국세통계포털 연말정산 신고자료와 종합소득세 신고자료를 통해 나의 소득과 연봉은 어느 정도 위치에 있는지 간편하게 확인해 볼 수 있습니다.
내 연봉 순위 계산기
내 연봉은 상위 몇 %일까요?
사용방법
1단계: 소득구분 선택
가장 먼저, 자신의 소득 유형을 선택하세요. “근로소득자”와 “종합소득자” 중 해당되는 항목을 클릭합니다. 예를 들어, 월급이나 연봉을 받는 직장인은 “근로소득자”를 선택하면 되고, 종합소득세를 신고하는 개인사업자는 “종합소득자”를 선택하면 됩니다.
2단계: 귀속연도 선택
소득이 발생한 귀속연도를 선택합니다. 예를 들어, 2023년에 발생한 소득을 기준으로 연봉 순위를 알고 싶다면 “2023”을 선택합니다.
3단계: 지역 선택
본인의 거주 지역을 선택합니다. 시/도와 구/군을 선택해 주세요. 지역별 통계에 따라 연봉 순위가 달라질 수 있으므로, 실제 거주지를 정확히 입력하는 것이 중요합니다.
4단계: 성별 선택
본인의 성별을 선택합니다. “남자” 또는 “여자” 중 하나를 클릭합니다. 성별에 따라 연봉 통계 데이터가 달라질 수 있습니다.
5단계: 나이와 연소득 입력
마지막으로, 자신의 나이와 연소득을 입력합니다.
- 나이: 나이를 선택하거나 입력란에서 정확한 연령을 지정합니다.
- 연소득: 본인의 연봉을 만 원 단위로 입력합니다. 예를 들어, 연봉이 4,000만 원이라면 “4000”이라고 입력하세요.
상위 1%
국세청에 신고된 직장인 근로소득 자료를 분석한 결과, 대한민국에서 연봉 3억 원을 받는 직장인은 상위 1%에 속하며, 평균 연봉은 약 3억 3,000만 원입니다. 억대 연봉자는 전체의 상위 7%를 차지하고 있습니다. 한편, 연봉 3,200만 원을 받는 직장인은 상위 50%에 해당하며, 이는 전체의 중간 수준입니다. 또한, 상위 0.1%에 속하는 직장인들은 연평균 약 10억 원의 소득을 올리고 있습니다.
총급여 기준 연봉순위
상위 % | 총급여 기준 |
---|---|
0.1% | 9억9000만원 |
0.2% | 7억 |
0.3% | 5억8000만원 |
0.4% | 5억 |
0.5% | 4억5000만원 |
0.7% | 3억9000만원 |
1% | 3억3000만원 |
3% | 1억4000만원 |
4% | 1억2400만원 |
5% | 1억1400만원 |
7% | 1억 |
9% | 9000만원 |
10% | 8700만원 |
13% | 7700만원 |
15% | 7200만원 |
17% | 6800만원 |
20% | 6200만원 |
23% | 5700만원 |
25% | 5400만원 |
27% | 5100만원 |
30% | 4800만원 |
35% | 4300만원 |
38% | 4000만원 |
45% | 3500만원 |
50% | 3200만원 |
60% | 2600만원 |
70% | 2200만원 |
성별, 지역별, 나이대에 따라 연봉 순위는 차이가 있을 수 있으니 계산기를 통해서 정확한 내 연봉 위치를 확인해 볼 수 있습니다. 가령 20대의 연봉 5,000만원과 40대의 연봉 5,000만원은 순위가 다를 수 밖에 없습니다.
직장인의 꿈의 연봉인 1억원의 경우에는 상위 약 7%안에 들어가는 고연봉이라고 할 수 있습니다. 고연봉을 받는 대기업 직장인들이 흔다하고는 하지만 전체 근로자들에 비하면 진짜 많이 받는 수중입니다.
평균값 중간값 차이
평균값과 중위값은 데이터의 중심 경향을 나타내는 두 가지 대표적인 지표입니다. 그러나 이들은 계산 방법과 해석에서 차이가 있으며, 특히 극단적인 값(아웃라이어)이 포함된 데이터에서는 그 차이가 두드러집니다.
평균값(Mean)은 모든 데이터 값을 합한 후 데이터의 개수로 나눈 값입니다. 이는 데이터 전체의 경향을 파악하는 데 유용하지만, 극단적인 값에 크게 영향을 받아 실제 분포를 왜곡할 수 있습니다.
중위값(Median)은 데이터를 크기 순으로 정렬했을 때 중앙에 위치한 값입니다. 이는 극단적인 값의 영향을 받지 않으므로, 데이터의 중심을 파악하는 데 평균값보다 더 정확한 정보를 제공할 수 있습니다.
평균값 오류
예를 들어, 한 마을의 평균 소득이 5천만 원이라고 가정해봅시다. 이 마을에 마이클조던이나 일론머스크와 같은 초고소득자가 이사 온다면, 그의 막대한 수입으로 인해 마을의 평균 소득이 급격히 상승하게 됩니다. 그러나 대부분의 주민들의 소득은 변하지 않았기 때문에, 평균 소득만을 보면 마을 전체가 부유해진 것처럼 보이지만, 실제로는 그렇지 않습니다. 이러한 상황에서 평균값은 데이터의 실제 분포를 정확히 반영하지 못하는 ‘평균의 함정’에 빠지게 됩니다.
이처럼 극단적인 값이 존재하는 데이터에서는 평균값이 왜곡될 수 있으므로, 중위값을 함께 고려하여 데이터의 중심 경향을 파악하는 것이 중요합니다. 이를 통해 평균의 함정에 빠지지 않고, 데이터의 실제 분포를 더 정확하게 이해할 수 있습니다.
