은 기간에 빈번한 직장이동 및 조기 퇴사는 숙련형성을 어렵게 하고 임금 및 근로조건에 부정적인 영향을 미칠 수 있다(문영만 외, 2017; 안준기, 2015; 이병희, 2002; Light and MsGarry, 1998; Neumark, 2002). 또한 기업의 입장에서도 낮은 이직률은 조직성과에 긍정적인 영향을 미칠 수 있지만, 높은 이직률은 기업 특유의 인적자본 손실을 초래해 생산성 하락 등 조직성과에 부정적인 영향을 미친다(문영만 외, 2017).

일반적으로 이직을 하게 되는 원인은 여러가지로 분석할 수 있는데, 직장 이동과 임금의 변화를 분석하는 연구에서 일반적으로 밝히고 있는 사실은 노동시장에 진입한 초기에 직장 이동이 많으며 이 시기의 직장 이동은 임금 상승을 동반한다는 것이다(김혜원 외, 2008). 하지만 직장 이동과 임금 변화의 방향이 반대로 일어나고 있음을 설명하는 연구들도 있는데, 노동자의 개인적 특성에 주목하여 직업이동에 따른 임금격차를 강조하는 Stayer-Mover 모형은 생산성이 높은 노동자들은 이직을 피하고자 하는 반면, 생산성이 낮은 노동자들은 지속적인 이직을 단행하기 때문에 직업이동과 임금은 반비례의 관계를 가지고 있다고 주장하고 있다(Blumen, Kogan and McCarthy, 1955).

우리나라에서도 청년층의 고용 및 실업문제가 사회적, 국가적 과제로 인식되면서 청년층의 이직과 관련된 연구도 점차 증가하고 있다. 하지만 기존 선행연구의 대부분은 단기 기간 내 이직의 임금효과 등 학교에서 노동시장으로의 이행과정(school to work) 중 일부 단편적인 시점 및 기간에서의 분석과 연구가 주를 이루고 있다. 또한 기존 연구들은 분석에 사용한 자료가 대부분 횡단면 자료이거나 짧은 종단면 자료이기 때문에 청년층의 노동시장 진입 이후의 초기 및 단기 변화에만 치중되어 분석하고 있는 한계를 가지고 있다. 특히, 지역(시도)이나 권역(수도권/비수도권 등)에 따른 노동시장 이동에 대한 분석과 연구는 매우 부족한 것이 현실이다. 이러한 이유와 문제 인식하에서 본 연구는 최근 자료(2007~2019년)이면서 지난 13년 동안 장기적으로 축적된 청년패널조사 자료를 이용하여 수도권 지역 청년층의 노동시장 이동과정을 분석하고 최종적으로 일자리에 정착하는 과정까지 실증적으로 분석하고자 한다.

본 논문은 수도권 지역 청년층의 노동시장 진입 이후 이동하는 과정과 이동을 통한 임금의 변화를 실증적으로 분석하기 위해 크게 두 가지 주제로 나누어 연구하였다.

첫째, 수도권 지역 청년층이 노동시장에 진입하여 처음으로 경험하게 되는 첫 일자리를 시작으로 마지막에 안착하는 일자리까지 이동하는 과정을 면밀히 관찰하고 분석하고자 한다. 또한 첫 일자리를 현재까지 유지하고 있는 집단과 일자리 이동과정을 거친 집단의 노동시장 성과를 비교ㆍ분석하고, 이동 횟수에 따른 임금 등의 변화를 살펴보도록 한다.

둘째, 수도권 지역 청년층의 이직이 노동시장의 성과인 임금에 어떠한 영향을 주고 있는지 실증적으로 분석한다. 특히, 이직에 의한 임금 효과와 더불어 산업간 이직, 직업 간 이직 등 이직의 유형에 따라 임금에 어떻게 영향을 미치는지 함께 관찰한다.

본 논문의 주된 목적은 엄밀하고 동태적인 실증연구를 통해 수도권 지역 청년층의 노동시장 진입 이후의 이동과정과 임금의 변화를 심층적으로 규명하는 것이다. 이를 통해 청년 노동시장에서의 첫 일자리의 중요성, 우리나라의 청년 노동시장의 이중구조, 이직에 따른 임금 효과 등을 면밀히 분석하여 우리나라 청년 노동시장 정책에 대한 다양한 함의를 제시하고자 한다.

본 논문은 다음과 같이 구성된다. 제Ⅰ장 이후, 제Ⅱ장에서는 직업이동(이직)에 관한 이론적 논의와 선행연구 등을 살펴보고, 제Ⅲ장에서는 분석에 사용된 자료와 실증분석 모형을 제시한다. 제Ⅳ장에서는 수도권 지역 청년층의 직장 이동 분포 및 특징을 분석하고, 제Ⅴ장에서는 이직에 의한 임금 효과를 실증적으로 분석하여 그 결과를 제시하고자 한다. 마지막으로 제Ⅵ장에서는 본 연구의 주요 내용을 요약한 후, 연구 결과의 함의와 제언 등을 맺음말로 정리하도록 하겠다.

Ⅱ. 선행연구 검토

노동이동(labor mobility)이 무엇인가라는 질문에 대한 답으로는 여러 가지가 있지만, 그 내용은 대체로 유사하다. 일반적으로 노동이동이란 “노동력의 산업·지역 간 등의 이동, 신규노동력의 유입, 기존 노동력의 사망, 은퇴 등 노동시장에 있어 노동력의 움직임”이라 하였으며(김유배, 2006), 헌터와 레이드(L.C. Hunter and G.L. Reid, 1970)에 의하면 노동이동이란 “기업 내의 직무·기업 간 내지는 산업·지역 간에 있어 노동자의 취업상 지위 또는 노동자에 의하여 수행되는 작업에 관련된 노동자의 움직임”이라 하였다.

한편, 기업의 관점에서 본 노동이동(labor mobility)은 노동자가 기업으로 들어오는 입직(accession)과 기업을 떠나는 이직(separation)을 의미하며, 여기에는 신규채용(new hires), 재채용 또는 소환(recalls), 사직(quits), 일시 해고(layoffs), 은퇴(retirements) 등이 포함된다. 입직은 신규 채용과 일시 해고 중에 있는 근로자의 소환으로 이루어지며 이직은 보통 사직, 일시 해고, 해고, 기타 이직 등 4가지의 형태로 이루어진다.¹⁾

이상의 견해를 통해 우리는 노동이동을 노동력 상태의 변경, 노동시장에의 유입 및 퇴출, 노동시장 안에서의 움직임, 여러 노동시장 간의 이동이라 정의할 수 있다.

노동자의 이동은 시장경제에서 중요한 역할을 한다. 어떤 시장에서든지 일자리는 자발적인 교환을 촉진시키기 때문에 사회는 사용자들 사이에서 노동자들의 자유로운 이동에 의존하여 노동자와 소비자 모두의 최대 만족을 달성하는 방향으로 노동을 배분한다. 즉, 낮은 임금을 지급하는 일자리로부터 높은 임금을 지급하는 일자리로의 근로자들의 이동은 균형 수준보다 낮은 임금을 지급하는 기업들이 임금을 올리도록 유인한다.

