제4회 한국노동패널 학술대회 논문집Ⅰ

□ 일 시 : 2003년 2월 21일(금) 10:00∼18:00

□ 장 소 : 서울대학교 호암교수회관 컨벤션센터1층

한국노동연구원·한국노동경제학회

순   서

09:30∼10:00	등 록
10:00∼10:20	인사말(목련관)
	이원덕 한국노동연구원장
	김장호 한국노동경제학회장

10:20∼12:20	제1주제 교육과 훈련 - 목련관
	○ 사회자 : 조준모(숭실대 경제)
	□ 자격취득의 결정요인 및 자격의 취업효과
	○ 발표자 : 김안국(한국노동연구원), 강순희(한국노동연구원)
	● 토론자 : 이동임(한국직업능력개발원)
	□ 한국의 교육계층화: 세대간 변화와 불평등 추이
	○ 발표자 : 방하남(한국노동연구원), 김기헌(한국노동연구원)
	● 토론자 : 강태중(중앙대 교육학과)
	□ 재학중 일 경험이 노동시장 성과에 미치는 영향
	○ 발표자 : 김주섭(한국노동연구원)
	● 토론자 : 채창균(한국직업능력개발원)
	□ 가족배경이 청소년의 교육성취에 미치는 영향 :
	가족구조와 빈곤의 영향을 중심으로
	○ 발표자 : 구인회(서울대 사회복지), 김순규(전북대 사회복지)
	● 토론자 : 이정규(호남대 사회복지)

10:20∼12:20	제2주제 취업과 구직활동 - 수련관
	○ 사회자 : 이 건(서울시립대 사회)
	□ 지식정보산업 취업자의 인적 특성
	○ 발표자 : 이성균(울산대 사회)
	● 토론자 : 황수경(한국노동연구원)
	□ 비정규직 결정요인
	○ 발표자 : 김유선(한국노동사회연구소)
	● 토론자 : 박찬임(한국노동연구원)
	□ 학교에서 직업으로의 이행: 제도적 배태를 중심으로
	○ 발표자 : 김기헌(한국노동연구원)
	● 토론자 : 한 준(연세대 사회)
	□ 경제위기 후 실업탈출에 건강상태가 미치는 영향
	○ 발표자 : 이덕희(NorthCarolina 보건대학원), 김창엽(서울대 보건대학원)
	● 토론자 : 백도명(서울대 보건대학원)

10:20∼12:20	제3주제 노동시장 l - 동백관
	○ 사회자 : 김태기(단국대 경제)
	□ 공공부문 조직과 민간기업 조직의 직무만족도의 비교분석:
	한국노동패널자료(KLIPS)를 중심으로
	○ 발표자 : 정광호(국민대 행정), 김태일(고려대 행정)
	● 토론자 : 이근주(한국행정연구원)
	자영업에서의 탈출 : 새로운 기회인가?
	○ 발표자 : 금재호(한국노동연구원)
	● 토론자 : 남재량(한양대 경제)
	자영업의 지속기간 결정요인
	○ 발표자 : 안주엽(한국노동연구원), 성지미(한국기술교육대 산업경영)
	● 토론자 : 김우영(공주대 경제)
	산업재해와 보상적 임금 : 시론
	○ 발표자 : 이승렬(한국노동연구원)
	● 토론자 : 최강식(연세대 경제)

13:30∼15:30	제4주제 소득과 빈곤 - 목련관
	○ 사회자 : 남성일(서강대 경제)
	소득계층의 변화요인 분석 -가구 특성을 중심으로-
	○ 발표자 : 김진욱(건국대 경상학부), 정의철(건국대 부동산)
	● 토론자 : 김승택(한국노동연구원)
	저소득층의 특성 및 경제활동상태 변화에 관한 연구
	○ 발표자 : 김철희(한국직업능력개발원)
	● 토론자 : 이현주(한국보건사회연구원)
	경제위기와 소득불평등: 1997년 이후를 중심으로
	○ 발표자 : 최바울(한국개발연구원), 김성환(경북대 경제)
	● 토론자 : 김용성(한국개발연구원)
	빈곤율 측정방법에 대한 새로운 접근 :
	노인가구의 필요소득 감소를 고려한 빈곤선 설정
	○ 발표자 : 전승훈(성균관대 경제)
	● 토론자 : 박찬용(한국보건사회연구원)
	가족·국가·공동체의 소득 안정화 효과 분석
	○ 발표자 : 홍경준(성균관대 사회복지:미발표)

13:30∼15:30	제5주제 여성과 근로 - 수련관
	○ 사회자 : 이혜경(배재대 사회)
	기혼여성 출산 후 경력단절 및 노동시장 복귀에 관한 분석
	○ 발표자 : 김지경(한국노동연구원)
	● 토론자 : 김영옥(한국여성개발원)
	결혼과 출산을 중심으로 한 여성취업률의 동태적 분석
	○ 발표자 : 김우영(공주대 경제학)
	● 토론자 : 김종숙(한국여성개발원)
	여성가구주의 빈곤화와 빈곤가구의 사회경제적 특성
	○ 발표자 : 박재규(전라북도 여성발전연구원)
	● 토론자 : 구인회(서울대 사회복지)

13:30∼15:30	제6주제 노동시장 II - 동백관
	○ 사회자 : 어수봉(중앙고용정보원)
	일과 빈곤(Working Poor in Korea)
	○ 발표자 : 금재호(한국노동연구원)
	● 토론자 : 박성준(한국경제연구원)
	장애인의 경제활동 참가와 취업확률
	○ 발표자 : 황수경(한국노동연구원), 이상호(한국노동연구원)
	● 토론자 : 이선우(인제대 사회복지)
	지역별 취업이탈확률 및 요인에 관한 연구
	○ 발표자 : 정인수(한국노동연구원)
	● 토론자 : 김동헌(동국대 경제학)
	노동조합 임금효과의 재고찰 : 개인의 직장내 직위를 고려하여
	○ 발표자 : 강창희(싱가폴대 경제)
	● 토론자 : 정진호(한국노동연구원)

16:00∼18:00	제7주제 고령자 노동시장과 은퇴 - 목련관
	○ 사회자 : 방하남(한국노동연구원)
	55세 이상 고령자의 노동시장 이탈 과정
	은퇴-비취업의 경계에 대한 함의
	○ 발표자 : 박경숙(동아대 사회)
	● 토론자 : 은기수(정신문화연구원)
	고령자의 임금과 취업형태
	○ 발표자 : 장지연(한국노동연구원)
	● 토론자 : 최경수(한국개발연구원)
	55세 이상 은퇴자들의 노후생활 적응에 관한 연구
	○ 발표자 : 모선희(공주대 사회복지), 강지현(한국노인문제연구소)
	● 토론자 : 원영희(한국성서대 사회복지)
	은퇴자 가구의 소득과 소비
	○ 발표자 : 안종범(성균관대 경제), 전승훈(성균관대 경제)
	● 토론자 : 석재은(한국보건사회연구원)

16:00∼18:00	제8주제 건강과 노동시장 - 수련관
	○ 사회자 : 이혜훈(연세대 동서문제연구원)
	Age and Gender Variations in the Effects of Socioeconomic Status on
	Self-rated Health in Korea
	○ 발표자 : 박현준(Wisconsin 사회)
	● 토론자 : 장상수(순천대 사회교육)
	건강상태와 노동시장 성과의 이중인과관계에 대한 연구
	○ 발표자 : 김창엽(서울대 보건대학원), 이덕희(North Carolina 보건대학원)
	● 토론자 : 주영수(한림대 의대 산업의학)
	Health, Health Related Behaviors, and Their Effect on Labor Market
	Performance
	○ 발표자 : 안주엽(한국노동연구원)
	● 토론자 없음

목 차

제1주제  교육과 훈련 - 목련관

□ 자격취득의 결정요인 및 자격의 취업·임금 효과  □□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□  1

김안국(한국노동연구원), 강순희(한국노동연구원)

□ 한국의 교육계층화: 세대간 변화와 불평등 추이    □□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□  18

방하남(한국노동연구원), 김기헌(한국노동연구원)

□ 재학중 일 경험이 노동시장 성과에 미치는 영향   □□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□  52

김주섭(한국노동연구원)

□ 가족배경이 청소년의 교육성취에 미치는 영향 :

가족구조와 빈곤의 영향을 중심으로     □□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□  74

구인회(서울대 사회복지), 김순규(전북대 사회복지)

제2주제  취업과 구직활동 -  수련관

□ 지식정보산업 취업자의 인적 특성  □□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□ 94

이성균(울산대 사회)

□ 비정규직 결정요인  □□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□  116

김유선(한국노동사회연구소)

□ 학교에서 직업으로의 이행: 제도적 배태를 중심으로  □□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□  134

김기헌(한국노동연구원)

□  경제위기 후 실업탈출에 건강상태가 미치는 영향  □□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□  163

이덕희(NorthCarolina 보건대학원), 김창엽(서울대 보건대학원)

제3주제  노동시장 l - 동백관

□ 공공부문 조직과 민간기업 조직의 직무만족도의 비교분석:

한국노동패널자료(KLIPS)를 중심으로   □□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□  194

정광호(국민대 행정), 김태일(고려대 행정)

자영업에서의 탈출 : 새로운 기회인가?  □□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□ 당일배포

금재호(한국노동연구원)

자영업의 지속기간 결정요인  □□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□  222

안주엽(한국노동연구원), 성지미(한국기술교육대 산업경영)

산업재해와 보상적 임금 : 시론   □□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□  243

이승렬(한국노동연구원)

【제1주제】

교육과 훈련

자격취득의 결정요인 및 자격의 취업효과

한국의 교육계층화: 세대간 변화와 불평등 추이

재학중 일 경험이 노동시장 성과에 미치는 영향

가족배경이 청소년의 교육성취에 미치는 영향:

가족구조와 빈곤의 영향을 중심으로

자격취득의 결정요인 및 자격의 취업·임금효과

김안국*·강순희**

* 한국노동연구원 초빙연구위원

** 한국노동연구원 연구조정실장

인적자원이 가장 중요한 경쟁력이 되는 지식정보화 사회에서 숙련주기는 짧으며, 노동력의 유동화는 심화되고 있어 자격의 신호기제로서의 역할이 크게 부각되고 있다. 이에 우리나라 자격의 기능을 취득 요인, 취업 및 임금효과의 측면에서 검토하기 위해 한국노동패널 1-4차년도 자료를 개인별로 묶어 고정효과로짓모형, 고정효과모형으로 회귀분석하였다. 추정의 결과는 고졸미만 저학력층의 자격취득 확률이 높게 나타났고, 남자의 경우 구직활동을 하거나 학업에 종사하는 경우에 자격취득이 많았다. 자격의 취업효과는 여성의 경우 1년차, 2년차에 유의하게 나타나나, 남자의 경우는 유의하지 않았다. 취득한 자격의 당해연도 임금효과는 남녀 공히 유의하지 않았다. 이러한 결과는 현재 우리나라의 자격이 신호기제로서 제대로 기능하고 있지 못함을 의미하며, 자격제도 개혁의 필요를 분명하게 시사한다.

I. 들어가는 글

인적자원이 경쟁력을 좌우하는 지식정보화 사회가 급격히 진전됨에 따라 각 개인의 직업능력을 정확하게 평가할 수 있는 시스템이 더욱 필요해지고 있다. 즉, 지식정보화사회가 진전될수록 숙련의 주기가 짧아지고 노동력의 유동화가 심화됨에 따라 외부노동시장이 급속히 발달하게 되며, 이로 인하여 인적자원에 대한 정보의 비대칭성이 심화되면서 자격의 신호기제(signal)로서의 역할이 더욱 커지고 있다.

내부노동시장은 학력으로 스크린 된 신규학졸자를 채용하여 기업내부에서 교육훈련을 시켜 기업에 필요한 숙련인력을 양성하는 시스템이다. 이 경우 교육훈련을 통해서 각 근로자의 질적 능력에 대한 정보를 파악할 수 있어 정보비대칭성의 문제를 해결할 수 있다. Acemoglu and Pischke(1998)은 근로자의 능력에 대한 정보를 얻기 위해 사용자가 일반적 교육훈련의 비용을 부담한다고 파악한다.

우리나라에서도 내부노동시장이 붕괴되고, 외부노동시장이 확산되고 있으며(금재호, 2002), 이는 신규학졸자보다는 경력자 채용의 선호로 나타나 청년층의 실업문제로 비화되고 있다(이병희 외, 2002). 예컨대 직업능력개발훈련에서 실업대책직업훈련에서 29세 이하의 훈련 비율이 98년 45.1%, 99년 53.9%, 00년 60.2%, 01년 60.4%로 청년층의 실업은 지속적으로 늘고 있다(노동부, 1999-2002).

외부노동시장의 확대 및 청년층 노동시장의 실업 문제는 자격제도와 깊은 연관을 갖고 있다. 노동이동이 확산되며, 근로자의 직업능력에 대한 정보비대칭성의 문제가 크게 부각될 때, 청년층의 실업을 완화하기 위해 학력보다는 자격이 가진 신호기제 기능이 중시되는 상황이 전개되고 있기 때문이다.

유럽에서는 1980년대 후반부터 청년층 실업문제, EU 통합에 따른 노동이동의 확산에 대비하여 자격증에 대한 정책이 활발하게 논의되어 왔다. EU 자격제도의 개선의 목적은 EU의 경제권역내에서의 노동이동의 활성화를 주된 목적으로 하고 있다. 그러나 그와 함께 EU 구성원 각국의 개별적인 자격제도 개선의 노력은 청년층 고용 문제를 해결하기 위한 목적도 크게 작용한 것이다. 즉 청년층의 취업능력의 강화를 통하여 청년층의 노동시장 진입을 원활히 하기 위하여, 교육훈련을 내실화하고 그 결과의 인증을 통하여 청년층의 인적자원개발을 유인하기 위해서는 자격제도가 중요한 역할을 할 것으로 판단하고 자격제도의 개선을 도모하였던 것이다(OECD, 1996; OECD, 1999).

그간 우리나라에서는 자격이 노동시장 수요를 제대로 반영하지 못하여 산업현장에서는 자격증의 통용성과 활용도가 별로 크지 않았으며, 자격과 교육훈련과 일의 연계가 제대로 이루어지지 않아 교육훈련 따로, 자격증 따로 현상이 발생하여 왔다. 또한 청년층의 첫취업과 매우 밀접하게 연관되는 자격증의 직업능력 및 산업수요 반영 정도가 아주 미약한 것으로 나타나고 있다(강순희 외, 2002).

그럼에도 불구하고 기존의 자격제도 연구는 외국의 자격제도에 대한 소개 및 우리나라 자격제도의 실태를 서술하는 정도에 그치고 있었고, 자격제도에 대한 심층적인 연구에는 못미치고 있었다. 구체적으로 자격의 경제적 효과에 대한 기존 연구는 서용호·박덕희(1997), 서창교·김주섭·김덕기(2000), 이동임·김덕기(2001)가 있었으나, 자료 및 분석방법의 문제 등으로 한계가 있다고 판단된다.

먼저 서용호·박덕희(1997)의 연구는 국가기술자격의 산업사회에 대한 기여도를 조사하였다. 이들은 기업에서 자격소지자들에 대한 평가가 좋다는 결과를 제시하고 있다. 그러나 자격소지자의 업무능력이 미소지자에 비해 우수한 기간이 대부분 3년 이내로 길지 않다는 결과를 제시하고 있다. 이들의 연구는 조사대상 기업체의 샘플이 직업교육훈련기관에서 추천하거나 그 졸업생들이 취업한 업체를 선택한 것이기 때문에 표본에 편의가 있을 가능성이 있다. 즉 표본의 대상이 된 기업들은 교육훈련기관에서 배출된 훈련생들과 그들이 취득한 자격증을 어느 정도 높이 평가하고 있기 때문에 그들을 채용한 것이므로 자격의 효과는 상향 편의되었을 가능성이 크다.

서창교·김주섭·김덕기(2000)는 국가기술자격의 취득에 소용되는 개인적 비용과 효과를 분석하였다. 효과는 주로 자격의 임금효과를 분석하였는데 비교적 최근에 취득한 자격일수록, 자격과 업무와의 일치도가 높을수록 임금효과가 큰 결과를 소개하고 있다. 그러나 자격의 임금효과 추정이 자격소지 유무별로 테이블 분석에 머물러 인적 속성 및 기업·산업 속성을 통제하지 못한 상태에서의 결과이기 때문에 분석결과는 한계를 갖는다.

서용호·박덕희(1997)에서의 연구와 마찬가지로 자격의 효과가 길게 지속되지 못하는 것은 기술변화의 속도가 빠른 이유도 있겠지만, 자격제도 자체로도 자격의 유효기간을 둔다거나 혹은 보수교육을 할 필요를 제기하는 것이다.

이동임·김덕기(2001)은 한국노동패널 1999년 자료를 이용하여 자격이 직무만족도 및 이직, 고용, 임금에 미치는 영향을 검토하였다. 그 결과 자격소지자가 직무만족도가 크고, 이직의향이 높은 것을 발견하였다. 또한 로짓분석을 통해 자격 보유가 취업에 긍정적 기여를 하고 있으며, 선택편의 모형을 통해서 자격의 임금 효과가 7.7%임을 추정하였다. 그러나 분석에서 자격의 취득 시점을 고려하지 않고 있어, 현재의 취업 상태나 임금에 대해 훨씬 이전에 취득한 자격의 효과까지 추정된 것인데, 몇 년 이상된 과거 자격이 어떻게 현재의 취업 및 임금에 영향을 미치고 있는가에 대한 설명이 없다.

자격제도 개혁의 논의가 활성화되고 있는 현시점에서 최근의 자격제도의 경제적 성과가 어느 정도인가를 파악하는 것은 긴요한 과제라고 생각된다. 즉 자격이 가진 신호기제로서의 기능이 제대로 발휘되어 취업 및 임금의 결정에서 어느 정도로 자격이 영향을 미치고 있는지를 파악하는 것은 중요한 연구과제일 것이다. 이에 본고에서는 자격 취득의 요인을 파악하고, 나아가 자격의 경제적 성과를 구직활동 및 임금의 측면에서 파악해 보고자 한다. 이러한 고찰은 현 자격제도의 문제점에 대한 깊이 있는 인식은 물론 자격제도 개편의 대안을 제시하는 데에도 기여할 것이다.

다음에 이어지는 제2장에서는 자료 및 연구방법을 소개하였고, 제3장에서는 2001년도 자격소지자의 현황을 항목별로 검토하였다. 제4장에서는 1998-2001년의 한국노동패널자료를 가지고 자격증의 취득 요인을 고정효과로짓모형(fixed effect logit model)으로 분석하였으며, 제5장에서는 동일한 자료와 모형으로 자격의 취업효과를 실증분석하였다. 제6장에서는 자격증의 임금효과를 고정효과모형(fixed effect model)으로 분석하였다. 결론에서는 분석의 결과를 요약하고 정책적 시사점을 간단히 정리하였다.

