인구정책 평가를 위한 거시적 출산율 지표와 미시적 출산 의사결정 과정 간의 연계 필요성 및 이론적 분석 틀 확립의 중요성 doc_id PCY_201908260538557111_3

후속으로 2001년에 이루어진 OECD(2001, p. 153) 연구는 여성의 경제활동 참가율과 출산율(CFR)의 관계에 관하여 추가로 분석한 결과를 제시하고 있다. 대부분의 국가에서 최근 출생 코호트로 진행될수록 여성의 경제활동 참가율과 출산율이 음(-)의 관계를 보이지만(경제활동 참가율 증가 및 출산율 감소), 미국이나 북유럽 국가들에서와 같이 여성들의 경제활동 참여 증가 현상이 상대적으로 높은 출산율과 양립 가능한 방식으로 진행됨으로써 전체적으로 여성의 경제활동 참가율과 출산율 간에 양(+)의 관계가 나타남을 지적하고 있다. 비록 이러한 분석이 거시적 조건과 출산율의 연관성에 관한 유용한 정보를 제공하더라도, 이러한 분석에 기초하여 곧바로 경제활동 참가율이 출산율에 인과적인 영향을 미치는 것으로 해석할 수는 없다. 출산율을 결과 변수로 사용하는 거시적 수준의 논의는 학술적인 측면에서도 다양하게 진행된 바 있다. 앞에서 언급했듯이, 출산율을 결과 변수(outcome variable)로 사용하는 방식의 회귀모형 접근법이 대표적이라고 할 수 있다. 인구정책의 효과성 평가와 관련하여 출산율에 대한 가족수당, 부모(모성·부성) 휴직제도, 보육 서비스 등의 효과를 검토하는 이러한 유형의 연구들은 대체로 국가를 분석 단위로 하는 경향이 있다(예컨대 Adsera, 2004; d’Addio & Mira d’Ercole, 2005; Gauthier & Hatzius, 1997). 그러나 이들 연구에서 출산율에 대한 가족 친화적 정책들의 효과는 연구자에 따라 상이한 결과를 보이는 한편 인구정책의 범주(가족수당, 휴직제도, 보육 서비스)에 따라 상이한 결과를 보여 준다. 그러나 미시적 의사결정 과정 분석이 결여된 거시적 연구의 특성상 그 원인을 정확히 파악하기는 쉽지 않다. 출산율을 결과 변수로 사용하는 거시적 수준의 논의에서 나타나는 또 다른 한계는 출산율 지표의 특성과 관계가 있다. 일반적으로 출산율을 결과 변수로 하는 연구들은 합계출산율(TFR)을 사용하는데, 주지하다시피 이 지표는 출산 시기의 조정에 따른 왜곡 현상에 취약하다는 특징이 있다(Bongaarts & Feeney, 1998). 결과적으로 템포 효과(tempo effect)를 조정한 합계출산율(adjusted TFR)과 같은 조정 작업이 없으면 합계출산율의 변화가 인구정책의 효과인지 아니면 템포 왜곡 현상을 반영하는 것인지를 판단하기가 쉽지 않은 문제가 발생한다. 이러한 문제에 대응하여 조정합계출산율(adjTFR) 지표를 사용하기도 하지만(예컨대 Luci & Thevenon, 2012), 조정합계출산율을 사용함으로써 이러한 문제가 충실히 해소되는지는 현재까지 불명확한 것으로 보인다. 물론 뒤에서 언급하겠지만 이러한 템포 왜곡 현상은 출산율을 결과 변수로 사용하는 거시적 논의에서뿐만 아니라 미시적 연구에서도 공통으로 발생하는 문제라고 할 수 있다. 최근까지 연구자들은 저출산 현상에 대한 정책적 개입의 논거를 이상 자녀 수와 실제(관측) 출산율의 간극에서 찾는 경향이 있었다. 이른바 출산력 격차(fertility gap)(Philipov, 2009)로 명명되는 이 현상은 실제 관측되는 출산율(actual or observed fertility)이 개개인(부부)이 이상적으로 희망하는 자녀 수(ideal number of children)에 미치지 못하는 점에 주목한다. 