그런데, 이동에는 비용이 수반된다. 노동자들은 다른 곳에서 제시되는 근로조건에 관한 정보를 얻기 위해서 시간을 사용하여야 하며, 많은 경우 노동자들의 일자리에 대한 탐색행위는 자신들이 현재의 일자리를 먼저 사직할 때 효율적으로 이루어진다.

다음으로 노동이동이 왜 발생하는가에 관해서는 신고전학파적 이론인 임금격차설과 그것을 수정한 취업기회설의 두 가지가 있다. 전자는 노동이동의 원인을 임금 격차에서 구하고 노동력의 공급 측면을 강조하는 푸쉬(push) 가설이며, 후자는 그것을 취업 기회의 차이로서 설명하는 수요 측면을 중시하는 풀(pull) 가설이다.

임금격차설은 저임금의 산업 및 지역에서 고임금의 산업 및 지역으로 노동자가 이동한다는 이른바 노동력의 공급 측면을 강조한 반면, 취업기회설은 타 산업, 타 지역으로의 이동은 취업 기회의 증감에 의해 규정된다는 것으로 노동력의 수요 측면을 강조하고 있다. 노동이동의 원인에 관한 두 가지 설명은 서로 배타적인 것으로 비교될 성질의 것이 아니라 보완적이다.

왜냐하면 전자의 이론은 정태적·균형적인 파악인데 비하여 후자는 동태적인 파악이기 때문이다. 또한 임금 격차가 존재해도 취업 기회가 있지 않으면 이동은 발생하지 않게 되고, 취업 기회가 존재한다 하더라도 지금의 이익보다 낮게 된다면 이동이 없을 것이다. 따라서 노동이동에 있어 임금 격차와 취업 기회는 상호 배타적인 이론이 아니라 상호 보완적 성격을 갖는다고 할 수 있다.

청년 취업자의 직장 이동 및 임금 효과를 분석한 대표적인 선행연구를 살펴보면, 청년층이 노동시장 정착 과정에서 초기의 빈번한 직장 이동은 적합한 일자리를 찾아가기 위한 직업 탐색(job shopping)과정이므로 생산적인 투자활동으로 이해하여야 한다는 연구(Topel and Ward, 1992; Neal, 1999; 김동규ㆍ어수봉, 2010)와 청년 취업자의 잦은 직장 이동은 인적자본 투자를 저해하여 임금과 근로조건에 부정적인 효과가 나타난다는 연구(문영만, 2017; 이병희, 2002; Light and MsGarry, 1998; Neumark, 2002)가 있다.

외 연구의 주요 결과는 위의 내용과 같이 상반된 분석 결과를 보인다. 청년층의 노동시장 진입 이후의 직장변동을 분석한 대표적인 선행연구로 Topel and Ward(1992)와 Light and McGarry(1998)가 분석한 연구를 꼽을 수 있다. 사업체-근로자 연계추적자료(LEED, 1957∼1972)를 사용하여 청년 남자의 15년간에 걸친 직장 이동과 임금 변화를 분석한 Topel and Ward(1992)의 연구 결과에 따르면, 노동시장 진입 초기 10년 동안 미국의 남성 근로자는 평균 7회의 직장을 경험하여, 40여 년간의 근로생애에 걸친 직장 이동의 3분의 2에 이른다(황광훈, 2019). 또한 근로생애 초기 10년 동안 임금 증가의 3분의 1은 직장 이동에 따른 것으로 나타나, 노동시장 이행시기의 빈번한 직장 이동은 안정적인 고용관계에 이르는 경력개발 과정으로 보아야 한다고 지적한다(이병희, 2002).

반면 Light and McGarry(1998)의 분석 결과는 이와는 상반된 결과를 도출하였는데, NLSY(National Longitudinal Survey of Youth)²⁾ 표본자료 중에서 1957~1964년생 12,684명을 추출한 후 1979~1994년까지 조사에 참여한 백인 남성 3,790명의 표본을 이용하여 분석한 결과, 노동시장 초기에서의 직장 이동이 빈번한 근로자에 비해서 직장 이동 경험이 없는 근로자의 임금이 높다는 유의미한 결과를 확인하였다.

특히, 직업이동이 많은 근로자일수록 임금수준이 낮으며, 저임금을 동반한 이동과 이행과정을 경험할 가능성이 매우 크다. 이러한 결과는 주로 직업이동이 시간에 따라 가변적이고 관측 불가능한 요인들에 의존하는 경험재적인 특성을 갖는데서 기인한다고 해석하고 있다.

Keith and McWilliams(1995)는 NLSY 1979∼1988을 사용하여 단일 직장 이동이 아닌 누적적인 직장 이동 경험(cumulative job mobility)이 임금에 미치는 영향을 분석하였는데, 직장 이동 횟수가 임금에 미치는 효과는 유의하지 않으나, 이직사유별로 구분한 누적적인 직장 이동 경험은 임금에 상반된 영향을 미치는 것으로 나타났다(이병희, 2002). 즉, 경제적 이유나 가족적 이유에 의한 자발적 이직 횟수는 많을수록 임금을 높이는 효과를 가지는 반면, 정리해고나 징계해고에 의한 비자발적인 이직 횟수는 많을수록 임금에 음의 영향을 미치고 있으며, 또한 최근의 직장 이동만이 아니라 과거의 누적된 이직들도 이후의 임금수준에 영향을 미치는 것으로 분석되었다(이병희, 2002).

Neal(1999)은 청년층의 노동이동 과정을 산업 및 직업으로 본 경력형성의 과정이라는 측면으로 노동이동을 직장을 옮기지만 수행하는 업무는 동일하거나 유사한 경력 내 이동과 직장뿐만 아니라 수행하는 업무도 완전히 바뀌는 경력 간 이동으로 구분하였다. 근로 경험 생애 초기에서는 경력 간 이동과정을 통해 자신의 경력을 탐색하다가, 경력 일치(career match)가 이루어진 후에는 직장 이동과정을 통해 적합한 직장을 선택하는 노동이동의 패턴을 제시하고 있다. 해당 연구는 NLSY 자료(1979∼1992)를 사용하여 분석한 결과로, 청년 남자는 이 기간 동안 평균적으로 4.2회의 직장 이동을 경험하며, 이 중 산업 및 직업의 변화를 동반한 경력 간 이동률은 55%에 달하고 있음을 확인하고 있다. 또한 노동시장 경력이 증가 및 장기화가 될수록 경력 간 이동은 감소하게 되어, 경력 일치에 다다르고 있음을 지적하고 있다.

