The Korean Society Fishries And Sciences Education
[ Article ]
The Journal of the Korean Society for Fisheries and Marine Sciences Education - Vol. 34, No. 5, pp.740-749
ISSN: 1229-8999 (Print) 2288-2049 (Online)
Print publication date 31 Oct 2022
Received 26 Jul 2022 Revised 30 Aug 2022 Accepted 07 Sep 2022
DOI: https://doi.org/10.13000/JFMSE.2022.10.34.5.740

여성어업인의 사회경제적 특성 변수를 이용한 실태 분석 : 노동시간 및 소득을 중심으로

이창수 ; 김종천
수협 수산경제연구원(책임연구원)
부경대학교(강사)
Analysis of Working Hours and Income of Female Fishermen in Korea
Chang-Soo LEE ; Jong-Cheon KIM
Fisheries Economic Institute(senior researcher)
Pukyong National University(lecturer)

Correspondence to: 123kjc@hanmail.net

Abstract

The purpose of this study is to analyze the income and working hours of female fishermen. This is a basic study for estimating the labor value of female fishermen, and income and working hours are essential variables for estimating the labor value. Accordingly, a survey was conducted targeting female fishermen, and the number of respondents was 926. The contents of the survey are the number of hours sleeping per day, the number of rest days per year, housework hours, the number of fishing days, the number of fishing hours worked, the individual's contribution to household income, and annual household income. Fishing-related variables such as the number of fishing days and fishing working hours were investigated by dividing the high season and the low season. In addition, the income of female fishermen was estimated based on the ratio of female fishermen's contribution to household income. The income of female fishermen in Jeonnam and Chungnam by province and aquaculture by and fishery was more than 40 million won per year.

Keywords:

Female fishermen, Fishing labor, House work, Working Hours, Income of Female fishermen

Ⅰ. 서 론

오늘날 어촌은 지속적인 인구 감소뿐 아니라 고령화로 인해 더욱 인력난이 가중되고 있다. 어가인구 중 65세 이상 인구 비율은 2021년 현재 40.5%에 이른다. 이 수치는 농가인구의 고령인구 비율 46.8%보다는 다소 낮지만 전국의 65세 이상 인구 비율인 16.6%보다는 23.9%p나 높다. 실제 어선어업, 양식어업 등에서는 외국인 노동력이 필수적이지만, 인력난으로 인해 단독으로 조업에 나서기도 한다. 이러한 인력난 속에서 여성어업인의 중요성은 더욱 강조되고 있다. 여성어업인은 과거에서부터 어업활동을 해왔으며, 오늘날에는 그 범위가 더 확대되고 있기 때문이다(Lee and Kim; 2021).

하지만 이들에 대한 정책적 관심은 여성어업인이 어업 및 어가에서 차지하는 중요성에 비해 부족한 편이라고 할 수 있다. 비록 올해 정부에서 제5차 여성어업인 육성 기본계획(2022~2026)을 수립·발표하였으나 지난 기간의 성과를 보면 미미한 것이 사실이기 때문이다. 여성어업인은 인적자원으로써 어업노동력의 하나이며, 어가를 지탱하는 중요한 역할을 담당하고 있지만 정책적으로는 여전히 주목받지 못하고 있다.

이러한 현상이 나타나는 데는 여성어업인 어업노동에 대한 일반 인식, 정책 기반 등 다양한 원인이 있겠지만, 여성어업인의 가치를 정책입안자들이 느낄 수 있는 지표로써 보여주지 못한 점도 큰 영향을 미쳤다고 볼 수 있다. 여성 일반부문에서의 가사노동, 농업부문에서의 노동 등에 대한 평가가 이루어진 반면 여성어업인에 대해서는 가사 및 어업 노동시간, 소득 기여율 등 기초적인 자료조차 갖추지 못한 실정이다. 실제 수산부문에서의 여성어업인과 관련한 연구는 초기 단계로 Lee and Park(2017, 2019), Lee and Kim(2021), Hong et al.(2021) 등과 같이 여성어업인의 실태 파악에 초점을 두고 이루어졌다. 물론 일부 지역을 대상으로 한 Bae et al.(2017)의 노동강도와 작업만족도에 대한 연구가 있었다. 이외 Jang et al.(2011), Park JU et al.(2011), Kim and Kim(2017) 등은 인적자원에 포함하기도 했다.

