문맥 (context)
패널 이탈 분석은 국내의 패널이 장기화됨에 따라 여러 패널 조사에서 품질을 평가하기 위한 방법으로 행해지고 있다. 대표적으로 국내에서 최장기 동안 구축된 패널인 한국노동패널조사의 경우, 패널이탈분석 및 추후 과제를 주제로 활발한 분석이 시행되고 있다. 가장 최신의 자료를 대상으로 이탈분석을 시행한 이상호 외(2017)에서는 1차에서 19차까지의 이탈유형을 사건계열 분석을 통하여 4개의 범주로 나누어 가구 및 개인에 대하여 다항로짓을 시행하였고, 특히 자녀표본에 대한 분석을 통하여 이탈의 세대 간 이전의 가능성을 확인하였다. 최효미(2017)는 아동패널조사를 대상으로 사건계열분석을 시행하여 이탈유형을 세 가지로 분류하고, 이를 종속변수로 하는 다항로짓분석을 하여 이탈유형분류의 결정요인을 확인하였다. 이상의 논문에서는 7차 이상의 패널의 경우에서 나타나는 이탈유형 경우의 수의 급증으로 나타나는 어려움을 해결하기 위해 그룹화를 시도하고, 각 그룹별 포함확률을 확인하였다. 여성가족패널은 이탈유형을 재분류하기에는 조사된 차수가 충분하지 않으므로 후속과제로 남기며, 이탈의 요인을 분석하는 것을 중점적으로 확인한다.
이탈의 요인을 확인하는 논문은 이상호(2005)의 논문을 필두로 다양하게 변화해왔는데, 이탈의 요인을 확인하는 데에서 나아가 그 이탈이 체계적인지, 결과에는 어떠한 영향을 미치는 지, 그리고 편의가 있다면 어떻게 바로잡을 것인지를 주된 내용으로 하며, 적용된 분석 방법론으로는 로짓/프로빗모형, 생존분석, 사건계열분석 등을 통하여 분석되어왔다. 여성가족패널조사는 2014년과 2016년 두차례에 걸쳐 원가구인 9,068가구를 대상으로 이탈분석을 실시하였다. 주재선 외(2014, 2016)에서는 가구요인과 대표응답자요인을 고려하여 독립변수의 우선순위를 알아보는 의사결정 나무모형 분석방법과 이탈여부를 종속변수로 하는 로짓분석을 실시하였다. 의사결정 나무모형 분석결과, 2014년에는 연령과 거주지역 순으로 이탈에 영향을 주었고, 2016년에는 점유형태와 연령 순으로 이탈에 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 그동안 분석되지 않았던 개인응답자의 이탈률을 조사하기 위해 1차부터 6차까지 한번이라도 응답했던 개인응답자를 대상으로 패널자료를 구축하고, 이를 활용하여 패널로짓확률효과모형을 통하여 분석하였다. 독립변수로는 개인 및 가구변수를 통하여 이탈의 요인을 확인하고, 그 이탈이 어느 정도 체계적인지를 알아본다. 나아가 패널의 고령화에 따른 지속적인 이탈에 대한 대안으로 시행된 표본 추가가 어떠한 영향을 끼치는지 살펴본다. 추가표본에 대한 표본설계연구는 한국노동패널조사(2003), 장애인패널조사(2011), 여성가족패널조사(2015) 등에서 추진된 바 있다. 하지만 이렇게 추가된 표본에 대해 패널 품질 변화를 분석한 연구는 거의 없다. 현재 패널조사에 대해 품질 분석을 주기적으로 하는 기관은 한국노동연구원이 유일하다. 한국노동연구원은 매년 패널조사의 표본추가와 대표성 분석, 해외 사례 연구 등 다양한 주제를 종합적으로 분석하여 「패널자료 품질개선 연구」 보고서를 작성하고 있다. 이 보고서는 현재 7차 보고서까지 발간되었으며, 2017년 김유빈 외에서는 한국노동패널의 대표성을 분석하고 한국노동패널조사와 경제활동인구조사에 나타난 노동시장 활동을 비교하여 제시하고 있다.
