5 10 15 20 25 30
03-04년 04-05년 05-06년(상)
계층상승비율 계층하락비율
제2절 계층간 이동에 영향을 미치는 요인
1. 빈곤경험에 영향을 미치는 요인
이 절에서는 계층간 이동에 영향을 미치는 요인을 분석한다. 계층간 이동 경 험은 ’03년부터 ’06년 상반기까지 전 기간을 대상으로 패널화된 자료를 이용하 였으며, 이 결과 1778가구가 분석의 대상이 되었다. 따라서 이 절의 결과에 대 해서는 패널화의 과정에서 저소득층의 탈락비율이 상대적으로 높다는 점을 감 안하여 이해하여야 할 것이다.
아래의 <표 6-10>은 4년간 한번이라도 빈곤을 경험할 확률에 대한 로짓분석 의 결과이다. 모형 Ⅰ은 가구원수, 취업가구원수의 비율, 여성가구주 여부, 배우 자 유무 여부, 연령, 학력 등을 변수로, 모형 Ⅱ는 여기에 가구주의 산업군을 더미변수로 추가하고, 다시 모형 Ⅲ은 여기에 다시 직업군을 더미로 추가한 것
이다. 산업의 경우 제조업이, 직업의 경우 단순노무직이 기준집단이다.
모형 Ⅰ에 따르면 분석결과 가구원수가 많을수록 빈곤을 경험할 확률이 감소 하며, 특히 취업자의 비율 증가는 빈곤경험확률을 빠르게 감소시키는 것으로 나타나고 있다. 여성가구는 남성가구에 비해, 배우자가 없는 가구는 배우자가 있는 가구에 비해 빈곤경험확률이 유의미하게 증가하고 있다. 연령효과를 비선 형을 추정한 결과, 가구주의 연령이 작거나 또는 고령층으로 갈수록 빈곤경험 확률은 높아졌고, 가구주의 교육수준이 높을수록 빈곤경험확률은 감소하였다.
여성과 연령이 빈곤경험에 미치는 효과는 빈곤층에서 여성 및 노인가구주의 비 율이 높다는 기존 연구의 정태적 분석결과와도 (유경준‧김대일 2002)와도 대체 로 일치한다.
가구주의 종사 산업을 고려하여 분석한 모형Ⅱ에서도, 가구원수, 취업자 비 율, 성별, 배우자 유무, 연령, 교육수준이 미치는 영향은 여전히 유의미하게 나 타났다. 제조업 종사자와 비교하여 건설업과 도소매‧숙박업, 민간서비스업, 부 동산‧임대업 종사가구의 빈곤경험확률이 높았고, 반대로 공공서비스업 종사가 구의 빈곤경험확률은 낮은 것으로 나타났다.
가구주의 종사산업뿐만 아니라 직종까지를 고려한 모형Ⅲ에서 가구주성별이 빈곤경험여부에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 남성종사 자의 비율이 높은 직종과 여성종사자의 비율이 높은 직종이 서로 구분됨에 따 른 현상으로 추정된다. 직종별로는 전문관리직과 사무직 종사자의 빈곤경험확 률이 단순노무직에 비해 유의미하게 낮은 것으로 나타났고, 반대로 서비스 종 사자의 빈곤경험확률은 높은 것으로 나타났다. 한편 직종변수가 추가됨에 따라 도소매‧숙박업과 민간서비스업 등 산업변수의 설명력이 떨어지는 모습을 보이 고 있다.
