1. 기술 분석 결과
2년 이내 출산 계획자의 사회경제학적 배경 특성을 살펴보면 다음과 같다. 분석에 사용한 사회경제학적 특성은 자녀 출산 계획에 대해 응답한 연도 즉 첫 번째 연도에서의 상태이다. 2년 이내 출산 계획자의 평균 연령 은 약 32.3세로 나타났다. 세부 집단별로 살펴보면 실현자와 연기자의 평 균 연령은 각각 31.3세와 31.8세로 포기자의 33.9세, 미결정자의 32.4 세보다 연령이 낮은 것으로 나타났다. 이는 상대적으로 낮은 연령의 여성 들이 자녀를 출산하거나 연기하고 있다는 것을 말해 준다. 반면에 포기자 나 미결정자는 높은 연령 때문에 자녀 출산을 포기하거나 미결정적인 태 도를 보이는 것으로 설명될 수 있을 것이다.
<표 3-11> 2년 이내 출산 계획자의 사회경제학적 특성: 평균 연령
(단위: 건, 세)
자료: 여성가족패널 2차(2008년)~7차(2018년). 한국여성정책연구원, https://klowf.kwdi.re.kr /portal/mainPage.do, 2020.04.03.인출. 필자 분석.
계획 당시 자녀가 없었던 여성 중에서 2년 이내 출산을 실현한 여성은 25.8%, 연기한 여성은 26.1%, 포기한 여성은 17.3%, 미결정 중인 여성 은 30.8%로 나타났다. 이는 자녀가 없는 여성 중에서 자녀 출산을 유보 하고 있는 여성의 비중이 높다는 것을 말한다. 출산 계획 당시 자녀가 1명
구분 샘플 수 평균 표준편차 최소값 최대값
2년 이내 출산 계획자 959 32.3 4.5 19 48
실현자 288 31.3 3.9 20 45
연기자 197 31.8 4.0 20 45
포기자 254 33.9 4.8 21 47
미결정자 220 32.4 5.0 19 48
있는 여성 중에서는 자녀 출산을 실현한 여성이 34.9%, 포기한 여성은
자료: 여성가족패널 2차(2008년)~7차(2018년). 한국여성정책연구원, https://klowf.kwdi.re.kr /portal/mainPage.do, 2020.04.03.인출. 필자 분석.
2년 이내 출산 계획자의 학력을 보면 고졸자 포기자의 비중이 32.9%
고 볼 수 있다. 따라서 사회경제적으로 낮은 지위를 가지고 있는 여성들 이 자녀 출산 계획을 포기할 가능성이 크며, 출산을 실현할 확률 역시 낮 다는 사실을 말해 준다.
<표 3-13> 2년 이내 출산 계획자의 사회경제학적 특성: 학력
(단위: 건, %)
자료: 여성가족패널 2차(2008년)~7차(2018년). 한국여성정책연구원, https://klowf.kwdi.re.kr /portal/mainPage.do, 2020.04.03.인출. 필자 분석.
2년 이내 출산 계획자의 경제활동상태를 보면 비경제활동 여성 중 실
<표 3-14> 2년 이내 출산 계획자의 사회경제학적 특성: 경제활동상태
(단위: 건, %)
자료: 여성가족패널 2차(2008년)~7차(2018년). 한국여성정책연구원, https://klowf.kwdi.re.kr /portal/mainPage.do, 2020.04.03.인출. 필자 분석.
2년 이내 출산 계획자를 소득 수준별로 구분하여 분석한 결과는 다음
<표 3-15> 2년 이내 출산 계획자의 사회경제학적 특성: 소득
(단위: 건, %)
주: 1. 분석 대상 표본 중에서 10건이 소득 정보 누락 2. 각 연도의 소득은 2015년 실질 소득
자료: 여성가족패널 2차(2008년)~7차(2018년). 한국여성정책연구원, https://klowf.kwdi.re.kr /portal/mainPage.do, 2020.04.03.인출. 필자 분석.
