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Platform labour participation and the division of household labour: evidence from the 2023 Chinese Social Survey

2023년 중국 사회 조사(Chinese Social Survey)의 전국 대표 데이터를 사용한 본 연구는 플랫폼 노동자들이 일반적으로 더 젊고 교육 수준이 높으며 소득이 높은 개인들임을 밝히며, 이들의 참여가 가사 노동을 외주화하고 배우자의 고용을 증가시키는 동시에 교육 지출을 줄이는 방식으로 가구 역동성에 성별 비대칭적 변화를 초래한다는 것을 보여준다.

원저자: mingzhe cui, han wang, chang li, dingxuan wang, yingying zheng

게시일 2026-08-20

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CC BY 4.0

원저자: mingzhe cui, han wang, chang li, dingxuan wang, yingying zheng

원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. ✨ 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기

현대 사회에서 일과 가정 사이의 경계는 점점 더 모호해지고 있습니다. 수십 년 동안 사회학자들은 요리, 청소, 육아와 같은 무급 가사 노동을 누가 할 것인지, 즉 누가 유급 노동을 하고 누가 무급 노동을 할지를 가족들이 어떻게 결정하는지 연구해 왔습니다. 세 가지 주요 아이디어가 이러한 사고를 이끌어 왔는데, 그것은 자유 시간이 더 많은 사람이 집안일을 더 많이 한다는 것, 돈이 더 많은 사람이 덜 하기 위해 협상할 수 있다는 것, 그리고 사람들이 종종 자신의 성 역할을 증명하기 위해 가사 노동을 한다는 것입니다. 동시에, 사람들이 앱과 디지털 플랫폼을 통해 돈을 벌며 차량 공유 서비스 운전이나 음식 배달과 같이 유연하지만 종종 불안정한 직업을 갖는 새로운 형태의 경제가 폭발적으로 성장했습니다. 우리는 이러한 디지털 일자리가 노동자의 급여나 스트레스 수준에 어떤 영향을 미치는지에 대해서는 많이 알고 있지만, 이것이 가정 내부의 삶을 어떻게 변화시키는지에 대해서는 거의 알지 못합니다. 이러한 새로운 직업들이 가족을 위해 시간을 확보해 줄까요, 아니면 새로운 압박을 만들어낼까요? 이 직업들이 가족이 도움을 고용할 수 있게 해줄까요, 아니면 배우자가 가정을 관리하기 위해 집에 머물도록 강요할까요?

중국의 연구자들은 2023년에 실시된 13,000가구 이상의 대규모 전국 조사 데이터를 바탕으로 이 질문들에 답하고자 했습니다. 그들은 플랫폼에서 일하는 사람들이 전통적인 직업을 가진 사람들과 다르게 가정생활을 조직하는지 알고 싶었습니다. 연구는 세 가지 구체적인 결과에 초점을 맞추었습니다: 가족이 무급 노동을 대체하기 위해 청소나 육아와 같은 서비스를 구매하는지 여부, 노동자의 배우자가 고용 상태인지 여부, 그리고 노동자가 가족을 돌보기 위해 직업을 그만두어야 하는지 여부입니다. 또한 연구자들은 성별에 따른 차이를 테스트하기 위해 성별에 각별히 주의를 기울였으며, 결과가 단지 데이터의 우연한 현상이 아니라 실제 패턴임을 보장하기 위해 엄격한 통계적 방법을 사용하여 결과를 검증했습니다.

결과는 플랫폼 노동자를 고군분투하는 불안정한 노동자로 보는 일반적인 견해보다 더 복잡하고 놀라운 모습을 보여주었습니다. 데이터에 따르면, 이 전국 조사에 참여한 플랫폼 노동자들은 기존의 고정관념과는 상당히 달랐습니다. 그들은 더 젊고, 학력이 높으며, 플랫폼에서 일하지 않는 가구보다 현저히 높은 소득을 가진 가구에 거주하고 있었습니다. 사실, 이 가구들은 거의 항상 맞벌이 가구였는데, 이는 두 파트너가 모두 일하고 있음을 의미합니다. 이러한 발견은 플랫폼 노동이 선택지가 적은 사람들을 위한 유일한 최후의 수단이라는 생각을 반박합니다. 이 데이터셋에서 플랫폼 노동은 상대적으로 부유하고 교육 수준이 높은 계층이 내린 선택처럼 보였습니다.

