본 절에서는 단순회귀분석을 통해서 앞 절에서 살펴본 산업간 경력단 절위험의 차이가 여서의 출산에 미치는 효과가 다른 변수를 통제한 후 에도 성립하는지 살펴보았다. 기본적인 회귀분석 모형은 아래 식과 같 다.
(10)
: 자녀수
: 현재 공공부문에 종사 여부
: 20대의 주된 일자리가 공공부문 여부
: 30대의 주된 일자리가 공공부문 여부
: 개인 및 가구의 특성, 직종 등종속변수는 해당 여성의 자녀수를 사용하였다. 주요 설명변수로는 현 재, 20대, 30대에 공공부문에서 종사했는지의 여부를 사용하였다. 통제 변수로는 기혼여성의 연령, 학력, 가구의 소득, 직종 등을 사용하였다.
이들 변수들에 대한 요약통계량은 <표 5-8>과 <표 5-9>에 제시하였다.
125
고등학교 1,574 35.32 75.96
전문대학 422 9.47 85.44
126 보 육 지 원 정 책 의 효 과 성 분 석
과 모형(1)-모형(3)은 [그림 5-4]의 결과를 뒷받침해주고 있다. 현재 공 공부문에서 일하고 있는 여성이 출산한 자녀가 모형(3)에서는 약 0.25 명이 민간부문에 비해 작다는 것을 보여주고 있다. 다만 모형(4)처럼 학력을 통제하고 나면, 공공부문과 민간부문과의 출산 자녀수 차이는 더 이상 유의하게 다르지 않다. 이러한 이유가 발생하는 것은 학력이 높을수록 자녀수가 감소하는 패턴 때문인 것으로 보인다. 공공부문에 종사하는 여성의 학력이 상대적으로 높기 때문에 학력의 차이가 자녀수 의 차이를 상당 부분 설명하고 나면 민간부문과 공공부문의 경력단절위 험의 차이가 설명할 부분이 거의 없어진다는 얘기이다.
〈표 5-10〉추정결과 1(현재 공공부문 근무여부)
변수 모형(1) 모형(2) 모형(3) 모형(4)
현재 공공부문 -0.188 -0.208 -0.250** -0.0507
[0.136] [0.128] [0.127] [0.117]
가구소득 5.64e-05** 5.19e-05** 5.35e-05**
[2.65e-05] [2.49e-05] [2.63e-05]
연령 -0.0116*** -0.00415
[0.00230] [0.00299]
상수 1.366*** 1.152*** 1.702*** 0.585***
[0.0215] [0.0996] [0.177] [0.211]
학력 Yes
관측치 2000 2000 2000 1998
R-squared 0.001 0.049 0.069 0.164 주: Robust standard errors in brackets
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 종속변수는 자녀수임.
〈표 5-11〉는 현재 공공부문 대신 20대에 공공부문에 종사했는지에 관한 변수를 포함시켜 추정한 결과이다. 계수의 크기에는 〈표 5-10〉
127 제 5 장 보 육 정 책 의 출 산 율 제 고 효 과 분 석
과 다소 차이가 있지만 부호에 있어서는 큰 차이가 없다. 즉, 20대에 공공부문에서 종사한 여성의 자녀수가 민간부문에 종사한 여성의 자녀 수보다 대체로 작다. 이러한 결과는 위에서 잠시 언급했지만 20대에 통 상적으로 첫 번째 자녀를 출산하게 되고, 첫 번째 자녀 출산이 경력단 절에 미치는 악영향이 그리 크지 않기 때문일 수 있다.
〈표 5-11〉추정결과 2(20대 공공부문)
변수 모형(1) 모형(2) 모형(3) 모형(4)
20대 공공부문 -0.403** -0.444** -0.442** -0.456***
[0.182] [0.178] [0.177] [0.174]
가구소득 8.00e-05*** 8.21e-05*** 8.45e-05***
[9.36e-06] [9.40e-06] [9.57e-06]
연령 -0.00507** -0.00585**
[0.00222] [0.00281]
상수 1.532*** 1.240*** 1.442*** 0.901***
[0.0215] [0.0413] [0.0991] [0.236]
학력 Yes
관측치 1697 1697 1697 1697
R-squared 0.004 0.064 0.068 0.115 주: Robust standard errors in brackets
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 종속변수는 자녀수임.
