제2절 저출산‧고령화와 출산경험의 변화
2. 자료 및 분석방법
장 저 출 산 고‧ 령 화 와 가 족 형 태 변 화
면, 학력이 높을수록 첫 출산부터 마지막 출산까지의 기간이 긴 반면, 결혼 연령이 높을수록 마지막출산까지 걸리는 시간은 짧아지는 것으로 나타났다.
이러한 연구결과는 출생 및 결혼코호트별로 출산행위가 차별화되는 것을 밝힘으로써 최근 우리나라의 저출산율이 인구학적 구성의 변화에 의한 것 인가를 분석하였다.
이제까지 살펴본 우리나라 출산력과 자녀출산에 관한 결정과정에 대한 선행연구들은 출산에 미치는 거시경제학적‧인구학적 변인들에 관한 분석을 제시하고 있으며, 특히, 여성들의 취업과의 관련성에 점차 주목한다는 점에 서 그 의의를 찾을 수 있다. 그러나 코호트 간 출산력에서의 차이나 코호 트에 따른 가족가치관의 변화와 출산력간의 관계성에 대한 관심에서 한발 더 나아가 코호트별로 달라지고 있는 노동시장참여 상황의 요인들이 세대 간 출산결정에 어떠한 영향을 미치는가에 대한 연구는 아직 미미한 상황이 다. 이러한 한계는 여성취업과 출산 및 관련 인구학적 변인들에 관한 체계 적인 자료가 부족했다는 문제에 기인한다. 우리나라 여성들의 노동시장 진 출이 지속적으로 증가하고 있고 그에 따라 맞벌이가족은 크게 증가하고 있 으며, 또한 노동시장참여의 지속성과 노동시장 경험이 코호트별로 다르게 나타나고 있는 상황에서 여성취업과 취업관련 경험은 자녀출산의 의사결정 과정에 가장 중요한 변수들 중 하나로 고려되어져야 할 필요가 있다.
2. 자료 및 분석방법
가. 자료특성
본 연구에 사용되는 데이터는 한국노동연구원에서 수집된 한국노동패널 (KLIPS) 1998-2008이다. 한국 노동패널은 일차적으로 노동행위에 초점을 두고 있으며, 결혼과 출산력을 포함한 가족형성력과 개인들의 취업력에 관 한 자세하고도 풍부한 자료를 제공하기 때문에 본 논문이 담고 있는 연구 문제를 분석하는데 특별히 유용하다고 평가된다. 본 연구에서는 합계출산율
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제 2 장 저 출 산 고‧ 령 화 와 가 족 형 태 변 화
이유는 임신이 반드시 출산으로 연결되지 않는 경우가 있을 수 있으며, 또 한 첫 출산 또는 추가출산의 사건은 임신의 시작과 함께 발생한다는 가정 에 기반한다. 따라서 본 연구에서 사건의 발생시점으로 간주하는 시간 임신 의 시작은 ‘출산년월일(센츄리 달로 전환된 날짜, century months) - 8개 월’로 변수를 구성하였다.
결혼부터 각 출산간의 간격을 모델화하기 위하여, 본 연구는 시간 연속적 인 비율적 위험 사건사 모델(time-continuous proportional hazard event historical model)을 사용하였다(BlossfeldㆍRohwer, 1995; Allison, 1984).
나. 분석방법론
본 연구는 여성들의 생애사건에 따른 출산력을 분석하기 위하여 시간연 속적 사건사 분석방법(time-continuous event history analysis)을 활용한 다. 제 1차 년도 부터 조사된 결혼력, 출산력, 그리고 각 일자리의 정보(월 평균 임금, 근로시간, 직종, 정규직 여부)와 교육수준 정보를 월 단위 (monthly based) 시간에 따라 변화하는 개인의 직업력 파일 (person-file with time-varying variables)로 만들었다. 이러한 개인사와 직업변수들을 시간에 따라 변화사키는 개인직업력 파일은 시간연속적 (continuous-time) 사건사 분석을 가능하게 하므로 시간의 흐름으로 인해 야기되는 분석상의 오차항을 최소화 시켜주는 방법론상의 이점을 가지고 있다.
특히 본 분석에서 활용한 출산력, 즉 15세 이상 응답자들의 정확한 출산 시기(년, 월, 일, year, month, day)는 설문문항에 포함된 자료가 아닌 가 구단위 자료에서 각 가구원의 생년월일을 바탕으로 재구성하였다. 즉 가구 성원들간의 관계가 부모와 자녀관계인 경우를 추출하여 자녀의 생년월일을 부모의 출산력으로 재구성하여 분석하였다. 이와 같이 출산력 자료를 간접 적으로 가구원들의 생년월일을 바탕으로 재구성한 이유는 한국노동패널은 개인들의 출산관련 시기에 대한 정보를 매년 수집하는 것이 아니라는 한계 에 기인한다. 따라서 본 분석에 포함된 출산력 자료의 이해를 위해서는 출
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저출 산 고‧ 령 화가 가 족 형 태 및 개인 의 삶 의 질 에 미 치 는 영 향
산력 정보가 개인단위 자료에서 추출된 자료가 아닌 가구단위 가구성원들 의 생년월일을 바탕으로 하였다는 점을 이해할 필요가 있다.
본 분석은 두 가지 수준에서 수행된다. 첫 번째는 비모수적 기술적 분석 법(nonparametric descriptive methods)로서 시간의 변화에 따라 설명하고 자 하는 사건의 상태변화, 즉, 본 분석에서는 결혼에서 첫 출산, 첫 출산에 서 두 번째 출산, 그리고 두 번째 출산에서 세 번째 출산의 상태변화를 기 술적으로 분석하는 생애표(life table)분석을 수행한다. 시간의 흐름에 따라 분석대상 사건이 발생할 위험율(hazard rates)과 사건의 발생으로부터 생존 할 생존율(survival rates)을 기술적으로 분석한다.
아울러 각 독립변수들의 이전 출산상태에서 추가적인 출산상태로 이동하 는 위험율(hazard rates)에 대한 효과는 관찰기간 동안 일정하게 증가하거 나 일정하게 하락한다는 것을 가정하는 와이블(Weibull) 분포를 이용하여 사건사 분석(event history analysis)방법을 활용한다.
와이블(Weibull)분포를 가정하는 비율적 위험율 모델(proportional hazard model)에서는, h0(t) = ptt-1을 가정한다. 참고로, 여기에서 p는 자료로부터 추정되어지는 모수(shape parameter)이다. 와이블(Weibull) 위 험율과 생존율 함수를 식으로 나타내면 다음과 같다.