II. 자료 및 연구방법

한국노동연구원의 한국노동패널자료는 현재까지 4차년도의 wave가 구축되어 있지만, 자격에 관한 조사는 2차년도와 4차년도에만 이루어져 있다. 그러나 자격에 대한 조사가 2차년도에 취득시기를 조사하고 있고, 4차년도에는 2차년도 조사 이후의 자격취득 및 시기를 모두 조사하고 있어, 1-4차까지의 wave를 모두 이용하는 것이 가능하다. 이에 본고에서는 1-4차까지의 개인자료 및 가구자료를 개인별로 묶어서 패널자료를 구성하였다.

자격관련 변수로는 당해연도의 자격증 취득여부 변수를 구축하였다. 예컨대 98년에 자격증을 취득하였으면, 98년도 자격취득여부는 1이되고, 그렇지 않으면 0이된다. 교육훈련변수도 당해연도의 교육훈련이수여부 변수를 구축하였다. 인적속성 변수로는 성, 학력, 연령, 혼인, 근속, 직종, 종사상지위, 경제활동상태, 임금을 추출하였다. 가구속성 변수로는 가구주여부, 가구소득을 추출하였다. 직장속성 변수로는 규모, 업종을 추출하였다.

한국노동패널 자료에서의 교육훈련은 직업능력의 양성 및 향상훈련과 관련된 교육 및 훈련의 이수를 의미한다.

학력변수는 2001년도에 2000년도 이전과 차이가 나는 경우가(특히 학력이 저하한 경우) 275명으로 많았는데, 졸업생의 경우 2001년을 기준으로 하여 이전년도의 학력을 수정하여 사용하였다.

연구의 방법으로는 먼저 테이블 분석을 통한 자격 취득 및 효과의 정성적 분석을 수행하였다. 그러나 테이블 분석은 관측되지 않는 개인별 특성은 물론 가구속성, 직장속성 등이 고려되지 않은 것이기 때문에 한계가 있다. 이에 관측되지 않는 개인별 특성을 통제할 수 있는 Chamberlain(1980)의 고정효과로짓모형(fixed effect logit model)으로 자격취득의 요인과 자격의 취업효과를 추정하였다. 자격의 취득요인과 취업효과 추정은 전체와 남녀 각각의 샘플로 나누어 이루어졌다. 마지막으로 임금에 미치는 자격의 효과를 보기 위해 임금함수를 회귀분석하였는데, 전체의 샘플은 랜덤효과모형(random effect model)으로 추정하고, 남녀별로 샘플은 관측되지 않는 개인별 고정 특성을 통제할 수 있는 고정효과모형(fixed effect model)으로 추정하였다.

III. 자격 보유의 현황 및 특성

2001년도 자료로 자격보유의 현황을 개괄적으로 검토해보자. 먼저 <표 1>에서는 다음과 같은 현황을 알 수 있다. 첫째, 조사대상인원의 18.2%가 1개 이상의 자격을 소지하고 있는 것으로 나타난다. 둘째, 자격취득은 교육훈련과 관계가 있는 것으로 나타난다. 교육훈련경험이 있는 경우 약 45.2%의 자격소지율을 보이는데 비해 교육훈련경험이 없는 경우 16.2%의 자격소지율을 보인다. 셋째, 성별로 보면 남자는 23.6%의 자격소지율을 보이는데 비해 여성은 13.2%의 소지율을 보여 남자가 더 많이 자격증을 가지고 있음을 알 수 있다. 넷째, 학력별로 보면 대졸이상이 32.4%, 전문대졸, 25.7%, 고졸 24.3%, 고졸미만 5.9%의 자격소지율을 보이고 있어 학력이 높을수록 자격취득이 많은 것을 알 수 있다. 다섯째, 연령별로는 30대 26.7%, 20대 25.7%의 자격소지율을 보여 가장 높게 나타났고, 40대 21.2%, 50대 13.1%로 연령이 높아질수록 자격소지율이 떨어지는 것으로 나타났다.

2001년의 자료이지만 1998, 1999 자료에서 나타난 자격 보유 및 취득을 모두 누계하여 2001년도의 시점에서의 각 개인들의 자격보유 현황이다.

자격증의 개수는 1개를 소지하고 있는 경우가 68.2%로 대부분이며, 3개 이상 소지자는 5.1%이다.

< 표  > 인적속성별, 직업훈련 유무별 자격소지 현황(단위: 명, %)

		자격무		자격보유		전체
성별	여자	4778	86.8	729	13.2	5507	51.9
	남자	3897	76.4	1203	23.6	5100	48.1
나이범주	20세이하	731	92.1	63	7.9	794	7.5
	21-30	1548	74.3	535	25.7	2083	19.6
	31-40	1611	73.3	586	26.7	2197	20.7
	41-50	1767	78.8	474	21.2	2241	21.1
	51-60	1256	86.9	190	13.1	1446	13.6
	61세이상	1762	95.4	84	4.6	1846	17.4
학력	고졸미만	3977	94.1	251	5.9	4228	39.9
	고졸	2719	75.7	874	24.3	3593	33.9
	전문대졸	1059	74.3	367	25.7	1426	13.4
	대졸이상	917	67.6	440	32.4	1357	12.8
교육훈련여부	교육훈련무경험	8272	83.8	1599	16.2	9871	93.1
	교육훈련경험	403	54.8	333	45.2	736	6.9
전체		8675	81.8	1932	18.2	10607	100.0

자료: 한국노동연구원, 『한국노동패널자료』2001

자격 취득자의 경우 취업이나 구직활동등 경제활동참가가 자격이 없는 사람에 비해 많은 것으로 나타났다. 이는 자격증이 청년층의 경제활동참가의 선택확률을 높인다는 김안국(2002a)의 실증결과와 일치하는 것으로, 자격제도의 사회적 성과로 해석되어져야 할 것이라 생각된다.

자격증 소지자는 임금근로자로 취업하고 있는 비율이 비임금근로자로 취업하고 있는 비율보다 높게 나타난다. 종사상의 지위별로는 상용직이 30.8%의 자격소지율을 보이고 있고, 임시직과 일용직은 각각 18.8%, 17.8%의 자격소지율을 보이고 있어 자격취득자일수록 상용직으로 취업할 개연성이 높음을 알 수 있다. 이는 자격증이 취업의 질적인 측면을 높이는 효과를 보이고 있음을 보여주는 것이라 해석할 수 있다.

< 표  > 경제활동 상태별 자격소지 현황(단위: 명, %)

		자격무		자격보유		전체
경제활동상태	취업	4274	75.6	1381	24.4	5655	53.3
	실업	104	77.6	30	22.4	134	1.3
	비경활	4297	89.2	519	10.8	4818	45.4
	전체	8675	81.8	1932	18.2	10607	100.0
취업상태	비임금근로자	1629	80.9	385	19.1	2014	35.0
	임금근로자	2726	72.8	1017	27.2	3743	65.0
	전체	4355	75.6	1402	24.4	5757	100.0
종사상지위	상용직	1995	69.2	888	30.8	2883	51.8
	임시직	359	81.2	83	18.8	442	7.9
	일용직	1842	82.2	399	17.8	2241	40.3
	전체	4196	75.4	1370	24.6	5566	100.0

자료: 한국노동연구원, 『한국노동패널자료』2001

직종별로는 전문가 및 준전문가 직종의 자격소지율이 44%로 가장 높게 나타나며, 다음으로는 조립종사자가 37.5%, 사무종사자 31%의 순서로 자격소지비율이 높게 나타났다. 농업 관련 직종은 자격소지율이 10%로 가장 낮다.

업종별로는 운송, 통신, 금융, 보험 업종의 자격소지율이 40.6%로 가장 높고, 다음으로 교육서비스, 보건업, 오락문화서비스업종의 자격소지율이 40%로 높다. 자격소지율이 높은 이들 업종은 면허적 성격의 자격이 많기 때문이라 생각된다. 반면에 농업과 경공업, 도소매·숙박음식업 종사자들은 각각 7.6%, 12.7%로 자격소지율이 가장 낮게 나타났다.

규모별로는 1-29인의 소기업에 종사하는 사람들의 자격보유율이 23.1%로 가장 낮고, 그 외의 규모들은 31-35%의 사이에 있다.

< 표  > 직종별, 업종별, 기업규모별 자격보유 현황(단위: 명, %)

		자격무		자격보유		전체
직종범주	전문가 준전문가	257	55.9	203	44.1	460	8.1
	사무종사자	453	68.7	206	31.3	659	11.6
	서비스종사자	449	69.8	194	30.2	643	11.3
	판매종사자	1046	80.8	249	19.2	1295	22.8
	농업과 기타	992	90.1	109	9.9	1101	19.4
	기능원	681	79.4	177	20.6	858	15.1
	조립종사자	417	62.5	250	37.5	667	11.7
	전체	4295	75.6	1388	24.4	5683	100.0
업종범주	농업,어업,광업 등	438	92.4	36	7.6	474	8.4
	경공업	378	87.3	55	12.7	433	7.7
	중공업	604	76.1	190	23.9	794	14.1
	전기가스수도,건설업	367	75.8	117	24.2	484	8.6
	도소매,숙박,음식	1238	83.2	250	16.8	1488	26.4
	운송,통신,금융,보험	339	59.4	232	40.6	571	10.1
	부동산,임대업,사업서비스	399	70.0	171	30.0	570	10.1
	교육서비스,보건업,오락,문화서비스,기타	499	60.0	333	40.0	832	14.7
	전체	4262	75.5	1384	24.5	5646	100.0
종업원-범주로	1-29	1673	76.9	503	23.1	2176	60.0
	30-99	359	68.6	164	31.4	523	14.4
	100-299	187	66.3	95	33.7	282	7.8
	300-499	63	64.3	35	35.7	98	2.7
	500-999	74	67.3	36	32.7	110	3.0
	1000이상	296	67.4	143	32.6	439	12.1
	전체	2652	73.1	976	26.9	3628	100.0

자료: 한국노동연구원, 『한국노동패널자료』2001

자격증 보유 여하에 따라 현재의 직무와 기술수준이나 학력수준의 일치 정도는 별다른 차이를 보이지 않는 것으로 나타난다. 이는 자격증이 현재 직업능력의 신호기능을 제대로 하지 못하고 있는 것을 의미한다. 자격소지자가 기술수준과 교육수준에 맞는 직무를 갖지 못하는 비율이 약 19%로 나타나고 있으며, 이 비율은 자격을 소지하고 있지 않는 경우 21-23%와 큰 차이를 보이지 않는다.

자격증을 보유한 사람들의 현재 직무 숙련의 일반성 정도가 큰 것으로 나타난다. 현재 직무의 숙련이 타직장에서도 똑같이 유용하거나 부분적으로 유용한 사람들의 자격소지율이 각각 53%, 33%로 높게 나타나, 자격증을 소지하고 있지 않은 경우의 비율 42%, 34%에 비해 높은 것을 볼 수 있다. 이는 자격증을 가지고 취업하는 경우 상대적으로 일반적 숙련의 성격을 갖는 직무에 종사하게 됨을 의미하는 것이다. 그 결과 자격증 소지자는 노동이동에서 유리한 위치에 있게된다고 판단할 수 있다.

< 표  > 직무일치정도별 및 숙련일반성 정도별 자격소지율(단위: 명, %)

		자격무		자격보유		전체
		Count	Col %	Count	Col %	Count	Col %
교육수준 대비 현재일	수준이낮다	967	22.5	269	19.3	1236	21.7
	보통이다	3273	76.1	1098	78.8	4371	76.8
	수준이 높다	62	1.4	26	1.9	88	1.5
기술수준 대비 현재일	수준이낮다	897	20.9	259	18.6	1156	20.3
	보통이다	3335	77.7	1100	79.1	4435	78.0
	수준이 높다	61	1.4	31	2.2	92	1.6
현재 일자리의 기술이 다른 일자리에 들어갈 경우 유용한 정도	현 직장에서와 같이 거의 똑같이 유용하다	1801	41.9	737	52.9	2538	44.6
	부분적으로만 유용하다	1480	34.4	460	33.0	1940	34.1
	거의 쓸모가 없다	544	12.7	101	7.2	645	11.3
	특별한 기술이나 지식을 습득할수 있는 일자리가 아니다	475	11.0	96	6.9	571	10.0

자료: 한국노동연구원, 『한국노동패널자료□, 2001

소득수준에 있어서 자격증을 보유한 사람과 자격증이 없는 사람들은 별다른 차이가 없었다. 이는 월평균 소득, 시간당 소득 모두 마찬가지이다. 다만 자격증이 없는 사람이 자격증을 보유한 사람보다 1주일에 평균 3시간 정도 더 일을 하고 있는 것으로 나타난다.

다음으로 근속기간을 보면 자격보유자는 4.4년으로 자격이 없는 자들에 비해 약 3.4년이나 짧은 것으로 나타난다. 이러한 결과는 앞서 보았듯이 자격증이 일반적 숙련의 직무에 종사할 가능성을 크게 하여 노동이동에 도움이 되고 있는 사실과 관련된다고 해석할 수 있다. 즉 자격증 자체는 산업특수적인 직무능력을 나타내는 경우가 많아 자격소지는 본래적인 의미에서 노동이동에 유리하다. 그런데다가 자격소지자가 일반적 숙련의 직무에 나아가는 비율이 높게 됨으로써 자격소지자의 노동이동의 가능성이 크게 증가한 결과가 아닐까 판단되는 것이다.

< 표  > 자격취득여부별 소득수준 및 근속년수(단위: 만원, 개월, 명)

	전체		없다		있다
	Mean	N	Mean	N	Mean	N
월평균소득	131.40	5307	131.35	5131	132.77	176
주당 평균 근무시간	52.82	5672	52.92	5492	50.03	180
시간당 평균소득	0.76	5285	0.76	5109	0.78	176
근속	7.74	5605	7.84	5426	4.44	179

자료: 한국노동연구원, 『한국노동패널자료』2001

IV. 자격취득의 요인

자격취득이 어떠한 요인에 의해 이루어지는가를 밝히는 것은 자격취득의 활성화 및 자격의 활용 더 나아가서는 자격제도의 개선의 방안을 제시하는데 유용할 것이다. 이에 본고에서는 자격취득의 요인을 분석하고자 하였다.

자격취득의 요인을 분석하기 위해 본고에서는 한국노동연구원의 노동패널자료를 1에서 4차년도까지 개인별로 묶은 패널자료를 구축하고 활용하였다.

패널자료의 이점은 각 개인이 지닌 관측되지 않는 개별적 특성들을 통제할 수 있다는 점이다. 본고에서는 Chamberlain(1980)에서 사용된 고정효과로짓모형(fixed effect logit model)으로 개인들의 관측되지 않는 고유한 특성들을 통제하면서 자격취득의 요인을 추정하였다.

Chamberlain(1980)의 조건부 밀도함수의 기본 모형을 소개하면 다음과 같다.

(1) [eqn: y_{i t} = X_{i t} ``beta + alpha_i + epsilon_{ i t}]

여기서 [eqn: epsilon_{i t}]는 i.i.d. [eqn: N``(`0, sigma^2 )]으로 가정한다. [eqn: alpha_i]는 관측되지 않는 개별적인 (시간에 따라 변하지 않는) 고정 특성들이다. 그러면 [eqn: alpha_i]에 대한 충분 통계량(sufficient statistic)은 [eqn: sum from t=1 to T y_{ i t}]가 되며, 조건 [eqn: sum from t=1 to T y_{ i t}]하에서 [eqn: y_i1`,``cdots``, y_iT]에 대한 조건부 밀도함수는

[eqn: alpha_i = {1}over{T}sum from t=1 to T y_{i t} - {1}over{T}sum from t=1 to T X_{i t} beta - {1}over{T}sum from t=1 to T epsilon_{i t}]에서 [eqn: alpha_i]와 [eqn: X_{i t}]가 독립, [eqn: alpha_i]와 [eqn: epsilon_{i t}]가 독립이므로 [eqn: sum from t=1 to T y_{ i t}]는 [eqn: alpha_i]를 반영하게 된다.

(2) [eqn: f(y_i1 , cdots , y_iT vert sum from t=1 to T y_{i t}) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~#= root T (2pi )^-(T-1)/2 sigma^-(T-1) exp left{ - 1 over {2sigma^2} sum from t=1 to T [(y_{i t} - bary_i )- (X_{i t} - barX_i )beta]^2 right}]

이 된다. 이러한 조건부 밀도함수는 [eqn: alpha_i]에 의존하지 않는다. 이 조건부 밀도함수는 오직 [eqn: beta]와 [eqn: sigma]에만 의존한다. 로그우도함수는

(3) [eqn: lnL=-N`(T-1) ln sigma - 1 over{2 sigma^2} sum from i=1 to N sum from t=1 to T [(y_{i t} - bar y_i` ) - (X_{i t} - bar X_i` )beta ]^2]

가 된다. 이를 MLE의 방법으로 추정하여 [eqn: hat beta]를 구할 수 있다.

이 조건부 밀도함수로부터는 [eqn: hat sigma]이 [eqn: hatsigma^2 = 1 over{N`(T-1)} sum from i=1 to N sum from t=1 to T [(y_{i t} - bar y_i `) - (X_{i t} - bar X_i` )` hatbeta `]^2]에서 구해질 수 있기 때문에 MLE의 단점인 자유도의 문제를 보정하는 일관된 추정치 [eqn: hat sigma]를 구할 수 있다(Chamberlain, 1980; p. 229).

그런데 [eqn: y_{i t}]가 0과 1의 값만을 갖는 변수라면 이는 바로 고정효과로짓모형으로 적용될 수 있다. T가 2인 경우를 보면 [eqn: y_{i 1} + y_i2]이 0이거나 2인 경우는 확률 1이므로 고려할 필요가 없다. 문제가 되는 것은 [eqn: y_{i 1} + y_i2]이 1인 경우이다. [eqn: (y_i1, y_i2 )]가 (0, 1)이면 [eqn: w_i =0]라하고 [eqn: (y_i1, y_i2 )]가 (1, 0)이면 [eqn: w_i =1]이라 하면 조건부밀도함수는

(4) [eqn: Prob (w_i = 1vert y_i1 + y_i2 =1)=Prob(w_i =1)/[Prob(w_i = 0 ) + Prob(w_i =1)]#={e^{(X_i2 - X_i1 ) beta}}over{1 +e^{(X_i2 - X_i1 ) beta} }= F[(X_i2 - X_i1 )beta ]~~~~````~~~~~~]

가 되어 계산이 간단해진다.

