중·고령층 재취업의 특징 및 요인 분석과 시사점

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중·고령층 재취업의 특징 및 요인 분석과 시사점

22-02

KERI 정책제언

유 진 성

한국경제연구원 연구위원 (jsyoo@keri.org)

우리나라 고령층은 다른 나라과 비교해 볼 때 상대적으로 높 은 고용률과 높은 빈곤율을 나타내고 있다. 먼저 고용률의 경 우 연령층이 높아질수록 OECD 국가 내 순위가 상승하는 것 으로 나타나고 있다. 40~44세, 45~49세 고용률은 OECD 국 가들 평균보다 낮은 수준을 기록했지만 50~54세 고용률부터 는 OECD 평균을 상회하는 것으로 나타났다. 50~54세 고용률 은 76.4%로서 OECD 국가들의 가중평균값인 75.7%를 상회하 였다. 65~69세 고용률은 OECD 국가들(조사대상 37개국) 가 운데 2위를, 70~74세 고용률의 경우 OECD 회원국(조사대상 37개국) 내에서 1위를 기록하였다. 한편, 우리나라 빈곤율은 66~75세 기준으로는 34.6%, 76세 이상 기준에서는 55.1%를 기록하여 모두 OECD 조사대상국 가운데 가장 높았다.

보고서는 고령층의 일자리와 빈곤 문제를 검토하기 위해 중·

고령층에서의 퇴사 후 재취업 특징을 분석하였다. 분석결과 퇴 사 이후 1년 이내 재취업한 비율은 45.3%인 것으로 나타났다.

1년이 지나면 재취업률은 급속히 감소하는데, 5년 이내까지 재 취업하지 못하는 비율은 32.4%인 것으로 분석되었다.

퇴사 후 1년 내 임금근로자로 재취업하는 비율은 25~54세 의 경우 53.4% 였으나 55~74세의 재취업률은 32.8%에 불 과한 것으로 나타났다. 1년 내 비임금근로자로의 재취업률은 25~54세 15.7%, 55~74세 12.5%로 격차가 매우 크지는 않은 것으로 조사되었다.

종사상 지위별로 살펴보면 25~54세의 경우 1년 내 상용직 으로 재취업하는 비율은 37.7%, 임시일용직으로 취업하는 비 율은 15.7%로 나타났다. 55~74세의 경우 상용직으로의 재취 업률은 14.4%, 임시일용직으로 재취업률은 18.5%로 임시일용 직으로의 재취업률이 더 높게 나타나 중·고령층에서 일자리의 질이 낮은 것으로 분석되었다.

고용형태별로 정규직, 비정규직으로 나누어서 살펴보면 중·

고령층에서 양질의 일자리 감소는 더욱 극명하게 나타난다.

25~54세의 경우 1년 내 정규직으로의 재취업율은 32.5%, 비 정규직으로 재취업률은 20.8%로 나타났지만, 55~74세의 경 우 정규직으로의 재취업률은 9.0%, 비정규직으로 재취업률은 23.8%로 일자리의 질이 크게 떨어지는 것으로 분석되었다.

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경쟁적 위험(competing risk)을 고려하는 서바 이벌 모형을 사용하여 중·고령층의 재취업에 미치 는 요인을 분석한 결과 학력수준이 높을수록, 남성 일 경우, 직업훈련에 참여한 경우, 퇴사 시 임금근 로자로 일했을 경우 정규직으로의 재취업 가능성이 증가하는 것으로 나타났다.

비정규직으로의 재취업은 상대적으로 학력수준이 낮을 경우, 자산소득이 없을 경우, 부채가 있을 경 우, 이전 직장에서 임금근로자일 경우 높은 것으로 분석되었다.

한편, 자영업으로 재취업할 확률은 상대적으로 학력수준이 낮고, 자가에 거주하고, 부채가 있을 경 우, 직업훈련에 참여한 경험이 있는 경우, 전 직업 이 비임금근로자였을 경우 증가하는 것으로 분석되 었다.

향후 고령층의 일자리와 빈곤율 문제를 해소하기

위해서는 고령층을 위한 양질의 일자리 확대가 중 요하다. 이를 위해서는 정규직에 대한 고용보호를 완화하고 비정규직에 대한 규제도 완화하여 고용의 유연성을 제고할 필요가 있다. 또한 호봉제 중심의 임금체계를 직무급·성과급 임금체계로 개편하고 임 금피크제의 확산을 통해 중·고령층의 고용유지 혹 은 확대를 모색할 필요가 있다. 고령층의 양질의 일자리 접근기회를 확대하기 위해서는 직업훈련도 강화할 필요가 있으며, 근로빈곤 문제를 해결하기 위해서는 연금제도를 개선할 필요가 있다. 연금제도 는 공적연금제도의 가입조건을 점진적으로 완화하 여 사각지대를 해소해 나갈 필요가 있으며, 사적연 금에 대한 세제혜택을 확대하여 개인연금 등 사적 연금의 기능도 강화해 나갈 필요가 있는 것으로 판 단된다.

Ⅰ. 서론

□ 고령화 심화로 고령층의 인구가 지속적으로 증가하 면서 고령층의 일자리와 빈곤 문제가 중요한 이슈 로 등장

◦2011~20

년 기준 우리나라의 고령인구 증가 속도는

OECD

에서 가장 빠른 것으로 나타남

(

매년

29

만명씩 증가

)

◦OECD 자료에 따르면

노동시장에서의 은퇴연 령은

2016

년 기준

,

남성은

72

세로

OECD

회 원국

35

개국 가운데 가장 높은 수준

◦

노인빈곤율도

2018

년 기준

43.4%

로

OECD

회원국 가운데 최고 수준

□ OECD뿐만 아니라 우리나라 조사 결과에서도 우리 나라 고령층이 노동시장에 남아있는 비율이 높고, 최근에는 증가추세에 있으며, 빈곤율도 높은 구조

◦ 보건복지부의 2020년 노인실태조사에 따르면 65세 이상 노인의 경제활동 참여율은 36.9%로 3년 전의 30.9%에 비해 크게 증가

◦ 한국복지패널을 사용하여 가구기준, 가처분 소득 기준으로 추정한 결과 노인빈곤율은 2010년대 중반 이후 감소하는 모습을 나타 내고 있지만 여전히 40%를 넘는 수준

□ 고령층의 일자리와 빈곤 문제는 중·고령층의 퇴사 후 경제환경 및 경제활동과 관련이 많기 때문에 고령층의 문제 해결을 위해 중·고령층에서의 재취 업 문제를 검토하고 시사점을 도출하고자 함

◦ 현재에는 정년이 60세 이상이지만 경제사회적 여건 혹은 자의적으로 정년 이전에 퇴사를 하 는 경우도 있으며, 중·고령층에서의 퇴직 후 재 취업의 형태가 그 다음 연령대인 고령층의 경 제사회 현황을 결정짓는 중요한 역할을 담당

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◦ 본 연구에서는 노동시장에서의 주 연령대를 지 나고 중년보다는 고령으로 향하는 연령대인 55 세부터 74세까지의 개인을 대상으로 퇴사 후 노동시장에서의 경제활동을 분석하고자 함

◦ 한 번이라도 퇴사 혹은 퇴직을 경험한 55~74 세 중·고령층의 그 이후 재취업의 특성을 살펴 보고 재취업에 영향을 미치는 요인들을 분석하 고자 함

