알아보기 위해 국민부담률을 변수로 사용하였다. 가족정책과 국민부담률 은 모두 GDP 대비 지출규모로 측정되었다.
특정한 세계(주로 선진 복지국가)에만 국한되어 있다(Shalev, 2007). 그 러므로 사례의 명칭(복지국가 연구에서는 국가의 명칭)을 유지하는 것은 정보를 전달하고 독자들로 하여금 그 정보를 판단하게 만드는 가장 효율 적인 방식이다.22) 한편 에벗(Abbott, 1998)은 일반선형모델이 사회적 과 정을 분석하는 데 있어서 제한적인 측면만 보여준다고 지적했다. 그는 실제 세계는 우발적인(contingent) 요인이 존재함을 강조하며 특정한 시 기적 효과(period effect)와 시간의 경로(역사적인 시퀀스나 축적)이라는 두 가지 유형의 역사적 우연성을 강조했다. 만약 다변량 분석에서 사례 분석연구와 같이 여러 요인들이 결합된 인과성을 검증하려고 한다면 상 당한 수준의 자유도를 소모해야 할 것이다.
두 번째로 비교복지국가연구에서 빈번하게 사용되는 양적 방법론은 군 집분석(cluster analysis)이다. 군집분석이란 다양한 지수들을 이용하여 연구자의 임의적인 해석이나 이미 정해진 통계적 계산을 활용해 유형을 분류하는 방법론이다. 특히 에스핑 엔더슨의 세 가지 복지레짐을 경험적 으로 검증하는 데 많이 이용되었다(e.g. Kangas, 1994; Obinger and Wagschal, 1998; Kammer et al., 2012; Danforth, 2014). 군집분석의 장 점은 분석적인 간결함(parsimony)을 제공하고 전체적인 지형을 파악할 수 있도록 도움을 준다. 다시 말해, 현실 세계의 중첩적이고 혼재된 현상 을 이해가능한 방식으로 분류를 해준다. 또한 유사성을 결정하는 몇 가 지 특징들을 바탕으로 다양한 개체들을 유형화할 수 있으면 연구자는 서 로 연관되어 있는 논리를 파악할 수 있으며 인과성을 파악할 수도 있다.
22) 살레브(Shalev, 2007: 290)는 Esping-Andersen(1990)이 세 가지 유형의 복 지레짐을 설명하기 위해 교차표를 이용했지만 기존의 학문적 관례 (convention)를 존중해 다변량 분석을 추가적으로 실시해 세 가지 복지레짐 의 통계적 유효성을 검증하려 했다고 비판했다. 에스핑 엔더슨 (Esping-Andersen)의 원래 목적은 사민주의, 기독민주주의, 자유주의이라는 정치적 이념이 어떻게 서로 다른 복지 레짐을 형성하는 데 어떻게 영향을 미 쳤는지에 대해 연구하는 것이다. 정치적 이념을 연속변수로 계량화해서 세 정치이념의 수량적 조합(예컨대, 사민주의 0.2, 기독 민주주의 0.1 등)이 특정 국가의 정책에 어떻게 영향을 미치는 지 알아보려는 게 목표가 아니라는 것 이다. 따라서 살레브(Shalev)는 교차표만 이용하더라도 충분히 세 가지 복 지유형의 차이를 보여줄 수 있다고 지적했다.
마지막으로 가설을 검증하는 데 도움을 줄 수 있다(Esping-Anersen, 1999). 그러나 군집분석의 문제점은 특정한 시점의 모습만을 보여주기 때문에 변화의 과정을 제대로 분석해내기 어렵다는 데 있다. 또한 유형 이나 군집을 결정하는 최종적인 분류는 연구자의 자의적인 해석에 의존 하는 경향이 높다는 문제가 있다.
마지막으로 퍼지셋 분석이 있다. 퍼지셋 분석은 많은 사례를 기반으로 한 양적 분석과 두 개에서 세 개 국가를 대상으로 한 사례 분석의 중간 수준의 분석 방법으로 주로 20 여 개국의 OECD 국가들을 대상으로 한 연구에 적합한 방법론이다(Ragin, 2000; Vis, 2007; 최영준, 2009; 김교 성·김성욱, 2010; 신동면, 최영준, 2012). 퍼지셋 분석을 사용하는 연구자 들은 다변량 회귀분석에서 단일한 원인이 독립 변수로서 종속 변수에 독 립적인 영향을 미친다는 가정을 비판을 하며 결합된 원인(conjunction of causal factors)에 관심을 두고 있다. 다시 말해, 여러 종류의 원인들이 다양한 방식으로 결합하여 특정한 결과를 산출하는 현상에 주목을 한다.