Chamberlain(1980)의 고정효과로짓모형은 개별적인 특성을 연도별로 변하지 않는 것으로 가정하기 때문에 변화가 없는 독립변수, 즉 예컨대 성별더미 등은 독립변수에 들어갈 수 없다. 이에 고정효과 로짓모형의 추정은 성별더미를 빼고 전체의 샘플을 추정하였고, 각각 남녀의 샘플로 나누어 추정하였다. 독립변수에는 (당해년도)직업훈련더미, 연령, 연령제곱, 혼인더미, 학력더미, 경제활동상의 지위더미, 가구주여부더미, 가구원당소득변수가 들어갔고, 종속변수는 당해연도 자격취득여부더미변수이다.

< 표  > 자격 취득의 요인 추정 결과

	전체			여성			남성
	계수값	표준오차	유의수준	계수값	표준오차	유의수준	계수값	표준오차	유의수준
교육훈련	1.1952	0.1932	***	1.5500	0.3035	***	0.9199	0.2586	***
연령	-0.0006	0.1662		0.2025	0.2920		-0.0831	0.2105
연령제곱	-0.0043	0.0027		-0.0094	0.0051	*	-0.0023	0.0032
기혼	-0.2033	0.4054		-0.3307	0.6747		-0.2958	0.5435
고졸	-1.2574	0.2762	***	-1.5538	0.4416	***	-1.0505	0.3629	***
전문대졸	-1.1092	0.3406	***	-1.7304	0.6030	***	-0.8161	0.4175	*
대졸이상	-0.7591	0.5165		-1.5173	0.8584	*	-0.4616	0.6757
실업a)	0.4340	0.2675		0.2237	0.4460		0.6143	0.3420	*
가사육아	-0.0072	0.3786		0.1069	0.4190
학업	0.2138	0.2107		-0.2206	0.3274		0.5112	0.2945	*
기타b)	0.4572	0.2332	**	0.8240	0.3899	**	0.3353	0.3018
가구주	-0.9006	0.4777	*	-2.0762	1.3738		-0.6102	0.5304
가구소득	0.0015	0.0014		0.0031	0.0026		0.0006	0.0017
sample	42105			22023			20082
log-likehood	-652.0853			-272.851			-373.048

자료: 한국노동연구원, 『한국노동패널자료』1998, 1999, 2000, 2001

주: a) 실업 등 경제활동상태변수의 기준은 취업임.

b) 기타에는 심신 및 연로장애가 포함되었음.

*는 0.1, **는 0.05, ***는 0.01의 유의수준

추정의 결과는 충분히 큰 우도값을 보아 전체의 샘플 및 남녀 샘플에서 모두 모형설정이 잘되었음을 알 수 있다.

패널자료의 고정효과 로짓모형의 계수값이 단순로짓모형의 계수값보다 일관적이고 효율적이다는 가설로 검정을 한 결과 Hausman 값이 전체샘플 추정의 경우 124.812, 여성샘플 66.6261, 남성샘플 79.1375로 충분히 커서 Chamberlain(1980)의 고정효과 로짓모형 추정이 일관적이며 효율적임을 알 수 있다. 이에 대해서는 Greene(1995, p.436) 참조.

전체 샘플의 추정결과에서 연령은 자격취득의 요인이 되지 않으나, 여성 샘플의 경우 연령제곱 변수가 0.1의 유의수준에서 음의 계수값을 가지고 있어 연령이 증가할수록 자격취득의 확률은 감소할 것임을 보여주고 있다. 혼인 여부는 자격의 취득에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 학력을 보면 고졸미만 학력자보다 고졸자, 전문대졸자의 자격취득의 확률이 더 적게 나타난다. 이는 2001년도 자료로 자격보유의 현황을 분석한 <표 1>에서 고학력자가 상대적으로 자격보유가 많았던 현실과도 다르다. 이는 위의 자격취득의 분석이 1998년 이후에 취득한 자격만을 다루었고, 특히 1998년도 이후 IMF 경제위기의 시기를 대상으로 하고 있어 그러한 결과가 나온 것이 아닐까 추측된다. 즉 이 시기에 실직이 많았고, 취업을 위한 자격취득이 많았는데 그러한 사람들 중에는 고졸미만의 저학력층이 많았기 때문이 아닐까 추측된다. 교육훈련은 남녀 공히 자격취득에 매우 많은 영향을 미치는 것으로 나타난다.

전체의 샘플에서 취업자에 대비하여 현재 구직상태에 있거나 비경제활동 상태에 있는 경우가 자격취득에 미치는 영향은 기타의 범주에서만 유의하게 나타난다. 특히 여성의 경우는 기타의 경우가 자격취득의 확률이 높게 나타난다. 반면에 남성의 경우는 구직활동을 하거나 학업에 종사하고 있는 경우 자격취득의 확률이 높게 나타나 대조적이다.

가구주일 경우 자격취득의 확률은 더 적게 나타난다. 이는 가구주일 경우 자격 취득에 소요되는 교육훈련 및 자격취득과정의 시간적 여유 등이 가구주가 아닌 가족구성원에 비해 적다는 것을 의미하는 것이 아닐까 추론된다. 가구의 소득은 자격취득에 별 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다.

V. 자격의 취업 효과

우리의 경우 자격증의 상당 부분은 청년층에 의하여 취득되고 있으며 그 일차적인 목적도 주로 취업을 위한 것임이 확인되고 있다(강순희 외, 2002). 그러면 취업을 위해서 취득하는 자격증의 취업효과는 얼마나 되는 것일까?

자격증의 취업효과는 몇 년간 지속될 수 있을 것이다. 본고에서는 4개년도의 패널자료로 구성되었기 때문에 자격취득의 취업효과는 최대 4년간 지속하는 것으로 가정하였다. 그러면 자격 취득의 취업 효과는 다음의 회귀식에서 추정될 수 있다.

(5) [eqn: y_{i t} = X_{i t} ``beta +gamma_1 DQ_{i t} + gamma_2 DQ_{i t-1} + gamma_3 DQ_{i t-2} + gamma_4 DQ_{i t-3} + alpha_i + epsilon_{ i t}]

여기서 [eqn: y_{i t}]는 취업은 1, 미취업은 0의 값을 갖는 변수이다. [eqn: DQ_{i t}] 변수는 개인 i의 t년도 자격취득을 나타내는 변수이며, [eqn: DQ_{i t-1}] 변수는 개인 i의 t-1년도 자격취득을 나타내는 변수이다. 개인의 관측되지 않는 고정적 개별특성을 통제하면서 자격취득의 효과를 보기 위해 앞장과 동일하게 Chamberlain(1980)의 고정효과로짓모형으로 추정한 결과가 다음의 표이다. 추정에는 이전 년도에 받은 교육훈련의 효과도 보기 위해 교육훈련의 이전년도 변수들을 추가하였다.

< 표  > 자격의 취업효과 추정 결과

	전체			여성			남성
	계수값	표준오차	유의수준	계수값	표준오차	유의수준	계수값	표준오차	유의수준
교육훈련□0□a)	0.0704	0.1687		0.4064	0.2270	*	-0.4440	0.2535	*
교육훈련[-1]	0.5719	0.1806	***	0.7669	0.2344	***	0.1347	0.2870
교육훈련[-2]	0.2973	0.1737	*	0.2772	0.2191		0.1742	0.2983
교육훈련[-3]	-0.0809	0.1641		-0.0705	0.2075		-0.1480	0.2743
자격취득□0□	0.0925	0.1872		0.0972	0.2563		0.1108	0.2818
자격취득[-1]	0.4305	0.1850	**	0.4970	0.2695	*	0.3792	0.2639
자격취득[-2]	0.4672	0.1891	**	0.5916	0.2782	**	0.2929	0.2702
자격취득[-3]	-0.1844	0.1849		-0.0394	0.2668		-0.3441	0.2615
연령	0.8485	0.0544	***	0.7308	0.0729	***	1.0446	0.0847	***
연령제곱	-0.0086	0.0006	***	-0.0072	0.0009	***	-0.0107	0.0009	***
기혼	-1.3316	0.1760	***	-2.7193	0.2863	***	0.2921	0.2847
고졸	1.3947	0.2263	***	1.6577	0.3309	***	1.1932	0.3162	***
전문대졸	2.2498	0.2865	***	2.8629	0.4183	***	1.5975	0.3971	***
대졸이상	4.3035	0.3960	***	4.9804	0.5567	***	3.5818	0.5764	***
sample	42105			22023			20082
log-likehood	-3993.499			-2286.75			-1658.59

자료: 한국노동연구원, 『한국노동패널자료』1998, 1999, 2000, 2001

주: a) [0]은 당해연도의 교육훈련을, [-1]은 1년전의 교육훈련을 의미함. [-2]는 2년전의 교육훈련을 의미함. [-3]은 3년전의 교육훈련을 의미함. 자격취득변수도 마찬가지임.

*는 0.1, **는 0.05, ***는 0.01의 유의수준

전체 샘플의 추정결과를 보면 자격취득의 취업효과는 당해연도에 바로 나타나는 것이 아니라, 다음해 혹은 그 다음해에 나타나고 있다. 그러나 3년차에는 자격취득의 취업효과가 유의하지 않은 것으로 나타난다. 그러나 남녀별로 나누어 추정한 결과를 보면 여성의 경우 자격의 취업효과는 1년, 2년차에 0.1, 0.05의 유의수준에서 양의 계수값을 보이는데 비해 남성의 경우는 취득년도에 관계없이 자격의 취업효과가 유의미하지 않은 것으로 나타난다.

이러한 결과는 2000년만의 한국노동패널 자료를 이용하여 자격증의 취업효과를 추정한 이동임·김덕기(2001, p. 69)의 자격증 및 직업훈련에 유의한 취업효과가 있다는 연구결과와 조금 다르다. 그러한 차이는 분석모형 및 자료에 차이도 있지만, 이동임·김덕기(2001)가 취득시기 및 교육훈련 이수시기에 관계없이 자격증 보유 및 교육훈련의 취업효과를 분석한 것이어서, 본고에서 분석한 최근 년도의 자격취득 및 최근 년도 교육훈련의 취업효과와는 다르기 때문이라 판단된다.

교육훈련의 취업효과도 유사한데, 전체의 샘플에서 교육훈련의 취업 효과는 당해연도는 유의하지 않고, 1년차, 2년차에 유의하게 나타나는데, 여성의 경우 당해연도와, 1년차에 취업효과가 유의하게 나타나는 반면에 남성의 경우 교육훈련의 효과는 당해연도에 유의하게 음의 효과를 보이고 있다.

이상 자격증과 교육훈련의 취업효과의 결과를 볼 때 여성의 경우는 자격증과 교육훈련의 취업효과가 유의하지만, 남성의 경우 자격증의 취업효과는 없고 교육훈련의 취업효과는 오히려 음으로 나타나 고용정책 및 훈련정책에서 남녀별 특성을 고려한 정책을 실시해야 되는 것은 아닐까 생각된다. 물론 이상의 취업효과 추정 결과는 자격증의 질 및 교육훈련의 질적 차이가 고려되지 못하였고, 취업의 질이 통제되지 않았기 때문에 해석에 많은 주의를 필요로 한다. 자격증 취득자의 남녀별 자격 급수를 보면, 여성의 경우 남성보다 상대적으로 낮은 등급의 자격을 취득하고 있는 것으로 나타난다. 또 여성의 경우가 남성들보다 고용의 안정성이나 임금 등에서 취업의 질이 떨어지는 것은 통상적 사실이다.

< 표  > 자격취득자의 급수(단위: 명, %)

	여자	남자	전체
1급	102	186	288
	35.4	64.6	100
2급	403	441	844
	47.7	52.3	100
3급	90	28	118
	76.3	23.7	100

자료: 한국노동연구원, 『한국노동패널자료』1998, 1999, 2000, 2001

주: 한국노동패널자료의 자격 급수 조사는 국가기술자격과 같이 기술사, 기능장, 기사, 산업기사, 기능사 등으로 등급 명칭이 있는 경우는 대부분 □없음□으로 조사되어 자격 등급에 대한 정확한 파악이 어렵다. 위의 자료는 첫 번째 소지한 자격으로 숫자로 된 등급을 가진 자격증 중 1-3급까지만의 경우이다.

그러나 일단은 여성의 취업에 교육훈련과 자격정책이 유의한 성과를 거둘 수 있음을 의미하므로, 여성의 직업훈련과 자격정책을 강화하되 취업의 질을 높이는 방향의 정책을 구성할 필요가 있다고 생각된다. 남성의 경우는 관측되지 않는 개별적 특성들을 통제한 상태에서 자격증의 취업효과가 나타나지 않는다는 사실은 학교 졸업생 취업 중심인 우리나라의 자격제도 문제점을 극명하게 드러내는 것이라 판단된다. 또 남자의 경우 당해연도 교육훈련의 취업 효과가 유의하게 음으로 나타나고 있으며, 그 이후에는 교육훈련의 취업효과가 유의하지 않은 것은 검토해 보아야 할 문제이다. 이것이 교육훈련의 낙인효과인지, 아니면 공공, 민간의 교육훈련 자체가 부실해서 그런 것인지 규명되어야 한다. 만일 그렇다면 고용정책으로서의 남성의 교육훈련 정책은 크게 수정되어야 할 것이다.

연령이 높을수록 취업할 확률이 높지만, 그러한 연령의 취업 효과는 연령이 높아질수록 줄어드는 것으로 나타난다. 고졸미만의 저학력층에 비해 고졸이상 학력자의 취업 효과가 큰 것으로 나타나고 있으며, 학력이 높을수록 취업효과가 더욱 크게 나타난다. 이러한 추정결과는 현재 나타나고 있는 청년층 및 저학력층의 실업 문제를 설명하는 것으로 판단할 수 있다. 여성의 경우는 혼인을 한 경우 취업이 잘 되지 않는 것으로 나타난다.

VI. 자격의 임금 효과

앞서 <표 5>에서는 자격보유자와 미보유자의 임금차이가 거의 없는 것으로 나타났다. 그러한 결과는 인적속성 및 직장속성이 반영되지 않았으며, 더나아가서 개인들의 관찰되지 않는 개별적 특성들이 반영되지 않은 평균적인 값으로 자격 취득의 임금효과라고 볼 수는 없다. 이에 관찰되지 않는 개별적 특성들을 통제하면서 자격의 임금효과를 추정할 필요가 있는데, 관찰되지 않는 개별적 특성을 통제하기 위해서 본고에서는 고정효과모형(fixed effect model)으로 개인들의 관찰되지 않는 개별 특성들을 통제하면서 자격의 임금효과를 추정하였다.

자격의 임금효과를 보기 위해 자격의 소지여부가 아니라 그 해의 자격취득여부를 나타내는 더미변수([eqn: DQ_{i t}])를 독립변수에 넣어서 고정효과모형을 추정하였다. 고정효과모형은 다음과 같이 추정된다.

고정효과모형에 대해서는 Baltagi(1995, pp. 10-13) 참조.

(6)[eqn: lnw_{i t} = X_{i t} ``beta +gamma DQ_{i t} + alpha_i + epsilon_{ i t}]

이 임금함수식에서 [eqn: alpha_i]는 마찬가지로 관측되지 않는 개별적인 고정 특성이라 간주한다. 위 식에서 개인 i별로 시간에 대한 평균을 구하면

(7) [eqn: bar lnw_i = barX_i ``beta +gamma bar DQ_i + alpha_i + barepsilon_i]

이 되고 식(6)에서 식(7)을 빼주면

(8) [eqn: lnw_{i t} -barlnw_i = (X_{i t}- barX_i ``) ``beta +gamma (DQ_{i t} -barDQ_i ``) + epsilon_{ i t} - barepsilon_i]

이 되고 [eqn: alpha_i]가 제거된 식(8)을 추정하면 관측되지 않는 개별적 고정 특성을 통제하면서 자격취득의 임금효과를 볼 수 있다.

본고에서 임금함수의 추정은 임금근로자의 샘플에 한정하였다. 먼저 성별 등 시간에 고정적인 변수들의 추정결과를 보기 위해 전체의 샘플을 랜덤효과모형(random effect model)으로 추정하고, 남녀별로 샘플을 나누어 고정효과모형으로 추정하였다. 임금함수의 고정효과모형의 추정시 혼인더미, 학력더미도 시간에 따라 거의 변하지 않아 개인의 개별적 고정 특성과 다중공선성의 문제를 발생시키므로 성별더미와 함께 추정에서 제외하였다.

패널자료의 분석에서 임의효과모형은 개별적 고유한 특성들인 [eqn: alpha_i]을 교란항으로 보아 오차항에 포함시키는 것이다. 임의효과모형을 쓸 수 있는 근거는 [eqn: E(alpha_i X_{i t} )=0]라는 가정이다. 즉 관측되지 않는 개별적 특성과 독립변수들간의 관계가 없어야 한다. 고정효과모형과 임의효과모형의 선택에 대해서는 Baltagi(1996) 참조.

추정의 결과 조정된 결정계수의 값은 0.43 이상으로 변수들의 설명력이 높음을 알 수 있다. 추정의 결과는 통상의 임금함수 분석결과와 거의 비슷한데, 고정효과모형의 경우 규모의 임금효과가 유의하지 않은 것, 여자의 임금에 정규직 여부의 영향이  크게 나타나는 것, 남자는 직종에 여자는 업종에 영향을 받고 있는 것 등이 두드러지게 나타난다.

자격취득의 임금효과는 전체의 샘플에서는 0.05의 유의수준에서 음의 계수값을 보이고 있지만, 남녀 각각의 샘플에서는 유의하지 않은 것으로 나타난다. 이러한 결과는 개인의 개별적인 고정특성을 통제하는 경우 자격의 임금효과는 유의하지 않게 되는 것이라 판단할 수 있다. 교육훈련의 임금효과도 마찬가지인데 전체의 샘플에서는 0.01의 유의수준에서 양의 계수값을 가지지만 남녀 각각 샘플에서는 유의하지 않은 결과를 보인다. 개인별 고유한 특성을 통제하는 경우 교육훈련의 임금효과는 유의하지 않게 되는 것을 알 수 있다. 다만 남녀별 추정에서 자격의 경우에 모든 계수값이 부호가 음으로 나타나나, 교육훈련의 경우에는 계수값이 양의 부호를 가지는 것이 다르다.

1차와 2차의 한국노동패널자료를 개인별로 묶어 교육훈련의 임금효과를 고정효과모형으로 추정한 김안국(2002b)은 임금근로자 전체 샘플의 경우 교육훈련의 임금효과가 유의하지 않은 결과를 보이고, 근속자와 이직자를 나누어 추정하면 교육훈련의 임금효과가 유의하게 나타나는 결과를 제시하고 있다.