◦ 분석결과를 바탕으로 향후 고령층을 위한 일자 리 정책과 빈곤율 완화를 위한 정책적 시사점 은 무엇인지를 검토해 보고자 함

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Ⅱ. 우리나라 중·고령층의 고용률과 빈곤율 의 국제비교

□ 중·고령층의 퇴사 후 경제활동의 특징과 재취업에 대한 분석에 앞서 연령별, 특히 중·고령층의 경제 현황을 OECD 국가와 간략히 비교해보고자 함

◦ 우리나라 중·고령층의 퇴사 후 재취업에 대한 분석에 앞서 연령별로 고령층으로 갈수록 경제 지표의 변화가 OECD 국가들과 큰 차이가 있는 지를 간략히 검토하고자 함

◦ 중·고령층의 주요한 경제지표로써 고용률과 빈 곤율을 중심으로 연령대별 순위의 변화를 살펴 보고자 함

□ 우리나라 중·고령층의 고용률은 OECD 국가들 가운데에서도 상위권에 위치하는 가운데 연령층이 높아질수록 순위가 상승

◦15~64세를 기준으로 하는 생산가능인구 기준 고용률의 경우 우리나라는 OECD 평균에 미치 지 못하고 있음

- 2020년 기준 우리나라 고용률은 65.9%로 조사대 상 OECD 38개 국가 가운데 28위를 차지하여 하 위권에 위치

- 2020년 OECD 국가들의 가중평균 고용률은 66.3%로 우리나라의 고용률 65.9%보다 높은 수준 을 기록하고 있음

◦ 취업활동의 주 연령대 가운데 하나라고 할 수 있는 40~49세의 경우에도 우리나라 고용률은 OECD 평균에 미치지 못하는 수준이지만 이보 다 연령층이 높아질수록 우리나라 고용률은 OECD 평균을 상회하는 것으로 나타남

- 우리나라의 40~44세 고용률은 76.0%로 생산가능 인구인 15~64세 평균 고용률보다는 높지만 OECD 국가들 평균인 78.2%보다는 낮은 수준이며 전체 38개국 가운데 31위를 기록하는 것으로 나타남 - 연령이 5세 증가한 45~49세 고용률의 경우

40~44세 고용률보다 더 높은 78.0%를 기록하였 으나 OECD 국가들의 78.2%보다는 여전히 낮은 수준이며 전체 38개국 가운데 29위를 기록하는 것으로 나타남

- 반면 우리나라는 50~54세 고용률부터는, 40대의 고용률보다는 낮아지지만, OECD 평균을 상회하 는 것으로 나타남

* 우리나라 50~54세 고용률은 76.4%로서 40대의 고용 률보다 감소하지만 OECD 국가들의 가중평균값인 75.7%를 상회하는 것으로 나타남

<그림 1> OECD 국가별 고용률 비교(15~64세, 2020년, %)

^{자료: OECD}

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자료: OECD

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자료: OECD

◦55세 이상으로 갈수록 고령층에서의 우리나라 고용률은 OECD 국가들 평균보다 더 높게 나타 나 격차가 더욱 커지는 가운데 70~74세 고용 률은 OECD 국가들 가운데 가장 높은 것으로 나타남

- 우리나라의 55~59세 고용률은 72.2%를 기록하여 OECD 전체국가 평균 69.0%보다 3.2% 포인트 높 은 수준을 기록하고 있으며 전체 조사대상 38개 국 가운데 순위가 23위로 이전 연령대에서보다 상승

- 우리나라의 60~64세 고용률은 60.4%로 상대적으 로 OECD 국가들의 가중평균 51.0%보다 9.4% 포 인트 높은 것으로 나타났으며 전체 38개국 가운 데 13위를 기록

- 연령이 높아질수록 우리나라의 고용률은 상대적 으로 더욱 높아져 65~69세 고용률은 OECD 국가 들(조사대상 37개국) 가운데 2위를, 70~74세 고 용률의 경우 OECD 회원국(조사대상 37개국) 내 에서 1위를 기록함

* 우리나라 65~69세 고용률은 48.6%로서 OECD 국가 평균 26.7%보다 21.9% 포인트 높은 수준이며 OECD 국가들 가운데 1위인 일본 다음으로 2위를 기록함

* 우리나라 70~74세 고용률은 37.1%로서 OECD 국가 평균 15.8%보다 21.3% 포인트 높은 수준이며 OECD 국가들 가운데 가장 높은 고용룰을 기록하는 것으로 나타남

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자료:　OECD

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자료:　OECD

□ 우리나라의 고령층 고용률이 OECD 국가들과 견 주어 상대적으로 높은 수준을 기록하는 것으로 나 타나지만 고령층의 빈곤율에서도 OECD 최고 수 준인 것으로 나타남

◦ 전체 인구 빈곤율에서는 우리나라가 OECD 국 가 내에서 상대적으로 높은 순위를 기록

- 이용가능한 가장 최신의 자료인 2018년 기준 우 리나라의 전체 인구 빈곤율은 16.7%로서 조사대 상 OECD 37개국 가운데 5위를 기록

- OECD 국가 평균 빈곤율은 11.6%로 우리나라 빈 곤율보다도 5.1% 포인트 낮은 수준을 기록

- 전체 인구 기준 빈곤율도 상대적으로 높은 수준 이지만 이는 특히 고령층에서의 높은 빈곤율을 반영한 측면이 없지 않음

* 18~65세 기준으로 이용가능한 OECD 조사대상국 29개 국의 빈곤율을 비교한 결과 2018년 우리나라 빈곤율은 11.8%를 기록하여 전체 인구 기준보다 30.5% 감소

* 국제순위에서도 29개국 가운데 12위를 기록하였으며 OECD 평균 10.6%와도 큰 차이를 나타내지 않는 것으로 분석됨

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<그림 9> OECD 국가별 빈곤율 비교(전체 인구, 2018년, %)

자료:　OECD

<그림 10> OECD 국가별 빈곤율 비교(18~65세, 2018년, %)

자료:　OECD

◦ 연령이 높아질수록 우리나라 빈곤율은 급격히 증가하며 76세 이상의 경우 절반 이상이 빈곤 층에 속하는 것으로 나타남

- 66세 이상의 경우 우리나라의 빈곤율은 OECD 국가들 가운데 가장 높은 것으로 분석되었는데 연령이 높아질수록 빈곤율의 증가도 눈에 띄게 증가하는 것으로 나타남

- 우리나라의 66세 이상 빈곤율은 43.4%를 기록하여 조사대상 OECD 37개국 가운데 1위를 차지하였으 며 OECD 평균 빈곤율은 14.1%인 것으로 나타남

- 66세 이상을 66~75세와 76세 이상으로 나누어 살 펴보면 우리나라의 경우 연령층이 높아지면 빈곤 율이 급증하는 것이 확연히 드러나는데, 76세 이 상의 경우 우리나라 빈곤율은 무려 55.1%를 기록

* 우리나라 빈곤율은 66~75세 기준으로는 34.6%, 76 세 이상 기준에서는 55.1%를 기록하여 모두 OECD 조사대상국 가운데 가장 높았으며, 각각에 있어서 OECD 평균 빈곤율은 12.2%와 16.6%를 기록하였음

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<그림 11> OECD 국가별 빈곤율 비교(66세 이상, 2018년, %)

자료:　OECD

<그림 12> OECD 국가별 빈곤율 비교(66~75세, 2018년, %)