연구자들이 이러한 직업이 가정 내 노동 분담에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았을 때, 그들은 성별에 의해 주도되는 명확하고 뚜렷한 패턴을 발견했습니다. 여성이 플랫폼에서 일하는 가정은 청소나 육아를 위해 인력을 고용하는 것과 같은 가사 서비스를 구매할 가능성이 현저히 높았습니다. 구체적으로, 플랫폼에서 일하는 여성은 그렇지 않은 여성에 비해 이러한 서비스를 구매할 확률이 약 2.8%포인트 더 높았습니다. 이는 이 여성들이 디지털 직업을 통해 얻은 수입을 사용하여 전통적으로 자신에게 부과되는 무급 가사 노동에서 일부 "탈출"하고 있음을 시사합니다. 그러나 이러한 효과는 남성에게는 나타나지 않았습니다. 남성 플랫폼 노동자들은 가사 서비스를 구매하는 증가를 보이지 않았으며, 이는 그들의 추가적인 수입이나 시간적 유연성이 가정 내 배치 변화로 이어지지 않았음을 나타냅니다.

연구는 또한 일어나지 않은 일에 대해서도 밝혀냈습니다. 연구자들은 플랫폼 노동의 불규칙한 시간이 배우자가 가정을 관리하기 위해 일을 그만두게 만들지는 않을지 궁금해했습니다. 데이터는 정반대의 결과를 보여주었습니다. 플랫폼 노동자의 배우자들은 오히려 일을 하지 않을 가능성이 낮고, 더 고용될 가능성이 높았습니다. 이는 이 가구들이 한 파트너가 집에 머물며 가족을 관리하는 외벌이 모델로 전환되지 않았음을 시사합니다. 대신, 이들은 맞벌이 구조를 유지하고 있었습니다. 또한, 연구는 플랫폼 노동자가 있는 가구가 다른 가구보다 교육비 지출이 적다는 것을 발견했는데, 연구자들은 이를 이 노동자들이 더 젊고 아직 학령기 자녀가 없는 경우가 많다는 사실과 연결 지었습니다.

이 연구의 가장 중요한 기여 중 중 하나는 '플랫폼 노동자'가 단일하고 균일한 집단이 아니라는 점을 깨달은 것입니다. 이 전국 조사에 포착된 사람들은 뉴스 기사나 소규모 집중 연구에서 자주 다뤄지는 배달원이나 차량 공유 운전자와는 매우 달랐습니다. 조사 데이터에는 더 많은 전문직 종사자와 고소득자가 포함되어 있었던 반면, 기숙사나 공유 주택에 거주하며 더 취약할 수 있는 이주 노동자들은 누락되었습니다. 이는 플랫폼에서 일하는 경험이 모두에게 동일하지 않으며, 당신이 누구인지 그리고 어떻게 분류되는지에 따라 크게 달라질 수 있음을 의미합니다. 연구는 플랫폼 노동이 여성들에게 서비스를 구매함으로써 무급 가사 노동의 부담에서 부분적으로 벗어날 수 있는 길을 제공할 수는 있지만, 가족 내 돌봄 노동의 더 깊은 구조적 문제를 자동으로 해결해주지는 않는다고 결론지었습니다. 이 연구 결과는 디지털 직업이 가정에 미치는 영향이 단순한 유연성이나 고난의 이야기가 아니라, 성별, 소득, 그리고 수행하는 구체적인 업무의 유형에 의해 형성되는 미묘한 현실임을 시사합니다.