<표 5-12>는 20대 대신에 30대에 공공부문에서 일한 변수를 이용하 였다. 위의 <표 5-11>와 다른 측면은 30대에 공공부문에 종사한 여성 들의 출산 자녀수가 민간부문에 일한 여성의 출산 자녀수보다 작지 않 다는 점이다. 모형(1), (2), (4)에서는 통계적으로 유의하지는 않았지만
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양수로 30대에 공공부문에서 종사한 여성의 출산 자녀수가 오히려 많았 다. 30대에 주로 두 번째 자녀를 출산하는 경향이 많고, 종국적으로 두 번째 자녀의 출산결정이 산업별 자녀수 크기에 결정적인 역할을 한다고 보았을 때, 30대에 공공부문에서 일하는 여성이 출산을 적게 하는 것은 아니라는 결과 정도는 얻을 수 있다.
〈표 5-12〉추정결과 3(30대 공공부문)
변수 모형(1) 모형(2) 모형(3) 모형(4)
30대 공공부문 0.213 0.0956 -0.0697 0.0914
[0.142] [0.143] [0.148] [0.137]
가구소득 6.62e-05** 4.75e-05** 5.35e-05**
[2.60e-05] [2.03e-05] [2.31e-05]
연령 -0.0258*** -0.0212***
[0.00188] [0.00219]
상수 1.354*** 1.113*** 2.405*** 1.849***
[0.0191] [0.0938] [0.153] [0.169]
학력 Yes
관측치 2470 2470 2470 2468
R-squared 0.001 0.065 0.177 0.238 주: Robust standard errors in brackets
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 종속변수는 자녀수임.
<표 5-13>은 20대, 30대, 현재의 공공부문에서 종사여부를 동시에 통제한 경우이다. 20대와 현재의 공공부문 변수가 음수이고 통계적으로 유의하지 않은데 반해, 30대 공공부문 변수의 경우 95% 유의수준에서 통계적으로 유의할 뿐만 아니라 부호도 양수이다. 즉, 모형에 따라 다소
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차이가 있지만 30대에 공공부문에서 일한 여성의 경우 과거에 어디서 일했는지 여부와 상관없이 약 0.6명 정도의 자녀를 추가로 출산하고 있 음을 확인할 수 있다.
〈표 5-13〉추정결과 4(20대, 30대 공공부문 통제)
변수 모형(1) 모형(2) 모형(3) 모형(4)
20대 공공부문 -0.23 -0.144 -0.258 -0.212
[0.435] [0.424] [0.417] [0.454]
30대 공공부문 0.520** 0.611** 0.603** 0.674**
[0.219] [0.246] [0.252] [0.290]
가구소득 7.65e-05*** 7.81e-05*** 8.08e-05***
[1.25e-05] [1.21e-05] [1.20e-05]
연령 -0.0138*** -0.0130**
[0.00417] [0.00514]
상수 1.730*** 1.448*** 2.029*** 1.461***
[0.0278] [0.0588] [0.188] [0.424]
학력 Yes
관측치 776 776 776 776
R-squared 0.003 0.059 0.076 0.099 주: Robust standard errors in brackets
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 종속변수는 자녀수임.
이러한 출산자녀의 산업간 차이가 실제로 산업 간의 경력단절위험에 서 발생하지 않았을 수 있다. 어떤 산업에서 일했는지가 중요한 것이 아니라 어떤 직종에서 일했는지가 중요할 수 있다. 예컨대 전문직으로 일할 때의 경력단절위험도와 단순 사무직으로 일할 때의 경력단절위험 도가 산업간 경력단절위험도 차이에 있어서 좀 더 근본적인 문제일 수
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있다. 이러한 점을 통제하기 위해서, 30대 주된 일자리의 직종을 추가 적으로 통제하였다. 직종분류는 통계청의 대분류를 사용하였고 분류표는
<부표 3>에 제시하였다. 직종을 통제한 후의 추정결과는 <표 5-14>
에 제시되어 있다. 추정결과의 대체적인 방향은 <표 5-13>의 결과와 일치한다. 오히려 직종을 통제하고 난 후에 공공부문의 효과가 좀 더 큰 값으로 추정되었다. 예컨대 같은 사무직이라고 하더라도 30대에 공 공부문에 종사하였던 여성이 민간부문에 종사했던 여성보다 좀 더 만은 자녀를 출산하였다.10)
〈표 5-14〉추정결과 4(직종 통제)
변수 모형(1) 모형(2) 모형(3) 모형(4)
20대 공공부문 -0.22 -0.0778 -0.117 -0.0747
[0.438] [0.442] [0.438] [0.469]
30대 공공부문 1.248*** 1.380*** 1.388*** 1.649***
[0.124] [0.129] [0.126] [0.182]
현재 공공부문 -0.818* -0.626 -0.541 -0.0379
[0.473] [0.470] [0.422] [0.298]
가구소득 7.94e-05*** 8.34e-05*** 8.96e-05***
[1.69e-05] [1.69e-05] [1.57e-05]
연령 -0.00832 -0.0048
[0.00661] [0.00714]
상수 1.500*** 1.264*** 1.583*** 0.00936
[0.439] [0.405] [0.464] [0.706]
학력 Yes
직종 Yes Yes Yes Yes
관측치 502 502 502 502
R-squared 0.022 0.079 0.083 0.123 주: Robust standard errors in brackets
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 종속변수는 자녀수임.
