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Title Page

Abstract

Contents

Chapter 1. Relocation Policy of Public Sector: Employment Effect of Financial Public Institutions Relocated to Busan 11

1.1. Introduction 11

1.2. Relocation Policy of Public Sector in South Korea 16

1.3. Data Construction 21

1.4. Empirical Strategy 33

1.5. Results 39

1.6. Conclusions 67

Appendix: Data 69

Chapter 2. The Impact of COVID-19 on the Gender Wage Gap in Korea 87

2.1. Introduction 87

2.2. Discussions relating to the Gender Wage Gap 90

2.3. Data and Methodology 95

2.4. Results 102

2.5. Conclusion 114

Appendix: Additional Tables 116

References 119

국문초록 128

List of Tables

Table 1.3.1. The number of businesses by industry in Busan based on the employment insurance DB in 2011. 23

Table 1.3.2. The number of workers by industry in Busan based on the employment insurance DB in 2011. 24

Table 1.3.3. Size of businesses by industry in Busan based on employment insurance DB in 2011. 25

Table 1.3.4. Comparison between 2011 and 2017 of the number of businesses in Busan industry. 27

Table 1.3.5. Comparison between 2011 and 2017 of the number of workers in Busan industry. 27

Table 1.3.6. Comparison between 2011 and 2017 of the number of businesses by size in Busan industry. 31

Table 1.3.7. Comparison between 2011 and 2017 of the number of workers by size in Busan industry. 32

Table 1.4.1. Industry code according to industry classification (2-digit) 36

Table 1.4.2. The size of workers at four financial public institutions that flowed into BIFC in Nam-gu. 37

Table 1.5.1. Basic statistics on the number of workers by 2-digit industry according to treated units and control units. 41

Table 1.5.2. The number of businesses in the 2-digit industry by treated units and control units. 42

Table 1.5.3. The number of workers in the 2-digit industry by treated units and control units. 51

Table 1.5.4. Industry code according to industry classification (3-digit) 54

Table 1.5.5. Basic statistics on the number of workers by 3-digit industry according to treated units and control units. 55

Table 1.5.6. The number of businesses in the 3-digit industry by treated units and control units. 56

Table 1.5.7. The number of workers in the 3-digit industry by treated units and control units. 63

Table 1.5.8. The number of workers in Banking and savings institutions (641) by size. 65

Table 1.5.9. The number of workers in Activities auxiliary to insurance and pension funding (662) by size. 66

Table 2.3.1. Time trends in Duncan Index by industry and occupation. 98

Table 2.3.2. Basic statistics for the RES data sample. 100

Table 2.4.1. The wage equation estimated in the female-dominated industry. 104

Table 2.4.2. The wage equation estimated in the mixed industry. 105

Table 2.4.3. The wage equation estimated in the male-dominated industry. 106

Table 2.4.4. Gender wage gap and decomposition by industry based on gender segregation. 108

Table 2.4.5. The wage equation estimated in the mixed industry of manufacturing. 110

Table 2.4.6. The wage equation estimated in the male-dominated industry of manufacturing. 111

Table 2.4.7. Gender wage gap and decomposition of manufacturing based on gender segregation. 113

List of Figures

Figure 1.4.1. Map of administrative districts of Busan according to treated units and control units. 34

Figure 1.4.2. The number of financial industry workers in the Nam-gu area. 37

Figure 1.5.1. Changes in employment in the financial sector (2-digit) due to the relocation of public institutions. 45

Figure 1.5.2. Changes in employment in the regional service sector (2-digit) due to the relocation of public institutions. 48

Figure 1.5.3. Changes in employment in the financial service activities (3-digit) due to the relocation of public institutions. 58

Figure 1.5.4. Changes in employment in the Activities auxiliary (3-digit) due to the relocation of public institutions. 59

Figure 1.5.5. Changes in employment of the business in two industries by size. 65

초록보기

 본 논문은 공공부문 이전정책 및 노동시장에서 성별 임금격차라는 두 가지 주제로 구성되었다. 제1장에서는 공공기관 이전정책 시행에 따라 2014년 부산에 이전한 4개의 금융 공공기관의 고용효과를 조사하였다. 한국은 2005년 국가균형발전을 목표로 공공기관 이전정책을 계획하였다. 이 연구는 이러한 정책시행 이후에 공공기관이 이전지역에 미치는 효과를 분석하는 것을 목표로 하였다. 이전정책의 효율성을 확인하기 위해서 부산의 노동시장에서 고용변화를 이중차분법(difference-in-differences)을 이용하였다. 분석결과로 부산에 금융기관이 이전한 이후에 고용변화를 찾을 수 있었다. 금융부문에서는 고용증가를 확인했지만 서비스부문에서는 고용변화를 확인할 수 없었다. 그리고 소수의 대기업들이 고용변화를 주도한 것을 추가적으로 확인하였다. 이러한 고용변화는 인접한 지역보다 이전지역에 더 크게 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.

제2장에서는 코로나-19가 성별 임금격차에 미치는 영향을 조사하였다. Becker (1957)의 이론에 따라서, 차별하는 고용주의 존재로 인하여 노동시장에서 성별분리가 발생할 것이라 예상할 수 있었고 지역별 고용조사 자료를 이용하여 여성집중, 혼합, 남성집중 업종으로 분류할 수 있었다. Blinder-Oaxaca 모형을 이용하여 개인의 특성에 의한 설명가능한 차이와 설명할 수 없는 차이로 구분할 수 있었다. 그리고 코로나-19의 영향을 반영하기 위하여 코로나 이전(2017-2019)과 이후(2020-2021)로 구분하였다. 분석결과로 나는 다음과 같은 점들을 알 수 있었다. 첫째, 여성은 남성에 비해 한정된 업종에서 종사하고 있었고 코로나-19의 영향과 관계없이 여성집중 업종은 임금수준이 가장 낮았다. 둘째, 성별 임금격차를 분해했을 때 남성집중 업종에서 설명할 수 없는 차이의 비율이 높았다. 셋째, 코로나-19의 영향은 혼합업종에서 설명할 수 없는 차이의 비율이 증가했음에도 가장 낮았다. 넷째, 산업이 요구하는 기술에 따라서 임금격차에 다르게 영향을 주었다. 이러한 결과들은 문헌과 이론의 내용과 일치하였으며, 코로나-19의 영향이 노동시장에서 여성에게 더 부정적인 것을 알 수 있었다.

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