자료:　OECD

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<그림 13> OECD 국가별 빈곤율 비교(76세 이상, 2018년, %)

자료:　OECD

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항목 연령 기준

고용상 고령자¹⁾ 55세 이상

근로자 정년 60세 이상

주택연금 55세 이상

노인일자리 사업 60세 또는 65세 이상

국민연금 62세 이상(2021년 기준)

기초연금 65세 이상

경로우대제도 65세 이상

주: 1) 고용상 연령차별금지 및 고령자 고용촉진에 관한 법률

자료: 각 법령(비즈한국, ‘55세부터 노인? 복지 제도마다 제각각인 노인 연령’에서 인용)

Ⅲ. 중·고령층의 재취업 활동 및 특성 분석

□ 본 장에서는 우리나라의 미시데이터를 사용하여 중·고령층의 재취업 활동의 특성을 분석하고자 함

◦ 상기에서 보는 바와 같이 우리나라는 중·고령 층에서 상대적으로 높은 고용률을 가지고 있지 만 그럼에도 불구하고 오히려 빈곤율은 가장 높은 수준을 보여주고 있음

◦ 이는 중·고령층에서 퇴사 후 혹은 퇴직 후 일 자리의 질이 더 떨어진다는 것을 의미하는 것 이기도 하며 불가피하게 생계를 위해 노동시장 에 남는 경우도 많다는 것을 시사함

◦ 본 장에서는 미시데이터를 사용하여 퇴사 혹은 퇴직을 경험한 중·고령층을 추적조사하여 재취 업의 특성을 분석하고 다음절에서는 재취업에 있어서 각각의 고용형태에 영향을 미치는 요인 을 분석해 보고자 함

□ 우리나라 중·고령층의 경우 재취업 활동을 분석하 기 위하여 한국노동패널의 자료를 연계하여 분석

◦ 연구시점에서 이용가능한 한국노동패널 1~22차 (1998~2019년) 자료를 연계하여 55~74세 중· 고령층의 퇴사 후 재취업활동을 분석

◦ 한국노동패널의 직업력 자료를 가구조사와 개 인조사 자료와 연계하여 데이터 통합본을 구축 하고 55~74세 중·고령층의 취업 후 퇴사 여부 를 연도별로 조사한 후 해당 당사자의 이후 취 업상황을 추적조사하여 분석

- 직업력 조사를 통해 일자리를 그만 둔 중고령층 을 대상으로 이후의 미취업 혹은 취업 등의 경제 활동변화 상태를 조사

- 55세 이후를 기준으로 삼은 이유는 과거의 주요 한 은퇴연령 기준이 55세였으며, 현재 임금피크 제를 시행하는 대상 연령도 55세일 뿐만 아니라 고용상 고령자의 연령은 55세를 기준으로 하고 있기 때문

- 하지만 현행 근로자의 정년은 60세로 연장되었으 며, 추후에는 65세를 확대할 가능성이 제기되고 있는 가운데 기초연금, 경로우대제도의 연령 기 준은 노인 연령을 65세로 정의되고 있음

- 이러한 점을 감안하여 본 연구에서는 일자리에서 퇴사 시 다시 일자리로 진입하기 어려운 연령이 라는 측면에서 고용상 취약계층이면서, 통상적인 고령층은 아니지만, 제도적으로 고령층으로 정의 되기 시작하는 연령대를 포함하여 55~74세를 중· 고령층으로 정의하여 분석을 수행하고자 함

<표 1> 각종 규정상 노인 연령 기준

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연령 퇴사율

25~34세 17.9%

35~44세 14.2%

45~54세 13.9%

55~64세 14.5%

65~74세 18.2%

25~54세 14.9%

55~74세 15.4%

자료: 한국노동패널을 이용하여 추계(가중치 사용)

<표 2> 연령별 퇴사율(%, 2018년)

□ 중·고령층의 직업력과 개인 및 가구데이터를 연계 하여 분석한 결과 중·고령층의 퇴사율은 약 15.4%이며 1년 내 재취업하지 않으면 재취업률 은 지속적으로 하락하는 것으로 분석됨

◦ 한국노동패널의 연계 데이터를 분석한 결과 2018년 기준으로 55~74세의 중·고령층의 퇴사 율은 약 15.4%인 것으로 나타남

- 55~74세 기준으로 [퇴사자/(취업자+퇴사자) × 100]을 계산하여 취업자 가운데 퇴사한 비율을 산출하면 약 15.4%인 것으로 나타남¹⁾

- 55~74세 중·고령층의 퇴사율이 청장년층의 퇴사 율과 큰 차이를 나타내지는 않는 것으로 나타났 는데 이는 청장년층의 경우 본인이 희망하는 일 자리로 이직하기 위하여 퇴사를 하는 경우도 많 기 때문인 것으로 사료됨

* 25~54세의 퇴사율은 약 14.9%인 것으로 나타나지만 25~34세의 경우에는 퇴사율이 17.9%인 것으로 분석됨

◦ 한국노동패널 자료 가운데 필요한 항목의 구분 이 가능하고 퇴사 시점 기준 55~74세 연령의 근로자로서 5년 이상의 연속자료가 있는 경우 를 선택하여(결과적으로 4~22차년도(2001~2019 년) 자료를 사용) 분석한 결과 퇴사 이후 1년 이내 재취업한 비율은 45.3%를 기록하였으며 1 년이 지나면 재취업률은 급속히 감소함

- 퇴사 시점을 기준으로 55~74세의 연령을 대상으로 최소 5년 이상 추적이 가능한 샘플을 사용하여 분석

* 패널자료의 특성상 연속적이지 않거나 응답기간이 짧 은 경우도 존재하기 때문에 전체 샘플을 모두 사용 할 수 없으며 편의상 5년 이상 연속자료가 존재하는 샘플을 사용

* 전체 샘플을 사용할 수 없기 때문에 샘플 선택의 문 제가 발생할 수 있으나 연속적이지 않거나 응답기간 이 짧은 샘플도 랜덤하게 발생한다고 가정하고 표본 샘플을 사용하여 개괄적인 분석을 수행

- 연령이 높아질수록 5년 내 미취업의 비율은 증가하는 반면 1년 내 재취업의 비율은 감소하는 것으로 분석됨

* 35~44세의 경우 퇴사를 하더라도 1년 이내에 재취업 하는 경우는 74.8%에 이르며 5년 내에도 미취업자 로 남아있는 경우는 7.5%에 불과한 것으로 나타남

* 반면 65~74세의 경우 퇴사를 하면 1년 이내에 재취 업하는 경우는 34.9%를 기록하였으며 5년 내에도 미취업자로 남아있는 경우는 44.6%를 기록하였음 - 55~74세 기준의 중·고령층의 경우 퇴사 후 1년

이내 재취업하는 경우는 퇴사자의 45.3%인 것으 로 나타났으며 재취업에 소요되는 기간이 길어질 수록 재취업률은 감소하는 것으로 나타남

* 55~74세의 퇴사자 가운데 5년 이내에 재취업하지 못 하고 미취업자로 남는 비율은 32.4%로서 25~54세와 비교하면 약 3배에 이르는 것으로 분석되지만 중고 령층에서 퇴사 후 노동시장에 남는 비율은 적지 않 은 것으로 분석됨

