1. ‘유배우 합계출산율’ 산출 방법론
단순 합계 산출 방식의 한계를 이해하기 위해서는 우선 우리나라 출산 시기의 특성을 파악할 필요가 있다. 우리나라 출산의 80% 이상은 혼인 기간 5년 이하의 신혼부부 사이에서 발생하는데(이상림, 이지혜, 2017), 이는 혼인 자체가 출산 행위뿐만 아니라 출산 시기 결정의 매우 중요한 이 슈라는 것을 보여 준다. 실제 연령별 유배우 출산율을 살펴보면 대부분 신 혼 기간에 포함되어 있는 20대 초반의 유배우 여성의 경우에는 출산율이 30~40% 수준에 이를 정도로 매우 높은 수치를 보여 준다(이철희, 2019, p. 49). 그리고 연령이 높아질수록 신혼부부의 비율이 자연스럽게 낮아지 면서 출산율이 점차 낮아지는 경향을 보이게 된다. 이는 출산에 대한 연 령 효과보다는 혼인 기간 효과가 크게 작용할 수 있음을 시사한다.
이러한 상황에서 유배우 여성의 연령별 출산율의 단순 합으로 합계출 산율을 구하게 되면 연령 구간 안에 속해 있는 신혼 기간 유배우자의 비 율만큼 신혼 기간 또는 혼인이 일생(가임 기간)에 걸쳐 반복된다는 것을 의미하게 된다. 다시 말해 혼인 초기에 출산 확률이 높아지는 구간이 49 세까지 혼인 기간에 걸쳐 1회가 아니라 여러 번 나타난 수치로 중복 계산 된다는 의미이다. 물론 이러한 반복은 독립적으로 드러나는 것이 아니라 연령별 유배우 출산율 안에 반영된다. 이로 인하여 연령별 출산율의 단순 합을 통해 계산한 ‘유배우 합계출산율’은 실제적 의미보다 과대 산출되는 결과를 낳게 된다.10)
10) (기간)합계출산율은 각 연령집단의 분모를 해당 연령대의 모든 여성으로 하기 때문에 각 연령 구간에서 나타나는 혼인에 따른 영향력을 평균적 수준으로 축소시킬 수 있다. 그러 나 ‘유배우 합계출산율’은 혼인 기간을 반영하지 않은 상태로 유배우 상태에 있는 여성 들을 분모로 사용한다.
이러한 특성으로 인하여 연령별 출산율을 그대로 반영하는 것이 아니 라 혼인과 연관된 유배우자의 규모에 따라 영향력을 축소하여 배분할 필 요가 있다. 이러한 가정을 바탕으로 이철희(2019)는 최근 ‘유배우 합계출 산율’을 산출하여 그 변화를 제시하였다.
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이 식11)에서 는 궁극적으로 혼인하는 여성들 가운데 a세에 결혼하 는 여성의 비율12)을 나타낸다. 따라서 이를 가임 연령 전체에 대해 합하 면 1이 된다(이철희, 2019, p. 51).13) 이에 대한 이해를 돕기 위해 그림 으로 나타내면 〔그림 2-5〕로 표현할 수 있다.
그림에서 막대 내에 있는 각 셀은 유배우 여성 인구의 연령별 출산율을 의미한다. 각 막대는 혼인 시작 연령이 다른 가상의 혼인 코호트라고 할 수 있다. 이 연구의 ‘유배우 합계출산율’ 산출에서는 20세부터 49세까지 의 30개의 막대가 존재한다.
한 막대에서 각 셀의 출산율을 합한 것이 이 가상 코호트가 49세까지 혼인 상태를 유지하면서 낳게 될 출생아수를 의미한다. 그런데 ‘유배우 합계출산율’에서는 가상 코호트들의 평생 동안 출생아수가 동일하게 합
11) 이철희(2019)의 산식을 이 연구 분석틀에 맞게 수정하였다.
12) 유배우 상태에 있는 여성의 비율을 사용하지 않고, 해당 연도 혼인의 연령 비율을 사용 하는 것은 뒤에 설명하게 되는 ‘혼인 연령부터 49세까지 유배우 상태를 유지하는 가상 의 혼인 코호트’ 개념을 설정하여 ‘유배우 합계출산율’을 설명하기 때문이다.
