첫째아 출산의 기여도가 증가하였다는 분석 결과는 우리가 우리나라 출산 추이에 대해 알고 있는 바와 상충되는 결과라는 점에 주목해야 한 다. 2000년대 유배우 출산력의 비교 결과를 보면 최근까지 이어진 합계 출산율 급락이 시작되었던 2016년 이전까지 전반적으로 매우 높은 수준
의 상승을 확인할 수 있다. 예를 들어 혼인확률 고정 유배우 출산율(유배우 출산력)의 증가 정도는 최저값 1.28(2002년)에 대한 최고값 2.17(2015 년) 대비비가 1.69배에 이른다. 그런데 이러한 높은 수준의 상승이 첫째 아 유배우 출산율 변동에 기인한다는 것은 선뜻 납득하기가 어렵다. 왜냐 하면 첫째아 출산율이 높아졌다는 것은 무자녀 유배우자의 출산이 높아 졌음을 의미하는데, 앞서 무자녀 유배우 여성의 비율은 오히려 상승세를 보였기 때문이다. 특히 2010년부터는 상승세가 급격히 높아지기까지 하 였다.
그러면 (고정) ‘유배우 합계출산율’과 연령 구조 표준화 출생아수의 일 치도 분석들에서 일관되게 나타났던 ‘유배우 합계출산율’의 높은 신뢰성 에도 불구하고 이러한 논리적 모순이 나타난 이유는 무엇일까? 이러한 문 제가 나타난 이유는 유배우 (여성) 인구 연령 구성의 내적 차별성에 기인 한다고 할 수 있다.
〔그림 2-18〕에 제시한 바와 같이 유배우 여성의 연령 구성을 연령집단 별 비율로 나타내면 2000년대 초에는 비교적 낮은 연령인 30대 초반 이 하 집단의 구성비가 상대적으로 높게 나타난다. 이는 과거 출산 연령이 현재에 비해 현저히 낮았기 때문이다. 그런데 눈여겨볼 점은 젊은 연령대, 특히 30대 유배우 여성 인구의 높은 구성비가 해당 연도를 즈음한 시점의 결혼으로 구성된 게 아니라는 것이다. 이들의 상당수는 비교 연도(2001 년) 이전에 혼인한 유배우 여성이 연령 진전에 따라 30대에 들어선 것이 라고 유추해 볼 수 있다. 그러나 이와 달리 2017년에는 혼인 연령이 늦어 지면서 30대 이하 연령집단의 유배우 여성들 중 상당수는 해당 연도를 즈 음하여 결혼한 신혼부부로 구성되었을 것으로 추정된다.
〔그림 2-18〕 유배우 여성의 연령 분포 비율 비교(2001년, 2017년)
(단위: %)
주: 1) 상기 그래프는 하단의 자료를 토대로 산출하여 작성함.
2) 상세 수치는 〈부표 2-15〉 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
또 다른 이유는 혼인 연령의 분포가 상당히 넓어졌다는 점이다. 일반적 으로 혼인 형태의 변동에 대해 만혼화의 경향으로만 이해하는 경향이 있 는데, 만혼화의 경향 속에서 혼인 연령 분포의 집중도가 상당히 낮아졌다 는 점에도 주목할 필요가 있다. 이는 ‘혼인적령기’라는 사회적 규범이 상 당 부분 약화되었기 때문이다. 실제로 2001년과 2017년 혼인의 (여성) 연령 분포를 그려 보면 이를 쉽게 확인할 수 있다(〔그림 2-19〕 참조).
이러한 혼인 연령의 다양화(집중도의 약화) 경향을 앞서 유배우 여성의 연령 분포에 적용해 보면 과거에 비해 최근으로 올수록 30대 초반 및 후 반 연령집단 중에서도 혼인 기간이 오래되지 않은 유배우 여성들이 차지 하는 비율이 상승하였을 것으로 판단된다.