* 퇴사 당시의 연령이 65~74세임에도 불구하고 5년 내 노동시장으로 복귀하여 취업하는 비율은 절반이 넘 는 55.4%를 기록

1) 09통합표본 횡단면가중치를 사용

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퇴사 연령 5년 내 미취업 1년 내 재취업 2~3년 내 재취업 4~5년 내 재취업

25~34 13.1 65.3 15.7 5.8

35~44 7.5 74.8 14.0 3.7

45~54 12.8 66.3 16.4 4.5

55~64 26.8 50.1 17.3 5.8

65~74 44.6 34.9 15.2 5.4

25~54 11.0 69.1 15.3 4.7

55~74 32.4 45.3 16.6 5.6

주: 퇴사 후 5년 이상 연속자료가 있는 샘플에 한하여 분석 자료: 한국노동패널을 이용하여 추계(샘플 분석)

퇴사 연령 5년 내 미취업 1년 내 재취업 2~3년 내 재취업 4~5년 내 재취업

임금근로자 비임금근로자 임금근로자 비임금근로자 임금근로자 비임금근로자

25~34 13.1 54.9 10.4 13.2 2.5 4.7 1.2

35~44 7.5 55.6 19.2 11.1 2.9 2.9 0.8

45~54 12.8 48.7 17.6 12.8 3.6 3.5 1.0

55~64 26.8 36.8 13.3 14.0 3.3 4.6 1.2

65~74 44.6 24.1 10.7 12.3 2.9 4.6 0.8

25~54 11.0 53.4 15.7 12.3 3.0 3.7 1.0

55~74 32.4 32.8 12.5 13.5 3.2 4.6 1.0

<표 3> 연령별 퇴사 이후 재취업률(%)

<표 4> 연령별 취업형태별 재취업률(%)

□ 우리나라 중·고령층의 재취업을 취업형태/고용형 태별로 구분해 보면 임금근로자의 비율이 상대적 으로 높으나 대부분은 비정규직에 고용되는 것으 로 분석됨

◦ 임금근로자, 비임금근로자 등 취업형태별로 구 분하여 살펴보면 퇴사 후 임금근로자로의 재취 업 비율이 높으나 연령이 증가하면서 임금근로 자의 재취업률은 크게 감소하는 것으로 나타남

- 25~34세 퇴사자의 경우 1년 내 임금근로자로의 재취업률은 54.9%이고 65~74세의 경우 24.1%에 불과하지만 비임금근로자로의 재취업률은 10.4%

와 10.7%로 비슷한 것으로 나타남

- 25~54세의 1년 내 임금근로자로의 재취업률은 53.4%로 과반이 1년 내 임금근로자로 재취업하는 것으로 나타났으나 55~74세의 경우 임금근로자 로의 재취업률은 32.8%에 불과한 것으로 나타남

* 1년 내 비임금근로자로의 재취업률은 25~54세 15.7%, 55~74세 12.5%로 격차가 상대적으로 크지는 않은 것 으로 분석됨

- 퇴사 후 재취업이 1년이 넘으면 연령별 임금근로 자나 비임금근로자의 재취업률 차이가 크지는 않 은 것으로 나타남

◦ 종사상 지위별로 재취업률을 살펴보면 연령에 따라 상용직과 임시일용직에서의 재취업률 차이 가 나타나 중·고령층에서의 일자리의 질 저하를 발견할 수 있으며, 고용형태 구분상 정규직과 비정규직으로 구분하면 중·고령층에서의 일자리 의 질 저하가 더욱 두드러지는 것으로 나타남

- 25~34세 퇴사자의 경우 1년 내 상용직 근로자로 의 재취업률은 45.9%이고 임시일용직으로의 재취 업률은 8.9%이지만, 65~74세의 경우 1년 내 상 용직 근로자로의 재취업률은 7.5%에 불과하였으 며 임시일용직으로 재취업률은 16.6%로 나타남

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퇴사 연령 5년 내 미취업 1년 내 재취업 2~3년 내 재취업 4~5년 내 재취업

상용직 임시일용직 자영업 상용직 임시일용직 자영업 상용직 임시일용직 자영업

25~34 13.1 45.9 8.9 10.4 9.0 4.2 2.5 2.9 1.8 1.2

35~44 7.5 37.4 18.2 19.2 6.2 4.9 2.9 1.0 1.9 0.8

45~54 12.8 27.9 20.8 17.6 5.4 7.4 3.6 1.0 2.5 1.0

55~64 26.8 17.5 19.3 13.3 4.7 9.4 3.3 1.0 3.6 1.2

65~74 44.6 7.5 16.6 10.7 1.3 11.0 2.9 0.4 4.2 0.8

25~54 11.0 37.7 15.7 15.7 7.0 5.4 3.0 1.7 2.0 1.0

55~74 32.4 14.4 18.5 12.5 3.6 9.9 3.2 0.8 3.8 1.0

퇴사 연령 5년 내 미취업 1년 내 재취업 2~3년 내 재취업 4~5년 내 재취업

정규직 비정규직 자영업 정규직 비정규직 자영업 정규직 비정규직 자영업

25~34 13.2 41.3 13.6 10.4 7.9 5.3 2.5 2.2 2.5 1.2

35~44 7.5 31.7 23.9 19.2 5.2 6.0 2.9 0.9 2.0 0.8

45~54 12.8 22.9 25.8 17.6 3.6 9.2 3.6 0.7 2.9 1.0

55~64 26.9 11.1 25.6 13.3 2.9 11.1 3.3 0.5 4.1 1.2

65~74 44.6 4.3 19.8 10.7 0.3 12.0 2.9 0.1 4.5 0.8

25~54 11.0 32.5 20.8 15.7 5.7 6.7 3.0 1.3 2.4 1.0

55~74 32.4 9.0 23.8 12.5 2.1 11.4 3.2 0.4 4.2 1.0

* 연령이 증가하면서 양질의 일자리라고 할 수 있는 상용직으로의 재취업률은 점차 감소하며 55~64세 이 후부터는 임시일용직으로의 재취업률이 상용직으로의 재취업률보다 높게 나타남

* 25~54세의 경우 1년 내 상용직으로의 재취업율은 37.7%, 임시일용직으로 재취업률은 15.7%로 나타났 지만 55~74세의 경우 상용직으로의 재취업률은 14.4%, 임시일용직으로 재취업률은 18.5%로 임시일 용직으로의 재취업률이 더 높게 나타나 일자리의 질 이 낮은 것으로 분석됨

- 상용직의 경우에는 비정규직도 포함되어 있기 때 문에 일자리 질의 기준을 보다 강화하여 정규직, 비정규직으로 구분하여 살펴보면 중·고렁층에서 의 양질의 일자리 감소는 더욱 극명하게 나타나, 65~74세의 경우 퇴사 후 1년 내 정규직으로의 재취업율은 4.3%에 불과

* 25~34세의 경우 1년 내 정규직으로의 재취업율은 41.3%, 비정규직으로 재취업률은 13.6%로 나타났지 만 65~74세의 경우 1년 내 정규직으로의 재취업률 은 4.3%, 비정규직으로 재취업률은 19.8%로 정규직 으로의 재취업률은 크게 감소

* 25~54세의 경우 1년 내 정규직으로의 재취업율은 32.5%, 비정규직으로 재취업률은 20.8%로 나타났지 만 55~74세의 경우 정규직으로의 재취업률은 9.0%, 비정규직으로 재취업률은 23.8%로 일자리의 질이 크게 떨어지는 것으로 분석됨