전통적으로 여성은 가정에서 가사를 전담해왔지만, 이들의 노동이 노동시장에서 이루어진 것이 아니었기 때문에 제대로 된 평가를 받지 못했다. 이에 여성의 무급노동 즉 가사노동에 주목하여 연구가 진행되었다. 먼저 평가 방법과 관련하여 Moon and Jung(1984)은 가사노동 실태를 살펴보고 4가지 평가 방법을 제시, 각각의 장단점 등을 분석했다. Kim(1994)은 생애 가사노동이라는 측면에서 불의의 사고로 가사 능력 상실, 재산 형성 과정에서의 기여 등을 적용하여 각 평가 방법을 비교 분석했다. 최근에는 여성뿐만 아니라 남성 등에 대한 연구도 이루어졌다. Kim and Kwon(2017)이 한국 기혼남성의 무급노동 시간을 살펴보았고, Lee(2014)는 맞벌이 부부의 가사노동 시간을 연구했다. Chang(2020)의 경우 성별 가사노동시간의 배분 양상을 고찰했다. Moon and Choi(2002)는 가사노동의 가치평가를 위해 사용할 수 있는 기초자료를 소개 분석했다. 실제 가사노동의 가치를 추정한 연구로는 서울지역 주부를 대상으로 한 Kim(1985), 4가지 가치평가 방식을 적용한 Kim(1990), 조사 대상을 전업·취업 주부, 도시와 농촌으로 확대해서 분석한 Kim(1993) 등이 있다. 한편 Shin(2016)은 최근 여성노동시장의 변화에 대해 여덟 가지 주된 주제를 분류하기도 했다.

농업부문에서도 여성농업인의 노동 가치에 주목하였는데, 여성의 노동에 가사뿐만 아니라 어업노동을 포함하였다. Kim and Choi(1991)는 노동의 가치를 평가하기에 앞서 농촌여성이 행하는 노동시간, 노동시간의 구조 등을 분석했다. Choi et al.(2002)는 여성농업인의 노동을 평가할 수 있는 방법에 대해 고찰했다. 노동 가치를 평가한 연구는 Kim(1997)을 시작으로 You et al.(2003), You and Kim(2003) 등이 있다.

본 연구에서는 여성어업인의 노동 가치 추정을 위한 기초연구의 성격을 가진다. 앞선 연구에서 볼 수 있듯이 가사 및 어업 노동시간, 소득, 소득 기여율 등의 기초적인 자료가 선행적으로 분석될 필요가 있다. 이를 위해 사회경제적 변수, 특히 노동 가치를 추정하기 위한 핵심 변수인 소득과 노동시간을 중심으로 설문조사를 실시했으며, 그 결과를 주요 사항별로 구분하여 정리하고자 한다. 이 연구는 수산부문의 여성 노동시간에 대한 최초의 시도라는 점에서 의의가 있다.


Ⅱ. 연구 방법

1. 조사 목적 및 대상

여성어업인의 노동시간 및 소득 조사는 여성어업인의 노동가치를 추정하기 위한 기초 자료 획득을 목적으로 이루어졌다. 조사 대상은 한국여성어업인연합회의 회원으로, 동 연합회는 ’21년 5월 말 기준으로 전국 56개 분회, 회원 수 8,337명의 우리나라 유일의 전국단위 조직이다. 또한 회원들이 적극적으로 어업을 영위하고 있고, 다양한 어업에 종사하고 있다는 점에서 우리나라 여성어업인을 대표한다고 판단된다.

2. 조사 방법 및 일정

설문조사는 표본조사(sampling survey)로 이루어졌다. 조사 대상은 한국여성어업인연합회 회원이며, 조직을 통한 자계식 온라인(우편) 조사로 진행되었다. 구조화된 설문지를 한국여성어업인연합회의 지역 분회를 활용하여 배포·회수했다.

총 응답수는 926명이며, 표준오차는 95% 신뢰수준 하 ±3.22%이다. 조사 기간은 ’21년 5/15~31이다.

3. 조사 내용 및 분석 방법

조사 내용은 총 4가지로 구분하였다. 기본사항, 어업 기반 및 투자, 노동시간, 소득 현황이다.

