분석 방법

사회적 경제 활성화는 사회적경제 조직의 설립과 생존이 가능한 환경 을 조성함으로써 그 성장을 촉진한다는 의미를 가진다(노대명, 이선우, 오단이, 김솔휘, 김민지, 2017). 이 맥락에서 사회적경제 조직의 성장은 조직 수의 양적 팽창뿐만 아니라 설립된 조직의 생존이 유지되는 안정성 도 고려해야 한다는 것을 알 수 있다. 그러나 공개된 조직 유형별 현황 자 료는 인정/인가 취소 또는 폐업한 조직의 정보를 포함하고 있지 않으므 로, 현재 시점에서 생존한 조직에 대한 분석만 가능하다. 즉, 조직의 생존 여부를 결정하는 영향 요인을 검증하는 데에는 한계가 있는 것이다. 이에 사회서비스 분야의 사회적경제 조직 활성화를 기초자치단체 내에 있는 사회서비스 분야 사회적경제 조직의 수로 정의하고 분석을 진행하였다.

분석 단위는 전국 기초자치단체이다. 그러나 일부 변수에서 기초자치 단체 단위의 산출값이 없는 제주특별자치도는 분석에서 제외하여 227개 시군구가 최종 분석 대상으로 포함되었다.

전술한 바와 같이 사회적경제 조직은 사회적기업, 협동조합, 자활기업, 마을기업 등 여러 유형으로 구분된다. 하나의 조직이 복수의 조직 형태 (예: 자활기업이면서 협동조합인 경우)를 가질 수 있으나 현황 자료로는 연계가 되어있지 않아 판별이 불가능하다.⁴⁾ 따라서 사회적경제 조직 활 성화는 조직 유형별로 별도의 분석을 진행하였다. 조직 유형별로는 광의 와 협의의 사회서비스 분야로 나누어 분석을 세분화하였다. 마을기업의 경우 협의의 사회서비스 조직 수가 10개로 매우 적다는 점을 고려하여 지 역 요인 검증 분석에서는 제외하였다.

사회서비스 분야 사회적경제 조직 활성화에 영향을 미치는 지역 설명 요인은 선행 연구의 결과를 참고하여 지역의 복지 수요, 공급 특성으로 구분하였으며 분석을 위해 다양한 자료를 결합하였다. 수요 특성 변수는 기초자치단체 총인구 대비 지역 사회서비스의 잠재적 수요자인 대상별 인구 비율을 포함한다. 구체적으로 아동(0-18세), 등록 장애인, 청년 (18-34세), 노인(65세 이상) 인구 비율과 기초수급자, 차상위계층 인구 비율이 포함되며, 2019년 기준 통계청 자료를 활용하여 시군구별 데이터 를 구축하였다. 이 중에서 청년 인구 비율과 기초수급자 및 차상위계층 인구 비율은 사회적기업, 자활기업 등 정부가 독려하는 사회적경제의 참 여 주체가 되므로 수요뿐 아니라 공급 요인으로도 설명될 수 있다.

공급 특성 변수는 시군구별로 사회서비스의 공급 자원을 파악할 수 있 는 사회서비스 시설 및 인력 관련 변수와 시군구별 재정 관련 변수로 구 성되었다. 먼저, 시설 변수로는 사회서비스의 직접 제공이 이루어지는 사

4) 예를 들어, 김경휘와 백학영(2019: 128)의 연구는 2016년 자활기업 전수조사 결과 복합 유형 사회적경제 조직의 특성을 가진 자활기업이 22.3%에 이르고 있음을 보고하고 있다.

회복지 생활시설, 사회복지 이용시설, 돌봄 서비스 바우처 제공기관, 비 돌봄 서비스 바우처 제공기관, 장기요양기관의 수가 포함된다. 돌봄 서비 스 바우처에는 장애인 활동지원, 가사간병 방문지원 사업, 산모․신생아 건 강관리 지원사업, 노인돌봄종합서비스⁵⁾가 해당되며, 비돌봄 서비스 바우 처에는 지역사회서비스 투자사업, 발달재활서비스, 언어발달 지원사업이 해당된다. 데이터 구축을 위해 사회보장정보원에서 제공하는 사회복지시 설 현황(2019년)과 전자바우처 제공기관 현황(2018년), 통계청에서 제 공하는 장기요양기관 현황(2018년)자료를 확보하여 시군구별로 재가공 하였다. 이때 시설 변수들 간의 상관관계는 높게 나타날 수 있다. 가령, 장기요양기관은 제공하는 급여 종별(시설급여, 재가급여)에 따라 사회복 지 생활시설이나 이용시설로 분류될 수도 있으며, 일부는 돌봄 서비스 바 우처 제공기관일 수도 있다. 사회복지관 등 사회복지 이용시설의 일부는 비돌봄 서비스 바우처를 제공하기도 한다. 그럼에도 불구하고 시설 특성 변수 요인을 여러 개 투입한 이유는 하나의 변수가 다른 변수를 완전히 대체하는 관계가 아니며, 수요자 지원방식으로 이루어지는 바우처 사업 에서 사회서비스 분야 사회적경제 조직의 활성화를 도모하고 있는 현재 의 정책 추진이 실증적으로 어떤 결과로 나타나는지 보다 세부적으로 살 펴보기 위해서이다.

다음으로 인력 측면에서 지역 내 사회서비스 공급 특성을 나타내는 지 역 내 돌봄서비스 매칭률과 돌봄서비스 접근성을 변수로 포함하였다. 지 역 내 돌봄서비스 매칭률과 돌봄서비스 접근성은 함영진 외(2019)의 연 구에서 ‘2018년 사회서비스 전자바우처 시스템 자료’를 활용하여 생성한 서비스 접근성 변수를 재가공하였다.

