반면, 연령과 다르게 학력은 등급별 한계효과의 차이가 명확하였고, 중졸이하를 기준으로 한 한계효과의 크기가 학력이 상승할수록 정규직을 선택하게 할 확률증가를 보였다. 학력의 상승에 따른 정규직 선택에 대한 한계효과가 수도권에서 약간 작게 나타나 수도권에서 정규직 선택에 학력차별이 상대적으로 작음을 부분적으로 시사한다.
4.2 임금함수의 추정 및 해석
임금함수의 추정은 먼저 선택모형의 추정을 통해 역밀즈비(Inverse Mills Ratio)를 생성하고 이를 다시 임금함수에 통제하는 Heckman(1979)의 2단계 추정 방식으로 진행하였다. 먼저 노동시장 내에 존재하는 인력전체를 대상으로 정규직(=1), 그 외(=0)에 대한 선택모형을 추정한 뒤, 역밀즈비를 구축하였다. 〈부표 3〉을 보면 수도권 및 비수도권에서는 선택편의가 존재하고 그것이 올바르게 제어됨을 역밀즈비의 통계적 유의성을 통해 확인된다. 단, 전국대상으로 한 분석에서는 역밀즈비가 통계적으로 유의하지 않아, 즉 선택편의가 존재하지 않는다는 결과를 보였기에 1단계인 선택모형 추정을 제외시켰다.
4.2.1 임금함수 추정: 개인특성
〈표 4-2〉는 임금함수 추정결과 중 가장 두드러지는 변수는 정규직더미변수와 남성더미변수의 계수값이다. 먼저, 정규직더미 변수의 계수값을 보면, 2013년도 노동시장에서 정규직이 비정규직에 비해 임금을 더 받는 정도가 전체 14.3%, 수도권 18.1%, 비수도권 12%로 수도권에서 정규직-비정규직간 임금격차가 크게 나타나 수도권 비정규직의 처우가 심각함을 나타낸다.
또한 남성더미 변수의 계수값 역시 매우 높아 남성이 여성에 비해 임금을 더 받는 정도가 전체 25.0%, 수도권 22.5%, 비수도권 26.6%으로 나타났다. 비수도권에서 남성 임금프리미엄이 4% 약간 높게 나타지만, 두 권역 모두 남성 임금프리미엄 수준이 높으므로 여성근로자에 대한 보상 및 처우개선에 대한 정책적 시점을 내포한다.
그 외에 연령상승에 따른 임금상승분은 약 3~4% 수준으로 수도권과 비수도권 모두 유사하고, 가구주 및 기혼여부 역시 정규직더미변수와 성별더미변수와 비교하여 상당히 작고 수도권과 비수도권에서 비슷한 크기를 보여주었다.