다음으로 Parrado, Caner, Wolff(2007)는 PSID(the Panel Study of Income Dynamics) 자료를 이용하여 산업 및 직업에서의 이동성을 연구하였다. 특히, 기존자료 함께 새로운 산업과 직업코드를 이용하여 미국에서 1969~1980년과 1981~1993년 기간 동안의 개인의 산업 및 직업에서의 이동성을 면밀히 분석하였다. 분석 결과, 후기기간(1981~1993년)에서 근로자들의 산업과 직업의 변화가 더 자주 일어났음을 발견하였다. 또한 남성의 산업 및 직업변화가 소득감소와 관련성이 있음을 발견하였으나, 그 효과는 시간이 지나면서 다소 감소하였다.

또한 연령이 높아질수록, 고소득의 남성들일수록 산업이나 직업을 전환할 가능성이 낮음을 확인하였다. Gius(2014)는 직업이동의 3가지 유형(직업변화, 산업변화, 직업 및 산업변화)에 따라 소득에 어떠한 영향을 얼마나 미치는지 연구를 하였다.

NLSY(National Longitudinal Survey of Youth)를 로그선형임금회귀 (self-selection에 대한 수정 반영)로 추정한 결과, 동일 산업 또는 동일 직업 안에서의 직업이동은 모두 임금을 상승시키고 있으나, 산업과 직업이 변화하는 것은 모두 임금을 감소시킨다는 분석 결과를 도출하였다(황광훈, 2019).

다음으로 이직과 관련된 국내 연구는 대체적으로 해외 연구에 비해 많이 이루어지지 않고 있다.³⁾ 먼저 이병희(2002)의 연구 결과, 잦은 이직 등 노동시장 정착 과정에서의 불안정한 노동시장 경험은 지속적으로 임금에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타난다. 김혜원 외(2008)의 연구 결과도 직장 이동은 임금 상승에 부정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었는데, 직장을 유지하는 사람들의 직장 내에서의 임금 상승은 6%, 실직 기간 없이 직장간 이동을 경험한 경우는 7%, 실직을 경유한 직장 이동은 –10%로 나타났다. 또한 이우정 외(2012)의 연구 결과에서도 이직에 의한 임금 변화를 추정한 결과, 직장간 이동의 경우 여성의 경우에서만 순임금 변화 값이 양(+)의 변화를 보였으나 사직 이동의 경우는 남녀 모두 순임금 변화율이 음(-)인 것으로 나타났다. 문영만 외(2017) 연구에서는 이직 여부에 따른 임금 격차의 경우 이직한 청년 취업자가 3.1% 낮았으며, 이러한 임금 격차는 시간이 지남에 따라 더욱 확대되었다. 반면, 김안국(2005)의 연구에서는 직장 이동 경험이 많은 대졸 청년층의 첫 일자리 임금수준은 낮은 것으로 나타났지만, 이들은 직장 이동과정을 통해 임금수준을 증가시키고 있는 것으로 분석되었다.

다음으로 일자리 지속성(유지 기간) 관련 연구를 몇 가지 정리해보면, 먼저 김경휘(2009)의 분석에 따르면, 정규직 근로자 중 대략 36%와 50%는 취업 이후 2년과 5년이 경과 한 시점에서 정규직 상태에서 이탈하는 것으로 나타나, 정규직 근로자도 직장을 안정적으로 유지하기 어렵다는 것을 확인하였다. 또한 학력 수준이 낮은 경우, 근속기간이 짧은 경우, 업무 수행능력이 낮을수록 정규직 형태의 일자리에서 이탈할 확률이 높아진다는 것을 보고하였다.

강순희(2016)의 연구에서는 정규직 및 비정규직으로 첫 일자리에 진입한 청년층 임금근로자가 3년간 동일 일자리를 유지하지 못할 확률은 각각 38.4%와 47.2%로 나타나, 정규/비정규 등 고용 형태와는 상관없이 청년층은 노동시장에 진입한 이후 상당히 큰 일자리 변동을 경험하는 것으로 분석했다.

황광훈(2020)의 연구에서는 첫 일자리 이탈 영향요인을 추정한 결과, 상용직 근로자의 첫 일자리 이탈 가능성이 임시/일용직 근로자에 비해 낮게 나타났으며, 전공과 업무 일치도가 높은 집단은 전공과 업무 불일치 집단보다 이탈할 가능성이 매우 낮게 나타났다. 또한 소득수준이 높을수록 이탈할 가능성이 낮아지고 있음을 확인하였다.

Ⅲ. 분석자료 및 모형

수도권 지역 청년층의 노동시장 이동 및 임금의 변화를 실증적으로 분석하기 위해서 청년패널조사 자료를 이용한다. 분석자료는 한국고용정보원이 현재 기준으로 공개하고 있는 1-13차(2007~2019년) 직업력 자료를 이용하고, 추가로 분석과정에서 포함을 시키거나 고려되어야 할 변수들에 대해서는 1~13차 전체자료도 연결을 해서 분석하고자 한다. 청년패널조사의 직업력 자료는 1차(2007년)부터 13차(2019년)까지 각 조사 년도(차수)별 첫 일자리, 현재 일자리, 경험 일자리 등 모든 일자리 경험 정보를 모아놓은 자료이다. 이를 통해 청년 근로자 개인의 노동시장 진입부터 현재까지의 모든 일자리 변동에 대해 종합적 및 동태적으로 분석할 수 있는 자료이다. 또한, 패널자료이면서 13년간 데이터가 축적되어 있기 때문에 청년층의 노동시장 진입 초기뿐만 아니라 이동, 안착 과정을 중·장기적으로 볼 수 있는 자료이다.

직장 이동(이직)이 대표적인 노동시장 성과인 임금에 미치는 영향을 추정하기 위하여 pooled OLS(합동 OLS) 모형과 패널고정효과모형(panel fixed effect model)을 사용한다. 우선 pooled OLS 모형을 이용하여 이직에 의한 임금 효과를 추정한 후, 패널 자료의 특성을 이용한 패널고정효과모형의 추정 결과를 함께 보도록 하겠다.

pooled OLS 모형(식 1)에서는 일반적으로 사용되고 있는 임금 함수를 이용할 것이며, 종속변수(wage)는 로그실질월평균임금이고, 설명변수는 근로자의 임금에 영향을 미치는 것으로 알려져 있고 임금 함수 추정모형에서 일반적으로 통제변수로 사용되는 벡터(성별더미, 학력 더미, 연령, 연령제곱, 현 일자리 근속기간, 사업체규모 더미, 산업 더미, 직업 더미, 종사상 지위 더미, 학력/기술/전공 미스매치 더미 등)와 이동여부(move) 더미이다.

그러나 고정효과모형에서는 이직자 집단과 비 이직자 집단의 값이 각 패널개체 그룹별로 동일(이직=1, 비이직=0)하기 때문에 결과를 도출할 수 없다. 여기서는 패널그룹별로 시계열에 의한 변동이 있는 이직자 그룹만 추출하고 고정효과모형을 이용하여 이직유형(산업 간 이동, 직업 간 이동)에 의한 임금효과를 추정하도록 하겠다(식 2, 식 3). 고정효과모형을 사용하여 추정하는 이유는 패널개체에서 관찰되는 특성 뿐만 아니라 관찰되지 않는, 즉 미관찰된 특성까지도 정확히 통제하여 각각의 이직유형이 종속변수인 임금에 미치는 효과를 보기 위해서이다.

