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연봉 퀴즈 — 직업·국가별 평균 연봉 추정

Salary Quiz — Guess Average Salaries by Job and Country

이 게임으로 배우는 것What you learn here

임금이라는 숫자는 의외로 우리가 가장 부정확하게 알고 있는 가격 중 하나입니다. 주변 이야기와 미디어 헤드라인으로 어림짐작하다 보니, '어느 직업이 얼마를 번다'는 머릿속 그림이 실제 통계와 크게 어긋나 있는 경우가 많거든요. 이 게임은 직군과 국가별 평균 연봉을 직접 추정하게 함으로써, 그 어긋남을 스스로 마주하게 합니다. 특히 평균과 중위값이 왜 다른지, 신입과 시니어의 출발선이 얼마나 벌어지는지, 환율과 세전·세후 표기가 비교를 어떻게 흐리는지를 게임 속에서 자연스럽게 깨닫게 되죠. 결국 이 모드의 목표는 정확한 연봉 액수를 외우는 것이 아니라, 임금 통계를 읽을 때 분포와 출처를 함께 따져보는 신중한 눈을 기르는 데 있습니다. 그렇게 길러진 감각은 자신의 경력과 사회를 더 객관적으로 바라보는 토대가 됩니다.Wages are, surprisingly, one of the prices we understand least accurately. Because we estimate from chatter and media headlines, the mental picture of who earns how much often diverges sharply from the actual statistics. By having you estimate average salaries by job and country yourself, this game makes you confront that gap firsthand. In particular, you come to naturally realize within play why the mean and the median differ, how far apart the starting points of entry-level and senior workers can be, and how FX and before- or after-tax framing can blur comparisons. Ultimately the goal of this mode isn't to memorize exact salary figures but to cultivate a careful eye that weighs distribution and source together when reading wage statistics. That cultivated sense becomes a foundation for viewing your own career and society more objectively.

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가격 감각을 키우는 추측 게임 · 정답도 매매 신호가 아닙니다

🧪 이 모드는 공개 자료를 참고한 샘플/대표 데이터를 포함할 수 있으며, 실시간 시장 데이터가 아닙니다.

연봉만큼 사람들이 자주 추측하면서도 정확히는 모르는 숫자도 드뭅니다. 같은 직함이라도 산업·지역·연차에 따라 폭이 크고, 화려해 보이는 직업이 의외로 평범하거나 그 반대인 경우도 많죠.

이 모드는 직업이라는 라벨만 보고 갖게 되는 선입견을, 실제 보수의 분포 감각과 맞춰 보게 합니다.

공무원 9급 (초임)
🏛️🇰🇷 public

공무원 9급 (초임)

이 직업의 평균 연봉은?

6 회 남음

연봉 퀴즈 — 직업·국가별 평균 연봉 추정

'한국 대기업 신입 평균은?', '미국 시니어 소프트웨어 엔지니어 중위값은?' 같이 직군·국가별 평균 연봉을 추정하는 게임입니다. 임금 통계는 미디어 보도와 실제 데이터 사이의 격차가 크기 때문에, 통계 출처를 직접 확인하는 습관을 만드는 데 도움이 됩니다.

왜 발표 평균연봉은 늘 체감보다 높을까 — 분포가 오른쪽으로 길어서다

매년 평균연봉 통계가 나오면 댓글창은 비슷한 반응으로 채워진다. "내 주변엔 이만큼 받는 사람 없는데?" 이건 착각이 아니라, 연봉 데이터의 모양 자체에서 나오는 현상이다. 연봉 분포는 정규분포(좌우 대칭 종 모양)가 아니라 오른쪽으로 길게 늘어진 모양이다. 아래쪽엔 사람이 빽빽하게 몰려 있고, 위쪽으로 갈수록 인원은 적지만 액수가 끝없이 커지는 소수의 고소득자가 꼬리를 만든다.

이 게임 카드만 줄 세워 봐도 그 꼬리가 보인다. 카페 바리스타 2,600만원, 공무원 9급 초임 2,800만원, 치킨집 사장 평균 순수입 3,500만원처럼 아래쪽에 다수가 모여 있고, 그 위로 대형로펌 변호사 2억원, 대기업 임원(상무) 5억원, 한국 톱배우 드라마 편당 10억원이 꼬리를 길게 끈다. 이 12명의 단순 평균을 내면 한 사람당 1억 4천만원이 넘는다. 그런데 12명을 액수 순으로 줄 세웠을 때 한가운데 있는 값, 즉 중위값은 5천만원대에 머문다. 평균이 중위보다 거의 세 배다. 딱 한 명, 톱배우 10억원이 평균을 통째로 끌어올린 것이다.

