초혼시기에 대한 이벤트 히스토리 분석

이미 앞서 설명한 바와 같이 (I)연속시간모델 및 (II)이산시간모델의 분 석시간에 대해, (i)시간의 경과에 따라 변화하지 않는 공변량만을 사용하 는 경우, (ii)시간의 경과에 따라 변화하는 공변량을 사용하는 경우와 같 이 2종류의 분석시간을 사용하는 경우, 3가지의 조합(I)-(i), (II)-(i), (II)-(ii)의 모델 추정결과를 제시한다. 시간의 경과를 통해 변화하지 않는 공변량(i)을 사용하는 경우의 연속시간모델 (I)-(i)와 이산시간모델(II)-(i) 는 시간을 세분화하면 같은 결과가 얻어지기 때문에 이산시간모델(II)-(i) 과 (II)-(ii)을 중심으로 다룬다.

가. 연속시간모델 분석 결과

<표 4-2-6>은 양국 청년의 초혼시기에 대하여 연속시간모델로 추정한 결과를 나타내고 있다. 한국의 (a)15세부터 경과시간에 따른 분석결과를 보면, 남성의 경우 첫 직장에서의 종사상 지위가 비정규직이거나 한 번도 일해 본 적이 없는 경우에 초혼시기가 늦어지는 효과가 있고, 여성의 경 우는 취직에 따른 분가, 대도시 출신, 한 번도 일해 본 적이 없는 경우의 초혼시기가 늦어지는 것으로 나타나고 있다. 이 결과와 (b)최종 학교를 졸업 및 중퇴한 이후의 경과시간에 따른 분석결과를 비교해 보면, 기본적 으로 15세부터를 기점으로 한 경우와 같은 결과를 얻을 수 있지만, 최종 학교 졸업 및 중퇴 후의 경과시간으로 보면, (1)진학에 따른 분가는 남성 의 초혼시기를 촉진시키며, (2)대학 졸업은 초혼시기를 빠르게 하는 효과 에 있어서 차이점이 있는 것으로 나타나고 있다.

다음으로 일본의 (a)15세부터 경과시간에 따른 분석결과를 보면, 남성 은 대도시 출신, 첫 직장의 종사상 지위가 비정규직이거나 한 번도 일해 본 적이 없는 경우, 그리고 대학 졸업이 초혼시기를 늦추는 효과가 있는 것으로 나타났다. 여성의 경우에는 취직분가, 대도시 및 지방 대도시 출 신과 대학 졸업이 초혼시기를 늦추고 있다. 그리고 두 가지 시간 기점의 분석을 비교하면 한국과 유사한 경향이 있다는 것을 알 수 있다. 즉, (1)진 학분가는 남성의 초혼시기를 앞당기며, (2)대학 졸업은 15세 기점으로 보 면 초혼시기를 늦추고 있으나 졸업 및 중퇴 기점으로 보면 초혼시기는 빠 르게 되고, (3)여성의 경우에도 첫 직장의 종사상 지위가 비정규직이면 초혼시기가 늦어지는 차이가 있다.

한국과 일본의 추정결과를 비교하면 몇 가지 예외를 제외하고,⁸⁰⁾ 한쪽

나. 이산시간모델 분석결과(시간 비의존성 변수)

log likelihood -3389.4 -3218.8 -5254.0 -5065.2 -14489.1 -14042.6 -18781.0 -18152.5 Observations 4,330 2,164 4,111 3,229 2,696 2,523 3,223 3,026

<표 4-2-7> 초혼 해저드 이산시간분석(시간 비의존성 변수): Complementary log-log 모델

이산시간모델은 연속시간모델과 비교하여 예측 해저드를 쉽게 계산할

log likelihood -1908.7 -1858.4 -2787.8 -2695.3 -6522.9 -6423.3 -7821.8 -7600.7 Person year 20,398 9,665 26,479 14,047 36,906 23,801 36,802 23,405 주: 각주는 <표 4-2-6>과 동일.