여기에서 종속변수인 reallogwage_it는 실질 월평균 임금을 로그화 시킨 값이고, x_it는 취업자의 임금에 영향을 미치는 것으로 알려져 있으며, 대부분의 임금 함수 추정모형에서 일반적으로 통제변수로 이용되는 벡터값(성별 더미, 학력 더미, 연령, 연령의 제곱, 현 일자리 근속기간, 기업체 규모 더미, 산업 및 직업 더미, 종사상 지위 및 학력/기술/전공 미스매치 더미 등)이다. sanmove, jobmove는 각각 산업간 이직(기준집단:산업 내 이직), 직종 간 이직(기준집단:직종 내 이직) 여부 더미이고,γ_i, μ_i,는 시간에 따라 변하지 않는(time-invariant) 개인의 미관찰 이질성을 나타내는 오차항(E(γ_i)=0, E(μ_i)=0)이며, v_it, ε_it,는 순수 오차항이다.

Ⅳ. 수도권 지역 청년층의 직장이동 분포 및 특징

수도권 지역 청년층 임금근로자의 일자리 이동 횟수에 따른 주요 인구학적인 특성과 분포(<표 1>, <표 2>)를 살펴보면, 분석에 사용한 전체 표본 1,827명 중 21.9%는 이직 경험 없이 첫 일자리를 계속 유지하고 있으며, 78.1%는 최소한 1회 이상 일자리를 이동했던 것으로 나타났다. 성별로 보면 남성의 비 이직자(첫 일자리 유지자) 비율이 23.8%로 여성(20.4%)보다 3.4%p 높게 나타난 반면, 이동 경험의 비율은 여성이 남성보다 높다(남성:76.2%, 여성:79.6%). 학력별 분포에서는 고졸 이하 저학력층의 비 이직자(첫 일자리 유지자) 비율이 13.7%, 전문대졸 20.1%, 대졸 이상 29.4%로 학력수준이 높아질수록 첫 일자리를 유지하고 있는 비율이 크게 높아지고 있다. 수도권 지역 청년층이 졸업 후 노동시장에 진입하여 최초로 경험하게 되는 첫 직장에서 고학력자들의 경우 대부분 양질의 안정적인 일자리에 진입하고 있으며, 저학력 청년층의 경우 상당수가 첫 직장에서의 고용상태가 매우 불안정한 것으로 추정된다. 전체적으로 평균 이동 횟수는 1.98회이며 최대 이동 횟수는 12회까지 나타났다. 성별에서는 큰 차이를 보이지 않으나, 학력별로는 고졸 이하 저학력 청년층의 평균적인 이동 횟수가 2.37회로 대졸 이상(1.62회) 및 전문대졸(2.07회) 고학력층에 비해 더 많은 이동을 경험하는 것으로 나타나고 있다.

<표 1>

성별 일자리 이동 횟수 분포(단위: 명, %, 회)

<표 2>

학력별 일자리 이동 횟수 분포(단위: 명, %, 회)

첫 일자리의 종사상 지위와 기업의 규모를 기준으로 이동 분포를 분석해보면(<표 3>), 첫 일자리가 상용직 또는 대기업에 근무하고 있는 청년취업자의 경우 상당수는 첫 일자리를 계속 유지하고 있다(상용직:28.1%, 대기업:34.4%).

<표 3>

종사상 지위 및 기업규모별 일자리 이동 횟수 분포(단위: 명, %, 회)

반면, 첫 일자리의 종사상 지위가 임시/일용직이었던 청년취업자 457명 중 3.3% 만이 이직행위 없이 첫 일자리를 계속 유지하였으나 29.3%는 1번, 24.5%는 2번의 일자리 이동을 보였으며, 14.9%는 최대 5회 이상 이동한 경험을 보인다.

또한, 기업체 규모가 50인 미만인 소기업에서 첫 일자리를 경험한 청년층 취업자 829명 중 13.2%는 이직 경험 없이 첫 일자리를 유지하였으나, 86.8%는 1회 이상 직장을 이동하였다. 첫 일자리 진입단계부터 임시/일용직, 소기업 등 불안정하고 취약한 고용상태에 직면한 청년층은 노동시장에 안정적으로 정착하기 위해 지속적인 이직을 경험하거나 시도하고 있는 것으로 보인다.

개인의 노동시장 생애 전체를 기준으로 보았을 때, 첫 일자리 진입 시점부터 일자리의 질(임금, 고용 안정성, 근로조건 등)이 양극화되면서 그 격차가 발생하고 이후에도 지속적으로 격차는 벌어질 가능성이 있다.

다음의 <표 4>는 일자리 이동 횟수에 따라서 각 일자리별 평균적인 지속 기간을 분석하여 정리한 내용이다. 이동경험 없이 첫 일자리를 현재까지 유지하고 있는 청년층의 평균 일자리 지속 기간이 8.86년으로 나타났다. 반면, 1회 이직 경험이 있는 청년층에서는 평균 2.9년의 첫 일자리 지속 기간을 보였으나, 2번째 일자리에서는 4.97년으로 크게 늘어났다. 이들 중 상당수의 청년층은 현재 기준으로 2번째 일자리에서 노동시장에 안착한 것으로 보이며, 이로 인해 지속 기간의 차이가 큰 폭으로 발생한 것으로 추정된다. 이동 경험이 2회를 넘는 경우도 마지막 시점에서 안착한 일자리의 평균 지속 기간은 이전단계에서의 평균적인 일자리 지속 기간에 비해 길게 나타나고 있다. 다만 이동 경험 횟수가 증가할수록 마지막에 안착한 일자리는 최근에 관측된 일자리이기 때문에 일자리의 지속 기간이 다소 짧게 나타나고 있다. 성별로 구분하여 일자리 이동 횟수에 따른 각 일자리별 평균적인 지속 기간을 보면(<표 5>), 남녀가 모두 마지막에 안착한 일자리의 평균적인 일자리 지속 기간은 이전 단계 일자리의 지속 기간에 비해 큰 폭으로 증가한 것으로 나타났다. 현재까지 첫 일자리를 유지중인 경우 남성은 9.96년, 여성은 7.85년으로 남성이 여성보다 평균적으로 지속 기간이 긴 것으로 확인되며, 이동 횟수에 따른 각 일자리별 지속 기간도 남성이 여성보다 길게 나타났다. 이는 전반적으로 여성에 비해 남성의 노동시장 근로경험 기간(일자리 지속기간)이 길기 때문으로, 여성의 경우 남성에 비해 노동시장 진입 이후 경력단절 등 일자리 단절 현상이 많이 발생하고 있는 것으로 추정된다.