이상은 한국노동패널 2000년만의 자료를 이용하여 Heckman의 선택편의 교정모형으로 자격증의 정의 임금효과가 유의하게 나타난다는 결과를 제시한 이동임·김덕기(2001, pp. 73-76)와 크게 다른 결과이다. 그러한 다른 결과는 (취득연도에 무관하게) 자격 소지여부의 임금효과를 본 이동임·김덕기(2001)와는 다르게 본고에서는 1998년에서 2001년까지 당해연도에 취득한 자격의 당해연도 임금효과를 보았으며, 또한 실증모형의 설정에서도 패널자료의 고정효과모형으로 분석하여 본고의 추정이 보다 확실하게 개인들의 고정적 개별특성을 통제했기 때문이 아닐까 판단된다.

선택편의 모형은 관측되지 않는 개별적 특성들이 선택을 통해서 나타난다고 보고 선택 여부를 통제하여 추정하는 것이고, 패널자료의 고정효과모형은 관측되지 않는 개별적 특성들 자체를 통제하여 추정하는 것이다.

자격 취득의 임금효과가 유의하지 않은 것은 자격취득으로 인한 직업능력 정도와 실제 산업현장에서 필요로 하는 직업능력 정도에 괴리가 많기 때문이거나, 자격취득으로 얻어진 직업능력이 산업현장에서 별로 필요로 하지 않은 것이기 때문이라 판단된다(강순희 외, 2002).

이상의 결과와 앞절의 자격취득의 취업효과 분석의 결과를 종합해 볼 때 자격은 취업 및 채용에서 그 준거기준(최소한의 조건)으로서의 역할은 여성의 경우 어느 정도하고 있으나, 그 자격으로 얻어진 직업능력을 정확히 나타내는 기능은 거의 하고 있지 못하는 것으로 해석할 수 있다.

< 표  > 자격의 임금효과 추정

	전체			여성			남성
	계수값	표준오차	유의수준	계수값	표준오차	유의수준	계수값	표준오차	유의수준
상수항	-2.7328	0.0968	***
남성	0.2450	0.0140	***
기혼	0.0570	0.0185	***
고졸	0.2024	0.0171	***
전문대졸	0.2884	0.0235	***
대졸이상	0.4391	0.0233	***
연령	0.0526	0.0042	***	0.1381	0.0206	***	0.1466	0.0194	***
연령제곱	-0.0006	0.0000	***	-0.0008	0.0003	***	-0.0010	0.0002	***
근속	0.0305	0.0023	***	0.0145	0.0097		0.0248	0.0052	***
근속제곱	-0.0006	0.0001	***	-0.0009	0.0007		-0.0007	0.0002	***
교육훈련	0.0737	0.0223	***	0.0078	0.0431		0.0180	0.0308
자격취득	-0.0630	0.0316	**	-0.0806	0.0549		-0.0420	0.0460
규모30-99	0.0199	0.0123		0.0043	0.0251		-0.0040	0.0209
규모100-499	0.0158	0.0165		0.0399	0.0373		-0.0407	0.0276
규모500이상	0.0941	0.0162	***	0.0382	0.0371		-0.0351	0.0307
정규직	0.0631	0.0147	***	0.1620	0.0322	***	0.0601	0.0333	*
전문가	0.4312	0.0285	***	-0.0493	0.0796		0.2225	0.0608	***
사무종사자	0.3529	0.0232	***	0.0555	0.0676		0.1891	0.0518	***
서비스종사자	0.2500	0.0234	***	-0.0294	0.0689		0.1684	0.0517	***
판매종사자	0.0850	0.0241	***	-0.0884	0.0598		0.1078	0.0607	*
기능원	0.1706	0.0220	***	-0.1047	0.0678		0.1570	0.0478	***
조립종사자	0.0746	0.0227	***	-0.1206	0.0659	*	0.1183	0.0477	**
제조(경공업)	0.0826	0.0587		0.9961	0.3851	***	0.0405	0.1126
제조(중공업)	0.1046	0.0573	*	0.8885	0.3817	**	0.0102	0.1074
전기수도건설업	0.1885	0.0580	***	1.1651	0.3901	***	0.0470	0.1087
도소매음식숙박업	0.1313	0.0576	**	0.9081	0.3768	**	-0.0109	0.1105
운송금융보험	0.1387	0.0580	**	1.0184	0.3836	***	-0.0413	0.1097
부동산사업서비스업	0.0817	0.0577		0.9160	0.3827	**	0.0390	0.1100
교육보건오락서비스	0.1610	0.0579	***	0.8883	0.3816	**	0.0791	0.1129
sample	9852			3683			6186
Adj-R2	0.4328			0.6444			0.6551

자료: 한국노동연구원, 『한국노동패널자료』1998, 1999, 2000, 2001

주 : 직종의 기준은 농업, 임업, 어업 숙련종사자(단순노무종사자 포함)이고, 업종의 기준은 농업, 어업, 광업임.

*는 0.1, **는 0.05, ***는 0.01의 유의수준

VI. 결론

먼저 한국노동패널자료(1차-4차)를 이용하여 자격의 취득요인 및 취업·임금효과를 분석한 결과를 정리하면 다음과 같다.

첫째, 자격취득의 요인을 보면 98년도 이후 고졸미만 저학력층의 자격취득이 고학력층보다 많았던 것으로 나타난다. 이는 IMF 시기의 저학력층의 실업이 많았던 것과 관련된다고 판단된다. 남성의 경우는 구직활동을 하고 있거나 학업에 종사하고 있는 경우가 취업자에 비해 자격의 취득이 많았다. 가구주일 경우 자격취득의 확률은 더 적게 나타난다.

둘째, 전체적으로 자격의 취업효과는 당해연도가 아니라 1년, 2년차에 그 효과가 나타나고 있다. 그러나 남성의 경우는 취득연도에 관계없이 자격의 취업효과는 유의미하지 않은 것으로 나타난다. 교육훈련의 경우 여성은 당해연도와 1년차에 유의한 취업효과를 보이는데 반해, 남성은 당해연도에 오히려 음의 취업효과를 보이며, 이전 직업훈련의 취업효과가 유의하지 않게 나타난다.

셋째, 임금근로자의 경우 자격의 임금효과는 유의하지 않은 것으로 나타난다. 직업훈련의 임금효과도 유의하지 않은 것으로 나타난다.

이상의 결과로부터 자격제도 및 교육훈련제도에 대한 정책시사점을 얻을 수 있는데, 자격증의 취업효과가 여성에게는 나타나지만 남성에게는 나타나지 않는 것을 고려하여 여성의 주요 취업 직종별, 남성의 주요 취업 직종별 분석을 통해 취업을 제고시키는 자격은 활성화시키고, 그렇지 않은 자격은 그 문제점을 파악하고 개선안을 강구해야 한다. 여성의 경우는 자격의 취업효과와 함께 취업의 질을 높이는 정책을 병행해야 할 것이다. 교육훈련의 경우도 여성의 경우 취업 효과가 있지만 남성의 경우 오히려 취업에 역효과가 있는 것을 고려하여, 교육훈련의 수요분석을 철저히 함은 물론 고용정책 및 훈련정책에서 남녀별 특성을 고려한 기획이 모색되어야 하며, 남성의 교육훈련을 근본적으로 재검토할 필요가 있다.

자격의 임금효과가 나타나고 있지 않은 것은 현재 자격의 취득과정에서 얻어지는 직업능력이 산업의 수요에 부응하지 못하는 괴리가 크기 때문이라 판단된다. 현재의 지식정보화 사회에서 외부노동시장이 확산되고 노동이동이 활성화되는 시점에서 개인들이 가진 직업능력을 정확하게 나타내주는 기능을 자격이 제대로 하고 있지 못한 것은 자격제도의 개선의 필요성을 웅변하는 것이라 생각된다.

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한국사회의 교육계층화 : 세대간 변화와 불평등의 추이

방하남·김기헌*

본 논문은 지난 반세기 동안 교육계층화의 정도와 양상이 연령세대(age cohort)간에 어떻게 변화해 왔는가를 중등교육에서 고등교육단계에 이르는 단계별 진학여부와 진학경로(중등교육단계에서 인문계:실업계, 고등교육단계에서 일반대:전문대)를 중심으로 분석하였다. 본 연구에서 교육계층화의 정도는 부모세대의 사회경제적 자원과 지위가 자녀 세대의 교육기회와 성취에 미치는 제한적 영향으로 측정하였다. 학력단계별 진학확률에 대한 로짓모형을 분석한 결과, 교육성취에 있어서 계층간 불평등의 정도가 지난 반세기 동안 감소하지 않았으며 각 단계에서의 진학경로의 경우 오히려 증가하고 있는 것으로 나타났다.

다음으로 학력단계별 진학확률로 분석되는 계층간 불평등의 효과는 상위(대학진학) 단계보다는 하위(고등학교) 단계에서 더 크게 작용하고 있는 것으로 추정되었다. 마지막으로 교육계층화의 효과는 각 단계에서 진학경로보다는 진학여부에 대해 더 강하게 작용하고 있는 것으로 추정되었다. 그럼에도 불구하고 장기적인 추이 분석 결과는 중등교육과 고등교육단계 모두에서 진학여부로 분석되는 교육기회의 양적인 계층화가 점차 감소하고 진학경로로 분석되는 질적인 차원에서의 계층화가 구조화되어 가고 있는 양상을 동시에 보여주었다.

이러한 결과는 우리 사회가 지난 반세기의 경제개발과 교육체계의 확대시기를 지나 왔음에도 불구하고 산업사회에서 기회평등의 핵을 이루는 교육기회에 있어서 사회계층간 불평등의 정도는 크게 개선되지 않았음을 말해주고 있다.

I. 서론: 문제제기와 분석과제

한국 사회에서 교육기회의 불평등에 관한 연구는 그간 여러 연구자들에 의해 꾸준히 연구되어왔으나 그 중요성에도 불구하고 과거 선진국들에 비해서 이에 대한 사회적 관심은 그다지 크지 못했던 것이 사실이다. 이러한 관심의 부재 혹은 경시는 두 가지 서로 상반된 한국적 현실을 동시에 반영하고 있는 것으로 보인다.

) 강희돈(1988), 김병관(1999), 김영모(1975), 김영화(1993), 김영화·김병관(1999), 김신일(1985), 장상수(2000), 차종천(1992), 한만길(1991) 등이 대표적인 과거의 연구들에 포함될 수 있을 것이다.

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* 한국노동연구원 연구위원, 한국노동연구원 연구원

하나는 급속한 경제개발과 함께 교육기회의 확대가 빠르게 진행됨으로써(김영화·박인종, 1990) 사회적 희소자원인 교육기회 자체의 의미가 그만큼 희석되었거나 사회적 인식 속에 그렇게 느껴지고 있을 가능성이 존재한다. 다른 하나는 심각한 학벌사회(credential society)인 한국 사회에서 교육기회의 불평등이 고착화된 제도로서 세대를 거쳐 재생산되면서 하나의 정당화 이데올로기로 받아들여지고 있을 가능성이 있다.

) 실제로 한국사회의 산업화와 사회이동의 경험을 분석한 과거의 연구들(김병관, 1999; 구해근, 1986; 신광영, 1994; 조돈문, 1994, 차종천, 1991, 방하남·이성균, 1996)은 급속한 산업화와 구조변동에 따른 높은 사회적 계층이동률, 특히 교육적 성취에 의한 화이트칼라 계층으로의 신분상승률이 높았던 것을 공통적으로 지적하고 있다.

전자의 가능성은 과거 한국 사회의 교육기회(획득)의 팽창 속도와 정도에 대한 통계자료에 의해서 간접적으로 지원을 받을 수 있을 것이다. 중학교와 고등학교 교육을 포괄하는 중등교육 진학률은 1980년대 초반에 이미 90%를 넘어서 보편화에 근접하였고 전문대학교육 이상을 포괄하는 고등교육 진학률도 1990년대 중반에 50%를 넘어섰으며 현재는 70%를 상회하여 OECD 국가 기준으로도 가장 높은 수준에 도달하였다.

문교부,「문교통계연보, 1980-1990」; 교육(인적자원)부,「교육통계연보, 1995-2001」, OECD(2000), 「From Initial Education to Working Life: Making Transitions Work」; (2001),「Education at a Glance」 참조.

전자가 교육기회의 양적인 팽창과 그에 따른 계층별 교육불평등의 완화를 함의하고 있는 것이라면, 후자의 가능성은 고등교육까지 보편화된 사회에서 교육기회의 양적 성취보다는 질적 차이 혹은 차별화를 중심으로 하는 계층간 불평등의 구조화를 얘기하고 있는 것으로 보인다. 특별히 산업화 초기의 경제·사회적 재화와 기회의 확대재생산 단계가 마무리되어가고 제한된 재화와 기회의 분배체계로서 새로운 계층체계가 자리를 잡아가고 있는 현실에서(방하남·김기헌, 2001), 서열적 학력차별화와 차별화된 학력에 대한 계층간 경쟁은 과거의 양적 교육기회에 대한 개별적 경쟁을 대체하고 있는 양상을 보이고 있다. 한국사회에서 교육계층의 추이를 분석한 최근의 몇몇 연구들(e.g., 방하남·김기헌, 2002; 장상수, 2000; Park, 2001)은 이러한 가능성을 지지해 주고 있다.

) 즉, 개발경제 초기에는 주로 개별적으로 노력하여 취득하는 것(학력)에 대한 투자가 이루어졌다면 사회적 재화와 기회가 제한적일 수밖에 없게 된 현재에는 학력의 질적 차이(학벌)에 대한 사회경제 계층 혹은 계급간의 경쟁적 투자가 이루어진다고 볼 수 있다는 것이다.

그러나 현실적으로 전자의 경향과 변화 그리고 후자의 현상과 구조화 과정은 혼재하면서 동시에 진행되고 있을 가능성이 높다고 보아야 할 것이다. 다시 말하면 교육기회의 양적 확대 속에 사회계층에 따른 질적 불평등체계가 구조화되어 가고 있다고 볼 수 있다.

본 논문은 한국 사회에서의 교육계층화의 정도와 추이를 세대분석(cohort analysis)을 통하여 검증해 보는 데 있다. 동일한 주제를 다룬 이전의 논문(방하남·김기헌, 2002)에서 저자들은 30세 미만의 청년층 표본을 대상으로 교육적 기회와 성취수준이 어떻게 그리고 얼마나 개인의 귀속적인 지위인 출신가족의 사회경제적 지위(socioeconomic status)에 의해 결정되는가를 분석하였다. 본 논문에서는 전 연령층을 대상으로 지난 반세기 동안 교육계층화의 정도와 양상이 연령세대(age cohort) 간에 어떻게 변해 왔는가를 분석하고자 한다. 과거의 연구들에서와 같이 본 논문에서도 교육계층화의 정도는 부모세대의 사회경제적 자원과 지위가 자녀 세대의 교육기회와 성취에 미치는 제한적 영향력으로 측정될 것이다(Boudon, 1974; Kluegel and Smith, 1981).

생애과정에서 첫 업적적 성취(meritocratic achievement)로 지칭되는 개인의 교육에 대해 출신가족으로 대표되는 귀속적 지위(ascriptive status)가 미치는 영향력에 관한 연구는 거시적 차원에서 논의되는 산업화와 사회적 불평등체계의 변화에 대한 연구에서 핵심적인 위치를 차지하여 왔다. 이는 교육이 개인의 생애과정에서 사회적 지위(직업)와 경제적 지위(소득) 획득에 결정적인 영향을 미칠 뿐만 아니라(Swell and Shah, 1967), 사회적으로 교육기회의 평등한 분포가 인적자원의 효율적 개발과 분배의 정의를 통해 경제·사회발전에 긍정적인 역할을 한다고 보기 때문일 것이다(e.g., Blau and Duncan, 1967; Boudon, 1974; Collins, 1979; Lipset and Bendix, 1959; Sewell et. al., 1969).

) 그러나 다른 한편 교육의 역할에 대한 이러한 긍정적 논리를 뒤집으면 정반대의 부정적 논리가 설득력 있게 제시될 수도 있다. 즉 교육체계가 경제·사회적 불평등의 해소에 별 역할을 하지 못하거나(Jencks et al., 1972), 오히려 불평등의 항구화 혹은 재생산을 위한 중간 기제(intervening mechanism) 역할을 하고 있거나 할 수 있다는 주장이다(e.g., Bowles and Gintis, 1976; Bourdieu and Passeron, 1964, 1977; Bourdieu et al., 1974).

따라서 본 연구의 결과는 지난 반세기 동안의 경제개발의 역사를 통하여 교육체계를 매개로 하는 한국 사회의 불평등체계가 어떻게 변하여왔는가를 점검해 볼 수 있는 미시적 증거자료를 제시해 줄 수 있을 것이다.

Ⅱ. 이론적 배경: 교육기회의 확대와 교육계층화의 변화

선형적 사회발전을 가정하는 근대화론자들(Davis and Moore, 1945; Bendix and Lipset, 1966)의 주장에 의하면 한 사회의 근대화와 산업화가 진행될수록 사회적 합리성의 증가에 힘입어 그 사회의 기회구조와 분배구조는 보다 평등해지고 따라서 귀속적 지위(가족배경)와 성취적 지위(교육, 직업지위)간의 연관성은 점점 약해진다. 사회계층론의 지위획득모형(status attainment model)을 이용한 과거의 많은 연구결과들은 근대화론의 이러한 가정을 경험적으로 뒷받침해 주었다. 이 연구들에 의하면 부모세대의 사회적 지위가 자녀세대의 교육적 성취에 미치는 영향은 세대를 거치면서 점차 감소되어 왔다는 것이다(e.g., Featherman and Hauser, 1978; Grusky and DiPrete, 1990; Hauser and Featherman, 1976; Hout, 1988).

지위획득모형이 개인의 교육적 성취를 최종학력에 해당하는 수학년수로 측정하였다면 지위획득모형이 가지고 있는 한계를 개념적으로 그리고 방법론적으로 넘어서고자 했던 후기의 연구들(esp. Mare, 1980; 1981)은 교육적 성취를 중등교육에서 고등교육에 이르기까지 각 학력 단계마다 개인의 선택 혹은 선별적 진학의 결과로 개념화하면서 방법론적으로는 이전의 연구에서 주로 의존한 선형회귀모형의 한계를 지적하고 있다. 즉, 가족배경이 교육성취에 미치는 효과를 추정하는 데 있어서 최종 수학년수를 종속변수로 하는 선형회귀모형으로 분석할 경우, 거기서 추정되는 배경변수의 효과는 해당 시기의 학력단계별 진학률과 진학에 미치는 배경변수의 영향이 복합적으로 추정된 것이다. 코호트 분석에서 가족배경변수가 교육성취에 미치는 효과가 감소해 온 것으로 나타나는 것(e.g., Boudon, 1974)은 바로 각 단계별 전체 진학률이 세대를 거치면서 증가해 온 것을 일정부분 반영한 것이라고 볼 수 있다(Mare, 1981). 따라서 세대별 교육계층화의 추이분석에서 그러한 시대적 경향(즉 일반적 교육수준의 증가)을 제어할 경우 출신배경이 개인의 교육획득에 미치는 효과는 세대를 거치면서 감소하는 것이 아니라 세대에 관계없이 일정한 수준에서 안정적일 수 있다. 실제로 이러한 주장은 동일한 모형을 이용하여 13개 국가에서의 세대간 교육계층화의 추이를 분석한 결과들에서도 지지를 받고 있다(Blossfeld and Shavit, 1993).