10) 여기에서는 보고하지는 않았지만 직종별로 출산 자녀수의 차이는 통계적으로 유의하지 않았다.
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이상의 추정결과를 정리해보자. 20대에 공공부문에서 일을 했다고 해 서 좀 더 많은 자녀를 출산하는 것은 아닌 것으로 추정되었다. 하지만 30대에 공공부문에서 일하고 있는 여성은 민간부문에서 일하고 있는 여 성에 비해 약 0.6명 정도 더 출산을 하고 있는 것으로 보인다.
3. 논의
위의 회귀분석 결과에 대해 꼭 짚고 가야할 다음과 같은 3가지 정도 의 논점이 있다. 첫째, 출산 자녀수의 결과가 자기선택(self-selection)의 결과일 수 있다. 적어도 이론상으로는, 자녀에 대한 선호가 강한 여성이 출산 친화적인 환경이 보장되는 공공부문으로 선택해 들어간 것이라면 공공부문의 자녀수가 좀 더 많게 관측되는 것은 어쩌면 당연한 결과일 수 있다. 그런 경우라면 공공부문 변수의 내생성 문제(endogeneity problem)가 발생할 것이고 적당한 도구변수를 이용해서 추정해야만 일 치추정치(consistent estimate)를 얻을 수 있을 것이다. 하지만, 20대 공 공부문 변수가 오히려 음(-)의 방향으로 추정된 것을 고려해보면 이론이 지적하는 대로 내생성의 문제는 있을 수는 있지만 아주 심각한 문제가 아닐 수 있다. 즉, 공공부문에 대한 자기선택 과정이 심각하게 발생하고 있다면 20대에 공공부문에 선택해서 들어간 여성에게도 역시 이런 것이 반영되어야 하며, 그 결과 20대에 공공부문에 근무한 여성의 출산 자녀 수도 다른 부문에 종사한 여성의 자녀수보다 커야한다. 하지만, 추정결 과는 그렇지 않음을 보여주고 있다. 공공부문 변수에 내생성 문제가 있 을 수는 있어도 그렇게 심각하지는 않을 것임을 간접적으로 보여주고 있다.
두 번째로는 본 연구에서 추정하고 있는 것이 경력단절위험도의 산업
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간 차이가 아니라 그냥 공공부문과 민간부문의 질적 혹은 양적인 차이 를 추정하고 있는 것일 수 있다. 가령 공공부문과 민간부문의 차이는 경력단절의 위험도 차이뿐만 아니라 근무 여건에서도 차이가 큰 차이가 난다. 예컨대, 공공부문의 경우 퇴근시간을 잘 준수하고 있어 퇴근시간 이 일정한 반면에 민간부문의 경우 야근이 잦다. 이러한 차이는 육아에 대한 책임을 상당 부분 담당해야 하는 여성의 입장에서는 굉장히 중요 할 수 있다. 본 연구에서는 추정한 부문간 출산 자녀수의 차이는 경력 단절의 위험도뿐만 아니라 이러한 측면의 차이까지도 반영한 결과일 수 있다.
세 번째는 공공부문의 정의에 관한 문제이다. 본 연구에서는 공공부 문의 정의를 ‘공무원’ 수준에서 다소 좁게 정의하였다. 하지만, 공무원 수준의 안정성을 누리는 다른 공공기관들도 많다. 예를 들어, 공기업이 나 공사, 사립학교 교사 등 많은 부문들도 공무원에 준하는 출산 전후 의 경력이 보장되고 있다. 공공부문의 정의를 이와 같은 부문까지 포함 하도록 확장했을 경우 추정결과는 달라질 수 있다. 예를 들어, 본 연구 에 보고하지는 않았지만 공공부문에 ‘교육종사자(산업분류 800)’를 포 함시켰을 경우, 공공부문의 효과가 방향에는 큰 차이가 없지만 효과의 크기가 상당히 줄어들게 된다. 왜 이런 현상들이 발생하는지 차후의 연 구에서 좀 더 규명되어야 할 부분이라고 판단된다.