보다 구체적으로 출산력 격차는 개개인(부부)이 이상적으로 희망하는 수만큼 자녀를 출산하려고 하는 과정에서 경험하는 걸림돌로 이해되며(Liefbroer, Klobas, Philipov, & Ajzen, 2015, p. 1), 이러한 걸림돌이 제거된다면 출산율이 상승할 여지가 충분히 있다고 보는 것이다. 외형상의 개연성에도 불구하고 이상 자녀 수와 실제(관측) 출산율의 격차에 기초한 정책적 개입에는 여러 가지 한계가 있음을 최근까지의 연구 결과들은 지적하고 있다. 측정상의 편의(bias) 문제와 함께 실제 출산율 측정에 사용되는 지표(예컨대 합계출산율, 조정합계출산율 등)에 따라 출산력 격차가 큰 변이를 보일 수 있다는 논의들(Gauthier, 2013; Lutz, 2007)이 대표적인 예라고 할 수 있다. 출산력 격차 논의에 대한 기존의 비판 중에서 Philipov(2009, pp. 356-357)는 인구정책과 연관 지어 생태학적 오류(ecological fallacy)의 개연성을 지적하고 있다. 인구정책이 정책적 개입을 통해 임신 혹은 출산과 관련된 개개인의 의사결정 과정에 영향을 미치려고 하는 데 비해 기존 ‘출산력 격차’ 논의는 기본적으로 거시적 수준의 논의라는 점이다. 이러한 점은 인구정책을 체계적으로 평가하기 위해서는 이론 혹은 분석 틀을 확립하는 것이 매우 중요한 이슈임을 시사하고 있다. 비록 사례가 많지는 않지만, 미시적 출산 행위 결과를 합계출산율(TFR)과 같은 거시적 지표로 전환하는 연구 또한 출산진도비(parity progression ratio) 지표 등을 통해 충분히 가능하다(예컨대 우해봉, 장인수, 2018; Van Hook & Altman, 2013). 그러나 미시적 자료 분석에 기초하여 합계출산율과 같은 거시 지표를 산출하는 연구는 관련 자료의 획득이 쉽지 않은 문제가 있다. 다른 한편으로 미시 자료에 기초하여 산출된 거시 지표는 대표성 문제나 표본 오차를 포함하고 있다는 점에서 애초 거시적 차원에서 생성된 값과 차이를 보일 수 있다는 점 또한 염두에 둘 필요가 있을 것이다. 과거 ‘전국 출산력 조사’에 기초하여 합계출산율(TFR) 지표를 산출하기도 했지만(예컨대 박병태, 최병목, 권호연, 1978, p. 113), 통계청이 1970년 이후의 합계출산율(TFR) 지표를 공식 발표하면서부터 전국 출산력 조사에 기초한 합계출산율(TFR) 지표를 더 이상 발표하지 않는 것도 이러한 측면과 관련이 있다고 할 수 있다. 둘째, 출산 행위(birth behavior)를 둘러싼 미시적 의사결정 과정에 관한 연구들이다. 현재까지 인구학 분야에서 출산 행위를 둘러싼 미시적 의사결정 과정에 대한 이론적 논의는 상당히 제한적인 동시에 정교함 또한 부족한 것이 현실이다. 앞에서 언급했듯이 이상 자녀 수와 관측된 출산율의 차이를 통해 실제 출산 행위를 설명하는 데에는 한계가 있다. 최근 들어 출산 행위를 둘러싼 미시적 의사결정 과정에 대한 이론적인 진전이 이루어지고 있는데, 대표적인 것이 TPB(Theory of Planned Behavior)이다(Ajzen and Klobas, 2013). Ajzen & Klobas(2013)의 TPB는 합리적 행위 이론의 연장선이라고 볼 수 있는데, 기본적으로 출산을 합리적 행위(reasoned action)의 결과로 이해한다. TPB에서 출산 행위를 설명할 때 핵심적인 역할을 담당하는 것은 출산 의향(fertility intention)이며, 출산에 대한 태도(attitude)-주관적 규범(subjective norm)-인지된 통제(perceived control)를 출산 의향을 형성하는 핵심 요인들로 설정한다. 