) 즉, 메어(Mare, 1981)에 의하면 교육계층화에 대한 배경변수들의 OLS 추정계수는 해당시기, 해당 학력단계로의 진학률과 구조적 효과간의 비선형적 효과를 반영하게 된다.

메어(Mare, 1980, 1981)의 방법론적 개선을 채택할 경우 분석모형은 각 교육단계별로 이전단계로부터의 진학여부를 종속변수로 하는 로짓(logit) 모형이 되며 로짓 모형의 추정계수들은 앞에서 지적한 일반적 진학률(marginal progression rates)과 순수 배경효과(net background effect)간의 복합효과의 문제를 해소할 수 있다. 이러한 복합효과의 문제는 특히 사회개발과 함께 전체 인구에서 진학률이 50%를 훨씬 넘어 100%로 수렴되는 저학력 단계(즉 초등교육, 중등교육)에서 더욱 두드러진다. 교육획득을 이처럼 각 학력단계별 진학여부로 개념화하고 이항선택모형을 이용할 경우에 또 다른 장점은 교육계층화를 각 학력단계별로 분석함으로써 배경변수의 효과가 각 진학단계별로 어떻게, 어느 정도 다른가를 분석할 수 있다. 이러한 단계별 분석에서 도출되는 결과들로부터 우리는 교육계층화의 구조와 과정에 대하여 단순선형모형으로부터 얻는 것보다 더 풍부한 함의를 얻을 수 있을 것이다.

경제사회적 발전과 함께 교육기회의 확대가 지속적으로 이루어지는 시기를 배경으로 하는 교유계층화의 지속경향에 대한 경험론적 개념화는 하웉(Hout)과 그의 동료연구자들(e.g., Raftery and Hout, 1990; Hout, Raftery and Bell, 1993)에 의해 제안된 MMI(Maximally Maintained Inequality)에 의해 이루어졌다. MMI 개념은 교육기회의 제도적 공급변화(확대)와 사회계층구성의 변동(상향화)에 의한 수요변화간의 상호작용을 전제로 한다. MMI의 핵심적인 명제는 인구성장과 사회계층구성의 상향화에 따라 상급학교 진학률의 전체적 증가에 의하지 않고는 출신배경과 진학확률간의 연관 정도는 변화에 경직적이라는 것이다. 즉, 전반적인 교육기회가 점진적으로 확대되는 가운데 고등교육기회의 확대(공급)가 당대의 사회계층구성에 따른 (예측)수요의 증가보다 높지 않을 경우 일반적으로 상급학교 진학률이 높아지기는 하지만 사회계층과 고등교육으로의 진학률간의 연관정도(odds ratio)는 그대로 유지되는 경향이 있다는 것이다. 이러한 개념은 계층별 전체 진학률(marginal transition rates)의 증가와 진학률과 계층간의 구조적 관계(즉 구조계수)는 독립적이라는 메어(Mare, 1981)의 지적을 경험적 변화추이에 적용한 것이다.

) MMI 개념을 처음 제시한 라프터리와 하웉(Raftery and Hout, 1990)의 연구는 아일랜드(Ireland)의 사회변동과 세대간 교육계층화의 추이와 경향을 경험적으로 분석한 결과에 근거하고 있다.

) 하웉, 라프터리와 벨(Hout, Raftery, and Bell, 1993: 35)의 논문을 인용하면 다음과 같다. □In Ireland, (educational) inequalities persisted unchanged for at least forty years, … because expansion at lower levels of the educational system and upgrading of continuing students' origin kept demand ahead of growth at advanced educational levels."

교육계층화 정도의 세대간(inter-cohort) 변화와 그 밑바탕이 되는 사회적 구조와 과정 (즉, 교육기회의 확대, 인구증가, 계층변화 등)에 대한 이상의 설명틀은 동일 세대 내에서 각 진학단계에 따른 출신배경의 영향력에 있어서의 차이에도 적용되고 있다. 과거의 연구들은 대부분 낮은 학력단계에서 높은 학력단계로 옮겨갈수록 출신배경의 영향력이 낮아진다는 결과를 내놓고 있다(Shavit and Blossfeld, 1993). 이는 중등교육단계(중학교->고등학교), 고등교육단계(전문대, 대학)에 따라서 일반 진학률이 점차 감소하고, 또한 진학단계가 높아질수록 진학에 성공한 선택된 인구집단의 계층구성이 보다 동질화됨으로써 출신배경에 따른 차별성이 희석되고 따라서 효과계수의 크기는 그만큼 줄어든다는 것이다(Mare, 1980).

메어와 하웉 등을 중심으로 하는 이상의 후기 연구들은 교육계층화, 보다 구체적으로 교육기회의 획득이 출신배경에 의해 차등적으로 결정되는 체제를 총량적 결과(수학년수) 보다는 거기에 이르는 단계별 선택과 탈락의 과정(sequence of stepwise selection/transition)에 대한 분석을 통하여 보여주려고 한 것이었다. 반면 최근에 발표된 루카스(Lucas, 2001)의 논문은 EMI(Effectively Maintained Inequality) 개념을 동원하여 기존의 논의를 한 단계  진전시키고 있다.

교육계층화 분석을 위한 EMI 모형은 대학진학에 이르기 전 중등교육단계에서의 계열분리·선택(tracking)을 교육획득과정에서 이루어지는 선택과 탈락의 중요한 한 부분으로 통합시키는 모형을 설정하고 있다. 즉 중등교육단계에서 차상위 학년으로의 도달위치(destination state)를 탈락(dropout)과 진급으로 구분하고 진급의 경우 도달위치를 계열(track)별(예를 들어 (대학)진학준비반, 비진학반I[math], 비진학반II[no math])로 구분 설정함으로써 단계별 진학을 세분화하고 있다. 이는 학력취득단계에서의 계층에 따른 차별화를 양적인 차(선)별화와 질적인 차(선)별화의 양 측면으로 구분하고 교육계층화과정에서 기득권층의 우월한 위치확보가 양 측면 중 동원 가능한 측면에 초점을 맞추어 이루어진다는 것이 EMI 가설의 주요한 내용이다.

루카스(Lucas, 2001: 1652)가 그의 논문에서 사용한 표현을 그대로 옮기면 다음과 같다. 즉, □Effectively maintained inequality posits that socioeconomically advantaged actors secure for themselves and their children some degree of advantage … if quantitative differences are common, … (they) will obtain quantitative advantage; … if qualitative differences are common … (they) will obtain qualitative advantage." 이러한 주장은 방하남·김기헌(2002)이 한국의 교육계층화를 분석할 때 제기한 양적, 질적 차원에서의 교육계층화의 가설과 일맥상통하는 가설이기도 하다.

루카스의 EMI 가설은 고등교육(대학)단계로의 진학에 앞서 중등교육단계에서 유리한 위치선점에 대한 계층간의 경쟁이 계열별 선별과 탈락을 중심으로 이루어진다는 것을 가정함으로써 MMI 가설을 보다 깊이 있게 보완할 수 있다고 본다. 즉 MMI 가설에서는 어느 학력단계로의 진학률이 보편화될 경우 계층간의 경쟁과 차등화가 없어지게 된다고 가정하는데, EMI 가설에서는 그럴 경우에 계층간 경쟁이 교육의 질(type of education), 즉 계열선별(track selection)을 중심으로 이루어진다고 가정하고 있다. 실제로 그는 경험적 자료를 이용한 모형분석을 통하여 개인의 사회경제적 배경변수들의 효과가 대학진학 이전의 중등교육단계에서의 계열분리를 중심으로 강하게 나타나고 있으며 어떤 계열에 배치되었느냐가 이후의 대학진학 여부에 강한 영향을 미치고 있음을 보여주고 있다. 따라서 교육계층화의 상급단계에서 추정되는 사회경제적 배경변수의 영향력이 낮게 나타날지라도 이는 계층효과의 부재를 의미하는 것이 아니라, EMI 가설에 의하면, 그 이전의 계열분리(tracking) 단계에서 이미 효과적으로(effectively) 작용함으로써 교육계층화는 여전히 유지된다는(maintained inequality) 것이다(Lucas, 2001: 1680).

) EMI(effectively maintained inequality)의 명칭은 바로 이러한 관점에서 도출한 것으로 보인다.

사회변동과 교육계층화의 변화와 관련하여 여기까지 검토해 본 과거의 연구들과 분석방법론들은 본 논문에서 우리가 시도하게 될 한국 사회에서의 세대간 교육계층화의 변화에 대한 분석과 관련하여 검증가설과 분석방법론에 대한 중요한 함의를 제시해 주고 있다. 첫째는 산업화와 함께 교육기회가 팽창하는 시기에 있어서 교육적 성취와 출신배경간의 연관정도(즉, 교육계층화의 정)의 연령코호트별 변화추이와 관련된 것이다. 선행연구들의 이론적 논의와 분석결과들에 의하면 최종 수학년수로 측정될 경우 교육성취에 미치는 출신배경의 영향력은 연령코호트별로 감소하지만, 학력단계별 진학확률로 측정될 경우 교육성취에 미치는 출신배경의 영향력은 세대를 거치면서도 감소하지 않고 안정된 수준(stability in educational stratification)을 유지한다는 것이다.

둘째는 학력단계별 진학여부와 경로에 대한 출신배경의 효과와 관련된 것이다. 선별효과(differential selection effect) 가설에 의하면, 교육기회의 팽창시기에는 고학력단계로 진입하는 비율이 모든 계층에서 증가하게 되므로 학력단계가 올라갈수록 비관측변수들(unobserved variables)의 이질성이 증가하게 되고 그로 인하여 관측된(observed) 출신배경변수들의 추정효과는 점차 크게 나타난다는 것이다(Mare, 1980). 반면, 생애과정(life course) 가설은 반대로 학력단계가 올라갈수록 연령이 증가하게 되어 부모의 물질적, 문화적 자원에 개인의 교육성취가 의존하는 정도가 약해질 것이며 그럴 경우 출신배경변수의 효과는 고학력단계로 갈수록 점차 감소하게 될 것이라는 것이다(Blossfeld and Shavit, 1993; Lucas, 2001; M□ller, 1990). 학력단계별 교육계층화의 정도와 관련하여 두 가지 가설이 서로 다른 이론적 예측을 하고 있는 데, 보다 엄밀한 검증을 위해서는 외부변수인 교육기회의 확대효과를 통제한 상태에서 학력단계에 따른 배경변수들의 효과변화를 점검해 보는 것이 필요하다. 이를 위해서는 연령코호트별로 각 학력단계에 따른 배경변수들의 효과를 추정해 보면 될 것이다.

) 그러나 고등교육 비용이 가족의 경제적 자원에 미치는 압박이 큰 사회에서는 이 가설의 타당성은 제한을 받게 될 것이다.

셋째는 EMI 가설이 함의하고 있는 대로 교육기회의 지속적인 팽창으로 인하여 양적인 측면에서의 차등화가 무의미해질 경우, 상위계층의 차별화 전략은 질적인 측면에 집중될 것이다. 그럴 경우 계층효과는 중등교육단계에서 진학자체보다는 계열별 분리(tracking)가, 고등교육단계에서 진학한 대학의 종류(일반대:전문대)가 더 중심적인 위치를 차지하게 된다(방하남·김기헌, 2002; Lucas, 2001).

) 특히 한국과 같이 최근 대학교육기회의 급속한 팽창을 경험한 사회에서는 본 가설의 타당성이 더 클 것이다.

이상의 이론적 검토를 바탕으로 경험적 자료분석을 통하여 본 논문에서 검증하게 될 주요 연구가설들을 우리는 다음과 같은 몇 가지로 설정할 수 있을 것이다.

연구가설 I: 최종 수학년수로 분석되는 교육성취에 있어서의 계층간 불평등의 정도는 세대를 거치면서 축소되어 왔을 것이다.

) 여기에서 □계층간 교육 불평등의 정도 혹은 효과□는 분석모형에서는 출신가족의 사회경제적 지위가 교육적 성취에 미치는 효과를 지칭한다.

연구가설 II: 그러나 학력단계별 (조건적) 진학확률로 분석되는 교육성취에 있어서 계층간 불평등의 정도는 세대간에 유의미한 변화가 없을 것이다.

) 여기에서 (조건적)이라는 의미는 각 단계별 진학확률을 분석할 때 분석대상을 그 이전 단계를 마친 개인들만으로 한정한다는 의미이다.

연구가설 III: 학력단계별 (조건적) 진학률로 분석되는 계층간 교육 불평등의 효과는 상위(대학진학)단계보다 하위(고등학교)단계에서 더 크게 나타날 것이다.

연구가설 IV: 교육계층화 효과는 상급학교로의 진학여부 보다는 진학경로, 즉 중등교육 단계에서는 계열분리(인문계:실업계)에 대해, 고등교육 단계에서는 진학한 대학의 종류(일반대:전문대)에 대해 더 크게 작용할 것이다.

) 이 가설은 지난 10여 년 동안 대학교육의 기회가 급속하게 확대되어 온 한국적 상황에서 타당성이 더 클 것이다.

이상의 연구가설을 검증하기 위해 우리는, 메어(Mare, 1980)가 제시한 방법론을 따라서 중등교육에서 대학진학 단계에 이르기까지의 개인의 교육성취를 각 단계별로 상급학력으로의 진학 성공여부로 모형화하고 중등교육단계에서의 진학(중학교->고등학교)은 루카스(Lucas, 2001)가 사용한 방법론을 따라서 진학여부와 진학할 경우 선택된 계열을 각각 독립적인 종착위치로 설정하여 각 종착위치(즉 □미진학□, □인문계열진학□, □실업계열진학□)에 따른 계층효과를 분석하고자 한다.

[그림 1] 교육계층화에 대한 분석 모형

또한 대학진학단계의 분석에 있어서는 전문대와 일반대학으로의 진학을 구분할 것이다. 이렇게 함으로써 우리는 고등교육 진학단계에서 진학여부(양적 차이)와 진학할 경우 진학한 고등교육기관의 형태(질적 차이)를 동시에 분석할 수 있으며 상위 단계에서의 교육계층화의 구조와 과정을 보다 깊이 있게 검증해 볼 수 있을 것이다. 이상의 분석계획을 도형화하면 [그림 1]과 같다.

Ⅲ. 분석 자료, 변수 및 분석모형

1. 분석자료 및 변수

가. 분석자료

본 연구를 위한 분석자료로 우리는 한국노동연구원에서 조사한 4차년도(2001년) 한국노동패널(KLIPS: Korea Labor and Income Panel Survey) 자료를 이용하였다. 4차년도 개인 응답자 10,607명중에서 중등교육 및 고등교육 진학 여부에 대해서 응답하지 않은 323명을 제외하고 10,284명이 중등교육 계열 이행 분석 시에 분석표본이 되었으며 고등교육 이행에 대한 분석에서는 고등학교를 진학하지 않은 3,620명을 제외하고 6,664명이 분석표본이 되었다. 한편, 예비적 고찰로서 진행될 OLS 회귀분석 시에는 종속변수가 최종 수학년수이므로 재학 혹은 휴학 중인 응답자를 제외한 8,313명이 분석 표본이 되었다. 모형 분석 시에는 모형에 포함되는 변수들의 결측치로 인해 분석 표본이 바뀔 수 있으므로 이에 대해서는 분석표에 사례수를 명기하였다.

나. 분석변수의 정의와 측정

1) 종속 변수

본 연구의 종속변수는 중등교육 계열 이행과 고등교육 이행 변수이다. 첫 번째 변수(Y1)는 중학교에서 고등학교로의 진학여부와 진학계열로서 이를 (1) □미진학□, (2) □인문계 진학□, (3) □실업계 진학□ 등의 세 가지 배타적인 경로로 정의한 후, 기준범주를 □미진학□으로 잡아 미진학 대비 인문계 진학, 미진학 대비 실업계 진학 및 실업계 대비 인문계 진학 확률(logit: 1=진학, 0=미진학)에 미치는 설명변수들의 효과를 추정한다. 실업고등학교는 농업·공업·상업·임업·정보통신·수산해운·가사실업 등 전문교육을 주로 하는 고등학교를 가리키며 이 밖에 예술·체육 등의 전문교육을 주로 하는 예·체능 고등학교와 과학·어학 등 분야별로 영재를 양성하기 위한 특수목적고등학교 등이 존재한다. 본 연구에서는 『교육통계연보』와 동일하게 특수목적고 중에서 외국어고등학교와 과학고등학교는 인문고에 포함시켜 분석하였다.

본 연구의 두 번째 변수(Y2)는 고등교육으로의 진학여부와 진학경로로 (1) □고졸 미진학□, (2) □전문대(2-3년제) 진학□ (3) □일반대(4-6년제) 진학□으로 구분된 범주형 변수로 □고졸 미진학□이 기준범주로 미진학 대비 전문대 진학, 미진학 대비 전문대 진학, 미진학 대비 일반대 진학 확률(logit)에 미치는 효과를 추정한다.

2) 독립 변수

분석 모형에 포함될 독립 변수들은 가족 배경과 관련된 변수들로 구성된다. 먼저 가장 대표적인 변수들로 부의 교육, 모의 교육, 부의 직업 등이 포함된다. 부의 교육과 모의 교육은 수학년수로 측정하였으며 부의 직업은 간즈붐 등(Ganzeboom, De Graaf and Treiman, 1989, 1992)이 제시한 사회경제지수(socio-economic index)로 측정하였다. 넓은 의미의 가족 배경 변수로 고려한 것은 형제자매의 규모와 가족의 사회적 자본(social capital)이다. 형제자매의 규모는 교육에 미치는 가족 구조(family structure) 변수로 출생 순위(birth order)와 더불어 자주 언급되고 있는데 본 연구에서는 형제자매의 수로 측정하였다. 가족의 사회적 자본은 가족이 가지고 있는 영향력 있는 사회적 연결망, 즉 친인척 중 사회고위층의 존재유무로 측정하였다.