한국은 (b)졸업 및 중퇴부터의 경과시간에서 보면, 남녀 모두 취직분가 한 경우의 초혼시기가 늦고, 여성의 경우 대도시출신의 초혼시기가 늦어 지고 있는 것으로 나타나고 있다. 결혼 전 분가 경험의 유무와 출신지의 조합에 따른 9개의 카테고리별 예측해저드를 보면, 남성의 경우 비대도 시 출신에 진학분가한 경우의 초혼시기가 빨라지고, 여성의 경우 대도시 출신에 취직분가한 경우의 초혼시기가 늦어지는 것이 눈에 띈다.

대도시 출신에 분가하지 않은 남성의 초혼시기는 (a)15세부터의 경과 시간으로 볼 때, 지방 대도시 출신에 진학·취직분가한 경우보다 빠르고, (b)졸업 및 중퇴 이후의 경과시간으로 볼 때는 비대도시 출신에 진학분가 한 사람보다 초혼시기가 늦으며, 대도시 출신에 취직분가한 사람보다 빠 르다.⁸²⁾ 여성의 경우는 두 시점에서 공통적으로 지방 대도시 및 비대도시 출신에 분가하지 않은 사람보다 대도시 출신에 분가하지 않은 사람의 초 혼시기가 늦으며, 대도시출신에 취직분가한 사람보다는 빠르다.⁸³⁾

다음으로 일본의 분가경험 여부와 출신지의 조합에 따른 9개 카테고리 별 예측해저드를 보면, 남성은 대도시 출신에 분가 경험이 없는 경우의 초혼시기가 가장 늦고, 비대도시 출신에 진학분가일 경우의 초혼시기가 가장 빠르다. 비대도시 출신의 진학분가한 이들의 초혼시시는 (a)15세부 터의 경과시간에서 대도시 출신에 분가 경험이 없거나 출신지 관계없이 취직분가한 경우보다 초혼시기가 빠르고, (b)졸업 및 중퇴 이후부터의 경 과시간으로 보면, 출신지에 관계없이 분가 경험이 없거나 취직분가한 경 우보다 초혼시기가 빠르다. 비대도시 출신 남성에 취직분가한 자에 대해 서는, (a)15세부터의 경과시간으로 봐도, (b)졸업 및 중퇴 이후부터의 경

82) 즉 졸업·중퇴 시점에서 보면, 초혼시기는 대도시 출신 취직분가 < 대도시 출신 비분가 남성 < 비대도시 출신 진학분가라고 할 수 있다.

83) 한국 여성의 초혼시기는 대도시 출신 취직분가 < 지방 대도시·비대도시 출신 비분가 <

대도시 출신 비분가라고 할 수 있다.

과시간으로 봐도, 비대도시 출신에 결혼 전 분가 않은 자 및 진학분가한 자에 비해 초혼 타이밍이 늦으나, 대도시 출신에 분가 경험 없음의 경우 보다 초혼 타이밍이 빠르다.

반면, 일본 여성은 대도시 출신에 취직분가를 하고 있는 경우의 초혼 시기가 가장 늦고, 대도시 출신에 진학분가를 하고 있는 경우의 초혼시기 가 가장 빨랐다. 그러나 대도시 출신의 분가하지 않은 여성의 경우는 같 은 조건의 남성과 같이 초혼시기가 극단적으로 늦어지지는 않았다. 이들 의 초혼시기는 (a)15세부터의 경과시간으로 본 경우, 비대도시 출신에 분 가하지 않은 경우보다 늦고, 대도시 출신의 취직분가한 경우보다 빠르다.

(b)졸업 및 중퇴 이후로부터의 경과시간으로 보면, 지방 대도시 출신에 진학 및 취직분가한 경우나 대도시 출신에 취직분가한 경우보다 빠르다.