이게 평균(mean)과 중위(median)의 결정적 차이다. 평균은 극단값에 휘둘리고, 중위는 "줄 세웠을 때 한가운데 사람"이라 꼬리에 둔감하다. 그래서 소수의 초고소득자가 있는 분야일수록 평균은 위로 부풀고, 정작 "보통 사람"의 체감과 멀어진다. 데이터를 카드에 넣으며 보니, 직업 12개만 모아도 이 왜곡이 또렷하게 재현됐다. 나는 이걸 보고 '평균연봉 뉴스를 볼 땐 옆에 중위값이 같이 적혀 있는지부터 확인하자'고 마음먹었다. 국세청 국세통계나 고용노동부 고용형태별 근로실태조사가 평균과 함께 분위수(상위 10%·중위 등)를 공개하는 이유가 바로 이 왜곡을 보정해 읽으라는 뜻이다.

세전 ≠ 실수령 — 계약서 숫자와 통장 숫자는 다르다

또 하나, 카드에 적힌 연봉은 거의 다 세전(gross) 연봉이다. 회사와 계약한 명목 금액이지, 통장에 들어오는 돈이 아니다. 한국 직장인의 실수령액은 여기서 국민연금·건강보험·고용보험(이른바 4대 보험 중 본인 부담분)과 소득세·지방소득세를 뗀 뒤에 남는다. 연봉 구간에 따라 다르지만, 대략 세전의 80~88% 정도가 손에 쥐는 돈이라고 보면 크게 틀리지 않는다.

예를 들어 카드의 삼성전자 신입 개발자 5,500만원은 세전이고, 각종 공제를 빼면 월 실수령은 흔히 380만~400만원 안팎으로 떨어진다. 연봉이 높을수록 누진세 때문에 이 격차는 더 벌어진다. 골드만삭스 1년차 애널리스트 $110K처럼 보너스 비중이 큰 직군은 "기본급 vs 총보상(보너스 포함)"의 차이까지 겹쳐, 같은 사람의 연봉을 어느 기준으로 말하느냐에 따라 숫자가 두 배 가까이 달라진다. 카드의 funFact가 "보너스 포함 시 1년차에도 $200K 이상"이라고 적은 게 그 얘기다.

실수령은 또 직군마다 결이 다르다. 대학병원 간호사 4,800만원은 카드 설명대로 야간·특근 수당이 붙어 실수령이 명목보다 올라갈 수 있는 반면, 배달라이더 3,600만원이나 미국 우버 운전자 $40K는 보험료·장비비·유류비·차량 유지비를 본인이 부담해서 실질 수입이 명목보다 뚝 떨어진다. 우버 카드의 funFact가 "비용을 제하면 실질 시급은 $10~15"라고 못 박은 이유다. 자영업(치킨집 사장)은 아예 매출에서 임대료·재료비·인건비를 다 빼고 남는 순수입이라, 명목 매출과 실소득의 거리가 직장인보다 훨씬 멀다.

정리하면, 연봉이라는 한 단어에 네 개의 숫자가 숨어 있다

  • 평균 vs 중위: 같은 집단인데 평균이 중위보다 한참 높으면, 위쪽에 소수의 고소득 꼬리가 있다는 신호다.
  • 세전 vs 실수령: 계약 숫자에서 4대 보험과 세금을 떼야 통장 숫자가 된다. 대략 80~88%.
  • 기본급 vs 총보상: 보너스·성과급·스톡옵션 비중이 큰 직군은 어느 기준이냐로 숫자가 갈린다.
  • 매출 vs 순수입: 자영업·프리랜서·플랫폼 노동은 비용을 떼기 전후가 전혀 다른 숫자다.