먼저 기본사항은 소속 수협 및 어촌계, 연령 및 학력, 자녀 및 식구의 구성 등이다. 어업 기반 및 투자에는 종사 업종, 경력, 소유 어선 및 어장, 주 생산 어종 등이다. 노동시간은 가사노동시간과 어업 노동시간으로 구분했으며, 수면시간 및 휴식일수 등을 포함했다. 또한 어업노동과 관련하여 성어기와 비성어기를 구분함으로써 세부적인 정보를 파악할 수 있도록 하였다. 마지막으로 소득 현황은 성어기와 비성어기의 생산량 및 매출액, 연간소득, 소득 내 여성어업인 본인의 비중 등이다.

설문 결과는 기본사항과 소득 관련 변수 등을 대상으로 교차 분석했다. 크게 시도와 업종으로 구분해 기본사항과 연간 가계소득을 살펴봤다.


Ⅲ. 연구 결과

1. 응답자 특성

응답자의 지역별 분포는 <Table 1>에서 보는 것과 같이 경남의 응답자가 전국의 23.7%로 가장 많았다. 다음으로는 강원 17.8%, 충남 14.6%, 전남 13.8% 등의 순이었다.

Regional Distribution of Respondents

업종별 분포를 보면 <Table 2>에서 보는 것과 같이 전체 응답자의 89.3%는 단일어업에 종사하고 있으며, 나머지 10.7%는 두 개 업종 이상의 어업에 종사하였다. 어업별로는 어선어업이 51.6%, 양식어업 14.4%, 맨손어업 9.7%, 나잠어업이 9.2%를 차지했다.

Distribution of respondents by fishery

응답자의 지역 및 업종별 분포 외 연령의 경우 평균 60.4세였으며 최고 84세, 최저 29세였다. 학력은 고졸과 중졸 비중이 전체의 75.5%를 차지했으며, 어업경력의 경우 평균 26.2년이었다. 어업경력에서 최빈값은 30년으로 나타났다. 이는 어업인 대부분이 미래 투자를 위한 학업보다는 가업승계, 생계유지 등을 위해 현업을 선택할 수밖에 없었던 상황을 간접적으로 보여준다.

2. 수면 및 가사노동 시간 분포

응답자의 평균 수면시간은 6시간, 7시간, 8시간, 5시간, 5시간 미만, 9시간 이상 순으로 응답률이 높았다. 특히 6~8시간의 비중이 71.2%로, 연령대를 고려하여 볼 때 다수의 여성어업인이 한국인 평균보다 짧은 수면시간을 가지는 것으로 나타났다. 통계청의 ‘2019년 생활시간조사’ 결과에 의하면 한국인의 평균 수면시간은 40대 7시간 57분, 50대 7시간 48분, 60대 이상 8시간 18분이었다.

구체적으로 보면 <Table 3>에 정리된 것과 같이 수면시간이 6시간이라는 응답이 28.2%로 가장 많았고, 7시간은 22.3%, 8시간 20.7%였다. 9시간 이상 수면을 취한다는 응답은 4.9%였으며, 응답자의 대부분이 70세 이상 고령이었다.

Distribution of Responses to Sleep Time

<Table 4>의 가사노동시간은 1일 기준으로 5시간 미만 35.6%, 5~7시간 미만 26.3%, 7~9시간 미만 18.6% 등의 응답률을 기록했다. 또한 12시간 이상 가사노동을 한다는 비율도 7.3%에 이르는 것으로 나타났다. 이를 통해 여성어업인들에게 상당한 신체적 부담이 가중되고 있음을 유추할 수 있다.

Distribution of Responses to Housework Time

3. 어업 노동시간의 분포

어업 노동시간은 성어기와 비성어기로 구분하여 조사했다. 먼저 기간의 경우 성어기는 평균 6.8개월, 비성어기는 4.7개월이었다. 그리고 성어기의 어업 노동시간은 1일 평균 8.3시간이었으며, 비성어기에는 5.3시간으로 추산되었다.

가. 성어기 기간 및 어업 노동시간

성어기 기간에 대한 응답 분포는 <Table 5>에 정리된 것처럼 4~6개월이 전체의 46.0%로 가장 많았다. 다음으로 7~9개월 33.9%, 10~12개월이 14.4% 등이었다.

