제3차 저출산·고령사회 기본계획에 따르면 저출산·고 령화 문제가 갈수록 심각해지고 있는 가운데 저출산의 근 본적인 원인이 기혼가구의 출산률 문제보다도 만혼·비혼 가구의 증가라는 점을 적시하고 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 우리나라 가임 연령층 및 청년층의 비혼 및 만 혼에 영향을 미치는 요인에 대해서 살펴보았다.
가임 연령층(15~49세)를 대상으로 결혼 및 초혼연령 의 결정요인에 관해 분석한 결과 취업은 남자와 여자에 서 모두 결혼가능성을 유의적으로 증가시키는 것으로 분 석되었다. 분석 결과 남성의 경우 취업자의 결혼가능성은 미취업자의 약 5배, 여성의 경우는 약 2배에 이르는 것으 로 분석되었다. 이는 모두 유의수준 1%에서 유의적인 것 으로 나타났으며 다른 요인들보다도 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 학력수준도 결혼가능성에 영향을 미치 는 것으로 나타났는데 학력수준이 증가하면 결혼가능성 도 증가하는 것으로 나타났다. 한편, 취업은 초혼연령에 도 중요한 영향을 미치는 것으로 분석되었는데 남자와 여
자 모두 미취업기간이 증가하면 초혼연령도 증가하는 것 으로 나타났다. 남자의 경우 미취업기간이 1년 증가하면 초혼연령은 약 0.38년(4.6개월) 높아지는 것으로 분석되 었으며, 여자의 경우 미취업기간이 1년 증가하면 초혼연 령은 약 0.16년(1.9개월) 증가하는 것으로 분석되었다.
한편 학력수준은 초혼연령에는 유의적인 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 교육비가 결혼에 미치는 영향은 불분명하게 나타났으나, 초혼연령에 대해서는 유의적인 양의 효과를 가지는 것으로 나타나, 실질 교육비가 상승 하면 초혼연령이 높아지는 것으로 분석되었다.
청년층(15~29세)에서도 취업이 결혼 및 초혼연령에 미 치는 영향은 매우 큰 것으로 나타났다. 특히 청년층에서 는 취업이 연령변수를 제외하고는 남녀의 결혼 가능성에 영향을 미치는 유일한 경제사회적 요인인 것으로 나타났 다. 청년층을 대상으로 한 결과 남성의 경우 취업 시 결혼 가능성은 미취업일 때 결혼가능성의 약 3.5배인 것으로 나타났으며 여성의 경우는 1.5배인 것으로 나타났다.
취업이 결혼에 미치는 영향과 노동시장개혁에 대한 시사점
16-15 KERI 정책제언
유 진 성 한국경제연구원 연구위원
(jsyoo@keri.org)
청년층에서 취업이 초혼연령에 미치는 영향은 남자 의 경우는 매우 유의적인 것으로 나타났으나 여자 의 경우는 유의적이지 않은 것으로 나타났다. 남자 의 경우 미취업기간이 1년 증가하면 초혼연령은 약 0.25년(3개월) 증가하는 것으로 분석되었다. 교육비 는 청년층에서도 결혼가능성보다는 초혼연령에 유 의적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며 교육비 상승은 청년층의 초혼연령을 증가시키는 것으로 나 타났다. 초혼연령에 대한 교육비의 영향은 가임 연 령층 보다는 청년층에서, 여자보다는 남자에게서 상 대적으로 더 크게 나타나 교육비 부담에 대한 민감 도의 차이가 있는 것으로 분석되었다.
도출된 결과를 바탕으로 생각해 볼 때 향후 비혼 및 만혼 문제를 완화하고 저출산 문제를 해결하기 위해서는 취업기회 확대를 위한 일자리 창출이 필수
적이라 할 수 있다. 그리고 이를 위해서는 현재 진 행 중인 노동시장개혁을 조속히 추진할 필요가 있는 것으로 판단된다. 실제로 최근 연구결과에 따르면 취업규칙 변경요건 완화 등으로 임금피크제가 도입 되어 절감된 비용이 일자리 창출에 사용된다면 향후 5년간 약 31만 명의 신규 취업자가, 파견을 전면 허용하여 파견근로자의 비중이 독일 수준인 3%에 도달할 경우(현재는 1%)에는 37만 명의 신규 취업 자가, 우리나라에 대체근로를 도입할 경우에는 약 20만 명의 신규 취업자가 발생할 것으로 예상되고 있다. 따라서 일자리 창출을 통한 취업기회 확대를 위해서는 현재 진행 중인 노동시장개혁을 조속히 시 행, 빠른 시일 내에 정착시킬 필요가 있으며 대체근 로제와 같은 추가적인 노동시장개혁 방안도 고려할 필요가 있는 것으로 사료된다.
Ⅰ. 문제제기
□ 최근 우리나라는 2%대의 낮은 경제성장률을 기 록하면서 저성장기조 고착화에 대한 우려가 증대
◦2014년 1사분기 3.9%의 경제성장률을 기록한 이 후 분기별 경제성장률은 하락하는 추세를 보이고 있으며 최근에는 2%대의 경제성장률을 기록
- 연간 경제성장률도 2014년 3.3% 성장률을 제외하 고는 2012년 2.3%, 2013년 2.9%, 2015년 2.6%를 기록하면서 2%대의 성장률을 지속적으로 경험
◦ 최근에는 저출산·고령화가 심화되면서 향후 생 산가능인구도 줄어들 것으로 예상되어 저성장 기조가 고착화될 것이라는 우려가 팽배
□ 저출산·고령화로 인하여 2016년 우리나라 생산가 능인구(15세~64세)는 3,704만 명을 기록한 이후 2017년부터 감소하기 시작할 것으로 전망1)
◦ 합계출산율2)은 1960년 6.0명에서 1983년 인구 대체수준(2.1명)으로 감소한 후 다시 그 이상으 로 반등하지 못하고 있는 상황
◦ 뿐만 아니라 지난 15년간 우리나라에서는 초저 출산현상(합계출산율 1.3 이하)이 지속
- 우리나라는 2001년부터 합계출산율 1.3명 이하를 기록
1) 보건복지부 보도자료(저출산‧고령사회 기본계획, 대국민 의견을 듣는다 – 제3차 저출산·고령사회 기본계획(2016~2020) 시안 별첨자료, 2015.10.15) 2) 가임기 여성 1명당 평균 출생아 수
<표 1> 출산율과 유배우 출산율 비교
구 분 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013
출산율 1.297 1.180 1.076 1.250 1.149 1.244 1.190
유배우 출산율 1.444 1.335 1.226 1.436 1.358 1.503 1.446
자료: 보건복지부
◦ 우리나라 총인구는 2030년에 5,216만 명까지 증가하고 이후에는 본격적으로 감소하기 시작 할 것으로 전망3)
□ 최근에는 저출산·고령화 현상의 근본적인 원인이 기혼가구의 출산율 저하 보다는 비혼·만혼 때문이 라는 분석이 제기
◦ 제3차 저출산·고령사회 기본계획에서는 저출산· 고령화 문제가 갈수록 심각해지고 있는 가운데 저출산의 근본적인 원인이 기혼가구의 출산율 문제보다도 만혼·비혼가구의 증가임을 시사
◦ 실제 전체 출산율과 기혼자 출산율을 비교시 기혼자 출산율은 더 높은 것으로 나타나 비혼· 만혼화에 따른 결혼률 하락이 저출산 추세를 심화시키는 것으로 분석됨.
