고학력 여성·남성 실업률, 2023년 국가별 격차

고학력자라고 해서 실업 위험이 모든 나라에서 낮은 것은 아니다. 세계은행의 2023년 자료를 보면 고등교육 수준을 갖춘 경제활동인구 가운데 실업 상태인 비율은 여성과 남성 사이에서 상당한 차이를 보였다. 이 글은 같은 국가·같은 연도에 여성과 남성 값이 모두 있는 100개 국가·지역을 맞춰 비교한다. 여성 자료는 101개, 남성 자료는 102개 국가·지역에 값이 있었지만, 성별 격차를 계산할 때는 두 값이 동시에 존재하는 100개만 사용했다.

여기서 중요한 점은 이 수치가 전체 인구 중 실업자의 비율도, 전체 실업자 중 고학력자의 비중도 아니라는 것이다. 각각 고학력 여성 경제활동인구와 고학력 남성 경제활동인구를 분모로 삼은 실업률이다. 따라서 두 성별의 노동시장 상황을 같은 개념으로 비교할 수 있지만, 국가별 교육 수준 구성이나 경제활동참가 규모가 다르다는 점은 별도로 고려해야 한다.

두 지표는 무엇을 측정하나

여성 지표의 공식 코드는 SL.UEM.ADVN.FE.ZS이며, 세계은행 공식 정의는 고급 교육 수준을 가진 여성 경제활동인구 가운데 실업 상태인 사람의 비율이다. 영어 지표명은 “Unemployment with advanced education, female (% of female labor force with advanced education)”이다. 남성 지표의 공식 코드는 SL.UEM.ADVN.MA.ZS이며, 같은 방식으로 고급 교육 수준을 가진 남성 경제활동인구 중 실업자의 비율을 뜻한다. 영어 지표명은 “Unemployment with advanced education, male (% of male labor force with advanced education)”이다.

세계은행 설명에서 advanced education은 ISCED 2011 기준으로 단기 고등교육, 학사 또는 이에 준하는 교육, 석사 또는 이에 준하는 교육, 박사 또는 이에 준하는 교육 수준을 포함한다. 두 지표의 단위는 모두 퍼센트다. 예를 들어 여성 값이 10%라면 해당 국가의 고학력 여성 경제활동인구 100명 중 약 10명이 조사 기준에서 실업 상태라는 뜻이다. 남성도 동일한 방식으로 읽어야 한다.

이 글은 2023년 단일 시점의 국가 간 차이를 비교한다. 결측값은 0으로 바꾸지 않았고, 여성과 남성의 값이 모두 보고된 경우에만 성별 차이를 계산했다. 따라서 표본은 전 세계 모든 국가를 완전히 포괄하는 목록이 아니라 2023년에 비교 가능한 공식 관측값이 있는 국가·지역의 집합이다.

100개 국가·지역에서 여성 실업률이 더 높은 경우가 많았다

같은 100개 국가·지역을 맞춰 계산하면 여성 고학력 실업률이 남성보다 높은 곳은 74개, 남성이 더 높은 곳은 26개였다. 두 값이 정확히 같은 곳은 없었다. 단순 평균은 여성 7.46%, 남성 4.83%로 여성 쪽이 2.64%포인트 높았다. 중앙값도 여성 4.48%, 남성 3.65%로 같은 방향이었다.

다만 평균 격차만으로 모든 국가의 상황을 설명할 수는 없다. 성별 차이의 절댓값 평균은 2.96%포인트였고, 격차가 5%포인트 이상인 곳은 18개였다. 반대로 성별 차이가 1%포인트 미만인 곳도 48개였다. 즉 일부 국가의 큰 격차가 전체 평균을 끌어올리는 동시에, 상당수 국가에서는 두 값이 비교적 가까웠다.

여성과 남성 고학력 실업률의 국가별 상관계수는 약 0.86로 높았다. 한 성별의 고학력 실업률이 높은 국가에서는 다른 성별의 값도 높은 경향이 있다는 뜻이다. 그러나 상관관계가 높다는 사실이 성별 격차가 작다는 뜻은 아니다. 수준 자체가 함께 움직이면서도 여성과 남성 사이의 차이가 크게 벌어지는 국가가 존재한다.

여성 고학력 실업률이 높았던 국가

여성 값이 가장 높았던 국가는 요르단으로 34.92%였다. 말리는 30.86%, 튀니지는 29.58%, 에스와티니는 27.84%, 이집트는 25.85%였다. 이 수치는 고학력 여성 전체가 아니라 경제활동인구에 포함된 고학력 여성 가운데 실업 상태인 비율이라는 점을 다시 구분해야 한다.

상위권 국가를 보면 여성 실업률이 높으면서 남성도 함께 높은 경우가 있지만, 성별 격차의 크기는 제각각이다. 예를 들어 요르단은 남성도 20.65%로 높은 편이었고, 말리는 여성 30.86%와 남성 8.41% 사이에 22.45%포인트 차이가 났다. 따라서 “고학력 실업이 높은 국가”와 “성별 격차가 큰 국가”는 같은 목록이라고 볼 수 없다.