기술 요약: 플랫폼 노동 참여와 가사 노동 분담

문제 제기 및 연구 공백
플랫폼 경제의 급격한 확장은 글로벌 노동 시장을 근본적으로 재편했으나, 가구 영역으로의 침투와 그것이 가구 내 노동 분담에 미치는 영향에 대해서는 실증적 연구가 이루어지지 않았다. 기존 문헌은 플랫폼 노동이 소득, 근로 조건, 집단 행동에 미치는 영향을 광범위하게 다루고 있으며, 별도로 시간 가용성, 상대적 자원, 성별 표현의 관점에서 가사 노동 분담을 분석하고 있으나, 이 두 분야는 체계적으로 통합되지 않았다. 특히, 알고리즘 관리, 가변적인 소득, 일과 가정 사이의 모호한 경계라는 특성을 지닌 플랫폼 매개 고용이 전통적인 고용과 비교하여 가구 내 성별 역학, 가사 서비스 외주화, 배우자의 노동 공급을 어떻게 다르게 재구성하는지는 알려진 바 없다. 본 연구는 중국의 현대 가구 내 노동 분담을 플랫폼 노동 참여가 어떻게 재구성하는지, 그리고 어떤 메커니즘을 통해 그러한 변화가 일어나는지를 질문함으로써 이 공백을 메우고자 한다.

연구 방법론
본 연구는 중국사회과학원(CSS)에서 실시한 2023년 중국 사회 조사(CSS2023)의 국가 대표 표본 데이터( $N = 13,035$ 가구)를 활용한다. 주요 독립 변수는 플랫폼 노동 참여로, 응답자의 주업 또는 부업 중 하나가 인터넷 플랫폼을 통해 완료되는 이진 지표(전체 표본의 5.3%)로 정의된다.

설문 내 직접적인 시간 사용 데이터의 부재를 해결하기 위해, 저자들은 가사 노동 분담 결과에 대한 세 가지 주요 대리 변수를 구축하였다:

가사 서비스 구매: 참조 연도에 가사 서비스(청소, 육아, 노인 돌봄 등)를 구매했는지 여부를 나타내는 이진 지표.
배우자 노동 공급: 응답자의 배우자가 현재 고용 상태인지 여부(기혼 응답자 하위 표본으로 제한).
가사 돌봄 의무 탈퇴: 미취업 응답자 중 주된 미취업 사유가 가사 돌봄인 경우를 나타내는 이진 지표.

보충적인 연속형 결과 변수로는 로그 변환된 가구 교육 지출액과 세대 간 지원 지출액이 포함된다.

분석 전략은 성별, 사회경제적, 가구 구조적 공변량을 포괄적으로 통제한 상태에서, 도(province) 고정 효과를 적용한 로지스틱 회귀 분석 및 최소제곱법(OLS) 모델을 채택한다. 선택 편향, 측정 오차 및 관찰되지 않은 혼란 변수에 대한 강건성을 확보하기 위해 저자들은 5단계 검증 전략을 전개한다:

성향 점수 매칭(PSM): 처치 대상에 대한 평균 처치 효과(ATT) 추정을 위한 1:1 최근접 이웃 매칭.
다중 대리 변수 교차 검증: 서로 다른 종속 변수 간의 방향성 일관성 확인.
다중 모델 일관성: OLS 결과를 서열 근사치 및 분위 회귀 분석과 비교.
민감도 분석: 혼란 변수의 영향 임계값(ITCV)을 계산하기 위한 konfound 프레임워크 활용.
위조 테스트(Placebo Tests): 이론적으로 관련 없는 결과(사회적 공정성 및 삶의 만족도)와의 연관성 테스트.

