일-가족 생애 분석과 관련하여 우선, 여성가족패널조사 자료를 활용하여 남편과 아내의 노동시장 이력을 살펴본다. 배열분석의 장점을 가장 잘 활 용하기 위해서는 연령별(예컨대, 15~49세) 상태 배열(state sequence) 을 살펴보는 것이 바람직하지만, 현재까지 조사가 완료되어 공개된 여성 가족패널조사(제1차~제6차) 자료에 기초하여 분석 대상자들의 연령별 (예컨대, 15~49세) 상태 배열 자료를 구축하는 것은 가능하지 않다. 일-가족 영역의 생애 정보를 회고적으로 조사하는 방식 또한 검토될 수 있지 만, 여성가족패널조사의 경우 전향적(prospective) 설계에 기초한 정보 만을 제공하는 상황이다.
이에 따라 본 연구에서는 차선책으로 ‘연령’ 대신 패널의 ‘조사 차수’를 상태 배열을 기록하는 단위로 사용한다. 자료 제약으로 인해 불가피한 점
36) 부부의 일-가족 균형 관련 배열 자료를 분석하기 위해 본 연구에서 사용하는 분석 도구 는 R 프로그램의 TramineR 패키지이다(Gabadinho, Ritschard, Studer, & Muller, 2011b).
은 있지만, 이러한 접근의 단점은 동일한 ‘조사 차수’에 속한 개인들이 생 애 과정의 상이한 단계에 위치할 개연성이 있다는 것이다. 이러한 문제를 완화하고자 본 연구에서는 아래와 같이 분석 대상자들의 연령에 추가적 으로 제한을 가한다.
더 구체적으로 본 연구에서는 현시점에서 활용할 수 있는 가장 최근 자 료인 제6차 조사 기준으로 44세 이하 유배우 여성을 분석 대상으로 한다.
이러한 조건을 적용할 경우 분석 대상 개인들은 제1차 조사 기준으로 21~35세에 해당하며, 제6차 조사 기준으로 30~44세에 해당한다. 기본 적으로 이 연령대(21~44세)는 혼인-출산 생애 과정의 핵심을 포괄하는 시기로 볼 수 있다. 추가적으로 일-가족 영역으로 활동 공간을 한정하는 측면에서 관측 기간 동안 남편과 아내 모두 교육 수준에서 변동이 없는 개인들로 분석 대상을 제한한다(N=1,083명).
부부의 노동시장 상태를 (1) 임금근로, (2) 비임금근로, (3) 비취업의 세 범주로 구분하여 남편과 아내의 노동시장 이력을 살펴보면 관측 기간(제 1차~제6차) 동안 남성(남편)은 임금근로가 지배적인 위치를 점하는 패턴 이 지속된다. 본 연구의 분석 대상 남성(남편)의 경우 제3차~제4차 조사 시점에서 비취업 상태의 구성비가 다소 높게 형성되지만, 시간의 경과에 따라 다시 감소하는 모습을 보인다.
여성(아내) 또한 전반적으로 비취업 상태의 구성비가 지속적으로 감소 하는[0.76(제1차) → 0.45(제6차)〕 한편 임금근로의 구성비가 증가하는 [0.15(제1차) → 0.39(제6차)〕 패턴이 뚜렷하게 나타남을 살펴볼 수 있 다. 그러나 남성(남편)에 비해 상대적으로 비취업 상태의 구성비가 높은 모습 또한 뚜렷하게 관측된다. 또한 여성(아내)의 경우 임금근로에 비해 상대적으로 점진적이기는 하지만 비임금근로의 구성비 또한 지속적으로 증가하는 모습을 살펴볼 수 있다.
〔그림 5-2〕 남편과 아내의 노동시장 이력(제1차~제6차) State Distribution Plot: Husband
State Distribution: Husb
husbst1 husbst2 husbst3 husbst4 husbst5 husbst6
0.00.20.40.60.81.0
State Distribution Plot: Wife
State Distribution: Wife
wifest1 wifest2 wifest3 wifest4 wifest5 wifest6
0.00.20.40.60.81.0
Wage NonWage
NonEmp
자료: 한국여성정책연구원. (2018). 여성가족패널조사(원자료, 1차~6차) 분석.
