거시적 사회 환경 변화와 개인적 요인이 출산 및 가족 구조에 미치는 영향에 관한 다수준 분석 방법론과 관련 변수 고찰 doc_id PCY_201705290331565551_16

거시-미시를 연계하기 위한 분석 방법은 거시 사회 환경 부문별 속성, 자료 유용성 등에 따라 매우 다양하다. 우선 거시 사회 환경을 진단하기 위해서는 이론 고찰, 선행연구 고찰, 국가나 지역 단위의 통계를 이용한 기술 분석 방법 등을 적용한다. 다음으로 거시 사회 환경이 개인 또는 개별 가구의 상황(micro-conditions)에 영향을 미치고, 이러한 상황이 출산 결정에 미치는 영향을 파악하기 위하여 질적 연구(사례 조사, FGI 등)와 양적 연구(회귀분석, 경로분석, 패널분석 등)를 적용한다. 이러한 단계별 접근을 통해 도출된 결과를 종합하여 거시 사회 환경이 어떠한 메커니즘(mechanism)으로 저출산 현상을 유발하는가를 규명한다. 본 연구는 협동 연구로 수행되었다. 개인의 출산 의사 결정에 영향을 미치는 거시 사회 환경은 다양하므로 어느 특정 분야에 전문성을 가진 기 관이 홀로 수행하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구는 거시 사회 환경 부 문에 대해 전문성을 가진 국책연구기관, 대학 등을 독립적인 연구팀으로 구성하였다. 각 연구팀이 개별적으로 연구를 진행하는 데 있어서 발생할 수 있는 문제점들을 극복하기 위하여 워크숍 등을 통해 수시로 연구팀 간 의견을 교류하였다. 다수준 분석 방법을 적용하기 위하여 개인 수준의 자료와 국가 수준의 자료가 필요하다. 개인 수준 자료는 International Social Survey Program(ISSP)의 2012년 가족 및 변화하는 성 역할(Family and Changing Gender Role) 모듈을 이용하였다. ISSP는 한국을 포함한 40개 국가의 전국 표본을 대상으로 동일한 설문을 통해 개인 단위의 정보를 수집하였다. 표본 크기는 국가별로 1,000~2,500명이며, 예외적으로 중국은 6,000여 케이스로 크다. 국가 수준의 거시변수들은 대부분 경제협력개발기구(OECD)의 가족데이터베이스(Family Database)에서 도출하였으며, OECD 이외 국가들의 경우에는 세계 은행(Word Bank)의 젠더통계데이터베이스(Gender Statistics Database)를 통해 보완하였다. 거시변수들에 대한 정보를 구할 수 없는 저개발 19개 국가들은 분석에서 제외되었다. 이렇게 최종적으로 선정된 국가들은 21개국이다. 표본은 20~45세 가임기 여성으로 제한하였다. 자녀 수에 영향을 미칠 것으로 기대되는 개인 수준의 독립 변수들은 연령, 혼인 상태, 교육, 고용 상태, 성 역할 태도이다. 여성의 연령에 따라 거주 자녀 수가 증가하다가 직장 등으로 인하여 집을 떠나 감소하는 비선형 관계를 고려하여 연령의 제곱항을 적용하였다. 혼인 상태는 기혼을 기준 범주로 하여 이혼/사별과 미혼 상태를 각각 더미변수화하였다. 교육은 교육을 받은 연수로 측정하였으며, 각 국가의 평균으로 중앙화(centering)하였다. 고용 상태도 더미변수화(0=미취업, 1=취업)하였다. 성 역할 태도는 “남성의 일은 가계 부양, 여성의 일은 집안에서 살림이라는 진술에 얼마나 동의하십니까?”라는 질문에 대한 응답 점수(5점 척도)로, 점수가 높을수록 성 평등주의적인 태도가 강한 것으로 측정하였다. 노동시장 변수는 여성의 노동시장 상황을 측정하는 것으로 여성 경제 활동 참여율, 남녀 임금 격차, 여성 단시간 근로자 비율 등을 포함시켰다. 이들 자료는 OECD family database(2011)를 이용하였으며, 다만 일본, 한국, 네덜란드 및 미국의 여성 고용 중 단시간 근로자 비율은 세계 은행의 Gender Statistics Database(2011)를 이용하였다. 분석 대상 자녀수는 이상자녀수와 거주 자녀수로 구분하였다. 이상자녀수는 한 가족에게 이상적인 자녀수는 몇 명인지를 묻는 문항의 결과를 이용하였다. 극단값의 영향력을 줄이기 위해 10인 이상으로 응답한 경우(95 사례)는 10인으로 재조정하였다. 