<표 5> 연령별 종사상 지위별 재취업률(%)

<표 6> 연령별 고용형태별 재취업률(%)

(16)

□ 중·고령층의 경우 학력별 기준으로는 퇴사자 및 재취업자 모두 대부분이 고졸 이하의 학력을 가진 것으로 나타났으며 성별 기준으로는 퇴사자 및 재 취업자에서 남성의 비중이 높은 것으로 나타났지 만 큰 격차를 보이지는 않음

◦ 학력별로 중·고령층의 재취업활동을 살펴보면 일단 퇴사자의 대부분이 고졸 이하의 학력을 가지고 있으며 재취업도 고졸 이하의 학력을 가진 근로자가 대부분임

- 퇴직 연령 기준 25~34세의 경우 퇴사자의 46.4%

가 고졸 이하의 학력을 보유하고 53.6%는 대졸 이상의 학력을 가지고 있지만 65~74세의 경우 93.7%가 고졸 이하의 학력을 가지며 대졸 이상의 학력을 가지는 경우는 6.3%에 불과함

- 퇴직 연령 기준 55~74세의 경우에도 고졸 이하 학력자가 전체의 92.1%에 달하며 1년 이내 재취 업자이고 고졸 이하 학력자는 전체 퇴사자의 42.0%를 기록

* 이는 연령별 전체 학력 수준을 반영하는 것이기도 하며 최근 세대일수록 대졸 이상의 학력이 높고 현 재 중·고령층의 대졸 이상 비율이 낮기 때문에 퇴사 자의 구성에서도 학력별 구성 차이가 나타나는 것으 로 사료됨

- 중·고령층의 경우 대졸 이상의 학력을 가진 비중 은 적지만 그 가운데에는 5년 내 미취업으로 남 는 비중이 높은데 이는 높은 학력을 가진 중·고 령층의 경우 부의 축적을 통해 노동시장으로 재 진입하지 않고 은퇴생활을 영위하기 때문인 것으 로 사료됨

* 65~74세의 경우 퇴사자의 6.3%가 대졸 이상의 학력 을 가졌지만 이 가운데 66.7%가 미취업으로 남은 것으로 분석되어 노동시장으로 재진입하지 않는 것 으로 나타남

◦ 성별 기준으로는 남녀간 퇴사자의 비율은 아주 크게 차이가 나지 않고 연령에 따른 퇴사자의 비중도 큰 차이를 나타내지 않지만, 퇴사 후 미 취업 비중은 연령에 따라 대조를 나타내고 있음

- 퇴사자의 비중을 연령별로 보면 45~54세를 제외

하고는 비슷한 수치의 남녀 비중 추세를 나타내 고 있음

* 45~54세는 남성의 경우 노동시장에서 생산활동의 전 성기에 해당하는 시기로 퇴사자의 수가 적어서 여성 의 퇴사자 비중이 더 높은 것으로 나타날 수 있음

- 25~34세, 35~44세, 45~54세의 경우에 남성보다 여성의 5년 내 미취업률이 더 높은 것으로 나타 났는데 특히 25~34세의 경우 남성은 5년 내 미 취업률이 0.9%에 불과한 반면 여성의 경우 12.3%로 나타나 결혼이나 육아 등으로 여성의 노 동시장 재진입이 남성보다 상대적으로 낮은 것으 로 나타남

* 55세 이후부터는 여성의 5년 내 미취업률이 남성과 비슷하게 나타나 큰 차이가 없는 것으로 나타남

(17)

퇴사 연령 전체(퇴사자) 5년 내 미취업 1년 내 재취업 2~3년 내 재취업 4~5년 내 재취업 고졸 이하 대졸 이상 고졸 이하 대졸 이상 고졸 이하 대졸 이상 고졸 이하 대졸 이상 고졸 이하 대졸 이상

25~34 46.4 53.6 5.8 7.3 29.7 35.7 8.0 7.7 2.9 2.9

35~44 66.6 33.4 4.9 2.6 49.7 25.1 9.5 4.4 2.4 1.2

45~54 83.8 16.2 11.6 1.2 54.8 11.5 13.7 2.7 3.8 0.7

55~64 91.3 8.7 23.9 3.0 45.9 4.2 16.0 1.3 5.5 0.2

65~74 93.7 6.3 40.4 4.2 33.6 1.3 14.7 0.5 5.1 0.3

25~54 64.4 35.6 7.1 3.9 44.1 25.0 10.2 5.1 3.0 1.7

55~74 92.1 7.9 29.0 3.4 42.0 3.3 15.6 1.0 5.4 0.2

퇴사 연령 전체(퇴사자) 5년 내 미취업 1년 내 재취업 2~3년 내 재취업 4~5년 내 재취업

남성 여성 남성 여성 남성 여성 남성 여성 남성 여성

25~34 52.8 47.2 0.9 12.3 44.0 21.4 6.7 9.0 1.3 4.6

35~44 53.4 46.6 1.2 6.3 45.2 29.6 6.2 7.8 0.9 2.8

45~54 43.6 56.4 3.1 9.6 32.6 33.7 6.5 9.9 1.4 3.1

55~64 52.5 47.5 12.4 14.4 28.6 21.5 9.0 8.3 2.6 3.2

65~74 53.1 46.9 23.4 21.2 18.5 16.3 8.9 6.3 2.3 3.1

25~54 50.4 49.6 1.6 9.3 41.2 27.9 6.4 8.8 1.1 3.5

55~74 52.7 47.3 15.8 16.6 25.4 19.9 9.0 7.7 2.5 3.2

<표 7> 연령별 학력별 재취업률(%)

<표 8> 연령별 성별 재취업률(%)

(18)

Ⅳ. 중·고령층 재취업 영향요인 분석

1. 분석방법 및 데이터

□ 본 장에서는 우리나라 중·고령층의 재취업에 영향을 미치는 요인들을 회귀분석을 통해 살펴보고자 함

◦ 한국노동패널 4~22차 자료를 연계하여 55~74 세를 대상으로 퇴사한 경험이 있는 개인의 추 적자료를 사용하여 중·고령층의 취업에 영향을 미치는 요인들을 살펴보고자 함

- 연구시점 기준 한국노동패널은 1~22차 자료가 사 용가능하나 정규직/비정규직 자료가 3차년도에 조사되지 않아 연속성을 유지하기 위해 4차 자료 부터 분석에 사용하였음

◦ 퇴사 이후의 취업상태 변화를 종속변수로 하고 개인별 특성변수를 독립변수로 구성하는 실증 분석모형을 고려하여 중·고령층의 재취업 특성 요인을 분석하고 이로부터 정책적 시사점을 모 색해 보고자 함

□ 중·고령층의 재취업 영향분석을 위해 생존분석 (survival analysis) 모형을 고려

◦ 한국노동패널 자료를 사용하여 해당 요건에 적 합한 개인들의 퇴사 후 재취업 여부를 추적조

사하는 관계로 데이터의 특성상 절단자료 (censored)가 다수 존재

- 절단자료라 함은 데이터의 측정값이나 관찰치가 부분적으로만 알려져 있어 정확한 추적이 되지 않 는 자료를 의미(반면 비절단자료는 정확한 재취업 기간을 파악할 수 있는 온전한 데이터를 의미)

- 본 연구의 경우 패널데이터의 특성상 중간에 응 답하지 않은 가구나, 패널조사에서 누락된 가구, 현재 조사까지 해당 이벤트가 발생하지 않은 가 구 등 다양한 이유로 절단자료가 발생