그리고 한 가지 결합 요인만이 아닌 다양한 조합의 결합 요인이 특정한 결과를 산출할 수 있다고 주장한다(최영준, 2009). 특히 퍼지셋 이상형 분석 방법은 복지국가 유형화 연구와 관련하여 최근에 많이 사용되고 있 다. 기본적인 분석의 개념은 원자료를 퍼지 점수로 환산하는 것이다. 집 합의 개념을 이용해 집합에 완전히 속할 확률(1)과 완전히 속하지 않을 확률(0)를 기본으로 하여 중간 수준의 값도 설정할 수 있다. 예컨대, 연 구자가 미리 정해 놓은 기준 이상으로 가족관련 지출하면 1의 값을 그렇 지 않으면 0을, 중간 수준이면 0.5를 부여하는 방식이다. 이렇게 퍼지 점 수로 환산이 된 이후에는 교집합, 합집합, 여집합 등의 개념을 활용하여 충분조건과 필요조건을 밝힐 수 있다. 특히 퍼지셋 이상형 분석은 각각 의 이상형에 얼마나 속하는지에 대한 부분 점수를 제시함으로써 군집분 석에서 다루기 힘든 혼합형도 분석할 수 있다. 하지만 퍼지셋 점수를 구 성하거나 집합을 구성할 때 연구자가 명확한 개념과 기준이 있어야 된 다. 다시 말해, 연구자 스스로가 다루고 있는 사례에 대해 충분한 이해와 이론적 지식을 가지고 있어야 한다(Ibid., 314). 그리고 기본적으로 횡단
적 분석이기 때문에 시간의 흐름에 따른 변화를 파악하기 힘들다. 만약 시간의 흐름에 따른 변화를 파악하기 위해서는 연도별로 이념형을 구축 하여 어느 유형에 속해있는지를 분석해야 하는데, 이 경우 변수가 많아 질수록 이념형의 수가 기하급수적으로 늘어나기 때문에 분석의 간결성이 떨어지게 된다. 물론 최근의 연구들처럼(Vis, 2007; 김교성·김성욱, 2010;
신동면·최영준, 2012) 5년 단위로 분석을 실시함으로써 이념형의 변화를 파악할 수 있지만, 이 경우에도 5년 평균값에 대한 분석이기 때문에 5년 간의 변화의 양상은 매몰되게 된다. 또한 분석에 기준이 되는 연도의 구 분이 연구자에 의해 자의적이거나 기계적으로 정해진다면 자칫 변화의 결정적인 국면을 놓칠 수가 있다.
지금까지의 논의된 내용은 <표 5-1>에 요약되어 있다. 비교복지국가 의 대표적인 양적 분석방법들을 살펴본 결과 다변량 회귀분석은 이론에 근거한 가설의 검증이나 시계열과 종단을 결합한 분석이 가능하다는 장 점이 있지만 구체적인 사례(국가)가 변수 속으로 사라지게 된다는 문제 가 있다. 반면에 군집분석과 퍼지셋 분석은 구체적인 사례의 속성을 그 대로 보여줄 수 있으며 유형화를 통해 분석의 간결함을 높일 수 있다.
퍼지셋 분석은 복합적인 원인들의 중첩적인 양상까지 파악할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 군집분석과 퍼지셋 분석 모두 전체 변화의 궤적을 한꺼번에 유형화하거나 분석할 수 없다는 단점이 있다.
본 연구에서 사용된 방법론인 시퀀스 분석은 복지국가의 구사회정책, 신사회정책과 복지재정의 변화의 궤적을 통해 국가 간에 얼마나 상이한 경로를 통해 변화하고 있는 지를 비유사성 행렬(dissimilarity matrix)을 통해 계산한 다음 군집 분석을 실시하여 변화의 궤적이 비슷한 국가들을 유형별로 분류하였다. 따라서 시퀀스 데이터를 기반으로 한 군집분석이 본 연구의 핵심적인 방법론이라고 할 수 있다. 군집분석의 경우 위에서 언급했듯이 분석적 간결함이 가장 큰 장점이며 집단 별로 공통적인 특징 이나 논리를 파악할 수 있다는 장점이 있지만 변화의 과정을 나타내기가 어렵고 군집을 결정하는 데 연구자의 자의적 해석이 개입한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 그 동안 많은 연구들이 진행되었
<표 5-1> 비교복지국가연구에서의 대표적인 양적 분석방법들
분석방법 다변량 회귀분석 군집분석 퍼지셋 분석
장점
*이론적으로 도출된 다양한 가설 검증이 가능
*횡단적인 측면과 시 계열적인 측면을 동시 에 고려할 수 있음
*분석적 간결함
*집단 별로 공통적 인 특징 혹은 논리 를 파악할 수 있음
*결합된 원인을 분 석할 수 있음
*군집분석에서 다 루기 힘든 혼합형 모델도 분석 가능
단점
*구체적인 사례가 변 수 속으로 사라짐