남성 값이 더 높았던 국가도 있다

전체적으로는 여성 값이 높은 국가가 더 많았지만 반대 사례도 26개 있었다. 조지아는 여성 8.30%, 남성 12.30%로 남성이 4.00%포인트 높아 가장 큰 역방향 차이를 보였다. 짐바브웨는 여성 4.80%, 남성 7.08%, 아이슬란드는 여성 1.43%, 남성 3.42%였다. 몰도바도 남성 값이 여성보다 1.50%포인트 높았다.

이러한 사례는 성별 격차를 한 방향의 보편적 규칙으로 해석하면 안 된다는 점을 보여준다. 국가별 산업 구조, 신규 졸업자의 노동시장 진입, 경기 상황, 공공·민간 부문의 채용 구성, 연령별 인구 구조 등 여러 요인이 동시에 작용할 수 있지만, 이 데이터만으로 그 원인을 분리해 확인할 수는 없다. 여기서 확인할 수 있는 것은 동일한 정의의 실업률이 2023년에 성별로 얼마나 달랐는지까지다.

성별 격차가 특히 컸던 곳

여성 값에서 남성 값을 뺀 격차가 가장 큰 곳은 말리로 22.45%포인트였다. 이집트는 17.32%포인트, 튀니지는 16.58%포인트, 사우디아라비아는 14.83%포인트, 요르단은 14.27%포인트였다. 이들 국가는 여성 고학력 경제활동인구의 실업률이 남성보다 크게 높았다는 공통점이 있다.

격차 수치는 퍼센트가 아니라 퍼센트포인트로 읽어야 한다. 예를 들어 여성 30%와 남성 10%의 차이는 20%포인트다. 이를 “여성이 20% 더 높다”라고 쓰면 상대적 증가율과 혼동될 수 있다. 특히 값 자체가 낮거나 높은 국가에서는 퍼센트와 퍼센트포인트의 구분이 해석에 큰 영향을 준다.

이 수치로 알 수 있는 것과 알 수 없는 것

두 지표는 고등교육을 마친 노동력 안에서 취업하지 못한 비율을 성별로 비교하는 데 유용하다. 고학력 인력의 활용 정도를 살피거나, 여성과 남성이 노동시장 진입에서 서로 다른 결과를 보이는 국가를 찾는 출발점으로 쓸 수 있다. 또한 국가별 격차를 다른 노동시장 지표와 함께 보면 후속 분석이 필요한 지역을 좁히는 데 도움이 된다.

그러나 이 자료만으로 교육이 실업을 유발했다고 말할 수는 없다. 전공 구성, 학위 수준, 연령, 경력, 도시·농촌 여부, 비공식 고용, 구직 기간 같은 정보가 여기에는 직접 포함되어 있지 않다. 여성과 남성의 경제활동참가율 자체도 다를 수 있으므로, 실업률만 보고 전체 성인 인구의 취업 기회를 단정해서도 안 된다. 실업률은 경제활동인구를 기준으로 하기 때문에 노동시장 밖에 있는 사람은 분모에서 제외된다.

또한 이번 비교는 2023년이라는 한 시점에 맞춘 결과다. 경기 침체나 회복, 공공부문 채용, 교육 졸업자 규모의 변화에 따라 실업률은 해마다 달라질 수 있다. 따라서 장기 추세를 판단하려면 같은 지표의 여러 연도를 이어서 확인해야 한다. 국가 간 제도와 조사 방식의 차이도 공식 국제통계 비교에서 함께 고려할 필요가 있다.

데이터 범위와 읽는 방법

세계은행 국가·지역 목록에서 2023년 여성 지표는 101곳, 남성 지표는 102곳에 값이 있었다. 양쪽 값이 모두 있어 직접 비교가 가능한 곳은 100곳이었다. 여성만 또는 남성만 값이 있는 경우는 성별 격차 계산에서 제외했다. 자료가 없는 곳은 0%로 간주하지 않았다.

• 여성 지표 SL.UEM.ADVN.FE.ZS: 고급 교육 수준을 가진 여성 경제활동인구 중 실업자의 비율.
• 남성 지표 SL.UEM.ADVN.MA.ZS: 고급 교육 수준을 가진 남성 경제활동인구 중 실업자의 비율.
• 비교 연도: 2023년.
• 단위: 퍼센트(%). 성별 차이는 퍼센트포인트(%p)로 계산.
• 출처: World Bank, World Development Indicators의 공식 국가·지역 관측값.

국가별 수치를 비교할 때는 한쪽 성별의 절대 수준과 두 성별의 차이를 함께 보는 것이 좋다. 양쪽 실업률이 모두 높은데 격차가 작은 국가와, 전체 수준은 중간이지만 성별 차이가 큰 국가는 정책적으로 다른 질문을 제기한다. 따라서 순위 하나만 보는 것보다 여성 값, 남성 값, 격차의 세 축을 함께 읽는 편이 데이터의 의미를 더 정확하게 전달한다.

자주 묻는 질문

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