◦ 따라서 향후에는 만혼·비혼 감소를 통한 저출 산 극복방안에 대한 연구가 보다 필요할 것으 로 사료됨.
□ 본 연구에서는 우리나라 가임 연령층 및 청년층의 비혼 및 만혼에 영향을 미치는 요인에 대해서 살 펴보고자 함.
◦ 본 연구는 특히 취업이 결혼에 미치는 영향을 중심으로 분석을 수행하고 정책적 시사점을 도 출하고자 함.
- 일자리 창출은 지속적인 경제성장을 위해서 당연 히 중요하지만 저출산 문제를 해결하고 국가의 존속와 발전을 위해서도 가장 중요한 요인이라는 사실을 찾아보고자 함.
◦ 연령별로 구분하여 가임 연령층뿐만 아니라 청 년층에서의 비혼 및 만혼에 미치는 영향을 함 께 분석
- 도출된 결과를 바탕으로 향후 저출산 문제 해결 을 위한 시사점을 일자리 창출과 연계하여 현재 진행 중인 노동시장개혁 측면에서 살펴보고자 함.
- 노동시장 개혁은 일자리 창출, 청년실업 문제 해 결, 기업 및 국가의 경쟁력 향상을 위해 조속히 추진될 필요가 있으나 아직 국회에서는 입법안이 통과되지 못하고 있는 상황
3) 통계청 자료
<그림 2> 2014년 OECD 회원국 합계출산율
Ⅱ. 우리나라 혼인율 및 초혼연령 추이
□ 우리나라는 이미 지난 15년 동안 합계출산율4)이 1.3 이하를 기록하면서 초저출산현상이 지속
◦ 합계출산율은 지난 2000년 1.47을 기록한 이후 2001년부터 1.3 이하를 기록
<그림 1> 우리나라 합계출산율 변화 추이
자료: OECD
자료: OECD
4) 출산 가능한 여성의 나이인 15세부터 49세까지를 기준으로, 한 여성이 평생 동안 낳을 수 있는 자녀의 수를 의미
◦ 우리나라 합계출산율은 2014년 1.21을 기록하 였는데 이는 UN 회원국 기준 전 세계 190여 개국 가운데 홍콩(1.20), 마카오(1.19)를 제외하 고는 가장 낮은 수준
◦OECD 국가 평균 합계 출산율은 2002년 1.63 까지 감소하였으나 이후 반등하여 1.7명 수준 을 유지
□ 저출산 현상이 지속되는 기간 동안 우리나라 조혼 인율(인구 천명당 혼인건수)5)도 감소하는 추세를 나타내며 1998년 8.0이었던 조혼인율이 2015년 에는 5.9를 기록
◦ 조혼인율은 1998년 8.0을 기록한 이후 감소하 였다가 다시 증가하면서 2007년 7.0을 기록하 였으나 이후 다시 감소하면서 2015년에는 가장 낮은 5.9를 기록
◦ 총 혼인건수도 1998년에는 373.5천 건을 기록 하였으나 2015년에는 302.8건을 기록하면서 크 게 하락
◦ 혼인율 감소의 원인으로는 결혼 적령기 인구가 줄어든 영향도 있지만 경제 환경의 변화, 결혼 에 대한 가치관 변화 등의 요인도 무시할 수 없을 것으로 사료
<그림 3> 조혼인율 변화 추이
자료: e-나라지표
5) 조혼인율의 분모인 인구 천 명은 전체인구를 기준으로 하며 일반혼인율시 사용하는 분모인 인구 천 명은 15세 이상 인구를 기준으로 한다는 점에서 차이가 있 음을 주지할 필요
□ 혼인율 저하와 함께 초혼연령도 증가하고 있어 만 혼이 전반적인 사회현상으로 자리 잡고 있는 것으 로 사료됨.
◦ 남자의 초혼연령은 2000년 29.28세를 기록하 였으나 2015년에는 32.57세로 3.29세가 증가 하였음.
◦ 여자의 경우 2000년 초혼연령은 26.49세를 기 록하였으나 2015년 29.96세로 3.47세가 증가하 였음.
◦ 초혼연령은 한 번도 감소한 적이 없이 꾸준히 증가하는 추세를 기록하고 있어 향후에도 특 별한 모멘텀이 없는 한 계속 증가할 것으로 예상
◦ 특히 서울의 경우 여성의 초혼연령은 2011년에 30세를 넘어섰으며 2015년에는 30.80세를 기록 (부산의 경우에도 2013년에 30세를 넘어섰으며 2015년에 30.52세를 기록)
◦ 취업 등 결혼을 위한 경제적 자립이 어려워지 고 결혼을 선택으로 생각하는 가치관이 확산되 면서 초혼연령이 증가(만혼)하게 되고 이는 출 산율을 낮추는 요인으로 작용
<그림 4> 성별 초혼연령 변화 추이
자료: 통계청
Ⅲ. 기존문헌 검토 및 연구의 차별성
□ 결혼에 관한 경제적 분석을 수행한 국내 문헌은 많지 않으며 외국의 경우도 주로 거시데이터 중심 의 분석이 대부분임.
◦ 국내 연구 가운데 결혼을 경제학적 관점에서 접근한 문헌들은 미미한 실정이며 주로 사회학 적 관점에서 논의가 많이 이루어짐.
- 결혼에 대한 인식 내지 기대에 대한 변화를 설문 조사를 통하여 결과를 소개하는 연구가 대부분
◦ 외국의 경우 초기에는 거시데이터 중심의 연구 가 이루어져 왔으나 최근에는 미시데이터를 활 용하여 결혼과 동거의 차이에 관한 연구로 발 전하고 있음.
□ 결혼에 관한 경제학적 분석을 시도한 국내 연구로 는 이상호·이상헌(2011)과 임훈민·김중백(2013) 등의 연구가 있음.
◦ 데이터를 이용한 경제학적 연구도 실제 발생한 결혼과 결혼연령보다는 결혼의향과 결혼희망연 령에 대한 설문조사를 기반으로 한 분석이 많 은 것으로 나타남.
- 하지만 결혼의향과 결혼희망연령은 응답자의 주 관적 생각으로서 실제 결혼이라는 사건의 발생과 실제 결혼연령과는 차이가 있을 수 있기 때문에 실제 결혼과 결혼연령에 대한 연구와는 차이가 있을 수 있다는 한계가 있음.
◦ 임훈민·김중백(2013)은 ‘2009 결혼 및 출산 동 향조사’의 횡단면 자료를 사용하여 20~44세 미 혼자의 결혼희망연령에 대한 결정요인을 분석
- 분석결과에 따르면 개인의 배경 변수를 통제한 이후에도 취업 상태인 응답자는 미취업 상태인 응답자에 비해 낮은 결혼희망연령을 보고한 것으 로 나타남.