그리고 비대도시 출신에 진학 및 취직분가한 경우, (a)15세부터 경과시간 으로 보면 비대도시 출신에 진학분가한 경우는 지방 대도시 출신에 진학 및 취직분가한 경우 및 대도시 출신에 취직분가한 경우보다 초혼시가가 빠르고, 비대도시 출신에 취직분가의 경우에는 비대도시 출신에 분가하 지 않은 경우보다 초혼시기가 늦고, 대도시와 지방 대도시 출신에 취직분 가한 경우보다 빠르다. (b)졸업 및 중퇴 이후로부터의 경과시간으로 보 면, 비대도시 출신에 진학분가한 경우는 출신지를 막론하고 취직분가한 경우 및 대도시 교외 출신에 분가하지 않은 경우보다 초혼시기가 빠르고, 비대도시 출신에 취직분가한 경우에는 비대도시 출신에 분가하지 않은 경우 및 진학분가한 경우보다 초혼시기가 늦으며, 대도시와 지방 대도시 출신에 취직분가한 경우보다 빠르다.

<표 4-2-8> 초혼 해저드 이산시간분석(시간 비의존성 변수): Complementary log-log 모델로 예측한 초혼 해저드 한국 (YP)일본 (JGSS) 남성여성남성여성 리스크 시작 연령(a)15세(b)졸업/중퇴(a)15세(b)졸업/중퇴(a)15세(b)졸업/중퇴(a)15세(b)졸업/중퇴 Prd. Pr.GroupsPrd. Pr.GroupsPrd. Pr.GroupsPrd. Pr.GroupsPrd. Pr.GroupsPrd. Pr.GroupsPrd. Pr.GroupsPrd. Pr.Groups 결혼 전 분가 경험 여부 없음*2.8 B 5.6A3.2 5.8A5.7A8.5 7.5 B 11.5A 진학분가2.4AB7.0A2.5A7.2A6.1A10.2 7.0AB12.0A 취직분가2.2A4.4 2.4A4.2 5.2 7.7 6.4A9.7 유소년기 거주지역 대도시주1) 2.6A5.4A2.44.54.87.36.5A10.9A 지방 대도시주2)2.4A5.0A3.1A5.6A5.5A8.6A6.3A9.6 비대도시*2.6A5.2A3.4A6.4A5.8A8.7A7.511.4A 결혼 전 분가 경험 여부×유소년기 거주지역 없음×대도시주1) 2.7 CD5.4 BCD2.6 B4.9AB4.2A6.5A6.8 BCD11.5 CD 지방 대도시주2) 2.9 D5.9 CDE3.5 CD6.1 CD5.7 BC8.9 CD 6.7 BCD10.3 BC 비대도시2.8 CD 5.4 BCD3.8 D7.1 D5.9 C8.8 D7.9 E11.9 D 진학분가×대도시주1)2.6ABCD 8.2 DE2.2AB7.7ABCD 5.8 BC8.9ABCDE8.4 DE14.7 CD 지방 대도시주2)1.6A4.4ABC2.5AB 6.6ABCD 5.6 BC10.0 CDE5.7ABC8.7AB 비대도시3.3 CD 9.9 E2.9 BCD7.6 BCD6.3 C10.5 E7.3 DE12.8 D 취직분가×대도시주1) 2.5 BCD5.0ABC 1.9A3.34.8AB7.2AB5.1A8.3A 지방 대도시주2) 1.9AB3.9A2.7 B4.7A5.1AB7.7ABCD 5.9AB8.9A 비대도시2.2ABC4.2AB2.8 BC4.9ABC5.3 B7.9 BC6.8 CD10.2 BC 주: ‘그룹’열에 같은 문자가 있는 예측확률은 10%수준에서 통계적으로 유의하다는 것을 나타냄.

다. 이산시간모델 분석결과(시간 의존성 변수)

한국 (YP) 일본 (JGSS)

log likelihood -1847.8 -1818.7 -2755.8 -2688.2 -6109.6 -6125.3 -6965.2 -6828.6 Person year 20,452 9,688 26,538 14,075 35,944 23,172 36,135 22,986 주: 각주는 <표 4-2-6>과 동일.

<표 4-2-10>은 <표 4-2-9>의 추정결과로부터 예측되는 결혼 전 분가 경험 여부와 유소년기의 거주지역별 초혼 해저드를 나타내고 있다. 한국 의 분가 영향을 보면, 출신지의 영향을 변화시키지 않았고, 연속시간모델 의 결과와 같이 대도시 출신 여성이 상대적으로 초혼시기가 늦어지는 효 과가 나타나고 있다. 진학 및 취직분가는 (b)졸업 및 중퇴 후의 경과시간 으로 본 초혼시기를 앞당기며, 진학분가는 여성의 졸업 및 중퇴 후의 경 과시간으로 본 초혼시기를 앞당긴다.