2. 실증 모형 분석
을 실현하지 못한 사람들이다. 비실현자 중에서 연기자는 2년 이후 여전 히 자녀 출산 의향을 가지고 있는 여성들이고, 포기자는 비실현자 중에서 2년 이후 자녀 출산 의향이 없다고 응답한 여성들이며, 미결정자는 2년 이후 자녀 출산 의향에 “모르겠음”이라고 응답하였거나 혹은 무응답 여성 들이다. 본 분석에서 사용할 종속 변수는 이산형 변수이므로 로짓 모형을 이용하고자 한다. 실현자 모형에서는 실현자와 비실현자를 비교하며, 비 실현자 모형에서는 연기자를 그 외 비실현자(포기자와 미결정자), 포기자 를 그 외 비실현자(연기자와 미결정자), 미결정자를 그 외 비실현자(연기 자와 포기자)와 비교한다.
한편, 로짓 모형에서는 실현자, 연기자, 포기자, 미결정자 각각에 대해 비교하는 것이 어렵고, 비실현자 분석에서도 포기자, 연기자, 미결정자 각각에 대해 비교하는 것이 어렵다. 출산 실현, 출산 연기, 출산 포기, 출 산 미결정은 모두 차별적인 특성을 가진 결정이므로 각각을 비교함으로 써 유용한 정책적인 시사점을 얻을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 로짓 모형 이외에도 집단별 비교가 가능한 다항 로짓 모형을 이용하기로 한다.
다항 로짓 모형을 이용하여 2년 이내 출산 계획자 중에서는 실현자를 기 준으로 연기자, 포기자, 미결정자를 비교하고, 2년 이내 출산 비실현자 중에서는 포기자를 기준으로 연기자와 미결정자를 비교하고자 한다. 다 항 로짓 분석에서 실현자를 기준으로 한 이유는 실현자와 비교하여 연기 자, 포기자, 미결정자에 어떠한 차별적인 요인이 영향을 미치고 있는가를 살펴보기 위함이다. 또한, 비실현자에 대한 다항 로짓 분석에서 포기자를 기준으로 한 것은 연기자와 미결정자는 출산에 대한 의향이 어느 정도 남 아 있다는 판단하에 출산을 포기해 버린 포기자와 비교하여 연기자 그리 고 미결정자에 어떠한 차별적인 요인이 영향을 미치고 있는가를 파악하 기 위함이다.
한편, 본 분석은 두 개의 연도로 짝을 이룬 자료들을 결합한 패널 자료 를 가지고 분석을 수행한다. 앞서 기술 분석에서 살펴본 바와 같이 2년 이 내 출산 계획이 있는 사람이 두 번 이상 표본에 들어 온 경우는 24.5%이 다. 2년 이내 출산 계획을 실현하지 못한 사람, 즉 비실현자가 두 번 이상 표본에 들어온 경우도 역시 20%이다. 하지만 2년 이내 출산 의향을 중복 적으로 가지고 있거나 출산을 중복적으로 실현하지 못한 여성들에게는 특이한 특성이 있을 수 있다. 예를 들어 출산 의향이 매우 강한 여성들은 연도별로 연속적으로 출산 의향을 가지고 있을 수 있으며, 출산하는 데 특별한 어려움을 가지고 있는 여성들은 계획한 출산을 중복적으로 실현 하지 못할 수 있다. 따라서 응답자가 가지고 있는 고유한 특성을 통제하 지 않고 모형을 추정하는 경우 독립 변수와 고유한 특성 간의 상관관계가 발생하여 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향력을 정확하게 분석하기 가 어렵다. 본 연구에서는 패널 분석에서 표본이 가지고 있는 고유한 특 성을 통제하는 방법으로 확률 효과 모형을 이용하기로 한다16).
