월요일 아니었다…직장인들 가장 늦게 퇴근하는 요일은 바로 '이 날'

직장인들의 출근 시각이 해마다 조금씩 앞당겨지고 있다는 분석 결과가 나왔다. 평균 퇴근 시간은 큰 변화가 없는 반면 출근 시간은 빨라지면서 하루 평균 근무시간도 소폭 늘어난 것으로 나타났다.

대중교통 이용하는 시민들. 기사의 이해를 돕기 위한 사진 / 뉴스1

통합 인력관리 솔루션 시프티는 ‘2025 직장인 출퇴근 및 근무시간 데이터 분석’ 결과를 28일 발표했다. 이번 분석은 지난해 1월 1일부터 12월 31일까지 시프티 자사 데이터를 기준으로 이뤄졌다.

분석 결과 2025년 한국 직장인의 평균 출근 시각은 오전 8시 42분으로 집계됐다. 전년보다 2분 빨라진 수치다. 평균 퇴근 시각은 오후 6시 19분으로 전년과 같았다. 이에 따라 하루 평균 근무시간은 휴게시간을 포함해 9시간 52분으로 나타났다.

평균 출근, 퇴근, 근무 시간 / 시프티 제공

출근 시각은 몇 년 사이 꾸준히 앞당겨졌다. 시프티가 조사를 시작한 2021년과 비교하면 평균 출근 시각은 19분 빨라졌다. 같은 기간 퇴근 시각은 10분 앞당겨지는 데 그쳤다. 아침 출근은 더 빨라졌지만 저녁 퇴근은 그만큼 당겨지지 않은 셈이다. 이 영향으로 2021년 9시간 45분이었던 평균 근무시간은 2025년 9시간 52분으로 늘었다.

화요일 가장 늦게 퇴근…금요일은 가장 빨랐다

요일별로 보면 출근 시간은 큰 차이가 없었다. 직장인들의 평균 출근 시각은 요일에 관계없이 오전 8시 42~43분 사이에 머물렀다. 사실상 월요일부터 금요일까지 비슷한 시간대에 출근하는 흐름이 이어진 것이다.

요일별 근무 편차 / 시프티 제공

반면 퇴근 시간에는 요일별 차이가 나타났다. 가장 늦게 퇴근하는 요일은 화요일로 평균 퇴근 시각은 오후 6시 23분이었다. 가장 빨리 퇴근하는 요일은 금요일로 오후 6시 11분에 퇴근하는 것으로 집계됐다.

평균 출근, 퇴근, 근무 시간 / 시프티 제공

근무시간 역시 같은 흐름을 보였다. 화요일 평균 근무시간은 9시간 56분으로 가장 길었고 금요일은 9시간 41분으로 가장 짧았다. 주 초반 업무가 집중되고 금요일에는 비교적 빠르게 업무를 마무리하는 직장 문화가 데이터에서도 드러난 셈이다.

건설업은 7시 28분 출근…금융보험업과 약 2시간 차이

산업별 차이는 더 컸다. 가장 이른 출근 시각을 기록한 업종은 건설업이었다. 건설업 종사자의 평균 출근 시각은 오전 7시 28분으로 전체 평균보다 1시간 14분 빨랐다.

전기·가스·증기 및 공조 공급업은 오전 7시 41분, 농업·임업 및 어업은 오전 7시 58분으로 뒤를 이었다. 현장 중심 업무이거나 일조량, 에너지 수요 등 외부 환경에 영향을 많이 받는 산업군에서 이른 출근 경향이 강하게 나타났다.

산업별 근무 패턴 / 시프티 제공

반대로 사무·서비스 중심 산업은 오전 9시 이후 출근이 일반적이었다. 금융 및 보험업의 평균 출근 시각은 오전 9시 27분으로 가장 늦었다. 교육 서비스업은 오전 9시 26분, 스포츠 및 여가 서비스업은 오전 9시 25분으로 조사됐다. 출근 시각만 놓고 보면 건설업과 금융·보험업의 차이는 약 2시간에 달했다.

총 근무시간에서도 산업별 격차가 확인됐다. 건설업은 평균 근무시간이 10시간 45분으로 가장 길었다. 수도 및 하수 처리업은 10시간 19분, 제조업은 10시간 11분으로 10시간을 넘겼다.

근무시간이 가장 짧은 산업은 농업·임업 및 어업으로 8시간 59분을 기록했다. 전 산업 중 유일하게 9시간 미만이었다. 협회 및 단체는 9시간 3분, 스포츠 및 여가 서비스업은 9시간 15분으로 뒤를 이었다.

산업별 근무 패턴 / 시프티 제공

흥미로운 점은 출근 시각은 산업별로 최대 2시간가량 차이를 보였지만 퇴근 시각은 대부분 오후 6시대에 몰렸다는 점이다. 건설업은 평균 오후 5시 46분, 부동산업은 오후 5시 48분으로 비교적 이른 퇴근 시각을 보였다. 가장 늦은 수도 및 하수 처리업도 오후 7시에 그쳐 산업 전반의 퇴근 시각은 6시대에 수렴하는 양상을 나타냈다.

신승원 시프티 대표는 “데이터를 통해 한국 직장인의 출퇴근 시간이 요일별·산업별로 뚜렷한 구조적 패턴을 형성하고 있음을 확인할 수 있었다”며 “근태 데이터를 단순한 기록이 아니라 조직 운영을 위한 핵심 데이터로 활용하면 산업과 직무 특성에 적합한 기업 인력관리를 할 수 있다”고 말했다.