거주 자녀 수는 가구 내 거주하고 있는 1세~학령기 아이들과 학령기~18세 아이들을 질문한 두 문항의 결과를 합산한 것으로 출생 자녀 수의 대리(proxy)변수로 이용하였다. 국가별 거주 자녀 수의 평균과 합계출산율 간 상관계수(unweighted zero-order correlation)는 0.77로 높은 편이다. 다만, 거주 자녀 수는 실제로 본인이 출산하지 않은 입양아, 재혼한 배우자의 자녀, 친인척의 자녀 등을 포함하고, 반대로 본인이 출산한 자녀 중 이혼 배우자나 친인척과 동거 등으로 다른 곳에서 거주하거나 사망한 자녀들이 제외되어 있을 수 있어 실제 출산 자녀 수와 일치하지 않을 수 있다는 점에 유의하여야 한다. 설명변수로 주거비 부담, 주택 특성, 주택 규모 등을 모형에 포함하였다. 우선 주거비 부담 변수는 주거 생활비, 대출 상환금 그리고 주거 생활비와 대출 상환금을 합한 금액을 모형에 각각 반영하였다. 본 분석에서 이용하고 있는 자료인 ｢신혼부부가구 주거실태조사｣에서 주거 생활비는 월세, 주거 관리비, 수도료, 전기료, 난방비 등을 포함한 것으로 월평균 지출액으로 조사되었다. 대출 상환금은 금융 기관 및 지인/친인척으로부터 빌린 돈에 대한 매월 상환 원금과 상환 이자를 합한 값이다. 전체 주거비 부담은 주거 생활비와 대출 상환금을 합한 값으로 월평균 지출액이다. 대출 상환금을 주거비 부담에 포함한 이유는 신혼부부 가구의 경우 주택 및 보증금 마련을 위해 대출을 받는 경우가 많으므로, 이에 대한 원금과 이자의 상환액도 주거비 부담에 포함할 필요가 있기 때문이다. 주거비 부담은 절대적인 금액보다 가구 소득 대비 비율이 더 적절하므로, 주거비의 월평균 지출액을 월평균 가구 소득 총액으로 나눈 비율을 모형에 적용하였다. 한국 사회는 지난 약 반세기 동안 경제, 사회 등 전 분야에서 급격한 변화를 경험하였다. 이러한 변화는 인구 및 가족의 변화와도 상호 밀접한 관계를 맺고 있다. 한국 전쟁 직후 베이비붐 현상이 발생하는 와중에 경제 개발이 시작되고 산업화와 현대화가 급속하게 전개되었다. 경제 개발은 도시의 산업 자본과 농촌의 과잉 인구가 결합되는 형태로 진행되었으며, 이로 인하여 급속한 도시화와 함께 대가족 제도에서 핵가족 제도로 가족 시스템의 전환이 이루어졌다. 특히, 당시 정부의 인구 증가 억제 정책에 의한 가족계획 사업, 경제 발전으로 인한 소득 수준 향상, 보건 의료 수준 향상 등에 힘입어 영아 사망률이 감소하였고, 이는 부부의 출산을 줄이는 데 결정적인 역할을 하였다. 자녀 수가 감소함에 따라 한정된 가족 자원을 자녀 교육에 더 많이 투자할 수 있게 되었으며, 이로써 개발 시대를 거치면서 형성된 ‘교육을 통해 가난의 대물림을 방지하고 출세를 할 수 있다’는 욕구가 어느 정도 충족될 수 있게 됨에 따라 교육열이 높아지게 되었다. 높은 교육열은 김영삼 정부 시기의 대학 정원 확대에 따라 실제 대학 진학률을 높이는 등 고등 교육의 보편화를 촉진시켰다. 사회 발전 등에 따라 양성평등 의식이 높아지는 영향으로 인하여 고등 교육 참가는 남성의 전유물에서 점차 벗어나 여성 역시 기회를 갖게 되었으며, 이는 여성들의 경제활동에 있어서 양적인 참여 확대뿐만 아니라 질적인 변화를 가져오게 되었다. 종래 여성들의 소극적인 취업 활동이 지식 기반의 산업으로의 전환에 맞춰 전문직, 사무직, 서비스직 등으로 다양화 되었다. 여성의 경제활동 참여 증가는 과거 일인 생계 부양 가구(홑벌이 가구)에서 이인 생계 부양 가구(맞벌이 가구)로의 전환을 촉구하게 되었다. 한편, IMF 외환 위기 등 경제 위기를 계기로 고용 불안정이 증가하고 고학력화의 산물로 ‘3D 일자리’에 대한 기피 현상이 증가하면서 청년층의 노동시장에의 진입은 힘들어지게 되었다. 이는 역으로 학력 인플레이션(대학 진학, 대학 입학 후 더 좋은 대학으로의 재진학, 유학, 대학원 석사와 박사 과정 진학, 전공 변경 등)이 가속화되는 계기가 되었다. 전통적으로 주택 소유 의식이 강한 데다가 개발 시대의 산물로 부동산 투자를 재산 증식의 중요한 수단으로 이용하면서 주택 가격이 급등하고 전세금과 월세금이 상승하고 있다.