Distribution of Responses to high season Period

성어기의 어업노동시간에 대한 응답은 <Table 6>에서 보듯 1일 평균 5~8시간이 전체의 53.9%로 가장 많았다. 다음은 9~12시간으로 34.0%, 0~4시간 6.6%, 13시간 이상은 5.6%의 응답율을 기록했다.

Distribution of Responses to working hours in high season

나. 비성어기 기간 및 어업 노동시간

비성어기 기간에 대한 응답은 <Table 7>에 정리했다. 비성어기가 4~6개월이라는 응답률이 전체의 56.6%로 가장 높았다. 다음은 1~3개월로 28.0%, 7~9개월 14.0%, 그리고 10~12개월이 1.5% 등이었다.

Distribution of Responses to low season Period

비성어기간의 어업노동시간에 대한 응답율 역시 5~8시간이 가장 높았다(<Table 8> 참조). 5~8시간 42.5%, 다음은 0~4시간 29.5%, 9~12시간 17.7%의 순이었다.

Distribution of Responses to working hours in low season

4. 어업 및 휴식 일수

연간 어업일수는 평균 180.5일로 추산되었다. 어업일수에 대한 응답 분포는 <Table 9>와 같이 181~270일이 전체의 38.3%로 가장 높았다. 다음으로는 101~180일이 전체의 26.6%, 271일 이상 13.5%, 61~100일 11.5% 등의 순이었다.

Distribution of Responses to number of fishing days

휴식 일수는 연간 평균 54.6일로 추산되었다. 응답 분포는 <Table 10>에서 보는 것과 같이 연간 휴식일수가 31~40일이라는 응답은 전체의 25.8%로 가장 높은 응답률을 기록했다. 이외에 41~60일 19.9%, 21~30일 17.5%, 61~100일이 14.5%, 20일 미만이 13.4%로 나타났다. 그리고 100일 초과의 응답 비중은 9.0%였다.

Distribution of Responses to number of rest days

휴식 일수가 연간 20일 미만이라는 응답의 경우는 하루 조업을 통해 생계를 유지한다고 볼 수 있다. 그런데 이의 응답률이 전체의 13.4%를 차지한다는 것은 어업인들이 삶이 여전히 열악함을 의미한다고 볼 수 있다.

5. 여성어업인의 연간 소득 분포

여성어업인이 연간 가계소득에서 기여하는 비중에 대해 조사한 결과 <Table 11>과 같은 응답 분포를 확인할 수 있었다. 기여율이 40~60%라는 응답이 전체의 31.7%로 가장 높았다. 다음으로는 20~40%, 80~100%, 0~20% 등의 순이었는데, 응답률은 각각 28.6%, 16.2%, 13.4%로 나타났다.

Distribution of Responses to Contribution Rate of Household Income

가계소득 기여율을 고려한 여성어업인 본인의 연간소득은 <Table 12>에서 보는 것과 같다. 본인의 연간소득이 1천만 원 미만이 전체의 33.1%, 1~2천만 원은 20.4%의 응답율을 기록했다. 연간 2천만 원의 소득에 미치지 못하는 여성어업인이 전체의 53.5%에 이르며, 이는 여성어업인의 소득이 최소임금 수준에도 미치지 못하고 있음을 방증하는 것이다.

Distribution of Responses to Contribution Part of Household Income

한편 연간 본인 소득이 5천만 원 이상의 비중은 15.7%이며, 이 중 1억 원 이상의 경우는 5.4%에 달했다. 이러한 분포는 여성어업인 내에서도 소득 양극화가 상당히 진행되고 있는 것으로 볼 수 있다.

6. 시도 및 업종별 본인 소득 분포

가. 시도별 여성어업인의 소득 분포

<Table 13>은 시도별 여성어업인 본인의 소득을 교차분석하여 나타낸 것이다. 카이제곱 검정 결과 검정통계량은 131.360, 유의확률 0.000으로 나타났다. 이는 시도와 연간 본인 소득이 서로 관련이 있음을 뜻하는 것이다.

