본 논문은 개혁개방 이후 중국의 경제 성장에 따른 산업구조와 취업구조 변화를 살펴보고, 2010년과 2018년 중국 도시 지역의 제조업과 서비스업의 남녀 임금 격차에 대해 실증분석을 진행한다. 먼저 CFPS(China Family Panel Studies) 마이크로 데이터를 활용하고 조건부 분위회귀(unconditional quantile regression) 분석을 적용하여 성별 및 인적 특성 변수가 임금 분포에 미치는 영향을 분석하였다. 다음으로 OB(Oaxaca-Blinder) 분해 방법으로 임금 격차를 개별 노동자의 특성의 차이를 나타내는 임금 구성효과(wage composition effect)와 설명할 수 없는 요인인 임금 구조효과(wage structure effect)로 구분하였다. 실증분석 결과에 따르면 일반적으로 남성 노동자의 임금이 여성 노동자보다 높았고, 3차 산업 임금방정식 분위회귀 분석에서 학력과 경력은 임금 증가에 유의미하며 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 OB 분해 분석 결과 2010년과 2018년 서비스업의 평균 임금 격차는 제조업보다 줄어들었고, 서비스업에서도 상위 임금 분위로 갈수록 차이가 감소하였다. 그러나 남녀 임금 격차에서 임금 구조효과가 큰 것으로 나타나 차별적 요인의 존재 가능성이 확인되었다. 그 가운데 2018년 서비스업의 상위 임금 분포에서 임금 구조효과가 총임금 격차에 기여하는 비율이 가장 크게 나타나 유리천장의 존재 가능성을 시사하였다.

This paper examines changes in sectoral structure of the Chinese economy and the gender wage gap in urban China. Using China Family Panel Studies (CFPS) survey data 2010-2018 and unconditional quantile regression, it investigates different impacts of gender and individual characteristic variables on the wage distribution. The OB(Oaxaca-Blinder) decomposition based on RIF(Recentered Influence Function) quantile regression presents wage composition(explained) effect and wage structure(unexplained) effect. The unconditional quantile regression results indicate that male workers receive a higher wage than female workers and the effects of individual characteristic variables such as education and work experience in service sector are significant and their coefficients are positive. The decomposition results show that average gender wage gap reduced in service sector over time, especially at 90th quantile. The differences in the unexplained component mainly contribute to the overall wage gap. And the estimates of unexplained are the highest at 90th quantile which presents discrimination in the high end of distribution―glass ceiling in 2018.