) 가족의 사회적 자본은 3차년도 노동패널 개인용과 신규 자료에서 해당하는 변수들을 가져왔으며 대학교수, 국장급 이상의 공무원, 의사, 기자, 장성급 군인, 국회의원, 대기업 임원, 법률 전문직 등의 친척 유무를 묻는 변수들 중 한 가지 이상 값을 갖는 경우에 있음(=1), 값을 갖지 않은 경우에 없음(=0)을 부여하였다. 자세한 내용은 한국노동패널(KLIPS) 제3차년도 설문지 참조.

<표 1> 분석에 사용된 변수

변수명	자료	변수 설명
독립변수
성	KLIPS 4차 개인 자료	남성이면 1, 여성이면 0. 남성 47.8%(4,920명), 여성 52.2%(5,364명)
연령집단	KLIPS 4차 개인 자료	30세 이하 29.8%(3,064명), 31세∼40세 21.6%(2,221명) 41세∼50세 19.4%(1,997명), 51세 이상 29.2%(3,002명)
부의 교육1)	KLIPS 1차 개인 자료 KLIPS 2-3차 신규 자료	부의 최종수학년수. 평균(표준편차) = 6.36(5.09)
모의 교육1)	KLIPS 4차 개인 자료	모의 최종수학년수. 평균(표준편차) = 4.11(4.44)
부의 직업	KLIPS 1차 개인 자료 KLIPS 2-3차 신규 자료	부의 직업지위(간즈붐 등의 사회경제지수) 평균(표준편차) =31.06(12.14)
형제자매의 규모	KLIPS 4차 가구·개인 자료	형제자매수(없는 경우 0값 부여) 평균(표준편차) =3.33(1.97)
가족의 사회자본2)	KLIPS 3차 개인·신규 자료	친척 중 고위층이 있으면 1, 없으면 0. 있음 22.2%(2,084명) , 없음 77.8%(7,293명)
성장지역	KLIPS 1차 개인 자료 KLIPS 2-3차 신규 자료	14세 무렵 성장지가 대도시면 1, 비대도시면 0. 대도시(광역시) 35.2%(3,506명), 비대도시 64.8%(6,452명)
출신고교 소재지	KLIPS 4차 개인 자료	대도시면 1, 비대도시면 0. 대도시(광역시) 52.8%(3,590명), 비대도시 47.2%(3,210명)
종속변수
본인의 교육1)	KLIPS 4차 개인 자료	본인의 최종수학년수. 평균(표준편차) = 11.15(3.40)
중등학교 계열 이행	KLIPS 4차 개인 자료	기준범주(reference group)는 미진학임. 인문계 진학 41.3%(4,246명), 실업계 진학 23.5%(2,418명), 미진학 35.2%(3,620명)
고등교육 이행	KLIPS 4차 개인 자료	기준범주(reference group)는 고졸 미진학임 대학교 진학 29.1%(1,942명), 전문대 진학 14.0%(935명), 고졸 미진학 56.8%(3,787명)

1) 졸업이 아닌 경우 해당 수학기간의 절반 값 부여.

2) 친척 중 고위직은 대학교수, 국장급 이상의 공무원, 의사, 기자, 장성급 군인, 국회의원, 대기업 임원, 법률 전문직 등임.

이밖에 배경변수로 지역 변수를 고려하였다. 본 연구에서는 학력 단계별로 중등교육 계열 이행의 경우 □본인의 14세 무렵 성장지역□을, 고등교육 이행의 경우 □출신고등학교의 소재지□를 사용하였다. 이 변수들은 대도시 여부로 구분하여 출신 고교 소재지가 서울, 인천, 대전, 부산, 광주, 울산 등 광역시에 포함될 경우와 그 밖의 지역으로 구분하였다. 이것은 넓은 의미의 사회적 배경(social milieux)으로 교육적 성취에 있어서 기본적인 환경조건을 구성한다고 볼 수 있다(Fischer at al., 1996).

이와 함께 고려한 변수는 □인구학적 특성□으로 연령 코호트(age cohort)와 성별이다. 연령 코호트는 우리나라 교육정책의 변화를 반영하여 구분하였다. 우리나라의 중요한 교육정책 변화는 중학교·고등학교 평준화 조치가 내려진 시기이다. 중학교 단계의 평준화 조치라고 할 수 있는 중학교 무시험 진학제가 실시된 것은 1969년이며 이 제도의 시행 2년(1971년)만에 중학교 진학률이 무려 15.1%나 상승하였다. 두 번째로 고등학교 평준화 조치가 내려진 것은 1973년이며 당시에는 서울과 부산에서만 실시되었다. 평준화 적용지역이 크게 확대된 것은 1979년(7개 도시)과 1980년(8개 도시)으로 실제적인 평준화 효과가 보편화된 것은 1970년대 말로 보는 것이 타당할 것이다. 이것은 고등학교 진학률에서 살펴볼 수 있는데 1971년에서 1975년까지 5년 동안 고교 진학률은 4.7% 포인트 상승하였으나 1976년부터 1980년까지 고교 진학률은 9.8% 포인트나 상승하였다. 대학 정원정책과 관련해서는 1981년에 내려진 7·30 교육개혁 조치에 따른 졸업정원제의 실시이다. 고등교육 발전 과정에서 대표적인 실패 사례로 지목되고 있는 이 조치를 기점으로 대학 진학자가 급격하게 증가하였다. 4차년도 노동패널 자료의 조사시점인 2001년을 기준으로 초등학교 졸업연령을 만 13∼14세로, 중학교 졸업연령을 만 16∼17세, 고등학교 졸업연령을 만 18∼19세로 잡을 때 1970년에 중학교에 입학하는 연령대는 만 46∼47세이며 1977년에 고등학교에 입학하는 연령대는 만 40∼41세이고 1985년에 대학에 입학하는 연령대는 만 36∼37세이다. 이를 고려하여 연령 코호트를 구분하면 30세(1972년생) 이하, 31세∼40세(1971년∼1962년생), 41세∼50세(1963년∼1954년생), 50세(1953년생) 이상으로 나누어진다. <표 1>에서는 본 연구에서 사용한 변수들을 소개하고 있다.

) 제 5공화국은 4대 국정지표의 하나로 교육혁신을 설정했고 1980년 7월 30일 국가보위비상대책위원회는 학교교육 정상화 및 과열과외 해소방안 등을 포함한 7. 30 교육 개혁조치를 발표하였다. 그 내용은 ① 대학입시제의 개혁, 대학 본고사의 폐지와 고교 내신성적의 반영, ② 졸업정원제, ③ 대학입학 인원의 확대, ④ 전일수업제 대학의 운영, ⑤ 방송통신대학의 확충, ⑥ 4년제 교육대학으로의 개편, ⑦ 초중등교육과정 축소, ⑧ 교육방송 실시, ⑨ 과열과외 추방 캠페인 등이다. 이 시기의 고등교육정원정책은 졸업정원제와 대학입학 인원의 확대조치로 특징 지워진다(김영화·박인종, 1990: 119).

2. 분석모형

본 연구에서 분석의 대상이 되는 종속변수는 복수의 명목범주로 정의될 수 있는 이행경로이다. 따라서 분석목적에 맞게 우리는 다항 로짓모형(multinomial logit model)을 사용하였다. 본 연구에서 종속변수는 3개의 명목형 범주로 이루어진 중등교육 계열 이행경로(① 인문계 진학, ② 실업계 진학, ③ 미진학)와 고등교육으로의 이행경로(① 전문대 진학, ② 일반대 진학, ③ 미진학)이며 미진학을 기준 범주로 삼을 때 로짓 모형은 log(□1 /□3)과 log(□2 /□3)를 사용하게 된다. 본 연구에서 다항 로짓분석으로 추론하고자 하는 모델은 다음의 함수로 표현할 수 있다. 즉, 개인 [eqn: i]가 학력수준 [eqn: t-1]에서 진학경로 j로 진학할 확률을 [eqn: p_{ ijt }]라고 하고, [eqn: pi _{ ijt } `=` left ( { p_{ ijt } } over { 1-p_{ ijt } } right )](odds) 라고 할 경우, 다항로짓모형에서의 종속변수 [eqn: y_{ ijt }] 는 이행경로범주간의 오즈비(odds ratio)의 자연대수형태를 취하게 된다. [eqn: X_{ ijt }]를 [eqn: y]변수와  [eqn: beta _{ jt }]계수를 통해 선형적 관계를 잦는 독립변수군으로 설정할 경우, 우리는 다음과 같이 분석모형을 함수 (1)로 표현할 수 있다. 즉,

) 단, 예비적인 고찰로서 과거의 연구들에서처럼 가족배경변수들이 최종학력에 미치는 선형적 연관관계를 분석하기 위해서 우리는 수학년수를 종속변수로 하는 회귀분석(OLS)도 실시하였다.

[eqn: Y_{ijt} = log( { pi_{ijt} } over {pi_{iJt} }) = alpha_{t}+SUM _t {bold beta}_{ijt} {bold x_{ijt}}]     j=1, … , J-1	(1)

이 모형을 이용하여 J-1 개의 로짓 방정식으로 이루어졌으며 각 방정식에 해당하는 서로 다른 모수들을 추정하게 된다. 즉 기준 범주와 짝지어진 종속변수의 명목 범주에 따라서 효과가 다양하게 나타난다. 본 연구에서 □j는 상수항의 모수(parameter)이며 □j는 회귀계수(regression parameter)이다. 독립변수군 x에 해당하는 변수들은 부의 교육, 부의 직업, 모의 교육, 형제자매수, 가족의 사회자본, 14세 무렵 성장지역(고등교육 이행의 경우 출신고교 소재지), 연령코호트 및 성별 등이다.

개인 [eqn: i]가 학력단계 [eqn: t]-1에서 [eqn: t] 단계로의 진학에 있어서 진학경로 [eqn: k-1] 대신 [eqn: k]로 이행할 확률을 [eqn: p_{ ik }]라고 할 경우 [eqn: X_{ ij }] 변수의 단위 값 증가에 따른 [eqn: p_{ ik }]의 변화율은 다음과 같이 구할 수 있다. 즉,

[eqn: { PARTIAL p_{ ik } } over { PARTIAL X_{ ij } } `=` beta _{ j } p_{ ik } (1-p_{ ik } )]	(2)

함수 (2)는 X 변수가 p에 미치는 효과의 크기는 p=1/2일 때 가장 크며 그때 최대값은 1/4[eqn: beta]가 된다(Mare, 1981). 또한 함수 (2)는 어느 학력단계로의 진학률이 극히 낮거나 (p -> 0.0) 혹은 극히 높을 경우 (즉, p -> 1.0) [eqn: beta] 효과의 크기는 아주 작아지게 되거나 0에 가깝게 되며 따라서 그러한 상황에서는 이행경로를 (실패에서 성공으로) 바꾸는 데는 X 변수의 값의 증가가 아주 크지 않고는 어려울 것이라는 논리적 추론을 함축하고 있다.

Ⅲ. 분석결과

1. 예비적 고찰: 교육 성취에 관한 연령코호트별 OLS 회귀분석

<그림 2>는 연령코호트에 따른 각 학력단계별 이행율의 분포를 보여주고 있다. 그림에 의하면 중등(중학교, 고등학교) 교육의 경우 연령코호트를 거치면서 급속하게 보편화(saturated) 되어 온 것을 볼 수 있다. 즉 중학교 수학률의 경우 51세 이상 세대가 52% 정도인데 비해 가장 최근 세대인 30세 이하 세대나 31-40세인 세대의 경우 95%를 상회하고 있다. 고졸 이상의 학력을 소지하고 있는 응답자의 비중도 급격하게 증가해 온 가운데, 30세 이하 세대(93%)와 51세 이상 세대(30%) 간의 세대 차이가 63% 포인트나 나고 있다. 전문대를 포함한 대학 진학에 있어서도 중등교육의 경우보다 낮기는 하지만 동 세대간 증가율이 30% 이상이었으며 특히 30대 이하의 세대에서 증가속도가 빨랐음을 볼 수 있다.

[그림 2] 연령코호트별 각 학력단계의 수학률 분포

교육계층화의 변화를 설명하는 거시변수 중의 하나는 인구집단 내에서의 계층구성의 변화, 보다 구체적으로는 MMI 가설이 기초로 하고 있는 각급학력 진학자들의 사회경제적 배경구성의 변화(대부분의 경우 상향화[upgrading])를 의미한다. <표 2>는 주요 배경변수들의 연령코호트별 기초통계를  보여주고 있다. 부(父)의 교육수준과 직업지위, 모(母)의 교육수준, 형제자매수 등으로 측정될 수 있는 가족의 사회경제적 지위는 연령코호트를 거치면서 지속적으로 향상되어 온 것을 볼 수 있다. 아울러 산업화와 병행하는 급격한 도시화의 결과 성장지역 역시 대도시의 비율이 최근 세대로 오면서 빠르게 증가(20□35□55%)하여 온 것을 확인할 수 있다. 반면, 상대적 지위인 사회계층을 측정할 수 있는 가족의 사회적 자본의 경우는 세대간 선형적 변화 양상을 보이지 않고 있으며 사회적 자본이 □있음□으로 대표되는 상층계층은 0-25% 선에서 그대로 유지되고 있음을 알 수 있다.

아래 <표 3>은 각 학력단계별로 분석대상이 되는 표본에서의 주요 가족배경변수(부모의 교육과 부의 직업)의 평균과 표준편차를 연령코호트별로 제시해 주고 있다. 제시된 자료에 의하면 학력단계가 올라갈수록 그리고 최근 세대로 올수록 출신가족의 사회경제적 지위가 대체적으로 상향화 되고 있는 것을 볼 수 있다. 한편 가족배경 변수들의 표준편차도 고등학교와 대학진학 단계 모두에서 최근 세대로 올수록 전반적으로 점차 감소하고 있어 가족구성에 있어서의 이질성도 감소하고 있는 것으로 보인다. 가족배경에 있어서의 이러한 상향화(upgrading)와 동질화(homogeneity) 추이는 교육계층화의 정도가 연령세대를 거치면서 점차 감소해 왔을 것으로 기대하게 해 준다.

<표 2> 주요 배경변수들의 연령코호트별 기초통계치

구분		30세 이하	31∼40세	41∼50세	51세 이상
연속변수: 평균(S.D.)
부의 교육(N=9,370)		10.01 (3.77)	7.07 (4.44)	5.26 (4.67)	2.60 (3.99)
모의 교육(N=10,063)		8.12 (3.70)	4.39 (3.84)	2.45 (3.47)	0.87 (2.36)
부의 직업(N=9,073)		36.38 (12.5)	31.14 (12.2)	29.65 (11.8)	26.92 ( 9.8)
형제자매수(N=9,683)		1.96 (1.31)	3.56 (1.72)	4.21 (1.88)	4.07 (2.02)
명목변수: 사례수(%)
가족의 사회자본 (N=9,377)	있음	530 (20.0)	520 (25.4)	451 (24.3)	583 (20.7)
	없음	2,124 (80.0)	1,531 (74.6)	1,405 (75.7)	2,233 (79.3)
성장지역 (N=9,958)	대도시	1,596 (55.3)	779 (35.4)	565 (28.4)	566 (19.6)
	비대도시	1,288 (44.7)	1,423 (64.6)	1,424 (71.6)	2,317 (80.4)

<표 3> 가족배경변수들의 학교 이행 단계 및 연령코호트별 기초통계치

구분	30세 이하	31∼40세	41∼50세	51세 이상
중학교 진학자(N=9,423)
부의 교육	10.02 (3.77)	7.09 (4.44)	5.32 (4.67)	3.35 (4.29)
모의 교육	8.13 (3.70)	4.40 (3.84)	2.48 (3.48)	1.14 (2.64)
부의 직업	36.40 (12.5)	31.17 (12.2)	29.71 (11.8)	27.87 (10.8)
고등학교 진학자(N=6,664)
부의 교육	10.09 (3.72)	7.58 (4.33)	6.89 (4.66)	5.64 (4.80)
모의 교육	8.21 (3.64)	4.86 (3.81)	3.57 (3.80)	2.28 (3.41)
부의 직업	36.49 (12.5)	32.14 (12.7)	32.98 (13.7)	31.78 (13.8)
대학 진학자(N=2,877)
부의 교육	10.84 (3.54)	9.04 (4.51)	8.95 (4.88)	6.54 (5.23)
모의 교육	8.86 (3.40)	6.30 (3.74)	5.15 (4.21)	3.378(3.95)
부의 직업	39.03 (13.3)	36.71 (14.5)	39.70 (15.8)	34.75 (16.4)

아래 <표 4>는 전통적 지위획득모형에서처럼 최종학력을 종속변수로 하는 OLS 회귀분석모형의 추정결과를 제시하고 있다. 분석결과 과거의 선행 연구결과들과 일치하게 연령코호트를 거치면서 부모세대의 사회경제적 지위가 자녀의 학력수준에 미치는 영향력은 점차 감소하여 온 것으로 나타나고 있다. 특히 부모의 교육수준의 효과는 거의 선형적으로 감소하여 온 것을 볼 수 있다. 동일 세대 내에서의 성별 교육수준의 차이도 크게 감소하였고 30세 이하 세대의 경우 남성의 우위가 여성의 우위로 반전된 것을 추정계수의 기호변화(+□-)로 알 수 있다.

) [eqn: R^{ 2 }]로 측정되는 모형의 설명력도 고연령코호트에서 저연령코호트로 올 수록 감소하고 있는 것(.34□.28□.11)을 볼 수 있다.

<표 4> 교육적 성취(최종 수학년수)에 관한 연령 코호트별 OLS 회귀 분석

	전체 응답자	30세 이하	31∼40세	41∼50세	51세 이상
부의 교육	.146(.205)***	.050(.094)**	.094(.163)***	.151(.219)***	.222(.266)***
모의 교육	.162(.190)***	.085(.155)***	.177(.264)***	.201(.218)***	.247(.175)***
부의 직업	.020(.070)***	.019(.113)***	.016(.075)**	.027(.100)***	.027(.081)***
형제자매수	.051(.029)**	-.063(-.048)	.004(.003)	-.007(-.004)	.071(.035)*
가족의 사회자본	1.140(.139)***	.494(.097)**	.891(.151)***	1.322(.176)***	1.435(.173)***
성장지역	.374(.051)***	-.132(-.034)	.308(.057)*	.574(.080)**	.782(.089)***
성별	1.269(.187)***	-.026(-.006)	1.083(.214)***	1.303(.208)***	2.156(.313)***
연령코호트 30세 미만 31∼40세 41∼50세	2.872(.342)*** 2.768(.364)*** 1.475(.188)***
상수항	6.195***	11.643***	9.752***	7.513***	4.987***
R□ Adjusted R□ N	.476 .475 5,886	.115 .110 1,207	.281 .278 1,598	.342 .339 1,451	.343 .340 1,630

주: 1) 괄호 안의 수치는 표준화계수(□)임.