Contribution Part of Household Income by Province(Unit : %)

시도별로 여성어업인의 소득을 살펴보면 먼저 강원의 경우 전국 평균에 비해 1천만 원 미만의 비중이 낮은 반면, 2~5천만 원의 비중은 더 높은 것으로 나타났다. 연간 여성어업인 본인 소득은 2,700만 원 수준이다. 전북 역시 강원과 유사한 형태를 보였다. 전북의 연간 본인 소득은 2,900만 원이다.

경인지역은 2천만 원 미만에 전체의 81.9%가 집중되어 있어 여타 지역에 비해서도 열악한 소득 분포를 확인할 수 있다. 이는 경인지역의 여성어업인이 맨손어업에 종사하는 비중이 높기 때문으로 보인다. 연간 본인 소득은 1,600 만 원 수준이다. 경북과 경남, 부산, 울산, 제주지역도 경인과 유사한 소득 분포를 보였다. 이들 지역 모두 1천 만 원 미만이 전국 평균보다 높았다. 연간 본인 소득은 경북과 경남이 각각 2,900만 원, 2,600만 원이었으며, 부산은 1,400만 원, 울산과 제주는 각각 1,000만 원, 1,700만 원이었다.

한편 전남의 경우 양식업 등의 발달로 3~8천만 원의 비중이 전국 평균에 비해 응답률이 높았으며, 1억 원 이상에서도 높은 응답률을 보였다. 충남은 1억 원 이상의 비중이 전국 평균보다 높았다. 전남과 충남의 연간 본인 소득은 각각 4,600만 원, 4,100만 원으로 추정되었으며, 여타 시도에 비해서도 높은 수준이었다.

나. 업종별 여성어업인의 소득 분포

<Table 14>는 단일어업에 종사하는 업종별 여성어업인의 소득을 교차분석하여 그 결과를 정리한 것이다. 카이제곱 검정 결과 검정통계량은 215.250, 유의확률 0.000으로 나타났다. 즉, 업종과 연간 본인 소득이 서로 관련이 있음을 뜻한다.

Contribution Part of Household Income by Fishery(Unit : %)

업종별로 소득 분포를 보면 어선어업은 전국 평균에 비해 1천만 원 미만의 비중이 전국 평균보다 낮았다. 반면 양식어업은 1천만 원 미만의 비중이 전국 평균보다 현저히 낮았고, 3~5천만 원, 5~8천만 원의 비중은 높은 특징을 보였다. 어선어업과 양식어업의 연간 본인 소득은 각각 3,400만 원과 4,600만 원으로 추정되었다.

맨손어업과 나잠어업에서 여성어업인 본인의 소득은 어선어업과 양식어업에 비해 매우 열악한 것으로 나타났다. 맨손어업의 경우 본인 소득이 전원 5천만 원 미만이었으며, 1천만 원에 미치지 못하는 비중은 62.0%에 달했다. 나잠어업 역시 맨손어업과 마찬가지로 대부분의 본인 소득이 5천만 원 미만이었으며, 1천만 원에 미치지 못하는 비중은 69.4%에 달했다. 하지만 1억 원 이상인 경우도 4.9%를 차지해 맨손어업과는 다소 차이를 보였다. 맨손어업과 나잠어업의 연간 본인 소득은 각각 1,000만 원과 1,400만 원으로 추정되었다.


Ⅳ. 결 론

오늘날 우리나라의 수산업과 어촌은 여타부문에 비해 척박한 노동환경 속에서 고령화, 지속적인 인구 유출로 인한 심각한 인력난을 겪고 있다. 이러한 현실은 유능한 인력을 발굴하고, 수산업 및 어촌의 인재로 양성하는 것이 매우 중요하다는 사실을 새삼 인식하게 한다. 여성어업인은 어촌사회에서 어가를 지탱해왔으며, 수산업으로 숙련된 어업노동력을 꾸준히 공급해 왔다. 그렇지만 수산업계 및 어촌사회에서 여성어업인의 기여가 쉽게 간과되었다. 또한 여성어업인이 인적자원으로서 지속적인 육성이 필요함에도 정부는 실효성 있는 정책 발굴과 실행에 소극적이었으며, 관심도 크지 않았던 것이 사실이다. 여성어업인에 대한 이러한 인식 부족과 낮은 정책적 관심은 여성어업인 스스로의 가치를 널리 알리지 못했기 때문이다. 즉 정책입안자들이 쉽게 이해할 수 있는 일련의 지표를 제공하지 못한 데서 원인을 찾을 수 있을 것이다.