<표 4>

일자리 이동 횟수에 따른 각 일자리별 평균 지속 기간(단위: 년)

<표 5>

일자리 이동 횟수에 따른 각 일자리별 평균 지속 기간(성별)(단위: 년)

학력별로 살펴보더라도 모든 학력층에서 마지막에 안착한 일자리의 지속 기간은 이전 단계 일자리 지속 기간과 비교하여 크게 증가한 것으로 나타났다(<표 6>).

<표 6>

일자리 이동 횟수에 따른 각 일자리별 평균 지속 기간(학력별)(단위: 년)

하지만 이동 경험 없이 현재시점까지 첫 일자리를 계속 유지하고 있는 경우 고졸 이하 학력층은 평균 7.88년, 전문대졸 9.04년, 대졸 이상 9.13년으로 고졸 이하 저학력층보다 전문대졸 이상 고학력층의 지속 기간이 긴 것으로 확인된다. 이동 횟수별 각 일자리 지속 기간도 저학력 청년층에 비해 고학력 청년층의 일자리 지속 기간이 길게 나타나고 있는 것으로 볼 때, 저학력층의 일자리 이동과정에서는 고학력층 보다 실업 및 비경제활동상태 기간이 다소 길게 발생한 것으로 추정된다.

일자리 이동 경험 횟수에 따른 각 일자리별 임금을 보면(<표 7>), 이직 경험이 없는 첫 일자리 유지 집단의 월평균 임금은 308.7만 원으로 1회 이상 이동 경험이 있는 이직자 집단(마지막 시점 기준 242~277만 원)에 비해 높은 것으로 나타났다. 하지만 마지막에 안착한 일자리를 기준으로 볼 때, 이직 경험이 있는 근로자들의 각 일자리 단계에서의 임금수준은 직전에 경험한 일자리의 임금수준에 비해 큰 폭으로 상승한 것으로 나타났다. 예를 들어, 이직 경험이 1회인 집단을 보면 첫 일자리의 임금은 185.0만 원이었는데 2번째 일자리에서 277.3만 원으로 큰 폭으로 임금 상승이 발생한다. 이직 경험이 없는 집단(0회)에 비해 이직 경험이 있는 집단(1회 이상)의 임금은 낮은 것으로 나타났으나, 이직경험자 집단 안에서는 최종적으로 안착한 일자리의 임금은 이전 일자리보다 큰 폭으로 상승한 것으로 보인다.

<표 7>

일자리 이동 횟수에 따른 각 일자리별 월평균 임금(단위: 만원)

이직을 경험한 집단을 기준으로 이동 횟수별로 첫 일자리와 마지막 일자리의 임금수준을 비교해 보면(<표 8>), 이직을 경험한 횟수가 적을수록 마지막에 안착한 일자리의 임금이 높게 나타났다. 1회 이직경험자의 마지막 일자리에서의 임금은 277.3만 원으로 6회의 이직 경험자의 268.7만 원보다 다소 높게 나타났다. 하지만 이동 횟수가 증가될수록 첫 일자리로부터 마지막 일자리로 이행하는 과정에서 발생되는 임금 증가율은 증가하는 경향을 보인다(1회:49.9% → 4회:64.7% → 6회:94.4%). 이는 이직 경험이 많아질수록 첫 일자리의 임금수준이 점차 낮아지기 때문이다.

<표 8>

이직경험자의 일자리 이동 횟수에 따른 임금수준 비교(첫 일자리와 마지막 일자리)(단위: 만원, %)

이동 횟수별 마지막 일자리의 임금수준을 성별로 살펴보면(<그림 1>), 이직 경험없이 첫 일자리를 유지하는 집단의 월평균 임금은 남성 373.0만원, 여성 250.6만원으로 남성이 여성보다 122.4만원 많고, 여성은 남성 임금의 67.2% 수준인 것으로 나타났다. 이미 첫 일자리에서 남녀 간 임금 격차가 크게 발생한 것으로 보이며, 이후 이직하면서 경험하는 일자리에서도 임금 격차는 지속적으로 발견되고 있다. 이직 경험 집단내에서 성별로 이동 횟수에 따른 첫 일자리와 마지막 일자리의 임금수준으로 비교해 보면(<표 9>), 남녀 모두 이직 경험 횟수가 적을수록 마지막에 안착한 일자리의 임금이 높게 나타났다.

<그림 1>

일자리 이동 횟수에 따른 마지막 시점 월평균 임금(성별)(단위: 만원)자료 : 청년패널조사(YP2007) 자료, 한국고용정보원

<표 9>

성별 이직경험자의 일자리 이동 횟수에 따른 임금수준 비교(첫 일자리와 마지막 일자리)(단위: 만원, %)

일자리 이동 횟수에 따른 마지막 일자리의 임금수준을 학력별로 보면(<그림 2>), 이직 경험이 없는 첫 일자리 유지 그룹의 월평균 임금은 고졸 이하 239.9만 원, 전문대졸 261.2만 원, 대졸 이상 354.8만 원으로 대졸 이상 학력층은 고졸 이하 학력층보다 115.9만 원 많고, 고졸 이하는 대졸 이상 학력층 임금의 67.3% 수준인 것으로 나타났다.

<그림 2>

일자리 이동 횟수에 따른 마지막 시점 월평균 임금(학력별)(단위: 만원)자료 : 청년패널조사(YP2007) 자료, 한국고용정보원

하지만 첫 일자리 시점에서 학력 간 임금 격차가 크게 발생하고 있으나, 이후 이직하면서 경험하는 일자리에서는 점차적으로 학력 간 임금 격차는 감소하는 경향을 보이기도 한다. 이직 경험 집단을 기준으로 학력별로 이동 횟수에 따라 첫 일자리와 마지막 일자리에서의 임금수준으로 비교해 보면(<표 10>), 대체로 고학력층에서는 이직 경험 횟수가 적을수록 마지막 안착한 일자리에서의 임금이 높게 나타났다(5회:235.6만 원 → 1회:288.8만 원).

<표 10>

학력별 이직경험자의 일자리 이동 횟수에 따른 임금수준 비교(첫 일자리와 마지막 일자리)(단위: 만원, %)

하지만 대졸 이상 고학력층에 비해 고졸 및 전문대졸 학력층에서는 이동 횟수에 따른 마지막 일자리의 임금 격차는 크게 발생하지 않으며, 뚜렷한 경향도 발견되지 않는다.

다음으로 일자리 이동 횟수에 따른 종사상 지위 상태를 첫 일자리와 마지막 일자리로 구분하여 비교해 보면(<표 11>), 첫 일자리보다 마지막 일자리에서의 상용직 비율이 크게 상승한 것으로 나타났다. 예를 들어 이직경험이 1회인 경우, 첫 일자리에서의 상용직 비율은 73.0%에서 마지막 일자리에서의 상용직 비율은 86.1%로 13.1%p 증가하였고, 6회 경험자의 경우 37.5%p까지 증가한다. 이직 경험자의 경우 지속적인 이동을 통해 상용직 등의 안정적인 일자리로 전환하고 있는 것으로 보인다.