◦ 절단자료를 누락시키지 않고 관련 정보를 포함 하여 분석하기 위해서 생존분석(survival analysis) 모형을 사용

- 생존분석은 본래 의학 자료를 분석하기 위한 통 계적 분석방법으로서 치료약 투약 후 환자의 완 치 여부, 발병 후 사망 여부 등에 대한 추적조사 자료를 분석하는 방법

- 생존분석은 영역을 확대하여 사회과학에서도 기 업의 성장, 발전 혹은 폐업에 관한 연구, 개인의 경제사회활동 분석 등에 적용되고 있음

- 생존분석(survival analysis) 모형에서는 우측절단 된(right-censored) 관찰치의 정보도 모형의 추정 과정에서 고려됨으로써 선택의 편의가 최소화된 추정결과를 얻을 수 있다는 장점이 있음

<그림 14> 절단자료와 비절단자료의 이해

(19)

◦ 생존분석을 사용하여 사건의 발생에 영향을 주 는 요인의 분석을 위하여 주로 사용하는 것이 콕스 해저드 회귀분석 방법임

- 콕스 해저드 회귀분석을 수행하기 위하여 일반적 으로 는 t시점에서 x변수를 가지는 해저드 함수(hazard function)로 정의하는데 이는 다음의 형태를 지니고 있음

_  _^^^^^{  }^^^

(^는 모든 독립변수 값이 0인 경우의 기저 해저드 함수로 정의됨)

- 위 모형에서는 지수형태에 나타나는

__   __ 부분이 콕스 모형 분석에서 회 귀분석식으로 구성될 수 있는데 예를 들어

__ __ _로 사용되며 시간 t는 해저드 함수의 t시점으로 구성

- 따라서 콕스 모형의 해저드 비율(hazard ratio 혹 은 odds ratio)은 다음과 같이 나타남

_{재취업관심변수}_{ }

_

_

 _^^{관 심 변 수}^{ }^^{ }^ 

_^^{관 심 변 수}^{ }^^{ }^ 

 ^^{관 심 변 수}^{  }

 ^^{관 심 변 수}

* 독립변수의 변화에 따른 이벤트 발생의 해저드 비율 은 시간과는 독립적인 상수값으로 도출됨

* 분석을 위한 설정은 시간 및 이벤트 설정 외에도 패 널데이터의 성격을 감안하여 개인 및 가구데이터의 변수를 모두 포함하여 분석

□ 본 연구에서는 콕스 모형과 기본 개념, 결과 해석 등은 유사하지만 분석에서는 경쟁적 위험 (competing risk)을 고려하는 서바이벌 모형을 사용

◦ 콕스 모형에서는 종속변수가 0과 1의 값을 가지 는 이항변수의 형태를 나타내고 있으며, 예를 들 어 콕스 모형에서는 생존과 사망, 미취업과 취업, 영엽과 폐업 등과 같이 기본 상태에 대응하여 하 나의 이벤트를 가지는 경우에 분석이 가능함

◦ 그러나 본 연구의 경우 종속변수가 미취업과 이에 대응하는 여러 취업의 고용형태(정규직, 비정규직, 자영업자)로 나타나기 때문에 이항변 수의 형태를 사용할 수 없음

- 앞에서 살펴본 바와 같이 고용형태에 따른 중·고 령층의 재취업 통계자료를 분석하면 정규직, 비 정규직, 자영업으로 구분될 수 있는데 성격이 상 이한 정규직, 비정규직, 자영업을 재취업자 하나 로 통합하여 분석하면 중·고령자의 재취업에 영 향을 미치는 요인들의 분석값이 혼재되어 분석결 과에 편의가 발생할 가능성

- 따라서 본 연구에서 재취업에 대한 종속변수는 미 취업과 이에 대응하여 정규직, 비정규직, 자영업 등으로 구성되는 다항변수의 형태를 가지게 됨

◦ 본 연구에서는 중·고령층 퇴사자들이 노동시장 에서 재취업에 일어날 수 있는 경로를 정규직, 비정규직, 자영업 등의 3개의 배타적인 혹은 경쟁적인(competing) 경로로 설정하고 경쟁적 위험(competing risk) 모형을 상정하여 분석을 수행함

- Beyersman et al.(2009)에서 기술하고 있는 경쟁 적 위험을 고려하는 모형분석의 기본 아이디어를 (1가지 경쟁 이벤트가 존재하는 것을 가정) 간단 히 설명하면 다음과 같음

- 먼저 관심 이벤트 _ 및 경쟁 이벤트 _의 두 가지 위험을 모두 추정

- 두 개의 해저드 모형은 이용 가능한 데이터로부 터 추정될 수 있으며, 두 가지 해저드를 결합하 여 모든 사건이 발생하는 총 위험은

  _ _로 추정

- 에 따라 위험이 누적되면서 이벤트 시간 T가 관찰될 경우 해당 이벤트가 관심 이벤트(type 1) 인지 혹은 경쟁 이벤트(type 2)인지는 해당 시기 의 두 가지 구성요소 해저드에 의해 결정

(20)

- 해당 시기에 관심 이벤트의 발생 확률은

_  _

_

로 정의되며, 경쟁 이벤트의 발생

확률은 _{  }

_  _

_^

로 정의될 수 있음

□ 중·고령층 재취업에 영향을 줄 수 있는 요인으로 서 기존의 문헌 등을 고려하여 다음의 경제사회적 변수들을 고려

◦ 재취업여부: 종속변수로서 사용되며 퇴사 후 취 업상황을 나타내는 변수로서 미취업, 정규직, 비정규직, 자영업 등의 다항 변수로 구성

◦ 연령: 중·고령층을 분석대상으로 하고 있으나 연령에 따라 재취업 가능성이 달라질 수 있기 때문에 연령변수도 분석에 포함(만 나이)

◦ 성별: 중·고령층에서는 여성의 노동시장 참여도 증가하기 때문에 여성과 남성의 재취업 특성의 차이를 분석하기 위해 성별 변수를 분석 회귀 식에 포함

◦ 교육수준: 교육수준에 따라 퇴사 후 일자리에 접근할 수 있는 기회가 달라질 수 있기 때문에 교육수준 변수를 모형에 포함. 교육수준 변수는 고졸 이하와 초대졸 이상의 두 개의 변수값으 로 구분하여 분석에 사용하였음

◦ 유배우자 여부: 통상의 개인별 특성변수로는 결 혼 여부를 사용하지만 중고령자의 경우 결혼 이후 이혼이나 사별 등의 변화가 있을 수 있기 때문에 결혼 여부 변수 대신에 유배우 여부 변 수를 사용하였음

◦ 거주지역: 거주지역에 따라 일자리에 대한 접근 성이 달라질 수 있기 때문에 거주지역이 재취 업에 미치는 영향을 고려하기 위하여 거주지역 변수를 분석에 포함하였음. 지역변수는 서울과 그 외 지역으로 구분하여 모형에 사용하였음

◦ 직업훈련 여부: 직업훈련이 재취업에 미치는 영 향을 살펴보기 위하여 직업훈련 참여 여부를 묻는 조사 결과를 이용하여 변수를 구성한 후 분석에 사용

◦ 거주유형: 주거의 안정성과 개인의 자산 수준을 가늠하기 위하여 거주유형 변수를 모형에 포함 시켰음. 자가를 소유한 경우는 1의 값을 그 외 의 경우(전세, 월세, 기타)는 0의 값을 가지는 변수를 사용하여 분석에 사용하였음