일본의 결과에서 눈에 띄는 점은 진학·취업에 따라 부모 곁을 떠나는 것, 즉 경제적으로 자립하는 것은 분가 후의 초혼시기를 앞당긴다는 것, 그리고 분가의 상태를 통제하면 출신지의 차이가 초혼시기에 미치는 영 향은 통계적으로 유의한 차이가 거의 없다는 것이다. 이것은 출신의 차이 가 초혼시기에 끼친 영향이 분가 경험의 유무와 분가시기로 설명될 가능 성이 있음을 시사한다.

결혼 전 분가 상태와 출신지의 영향은 통계적으로 유의하지 않았으나 남녀 모두 (a)15세부터의 경과시간과 (b)졸업・중퇴로부터의 경과시간 모두 대도시 출신에 결혼 전 분가하지 않은 경우의 초혼시기가 가장 늦다 는 결과를 보여주고 있다. 반대로 대도시 또는 지방 대도시 출신에 취직 분가한 경우의 초혼시기가 가장 빠른 것으로 보여진다. 반면, 한국의 결 과에서는 출신지의 차이가 미치는 영향이 크지 않으나 대도시출신 여성 의 취직분가 후의 초혼시기가 늦다는 것과 대도시출신 남성의 진학분가 후의 초혼시기가 늦다는 것이 특징으로 보여진다.

<표 4-2-10> 초혼 해저드 이산시간분석(시간 의존성 변수): Complementary log-log 모델로 예측한 초혼 해저드 한국 (YP)일본 (JGSS) 남성여성남성여성 리스크 시작 연령(a)15세(b)졸업/중퇴(a)15세(b)졸업/중퇴(a)15세(b)졸업/중퇴(a)15세(b)졸업/중퇴 Prd. Pr.GroupsPrd. Pr.GroupsPrd. Pr.GroupsPrd. Pr.GroupsPrd. Pr.GroupsPrd. Pr.GroupsPrd. Pr.GroupsPrd. Pr.Groups 결혼 전 분가 경험 여부 없음*2.4A4.82.9A5.2A3.75.63.55.3 진학분가2.8A6.8A2.9A7.06.09.97.412.3 취직분가2.6A5.6A2.8A5.2A7.811.715.122.7 유소년기 거주지역 대도시주1)2.6A5.4A2.44.55.3A8.1A7.6A12.4 B 지방 대도시주2) 2.4A5.0A3.1A5.6A5.4A8.5A7.3A11.4AB 비대도시*2.5A5.2A3.4A6.2A5.7A8.7A7.0A10.7A 결혼 전 분가 경험 여부×유소년기 거주지역 없음×대도시주1)2.4AB4.7A2.4A4.5AB2.53.82.3A4.0A 지방 대도시주2) 2.5AB4.9AB3.1 B5.4 C3.14.92.7A4.1A 비대도시2.3AB4.6A3.4 B6.2 C4.26.2A4.16.0 진학분가×대도시주1) 3.2AB7.8 CD2.7AB7.4 BC5.6A8.6AB9.815.7 BC 지방 대도시주2)1.9A4.4AB2.8AB6.5ABC5.8A9.8 BC6.1 B9.5 비대도시3.8 B9.6 D3.3AB7.4 C6.2A10.1 B7.4 B12.8 B 취직분가×대도시주1)2.9 B6.3 BCD 2.3A4.1A8.9 B13.6 D17.9 C28.7 D 지방 대도시주2)2.3AB5.1ABC3.1 B5.7 C8.3 B12.5 CD18.4 C28.0 D 비대도시2.5AB5.3ABC3.3 B6.1 C7.5 B11.1 BCD 13.219.6 C 주: ‘그룹’열에 같은 문자가 있는 예측확률은 10% 수준에서 통계적으로 유의하다는 것을 나타냄.

5. 가족형태별 상대소득과 지니계수 변화⁸⁴⁾