실제로 여성어업인들은 가사와 어업노동 등 이중 노동의 현실에 놓여 있지만, 무급종사자로 취급되어 생활 및 어업에 대한 기여도를 제대로 평가받지 못했다. 여성어업인에 대해서는 가사 및 어업 노동시간, 소득 기여율 등 기초적인 자료조차 갖추지 못했다는 점은 시급히 개선될 필요가 있다.

이에 본 연구에서는 여성어업인의 노동 가치 추정을 위한 기초연구로서 가사·어업노동시간, 소득을 파악하고자 했다. 이를 위해 탐색조사(Pilot Survey)를 통해 식별된 소득, 노동시간, 기타 사회경제적 변수 등과 같은 여성어업인의 특성 변수에 대해 사전검사(Pre-Test)를 거쳐 설계한 구조화된 설문지로 설문조사를 실시했다. 설문 결과의 분석을 통해 여성어업인의 노동시간 및 소득을 파악할 수 있었다. 그리고 시도, 업종 등의 변수를 활용하여 교차분석했다.

본 연구의 결과는 다음의 여섯 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 사회경제적 변수를 통해 응답자의 특성을 분석한 결과, 여성어업인은 진학을 선택하기보다는 생계유지를 위해 현업을 선택할 수밖에 없었던 것으로 보인다. 둘째, 여성어업인의 수면시간은 일반적으로 한국인의 평균보다 짧은 것으로 보인다. 통계청에 의하면 우리나라 50대의 평균 수면시간이 7시간 48분, 60대 이상은 8시간 18분인데, 여성어업인의 경우 6∼8시간이 전체의 71.2%로 나타났다. 이를 바탕으로 수면시간이 한국인 평균보다 길지 않을 것으로 유추된다. 셋째, 어업노동에 더한 가사노동이 여성어업인들에게 상당한 신체적 부담을 가중하고 있다. 1일 평균 가사노동시간은 6.1시간으로 추정되었다. 이는 성어기 1일 평균 8.3시간, 비성어기 5.3시간이라는 어업노동 외에 추가적인 노동을 의미한다. 따라서 일반적으로 어업노동에 집중된 남성에 비해 여성의 노동은 더 지속적으로 이루어지고 있다. 넷째, 본인의 가계소득 기여율은 무시할 수 없는 수준이다. 응답자의 31.7%가 40~60%의 기여율을 가진다고 응답했으며, 60% 이상의 비중도 26.4%에 이른다. 따라서 여성어업인은 노동가치를 정당히 평가받고 이에 상응하는 사회적 대우를 받아야 한다. 다섯째, 지역 간 매우 큰 소득 격차가 있음을 확인했다. 지역별로는 전남과 충남의 여성어업인 본인 소득이 연간 4,000만 원을 상회했다. 반면 제주도, 부산, 경인, 울산은 연간 2,000만 원에 미치지 못했다. 특히 울산의 연간 여성어업인 본인 소득은 1,000만 원에 불과했다. 이러한 소득 격차는 여성어업인 본인 소득만이 아니라 근본적으로는 어가의 가계소득 차이에서 기인한 것으로, 이에 대한 개선방안 모색이 필요하다. 여섯째, 업종 간에도 소득 격차가 매우 컸다. 양식어업의 여성어업인 본인 소득은 4,600만 원인 반면 맨손어업은 1,000만 원에 불과했다. 두 업종 간 소득 격차는 4.6배에 이른다. 나잠어업도 연간 여성어업인 본인 소득이 1,400만 원으로 소득 격차는 3배를 상회했다. 맨손어업과 나잠어업은 대규모 자본의 투자가 불필요하다는 장점이 있지만 소득수준도 상대적으로 낮다는 것을 확인할 수 있었다.

