문맥 (context)
FSQCA를 위해서는 먼저 어떤 조건들 사이의 인과관계를 탐구할지 결정해 야 한다. 탐구하고자 하는 결과조건과 그 결과조건에 이르는 원인조건들을 정 의한 후 원인조건과 결과조건 사이의 필요성(necessity)과 충분성(sufficiency)을 검증함으로써 결합 인과관계를 밝혀낼 수 있기 때문이다. 본 연구의 원인조건에 노동시장정책(실업자 소득보장, 활성화, 급여조건의 엄격성)과 노동시장 제도환경(고용보호, 사회적 파트너의 조정, 노동시장 분절 정도)이 포함된다는 것을 이미 설명한 바 있다. 이들 각각을 구체적으로 설명하면 다음과 같다. 우선 실업자 소득보장은 각 국가의 GDP 대비 소극적 노동시장정책 지출에 기초하되, 실업률 증가 시 자연증가하는 지출을 통제하기 위해 조정실업률 (harmonized unemployment rate)로 나눈 값을 활용하였다.
분석은 OECD 24개국을 대상으로 하였다. FSQCA는 이론적으로 가능한 모든 원인조건 조합을 도출하고 이 조합들과 사례들 간의 관계를 분석한다. 본 연구의 경우 6개의 원인조건에 기초하기 때문에 이론적으로 26개의 조합이 나타난다. 따라서 24개 사례로 64개 조합을 분석하게 된다. 물론 고전집합에 기초한 QCA와 달리 FSQCA에서 하나의 사례는 여러 조합을 뒷받침할 수 있다. 그럼에도 사례에 비해 원인조건의 이론적 조합이 지나치게 많으면, 제한된 다양성(limited diversity) 문제가 과도해질 수 있다(Schneider & Wagemann, 2010). 이 문제를 완화하기 위해 본 연구에서는 각 국가의 원인조건에 해당하는 자료를 2001~2005년, 2006~2010년, 2011~2015년 세 시점에 대해 추출하여 각기 다른 사례로 간주하였다. 이처럼 각 국가를 시점별로 다른 사례로 취급하여 분석하는 것은 FSQCA에서 흔히 사용되는 방식은 아니지만, 전통적인 양적 분석에서는 집적 시계열 자료(pooled time-series data) 형태로 널리 사용된다.
이상과 같은 본 연구의 분석결과를 Ⅲ장에 제시한 연구문제와 연결하여 설명하면 다음과 같다. 노동시장을 둘러싼 제도적 맥락은 노동시장정책의 성과에 중요한 의미를 갖는다. 노동시장 분절 정도가 높지 않고, 사회적 파트너를 통한 조정이 이루어지는 제도환경에서는 상대적으로 빈곤이나 고용 성과를 달성하기 용이하다. 소득 보장 정책이나 활성화 정책이 각각 빈곤 및 고용에 긍정적으로 작용할 뿐 아니라 활성화 정책의 경우 빈곤방지에도 상당한 효과를 보였다. 반면에 노동시장 분절 정도가 높거나, 사회적 파트너의 조정 정도가 낮고. 엄격한 정규직 고용보호로 경직된 제도환경에서는 다양한 노동시장 정책의 결합이 필요하다. 성과 창출 경로가 없는 것은 아니지만 독일과 네덜란드와 같은 특정한 국가에서 제한적으로 확인되었음을 고려할 필요가 있다. 요컨대 분절적이고 조정 수준이 낮은 노동시장에서 소득보장 및 활성화 정책이 불충분하다면 낮은 성과로 이어지지만, 이 정책들이 작동한다고 해서 성과를 창출한다고 결론내리는 것에는 신중할 필요가 있다.
이상의 분석을 통해 얻을 수 있는 주요 함의는 다음과 같다. 첫째, 실업자에 대한 소득보장 지출이 낮다고 해서 반드시 빈곤이 나타나는 것은 아니다. 그러나 높은 수준의 소득보장은 빈곤을 예방할 수 있는 중요한 수단이 된다. 둘째, 노동시장 분절 정도가 심각하지 않은 경우 빈곤방지의 경로는 다양하다. 정규직 고용보호의 정도나 사회적 파트너의 조정 정도에 따라 다르지만, 소득보장정책, 활성화 정책, 엄격한 급여수급조건 중 어느 한 쪽만 높은 경우에도 빈곤방지의 충분조건을 형성할 수 있다. 셋째, 소득보장을 비롯한 다른 조건과의 결합이 필요하긴 하지만, 노동시장 분절 정도가 클 경우에도 활성화 정책의 역할은 중요하다. 이는 활성화 정책이 주로 노동시장 외부자에 대한 지원으로 기능하게 된다는 Thelen(2014)의 설명과 일치한다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
본 연구에서 제한된 다양성(limited diversity) 문제를 완화하기 위해 채택한 분석 방식은 무엇인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
-
1과제 해석
task_interpretation제한된 다양성 문제를 해결하기 위해 연구자가 사용한 구체적인 분석 방법을 찾는다.
-
2정보 추출
information_extraction문맥 내에서 '제한된 다양성' 문제와 그 해결책에 관한 내용을 추출한다.
- 이 문제를 완화하기 위해 본 연구에서는 각 국가의 원인조건에 해당하는 자료를 2001~2005년, 2006~2010년, 2011~2015년 세 시점에 대해 추출하여 각기 다른 사례로 간주하였다.
-
3근거 선택
evidence_selection문제를 완화하기 위한 구체적인 방법론이 명시된 문장을 선택한다.
- 각 국가의 원인조건에 해당하는 자료를 2001~2005년, 2006~2010년, 2011~2015년 세 시점에 대해 추출하여 각기 다른 사례로 간주하였다.
-
4논리 통합
logical_integration각 국가의 데이터를 세 시점으로 나누어 각각을 별개의 사례로 취급함으로써 사례 수를 늘려 조합 대비 사례 부족 문제를 해결했음을 파악한다.
- 각 국가를 시점별로 다른 사례로 취급하여 분석하는 것은 FSQCA에서 흔히 사용되는 방식은 아니지만, 전통적인 양적 분석에서는 집적 시계열 자료(pooled time-series data) 형태로 널리 사용된다.
-
5결론 도출
conclusion_formulation각 국가의 자료를 세 시점(2001~2005년, 2006~2010년, 2011~2015년)으로 추출하여 각 시점을 서로 다른 사례로 간주하는 방식을 사용했음을 정리한다.
-
6답변 생성
answer_generation질문에 대한 최종 답변을 작성한다.
최종 답변 (final_answer)
각 국가의 원인조건에 해당하는 자료를 2001~2005년, 2006~2010년, 2011~2015년의 세 시점으로 추출하여, 각 시점을 서로 다른 사례로 간주하여 분석하는 방식을 사용하였다.
핵심 해석 (core_interpretation)
제한된 다양성 문제를 완화하기 위해 각 국가의 원인조건에 해당하는 자료를 2001~2005년, 2006~2010년, 2011~2015년 세 시점에 대해 추출하여 각기 다른 사례로 간주하였다.