◦ 자산소득 여부: 퇴사 후 노동시장으로의 진입 필요성이 부의 수준에 따라 달라질 가능성을 고려하기 위하여 자산소득 여부를 분석에 포함 시켰음. 금융이나 부동산 등으로부터의 소득이 있는 경우와 그렇지 않은 경우를 구분하여 회 귀분석에 사용하였음

◦ 부채 여부: 부채의 유무는 중·고령층이 퇴사 후 에도 노동시장에 남아있을 가능성에 영향을 줄 수 있기 때문에 금융기관에 부채를 가지고 있는 지의 여부를 변수로 생성하여 분석에 사용하였음

◦ 가구원 수 및 가구주 여부: 중·고령층에서의 가 구원 수는 가구 내 다른 소득원이 있을 가능성 을 증대시킬 수 있으며, 가구주 여부도 가구주 일 경우 가구의 생계를 담당해야 할 가능성이 높아져 재취업에 영향을 미칠 수 있기 때문에 분석 모형에 포함시켰음

◦ 퇴사 시 취업형태: 퇴사 당시의 취업형태도 다 음의 재취업 유형에 영향을 줄 수 있기 때문에 퇴사 당시의 취업형태를 임금근로자와 비임금 근로자로 구분하여 모형에 포함시켰음

◦ 연도 더미: 각각의 개인이 퇴사한 시기에 따라 서 그 이후 노동시장에서의 일자리 사정이 달 라질 수 있기 때문에 연도별 더미변수를 포함 시켜 연도별 취업시장의 변동성을 통제하고자 하였음

(21)

항목 관측치수 평균 표준편차 최솟값 최댓값

연령(세) 12,820 67.28 6.69 55 92

성별(1=남자, 2=여자) 12,820 1.50 0.50 1 2

교육수준(0=고졸 이하, 1=초대졸 이상) 12,820 0.10 0.31 0 1

배우자 유무(0=없음, 1=있음) 12,820 0.70 0.46 0 1

거주지역(1=서울, 0=그 외 지역) 12,820 0.20 0.40 0 1

직업훈련(0=없음, 1=있음) 12,820 0.19 0.39 0 1

거주형태(0=월세, 전세, 기타, 1=자가) 12,818 0.74 0.44 0 1

자산소득(0=없음, 1=있음) 12,820 0.30 0.46 0 1

부채(0=없음, 1=있음) 12,820 0.23 0.42 0 1

가구원 수(명) 12,820 2.42 1.15 1 10

가구주(0=가구주 아님, 1=가구주) 12,820 0.71 0.45 0 1

퇴사 시 취업형태(1=임금근로자, 2=비임금근로자) 12,640 1.32 0.47 1 2

주: 연도 더미는 편의상 생략 자료: 한국노동패널

<표 9> 실증분석 대상 샘플의 기술통계량

2. 분석결과

□ 학력수준이 높을수록, 남성일 경우, 직업훈련에 참여할 경우, 퇴사 시 임금근로자로 일했을 경우 정규직으로의 재취업 가능성이 증가하는 것으로 나타남

◦ 분석결과를 나타내는 회귀분석표에서 결과값은 승산비(odds ratio)²⁾로 제시되고 있음에 주의할 필요

◦ 중·고령층에서 연령이 증가할수록 정규직으로의 재취업 가능성은 감소하는 것으로 나타났으며, 나이가 한 살 증가하면 정규직으로 재취업할 가능성은 그 전보다 약 17.9% 감소하는 것으로 나타남

◦ 여성의 경우에는 남성보다 정규직으로 재취업 할 가능성은 29.4% 감소하는 것으로 분석되어 여성보다는 남성이 정규직에 재취업할 가능성 이 높은 것으로 분석됨

◦ 학력수준이 높으면 정규직으로 재취업할 가능 성이 높아지는 것으로 분석되었는데, 초대졸 이

상의 학력 소유자는 고졸 이하의 학력 소유자 보다 정규직으로 재취업할 가능성이 약 65.6%

증가하는 것으로 나타남

◦ 직업훈련에 참여할 경우 역시 정규직으로의 재 취업을 증가시키는 것으로 나타났는데 참여자 의 경우 비참여자보다 정규직으로의 재취업 확 률이 약 43% 정도 상승하는 것으로 나타남

◦ 부채가 있을 경우에도 정규직으로의 재취업 확 률이 증가하는 것으로 나타났는데 이는 부채가 있을 경우 부채상환을 위해 노동시장에서 재취 업할 유인을 증가시키는 요인으로 작용하는 것 으로 사료됨

- 부채가 있을 경우 정규직으로의 재취업 확률은 약 45.9% 정도 증가하는 것으로 나타남

◦ 가구원 수는 정규직으로의 재취업 유인에 유의 적인 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났으며, 가구주의 경우 정규직으로 재취업할 가능성이 증가하는 것으로 나타났지만 유의적인 결과는 아닌 것으로 분석되었음

2) 두 집단의 이항변수에 관한 승산(odds)의 비를 가리키는 것으로서, 가령 이항변수가 ‘성공’과 ‘실패’로 구성된다면 승산비는 한 집단이 다른 집단에 비해 성공할 승산(odds)의 비에 대한 측정량이 됨. 예컨대 각 집단의 성공에 대한 승산(odds)이 동일하다면 승산비는 1의 값을 가짐

(22)

변수 정규직(1) 정규직(2) 정규직(3)

만 나이 0.808*** 0.816*** 0.821***

(세) (0.00895) (0.00962) (0.0108)

성별 0.543*** 0.546*** 0.706*

(0:남성, 1:여성) (0.0648) (0.0657) (0.133)

교육수준 1.617*** 1.564*** 1.656***

(0:고졸 이하, 1:초대졸 이상) (0.249) (0.238) (0.265)

배우자 유무 0.762** 0.749** 0.973

(0=없음, 1=있음) (0.0986) (0.104) (0.177)

거주지역 0.930 0.921 0.920

(1=서울, 0=그 외 지역) (0.128) (0.128) (0.128)

직업훈련 참여 여부 1.369*** 1.430***

(1=참여, 0=참여한 적 없음) (0.163) (0.182)

거주형태 1.045 1.054

(0=월세, 전세, 기타, 1=자가) (0.143) (0.149)

자산소득 여부 0.902 0.927

(0=없음, 1=있음) (0.112) (0.120)

부채 여부 1.355*** 1.459***

(0=없음, 1=있음) (0.146) (0.164)

가구원 수 0.995

(명) (0.0506)

가구주 여부 1.390

(0=가구주 아님, 1=가구주) (0.307)

퇴사 시 취업형태 0.403***

(0=임금근로자, 1=비임금근로자) (0.0592)

관측치수 12,820 12,818 12,638

연도 더미변수 포함 No No Yes

주: 1) Standard errors in parentheses 2) *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

◦ 일자리를 그만두었을 당시 비임금근로자였던 경우 정규직으로 재취업할 가능성은 크게 낮은 것으로 나타났는데 전 직업이 비임금근로자였 을 경우 정규직으로 재취업할 가능성은 전 직 업이 임금근로자였을 경우보다 약 59.7% 낮아 지는 것으로 분석되었음