표본유지율은 패널의 품질을 나타내는 단적인 지표라고 할 수 있다. 현재 여성가족패널조사는 패널품질 향상을 위해 가구단위로 표본유지율을 산출, 관리하고 있다. 표본유지율은 유효표본가구 중 응답한 가구수의 비율로 산정된다. 여기서 유효표본가구는 지속적인 추적관리대상이 되는 가구로, 원표본 가구에서 사망 및 실종, 유학 및 장기출장, 이민, 질병 및 사고, 패널탈퇴요구로 인하여 추적을 더 이상 할 수 없는 가구가 제외된 가구들을 의미한다. 표본유지율은 2차에서 85.2%로 14.8%의 가구가 다음차수에서 응답하지 않았고, 3차 80.1%, 4차 75.2%로 약 5%p의 감소를 보였다. 연구진은 이를 조사주기가 2년으로 다른 조사에 비해 비교적 장기간이어서 발생되는 것으로 파악하고, 3차와 4차 사이 부터 필드워크조사를 시행하였다. 아울러 시간이 지남에 따라 충성도가 높은 패널원들이 생기면서 안정화에 접어들어 4차 이후부터는 5차 72.6%, 6차 70.1%로 약 2%p의 감소를 보였다.
본 연구는 여성의 생애역할과 사건은 개인적・사회적 제약의 진로장벽으로서 진로적응 및 구성에 어려움을 겪는 것에 주목하였다. 여성직업인의 일 만족도 및 일-가정 양립과 개인, 직업, 가치관요인에 대해서 탐색적으로 살펴보고 여성 진로 및 직업 연구를 위한 기초자료를 제공하여 연구를 촉진하는 토대를 마련하는데 그 목적이 있다. 특히 여성근로자의 경우 종사상 지위와 경력에 따라 그 특성이 다를 수 있기에, 본 연구에서는 종사상지위와 경력유지/전환 집단에 대해서 각각 그 영향요인에 대해서 탐색적으로 살펴보았다. 이를 위해 한국여성정책연구원에서 실시하는 여성가족패널의 자료를 분석에 사용하였고, 6차에서 종사상지위에 따라 현재 일을 하고 있는 것으로 조사된 4,267명을 선정하였다. 또한 종사상지위 응답자 중에서 1차에서 6차까지 지난 조사 당시 일자리를 지속하고 있는 집단을 경력유지집단으로, 그렇지 않은 집단을 경력전환집단으로 하여 분석대상으로 삼았다. 가설검정을 위해 빈도분석, 신뢰도분석, 교차분석, 일원분산분석, 다항로짓분석, 다중회귀분석 등을 실시하였다.
즉, 여성의 라이프스타일 가치관은 노동시장 진입 전에 형성되어 교육을 통한 인적자본 형성에 영향을 미쳐 학교에서 직장으로 이행시 결정적인 영향을 미칠 수 있지만, 노동시장 활동기에서는 일 경험이 이러한 가치관의 변화를 불러올 수도 있다고 가정할 수 있다. 특히, 우리나라와 같이 노동시장의 분절화에 의하여 여성의 주변화 문제가 심각한 국가에서 일 중심의 라이프스타일 가치관을 여성이라 하더라도 2차 노동시장의 구조적 한계로 노동시장에서 이탈할 수 있는 가능성이 있으며, 1차 노동시장에서도 남성 중심의 일문화에 의하여 일 중심에서 가족 중심으로 가치관이 전환되어 노동시장의 이탈로 이어질 수 있다는 것도 충분히 고려해야 할 시나리오이다. 다시 말해, 개인의 가치관은 노동시장 구조와의 관계는 고정적인 것이 아니라 서로 상호적이며, 이러한 상호적 관계의 파악이 향후 여성의 노동시장 성과를 높일 수 있는 정책적 대안으로 도출의 기반이 될 수 있을 것이다. 지금까지 여성의 노동시장 성과와 여성의 라이프스타일 가치관과의 관계에 대한 분석은 연구 모형에 따라 상이한 결과를 내놓고 있다. 하지만 우리나라의 여성의 낮은 노동시장 참여율을 선호이론 모형에 기반하여 분석한 연구들은 여전히 존재하지 않는다.