비록 출산을 둘러싼 의사결정 과정을 이해하기 위한 인구학적 논의에서 TPB가 효과적으로 활용될 잠재력이 있지만, 현재까지 정확히 TPB에 기초하여 진행된 연구는 많지 않다. 이는 위에서 살펴보았듯이 TPB를 적용하기 위해서는 출산 의향과 행위에 관한 정보와 함께 출산 의향에 영향을 미치는 태도, 주관적 규범, 인지된 통제와 같은 추가 정보가 무엇보다도 필요한데, 이와 관련된 세부적인 정보를 제공할 수 있는 자료가 상당히 제한적이라는 것과 관련이 있다고 할 수 있다. 비록 TPB와 같은 정교한 이론적 논의에 기초하지는 않더라도 TPB가 강조하는 출산 의향 개념을 통해 출산 행위를 설명하려는 연구가 최근 증가하고 있다. Philipov(2009, p. 357)는 출산 의향이 실제 출산 행위에 대한 현실적인 기대(희망)를 측정하는 동시에 출산 의향과 실제 출산 행위가 동일하게 개인적인(미시적인) 수준에서 측정되기 때문에 생태학적 오류에서 자유롭다는 점에서 그 효용성을 강조하고 있다. 국내에서도 출산 의향(계획)과 관련된 일련의 연구가 진행된 바 있다(예컨대 김정석, 2007; 박수미, 2008; 정성호, 2012). 참고로, 국내에서 이루어진 출산 의향(계획)에 관한 연구들이 대체로 출산 의향(계획)에 영향을 미치는 인구학적 혹은 사회적 요인들을 확인하는 데 초점을 맞춘 반면 정성호(2012)의 연구는 경제적 지원이나 일-가정 양립 지원과 같은 저출산 대응 정책이 출산 계획에 미치는 효과를 경험적으로 분석하고 있다. 출산을 둘러싼 미시적 의사결정 과정에 관한 연구와 관련하여 마지막으로 언급할 사항은 이미 앞에서 언급한 바 있는 템포 효과의 문제다. 출산을 둘러싼 미시적 의사결정 과정에 관한 연구에서 템포 효과를 둘러싼 문제는 개개인의 전체 출산 생애 과정을 관측하지 못하는 점에 기인한다고 할 수 있다. 정책 효과와 관련하여 인구정책은 생애 동안 출산하는 자녀 수를 증가시킬 수도 있지만, 생애 동안 출산하는 자녀 수는 동일하되 출산 시기(timing)만을 조절하는 효과를 나타낼 수도 있다. 이러한 측면에서 이 연구는 인구정책 평가와 관련된 주요 이슈들을 살 펴보는 한편 거시적 수준의 출산율과 미시적 수준의 출산 관련 의사결정 과정을 포괄하는 분석 틀 속에서 최근까지 이루어진 인구정책 평가 연구들의 현황과 문제점, 그리고 향후 과제를 살펴보았다. 미시적 수준과 거시적 수준의 논의를 체계적으로 연계하는 인구학적 분석 틀과 이론이 없는 상황에서 진행되는 인구정책 평가는 출산 현상을 둘러싼 종합적인 이해를 어렵게 하는 한편 정책 평가 연구의 환류(feedback) 효과 측면에서도 그 역할이 제한적일 개연성이 높으므로 인구학적 이론과 분석 틀의 중요성을 강조할 필요가 있다. 마지막으로 이 연구는 최근까지의 논의에 기초하여 향후 인구정책 평가 연구들이 지향할 필요가 있는 다양한 문제점을 간략히 언급하는 수준에 그치고 있다. 특히, 기존 인구정책 평가와 관련된 연구들을 유형별로 제한적인 수준에서 검토하고 있다는 점에서 향후 인구정책 평가와 관련된 국내외의 선행 연구들을 좀 더 체계적으로 비교 분석하는 한편, 인구정책 평가 방법론에 대해서도 더욱 심도 있는 연구를 진행할 필요가 있다.