본 분석에서 모든 독립 변수는 출산을 계획하고 있었던 당시의 상태로 보았다. 따라서 2년 이내 출산 계획이 한 번만 있었던 사람들은 독립 변수 가 시간 불변 변수이며, 두 번 이상 표본에 들어온 사람만이 시간에 따라 변하는 독립 변수를 갖게 된다. 표본의 특성상 두 번 이상 표본에 들어온 사람의 수가 적고, 두 번 이상 표본에 들어온 사람은 연도별로 연속적으
16) 고정 효과 모형은 오차항 ui가 고정되어 있다고 가정하는 반면에, 확률 효과 모형은 오 차항 ui가 확률 분포를 따른다고 가정한다. 고정 효과 로짓 모형은 주어진 기간 동안 각 패널 개체의 값이 모두 0이거나 1인 패널 개체들을 제외하고 분석을 진행한다. 본 분석에서 2년 이내 출산 계획자 중 종속 변수의 값이 지속해서 0을 가진 사람 즉 비실 현자는 전체 표본의 70%를 차지한다. 따라서 고정 효과 로짓 모형을 사용하는 경우 이 러한 70%의 표본을 제외하고 모형을 추정하게 된다. 따라서 70%의 표본이 제외된 상 태에서 독립 변수를 모두 모형에 포함하게 되는 경우 충분한 자유도를 갖지 못하게 되 어 모형 추정이 어렵게 된다. 이러한 이유로 본 분석에서는 고정 효과 모형이 아닌 확 률 효과 모형을 사용하기로 한다.
로 들어온 경우가 많다. 연속적으로 표본에 들어온 경우에는 경제활동 상 태, 학력, 소득, 자녀 수 등에 큰 차이가 있지 않다. 따라서 중복적으로 표 본에 포함된 여성들이 가지고 있는 독립 변수의 변이는 크지 않아 보이므 로 로짓 모형의 결과와 확률 효과 로짓 모형의 결과에는 큰 차이가 없을 것으로 예상한다.
민인식, 최필선(2009)에 따라 본 연구의 로짓 모형을 다음과 같이 설정 하였다.
인 경우≤ 인 경우y*it는 관찰되지 않는 실제 종속 변수이고, yit 는 y*it의 관찰값이다. y*it
에 대해 다음과 같은 선형회귀모형을 가정한다.
yit = 1일 때 확률은 다음과 같이 계산한다.
Pr Pr
Pr
F(·)는 0을 중심으로 대칭적인 확률 분포의 누적 분포함수이다. 본 연 구에서는 로지스틱 분포를 사용한다. 본 연구가 사용하는 자료는 패널 데 이터이기 때문에 종속변수 y*it에 다음과 같이 패널 개체의 특성을 반영하 는 오차항 ui를 포함한 모형으로 한다. 확률 효과 모형에서는 상수항 (α +ui)가 N(α, σ2u)의 확률 분포를 따르는 확률 변수로 가정한다.
한편, 2년 이내 출산을 계획하고 있는 사람들은 출산 실현, 출산 연기, 출산 포기, 출산 미결정의 세 가지 선택이 가능할 수 있다. 또한, 2년 이내 출산을 실현하지 않은 사람들에게도 출산 연기, 출산 포기, 출산 미결정 의 세 가지 선택이 가능할 수 있다. 개인들이 직면한 이러한 선택지 중에 서 특별하게 하나를 선택하는 이유는 다른 모든 선택에 비해 특정한 선택 이 주는 만족도가 더 크기 때문이다. 이것을 잠재 변수로 간주하고 이를 바탕으로 선택된 종속 변수가 관찰된 값이다.
여기서 Vj는 관찰된 설명 변수에 의해 설명되는 만족도의 크기로서 설 명 변수의 선형 함수 형태로 표현된다. 여러 범주 중에서 j를 선택하는 이 유는 다른 선택에 비해 주는 만족도가 가장 크기 때문이다.
Pr Pr ≠
Pr ≠
Pr ≠
선택의 범주가 네 가지이고 첫 번째 선택이 1번인 경우 위의 식은 다음 과 같이 쓸 수 있다.
Pr Pr
∞
∞
∞ 오차항의 분포에 대해 제1종 극단값 분포를 가정하면 확률밀도함수는 다음과 같다.
exp exp exp
위 분포 하에서 오차항이 서로 독립이면 이중적분은 다음과 같이 간단 한 형태로 표현된다.
위 분포 하에서 오차항이 서로 독립이면 이중적분은 다음과 같이 간단 한 형태로 표현된다.