*시기적 효과나 역사 적 시퀀스 혹은 축적 과정을 반영하기 힘듦
*군집을 결정하는 데 연구자의 자의 적 해석이 개입
*변화의 과정을 보 여주기 어려움
*퍼지셋 점수를 구 성할 때 명확한 개 념과 기준이 필요
*전체적인 변화의 궤적을 파악하기 어려움
대표적 연구
Huber and Stephens, 2001
Huo et al., 2008
Kangas, 1994;
Obinger and Wagschal, 1998;
Kammer et al., 2012; Danforth, 2014
Ragin, 2000; Vis, 2007; 최영준, 2009;
김교성·김성욱, 2010; 신동면, 최영준, 2012
다. 우선 군집의 개수를 결정하는 과정에 대한 자의성의 문제를 해결하 기 위해 페러지나 등(Ferragina et al., 2014)은 군집 안정화 분석(Cluster stability analysis)를 통해 투입된 변수, 국가, 연도에 대해 1,000회에 걸 쳐 안정화 계수를 산출하였다. 이를 통해 연구자의 자의적인 판단 대신 통계적 계산에 의해 군집의 개수를 정할 수 있다. 댄포스(Danforth, 2014)는 모델에 기초한(Model-based) 군집분석을 통해 통계 이론에 기 반을 둔 군집 분석을 실행하여 확률적으로 최적화된 군집 모델을 찾아냈 다. 한편 변화의 과정을 나타내기 어렵다는 문제를 해결하기 위해서 지 놀리니와 팰리싸드(Genolini and Falissard, 2011)는 종단(longitudinal) 데이터에 대한 K 평균 군집분석이 가능한 KML이라는 통계프로그램 R 기반의 통계패키지를 만들어 변화의 궤적을 바탕으로 군집분석이 가능하 게 했다. 헤게세스(Heggeseth, 2013)도 성장률의 궤적에 대한 군집분석
을 위해 모델에 기초한 군집분석 모델을 개발했다. 그러나 변화의 측정 을 위한 위의 두 가지 방법론은 단일 차원의 데이터에만 적용이 가능하 다는 한계가 있다(Genolini and Falissard, 2011). 본 연구에서는 군집의 개수를 결정하는 과정에서의 문제보다는 변화의 과정의 측정이라는 측면 에 주목하여 시퀀스 분석을 기반으로 한 군집분석을 실시하였다. 시퀀스 분석의 경우 아래서 자세히 언급하였듯이 변화의 궤적을 다차원적으로 분석할 수 있다는 측면에서 기존의 횡적인 데이터를 대상으로 한 군집분 석의 한계를 보완한다는 의의가 있다.
이 연구의 핵심적인 내용인 복지국가의 변화와 관련하여 군집분석과 퍼지셋 분석을 통한 다수의 연구들이 최근에 발표되고 있다. 우선 군집 분석과 관련하여 페러지나 등(Ferragina et al, 2015)은 복지국가는 정치 적 정당성을 오래 기간 누적된 제도적 구조를 통해서 획득할 수도 있지 만 문제 해결 능력을 통해서도 정당성을 확보할 수 있다고 주장한다. 따 라서 어떤 방식으로 정책적 대응을 했느냐에 따라 사회적 위험 양상에 따른 사회적 결과가 상이할 수 있다는 것이다. 이들은 구사회위험과 신 사회위험과 관련된 결과변수를 바탕으로 유럽연합 14개국을 대상으로 군 집분석을 실행한 결과 대체적으로 기존의 복지레짐과 유사하지만 구사회 위험과 관련해서는 예외적으로 독일이 자유주의레짐과 유사하며 신사회 위험과 관련해서는 네 개의 집단으로 나뉘며, 크게 두 집단으로 나눠보 면 사민주의 레짐과 자유주의 레짐 국가들이 같은 집단으로 묶인다. 이 들 국가들은 조기 교육과 여성 고용과 관련하여 투자를 많이 하고 있으 며, 이는 보수주의 레짐과 지중해 레짐 국가들과 차이가 있다고 주장하 고 있다. 퍼지셋 분석과 관련해서는 앞서 언급했듯이 국내외 다수의 연 구들이(Powell and Barrientos, 2004; Vis, 2007; Hudson and Kühner, 2009; 정의룡·양재진, 2012). 복지국가의 변화에 대한 분석을 시도했다.
일부는 기존의 복지레짐이 사회·경제·인구학적인 변화에도 불구하고 계 속 유지되고 있다고 주장한 반면(Powell and Barrientos, 2004; Vis, 2007; 정의룡·양재진, 2012), 일부 학자들은 복지국가의 재편을 주장하고 있다(김교성·유희원. 2015).