<표 11>

일자리 이동 횟수에 따른 종사상 지위 상태 비교(첫 일자리와 마지막 일자리)(단위: %)

반면, 첫 일자리를 현재까지 유지하고 있는 집단은 상용직 비율이 96.3%로 매우 안정적인 일자리인 것으로 보이며, 첫 일자리에서 이미 양질의 일자리에 진입했기 때문에 현재까지 첫 일자리를 유지하고 있는 것으로 추정된다.

마지막으로 일자리 이동 횟수에 따른 전공 미스매치⁴⁾ 상태를 첫 일자리와 마지막 일자리로 구분하여 비교해 보면(<표 12>), 첫 일자리보다 마지막 일자리에서의 전공 일치도 비율이 크게 상승한 것으로 나타났다. 예를 들어 1회 이직경험자의 경우, 첫 일자리에서의 전공 일치 비율은 74.2%에서 마지막 일자리에서의 전공 일치 비율은 85.2%로 11.0%p 증가하였고, 6회 경험자의 경우 16.7%p까지 증가했다. 일자리 이동 경험자의 경우 지속적인 이동을 통해 본인의 전공과 일치하는 직장으로 진입하고 있는 것으로 보인다.

<표 12>

일자리 이동 횟수에 따른 전공 일치도 비교(첫 일자리와 마지막 일자리)(단위: %)

반면, 첫 일자리를 현재까지 유지하고 있는 집단은 전공일치의 비율이 84.8%로 본인의 전공과 업무가 비교적 일치하는 일자리로 진입하여 안착한 것으로 보인다.

Ⅴ. 실증분석

분석에 사용된 표본의 특징을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 평균연령은 27.71세이고, 남성의 비율은 49%, 여성은 51%이며, 최종학력은 고졸 이하 23%, 전문대졸 24%, 대졸 이상 52%로 나타났으며, 혼인상태에서는 기혼자 비율은 19%로 나타났다.

둘째, 직업 속성들을 중심으로 살펴보면, 종사상 지위는 상용직 79%, 임시/일용직 16%로 나타났고, 기업 규모별로는 소기업 45%, 중기업 18%, 대기업 38%로 구성되었다. 주당 평균 근로시간은 44.6시간, 현 직장 근속기간은 평균 2.68년으로 조사되었다. 산업에서는 ‘사업/개인/공공/서비스업’이 42%로 가장 높은 비율을 보였고, 직업에서는 ‘경영/사무/금융/보험직’이 34%로 가장 높게 나타났다. 직장 만족도 항목에서는 ‘업무 내용’이 3.61점으로 만족도 항목 중에서 가장 높고, ‘장래성’이 3.34점으로 가장 낮았다.

셋쩨, 미스매치와 관련해서는 학력 미스매치(부족+과잉)가 23%, 기술 미스매치(부족+과잉)는 22%, 전공 미스매치는 18%로 나타났다. 마지막으로 평균 이직 횟수는 0.61회로 확인되었다.

<표 13>

노동이동에 따른 임금의 변화 분석자료의 기초통계량(N=33,946)

지금부터는 노동이동에 따른 임금의 변화를 실증적으로 분석하고자 한다. 이직 경험이 있는 경우 이직 경험이 없는 비 이직자 집단에 비해 임금의 변화가 어떻게 나타나고 있는지 확인하고, 이직의 유형이 산업과 직업에 따라 동일 산업 및 직종 내에서 발생한 것인지, 이와는 반대로 동일 산업 또는 직종을 벗어나 타 산업이나 타 직종으로 이동한 것인지에 따라 임금 변화가 어떠한 특징을 가지고 나타나고 있는지 추정하도록 한다.

이직 경험이 임금에 미치는 영향을 분석하기 위해 기본적인 Mincer의 임금 방정식을 활용한다. 임금에 영향을 줄 수 있는 인구학적 특성 및 현재 종사하고 있는 직장(직업) 속성들을 설명변수로 포함하여 통제한 후, 이직 여부(비 이직, 이직), 이직 유형 등을 나타내는 더미 변수들을 추가시켜 그 계수값을 통해 확인할 수 있다.

주요 분석 결과를 요약해 보면 다음과 같다. 첫째, 다른 조건이 일정한 상태에서 이직자는 비 이직자에 비해 평균적으로 7.5% 낮은 임금을 받는 것으로 나타났다. 이는 이직을 통한 임금의 변화는 일정한 수준을 상승시키는 효과를 가져오지만, 첫 일자리를 계속 유지하고 있는 근로자들과 비교해서는 그 효과가 낮음을 의미한다.

즉, 첫 일자리를 계속 유지하고 있는 근로자들은 직장 내 승진, 임금 인상 등의 영향을 통해 꾸준히 임금 상승효과를 유지하고 있는 반면, 이직을 경험하는 경우는 저임금이 동반된 이동이거나 임금 수준의 상승폭이 작을 가능성이 높다. 결국 이직경험자 중에서 상당수가 대기업, 공기업(공공기관), 정규직 등 고임금과 고용 안정성 등이 보장된 1차 노동시장으로 진입하여 안착할 가능성이 낮다.

둘째, 산업 및 직업 간 이동 유형에 따라서는 산업에서는 산업간 이직이, 직업에서도 직업 간 이직이 임금수준이 가장 낮게 나타났다. 다른 조건이 일정한 상태에서, 비 이직자 그룹 기준으로 산업간 이직자는 8.2%, 직업 간 이직자는 10.1% 낮은 임금을 받는 것으로 추정된다.

셋째, 기타 분석에 사용된 변수들을 간략히 살펴보면, 다른 조건이 일정한 상태에서 공통적으로 연령은 높을수록, 남성인 경우, 학력이 높아질수록, 현 직장 근속년수가 길어질수록, 기업체 규모가 클수록 임금을 상승시키는 효과를 나타냈다. 학력, 기술, 전공 미스매치의 효과는 적정집단에 비해 학력과잉, 기술과잉, 전공불일치 등 모두 임금에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

<표 14>

이직 여부 및 이직 유형에 의한 임금효과 효과 추정(pooled OLS) 모형Ⅰ 모형Ⅱ

pooled OLS 모형을 이용한 추정 방법은 개인의 미관찰 특성을 정확히 통제하지 않은 것이라는 점을 고려할 필요가 있다. 미관찰 특성을 통제한 고정효과모형을 고려해 볼 수 있으나 본 연구에서 이용한 데이터의 경우, 이직경험자 집단은 모두 “1”의 값을, 비 이직자 집단은 모두 “0”의 값을 갖고 있기 때문에 모형을 적용시키기 어려운 한계를 가지고 있다. 따라서 여기서는 비 이직자 집단을 제외하고 이직자 집단만을 추출하여 이직자 집단 내에서 이직유형에 대한 임금효과를 추정하고자 한다.