- 부모가 이혼경험이 있는 경우 결혼희망연령이 증가
◦ 이상호·이상헌(2011)의 연구는 한국노동패널자 료의 4차~11차 조사자료를 사용하여 결혼에 영 향을 미치는 요인을 프로빗모형(Probit Model) 을 사용하여 분석하고 결혼연령에 미치는 결정 요인 분석도 함께 시도
- 분석결과 남성은 정규직 근로자의 결혼확률이 높 은 것으로 나온 반면 여성의 경우는 노동시장 미 참여자에서 결혼확률이 높은 것으로 나타남. - 초혼연령의 경우도 남성의 경우 실업자보다는 정
규직 근로자의 초혼연령이 낮은 것으로 나타났으 나 노동시장 미참여자의 초혼연령이 정규직 근로 자보다 더 낮은 것으로 보고되었음. 여성의 경우 는 실업자가 정규직 근로자보다 더 일찍 결혼하 는 것으로 나타남.
- 교육수준도 결혼확률에는 유의적인 영향을 미치 지만(교육수준이 높을수록 결혼확률이 증가) 초혼 연령에는 유의적인 영향을 미치지 않은 것으로 나타남.
□ 외국문헌의 경우 결혼의 경제적 분석은 거시데이 터를 사용하여 분석하기 시작했으며 최근에는 미 시적 분석기법을 사용하여 결혼 및 동거에 영향을 주는 요인을 분석
◦Freiden(1974)는 주, 카운티, 메트로폴리탄 지역 을 대상으로 거시경제지표와 전체 여성 가운데 결혼한 여성의 비중 사이의 관계를 실증분석하 였음.
- 전체 여성 가운데 결혼한 여자의 비율, 소득, 남 성과 여성의 성비, 이혼의 용이성, 유색인종의 비율, 교육연수, 연령, 소유주택의 가격 등을 사 용하여 실증분석을 수행
- 분석결과 이혼의 용이성이 증가할수록, 연령이 증가할수록, 남성의 비중이 증가할수록 결혼 비 중이 증가하는 것으로 나타남.
◦Keeley(1979)도 남성과 여성의 성비, 교육수준, 도시화 수준, 인종, 이혼법의 용인정도, 소득 등의 독립변수를 사용하여 남성과 여성의 결혼 비율을 결정하는 요인을 분석
- 분석결과 이혼법의 용인정도가 높을수록 결혼비 율이 증가하였으며 소득이 증가하면 결혼비율이 증가하는 것으로 나타났으나 소득의 경우는 유의 적이지 않은 것으로 나타남.
- 남성과 여성의 성비도 여성의 결혼비중에 있어서 는 유의적인 영향을 미치지 못하는 것으로 보고 되었음.
- Keeley(1979)는 추정된 파라미터를 사용하여 예
상 초혼연령도 분석하였는데 도시화가 진행될수 록 초혼연령이 증가하고 이혼법의 용인정도가 높 아지면 초혼연령이 낮아지는 것으로 분석되었음.
◦Alm & Whittington(1995)은 1947년부터 1988 년까지 미국의 시계열 데이터를 사용하여 소득 세가 결혼률에 미치는 요인을 분석하였음. - Alm & Whittington(1995)은 처음으로 결혼에 있
어서 조세의 중요성을 연구하였음.
- 추정결과 소득이라든가 교육수준 등은 결혼률에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 특히 세금부담이 결혼결정에 영향을 미치는 것으로 분 석되었음.
- 그런데 소득세가 증가하면 결혼률이 감소하기는 하지만 그 효과는 매우 미미한 것으로 나타나 세 제 인센티브가 일부의 사람들에게는 결혼결정에 영향을 미칠 수 있겠지만 많은 사람들에게는 영 향을 미치지 못 할 것이라는 시사점을 제시
◦Xie et al.(2003)은 동거와 결혼을 구분하여 동 거와 결혼에 영향을 미치는 경제적 요인들을 분석하였음.
- 31세 미만의 개인을 대상으로 월별 데이터를 사 용하여 종속변수를 결혼, 동거, 결혼 및 동거 등 으로 구분하고 연령, 교육수준, 종교, 추정 소득, 어머니의 결혼이력(초혼연령, 혼전임신, 결혼, 이
혼, 재혼 등)을 독립변수로 사용하여 실증분석 - 남성의 소득수준은 결혼에는 유의적인 영향을 미
치지만 동거에는 비유의적인 영향을 미치는 것으 로 분석됨.
- 여성의 경우 소득수준이 결혼 및 동거에 양의 값 을 나타내기는 하지만 유의적인 결과는 아닌 것 으로 분석됨.
- 남성의 경우 교육수준이 높으면 결혼할 확률은 증가하지만 동거에는 유의적인 영향을 미치지 못 한 반면 여성의 경우 교육수준이 높으면 동거를 기피하는 경향이 강한 것으로 나타남.
- 어머니의 결혼이력 가운데 이혼 후 재혼한 경험 이 있는 경우 결혼보다는 동거를 택할 확률이 유 의적으로 높아지는 것으로 나타남.
□ 본 연구는 패널데이터를 사용하여 취업이 실제 결 혼과 초혼연령에 미치는 영향을 계량적으로 분석 하고 구체적인 수치로 추정하고자 했다는 점에서 기존의 연구와는 차이가 있음.
◦ 결혼 및 초혼연령에 관한 국내 연구로는 앞에 서도 언급한 바와 같이 설문조사를 바탕으로 응답내용을 주로 기술하는 연구가 있으며 결정 요인에 대한 연구도 결혼의향과 결혼희망연령 등에 대한 연구가 주를 이룸.
- 본 연구는 패널데이터를 사용하여 개인의 결혼이 력을 추적하여 실제로 발생한 결혼여부와 초혼연 령을 사용하여 취업이 결혼과 초혼연령에 미치는 영향을 분석
- 기존의 계량적 연구라 하더라도 주로 요인들의 방향성에만 중점을 두고 있는데 본 연구에서는 취업이 결혼 및 초혼연령에 미치는 영향을 구체 적인 수치로 추정하고자 노력하였다는 점에서 차 별화
◦ 본 연구는 가임 연령기뿐만 아니라 청년층의 결혼 및 초혼연령에 대한 분석도 추가하여 기 존 연구와는 차별화
- 기존연구의 경우 청년층만을 대상으로 취업이 결
혼 및 초혼연령에 미치는 효과를 분석한 경우는 거의 없는 것으로 사료됨.
- 최근 청년실업이 대두되는 등 청년층의 취업문제 가 심각해짐에 따라 취업이 청년층의 비혼 및 만 혼에도 영향을 미치는 지를 검토해 보고자 함.
◦ 본 연구는 가장 최근의 패널 데이터를 사용하 여 취업이 결혼 및 초혼연령에 미치는 영향을 분석하였으며 내생성 문제를 고려하여 추정
- 실제로 취업과 결혼 사이에는 내생성 문제가 발 생할 여지가 많으나 기존의 연구에서는 내생성에 대한 고려 없이 분석을 진행하였음.
- 내생성 문제의 발생가능성을 검토하고 이를 해결 할 수 있는 방안을 고려하여 취업이 결혼 및 초 혼연령에 미치는 영향을 분석하고자 하였음.