남편과 아내 각각의 노동시장 이력 대신 남편과 아내의 경제활동 상태 를 조합하여 그 추세를 살펴보면 남편과 아내 각각 3가지 상태(임금근로, 비임금근로, 비취업) 조합에 따라 총 9개의 조합이 발생한다. 〈표 5-1〉에 서 볼 수 있듯이 제1차~제6차 조사 기간에 걸쳐 남편(임금)-아내(비취업) 상태 조합이 지속적으로 유지된(6차례 반복) 배열(남편:임금-아내:비취업 /6)이 전체 상태 빈도(state frequency)의 9.3%로 가장 높게 나타나며, 남편(임금)-아내(임금) 상태가 6회 반복된 배열(남편:임금-아내:임금/6) 이 두 번째로 높은 3.9% 수준이다. 〈표 5-1〉은 상태 배열 빈도가 높은 상 위 10개를 보여 주는데, 이들 10개의 상태 배열이 전체 상태 빈도 분포에 서 차지하는 구성비가 30% 미만인 점에서 볼 수 있듯이 전체 관측 기간 (제1차~제6차)에 걸쳐 부부의 노동시장 궤적에서 관측되는 이질성이 상 당히 높은 수준임을 살펴볼 수 있다.
〈표 5-1〉 남편-아내 경제활동 조합 상태 빈도표(제1차~제6차, 상위 빈도 10개)
상태 빈도 빈도 백분율
남편:임금-아내:비취업/6 101 9.3
남편:임금-아내:임금/6 42 3.9
남편:임금-아내:비취업/5-남편:임금-아내:임금/1 27 2.5
남편:임금-아내:비취업/3-남편:임금-아내:임금/3 25 2.3
남편:임금-아내:비취업/2-남편:임금-아내:임금/4 21 1.9
남편:임금-아내:비취업/2-남편:비취업-아내:비취업/1-남편:임금-아내:비취업/3 18 1.7
남편:임금-아내:비취업/4-남편:임금-아내:임금/2 17 1.6
남편:임금-아내:비취업/4-남편:비취업-아내:비취업/1-남편:임금-아내:비취업/1 16 1.5 남편:임금-아내:비취업/3-남편:비취업-아내:비취업/1-남편:임금-아내:비취업/2 14 1.3
남편:비임금-아내:비취업/6 13 1.2
자료: 한국여성정책연구원. (2018). 여성가족패널조사(원자료, 1차~6차) 분석.
각 조사 차수별로 부부의 경제활동 상태의 구성을 살펴보더라도 남편 (임금)-아내(비취업) 조합(husb:Wage-wife:NonEmp)의 구성비가 지 속적으로 가장 높게 나타난다(〈표 5-2〉 참고). 그러나 조사 차수가 높아 짐에 따라 남편(임금)-아내(비취업) 상태 조합의 구성비는 지속적으로 감 소하는 한편 남편(임금)-아내(임금) 상태 조합의 구성비가 증가하는 패턴 이 관측된다. 〔그림 5-3〕의 상태분포도(state distribution plot) 또한 동일한 패턴을 시각적으로 보여 준다. 관측된 상태의 다양성을 측정하는 지표인 엔트로피(entropy) 지수를 보면 제4차 조사까지 남편-아내 경제 활동 상태 조합의 다양성이 증가하지만 이후 큰 변화 없이 일정한 수준을 유지하는 모습을 보여 준다.37)
〔그림 5-3〕 남편과 아내의 노동시장 이력(제1차~제6차) State Distribution Plot: Couple
St at e Di st rib uti on : C ou pl e
couplest1 couplest2 couplest3 couplest4 couplest5 couplest6
0. 0 0.2 0. 4 0.6 0. 8 1.0
husb:NonEmp-wife:NonEmphusb:NonEmp-wife:Wage husb:NonEmp-wife:NonWage husb:Wage-wife:NonEmp husb:Wage-wife:Wage husb:Wage-wife:NonWage husb:NonWage-wife:NonEmp husb:NonWage-wife:Wage husb:NonWage-wife:NonWage
자료: 한국여성정책연구원. (2018). 여성가족패널조사(원자료, 1차~6차) 분석.