〈표 6-10〉 빈곤경험에 영향을 미치는 요인
변수 모형Ⅰ 모형Ⅱ 모형Ⅲ
계수 표준오차 계수 표준오차 계수 표준오차
상수 5.9688 1.2018*** 5.6281 1.2252*** 5.2312 1.2439***
가구원수 -0.1556 0.0695** -0.1382 0.0712* -0.1424 0.0721**
취업자비율 -2.3107 0.2633*** -2.265 0.3369*** -2.3472 0.3448***
여성 0.4662 0.163*** 0.3652 0.1763*** 0.2322 0.1864 무배우자 0.3288 0.197* 0.3358 0.1999* 0.3442 0.2012*
연령 -0.2046 0.0444*** -0.1986 0.0452*** -0.1947 0.0455***
연령제곱 0.00217 0.000422*** 0.00207 0.000429*** 0.00202 0.000431*
**
교육수준 -0.4767 0.0607*** -0.4537 0.0621*** -0.3384 0.0678***
농어광업 0.5574 0.7078 0.7551 0.8438
2. 계층이동에 영향을 미치는 요인
다음의 <표 6-11>과 <표 6-12>는 ’03년부터 ’06년 상반기까지 계층이동에 영 향을 미친 요인들을 보여주고 있다. 계층구분은 앞과 동일한 기준을 이용했으 며, 경상소득을 이용하였다. ’03～’04년간의 계층이동과 ’04～’05년간의 계층이 동, ’05～’06상반기간의 계층이동을 각각 독립적인 사례로 간주하여 계층상승과 하락, 유지에 영향을 미치는 요인을 다항로짓(multinominal logit)분석을 이용하 여 살펴보았다. 계층을 유지하는 것을 기준이 되는 범주로 하여 계층하락 경 험가구와 계층상승경험가구를 각각 비교하였다.
분석은 모두 세 가지 모형을 이용하였는데, 모형Ⅰ은 가구주의 인구학적 특 성과 관련된 변수이다. 위의 빈곤경험확률에 대한 분석에서와 달리 배우자유무 더미변수를 제외하였으며, 학력변수를 연속변수로 간주하지 않고 초졸 이상 중 졸 이하의 집단을 준거집단으로 하여 집단간 비교를 하였다. 모형Ⅱ에는 가구주 의 종사산업 더미를 추가하였고, 모형Ⅲ에는 가구주의 직종 더미를 추가하였다.
먼저 계층하락 가구를 계층을 유지한 가구들과 비교한 결과, 모형Ⅰ에 따르 면 가구원수가 많을수록, 취업가구원의 비율이 높을수록 계층하락을 경험할 확률이 낮았다. 앞서 빈곤경험확률에 대한 분석에서와 마찬가지로 취업가구원수 가 계층하락확률을 낮추는 효과 또한 매우 크게 나타났다. 연령효과를 보면 고 연령층이거나 저연령층에서 계층하락 경험확률이 높아지는 모습을 보인다. 학력 면에서는 중졸 가구주에 비해 거의 모든 학력이 계층유지보다는 계층하락을 경 험할 확률이 높았는데, 학력이 높을수록 확률은 떨어져서 대학이상의 학력을 가 진 가구의 경우 계층하락확률은 기준집단의 약 45%에 불과한 것으로 나타났다.
가구주의 종사산업을 추가한 모형Ⅱ에서도 이러한 가구특성의 영향력은 그대 로 유지되고 있다. 산업적 특성을 보면 준거집단인 제조업종사가구에 비해 건 설업, 도소매‧숙박업, 부동산‧임대업, 민간서비스업이 계층하락확률이 높게 나 타났고, 반면 공공서비스업이 계층하락확률이 낮게 나타났다. 특히 부동산임대 업과 건설업은 제조업에 비해 계층하락확률이 두 배 이상 높음을 알 수 있다.
〈표 6-11〉 계층이동요인에 대한 다항로짓추정결과(계층하락: 유지)
모형Ⅰ 모형Ⅱ 모형Ⅲ
계수추정치(표준오차) 계수추정치(표준오차) 계수추정치(표준오차)
상수 2.1469 (.5271)*** 1.6331 (.5387)*** 1.7313 (.5514)***
가구원수 -0.0888 (.0351)** -0.0895 (.0351)** -0.0937 (.0352)***
취업가구원수비율 -1.5611 (.172)*** -1.5981 (.1758)*** -1.6048 (.1765)***
여성 0.3961 (.0805)*** 0.3817 (.0857)*** 0.3345 (.09)***
연령 -0.1149 (.0207)*** -0.106 (.0211)*** -0.1063 (.0213)***
연령제곱 0.0012 (.0002)*** 0.0011 (.0002)*** 0.0011 (.0002)***
초졸 -0.2271 (.1207)* -0.2449 (.1211)** -0.2525 (.1217)**
고졸 -0.3664 (.0949)*** -0.3302 (.0954)*** -0.3276 (.0965)***
전문대 -0.4135 (.1434)*** -0.3685 (.1452)** -0.3548 (.1504)**
대학이상 -0.7991 (.11)*** -0.7629 (.1132)*** -0.7266 (.128)***
농어광업 0.2603 (.3944) 0.4984 (.418)
가구주의 종사 직종까지 고려한 모형Ⅲ을 보면 빈곤경험확률을 분석한 경우 와는 달리 직종군의 설명력이 유의미하지 않게 나타난다.