Ⅳ. 취업이 결혼에 미치는 영향 분석
□ 본 연구는 결혼에 미치는 요인들을 분석하기 위하 여 가장 최근의 한국노동패널 조사 자료를 사용
◦ 현재 노동패널은 1~17차년도 자료(1998~2014 년도 조사자료)6)가 이용가능한데 설문 문항의 일관성을 고려할 때 분석의 편의를 위해 4~17 차년도 자료를 사용하였음.
◦4~17차년도의 한국노동패널조사의 개인용 데이 터를 연계하여 패널데이터를 구축한 후 이를 사용하여 결혼에 미치는 요인을 분석
□ 결혼 결정요인을 분석하기 위해 종속변수로는 결 혼여부를 나타내는 이항변수를 사용
◦ 가임 연령이 15~49세 남녀 가운데 미혼자를 추출하고 이후 미혼자들의 혼인상태 변화를 추 적함.
◦4차년도 이후 새롭게 노동패널에 진입하는 미 혼자가 있을 경우에는 추가로 포함시키고 이후 의 혼인상태 변화를 추적함.
◦ 일단 결혼을 하게 되면 해당 기혼자는 그 이후 분석대상에서 제외되는 구조
◦ 요컨대 맨 처음 미혼으로 분석대상에 진입한 개인을 대상으로 일단 0으로 코딩하고 이후 미 혼인 상태가 유지되면 0의 값을, 결혼을 하게 되면 1의 값을 가지며 1의 값을 가지면 그 이 후에는 분석대상에서 제외하는 것으로 종속 변수를 구축하였음.7)
□ 결혼 결정요인에 영향을 줄 수 있는 요인으로서 기존의 문헌 등을 참고하여 다음의 경제사회적 변 수들을 고려
◦ 취업여부: 결혼 시장에서 결혼 상대자의 능력· 자질에 대한 정보가 비대칭적이고 불확실한 상 황에서 취업여부는 잠재적 배우자로서의 가치 를 높일 뿐만 아니라 본인 스스로의 결혼 결정 에도 영향을 미칠 수 있는 요인으로 작용할 수 있음.8)
- 남자의 경우 노동시장에 진입하기 전에는 자신의 경제적 능력을 결혼 상대방에게 알릴 수 있는 기 회가 없기 때문에 취업이 결혼의 전제조건으로 작용할 가능성이 높음.
* 특히 가부장적 사회에서는 남성이 한 가정을
책임져야 한다는 통념으로 인하여 남성 스스로 도 취업을 하지 않고는 결혼을 하지 않으려는 경향이 강할 것으로 사료됨.
- 여성의 경우 개인의 취업이 결혼의 경제적 비용 을 높이는 측면으로 작용하여(결혼을 선택함으로 써 현재 일하고 있는 일자리를 포기하는 경우 발 생하는 비용) 취업이 결혼 가능성을 낮추는 측면 이 있으나, 경제사회환경의 변화로 인하여 미취 업자의 경우 결혼시장에서 잠재적 배우자로서의 가치가 낮아져 결혼이 어려운 측면이 있기 때문 에 취업이 결혼에 미치는 효과는 불확실할 것으 로 예상
- 취업여부를 나타내는 변수의 값은 미취업자인 경 우 0을, 취업자인 경우에는 1을 가지도록 코딩
◦ 교육수준: 교육도 잠재적 배우자의 자질을 대변 할 수 있는 대리변수가 될 수 있기 때문에 교 육수준이 높을수록 결혼을 가능성이 높아질 것 으로 가정할 수 있음. 뿐만 아니라 교육은 네
6) 한국노동패널의 차수는 조사년도를 기준으로 구분하기 때문에 항목에 따라 실제 조사의 내용은 1997~2013년도의 자료를 포함하고 있음을 주지할 필요가 있음.
7) 기존의 미혼에서 기혼으로 변화하였더라도 바로 전기에 대한 자료가 없는 경우는 본 연구대상에서 제외하였음. 전기의 미혼에서 당기의 기혼으로 변한 경우에 한해서 당기에 결혼한 것으로 인정하였으며 전기의 혼인상태 기록이 없는 경우 당기의 기혼 상태가 전년도부터 지속된 것인지 판단할 방법이 없기 때문에 분석 의 엄밀성을 위하여 그러한 샘플의 경우 분석의 대상에서 제외하였음.
8) 개인소득도 결혼에 영향을 미치는 요인으로 생각할 수 있으나 개인소득은 취업여부와 밀접한 관련이 있기 때문(미취업자의 경우 0이 대부분) 개인소득이 결혼에 미치는 영향은 취업이 결혼에 미치는 영향과 유사한 것으로 생각할 수 있어 개인소득이나 취업우무 가운데 하나의 변수만 선택하여 분석에 사용하였음. 이는 기 존연구에서도 마찬가지임. 실제로 한국노동패널에서 미취업자의 경우 임금소득이나 비임금소득은 모두 0으로 나타남(한국노동패널 개인용 데이터에서 개인소득은 임금 및 비임금소득 자료를 제공, 다만 가구용 데이터에서는 금융소득 자료도 제공).
트워크를 통해 본인에게 더 적합한 배우자를 만날 기회를 높이고 더 효율적인 방법으로 배 우자를 검색할 수 있는 기회를 제공할 수 있기 때문에 결혼 상대자를 찾는 직접적 비용을 감 소시켜 결혼의 가능성을 높일 수 있음. 한편, 검색비용이 감소하기 때문에 더 많은 결혼 상 대자를 만날 수 있고 나중에 최종 배우자를 결 정할 수 있어 결혼연령은 상대적으로 높아질 가능성도 없지 않음.
- 여성의 경우 높은 교육수준은 결혼시장에서 배우 자로서 선호되는 유리한 측면이 있는 반면, 교육 수준이 높아지면 가정보다는 일을 선호할 가능 성, 교육으로 인한 가치관의 변화 등으로 결혼을 기피할 가능성도 나타날 수 있어 교육수준이 결 혼에 미치는 영향은 불확실하게 나타날 수 있음. - 교육수준 변수로는 졸업을 기준으로 4가지 학력
수준을 구분하고(중졸 이하, 고졸, 대졸, 대학원 졸 이상) 이에 대한 더미변수를 구성하여 모형에 사용하였음.
◦ 연령: 연령에 따라 결혼에 대한 태도 및 의사 결정이 달라질 수 있기 때문에 개인의 연령도 분석모형에 포함시켰음.
- 연령변수는 한국노동패널에서 제공하는 만 나이 를 사용
◦ 주택비용: 우리나라의 경우 결혼 시 가장 중요 한 경제적 비용이 주거비용이라고 할 수 있음. 따라서 결혼 시 새로운 보금자리를 마련하기 위하여 소요되는 주택비용이 증가하면 결혼에 대한 인센티브가 감소할 수 있기 때문에 주택 비용을 모형에 포함시켰음.