37) 본 연구에서 사용된 엔트로피 지수는 ⋯
ln로 정의된다(Shannon entropy). 엔트로피는 모든 사례가 하나의 동일한 상태에 있을 때 0이 되며, 정의된 상태(본 연 구의 경우 9개) 각각의 구성비가 동일할 때 최대가 된다(Gabadinho et al., 2011b, p. 67).〈표 5-2〉 남편-아내 경제활동 상태 조합 비율과 엔트로피 지수(제1차~제6차)
경제활동 상태 제1차 제2차 제3차 제4차 제5차 제6차
남편:비취업-아내:비취업 0.0397 0.0970 0.1180 0.0923 0.0540 0.0397 남편:비취업-아내:임금 0.0037 0.0102 0.0290 0.0240 0.0310 0.0203 남편:비취업-아내:비임금 0.0037 0.0055 0.0120 0.0092 0.0120 0.0092 남편:임금-아내:비취업 0.5910 0.5134 0.4260 0.3684 0.3470 0.3084 남편:임금-아내:임금 0.1200 0.1376 0.1860 0.2281 0.2680 0.3056 남편:임금-아내:비임금 0.0406 0.0536 0.0550 0.0739 0.0740 0.0849 남편:비임금-아내:비취업 0.1283 0.1053 0.0920 0.0979 0.0990 0.1034 남편:비임금-아내:임금 0.0259 0.0203 0.0300 0.0416 0.0490 0.0563 남편:비임금-아내:비임금 0.0471 0.0572 0.0530 0.0646 0.0660 0.0720
엔트로피 지수 0.62 0.71 0.78 0.81 0.81 0.81
자료: 한국여성정책연구원. (2018). 여성가족패널조사(원자료, 1차~6차) 분석.
〈표 5-3〉의 전이확률(transition probability)을 통해 남편과 아내의 경제활동 상태에서의 변화를 살펴보면 남편(임금)-아내(임금) 조합이 관 측 기간 동안 동일 상태에서 체류할 개연성이 가장 높게 나타난다 (0.707). 또한 남편(임금)-아내(비취업) 조합(0.677) 그리고 남편(비임 금)-아내(비임금) 조합(0.672)도 동일 상태에서 체류할 확률이 상대적으 로 높은 수준임을 살펴볼 수 있다. 관측 기간(제1차~제6차) 동안 상이한 상태 간 전환의 경우 대체로 비취업 혹은 비임금근로 상태에서 임금근로 상태로 전환될 확률이 상대적으로 높게 나타남을 살펴볼 수 있다(특히 남 편).
〈표 5-3〉 남편-아내 경제활동 조합 상태 간 전이확률
구분 남편 비취업 임금 비임금
남편 아내 비취업 임금 비임금 비취업 임금 비임금 비취업 임금 비임금
비취업
비취업 0.193 0.037 0.011 0.460 0.087 0.03 0.145 0.018 0.018 임금 0.057 0.255 0.000 0.075 0.462 0.019 0.019 0.113 0.000 비임금 0.087 0.000 0.217 0.109 0.065 0.261 0.043 0.043 0.174
임금
비취업 0.105 0.009 0.003 0.677 0.134 0.027 0.034 0.007 0.005 임금 0.019 0.046 0.000 0.147 0.707 0.029 0.007 0.038 0.006 비임금 0.012 0.003 0.04 0.106 0.068 0.652 0.012 0.000 0.106
비임금
비취업 0.094 0.005 0.005 0.124 0.032 0.007 0.592 0.065 0.076 임금 0.028 0.033 0.000 0.039 0.206 0.006 0.106 0.489 0.094 비임금 0.016 0.006 0.045 0.019 0.019 0.106 0.08 0.035 0.672 자료: 한국여성정책연구원. (2018). 여성가족패널조사(원자료, 1차~6차) 분석.