5) 노인돌봄종합서비스는 2020년 노인맞춤돌봄서비스로 통합, 개편되었다.

첫째, 지역 내 돌봄서비스 매칭률은 서비스 이용자가 거주하는 동일 시 군구에서 거주하는 제공인력으로부터 서비스 제공이 이루어진 비율을 의 미한다. 이는 서비스 수급 결정이 이루어진 후, 지역 내에서 서비스 수요 가 충족되는 정도(수요 충족률)를 나타낸다. 매칭률이 낮은 것은 그 지역 의 인력 공급 자원이 부족하다는 의미로 해석될 수 있다. 장애인활동지 원, 가사간병 방문지원 사업, 산모․신생아 건강관리 지원 사업, 노인돌봄 종합서비스의 각 사업별 지역 내 매칭률을 산출한 후, 4개 사업 매칭률의 시군구별 평균값을 구하여 변수로 활용하였다. 둘째, 지역 내 돌봄서비스 접근성은 서비스 제공인력과 서비스 이용자 간 거리를 측정하는 변수이 다. 이때 제공인력과이용자 간 거리가 멀어지는 것은 그 지역 내 인적 자 원이 충분하지 않다는 의미로 해석될 수 있다. 변수 측정을 위해 각 사업 별로 제공인력 주소지 및 이용자 주소지를 활용하여 제공인력과 이용자 거리의 평균값을 산출한 후, 4개 사업 산출값의 시군구별 평균값을 구하 였다. 다만, 산출된 값은 실거리를 측정하는 단위가 아니므로 상대적인 비교만 가능하다.

마지막으로 기초자치단체의 복지 재정 특성을 반영하기 위해 통계청과 지방재정 365자료를 활용하여 재정자립도, 사회복지 예산비율을 공급 변 수로 투입하였다. <표 4-2-1>, <표 4-2-2>, <표 4-2-3>에는 변수 정의 및 원자료 출처, 설명변수와 종속변수의 기술통계량을 제시하였다.

구분 변수명 원자료 출처

(단위: %, 개, 원)

접근성 8280.5 3161.6 4534.4 40919.8

재정자립도 20.3 12.8 4.0 68.9

지역 요인 검증을 위한 분석방법은 종속변수의 특성에 따라 포아송 회 귀모형(Poisson regression model)과 음이항 회귀모형(Negative bi-nomial regression model)을 사용하였다. 사회적경제 조직의 수는 가 산자료(count data)로 음이 아닌 정수의 값을 가지며, 이산적(discrete) 이고, 〔그림 4-2-1〕과 같이 한쪽으로 치우친 비대칭 분포를 따른다. 이러 한 자료에 최소자승법(OLS)에 근거한 선형회귀모형을 적용하게 되면, 등 분산성, 잔차의 정규성 등 주요 가정을 위반하게 되어 추정결과가 왜곡될 수 있다. 따라서 확률분포함수에 근거한 비선형모형인 포아송 모형이 일 반적으로 활용된다. 포아송 회귀모형은 가산변수 형태의 종속변수가 포 아송 분포를 따른다고 가정하고 종속변수의 기댓값을 설명변수들의 선형 함수 형태로 만든 모형이다(이민주, 박인권, 2013: 157).

포아송 분포는 종속변수 기댓값의 평균과 분산이 같다는 등산포 (equidispersion)를 가정한다. 그러나 대부분의 가산자료는 분산이 평균 보다 큰 과산포(overdispersion)의 특성을 가지고 있기 때문에 포아송 모형을 적용할 경우 추정된 계수의 표준오차가 작아지고, 설명변수와 종 속변수의 인과관계를 왜곡하는 오류를 범하게 될 수 있다. <표 4-2-3>의 종속변수 기술통계량의 결과는 사회적기업(광의), 협동조합(협의, 광의) 의 분산값이 평균값보다 훨씬 큰 특성이 나타나고 있음을 확인해 준다.

이러한 과산포의 문제를 해결하기 위한 방법으로 음이항 회귀모형이 활 용된다.

이 연구는 포아송 회귀모형과 음이항 회귀모형을 이용해 분석한 결과 를 함께 제시하고 있다. 음이항 회귀모형에 대한 모형계수의 적합성 검증 은 우도비 검정(likelihood ratio test)으로 확인하였다. 음이항 회귀모 형은 과산포 모수(alpha)를 추정하여, 포아송 회귀모형과 음이항 회귀모 형 중 무엇이 적합한 모형인지 검증한다. ‘alpha=0’이란 귀무가설이 기

각되지 않으면, 등산포의 특성을 보이는 것이므로 포아송 모형을 채택할 수 있다.

020406080100Frequency

0 5 10

se_nrw19

010203040Frequency

0 10 20 30 40

se_brd19

사회적기업(협의) 분포도 사회적기업(광의) 분포도

0204060Frequency

0 10 20 30

coop_nrw19

051015Frequency

0 50 100 150 200

coop_brd19

협동조합(협의) 분포도 협동조합(광의) 분포도

050100150Frequency

0 2 4 6

self_nrw19

01020304050Frequency

0 5 10 15

self_brd19

자활기업(협의) 분포도 자활기업(광의) 분포도

〔그림 4-2-1〕 사회서비스 분야 사회적경제 조직의 수 분포: 조직 유형별

자료: 분석 결과를 토대로 연구진 작성.