- 주택비용 변수로는 자료의 연속성을 유지하기 위 하여 국민은행과 한국감정원에서 제공하는 데이 터를 사용하되 지역별 주택매매 가격지수를 사용 하여 지역별로 다른 값을 사용
◦ 교육비: 우리나라의 경우 다른 나라와는 달리 교육비에 대한 부담이 크기 때문에 교육비가 결 혼 및 출산에 영향을 줄 수 있다는 주장을 감안 하여 교육비도 모형에 포함하여 분석을 수행
- 교육비 변수로는 통계청 가계동향조사에서 제공 하는 가구별 평균 교육비 지출액을 사용하였는데 자료의 일관성을 유지하기 위하여 도시 2인 이상 가구의 실질 교육비를 사용하였음.
◦ 지역변수: 거주지역에 따라 결혼에 대한 태도, 가치관 등이 다를 수 있으며 거주인구 등 지역 환경에 따라 배우자를 찾는데 드는 탐색비용이 달라질 수 있기 때문에 지역적 성향이 결혼에 미치는 영향을 통제하기 위하여 지역변수를 모 형에 포함시켰음.
- 지역변수로는 한국노동패널의 거주지역 코드(16 개 시도별 구분, 세종시 출범 이후는 17개 시도 별 구분)을 사용하였으며 더미변수 형태로 모형 에 포함시킴.
◦ 연도변수: 결혼에 대한 태도 및 가치관 등 결 혼결정에 영향을 미칠 수 있는 추세변화 등을 반영하기 위하여 연도변수를 포함
□ 추정방법으로는 종속변수가 0과 1의 값을 가지는 이항변수라는 점을 감안하여 로짓모형을 사용9)
◦ 다만 취업여부 변수의 경우 내생성을 고려하여 한 기 전의 변수를 사용하여 분석을 수행
- 남자의 경우 결혼을 하더라도 사회통념상 취업상 태를 계속 유지할 필요가 있기 때문에 내생성의 문제가 적을 것으로 생각되지만 여자의 경우 내생성의 문제가 발생할 수 있음.10)
- 예컨대 연 단위의 동기 변수로 실증분석을 하는 경우 남자 혹은 여자의 경우 취업여부로 인해 혼 인상태가 변화한 것인지, 결혼을 했기 때문에 취 업상태가 변화한 것인지 내생성의 문제가 발생할
9) 프로빗 모형을 사용할 수도 있으나 결과에 큰 차이는 없을 것으로 사료됨.
10) 보고서 말미의 <부록> 참조
가능성이 있음.
* 원래는 일자리가 있던 여성이라도 결혼을 하
면서 가정에 충실하기 위하여 일자리를 그만 두는 경우가 있는 반면, 반대로 미취업자인 여성이 결혼을 하면서 가계의 부족한 소득을 메꾸기 위해서 노동시장에 진입하여 취업에 이르는 사례도 가능
* 남자의 경우도 미취업인 경우 결혼을 하게 되 면 가정의 생계를 책임지기 위해 어떻게 해서 든 노동시장에 진입하게 되어 결혼 후 취업자 로 전환될 가능성도 있음.
- 본 연구에서 취업이 결혼에 미치는 연구라는 취 지에 따라 전기 취업여부 변수가 혼인상태 변화 에 미치는 영향을 고려함으로써 내생성 문제를 제거하고자 함.
◦ 개인용 데이터를 4차부터 17차까지 연계한 패 널데이터를 대상으로 로짓 모형을 적용하여 실 증분석을 수행
- 패널데이터의 장점을 활용하여 로짓 모형에 적용 할 수 있는 분석기법은 고정효과(fixed effect) 모 델과 확률효과(random effect) 모델이 있는데 본 연구에서는 확률효과 모델을 사용
- 고정효과 모델에서는 기간 내 시간불변의 변수값 을 가지는 변수들은 분석에 사용할 수 없는 단점 이 있으며, 변화가 있다고 하더라도 거의 없는 경우에는 추정치가 비유의적으로 나올 가능성(예 학력, 성별 등)
* 로짓 모형의 경우 고정효과 모델을 사용할 경 우 종속변수의 결과값이 분석기간 동안 변화 하지 않으면 모두 분석대상에서 제외되기 때 문에 상당수의 관측치가 누락되는 문제점도 있으며, 경우에 따라서는 log likelihood 값이 무한 반복되어 추정치를 구하기 어렵다는 문 제점이 존재
- 고정효과 모델은 그룹 내의 변수 변화에 따른 추 정치를 구하기 때문에 다른 그룹과 비교하기 어 려운 문제점도 있어 본 연구에서는 확률효과 모
델을 사용하기로 함.
- 비슷한 이산형 모형 분석 방법인 프로빗 모형의
경우 STATA에서 아예 고정효과 모델의 추정이
불가하도록 설정되어 있다는 점도 주지할 필요
◦ 최종적으로 실증분석을 위해 다음의 회귀방정 식을 설정하고 성별을 구분하여 실증분석을 수행
(는 혼인상태, 은 취업상태 더미,
는 교육수준 더미, 주택매매 가격지수, 실질 교육비의 로그값, 만 나이 등을 포함,
는 지역더미, 는 연도변 수,
는 오차항을 의미)- 남자와 여자는 결혼에 대한 태도와 가치관 등이 다를 수 있으며 각 요인들이 혼인상태에 미치는 영향이 다를 수 있기 때문에 남자와 여자를 구분 하여 따로 분석하기로 함.
□ 모형에 사용된 주요 변수들의 기초 통계량을 간략 히 소개하면 다음과 같음.
◦ 기초통계량은 회귀모형의 분석대상에 속하는 관측치들의 값이며 한국노동패널의 전체 샘플 에 대한 기초통계량이 아니라는 점을 주지할 필요
◦ 편의상 지역변수과 연도변수는 주요 변수의 기 초통계량에서는 생략하였음.
<표 1> 주요 변수들의 기초통계량 - 전체
변수명 관측치 수 평균 표준편차 최솟값 최댓값
혼인상태 변화 41,546 0.03 0.16 0.00 1.00
취업여부 33,651 0.41 0.49 0.00 1.00
교육수준 (고졸 기준)
중졸 41,542 0.27 0.45 0.00 1.00
대졸(전문대 포함) 41,542 0.30 0.46 0.00 1.00
대학원졸 이상 41,542 0.01 0.11 0.00 1.00
만 나이 41,546 24.59 7.20 15.00 49.00
지역별 주택매매 가격 지수 39,454 84.05 13.90 51.56 104.40
실질 교육비(만 원) 41,546 28.62 1.31 26.94 30.75
자료: 한국노동패널
주: 취업여부의 경우 분석에 사용된 전기의 변수(진입과 탈락이 반복되어 전기의 취업여부를 알 수 없는 경우는 제외)
<표 2> 주요 변수들의 기초통계량 - 남자
변수명 관측치 수 평균 표준편차 최솟값 최댓값
혼인상태 변화 23,472 0.03 0.16 0.00 1.00
취업여부 18,542 0.43 0.49 0.00 1.00
교육수준 (고졸 기준)
중졸 23,470 0.28 0.45 0.00 1.00
대졸(전문대 포함) 23,470 0.27 0.44 0.00 1.00
대학원졸 이상 23,470 0.01 0.11 0.00 1.00
만 나이 23,472 25.60 7.66 15.00 49.00
지역별 주택매매 가격 지수 22,274 84.15 13.86 51.56 104.40
실질 교육비(만 원) 23,472 28.63 1.31 26.94 30.75
자료: 한국노동패널
주: 취업여부의 경우 분석에 사용된 전기의 변수(진입과 탈락이 반복되어 전기의 취업여부를 알 수 없는 경우는 제외)
<표 3> 주요 변수들의 기초통계량 - 여자
변수명 관측치 수 평균 표준편차 최솟값 최댓값
혼인상태 변화 18,074 0.03 0.16 0.00 1.00
취업여부 15,109 0.39 0.49 0.00 1.00
교육수준 (고졸 기준)
중졸 18,072 0.27 0.44 0.00 1.00
대졸(전문대 포함) 18,072 0.33 0.47 0.00 1.00
대학원졸 이상 18,072 0.01 0.11 0.00 1.00
만 나이 18,074 23.29 6.33 15.00 49.00
지역별 주택매매 가격 지수 17,180 83.92 13.96 51.56 104.40
실질 교육비(만 원) 18,074 28.61 1.30 26.94 30.75
자료: 한국노동패널
주: 취업여부의 경우 분석에 사용된 전기의 변수(진입과 탈락이 반복되어 전기의 취업여부를 알 수 없는 경우는 제외)
□ 분석결과 남성과 여성의 경우 모두 취업은 결혼 가능성을 증가시키는 것으로 나타남.