연구 결과에서 볼 수 있듯 특히 주목할 점은 지역 및 업종 간 소득 격차가 크게 발생하고 있다는 것과 업종 내에서도 소득의 편차가 크다는 점이다. 이러한 양극화된 소득으로 말미암아 여성어업인 내부에서의 발전을 위한 동기 부여, 구성원 간 결속력 등이 저해 받을 수 있기 때문이다. 특히 나잠어업과 맨손어업의 경우 여성의 참여가 두드러지게 나타나기 때문에 여성어업인의 체계적 육성이 더욱 중요하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 정부의 역할은 매우 중요하다. 현재 여성어업인 육성 기본계획의 실효성 있는 추진을 위해 정책 의지를 확고히 해야 한다. 특히 여성어업인에 대한 다양한 교육, 사회적 경제 주체로의 육성 등에 더 많은 노력을 기울일 필요가 있다. 소득 양극화를 극복하기 위한 노력은 정부뿐만 아니라 여성어업인 내부에서도 필요하다. 규모화되고 선진적인 어업경영에 참여하는 어업인의 노하우, 예를 들어 판로개발, 신제품개발, 인력양성, 경영기법 등의 공유가 활발히 이루어질 필요가 있다.

본 연구는 여성 노동에 대한 가치 추정을 위한 기초적인 연구로서 그 결과를 주요 사항별로 구분, 정리하여 제시했다. 즉 이 연구는 수산부문의 여성 노동에 대한 가치 추정과 관련한 정보 제공적인 성격의 연구(informative study)라는 특징이 있다. 그리고 수산분야에서의 최초 시도라는 점에서 의의를 찾을 수 있다. 또한 향후 본 연구의 자료를 기반으로 한 여성어업인의 노동가치 추정에 대한 활발한 연구가 이어져야 할 것이다.

Acknowledgments

본 연구는 한국여성어업인연합회의 「여성어업인의 여성어업인 노동시간 및 소득 조사 결과」(2021)를 재구성한 것임

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<Table 1>

Regional Distribution of Respondents

Category Response rate (%) Category Response rate (%)
source : Survey Result
Total 100
GangWon 17.9 Gyung Buk 5.9
Gyung-In 3.5 Gyung Nam 23.7
Chung Nam 14.6 Busan 4.1
Chon Buk 5.6 Ulsan 2.5
Chon Nam 13.8 Jeju 8.5

<Table 2>

Distribution of respondents by fishery

Category Response rate (%) Category Response rate (%)
note : Cap - Capture by fishing Boat, Aqua - Aquaculture, FWG - Fishing Without Gear, SD - Skin Diving Fishery
source : Survey Result
Total 100 Single SD 9.2
Single subtotal 89.3 Others 4.4
Cap 51.6 Multi subtotal 10.7
Aqua 14.4 2 7.5
FWG 9.7 3 3.2

<Table 3>

Distribution of Responses to Sleep Time

Category Total Less than 5h 5h 6h 7h 8h 9h or more
note : Missing value : 32
source : Survey Result
Response rate (%) 100.0 7.4 16.6 28.2 22.3 20.7 4.9

<Table 4>

Distribution of Responses to Housework Time

Category Total Less than 5h 5-7h 7-9h 9-12h 12h or more
note : Missing value : 39
source : Survey Result
Response rate (%) 100.0 35.6 26.3 18.6 11.5 7.3

<Table 5>

Distribution of Responses to high season Period

Category Total 1~3 months 4~6 months 7~9 months 10~12 months
note : Missing value : 209
source : Survey Result
Response rate (%) 100.0 5.7 46.0 33.9 14.4

<Table 6>

Distribution of Responses to working hours in high season

Category Total 0~4h 5~8h 9~12h 13h or more
note : Missing value : 209
source : Survey Result
Response rate (%) 100.0 6.6 53.9 34.0 5.6

<Table 7>

Distribution of Responses to low season Period

category Total 1~3 months 4~6 months 7~9 months 10~12 months
note : Missing value : 311
source : Survey Result
response rate (%) 100.0 28.0 56.6 14.0 1.5

<Table 8>

Distribution of Responses to working hours in low season

Category Total 0~4h 5~8h 9~12h 13h or more
note : Missing value : 373
source : Survey Result
Response rate (%) 100.0 29.5 42.5 17.7 10.3