주요 결과
실증 분석 결과, 플랫폼 노동에 관한 기존의 서사를 반박하는 두 가지 주요 패턴이 도출되었다:

성별 비대칭적 가사 외주화: 플랫폼 노동 참여는 가사 서비스 구매와 정(+)의 상관관계를 보인다(+2.3 퍼센트 포인트, $p=0.001$ ). 결정적으로, 이 효과는 여성에 의해 주도된다. 여성 플랫폼 노동자는 가사 서비스를 구매할 확률이 2.8 퍼센트 포인트 더 높은 반면( $p=0.005$ ), 남성 플랫폼 노동자는 통계적으로 유의미한 변화를 보이지 않았다. 이는 여성 플랫폼 노동자가 소득을 활용해 무급 가사 노동으로부터 부분적으로 "구매하여 벗어나려는" 메커니즘을 시사하며, 남성에게서는 관찰되지 않는 패턴이다.
맞벌이 가구 구성: 플랫폼 노동이 배우자로 하여금 가사 업무를 수행하기 위해 노동 시장을 떠나게 할 것이라는 가설과 달리, 플랫폼 노동자의 배우자는 오히려 고용 상태일 확률이 유의미하게 높았다(+5.2 퍼센트 포인트, $p=0.011$ ). 이는 단일 소득자 및 가사 전담 모델보다는 맞벌이 가구로의 전환을 나타낸다.
인구통계학적 격차: 기술 통계 결과, CSS2023의 플랫폼 노동자들은 질적 연구에서 흔히 발견되는 "불안정한 긱 노동자"의 모습과는 체계적으로 다르다. 본 조사에서의 플랫폼 노동자는 더 젊고(평균 연령 36.0세 vs 46.4세), 학력이 높으며, 비플랫폼 노동자 가구의 중앙값보다 두 배 높은 소득을 가진 가구에 거주한다.
교육 지출: 플랫폼 노동자 가구는 교육비 지출이 약 37.5% 적었으며( $p=0.032$ ), 저자들은 이를 플랫폼 노동자 하위 표본의 젊고 자녀가 없는 인구통계학적 구성 때문이라고 설명한다.

의의 및 기여
본 논문은 문헌에 대해 두 가지 뚜렷한 기여를 주장한다:

이론적 기여 (성별 재구성): 본 연구는 플랫폼 노동과 가구 내 분담 결과를 연결하는 최초의 양적 증거를 제공하며, "성별화된 재구성 메커니즘"을 식별한다. 연구는 경제적 자원이 가사 노동에 미치는 영향이 성별에 따라 비대칭적임을 입증한다. 즉, 여성 플랫폼 노동자는 소득을 활용해 가사 업무를 외주화하며, 이는 가사 행동의 성별 비대칭성에 관한 Brines(1994)의 연구 결과를 디지털 경제로 확장시킨 것이다. 이는 플랫폼 노동의 영향이 균일할 것이라는 통념에 도전하며, 가구의 결과가 플랫폼 노동자의 성별에 따라 크게 달라짐을 보여준다.
방법론적 및 실증적 기여 (표본의 격차): 본 연구는 가구 기반의 국가 조사에서 포착된 플랫폼 노동자와 민족지학적 및 질적 연구를 지배하는 플랫폼 노동자 사이에 체계적인 구성적 격차가 존재함을 강조한다. 질적 연구가 주로 불안정한 배달원이나 운전기사에 집중하는 반면, 국가 조사 데이터(CSS2023)는 고소득 맞벌이 가구에 속한 젊고 교육 수준이 높은 전문가 계층을 포함하는 플랫폼 경제의 한 단면을 포착한다. 저자들은 설문 기반 연구와 민족지학적 연구가 경쟁 관계가 아닌 상호 보완적 관계이며, 각각이 이질적인 노동력의 서로 다른 층위를 드러내고 있다고 주장한다.

한계점
저자들은 강건성 검토에도 불구하고 횡단적 설계가 인과적 추론을 배제한다는 점을 언급하며 결론을 조심스럽게 제시하였다. 종속 변수들은 직접적인 시간 사용 관찰이 아닌 대리 변수들이다. 또한, 가구 기반의 표집 틀로 인해 기숙사나 공유 주택에 거주하는 이주 노동자들이 과소 대표되었을 가능성이 있으며, 시간 사용 데이터의 부재로 인해 시간 대체 메커니즘을 직접적으로 테스트하는 데 한계가 있다.

기술 요약: 플랫폼 노동 참여와 가사 노동 분담

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