이직자 집단의 경우, 이직 유형(산업 및 직업 간 이직)이 이직이라는 사건이 발생될 때마다 달라질 수 있다. 예를 들어, 첫 번째 이직단계에서는 동일산업으로 이직했으나, 두 번째 이직단계에서는 다른 산업으로 이직할 수도 있으며, 이러한 변동은 직업간 이직 여부 경우에서도 유사하게 작용이 된다고 할 수 있다.

분석에 이용된 표본자료는 앞서 pooled OLS 분석에서 사용된 18,152개의 관측치에서 1회만 관측된 패널표본은 제외하고, 2회 이상 관찰된 패널표본만으로 재구성한 후, 비 이직자 그룹은 제외하여 이직자 집단만을 최종적으로 추출하여 총 10,071개의 관측치와 총 5,480개의 사례(group) 수로 이루어진 불균형 패널자료를 구축하였다.

<표 15>에 나타난 F검정 결과는 개체특성의 이질적 요소를 고려할 필요가 없다는 귀무가설 (H₀: 모든 i에 대해 u_i=0)을 기각하는 것으로 나타나, pooled OLS 모형보다는 고정효과모형이 적합하다는 것을 보여준다. 또한 하우스만 검증 결과⁵⁾에서는 개인의 미관찰 이질성과 설명변수들이 서로 독립이라는 귀무가설이 기각되는 것으로 나타나 임의효과모형보다 고정효과모형이 더 적합한 모형이라고 판단된다.

<표 15>

이직유형에 의한 임금효과 효과 추정(fixed effect model)

주요 분석 결과를 요약하면, 첫째, 이직자 집단 안에서 산업 간 이직 여부에 의해서는 다른 조건이 일정한 상태에서 산업간 이직자는 산업 내 이직자 집단에 비해 평균 2.7% 낮은 임금을 받고 있다.

둘째, 직업 간 이직 유형에 따라서는 다른 조건이 일정한 상태에서 직업 간 이직자는 직종내 이직자 집단에 비해 평균 4.4% 낮은 임금을 받는 것으로 확인된다. 앞서 pooled OLS의 분석 결과는 비 이직자 집단을 기준으로 임금 효과를 추정한 결과이므로 이직경험자 집단 내에서의 산업 및 직업 간 이직 등 이직유형에 따른 임금 효과를 정확하게 추정하지 못하였다. 하지만 이직자 집단만을 대상으로 패널고정효과모형을 통해 추정한 결과는 산업간 이직자, 직종 간 이직자 집단이 각각의 기준집단들에 대한 임금손실 추정치를 정확히 추정하였다.

셋째, 기타 분석에 사용된 설명변수들을 간략히 살펴보면, 다른 조건이 일정한 상태에서 공통적으로 연령이 높을수록, 주당 평균 근로시간이 길어질수록, 기업체 규모가 커질수록 임금을 상승시키는 효과를 보였다. 학력, 기술, 전공 미스매치의 경우 적정집단에 비해 기술 과잉, 전공 불일치에서 임금에 부정적인 영향(-)을 미치는 것으로 나타났다.

Ⅵ. 요약 및 시사점

본 논문은 수도권 지역 청년층의 노동시장 진입이후 이동하는 과정과 이동을 통한 임금의 변화를 실증적으로 분석하였다. 분석자료는 한국고용정보원이 현재 기준으로 공개하고 있는 청년패널조사 1-13차(2007~2019년) 직업력 자료를 이용하고, 추가로 분석과정에서 포함시키거나 고려되어야 할 변수들에 대해서는 1~13차 전체자료를 연결을 해서 분석하였다.

주요 분석 결과를 요약 및 정리하면 다음과 같다. 첫째, 수도권 지역 청년층 임금근로자의 21.9%는 이직 경험 없이 첫 일자리를 지속적으로 유지하고 있으며, 78.1%은 최소 1회 이상 일자리를 이동한 것으로 나타났다. 성별로는 남성의 비 이직자(첫일자리 유지) 비율이 여성보다 높은 반면, 이동 경험 비율은 여성이 남성보다 높다.

학력에 따른 분포에서는 학력이 높아질수록 첫 일자리를 계속 유지하고 있는 비율이 큰 폭으로 높아지고 있다. 수도권 지역 청년층이 졸업 후 노동시장에 진입하여 최초로 경험하게 되는 첫 직장에서 고학력자들의 경우 대부분 양질의 안정적인 일자리에 진입하고 있으며, 저학력 청년층의 경우 상당수가 첫 직장에서의 고용상태가 매우 불안정한 것으로 추정된다. 평균 이동횟수는 1.98회이며 최대 이동횟수는 12회까지 나타났으며, 학력별로는 고졸이하 저학력 청년층의 평균적인 이동횟수가 전문대졸 이상 고학력층에 비해 더 많은 이동을 경험하는 것으로 나타나고 있다.

둘째, 일자리 이동 횟수에 따라 각 일자리별 평균 지속 기간을 분석해보면, 첫 일자리를 현재까지 유지하고 있는 청년층의 경우(이동 경험 0회), 평균 지속 기간이 8.86년으로 나타났다.

반면, 1회 이직 경험이 있는 경우 첫 일자리에서는 평균 2.9년의 지속 기간을 보였으나, 2번째 일자리에서는 평균 4.97년으로 크게 늘어났다. 이들 중 상당수의 근로자는 현재 기준으로 2번째 일자리에서 노동시장에 안착한 상태로 추정해볼 수 있으므로 지속 기간의 차이가 크게 발생된 것으로 보인다. 이동 경험이 2회가 넘는 경우도 마지막에 안착한 일자리의 평균 지속 기간이 이전단계에서의 평균 일자리 지속 기간에 비해 비교적 길게 나타나고 있다. 다만 이동경험 횟수가 증가할수록 마지막에 안착한 일자리는 최근에 관찰된 일자리이기 때문에 다소 일자리의 지속기간이 짧게 나타나고 있다.

셋째, 일자리 이동 경험 횟수에 따른 각 일자리별 임금을 보면, 이직 경험이 없는 첫 일자리 유지 집단의 월평균 임금은 308.7만 원으로 1회 이상 이동 경험이 있는 이직자 집단(마지막 시점 기준 242~277만 원)에 비해 높은 것으로 나타났다. 하지만 이직경험자들의 각 일자리별 임금수준은 마지막 안착한 일자리를 기준으로 보면 직전에 경험한 일자리의 임금수준에 비해 큰 폭으로 상승한 것으로 나타났다.

넷째, pooled OLS모형을 이용하여 이직 여부 및 이직유형에 의한 임금 효과를 추정한 결과, 다른 조건이 일정한 상태에서 이직자는 비 이직자에 비해 평균적으로 7.5% 낮은 임금을 받는 것으로 나타났으며, 산업간 이직자는 8.2%, 직업 간 이직자는 10.1% 낮은 임금을 받는 것으로 추정된다. 이직을 통한 임금의 변화는 일정한 수준을 상승시키는 효과를 가져오지만, 첫 일자리를 계속 유지하고 있는 근로자들과 비교해서는 그 효과가 낮음을 의미한다.

