플랫폼 노동과 플랫폼 일자리의 질을 파악하기 위해 플랫폼 노동자의 일자리 만족도 분석은 필수적이다. 본 연구는 한국고용정보원이 수행한 「2023 플랫폼종사자 조사」의 데이터 중 플랫폼 노동자로 식별된 1,180명을 대상으로 일자리 만족도의 결정 요인을 분석하였다. 분석 방법으로는 일자리 만족도를 8개 하부 항목으로 세분화하여 일반 순서형 로짓모형과 부분비례 승수모형을 적용하였으며, 플랫폼 노동자의 인적 특성과 근무 조건이 일자리 만족도에 미치는 영향을 통계적으로 검증하였다. 분석 결과, 플랫폼 근무시간의 증가는 수입/소득과 일자리 안정성 만족도를 유의미하게 높이는 반면, 일하는 시간 선택 및 작업 방식의 자율성과 관련된 만족도는 낮추는 것으로 나타났다. 또한 성별, 연령, 학력, 결혼 상태 등의 인적 특성과 직종, 근무시간, 수입, 산재보험 가입 여부는 일자리 만족도에 유의미한 영향을 미쳤으나, 그 영향은 만족도 항목별로 차이를 보였다. 특히 운송, 가사·청소·돌봄, 컴퓨터 단순작업 직종의 만족도가 다른 직종에 비해 상대적으로 낮게 나타났다. 본 연구는 플랫폼 노동자의 보호를 위해 최대 근무시간 제한, 의무 휴식 규정 도입, 근무환경 개선 등의 정책적 노력이 필요함을 제언하였다.
To understand the quality of platform labor and platform jobs, it is essential to analyze the job satisfaction of platform workers. This study analyzed the determinants of job satisfaction among 1,180 people identified as platform workers among the data of the "2023 Platform Worker Survey" conducted by the Korea Employment Information Service. As an analysis method, job satisfaction was divided into eight sub-items and the general ordinal logit model and the partial proportional multiplier model were applied, and the effects of platform workers' personal characteristics and working conditions on job satisfaction were statistically verified. The analysis results showed that while an increase in platform working hours significantly increased income and job stability satisfaction, it lowered satisfaction related to the autonomy of working hours and work methods. In addition, personal characteristics such as gender, age, education, and marital status, as well as job type, working hours, income, and industrial accident insurance had a significant effect on job satisfaction, but the effects differed by satisfaction item. The satisfaction of transportation, housework/cleaning/care, and simple computer work jobs was relatively low compared to other jobs. This study suggests that policy efforts are needed to protect platform workers, such as limiting maximum working hours, introducing mandatory rest regulations, and improving working environments.