13) 이철희(2019)의 연구에서는 ‘유배우 합계출산율’을 구하는데, 모든 가임기 여성을 대상으로 하여 15~49세로 연령 구간을 사용하였다. 그러나 이 연구에서는 20~49세의 연령층을 대상으로 한 출산력 변화의 분석을 목적으로 하기 때문에 20~49세 여성을 대상으로
‘유배우 합계출산율’을 산출하였다. 같은 맥락에서 혼인확률도 20~49세의 모든 혼인 중 연령별 비율 분포를 사용하였다.
쳐지는 것이 아니라 코호트가 전체 유배우 인구에서 차지할 것으로 예상 되는 비중에 따라 각기 다른 가중치의 가 부여된다.
그림에서 각 막대의 높이는 해당 연령의 유배우 출산율에 부여된 가중 치, 즉 를 의미하는데, 20~49세 사이의 전체 혼인 사례 중에서 해당 연 령의 비율이 높을수록 값은 커지게 된다. 이렇게 코호트 막대의 높이 (차지하는 비중)를 반영한 각 혼인 코호트 막대에서의 출생아수 총합을 모두 쌓게 되면 이 연구에서 산출하는 ‘유배우 합계출산율’의 값이 된다.
〔그림 2-5〕 ‘유배우 합계출산율’ 산출 구조 설명
2. ‘유배우 합계출산율’ 추이 및 신뢰성 분석
이상과 같은 방식으로 산출된 2000년부터 2017년 사이 20~49세의
‘유배우 합계출산율’은 다음과 같다. 여기서 의 값은 각 연도 20~49세 의 모든 혼인 중 연령별 비율 분포를 사용하였다. 전반적인 ‘유배우 합계
출산율’의 변화를 살펴보면 일반적인 기간합계출산율과 그 변화 패턴은 거의 유사하지만, 합계출산율보다는 높게 나타나는 것을 알 수 있다. 이 는 합계출산율에서 유배우 상태가 아닌 여성들이 포함되면서 분모가 더 크기 때문이다.
그런데 연도별로 유배우자의 비율이 다르게 분포하기 때문에 연령별로 출산율의 영향력을 배분하는 가 각 연도마다 다르고, 이렇게 연도별로 다른 가중치를 연령별 유배우 출산율에 부여하여 산출된 ‘유배우 합계출 산율’은 유배우자의 연령 구조에 따라서도 다른 값을 갖기 때문에 직접적 비교에는 문제가 있다. 다시 말해 산출된 연도별 ‘유배우 합계출산율’의 차이에는 실제 연도별 출산력의 차이와 함께 유배우자의 연령 구조에 따 른 차이도 동시에 반영된다.
이와 같은 문제로 인하여 실제 출산력의 변화 정도, 다시 말해 출산력 의 차이를 비교해 보기 위해서는 특정 연도에 고정된 값을 사용할 필요가 있다. 실제로 이철희(2019)는 2000년의 연령별 혼인확률을 사용하였는 데, 2001년부터의 출산력 변화를 분석해 보고자 하는 이 연구에서는 2001년의 값을 사용하였다.
〔그림 2-6〕 ‘유배우 합계출산율’과 일반 합계출산율의 비교
주: 1) 상기 그래프는 하단의 자료를 토대로 산출·인용하여 작성함.
2) 상세 수치는 〈부표 2-5〉 참조.
자료: 1) 통계청. (2000). 인구주택총조사 2%_인구사항. 통계청 MDIS.
2) 통계청. (2005). 인구주택총조사 2%_인구사항. 통계청 MDIS.
3) 통계청. (2010). 인구주택총조사 2%_인구사항. 통계청 MDIS.
4) 통계청. (2015). 인구주택총조사 2%_인구사항. 통계청 MDIS.
5) 통계청. (각 연도). 인구동향조사: 출생. 통계청 MDIS.
6) 통계청 KOSIS 국가통계포털. 인구동향조사: 혼인, 출생, 이혼. [웹사이트]. (2019. 6. 28.).
URL: http://kosis.kr/index/index.do
이러한 방식으로 산출된 ‘유배우 합계출산율’은 그 변화 분포를 살펴보 기에 앞서 산출된 수치의 신뢰성을 다른 방식으로 확증할 필요가 있다.
이는 연령별 출산율의 가중치 배정에서 연구자가 설정한 전제를 바탕으 로 하고 있어 이에 대한 비판이 존재할 수도 있기 때문이다.