앞에서 경제활동(노동시장) 상태를 (1) 임금근로, (2) 비임금근로, (3) 비취업의 세 범주로 구분하였는데, 이는 여성가족패널조사에서 남성(남 편)의 일자리 관련 정보 수집이 매우 제한적인 것과 관련이 있다. 앞에서 언급했듯이 여성가족패널조사에서 남성(남편)의 일자리 정보는 배우자를 통해 제공되는 방식을 취하고 있다.
반면 여성(아내)의 일자리에 대해서는 더 세부적인 정보를 제공한다.
이러한 측면에서 여성(아내)만을 대상으로 하여 관측 기간 동안의 일자리 변동을 더 세부적으로 살펴보기로 한다. 앞에서는 임금근로와 비임금근 로로만 구분하였는데, 아래에서는 임금근로를 정규직과 비정규직으로 구 분한 후 교육 수준별로 노동시장 이력에서 어떠한 차이가 있는가를 살펴 본다.
교육 수준별 노동시장 이력을 살펴보면 여성가족패널 제1차 조사에서 는 대졸 이상(UV) 집단에서 비취업 범주의 구성비(67%)가 가장 낮지만, 시간의 경과에 따라 고졸 이하(HS) 및 전문대졸(2/3년제; JC) 집단의 비 취업 구성비가 상대적으로 빨리 감소하는 모습을 볼 수 있다. 결과적으로 현시점 기준으로 활용할 수 있는 가장 최근의 여성가족패널조사 자료인 제6차 조사 기준으로 볼 때 대졸 이상(UV) 집단의 비취업자 구성비(48%) 가 오히려 고졸 이하 집단(46%) 및 전문대졸 집단(40%)에 비해 높은 모 습을 보인다.
전체 교육 수준 집단들을 아울러 시간의 경과에 따라 임금근로 범주의 구성비가 증가하는 모습을 보이지만, 대졸 이상 집단(UV)에서의 증가 폭 이 가장 낮다. 한편, 전문대졸(JC) 및 고졸 이하(HS) 집단에서 임금근로 범주의 구성비 증가 폭이 상대적으로 크게 나타나지만, 임금근로의 유형 을 세부적으로 살펴보면 상대적으로 비정규직의 구성비가 크게 증가한 것을 살펴볼 수 있다.
최종 관측 시점인 제6차 조사 기준으로 볼 때, 대졸 이상 집단에서는 정규직의 구성비(0.23)가 비정규직(0.12)의 2배 이상이지만, 전문대졸 및 고졸 이하 집단에서는 비정규직의 구성비가 정규직과 같거나 정규직 에 비해 높은 수준을 보여 준다.
전반적으로 관측 기간 동안 분석 대상 여성(아내)들의 경제활동(노동시 장) 참여가 증가하는 패턴을 살펴볼 수 있으며, 특히 교육 수준이 낮은 집 단의 경제활동 참여 증가 현상이 상대적으로 두드러짐을 살펴볼 수 있다.
그러나 교육 수준이 낮은 여성의 경제활동(노동시장) 참여가 증가하고 있 지만, 정규직 일자리 대신 비정규직 일자리를 중심으로 이루어지고 있음 을 살펴볼 수 있다.
〔그림 5-4〕 여성(아내)의 교육 수준별 노동시장 이력(제1차~제6차) State Distribution - HS
State Distribution
wifestII1 wifestII3 wifestII5
0.00.20.40.60.81.0
State Distribution - JC
State Distribution
wifestII1 wifestII3 wifestII5
0.00.20.40.60.81.0
State Distribution - UV
State Distribution
wifestII1 wifestII3 wifestII5
0.00.20.40.60.81.0
NonEmp Standard NonStandard NonWage
자료: 한국여성정책연구원. (2018). 여성가족패널조사(원자료, 1차~6차) 분석.
앞에서는 여성가족패널조사의 관측 기간(제1차~제6차) 동안 남성(남
앞에서는 여성가족패널조사의 관측 기간(제1차~제6차) 동안 남성(남