통계증거를 활용한 구조적 차별의 판단과 구제

구미영

doi:10.32716/LLR.2022.03.52.1

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 구미영 (한국여성정책연구원)

저널정보: 서울대학교 노동법연구회 노동법연구 노동법연구 제52호

발행연도: 2022.3

수록면: 1 - 40 (40page)

DOI: 10.32716/LLR.2022.03.52.1

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

이 연구는 고용 성차별 시정제도가 작동하지 않는 원인을 구조적 차원의 고용차별을 판단하는 기준이 부재하고 이를 적용할 수 있는 구제절차가 뒷받침되지 않는 현실에서 찾고자 하였다. 고용 성차별은 명시적이고 직접적인 형태 보다는 차별적 관행(practice)이나 경향(pattern)과 같이 간접적인 형태로 나타나는 경우가 많으며, 많은 경우 간접 증거 및 정황증거만 존재한다. 또한 사용자가 고의적으로 여성을 차별하기 보다는 무의식적인 편견이나 성별 고정관념으로 인해 인력 모집, 채용, 배치 시 차별적 결정 처분을 내리는 경우도 많다. 이 연구는 구조적 차별을 ‘기업의 제도, 정책, 관행 등이 복합적이고 반복적으로 작용한 결과 특정 기업, 직종, 업종, 지역에서 광범위하게 불리한 결과가 나타나는 차별의 양상’이라고 정의하면서, 이러한 관점에서 차별을 탐지, 조사, 판단, 구제해야 한다고 제안한다. 이를 위해 고용 성차별이 적발된 A은행 사례를 통계적으로 분석하고 구제절차 상의 한계를 분석하였다. 또한 통계증거를 활용한 직접차별 개념의 확장적인 해석론을 미국의 구조적 관행적 차별 법리를 참고하여 제시하였다. 마지막으로 ‘구조적 차별을 구조적으로 구제할 수 있어야 한다’는 명제 하에 기업별 고용 현황 데이터에의 접근권 보장, 차별시정기구의 직권조사 권한 강화, 미국의 강제명령 제도를 참고한 적극적 구제명령의 활성화 방안을 제시하였다.

In this study, “systemic discrimination” is defined as “a type of discrimination in which company"s system, policy, or practices, etc., result in widespread disadvantages in specific companies, occupations, industries, or regions in a complex and repeated way.” In discourse related to discrimination, the concept of systemic discrimination can be understood as an instrument to better grasp and regulate the systemic nature of discrimination, rather than being a separate concept.
In Korea, the existence of discriminatory practices, tendencies, and discriminatory structures has made employment discrimination difficult to be recognized. The legal principles to infer discriminatory practices and trends from the collective, repetitive gender gap, and to confirm gender discrimination based on this background have not been sufficiently developed and accepted. Even when gender discrimination in hiring in the financial sector was revealed in 2018, limitations in handling were visible; the perception was that it was an “exceptional” deviation of “some” managers or management. As can be known from the relevant regional labor office’s statement on gender regarding the KEC workers, where it was stated, “Indirect evidence alone is not enough to confirm gender discrimination,” the perception of employment discrimination and labor supervision standards have stayed at the level of individual/direct discrimination. Accordingly, for the practical operation of the anti-discrimination system, it is necessary to find criteria so systemic discrimination through indirect or circumstantial evidence can be identified; to see what systemic limitations and difficulties there are for ministries and institutions in charge of implementing policies on gender discrimination in employment for investigating, judging, and correcting cases of systemic employment gender discrimination; and to review the necessity of improving the anti-discrimination system.

#구조적 차별 #고용 성차별 #통계증거 #적극적 구제명령 #Systemic Discrimination #Employment Discrimination Based on Sex #Statistical Evidence #Affirmative Remedies

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

구미영

소속기관 인하대학교

주요연구분야 사회과학 > 법학 TOP 5% 사회과학 > 경영학

논문수 33 이용수 9,537

이 논문과 함께 이용한 논문

유럽연합입법지침 2019/1152 상 온라인 플랫폼노무제공자 보호

김도환 노동법포럼 2021 .11

간접고용 비정규직 근로자가 인식하는 조직공정성 및 조직지원인식과 직무열의의 관계에서 경력성장기회의 매개효과

선우예인 , 손병기 , 이희수 산업관계연구 2020 .03

임시근로장애인의 장애등급이 자아존중감에 미치는 영향 : 차별경험의 매개효과를 중심으로

최수진 , 권정미 , 이교일 장애와 고용 2014 .08

사적조정의 기법

도재형 노동법연구 2001 .05

한국의 초저출산: 무엇이 원인이고 무엇이 해법인가

박한선 , 변미리 , 유민상 외 2명 문명과 경계 2023 .09

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-336-001159974

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)