즉, 첫 일자리를 계속 유지하고 있는 근로자들은 직장 내 승진, 임금 인상 등의 영향을 통해 꾸준히 임금 상승 효과를 유지하고 있는 반면, 이직을 경험하는 경우는 저임금이 동반된 이동이거나 임금수준의 상승폭이 작을 가능성이 높다. 결국 이직경험자 중에서 상당수가 대기업, 공기업(공공기관), 정규직 등 고임금과 고용 안정성 등이 보장된 1차 노동시장으로 진입하여 안착할 가능성이 낮다. 마지막으로 패널고정효과 모형을 이용하여 이직유형에 의한 임금 효과를 추정한 결과, 다른 조건이 일정한 상태에서 이직 경험자 집단 안에서는 산업 간 이직자는 산업 내 이직자에 비해 2.7%, 직종 간 이직자는 직종 내 이직자에 비해 4.4% 낮은 임금을 받고 있다.

이상의 연구 결과는 Light and McGarry(1998)를 포함한 대부분의 국내외 연구에서 제시된 연구 결과와 대체로 부합한다고 볼 수 있다. 즉, 청년층들은 자신의 적성과 선호(희망 직업)에 맞는 일자리를 탐색하여 이직(직업탐색이론)하기보다는, 개인 고유의 특성에 의해서 높은 생산성을 가지고 있는 근로자는 이직을 피하는 행위를 취하고 낮은 생산성의 근로자는 지속적으로 이동을 경험하게 된다는 것이다(mover-stayer model). 또한 직업이동이 빈번한 근로자의 경우 임금수준이 낮으며, 지속적으로 저임금을 동반한 이동 경로를 경험할 가능성이 크다(experience good model). 하지만, 이직 경험이 오로지 이전 직장과 비교하여 임금수준을 낮추거나 정체시키는 것은 아니다. 이직 경험과정을 통해서 일정부분 임금 상승 효과가 달성될 수 있으며, 이직유형이 산업과 직업 내에서 이루어진 경우는 산업 및 직업 간 이직에 비해서는 임금손실을 상당히 줄일 수 있다.

그럼에도 불구하고 이직 경험 집단은 첫 일자리를 계속적으로 유지하고 있는 비 이직자 집단과 비교해보면 저임금을 동반한 이직이거나 임금수준의 상승효과가 매우 작을 가능성이 있고, 결국 이직경험자 중 상당수가 대기업, 공기업(공공기관), 정규직 등 고임금 및 고용안정, 근로조건 등이 보장된 1차 노동시장으로 진입할 가능성이 낮을 것으로 추정된다.

또한 개인의 노동시장 생애 전체로 확대 시켜 보았을 때, 첫 일자리 시점부터 비 이직자 집단과 이직자 집단 간의 임금 격차가 매우 크기 때문에 첫 일자리가 갖는 중요성은 매우 크다고 할 수 있겠다.

References

• 강순희(2016). “취업청년의 초기 일자리 변동과 고용안정성”, 『한국청소년연구』, 27(4): 5-29.
• 김경휘(2009). “정규직 청년근로자의 고용특성 및 정규직 이탈에 영향을 미치는 요인에 관한 연구”, 『한국사회복지조사연구』, 21: 25-57.
• 김동규·어수봉(2012). “대학졸업생의 노동시장 안착과정과 전공별 차이”, 『직업능력개발연구』, 14(1): 1-21.
• 김미란·민주홍(2011). “한국노동시장의 남녀 직장이동 요인별 차이와 직장이동 유형별 임금 변화”, 『노동경제논집』, 35(2): 117-146.
• 김안국(2005). “대졸 청년층의 노동이동 분석”, 『노동경제논집』, 28(3): 39-76.
• 김유빈·최충(2017). 『청년층 노동시장 실태와 정책과제 연구』, 한국노동연구원.
• 김정숙(2009). “대졸자들의 취업준비 활동의 차이 및 직업이행 효과”, 『교육과학연구』, 40(1): 141-165.
• 김혜원·김성훈·최민식(2008). 『직장이동의 노동시장 효과 분석』, 한국노동연구원.
• 김혜원·최민식(2008). “직장이동의 유형에 따른 단기임금변화”, 『노동경제논집』, 31(1): 29-57.
• 문영만·홍장표(2017). “청년취업자의 기업규모별 이직 결정요인 및 임금효과”, 『산업노동연구』, 23(2): 195-230.
• 안준기(2015). 『청년층의 노동시장 이행 초기 안전성에 관한 연구』, 한국고용정보원.
• 이병희(2002). “노동시장 이행 초기 경험의 지속성에 관한 연구”, 『노동정책연구』, 2(1): 1-18.
• 이영민·임정연(2010). “대졸 초기 경력자의 자발적 이직 결정요인 및 효과분석”, 『기업교육연구』, 12(1): 129-153.
• 이우정·최민식(2012). “한국노동시장의 남녀 직장이동 요인별 차이와 직장이동 유형별 임금 변화”, 『노동경제논집』, 35(2): 117-146.
• 황광훈(2018). “청년취업자의 주관적 미스매치 결정요인 및 임금효과 분석”, 『산업노동연구』, 24(2): 181-214.
• 황광훈(2019). “청년층의 이직 결정요인 및 임금효과 분석”, 『직업능력개발연구』, 22(1): 137-172.
• 황광훈(2020). “첫 일자리 이탈 영향요인 분석”, 『노동경제논집』, 43(2): 41-74.
• 김유배(2006). 『노동경제학』, 박영사.
• Light, A. & K. McGarry(1998). “Job Change Patterns and the Wages of Young Men”, The Review of Economics and Statistics, 80(2): 276-286. [https://doi.org/10.1162/003465398557519]
• Neal D.(1999). “The Complexity of Job Mobility among Young Men”, Journal of Labor Economics, 17(2): 237-261. [https://doi.org/10.1086/209919]
• Neumark D.(2002). Youth Labor Markets in the U.S.: Shopping Around vs Staying put. National Bureau of Economic Research. [https://doi.org/10.1162/003465302320259475]
• Topel, R. H. & M. P. Ward(1992). “Job Mobility and the Careers of Young Men”, Quarterly Journal of Economics, 107(2): 439-479. [https://doi.org/10.2307/2118478]
• Parrado, Caner A. & Wolff E.(2007). “Occupational and industrial mobility in the United States”, Labour Economics, 14(3): 435– 455. [https://doi.org/10.1016/j.labeco.2006.01.005]
• Gius M.(2014). “The impact of job mobility on earnings: using occupational and industrial classifications to identify job changes”, International Review of Applied Economics, 28(2): 181-190. [https://doi.org/10.1080/02692171.2013.838545]