이 게임에서 추측이 자꾸 빗나간다면, 십중팔구 이 네 가지를 머릿속에서 섞고 있는 것이다. "이 직업은 많이 번다더라"는 인상은 대개 위쪽 꼬리(톱티어)나 세전·총보상 기준에서 만들어지고, 정작 카드가 묻는 건 "평균/중위 수준의, 세전 명목" 연봉인 경우가 많다. 추측 전에 "내가 떠올린 이 숫자는 꼭대기 사례인가, 보통 사람인가"를 한 번만 되물어도 적중률이 달라진다.

참고: 이 게임은 가격·소득 데이터를 읽는 법을 연습하는 교육·해석용 도구이며, 투자 조언이나 특정 직업의 보장된 수입을 약속하는 것이 아니다. 카드의 수치는 공개 통계·자료에서 정리한 대표값일 뿐, 게임 이용자들의 통계가 아니다.

이 게임으로 무엇을 배우나요?

  • 평균(mean)·중위값(median)·신입~시니어 분포가 만드는 숫자 차이
  • 한국 통계청·미국 BLS·OECD 자료가 보여주는 직업별 실제 연봉 구조
  • 환율과 세후/세전 표기 차이가 비교를 어떻게 왜곡하는지 인지
  • '평균 연봉 1억' 같은 미디어 헤드라인 너머의 분포를 읽는 감각

데이터 출처

한국 통계청 KOSIS 직종별 임금구조 통계, 미국 BLS Occupational Employment Statistics, OECD Average Wages, 그리고 글래스도어·블라인드 같은 보충 자료를 결합한 대표값을 사용합니다. 가능한 한 '중위값'을 우선합니다.

데이터 출처 페이지 · 방법론 자세히

한계와 주의사항

연봉은 회사 규모·연차·도시·복리후생에 따라 편차가 매우 큽니다. 표시되는 숫자는 '특정 직군의 전국 또는 산업 평균'에 가깝고, 개인 사례와 다를 수 있습니다. 한국·미국 외 국가는 환율과 구매력평가(PPP) 차이 때문에 직접 비교하기 어려운 경우가 있습니다.

자주 묻는 질문

왜 중위값이 평균보다 낫나요?

임금은 분포가 비대칭(오른쪽 꼬리)이라서 소수 고연봉이 평균을 끌어올립니다. 중위값은 '딱 가운데 사람'의 임금이라 일반인의 체감에 더 가깝습니다.

신입 vs 시니어 차이가 큰 직군은?

소프트웨어 엔지니어, 의사, 변호사, 투자은행·컨설팅 직군이 일반적으로 신입 대비 시니어 격차가 큽니다. 단순 평균만 보면 신입의 실제 출발선이 가려질 수 있어 주의가 필요합니다.

교육·엔터테인먼트용 게임입니다. 어떤 자산에 대한 매수·매도·보유 권유가 아니며 수익을 보장하지 않습니다. 실제 투자 결정은 규제 받는 중개사·공식 공시·자격 있는 전문가 자문을 직접 참고하세요.

Salary Quiz — Guess Average Salaries by Job and Country

Estimate average salaries by job and country — Korean conglomerate entry-level, U.S. senior software engineers, and so on. Wage statistics get distorted in popular reporting, so this mode is partly a habit-building exercise: get used to checking the actual source.

Why the published average wage always feels too high — the distribution is stretched to the right

Every year when average-wage stats come out, comment sections fill with the same reaction: "Nobody I know earns that much." That isn't a misperception; it comes from the very shape of salary data. Income distributions aren't normal (a symmetric bell). They are stretched long toward the right: people are packed densely at the bottom, while a thin tail of high earners stretches upward, fewer in number but with ever-larger amounts.

You can see that tail just by lining up this game's cards. A cafe barista at 26M KRW, an entry Grade-9 civil servant at 28M, a fried-chicken shop owner averaging 35M net — the crowd clusters at the bottom, while above them a top law-firm attorney at 200M, a corporate VP at 500M, and a top Korean actor at 1B per drama drag a long tail. The plain average of these twelve exceeds 140M KRW each. But line the twelve up by amount and the value sitting in the middle — the median — stays in the 50M range. The mean is nearly three times the median. One single person, the actor at 1B, hauled the whole average up.

