남녀 가구주 빈곤 결정요인 분석

여성빈곤을 분석할 수 있는 전국수준의 양적 자료는 많지 않다. 복지패널 자료가 생산되기 이전에는 통계청의 가구소비실태, (도시)가계조사, 노동연구원의 노동패널, 보건사회연구원의 국민생활실태조사 정도가 분석의 대상이 될 수 있었다.

가구소비실태조사자료는 빈곤실태를 분석할 수 있는 자료로 자주 사용되어왔고, 빈 곤분석을 위한 다양한 변수들을 담고 있다는 장점이 있다. 그럼에도 불구하고 2000년 조사를 마지막으로 더 이상 생산되지 않고, 2003년부터 가계조사 자료로 통합되었기

때문에 최신자료를 구할 수 없는 한계가 있다. 한편, 가계조사 자료는 가구 관련 정보 가 가구소비실태보다 적고 충분치 않는데, 예를 들어 혼인지위와 같은 변수를 분석할 수 없다는 점에서 여성가구주의 빈곤을 분석하는데 있어 한계를 갖는다. 과거에는 성 별 빈곤격차를 분석하는데 있어 가장 체계적인 자료가 가구소비실태자료였는데, 복지 패널은 가구소비실태자료에 불명확한 상태로 혼재되어 있었던 “가구주” 개념을 생계 부양자 개념으로 정확하게 개념화할 수 있도록 해주고, 가구상황에 대해서도 보다 정 확한 정보를 제공해 준다는 점에서 현재로서는 최적의 자료라고 할 수 있다.⁵¹⁾ 본 연구의 분석대상인 가구는 가구주의 연령이 25세~59세로 한정하였다. 노인가구 를 포함한 전체 연령층을 대상으로 분석할 경우 빈곤층의 다수를 점하고 있는 노인 가구의 특징이 분석에 반영되어 상대적으로 젊은 층의 특징을 포착하기가 어렵다.

정책적으로도 노인가구와 비노인가구에 대한 접근방식이 분리될 필요가 있기 때문 에 이 연구에서는 분석연령집단을 한정하였다.

우리나라 노인가구는 빈곤율이 매우 높다. 25-59세 가구의 빈곤율은 9.2%인데 비해 60세이상 노인가구의 빈곤율은 43.2%이다(복지패널자료). 이처럼 빈곤율이 높게 나타 나는 것은 연금을 비롯한 노인소득보장제도가 미비하기 때문인데, 이중 남성노인가구 의 빈곤율이 34.5% 여성노인가구 빈곤율은 62.9%로 남성노인가구의 1/3이, 여성가구 의 2/3가 빈곤가구를 형성하고 있다. 노인가구에서 남녀 빈곤격차와 빈곤원인을 분석 하기 위해서는 생산인구층의 빈곤을 분석하는 것과는 다른 변수와 접근이 필요하다.

즉, 생산인구층과는 달리 생애사와 관련된 변수, 가족관계, 건강상태 등을 고려한 분 석이 필요할 것이다. 복지패널 자료의 경우 가구주의 생애와 관련된 개인사적 정보, 부모의 학력과 직종, 성장지역, 초직 정보가 포함되어 있기 때문에 이와 같은 분석이

51) “가구주” 정의와 관련하여, 인구센서스와 가계조사 모두 가구주가 호주나 세대주 개념과는 구분되 는 것임을 강조하고 있다는 점에서 공통점이 있지만, 상대적으로 인구센서스는 “대표성, 의사결정 권” 개념을 강조하고 있고, 가계조사는 “생계책임, 생계부양자”를 강조한다는 점에서 차이가 있다.

그러나 실제 조사에서 두 정의간의 차이가 민감하게 구분, 적용되는 것은 아닌 것으로 보인다. 가 구주 분류는 궁극적으로 피조사자의 응답에 의존하는 것이기 때문에 엄격한 적용이 어려운 상황이 다. 가구는 주거 및 생활공동체로 정의되는데, 주거와 생활공동체(소득합산단위)가 일치하지 않을 경우 혼란이 발생한다. 예를 들어, 남성배우자가 취업을 목적으로 타지에서 생활할 경우 가구주는 여성이 되지만, 남성이 주소득자이다. 이 경우 가구를 단위로 한다면 여성이 가구주이지만, 실질적 인 소득원이 남성이기 때문에 여성가구주로 분류하기 어렵다(김수정, 2007).

가능하지만, 본 연구는 젊은 가구주의 빈곤결정요인을 분석하는 것으로 한정한다.

분석모델은 기존연구를 통해 검증되었던 변수들을 중심으로 구성하였다. 이 연구 는 새로운 모델을 구성하기보다는 여성가구주의 “선택적 무직”(무직여성가구주의 빈 곤율이 더 낮음), “여성 한부모 가구의 비(非)빈곤”(여성 한부모일 경우 상대적으로 덜 빈곤함)과 관련된 쟁점들을 복지패널 자료를 통해 재검증하고자 하는 목적을 갖 고 있다. 따라서 모델 비교를 하기보다는 기존 모델에서 사용된 연령, 교육, 취업지 위, 가구원수, 거주지역 , 한부모가구 여부 등의 변수를 포함하여 모델을 구성하였다.