2) □ P< .10  * P < .05  ** P < .01  *** P< .001

2. 중학교에서 고등학교로의 계열이행 분석 결과

<표 5>는 중등교육과 고등교육단계에서의 진학여부와 진학경로의 연령코호트별 분포를 정리하여 제시해 준다. <그림 1>에서 이미 보여준 대로 중등교육의 수료율이 연령코호트를 거치면서 급격하게 증가하여 왔으며, 대학진학률도 꾸준히 증가하여 최근 30세 이하 세대의 경우 50%를 넘어서고 있다. 특히 동 코호트의 경우 중학교에서 고등학교로의 진학률은 거의 100%에 근접하고 있어서 □미진학□률이 2.5%에 지나지 않고 있다. 고등학교 진학자 가운데 인문계:실업계 진학률은 51세 이상의 경우 5:3의 비율에서 30세 이하의 경우 약 2:1로 약간 증가하긴 하였지만 큰 변화는 보이지 않고 있다. 한편 대학진학자 가운데 일반대학과 전문대학으로의 진학비율은 약 10:1에서 약 10:6으로 감소하여 전문대로의 진학이 상대적으로 빠르게 증가하여 온 것을 말해 주고 있다.

<표 5> 학력단계별 진학여부와 진학경로의 연령코호트별 분포

(단위: 명; %)

구분	30세 이하	31∼40세	41∼50세	51세 이상
중등교육(고등학교) 단계에서의 이행(N=10,284)
인문계 진학	1,954(63.8)	1,141(51.4)	698(35.0)	453 (15.1)
실업계 진학	1,033(33.7)	739(33.3)	375(18.8)	271 ( 9.0)
미진학	77(2.5)	341(15.4)	924(46.2)	2,278 (75.9)
계	3,064(100)	2,221(100)	1,997(100)	3,002 (100)
고등교육 단계로의 이행(N=6,664)
일반대 진학	980(32.8)	513(27.3)	240(22.4)	209(28.9)
전문대 진학	592(19.8)	240(12.8)	83( 7.7)	20( 2.8)
미진학	1,415(47.4)	1,127(59.9)	750(69.9)	495(68.4)
계	2,987(100)	1,880(100)	1,073(100)	724(100)

아래 <표 6>은 중학교에서 고등학교로의 진학여부와 진학계열을 포괄하는 다항로짓 이행모형의 모형적합도(goodness of fit)의 추정결과를 제시해 준다. 모형테스트는 인구학적 변수(성, 연령코호트)와 가족배경변수를 모두 포함하는 기본모형에 가족배경변수의 영향력이 어떻게 변해왔는가를 점검해 보기 위해 코호트 변수와의 상호작용항을 하나씩(모형2-모형8) 혹은 누적적으로(모형9-모형 4) 더해 가는 방식으로 하였다.

이러한 방식이 최적의 모형테스트는 아니지만 이는 교육계층화 정도의 세대간 변화라는 본 연구의 주된 관심을 고려한 것이다. 모형테스트결과 기본모형 위에 단독적으로 가장 두드러진 설명력의 향상을 가지고 오는 항은 d.f.과 [eqn: chi ^{ 2 }] 을 기준으로 AC*SX(코호트*성), AC*FE(코호트*부의 교육), AC*FO(코호트*부의 직업) 순으로 나타났다. 모형테스트 결과 자유도(d.f.)와 표본의 크기(N)를 고려하는 BIC* 값을 기준으로 할 경우 AC*SX, AC*FE 상호작용항만을 추가적으로 포함하는 모형 9가 최적의 모형으로 나타나고 있다(BIC = 4882.947; d.f.=32).

) 이것은 라프터리(Raftery, 1986)에 의해 제안된 로짓모형의 적합도를 비교하는 정보기준인  BIC(Bayesian Information Criterion)를 응용한 것으로 값이 클수록 상대적으로 선호되는 모형을 의미한다. 이에 대해서는 트라이만과 야마구찌(Treiman and Yamaguchi, 1993)를 참고 바람.

<표 6> 고등학교 계열 이행의 로짓 모형 적합도 비교

모형	-2LL	카이자승	자유도	BIC*1)
모형1 : SX+FE+ME+FO+SI+SC+MT+AC	7630.176	4839.453	20	4762.411
모형2 : 모형1+AC*SX	7529.500	4940.129	26	4839.974
모형3 : 모형1+AC*FE	7575.913	4893.716	26	4793.561
모형4 : 모형1+AC*ME	7604.105	4865.524	26	4765.369
모형5 : 모형1+AC*FO	7584.565	4885.064	26	4784.909
모형6 : 모형1+AC*SIB	7619.140	4850.489	26	4750.334
모형7 : 모형1+AC*SC	7603.543	4866.086	26	4765.931
모형8 : 모형1+AC*MT	7613.752	4855.877	26	4755.722
모형9 : 모형2+AC*FE	7463.414	5006.215	32	4882.947
모형10 : 모형9+AC*MT	7451.646	5017.983	38	4871.603
모형11 : 모형10+AC*FO	7434.655	5034.974	44	4865.481
모형12 : 모형11+AC*SIB	7427.055	5042.574	50	4849.968
모형13 : 모형12+AC*SC	7405.182	5064.447	56	4848.729
모형14 : 모형13+AC*MT	7389.533	5080.096	62	4841.265

1) BIC* = Model □2 - (model d.f.) □ In(N).

* SX는 성별, FE는 부의 교육, ME는 모의 교육, FO는 부의 직업, SIB은 형제자매수, SC는 가족의 사회자본,  MT은 14세 무렵 성장지역, AC는 연령 코호트임.

아래 <표 7>은 중등교육 단계에서의 중학교에서 고등학교로의 진학여부와 계열별 진학을 종속변수로 하는 기본모형에 대한 다항로짓모형 분석결과를 제시하고 있다. 분석결과 고등학교로의 진학확률의 경우 모형에 포함된 출신 가족의 사회경제적 지위변수들의 효과가 모두 유의미하게 나타나고 있다. 예를 들어 부의 수학년수가 1점 높아지면 미진학 대비 인문계 진학 확률은 약 1.17배(=exp(0.16)) 높아지며 실업계 대비 인문계 진학 확률도 약 1.05배(=exp(0.05)) 높아지는 것으로 나타나고 있다. 특히, 부모의 교육수준과 가족의 사회적 자본은 고등학교로의 진학여부뿐만 아니라 진학할 경우 진학경로 중에서 인문계로의 진학확률에까지 유의미한 영향을 미치고 있음을 볼 수 있다. 부모의 교육수준과 사회적 자본 등의 변수가 상호간 상관관계가 높음에도 불구하고 독립적으로 강한 영향을 미치고 있음은 사회계층에 따른 교육기회의 불평등 체계가 1950년 이후 태어난 전후 세대 가운데에서도 강하게 작용하고 있었음을 확인할 수 있다.

<표 7> 고등학교 계열 이행에 관한 다항 로짓 분석

독립변수	모형1
	인문계/미진학	실업계/미진학	인문계/실업계
부의 교육(FE)	0.16(0.01)***	0.11(0.01)***	0.05(0.01)***
모의 교육(ME)	0.21(0.01)***	0.14(0.01)***	0.07(0.01)***
부의 직업(FO)	0.03(0.01)***	0.01(0.01)	0.02(0.03)
형제자매수(SIB)	0.02(0.02)	0.05(0.02)*	-0.03(0.02)
가족의 사회자본(SC) (있음=1)	1.17(0.10)***	0.81(0.11)***	0.36(0.08)***
성장지역 (MT) (대도시=1)	0.31(0.10)**	0.41(0.09)***	-0.10(0.07)
성(남성=1) (SX)	1.14(0.08)***	1.13(0.08)***	0.01(0.06)
연령코호트 (AC)1) 30세 미만 31∼40세 41∼50세	3.51(0.19)*** 2.26(0.12)*** 0.95(0.11)***	3.99(0.20)*** 2.50(0.12)*** 0.91(0.11)***	-0.48(0.13)*** -0.24(0.12)* -0.04(0.13)
상수항	-4.29(0.19)***	-3.71(0.19)***	-3.71(0.19)***
N(사례수) -2LL Pseudo R□ (Nagelkerke)	7,114 7630.176 0.558

주: 1) 연령코호트의 기준 범주는 51세 이상임.

* 괄호 안의 수치는 표준오차(S. E.)임. □ P< .10  * P < .05  ** P < .01  *** P< .001

<표 8> 고등학교 계열 이행에 관한 연령 코호트별 다항 로짓 분석

독립변수	종속변수	30세 이하	31∼40세	41∼50세	51세 이상
부의 교육 (FE)	인문계/미진학 실업계/미진학 인문계/실업계	.108(0.05)* .005(0.05) .103(0.02)***	.125(0.02)*** .085(0.02)*** .040(0.02)*	.122(0.02)*** .104(0.02)*** .018(0.02)	.207(0.02)*** .183(0.02)*** .024(0.02)
모의 교육 (ME)	인문계/미진학 실업계/미진학 인문계/실업계	.235(0.05)*** .181(0.05)** .054(0.02)*	.226(0.03)*** .151(0.03)*** .076(0.02)***	.171(0.02)*** .128(0.03)*** .042(0.02)□	.203(0.03)*** .217(0.04)*** -.014(0.03)
부의 직업2) (FO)	인문계/미진학 실업계/미진학 인문계/실업계	-.013(0.02) -.042(0.02)* .030(0.05)***	.036(0.01)** .012(0.01) .024(0.01)***	.026(0.01)** .019(0.01)* .007(0.07)	.017(0.01)* .016(0.01)□ .002(0.08)
형제자매수 (SIB)	인문계/미진학 실업계/미진학 인문계/실업계	-.196(0.11)□ -.152(0.11) -.044(0.04)	.025(0.05) .046(0.05) -.021(0.04)	-.014(0.04) -.003(0.04) -.011(0.04)	.072(0.04)□ .020(0.04) .053(0.05)
가족의 사회자본 (있음=1) (SC)	인문계/미진학 실업계/미진학 인문계/실업계	.048(0.44) -.674(0.45) .722(0.15)***	1.226(0.25)*** .859(0.26)** .367(0.14)**	1.065(0.17)*** .833(0.19)*** .233(0.17)	1.073(0.17)*** 1.259(0.39)*** -.185(0.20)
성장지역 (대도시=1) (LC)	인문계/미진학 실업계/미진학 인문계/실업계	.121(0.35) .365(0.35) -.244(0.11)*	.042(0.20) .030(0.20) .012(0.14)	.257(0.17) .553(0.18)** -.296(0.17)*	.763(0.18)*** .308(0.22) .455(0.22)*
성(SX) (남성=1)	인문계/미진학 실업계/미진학 인문계/실업계	-.200(0.33) -.513(0.33) .313(0.10)**	.706(0.17)*** .604(0.16)*** .102(0.12)	.763(0.14)*** 1.236(0.16)*** -.472(0.16)**	1.633(0.17)*** 2.912(0.26)*** -1.278(0.28)***
상수항 (C)	인문계/미진학 실업계/미진학 인문계/실업계	1.792(0.75)* 3.699(0.75)*** -1.907(0.25)***	-2.022(0.40)*** -.970(0.39)* -1.051(0.26)***	-2.664(0.28)*** -3.124(0.32)*** .460(0.38)	-4.737(0.31)*** -5.702(0.40)*** .965(0.41)*
N(사례수) -2 Log Likelihood Pseudo-R2(Nagelkerke)		2,069 2216.374 0.193	1,620 2088.249 0.228	1,469 1808.783 0.298	1,956 1276.127 0.405

주: 괄호 안의 수치는 표준 오차(S. E.)임.  □ P< .10  * P < .05  ** P < .01  *** P< .001

다음으로 <표 8>은 중등교육 단계에서 중학교에서 고등학교로의 진학여부와 계열별 진학을 종속변수로 하는 다항로짓모형을 코호트별로 분석할 결과를 제시하고 있다. 분석결과는 미진학 대비 (인문계열 고등학교로의) 진학여부와 진학할 경우 실업계 대비 인문계로 진학할 확률에 대한 가족 배경변수들의 효과 변화를 중심으로 살펴보기로 한다.

먼저 [그림 3]은 <표 8>에 근거하여 미진학 대비 인문계 고등학교로 진학할 확률에 대한 주 배경변수들의 적산효과[eqn: (exp( beta ))]를 연령코호트별로 보여주며, [그림 4]는 진학할 경우 실업계 대신 인문계로 고등학교로 진학할 확률에 대한 주 배경변수들의 적산효과[eqn: (exp( beta ))]를 연령코호트별로 보여주고 있다. 미진학 대비 인문계 고등학교로 진학할 확률의 경우([그림 3]) 부(父)의 교육수준보다는 모(母)의 교육수준의 효과가 더 크게 작용하고 있으며 코호트간 변화추이에 있어서는 형제자매수를 제외한 세 변수들(부의 교육, 모의 교육, 부의 직업)의 효과가 가시적인 큰 변화가 없거나 모의 교육수준 효과의 경우 최근 세대에 이르러 더 증가하고 있는 것으로 나타나고 있다. 다음으로 진학할 경우 실업계 대비 인문계 고등학교로의 진학확률의 경우([그림 4]), [그림 3]에 비해서 각 배경변수들의 효과 크기가 훨씬 축소되어 나타나기는 하지만 형제자매수를 제외하고는 모든 변수의 효과가 최근 세대로 오면서 감소하는 것이 아니라 약간 증가하고 있는 것이 특징적이다.

) 본 분석결과 코호트별 변화추이의 해석에 있어서 가장 최근세대인 30세 이하 코호트의 경우 다른 코호트들과는 달리 현재 학교교육이 진행중인 비율이 상대적으로 높아 각 학력단계별, 계층별 차등적 탈락(differential drop-out)에 의한 선택편의(selection bias)의 영향으로 인하여 동일한 기준에서 판단하기는 어렵다는 것이 고려되어야 한다.

[그림 3] P(인문계 진학/미진학)에 대한 주 배경변수들의 효과[eqn: exp( beta )]의 세대간 변화

□주: FE=부의 교육; ME=모의 교육; FO=부의 직업; SIB=형제자매수

[그림 4] P(인문계/실업계진학)에 대한 주 배경변수들의 효과[eqn: exp( beta )]의 세대간 변화

[그림 5], [그림 6], [그림 7]은 동일한 <표 8>의 결과에 근거하여 연령코호트간 상호작용효과가 상대적으로 컸던 부의 교육수준(FE), 부의 직업지위(FO), 사회적 자본(SC) 변수들에 대한 OLS 회귀분석모형과 다항로짓모형분석에 의한 추정결과를 비교하여 그래프로 각각 제시해 주고 있다. 먼저 [그림 5]에 의하면 최종 수학년수를 종속변수로 하는 OLS 회귀모형에 의한 [eqn: beta (FE)]의 크기는 거의 선형적으로 감소해 온 것에 비해, 진학확률, 특히 실업계 대비 인문계로의 고교진학 확률을 종속변수로 하는 로짓모형에 의한 [eqn: beta (FE)]의 크기는 51세 이상 코호트를 제외하면 최근 세대로 오면서 오히려 증가해 온 것을 보여준다. [그림 6]에 제시된 부의 직업의 효과 [eqn: beta (FO)]와 [그림 6]에 제시된 사회적 자본의 효과 [eqn: beta (SC)]의 경우 고등학교 진학여부와 관련하여서는 최근 세대에 이르러서 큰 폭으로 감소하면서 차별효과가 거의 없어진 반면 계열별 분리이행과 관련하여서는 선형적으로 뚜렷한 증가추세를 보이는 것이 아주 인상적이다.

[그림 5] OLS, Multinomial Logit 모형에 의한 부의 교육수준(FE)의 효과추정 결과

[그림 6] OLS, Multinomial Logit 모형에 의한 부의 직업지위(FO)의 효과추정 결과

[그림 7] OLS, Multinomial Logit 모형에 의한 가족의 사회적자본(SC)의 효과추정 결과

OLS 회귀모형의 분석 결과는 앞의 자료([그림 3])에서 제시된 대로 고등학교 진학률이 100% 보편화에 근접하고 있는 시대적 변화를 고려할 때 예측 가능한 것이라고 볼 수 있는 반면 로짓모형에 의한 이행확률의 분석결과는 중등교육단계에서의 교육계층화가 기회의 양적 확대라는 시대적 변화에도 불구하고 새로운 (질적인) 차원에서의 불평등 - 즉 계열분리- 을 중심으로 계속되거나 증가하고 있는 것을 보여준다.

3. 중등교육(고등학교)에서 고등교육(대학)으로의 이행

아래 <표 9>는 고등학교에서 대학으로의 고등교육 이행확률에 대한 다항로짓모형의 모델테스트결과를 제시한다. 고등교육으로의 이행모형의 테스트도 중등교육에서의 계열이행 모형에서와 마찬가지로 기본모형 위에 연령코호트(CA)와 각 배경변수간의 상호작용항들을 단독으로(모형2-모형8) 그리고 누적적으로(모형 9-모형14) 추가함으로써 수행하였다. 모델테스트 결과 중등교육 단계에서와 마찬가지로 성과 코호트간의 상호작용 효과가 가장 크고 배경변수들 가운데는 부의 교육(AC*FE), 모의 교육(AC*ME), 부의 직업(AC*FO) 등과 코호트간의 상호작용 항의 설명력이 상대적으로 크게 나타났다. 모델테스트 결과 자유도(d.f.)와 표본의 크기(N)를 고려하는 BIC* 값을 기준으로 할 경우 AC*SX, AC*FE, AC*ME 상호작용항을 포함하는 모형10이 최적의 모형으로 나타나고 있다(BIC* = 829.396; d.f.=38).

<표 9> 고등교육(대학)으로의 이행에 관한 로짓 모형 적합도 비교

모형	-2LL	카이자승	자유도	BIC*1)
모형1 : SX+FE+ME+FO+SIB+SC+HL+AC	6705.000	847.809	20	774.492
모형2 : 모형1+AC*SX	6634.627	918.647	26	823.335
모형3 : 모형1+AC*FE	6685.648	867.626	26	772.314
모형4 : 모형1+AC*ME	6681.775	871.499	26	776.187
모형5 : 모형1+AC*FO	6689.053	864.221	26	768.909
모형6 : 모형1+AC*SI	6693.530	859.744	26	764.432
모형7 : 모형1+AC*SC	6699.023	854.251	26	758.939
모형8 : 모형1+AC*HL	6687.020	866.254	26	770.942
모형9 : 모형2+AC*FE	6611.020	941.844	32	824.536
모형10 : 모형9+AC*ME	6584.575	968.699	38	829.396
모형11 : 모형10+AC*FO	6577.305	975.969	44	814.671
모형12 : 모형11+AC*SI	6573.689	979.585	50	796.292
모형13 : 모형12+AC*SC	6567.336	985.938	56	780.650
모형14 : 모형13+AC*HL	6549.961	1003.312	62	776.029

1) BIC* = Model □2 - (model d.f.) □ In(N).