〔그림 2-19〕 여성 혼인 연령 분포 비교(2001년, 2017년)
(단위: 건)
주: 1) 상기 그래프는 하단의 자료를 토대로 작성한 것으로 여성 연령별 혼인 건수를 뜻함.
2) 상세 수치는 〈부표 2-16〉 참조.
자료: 통계청 KOSIS 국가통계포털. 인구동향조사: 혼인. [웹사이트]. (2019. 6. 28.).
URL: http://kosis.kr/index/index.do
그런데 문제는 우리나라 출산의 80% 이상이 혼인 기간 5년 미만의 ‘신 혼부부’들 사이에서 일어난다는 사실이다. 신혼부부의 인구 규모가 비신 혼부부보다 크지 않을 것이라는 점을 고려한다면 실제 신혼부부의 출산 력은 압도적으로 높다고 할 수 있다. 최근으로 올수록 연령별 유배우 여 성 인구 집단에서 신혼인 여성의 비율이 고르게 높아지고 있었는데, 이에 따라 각 연령집단의 (연령별) 유배우 출산율, 특히 첫째아 출산율이 크게 상승하게 된다. 이러한 설명은 ‘유배우 합계출산율’의 증가에서 왜 첫째 아 출산의 기여도가 높았는지에 대한 합리적 이유를 마련해 준다.
다시 말해 이 연구에서 사용된 유배우 출산율이 얼마나 많은 유배우 여 성들(분모)이 얼마나 많은 아이를 출산(분자)하였는가에 대한 출산력은 매우 충실히 나타내지만, 실제 출산력의 변화가 아닌 혼인 기간의 분포 변화에 따른 출산율의 변화를 반영하는 데는 한계가 있었음을 보여 준다.
이것은 출산력 측정의 오류가 아니라 산출 지표의 한계로 이해하는 것이 적절할 것이다.16)
결론적으로 이 장의 분석 결과는 ‘유배우 합계출산율’의 산출과 추이 비교를 통해 2005년 이후 나타난 우리나라의 출산율 하락 또는 정체의 핵심적 원인이 유배우 여성의 감소, 다시 말해 혼인의 감소에 기인한다는 사실을 다시 한번 확인하여 준다. ‘유배우 합계출산율’ 지표는 출산력의 변동을 잘 드러내 주고는 있지만, 혼인 연령 분포의 변화에 따라 발생하 는 일종의 노이즈 효과를 충분히 통제하지는 못하는 한계가 있음도 발견 할 수 있다.
이러한 분석 결과를 좀 더 심층적으로 해석해 보자면 만혼화와 혼인 연 령 분포의 변화는 출산력 수준 측정을 위해 사용하는 기간합계출산율에 도 어느 정도의 왜곡을 발생시킬 가능성을 보여 준다. ‘유배우 합계출산 율’은 혼인 상태에 있는 유배우 여성만을 대상으로 하면서 그 왜곡의 정 도가 극대화된 것이며, 이러한 특정 시기의 출산력에 대한 왜곡은 기간합 계출산율에서도 나타날 수 있다고 할 수 있다. 이러한 왜곡은 지금까지 논의된 평균 출산 연령이나 출산 순위 분포 변동에 의한 템포효과의 왜곡 과는 구별되지만, Kohler & Philipov(2001)가 설명하는 출산 연령 편차 (variance) 증가에 따른 (기간)합계출산율 상승효과와는 관련성이 높은 것으로 보인다. 여기에 대해서는 추가 연구가 필요할 것이다. 이러한 혼 인 기간 분포 변화에 따른 왜곡들에 의해 코호트별로 출산 연령(fertile age)을 완료하고 나타나는 완결출산율은 기간합계출산율을 통해 유추되 는 수준보다 더 낮아질 위험성도 존재한다.
16) 이러한 한계는 기간합계출산율이 출산 연령 또는 출산 순위의 변화를 제시하지 못하여 템포 효과에 영향받는 한계와 유사하다고 할 수 있다.