한편 계층상승을 경험한 가구를 계층을 유지한 가구와 비교한 결과를 보이는 것이 아래의 <표 6-12>이다. 모형Ⅰ의 분석결과가 보여주는 주요한 특징은 취 업가구원수가 많을수록 계층상승경험확률이 높아진다는 것이다. 이는 <표 6-11>에서의 취업가구원수비율 효과와 정반대임을 알 수 있다. 흥미로운 점은, 여성가구일수록 계층상승확률이 높아진다는 사실이다. <표 6-11>에서 여성변수 의 효과에 비해 그 크기는 작지만, 여성은 계층하락요인뿐만 아니라 계층상승 요인으로도 작용하는 것이다. 이러한 사실은 여성가구주의 경우 소득의 불안정 성이 심하며 그에 따라 계층상승과 하락을 자주 반복하는 것을 의미한다고 볼 수 있다. 이와 같은 양상은 연령효과에서도 동일하게 확인된다. 가구주의 연령층 이 고령층에 가까워지거나 반대로 20대에 가까워질수록 계층상승확률이 높아지 고 있는데, 이점 역시 이 연령대의 소득불안정성을 의미하는 것으로 해석될 수 있다. 학력의 경우, <표 6-12>는 <표 6-11>과 달리 유의도가 떨어지는 범주가 존 재한다. 고졸과 대학이상의 가구에서 기준집단에 비해 계층상승확률이 떨어지는 것은 이들 집단의 계층적 지위가 상대적으로 안정됨을 의미한다고 볼 수 있다.
가구주 종사산업의 측면에서 보면 농어업 및 광업 등 1차산업 종사가구의 계 층상승확률이 제조업에 비해 유의미하게 높은 것이 계층하락경우와 다른 점이 다. 건걸업과 부동산‧임대업의 계층상승확률이 제조업에 비해 높은 것도 이들 산업부문 종사자의 소득불안정을 반영한다고 볼 수 있다. 한편 가구주의 종사 직업을 보면, <표 6-11>과는 달리 유의미한 효과가 발견되는 직종이 있다. 전문 관리직과 기능직의 계층상승확률이 단순노무직에 비해 낮게 나타났다. 주목할 만한 점은 산업의 경우 농어업 종사자들의 계층상승확률이 상대적으로 높은 데 반해 직종면에서 농림어업종사자들의 계층상승확률은 낮게 나타난다는 점이다.
이는 준거집단의 차이에 따른 것으로 해석된다. 즉, 산업의 경우 제조업에 비 해서는 농림어업의 불안정이 더하지만, 직종면에서는 단순노무직의 소득불안정 성이 농림어업에 비해 심하기 때문에 나타나는 결과로 해석될 수 있다.
〈표 6-12〉 계층이동요인에 대한 다항로짓추정결과(계층상승: 유지)
모형Ⅰ 모형Ⅱ 모형Ⅲ
계수추정치(표준오차) 계수추정치(표준오차) 계수추정치(표준오차)
상수 -0.2577 (.4988) -0.4685 (.5057) -0.431 (.5159) 가구원수 0.0486 (.0309) 0.0492 (.031) 0.0487 (.0311) 취업가구원수비율 0.367 (.136)*** 0.3908 (.139)*** 0.3916 (.1397)***
여성 0.3071 (.0751)*** 0.3045 (.0794)*** 0.2876 (.0823)***
연령 -0.0666 (.0199)*** -0.0609 (.0201)*** -0.0547 (.0203)***
연령제곱 0.000678 (.0002)*** 0.0006 (.0002)*** 0.00053 (.0002)**
초졸 0.0224 (.1078) 0.00412 (.1083) -0.0144 (.1087) 고졸 -0.1968 (.0868)** -0.1832 (.0872) -0.166 (.0884)*
전문대 -0.1426 (.1311) -0.1219 (.132) -0.0846 (.1366) 대학이상 -0.3877 (.0985)*** -0.3612 (.1012)*** -0.2921 (.1145)**
농어광업 0.6826 (.2812)** 0.8345 (.3111)***