□ 비정규직으로의 재취업은 상대적으로 학력수준이 낮을 경우, 자산소득이 없을 경우, 부채가 있을 경우, 이전 직장에서 임금근로자일 경우 높은 것 으로 분석됨

◦ 정규직과 마찬가지로 중·고령층에서 고령화가 심화될수록 비정규직으로의 재취업 가능성도

감소하는 것으로 나타났으며, 만 나이가 한 살 증가하면 비정규직으로 재취업할 가능성은 약 11.3% 감소하는 것으로 나타남

- 연령이 증가할수록 비정규직으로 재취업 가능성 도 줄어들지만 정규직으로 재취업할 가능성보다 는 감소폭이 적은 것으로 나타나 연령이 증가하 면 정규직보다는 비정규직으로의 재취업 가능성 이 높은 것으로 사료됨

◦ 정규직의 경우에는 남성이 여성보다 재취업할 가능성이 유의적으로 높았지만 비정규직으로 재취업하는 경우 여성과 남성 간 취업 가능성 에서의 유의적인 차이는 없는 것으로 분석됨

<표 10> 재취업에 영향을 미치는 요인 실증분석(정규직)

(23)

◦ 학력수준의 경우 학력수준이 높으면 앞에서는 정규직으로 재취업 가능성이 높아지는 것으로 나타났지만 비정규직의 경우에는 학력수준이 높으면 오히려 재취업 가능성이 낮은 것으로 나타남

- 초대졸 이상의 학력 소유자는 고졸 이하의 학력 소유자보다 비정규직으로 재취업할 가능성이 약 45.4% 감소하는 것으로 나타남

◦ 직업훈련의 경우 정규직으로의 재취업을 증가 시키는 것으로 나타났지만 비정규직의 재취업 에는 유의적인 영향을 미치지 못하는 것으로 나타남

◦ 비정규직의 재취업 가능성은 지역에 따라서 차 이가 나타나는 것으로 분석되었는데 서울보다 는 그 외 지역에서 비정규직으로 재취업할 가 능성이 더 높은 것으로 나타남(서울 지역에서 약 11.2% 감소)

◦ 자산소득이 있을 경우 비정규직으로의 재취업 은 약 21% 감소하는 것으로 나타났는데, 이는 반대로 생각하면 자산소득이 없을 경우 소득보 전을 위하여 비정규직으로 재취업하려는 유인 이 증가하는 것으로 사료됨

- 앞에서 정규직으로의 재취업의 경우 자산소득이 재취업에 유의적인 영향을 미치지는 않는 것으로 나타났는데 이는 자산소득이 있는 경우 노동시장 에서 은퇴를 고려하는 측면과 정규직과 같은 양 질의 일자리를 찾을 때까지 기다릴 수 있는 여력 이 있다는 측면에서 효과가 혼재되어 유의적인 결과가 나오지 않았을 가능성

◦ 부채가 있을 경우에는 비정규직으로의 재취업 확률이 증가하는 것으로 나타났는데 이는 부채 가 있을 경우 부채상환을 위해 노동시장에서 재취업할 유인을 증가시키는 요인으로 작용하 는 것으로 사료됨

- 부채가 있을 경우 비정규직으로의 재취업 확률이 약 14% 정도 증가하는 것으로 나타남

◦ 가구원 수가 많으면 비정규직으로의 재취업 가 능성이 약 9.2% 정도 감소하는 것으로 나타났 는데 이는 중·고령층의 경우 다른 가구 구성원 이 노동시장에 참여하고 있을 수 있어 상대적 으로 비정규직으로 재취업할 유인이 줄어들기 때문에 나타난 결과일 수 있음

◦ 가구주의 경우에는 비정규직으로의 재취업 가 능성이 약 35.7% 높은 것으로 분석됨

◦ 일자리를 그만두었을 당시 비임금근로자였던 경 우 비임금근로자가 비정규직으로 재취업할 가능 성도 크게 낮은 것으로 나타났는데 전 직업이 비임금근로자였을 경우 비정규직으로 재취업할 가능성은 전 직장에서 임금근로자였을 경우보다 약 51.2% 낮아지는 것으로 분석되었음

(24)

변수 비정규직(1) 비정규직(2) 비정규직(3)

만 나이 0.887*** 0.891*** 0.887***

(세) (0.00459) (0.00479) (0.00525)

성별 0.800*** 0.809*** 1.000

(0:남성, 1:여성) (0.0575) (0.0582) (0.120)

교육수준 0.544*** 0.558*** 0.546***

(0:고졸 이하, 1:초대졸 이상) (0.0703) (0.0721) (0.0719)

배우자 유무 0.750*** 0.801*** 1.098

(0=없음, 1=있음) (0.0588) (0.0643) (0.128)

거주지역 0.859* 0.824** 0.828**

(1=서울, 0=그 외 지역) (0.0779) (0.0750) (0.0763)

직업훈련 참여 여부 1.211** 1.090

(1=참여, 0=참여한 적 없음) (0.0951) (0.0892)

거주형태 0.886 0.922

(0=월세, 전세, 기타, 1=자가) (0.0660) (0.0705)

자산소득 여부 0.768*** 0.790***

(0=없음, 1=있음) (0.0599) (0.0628)

부채 여부 1.027 1.144*

(0=없음, 1=있음) (0.0691) (0.0797)

가구원 수 0.908***

(명) (0.0313)

가구주 여부 1.367**

(0=가구주 아님, 1=가구주) (0.185)

퇴사 시 취업형태 0.488***

(0=임금근로자, 1=비임금근로자) (0.0405)

관측치수 12,820 12,818 12,638

연도 더미변수 포함 No No Yes

주: 1) Standard errors in parentheses 2) *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

<표 11> 재취업에 영향을 미치는 요인 실증분석(비정규직)

□ 자영업으로의 재취업 경우 상대적으로 학력수준이 낮고, 자가에 거주하고, 부채가 있을 경우, 직업 훈련 경험이 있는 경우, 전 직업이 비임금근로자 였을 경우 가능성이 증가하는 것으로 분석됨

◦ 여타의 경우와 마찬가지로 고령화가 심화될수 록 자영업으로의 재취업 가능성도 감소하는 것 으로 나타났는데, 만 나이가 한 살 증가하면 자영업으로 재취업할 가능성은 약 10.6% 감소 하는 것으로 나타남

- 연령증가에 따른 재취업 가능성의 감소폭은 정규 직보다는 작지만 비정규직으로의 재취업 가능성 과는 큰 차이를 나타내지 않는 것으로 분석됨

◦ 성별에 있어서는 비정규직으로 재취업과 마찬 가지로 여성과 남성 간 유의적인 차이가 없는

것으로 분석됨

◦ 학력수준의 경우 학력수준이 낮은 경우에 자영 업으로 재취업할 가능성이 더 높은 것으로 나 타났는데 초대졸 이상의 학력 소유자는 고졸 이하의 학력 소유자보다 자영업으로 재취업할 가능성이 약 39.1% 감소하는 것으로 나타남

◦ 직업훈련의 경우 비정규직으로의 재취업에는 유의적인 영향을 미치지 못하였지만 자영업에 있어서는 재취업 가능성을 약 32.6% 증가시키 는 것으로 나타남

- 비정규직의 경우 전문적인 스킬이 필요하지 않아 직업훈련이 유의적인 영향을 미치지 못하였을 수 있는 반면 자영업의 경우 직업훈련이 창업 등의 경제활동으로 이어졌을 가능성이 있음