◦ 남자를 대상으로 결혼 결정요인을 분석한 결과 취업여부, 교육수준 등이 유의적인 양의 효과를 나타내고 있어 결혼 가능성을 증가시키는 것으 로 분석됨.11)
- 혼인상태 변화에 대해서 취업여부 변수만을 사용 하여 회귀분석할 경우 계수 값이 약 2.47을 기록 하였으며12) 이후 모든 통제 변수들을 넣고 분석 한 결과 취업변수의 계수 값은 약 1.74로 감소
* 1% 유의수준에서 유의적인 양의 값을 기록하
여 취업을 하면 결혼할 가능성이 증가하는 것 으로 분석됨.
- 교육수준의 경우도 남자의 경우 교육수준이 높을 수록 결혼할 가능성이 증가하는 것으로 나타남. * 중졸 이하, 고졸, 대졸, 대학원 졸 이상의 그
룹으로 구분하여 분석한 결과 학력이 높을수
록 남성의 경우 결혼 가능성은 증가하는 것으 로 나타남.
- 연령, 교육비, 주택비용의 경우도 유의적인 영향 (각각 유의수준 1%, 5%, 5%에서 유의적)을 미치 는 것으로 나타남.
* 연령이 증가하면 결혼 가능성이 증가하는 것
은 상식적인 수준에서 받아들일 수 있을 것 * 남자를 대상으로 한 경우 실질 교육비가 증가
하면 결혼가능성이 증가하는 것으로 나타나는 데 이는 최근의 실질 교육비가 감소 추세에 있는 것과 무관하지 않은 것으로 사료됨.
* 주택가격이 증가하면 결혼가능성이 유의적으
로 증가하는 것은 시간변수와의 추세가 비슷 한 것에 기인하는 측면
* 주택매매 가격지수의 계수는 계속 비유의적인
값을 나타내다가 시간변수를 추가하면서 시간 변수가 음의 값을 나타내면서(최근의 비혼 추 세를 반영) 유의적인 수준으로 변화하였음.
<표 4> 로짓모형 실증분석 결과 - 남자
계수값 (1) (2) (3) (4)
변수명 혼인여부 혼인여부 혼인여부 혼인여부
취업여부 2.465*** 1.758*** 1.748*** 1.739***
(0.133) (0.150) (0.151) (0.150)
교육수준 (고졸 기준)
중졸 -0.918*** -0.964*** -0.956***
(0.242) (0.248) (0.243)
대졸 0.854*** 0.870*** 0.864***
(0.116) (0.120) (0.116)
대학원졸 1.147*** 1.181*** 1.169***
(0.283) (0.291) (0.283)
연령 0.0669*** 0.0744*** 0.0720***
(0.0124) (0.0131) (0.0127)
교육비(로그값) 3.021*** 2.546** 2.455**
(1.108) (1.128) (1.132)
지역별 주택매매 가격지수 -0.00252 0.000149 0.0157**
(0.00406) (0.00471) (0.00760)
연도 -0.0667***
(0.0253)
상수 -5.103*** -17.08*** -16.11*** 116.8**
(0.125) (3.690) (3.757) (50.51)
관측치수 18,542 17,592 17,537 17,537
지역 더미 No No Yes Yes
연도 변수 No No No Yes
주: 1) 지역 더미의 계수값은 생략 2) *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
11) 통상적으로 로짓모형의 계수값이 확률값 자체를 의미하는 것은 아니며 오즈 비율(odds ratio)의 로그값을 의미한다는 점을 주지할 필요
12) 로짓 모형의 계수값은 오즈 비율(odds ratio)의 로그값을 의미하기 때문에 양의 계수는 종속변수가 1일 가능성을 증가시키는 것으로 해석할 수 있지만 종속변 수의 확률값을 의미하는 것은 아님을 주지할 필요
자료: 통계청 자료: 한국감정원
주: 주택매매 가격지수의 경우 분석에서는 지역별 지수를 사용하였으 나 그래프에서는 추이를 나타내기 위해 편의상 전국 지수를 사용 하였음.
<그림 5> 실질 교육비와 주택매매 가격지수 추이
◦ 여자의 경우에도 취업과 학력수준은 결혼 가능 성을 증가시키는 요인으로 작용
- 여자의 경우도 취업여부와 교육수준이 결혼에 유 의적인 양의 영향을 미치는 것으로 나타남.
* 취업여성의 경우 결혼의 기회비용 증가로 결
혼 유인이 줄어드는 반면 미취업 여성은 남성 배우자의 선호도가 낮아 결혼하기 어려운 측 면이 있는데 최종적으로는 여자의 경우도 취 업을 할 경우 결혼 가능성이 더 높은 것으로 나타남.
- 하지만 취업 및 교육수준이 결혼에 미치는 양의 효과는 남자의 경우처럼 크게 나타나지는 않은 것으로 분석됨.
* 남자의 경우 취업계수는 1.74를 기록하였으나 여자의 경우는 0.86을 나타냄.
* 고졸의 학력과 비교하여 중졸 이하의 학력에
서는 결혼 가능성이 낮아지는 반면 대졸 및 대학원졸 이상의 학력에서는 결혼 가능성이 증가하는 것으로 분석됨.
- 연령의 경우도 남자의 경우와 마찬가지로 연령이 증가하면서 결혼할 가능성이 증가하는 것으로 나 타났지만 교육비와 주택비용지수는 더 이상 유의
적이지 않은 것으로 나타남.
* 남자의 경우 교육비와 주택비용의 계수가 유
의적인 것으로 나타났지만 여자의 경우에는 더 이상 유의적이지 않은 것으로 나타났으며 계수의 크기도 미미한 것으로 나타남.
* 남녀의 경우에서 실질 교육비의 상승이 결혼
가능성에 유의적인 음의 영향을 미치지 못하 는 결과가 나타난 이유는 최근 가계동향조사 에서 실질교육비는 감소하는 추세를 보이고 있는데 반해 결혼의 건수는 증가하지 않는 것 에 기인하는 것으로 사료
□ 분석의 대상을 15~29세의 청년층으로 한정하고 분석하더라도 취업은 결혼에 가장 유의적인 영향 을 미치는 요인으로 나타남.