Model : Logit (Pi (1-Pi) =

α

β

β

β

β

β

β

(가구원수를 제외한 모든 변수들이 가변수로 포함됨)

1. 분석대상 변수의 기술통계

<표6>은 분석대상 변수의 기술통계이다. 25-59세를 대상으로 했을 때, 분석대상 남성가구주는 87.3%(3524사례), 여성가구주의 비율은 12.7%(654사례)이다. 연령은 남 성가구주보다 여성가구주가 약간 더 높았다(남성 42.6세, 여성 44.1세). 연령대별로는 남성가구주는 20대가 가장 적고 30대가 가장 많은 반면, 여성가구주는 상대적으로 20대의 비율이 높은 대신 30대가 적고 40대에 가장 많이 분포해있다. 교육수준별로 는 전체적으로 고졸이 40%정도를 차지하고 있는데, 남성가구주의 경우 대졸이 1/3 정도를 차지하는데 비해 여성가구주의 경우 대졸 비율이 낮고, 분포로 본다면 남성 가구주의 중졸과 대졸 비율이 역전된 형태로 여성가구주의 분포로 나타나고 있다.

취업지위의 경우 남성의 경우 상용직임금근로자가 절반을 차지(44.3%)하고 있지 만, 여성의 경우 1/5에 불과하고, 소득이 없는 무급범주의 경우 남성은 9.4%인데 비 해 여성가구주는 24%가 소득이 없없다. 지역의 경우 여성가구주가 좀더 서울및 광 역시에 많이 거주하고 있다. 한부모가구는 남성은 1.9%에 불과하지만, 여성가구주의 경우 1/4이 한부모가구로 높은 비율을 차지하고 있다.

〈표 6〉 변수 기술통계

가계자료를 분석할 경우 2000년을 전후해서 성별 변수의 영향력에서 주요한 변화가 나타나는데, 가구주의 성 자체가 빈곤을 설명하는 변수로 유의하지 않게 나온다는 점이다.⁵²⁾ 이는 다음과 같이 해석될 수 있다. 2000년 이전 데이타에서 성별이 빈곤 에 영향을 미치는 유의한 변수였다는 것은 연령, 교육, 취업지위, 가족상황, 거주지 역과 같이 모델에 포함된 변수들을 포함시키더라도 성과 관련된 고유한 속성이 빈 곤에 영향을 미쳤지만 2000년 이후에는 여타 변수들, 즉 모델에 포함된 다른 변수 들의 효과로 성별의 영향력이 해소된다. 여성가구주의 빈곤율이 지속적으로 증가하 는 상황을 고려할 때 성별, 즉 여성가구주란 모델에 포함되어 있는 빈곤에 영향을 미치는 다른 변수들에서 불리함이 집적된 집단임을 알 수 있다.

연령변수의 경우 노인을 포함한 기존연구에서는 연령변수가 유의하게 나오지만, 25-59세로 제한할 경우 연령은 유의하지 않다. 학력의 경우 중졸을 기준변수로 했을 때 고졸과 대졸 각각 절반정도로 빈곤위험이 줄어든다. 고졸과 대졸(전문대졸포함)의 격차가 적게 나오는 것은 뜻밖의 결과이기도 한데, 고졸의 빈곤율은 8.2%, 대졸의 빈 곤율은 4.1%로 고졸이 두배가량 높은 빈곤율을 보이지만, 이 차이는 다른 통제변수들 의 영향이 포함된 것으로 생각된다. 취업지위의 경우, 상용직<임시직<자영업<일용직

<무급, 무직 순으로 빈곤위험이 높아진다. 상용직의 빈곤위험이 낮다는 점을 고려하더 라도, 취업지위별 빈곤격차는 매우 크다. 가구원수는 많을수록 빈곤위험이 감소하며, 지역의 경우, 군구에 거주할 경우 서울, 광역시 등 대도시에 거주하는 경우보다 빈곤 위험이 1.8배증가한다. 한부모가구일 경우 아닌 가구에 비해 빈곤위험이 3배 높다.

남녀가구주별로 빈곤결정요인에서의 차이를 보면, 남성가구주의 경우 50대가구주 보다 30대 40대가 빈곤위험이 1.4-1.5배 정도 더 높은 것으로 나타났다(유의수준 5%). 반면 여성의 경우는 연령이 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 한 편, 남성의 경우 고졸, 대졸 모두 유의하게 나타나지만, 여성의 경우 대졸일 경우에 만 빈곤위험을 중졸에 비해 절반정도 낮출 수 있는 것으로 나타났다(P<0.10수준) 남 녀모두 취업지위는 유의하게 나타났는데, 남성가구주 상용직일 때 빈곤위험이 매우

52) 도시가계 2000년 이후의 자료, 또 가구소비실태 2000년 자료 모두 성이 유의하지 않은 것으로 분석 된다.

낮기 때문에 다른 취업지위의 빈곤위험의 배율이 매우 높게 나타난다. 가구원수의

로짓식을 바탕으로 각 집단별로 추정된 빈곤율은 <표8>과 같다. 추정시 다른 변

남성가구주의 경우 빈곤위험이 30%를 넘어서는 경우는 무급 무직의 경우이며, 한 부모가구의 경우 23%의 빈곤율을 보여, 취업지위와 가족지위에서 불안정한 경우 남 성가구주의 빈곤율이 높아짐을 알 수 있다. 빈곤위험이 낮은 대졸, 상용직 집단의 경우 빈곤위험은 각각 2%, 1%에 불과하다. 또, 남성가구주의 경우 가구원수가 증가 할수록 빈곤위험이 확연히 줄어들지만, 여성의 경우는 그렇지 못하다. 일반적으로 가구원수가 증가할수록 빈곤위험이 감소하는 것으로 알려져있는데, 가구규모가 비교 적 작은 여성가구주의 경우 가구원수는 빈곤위험에 유의한 영향을 미치지 못함을 알 수 있다.

남성가구주와 여성가구주에 대해 하위집단 평균값(group mean)을 적용해 추정한 값과 각 성별 평균값(mean)을 적용해 추정한 값의 차이를 제시하면 <표9>와 같 다.⁵⁴⁾

〈표 9〉 성별 하위범주별 빈곤의 중첩성

〈표 9〉 성별 하위범주별 빈곤의 중첩성