본 연구에서 살펴보고자 하는 것은 선호이론 모델이 한국 상황에서 적용가능한 이론인가 여부이다. 본 연구는 Hakim에서 주장하는 바와 같이 우리나라 여성의 라이프스타일 선호유형에 따라 이들의 노동시장 경력 형성에 차이가 발생하는 확인하고자 한다. 이를 위하여 노동시장 진입 초기의 여성의 라이프스타일 가치관 유형에 따라 이후 노동시장 경력을 어떻게 형성하는지 살펴보고자 한다. 이를 위하여 Hakim(2010)의 라이프스타일 선호유형에 기반하여 본 연구은 일 중심형, 가정 중심형, 일과 가정 밸랜스형으로 구분하여 각 유형에 따라 노동시장 경로의 차이를 추적한다. 선호이론이 주장하는 바와 같이 여성은 일과 가정의 갈등 시 어느 부문에 중점을 둘 것인가에 대하여 가치관이 다를 수 있다. 하지만, 기혼여성에게 가사와 육아의 부담을 완화시켜줄 제도가 없거나 그 효과가 미약하다면 아무리 일 중심 혹은 일 가정 양립 선호 가치관을 가지고 있다고 하더라도 육아와 가사 부담이 커질수록 이러한 직장을 떠날 수밖에 없을 것이다. 앞선 연구들에서 주장하는 바와 같이 여성이 노동시장에서 직면하는 제도적 요인들 또한 이러한 선호도와 함께 여성의 노동시장 성과의 차별성에 미치는 중요한 요인이 될 수 있다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
여성가족패널조사의 2014년과 2016년 이탈분석 결과에서 나타난 연령과 거주지역 외에, 점유형태가 이탈에 영향을 준 구체적인 수치나 비중은 어떻게 되는지 설명하시오.
추론 과정 (compact_reasoning)
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1과제 해석
task_interpretation질문은 여성가족패널조사의 2014년 및 2016년 이탈분석 결과 중 '점유형태'가 이탈에 미친 영향에 대한 구체적인 통계적 수치나 비중을 요구한다.
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2정보 추출
information_extraction문맥에서 여성가족패널조사의 2014년과 2016년 이탈분석 결과와 관련된 정보를 추출한다.
- 여성가족패널조사는 2014년과 2016년 두차례에 걸쳐 원가구인 9,068가구를 대상으로 이탈분석을 실시하였다.
- 의사결정 나무모형 분석결과, 2014년에는 연령과 거주지역 순으로 이탈에 영향을 주었고, 2016년에는 점유형태와 연령 순으로 이탈에 영향을 주는 것으로 나타났다.
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3근거 선택
evidence_selection2016년 분석 결과에서 점유형태가 이탈에 영향을 주었다는 사실은 명시되어 있으나, 그 영향력의 크기를 나타내는 수치나 구체적인 비중은 언급되어 있지 않다.
- 2016년에는 점유형태와 연령 순으로 이탈에 영향을 주는 것으로 나타났다.
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4논리 통합
logical_integration문맥을 종합하면 2014년에는 연령과 거주지역이, 2016년에는 점유형태와 연령이 주요 요인임은 알 수 있으나, 질문이 요구하는 '구체적인 수치나 비중'에 대한 데이터는 문맥 어디에도 존재하지 않는다.
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5결론 도출
conclusion_formulation질문에서 요구하는 핵심 정보인 '점유형태의 영향력에 대한 구체적 수치'는 문맥을 통해 확인할 수 없는 정보임을 확인한다.
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6답변 생성
answer_generation주어진 문맥만으로는 답을 확인할 수 없다는 최종 답변을 생성한다.
근거 (evidence)
- 여성가족패널조사는 2014년과 2016년 두차례에 걸쳐 원가구인 9,068가구를 대상으로 이탈분석을 실시하였다.
- 의사결정 나무모형 분석결과, 2014년에는 연령과 거주지역 순으로 이탈에 영향을 주었고, 2016년에는 점유형태와 연령 순으로 이탈에 영향을 주는 것으로 나타났다.
- 2016년에는 점유형태와 연령 순으로 이탈에 영향을 주는 것으로 나타났다.
최종 답변 (final_answer)
주어진 문맥만으로는 답을 확인할 수 없다.
분석 (analysis)
문맥에는 2016년 이탈 요인 중 점유형태가 연령보다 우선순위가 높다는 사실은 명시되어 있으나, 해당 요인이 미치는 구체적인 수치나 비중은 포함되어 있지 않다. 따라서 질문에 답하기 위해서는 문맥에 없는 외부의 통계 자료가 필요하다.