◦ 남자와 여자의 구분 없이 결혼 가능성에 일관 적으로 유의적인 양의 영향을 나타내는 것은 연령 변수를 제외하고는 취업여부가 유일한 것 으로 나타남.
- 다만 취업변수가 결혼에 미치는 양의 효과는 남 자의 경우에 더 크게 나타나며 남녀 모두 유 의수준 1%에서 유의적인 것으로 나타남.
계수값 남자-(3) 남자-(4) 여자-(3) 여자-(4)
변수명 혼인여부 혼인여부 혼인여부 혼인여부
취업여부 1.317*** 1.317*** 0.462*** 0.489***
(0.218) (0.218) (0.155) (0.153)
교육수준 (고졸 기준)
중졸 -0.745 -0.766 -0.771 -0.808
(0.602) (0.603) (0.627) (0.619)
대졸 0.155 0.165 -0.187 -0.172
(0.169) (0.170) (0.148) (0.143)
대학원졸 -0.0160 0.00849 0.0709 0.0500
(0.619) (0.619) (0.475) (0.463)
연령 0.378*** 0.378*** 0.512*** 0.508***
(0.0476) (0.0477) (0.0524) (0.0514)
교육비(로그값) 0.564 1.031 -1.962 -1.295
(1.954) (2.029) (1.695) (1.751)
지역별 주택매매 가격지수 -0.00466 0.00705 -0.00987* 0.0205*
(0.00755) (0.0131) (0.00591) (0.0105)
연도 -0.0484 -0.126***
(0.0444) (0.0362)
상수 -16.75*** 77.78 -9.553* 238.8***
(6.393) (86.96) (5.722) (70.96)
관측치수 11,823 11,823 12,040 12,040
지역 더미 Yes Yes Yes Yes
연도 변수 No Yes No Yes
<표 5> 로짓모형 실증분석 결과 - 여자
계수값 (1) (2) (3) (4)
변수명 혼인여부 혼인여부 혼인여부 혼인여부
취업여부 1.664*** 0.837*** 0.851*** 0.857***
(0.107) (0.127) (0.127) (0.126)
교육수준 (고졸 기준)
중졸 -1.602*** -1.661*** -1.653***
(0.405) (0.406) (0.404)
대졸 0.319*** 0.320*** 0.316***
(0.122) (0.123) (0.121)
대학원졸 0.557* 0.583* 0.575*
(0.322) (0.322) (0.316)
연령 0.112*** 0.114*** 0.112***
(0.0163) (0.0163) (0.0160)
교육비(로그값) 0.175 0.169 0.160
(1.255) (1.261) (1.268)
지역별 주택매매 가격지수 -0.000219 -0.00221 0.00957
(0.00442) (0.00489) (0.00824)
연도 -0.0485*
(0.0272)
상수 -4.349*** -7.744* -7.856* 88.68
(0.0927) (4.150) (4.158) (54.19)
관측치수 15,109 14,368 14,368 14,368
지역 더미 No No Yes Yes
연도 변수 No No No Yes
주: 1) 지역 더미의 계수값은 생략 2) *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
<표 6> 청년층(15~29세) 로짓모형 실증분석 결과
주: 1) 지역 더미의 계수값은 생략 2) *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
◦ 청년층에서는 학력수준도 결혼에 미치는 영향 이 유의적이지는 않은 것으로 나타나 청년층의 결혼을 유도하기 위해서는 취업 문제를 해결하 는 것이 가장 중요한 것으로 분석됨.
- 가임 연령기(15~49세)를 기준으로 분석한 결과에 서는 학력수준이 높을수록 결혼 가능성도 증가하 는 것으로 나타났으나, 청년층의 경우에는 학력 수준이 결혼 가능성에 유의적인 영향을 미치지 못하는 것으로 분석됨.
□ 취업이 결혼에 미치는 영향은 콕스 비례 해저드 회귀모형(Cox proportional hazard regression model) 분석을 통해서도 살펴볼 수 있음.
◦ 콕스 비례 해저드 회귀분석(이하 콕스 회귀분 석)은 생존분석에 기반을 두고 이산변수와 연속 변수를 독립변수로 모두 사용할 수 있으며 계 수 값으로부터 도출된 해저드 비율(hazard ratio)을 통해 결혼 발생의 상대적인 확률을 쉽 게 확인할 수 있다는 장점이 있음.
- 생존분석은 시간과 사건발생(결혼 이벤트) 두 변 수의 종속변수를 모두 고려하여 분석하기 때문에 시간 단위를 통제할 수 있어서 앞에서 분석한 로 짓 분석과는 또 다른 분석방법임.
- 생존분석의 주요 추정방법 가운데 하나가 콕스 해저드 회귀분석이며 콕스 회귀분석은 이산변수 와 연속변수를 모두 사용가능하며 생존함수의 분 포에 대한 특별한 가정을 하지 않는 비모수적인 방법을 사용한다는 점에서 샘플의 분포를 가정하 는 다른 회귀분석 방법에 비해 강점이 있음. - 생존분석 및 콕스 분석은 원래 임상연구에서 많
이 사용되던 분석법으로 여러 가지 조정변수를 통제한 상태에서 특정 집단들 간의 생존확률을 비교하기 위하여 주로 사용됨.
- 콕스 회귀분석의 추정 결과를 통해 취업이 결혼 에 미치는 영향을 상대적 확률값으로 추정하고 로짓 분석모형을 통해 살펴본 취업이 결혼에 미 치는 영향을 다시 한 번 검증하고자 함.
◦ 콕스 해저드 회귀분석을 수행하기 위하여 다음 의 모형을 고려
- 일반적으로 는 t시점에서 x변수를 가지는 해저드 함수(hazard function)로 정의하며 다음의 형태를 지님.
(는 모든 독립변수 값이 0인 경우의 기 저 해저드 함수로 정의됨)
- 본 연구의 경우 위의 모형에서 지수부 형태로 나타나는 부분이
로 대체될 수 있으며 시간 t는 해저드 함수의 t 시점으로 구성
- 참고로 콕스 모형의 해저드 비율(hazard ratio)은 다음과 같이 계산됨(예: 미취업자 대비 취업자의 결혼확률 배율).
결혼취업
취업
취업
취업 취업
- 독립변수의 변화에 따른 이벤트 발생의 해저드 비율은 시간과는 독립적인 상수값으로 도출됨. - 분석을 위한 초기 설정은 시간 및 이벤트 설정
외에도 패널데이터의 성격을 감안, 개인별로 다 중 관측치의 사용이 가능하도록 개인 고유 아이 디를 함께 설정한 후 분석
- 독립변수로는 로짓모형에서 사용된 변수들을 그 대로 사용(다만 시간변수는 제외)
□ 콕스 비례 해저드 회귀모형(Cox proportional hazard regression model) 추정결과 남녀 모 두 취업을 하면 결혼 가능성은 증가하는 것으로 나타남.
◦ 남자의 경우 취업을 하게 되면 결혼 가능성은 미취업 시의 약 5배에 이르는 것으로 나타남.