<Table 9>

Distribution of Responses to number of fishing days

Category Total Less than 60 days 61-100 days
note : Missing value : 179
source : Survey Result
Response rate (%) 100.0 10.0 11.5
category 101-180 days 181-270 days 270 days more
Response rate (%) 26.6 38.3 13.5

<Table 10>

Distribution of Responses to number of rest days

Category Total Less than 20 days 21-30 days 31-40 days
note : Missing value : 268
source : Survey Result
Response rate (%) 100.0 13.4 17.5 25.8
category 41-60 days 61-100 days 100 days more
response rate (%) 19.9 14.5 9.0

<Table 11>

Distribution of Responses to Contribution Rate of Household Income

Category Total 0~
20%
20~
40%
40~
60%
60~
80%
80~
100%
note : Missing value : 128
source : Survey Result
Response rate (%) 100.0 13.4 28.6 31.7 10.2 16.2

<Table 12>

Distribution of Responses to Contribution Part of Household Income

10 million won Total 0~1 1~2 2~3
note : Missing value : 180
source : Survey Result
Response rate (%) 100.0 33.1 20.4 13.9
10 million won 3~5 5~8 8~10 10 or more
Response rate (%) 16.9 8.4 1.9 5.4

<Table 13>

Contribution Part of Household Income by Province(Unit : %)

10 million won 0~2 2~4 4~6 6~8 8~10 10 more total
note 1) A : percentage within the Province  2) B : percentage within the Contribution Part of Household Income
source : Survey Result
GangWon A 42.3 34.6 12.3 7.7 1.5 1.5 100.0
B 13.8 25.4 20.5 26.3 14.3 5.1 17.4
Gyung-In A 81.8 0.0 13.6 0.0 4.5 0.0 100.0
B 4.5 0.0 3.8 0.0 7.1 0.0 3.0
Chung Nam A 54.7 16.2 7.7 5.1 2.6 13.7 100.0
B 16.0 10.7 11.5 15.8 21.4 41.0 15.7
Chon Buk A 43.6 28.2 17.9 5.1 5.1 0.0 100.0
B 4.3 6.2 9.0 5.3 14.3 0.0 5.2
Chon Nam A 33.0 20.6 17.5 14.4 3.1 11.3 100.0
B 8.0 11.3 21.8 36.8 21.4 28.2 13.0
GyungBuk A 49.0 23.5 13.7 3.9 2.0 7.8 100.0
B 6.3 6.8 9.0 5.3 7.1 10.3 6.8
GyungNam A 63.2 22.5 9.3 1.1 1.1 2.7 100.0
B 28.8 23.2 21.8 5.3 14.3 12.8 24.4
Busan A 76.5 17.6 0.0 5.9 0.0 0.0 100.0
B 6.5 3.4 0.0 5.3 0.0 0.0 4.6
Ulsan A 80.0 20.0 0.0 0.0 0.0 0.0 100.0
B 3.0 1.7 0.0 0.0 0.0 0.0 2.0
Jeju A 60.3 34.5 3.4 0.0 0.0 1.7 100.0
B 8.8 11.3 2.6 0.0 0.0 2.6 7.8

<Table 14>

Contribution Part of Household Income by Fishery(Unit : %)

10 million won 0~2 2~4 4~6 6~8 8~10 10 more total
note 1) C : percentage within the Fishery  2) D : percentage within the Contribution Part of Household Income  3) Cap : Capture by fishing Boat, Aqua : Aquaculture, FWG : Fishing Without Gear, SD : Skin Diving Fishery
source : Survey Result
Cap C 44.6 29.6 11.0 6.4 1.3 7.1 100.0
D 44.0 65.5 55.1 65.8 35.7 71.8 52.7
Aqua C 42.2 20.2 14.7 10.1 5.5 7.3 100.0
D 11.6 12.4 20.5 28.9 42.9 20.5 14.7
FWG C 83.1 15.5 1.4 0.0 0.0 0.0 100.0
D 14.8 6.2 1.3 0.0 0.0 0.0 9.5
SD C 83.9 9.7 1.6 0.0 0.0 4.8 100.0
D 13.1 3.4 1.3 0.0 0.0 7.7 8.3
Others C 60.0 20.0 15.5 1.8 2.7 0.0 100.0
D 16.6 12.4 21.8 5.3 21.4 0.0 14.8