〔그림 2-7〕 2001년 연령별 혼인확률 유지를 가정한 유배우 합계출산율
주: 1) 상기 그래프는 하단의 자료를 토대로 산출하여 작성함.
2) 상세 수치는 〈부표 2-6〉 참조.
자료: 1) 통계청. (2000). 인구주택총조사 2%_인구사항. 통계청 MDIS.
2) 통계청. (2005). 인구주택총조사 2%_인구사항. 통계청 MDIS.
3) 통계청. (2010). 인구주택총조사 2%_인구사항. 통계청 MDIS.
4) 통계청. (2015). 인구주택총조사 2%_인구사항. 통계청 MDIS.
5) 통계청. (각 연도). 인구동향조사: 출생. 통계청 MDIS.
6) 통계청 KOSIS 국가통계포털. 인구동향조사: 혼인, 이혼. [웹사이트]. (2019. 6. 28.).
URL: http://kosis.kr/index/index.do
인구학에서는 서로 상이한 출산율 지표들에서 실제적 출산력을 비교할 때 여러 가지 표준화 방법을 사용한다. 이 연구에서는 연령 구조를 동일하 게 설정하는 방식을 사용하고자 한다. 이를 위해 우선 유배우자의 인구구 조를 고정하고, 각 연도의 연령별 유배우 출산율을 대입하여 가상의 출생 아수를 비교하고자 한다. 이 방식은 유배우자의 인구구조 차이에서 발생 하는 ‘유배우 합계출산율’의 차이를 통제할 수 있다. 여기서는 2001년 유 배우 여성의 연령별 인구구조를 기준으로 설정하였는데, 이러한 표준화
‘유배우 합계출산율’ 분포와 앞서 산출한 2001년 연령별 혼인확률을 유 지한 ‘유배우 합계출산율’의 분포는 다음과 같다.
〔그림 2-8〕 혼인확률 고정 유배우 합계출산율과 유배우 여성 인구구조 표준화 출생아수 비교
(단위: 명, 천 명)
주: 1) 상기 그래프는 하단의 자료를 토대로 산출하여 작성함.
2) 상세 수치는 〈부표 2-7〉 참조.
자료: 1) 통계청. (2000). 인구주택총조사 2%_인구사항. 통계청 MDIS.
2) 통계청. (2005). 인구주택총조사 2%_인구사항. 통계청 MDIS.
3) 통계청. (2010). 인구주택총조사 2%_인구사항. 통계청 MDIS.
4) 통계청. (2015). 인구주택총조사 2%_인구사항. 통계청 MDIS.
5) 통계청. (각 연도). 인구동향조사: 출생. 통계청 MDIS.
6) 통계청 KOSIS 국가통계포털. 인구동향조사: 혼인, 이혼. [웹사이트]. (2019. 6. 28.).
URL: http://kosis.kr/index/index.do
산출된 두 결과값의 분포를 살펴보면 놀라울 정도로 일치하는 패턴을 보이고 있음을 확인할 수 있다. 거의 같은 그래프라고 할 수 있을 정도의 일치도를 보이지만, 이는 그래프에서 나타낸 최솟값의 설정에 의해 나타 난 결과이다. 그리고 두 그래프 중 하나는 출생아수를 나타내지만, 다른 하나는 산출된 합계출산‘율’이라는 점에서 본질적으로 상이하다. 특히 산 출식의 구성 요소에서도 ‘유배우 합계출산율’은 2001년 혼인확률(전체 혼인에서의 연령 비율)을, 표준화 출생아수는 2001년의 유배우 여성의 인구구조를 기준하였다는 차이가 있다. 이러한 본질적 차이에도 불구하
산출된 두 결과값의 분포를 살펴보면 놀라울 정도로 일치하는 패턴을 보이고 있음을 확인할 수 있다. 거의 같은 그래프라고 할 수 있을 정도의 일치도를 보이지만, 이는 그래프에서 나타낸 최솟값의 설정에 의해 나타 난 결과이다. 그리고 두 그래프 중 하나는 출생아수를 나타내지만, 다른 하나는 산출된 합계출산‘율’이라는 점에서 본질적으로 상이하다. 특히 산 출식의 구성 요소에서도 ‘유배우 합계출산율’은 2001년 혼인확률(전체 혼인에서의 연령 비율)을, 표준화 출생아수는 2001년의 유배우 여성의 인구구조를 기준하였다는 차이가 있다. 이러한 본질적 차이에도 불구하