- 취업요인 하나만을 고려할 경우 취업자의 결혼 가능성은 미취업자의 10.5배에 이르지만 다른 통 제요인을 다 포함하여 고려할 경우 4.9배인 것으 로 나타났으며 모든 경우에 유의수준 1%에서 유 의적인 것으로 나타남.
- 학력도 결혼에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났는데 대졸 학력의 결혼 가능성은 고졸 학 력의 2.0배, 대학원졸 학력은 고졸 학력의 2.6배 인 것으로 나타남.
* 중졸 이하의 학력의 남성은 고졸 학력 남성보다 결혼 가능성이 53% 낮아지는 것으로 나타남. - 한편 연령이 증가하면 결혼가능성은 유의적으로
증가하는데 시간이 지남에 따라 증가분이 조금씩 감소하는 것으로 나타남.
- 주택가격의 상승은 결혼 가능성에 유의적인 영향 을 미치지 못하는 것으로 분석되었음.
- 교육비의 상승은 시간불변요인과 시간가변요인을 합하면 유의수준 10% 수준에서 유의적인 것으로 나타나고 있으나 초기에는 음의 영향을, 후반기 에는 양의 영향을 미치는 것으로 나타나 방향성 은 불분명한 것으로 분석됨.
◦ 여자의 경우도 취업을 하면 결혼 가능성은 증 가하여 취업 시 결혼 가능성은 미취업시 결혼 가능성의 약 2배인 것으로 나타났으며 남자만 큼 취업의 영향이 크지는 않은 것으로 나타남. - 여자의 경우 취업여성일수록 결혼을 하지 않을 것이라는 일부의 생각과는 달리 보편적으로는 취 업여성이 미취업여성보다 결혼 가능성이 더 높은 것으로 나타남.
- 취업이 결혼에 미치는 영향은 유의적인 것으로 나타났지만 남자의 경우보다는 영향력이 떨어지 는 것으로 나타남.
- 여자의 경우 고학력의 경우는 큰 차이가 없으나 저학력의 경우 결혼가능성이 크게 낮아지는 것으 로 분석됨.
- 연령이 증가하면 결혼가능성은 증가하나 증가확 률은 시간이 지남에 따라 감소하는 것으로 분석 되었으며, 주택매매가격지수의 상승은 미미하 지만 결혼가능성을 낮추는 것으로 분석되었음. - 교육비의 경우는 남성의 경우와 같이 시간에 따
라 음의 효과와 양의 효과가 혼재되어 나타나는 것으로 분석되었음.
<표 7> Cox 회귀분석 결과 – 남자
해저드 비율 (1) (2) (3)
변수명 혼인여부 혼인여부 혼인여부
취업여부 10.50*** 4.984*** 4.867***
(1.430) (0.719) (0.703)
교육수준 (고졸 기준)
중졸 0.488*** 0.469***
(0.106) (0.102)
대졸 1.965*** 1.962***
(0.185) (0.185)
대학원졸 2.605*** 2.622***
(0.582) (0.588)
연령 1.126*** 1.133***
(0.0184) (0.0188)
교육비 0.815 0.759**
(0.103) (0.101)
지역별 주택매매 가격지수 0.993 0.998
(0.00451) (0.00574) Time varying
covariate
연령 0.989*** 0.989***
(0.00210) (0.00212)
교육비 1.070*** 1.079***
(0.0267) (0.0279)
관측치수 18,542 17,592 17,592
지역 더미 No No Yes
주: 1) 지역 더미의 계수값은 생략 2) *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
해저드 비율 (1) (2) (3)
변수명 혼인여부 혼인여부 혼인여부
취업여부 4.295*** 2.109*** 2.114***
(0.482) (0.248) (0.249)
교육수준 (고졸 기준)
중졸 0.283*** 0.279***
(0.114) (0.112)
대졸 1.131 1.133
(0.118) (0.119)
대학원졸 1.205 1.217
(0.311) (0.317)
연령 1.172*** 1.173***
(0.0184) (0.0186)
교육비 0.452*** 0.459***
(0.0923) (0.0929)
지역별 주택매매 가격지수 1.026* 1.017
(0.0154) (0.0160)
Time varying covariate
연령 0.986*** 0.986***
(0.00219) (0.00219)
교육비 1.130*** 1.130***
(0.0318) (0.0316)
주택매매 가격지수 0.995** 0.996**
(0.00194) (0.00211)
관측치수 18,542 17,592 17,592
지역 더미 No No Yes
<표 8> Cox 회귀분석 결과 – 여자
주: 1) 지역 더미의 계수값은 생략 2) *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
□ 15~29세 청년층을 대상으로 Cox 회귀분석을 시 행하더라도 취업은 결혼에 매우 유의적인 양의 영 향을 미치는 것으로 분석됨.
◦ 청년층의 경우 남자가 취업을 하게 되면 결혼 가능성은 미취업자의 3.5배에 이르고 여자의 경우도 취업을 하게 되면 결혼 가능성은 미취 업자의 1.5배인 것으로 분석됨.
- 여자의 경우 취업이 결혼 가능성에 미치는 효과 가 남자의 경우만큼 크게 나타나지는 않지만 지 속적으로 유의적인 양의 효과를 나타냄.
◦ 가임 연령기를 대상(15~49세)으로 한 분석에서 는 학력수준이 결혼에 미치는 영향이 유의적인 것으로 나타났으나 청년층의 경우에는 비유의 적인 것으로 나타남.
- 청년층에서 결혼에 영향을 미치는 주요한 요인은 학력수준보다도 일자리라는 사실을 나타내는 결 과로 생각해 볼 수 있음.
◦ 청년층의 경우에서도 연령의 증가는 결혼가능 성을 유의적으로 높이는 것으로 나타났으며 여 성의 경우 주택비용상승은 결혼가능성을 유의 적으로 낮추는 것으로 분석되었음.
<표 9> 청년층(15~29세) Cox 회귀분석 결과
계수값 남자-(2) 남자-(3) 여자-(2) 여자-(3)
변수명 혼인여부 혼인여부 혼인여부 혼인여부
취업여부 3.644*** 3.520*** 1.511*** 1.505***
(0.781) (0.761) (0.221) (0.221)
교육수준 (고졸 기준)
중졸 0.505 0.496 0.531 0.497
(0.299) (0.295) (0.316) (0.296)
대졸 1.165 1.167 0.857 0.853
(0.191) (0.192) (0.112) (0.112)
대학원졸 0.921 0.977 0.952 1.064
(0.548) (0.584) (0.404) (0.454)
연령 1.427*** 1.425*** 1.594*** 1.597***
(0.0687) (0.0687) (0.0467) (0.0472)
교육비 0.585 0.475* 1.021 1.029
(0.226) (0.188) (0.0969) (0.0992)
지역별 주택매매 가격지수 0.987 0.997 0.991 0.982**
(0.00825) (0.0110) (0.00647) (0.00817)
Time
varying covariate 교육비 1.079 1.104*
(0.0558) (0.0585)
관측치수 11,854 11,854 12,040 12,040
지역 더미 No Yes No Yes
주: 1) 지역 더미의 계수값은 생략 2) *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