That is the decisive difference between the mean and the median. The mean is swayed by extremes; the median, being "the person in the middle when you line everyone up," is blind to the tail. So the more a field contains a few ultra-earners, the more its average inflates upward and drifts away from what an ordinary person experiences. Putting the data into the cards, I saw this distortion reproduce clearly with just twelve jobs. It made me resolve to check, whenever I see an average-wage headline, whether a median is printed alongside it. The reason the National Tax Service's tax statistics and the Ministry of Employment and Labor's Survey on Labor Conditions by Employment Type publish percentiles (top 10%, median, etc.) next to the average is precisely so you read past this distortion.

Gross ≠ take-home — the contract number and the bank-account number differ

Second: the salaries on the cards are almost all gross figures. That's the nominal amount contracted with the employer, not the money that lands in your account. A Korean worker's take-home is what remains after the employee's share of national pension, health insurance, and employment insurance, plus income tax and local income tax, are deducted. It varies by bracket, but you won't be far off treating roughly 80–88% of gross as the cash you actually hold.

For instance, the card's Samsung junior developer at 55M KRW is gross; after deductions, monthly take-home commonly drops to around 3.8–4.0M KRW. The higher the salary, the wider this gap grows because of progressive tax. For bonus-heavy roles like a first-year Goldman Sachs analyst at $110K, the "base vs. total compensation (incl. bonus)" distinction stacks on top, so the same person's pay can nearly double depending on which basis you quote. That's exactly what the card's funFact means by "over $200K even in year one including bonuses."

Take-home also has a different texture by job type. A hospital nurse at 48M KRW can, as the card notes, see take-home rise above nominal thanks to night and overtime premiums; meanwhile a delivery rider at 36M or a US Uber driver at $40K personally bear insurance, equipment, fuel, and vehicle-maintenance costs, so real income falls sharply below nominal. That's why the Uber card's funFact pins the effective hourly rate at $10–15 after costs. The self-employed (a chicken-shop owner) figure is net income after rent, ingredients, and labor are stripped from revenue, so the gap between nominal revenue and real income is far wider than for an employee.

In short, four numbers hide inside the single word 'salary'

  • Mean vs. median: within the same group, a mean far above the median signals a thin tail of high earners up top.
  • Gross vs. take-home: subtract social insurance and tax from the contract figure to get the account figure — roughly 80–88%.
  • Base vs. total comp: for roles heavy in bonuses, incentives, or stock options, the number splits by which basis you use.
  • Revenue vs. net income: for the self-employed, freelancers, and platform workers, before- and after-cost are entirely different numbers.

If your guesses keep missing in this game, nine times out of ten you're mixing these four in your head. The impression that "this job pays a lot" is usually built from the upper tail (top tier) or a gross/total-comp basis, while the card often asks for the "average/median, gross nominal" figure. Just asking yourself once before guessing — "is the number I pictured a top-of-the-pile case, or an ordinary person?" — changes your hit rate.

Note: This game is an educational, interpretive tool for practicing how to read price and income data; it is not investment advice and does not promise guaranteed income for any job. The figures on the cards are representative values compiled from public statistics and sources — not statistics about the game's users.

What you'll actually learn

  • How mean, median, and entry-vs-senior distributions produce very different numbers
  • What Korea's KOSTAT, the U.S. BLS, and OECD data actually show for common roles
  • How FX and before/after-tax framing can distort cross-country comparisons
  • Reading past headlines like 'average salary of $100k' into the underlying distribution

Where the data comes from

Combines KOSTAT/KOSIS occupational wage data (Korea), the U.S. BLS Occupational Employment Statistics, OECD Average Wages, and supplementary Glassdoor/Blind ranges. Median is preferred over mean wherever possible.

Data Sources page · Methodology details

Limits and caveats

Salaries vary widely by company size, seniority, city, and benefits. The numbers shown are closer to 'industry or national averages' than to any individual case. Cross-country comparisons can be misleading due to FX and PPP differences, especially outside Korea and the U.S.

Frequently asked questions

Why is median better than mean?

Wage distributions are right-skewed, so a few high earners drag the mean up. The median — what the person in the literal middle earns — is closer to what most people experience.

Which roles have the biggest entry-vs-senior gap?

Software engineering, medicine, law, IB, and consulting typically have the steepest entry-to-senior curves. Looking only at averages hides where new graduates actually start.

Educational and entertainment-only game. Nothing here is a buy/sell/hold recommendation, and no returns are guaranteed. For real money decisions, consult licensed brokers, official filings, and qualified advisors directly.