* SX는 성별, AC는 연령 코호트, FE는 부의 교육, ME는 모의 교육, FO는 부의 직업, SI는 형제자매수, SC는 가족의 사회자본, HL은 출신고교 소재지임.

<표 10>은 대학진학여부와 진학경로(일반대:전문대)에 대한 기본 다항로짓모형의 추정결과이다. 분석결과 설정된 배경변수들의 효과는 미진학 대비 일반대학으로의 진학경로에 집중적으로 작용하고 있는 것으로 나타나고 있다. 아울러 고등학교로의 계열이행 분석결과를 담고 있는 <표 7>과 비교해 볼 때 전반적으로 배경변수들의 추정계수가 현저히 감소한 것을 볼 수 있다.

<표 11>은 고등교육으로의 이행여부와 경로에 대한 다항로짓모형의 코호트별 분석결과를 제시해 주고 있다. 분석결과는 미진학 대비 전문대를 포함하는 대학진학여부와 진학할 경우 전문대 대비 일반대학으로의 진학할 확률에 대한 가족 배경변수들의 효과 변화를 중심으로 살펴보기로 한다.

<표 10> 고등교육(대학)으로의 이행에 관한 다항 로짓 분석

독립변수	모형1
	일반대/미진학	전문대/미진학	일반대/전문대
부의 교육(FE)	0.05(0.01)***	0.02(0.02)	0.03(0.02)*
모의 교육(ME)	0.09(0.01)***	0.03(0.02)*	0.05(0.02)**
부의 직업(FO)	0.02(0.00)***	0.02(0.00)***	0.01(0.01)
형제자매수(SIB)	0.01(0.02)	-0.06(0.03)□	0.07(0.03)□
가족의 사회자본(SC) (있음=1)	0.68(0.08)***	0.45(0.11)***	0.23(0.11)*
고교소재지(HL) (대도시=1)	0.32(0.08)***	-0.03(0.09)	0.34(0.10)*
성(SX) (남성=1)	0.75(0.08)***	0.05(0.09)	0.70(0.10)***
연령코호트(AC)1) 30세 미만 31∼40세 41∼50세	0.02(0.15) 0.03(0.14) 0.03(0.14)	2.46(0.38)*** 2.08(0.37)*** 1.49(0.39)***	-2.44(0.39)*** -2.05(0.38)*** -1.84(0.40)***
상수항	-3.26(0.21)***	-4.50(042)***	1.24(0.44)**
N(사례수) -2LL Pseudo R□ (Nagelkerke)	4,633 6705.465 0.197

주: 1) 연령코호트의 기준범주는 51세 이상임.

괄호 안의 수치는 표준오차(S. E.)임. □ P< .10  * P < .05  ** P < .01  *** P< .001

<표 11> 고등교육(대학)으로의 이행에 관한 연령 코호트별 다항 로짓 분석

독립변수	종속변수	30세 이하	31∼40세	41∼50세	51세 이상
부의 교육	일반대/미진학 전문대/미진학 일반대/전문대	.084(0.21)*** .023(0.23) .060(0.26)*	.067(0.02)** .028(0.03) .039(0.03)	.055(0.03)□ .035(0.04) .019(0.04)	-.082(0.08) -.082(0.08) .055(0.08)
모의 교육	일반대/미진학 전문대/미진학 일반대/전문대	.019(0.02) .006(0.02) .014(0.02)	.160(0.03)*** .086(0.03)** .074(0.03)*	.074(0.03)* .049(0.04) .026(0.04)	.097(0.03)** -.045(0.12) .142(0.13)
부의 직업2)	일반대/미진학 전문대/미진학 일반대/전문대	.028(0.01)*** .015(0.01)** .012(0.01)□	.019(0.01)** .030(0.01)*** .-.011(0.01)	.032(0.01)*** .023(0.01)□ .001(0.01)	.018(0.01)* .036(0.12) -.019(0.02)
형제자매수	일반대/미진학 전문대/미진학 일반대/전문대	-.022(0.05) -.031(0.05) .009(0.06)	.005(0.05) -.060(0.06) .065(0.06)	.012(0.05) -.184(0.08)* -.196(0.09)*	.015(0.05) -.058(0.18) .073(0.19)
가족의 사회자본 (있음=1)	일반대/미진학 전문대/미진학 일반대/전문대	.532(0.14)*** .302(0.16)□ .229(0.16)	.723(0.16)*** .430(0.19)* .293(0.20)	.976(0.21)*** .802(0.30)** .174(0.32)	.731(0.22)** 1.713(0.85)* -.982(0.87)
고교소재지 (대도시=1)	일반대/미진학 전문대/미진학 일반대/전문대	.003(0.11) -.224(0.12)□ .226(0.14)□	.561(0.15)*** .095(0.18) .466(0.20)*	.405(0.21)* .161(0.29) .245(0.32)	.845(0.23)*** .398(0.76) .447(0.78)
성 (남성=1)	일반대/미진학 전문대/미진학 일반대/전문대	.178(0.11) -.422(0.13) .600(0.14)***	1.538(0.16)*** .717(0.18)*** .821(0.20)***	1.172(0.23)*** .931(0.31)** .241(0.35)	.808(0.30)** -1.508(0.79)□ 2.315(0.82)**
상수항	일반대/미진학 전문대/미진학 일반대/전문대	-2.651(0.27)*** -1.425(0.29)*** -1.226(0.32)***	-4.199(0.35)*** -3.452(0.39)*** -.746(0.43)□	-4.338(0.45)*** -3.567(0.59)*** -.771(0.66)	-3.012(0.48)*** -4.426(1.45)** 1.413(1.48)
N(사례수) -2 Log Likelihood Pseudo-R2(Nagelkerke)		2,023 3266.059 0.105	1,372 1871.829 0.266	761 928.485 0.242	477 483.588 0.184

주: 괄호 안의 수치는 표준 오차(S. E.)임.  □ P< .10  * P < .05  ** P < .01  *** P< .001

먼저 [그림 8]은 미진학 대비 일반대학으로 진학할 확률에 대한 주 배경변수들의 적산효과[eqn: (exp( beta ))]를 연령코호트별로 보여주며, [그림 9]는 진학할 경우 전문대 대신 일반대학교로 진학할 확률에 대한 주 배경변수들의 적산효과[eqn: (exp( beta ))]를 연령코호트별로 보여주고 있다. 분석결과 미진학 대비 일반대학으로 진학할 확률의 경우 중등교육단계([그림 2])에서와 마찬가지로 부(父)의 교육수준보다는 모(母)의 교육수준의 효과가 30세 이하 세대를 제외하고는 더 크게 작용하고 있으며 코호트간 변화추이에 있어서는 등락을 반복하고 있는 반면, 부의 교육수준의 경우는 효과의 크기가 최근 세대로 올수록 증가하여 왔고 따라서 51세 이상의 고연령 코호트와 최근의 코호트간의 차이가 크게 나타나고 있다. 한편 부의 직업지위의 효과는 세대간 큰 변화를 보이지 않는 가운데 안정되어 있다. 진학할 경우 전문대 대비 일반대학으로의 진학확률의 경우([그림 9]), 모의 교육수준의 효과는 크게 볼 경우 감소하는 경향을 드러내는 반면, 부의 교육수준과 직업지위의 효과는 최근 코호트로 올수록 약간 정도 증가하고 있는 것을 볼 수 있다.

[그림 8] P(일반대학진학/미진학)에 대한 주 배경변수들의 효과[eqn: exp( beta )]의 세대간 변화

[그림 9] P(일반대학/전문대진학)에 대한 주 배경변수들의 효과[eqn: exp( beta )]의 세대간 변화

[그림 10], [그림 11], [그림 12]는 동일한 <표 11>의 결과에 근거하여 연령코호트간 상호작용효과가 상대적으로 컸던 부의 교육수준(FE), 부의 직업지위(FO), 사회적 자본(SC) 변수들에 대한 OLS 회귀분석모형과 다항로짓모형분석에 의한 추정결과를 비교하여 그래프로 각각 제시해 주고 있다. 먼저 [그림 10]에 의하면 최종 수학년수를 종속변수로 하는 OLS 회귀모형에서는 부의 교육의 효과, [eqn: beta (FE)]가 거의 선형적으로 빠르게 감소해 온 것에 비해, 진학확률, 특히 전문대 대비 일반대학으로의 진학확률을 종속변수로 하는 로짓모형에 의한 부의 교육효과의 크기는 최근 세대로 오면서 오히려 증가해 온 것을 보여준다. [그림 11]에 제시된 부의 직업의 효과 [eqn: beta (FO)]와 [그림 12]에 제시된 사회적 자본 [eqn: beta (SC)]의 코호트간 변화도 유사한 양상을 보이고 있다. 부의 직업지위(FO) 변수의 경우 코호트간 등락의 경향을 보이고 있지만 전문대 대비 일반대학으로의 진학확률에 대한 효과는 51세 이상과 30세 이하 코호트를 비교해 보면 증가의 폭이 상대적으로 큰 것으로 나타나고 있다.

[그림 10] OLS, Multinomial Logit 모형에 의한 부의 교육수준(FE)의 효과추정 결과

[그림 11] OLS, Multinomial Logit 모형에 의한 부의 직업지위(FO)의 효과추정 결과

[그림 12] OLS, Multinomial Logit 모형에 의한 가족의 사회적자본(SC)의 효과추정 결과

가족의 사회적 자본변수(SC)의 경우도 OLS 회귀모형에서는 효과의 크기가 감소하고 있으나 전문대 대비 일반대학으로의 진학확률에 있어서는 51세 이상 코호트와 그 이후 코호트간의 차이가 크고 최근 연령 코호트일수록 효과가 대체적으로 증가하고 있음을 볼 수 있다.

이러한 분석결과는 고등교육 단계의 경우도 중등교육 단계에서와 마찬가지로 모든 계층을 포함하는 전반적인 기회의 확대에도 불구하고 교육계층화의 정도가 감소해 오지 않았으며 특히 선별적 진학경로 - 즉 전문대 대신 일반대학으로의 진학 -를 중심으로 지속되거나 증가하고 있음을 보여주고 있다.

3. 학력 이행단계별 계층화의 정도와 양태

<표 12>는 <표 8>과 <표 11>의 결과에 근거하여 연령코호트 내에서 출신배경 변수의 효과가 각 학력단계별로 어떻게 변하는가를 정리하여 제시하고 있다. [그림 13]과 [그림 14]는 <표 12>의 결과를 가족의 사회경제적 지위를 대표적으로 나타내 주는 부의 교육수준과 직업지위 그리고 가족의 사회적 자본유무(1=상위계층)를 중심으로 그래프로 제시하고 있다. 기준 연령코호트는 교육기회 확대과정의 중심에 있었고 중간연령층인 30-41세 그룹으로 하였다.

분석결과에 의하면 출신배경에 따른 계층효과가 고등교육 단계보다는 중등교육단계에서 더 크게 작용하고 있으며, 각 단계 내에서는 진학경로보다는 진학여부에 있어서의 계층효과가 더 크게 나타나고 있다. 즉 부의 교육과 직업, 사회적 자본의 효과가 일관되게 대학진학 단계보다는 중학교에서 고등학교로의 진학단계에서, 그리고 각 단계 내에서는 진학경로보다는 진학확률에 대해 더 크게 작용하고 있음을 볼 수 있다. 이러한 결과는 교육기회의 확대가 상당한 정도로 이루어지고 있었던 시기(즉 31-40세 코호트가 고등학교에 재학중이었을 1978-1988년 시기)에도 사회계층에 따른 교육기회의 차등화는 여전히 작용하고 있었다는 것을 보여주는 것으로 해석할 수 있을 것이다. 아울러 이러한 결과는 앞에서 제시된 차등적 선별(differential selection)효과 가설과는 배치되고 생애과정(life course)가설과 선을 같이 하고 있는 것으로 한국사회의 경우 일단 저학력 단계에서 고학력 단계로 진급해감에 따라 사회계층에 따른 차등화 효과가 점점 약화되는 것으로 보인다. 한편, 각 학력단계로의 진학여부와 진학할 경우 진학경로에 대한 상대적인 계층화 효과의 비교결과 후자보다는 전자의 효과가 더 크게 나타나고 있는 것은 한국 사회의 교육계층화가 교육기회의 급격한 팽창에도 불구하고, 적어도 고등교육단계의 경우, 아직 양적인 경쟁단계에 머무르고 있으며 질적인 경쟁단계에는 이르지 못하고 있는 것을 보여준다고 할 수 있겠다.

) 이러한 결과는 MMI 가설에 의하면 해당 상층계층 내에서 고등교육으로의 진학률이 아직 보편화되지 않을 경우 나타날 수 있다.

그러나 중등교육과 고등교육단계로의 이행과 관련하여 앞 장에서 제시된 분석결과들은 교육계층화의 장기적인 추이에 있어서는 진학여부로 측정되는 양적인 측면보다는 진학경로로 측정되는 질적인 측면에서의 계층화가 최근 세대로 오면서 지속적으로 증가하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 실제로 방하남·김기헌(2002)은 최근 세대인 30세 청년층을 대상으로 하는 분석에서 중등교육단계에서의 계열분리와 고등교육단계에서의 대학진학경로를 중심으로 질적인 경쟁이 양적인 경쟁을 대체하고 있는 양상을 보여주었다.

<표 12> 각 학력단계별 가족배경변수의 계층효과 비교: AC=31-40

	□(FE)(부의교육)	□(FO)(부의직업)	□(SC)(사회적자본)
LG(인문계/미진학)	0.125	0.036	1.226
LG(인문계/실업계)	0.04	0.024	0.367
LG(일반대/미진학)	0.067	0.019	0.723
LG(일반대/전문대)	0.039	-0.011	0.293

[그림 13] 각 학력단계별 부의교육(FE)과 부의직업(FO)의 계층효과 비교: AC=31-40

[그림 14] 각 학력단계별 가족의 사회적 자본(SC)의 계층효과 비교: AC=31-40

Ⅴ. 요약 및 결론

본 논문에서 우리는 사회계층간 불평등의 양상과 변화의 정도를 중등교육에서 고등교육단계에 이르는 단계별 진학여부와 진학경로를 중심으로 분석해 보았다. 지금까지의 분석결과를 논문의 서두에서 설정한 연구가설들을 중심으로 정리하면 다음과 같다. 첫째, 연구가설 I의 경우, 최종 수학년수로 측정되는 교육성취에 있어서 계층간 불평등은, OLS 회귀모형의 분석결과, 세대를 거치면서 지속적으로 감소해 온 것으로 나타나 지지를 받고 있다. 둘째, 연구가설 II의 경우, 학력단계별 진학확률에 대한 로짓모형 분석결과, 교육성취에 있어서 계층간 불평등의 정도는 적어도 감소하지 않았으며 각 단계에서의 진학경로의 경우 오히려 증가하고 있는 것으로 나타나 역시 지지를 받고 있다. 셋째, 연구가설 III의 경우, 학력단계별 진학확률로 분석되는 계층간 불평등의 효과는 상위(대학진학) 단계보다는 하위(고등학교)단계에서 더 크게 작용하고 있는 것으로 확인되었다. 넷째, 연구가설 IV의 경우, 분석결과에 의해 지지를 받지 못하였다. 즉 교육계층화의 효과는 각 단계에서 진학경로보다는 진학여부에 대해 더 강하게 작용하고 있는 것으로 추정되었다. 그럼에도 장기적인 추이 분석의 결과는 중등교육과 고등교육단계 모두에서 진학여부로 분석되는 교육기회의 양적인 계층화가 점차 감소하고 진학경로로 분석되는 질적인 차원에서의 계층화가 구조화되어 가고 있는 양상을 동시에 보여 주었다.

이상에 제시된 우리의 분석결과는 교육계층화에 대한 메어(Mare, 1980, 1981)와 하웉, 라프터리와 벨(Hout, Raftery and Bell, 1993)의 이론적 논의와 방법론적 제안을 따르는 각국의 후속 연구결과들과 큰 틀에 있어서 일치하는 결과로서, 한국의 경우도, 교육기회의 지속적인 확대에도 불구하고 사회계층간 교육기회의 양과 질에 있어서 불평등이 지속되고 있었음을 확인해 주고 있다. 아울러 이러한 결과는 최근 연령세대를 대상으로 한 방하남·김기헌(2002)의 연구결과를 재확인해 주고 있는 것으로서 우리 사회가 지난 반세기의 경제개발과 교육시스템의 확대시기를 지나 왔음에도 불구하고 산업사회에서 기회평등의 핵을 이루는 교육기회에 있어서의 사회계층간 불평등 정도는 크게 개선되지 않았음을 말해 주고 있다.

이와 관련하여 Shavit and Blossfeld(1993), eds.「Persistent Inequality: Changing Educational Attainment in Thirteen Countries」에 포함된 13개국의 분석결과 참조.

그러나 본 연구의 결과는 몇 가지 측면에서 일반화에 있어서 한계를 가지고 있으며 추가적인 보완을 필요로 한다. 먼저 상급학교로의 진학 특히, 대학진학 여부와 진학경로의 분석에 있어서 현재의 교육적 선별체제를 고려할 때, 메어(Mare, 1993)가 지적한 비관측변수(unobserved variables)들 중에서 무엇보다 이전 학력단계에서의 학업성적과 지적능력이 가장 우선적으로 고려되어야 할 변수일 것이다(Hauser, 1998; Sewell and Shah, 1967; 1971). 그러나 지적능력의 측정 자체가 사회조사에서 어렵고 비용이 많이 들기 때문에 대부분의 과거 연구에서처럼 본 연구에서도 누락될 수밖에 없었다. 따라서 가족배경이 교육적 성공에 미치는 영향은 지적능력변수와 가족배경변수간의 상관정도 만큼 과대 추정될 수 있는 가능성이 있어서 추후의 보다 엄밀한 연구과제로 남겨두기로 한다.

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재학중 일 경험이 노동시장 성과에 미치는 영향

김  주  섭(한국노동연구원)

재학 중 일 경험이 노동시장 성과에 미치는 영향에 대한 분석은 청년층 대상 고용정책을 디자인하는데 있어서 매우 중요한 의미를 갖는다. 왜냐하면 재학 중 일 경험이 졸업 후의 노동시장 성과에 아무런 영향을 미치지 못한다는 사실이 입증된다면 재학 중 청소년을 대상으로 하는 일자리 제공 프로그램은 단지 예산의 낭비만을 초래할 것이기 때문이다. 이와 관련된 기존의 국내 연구의 결과에서는 청년층의 재학 중 일 경험이 첫 일자리 취업기간은 단축시키는 효과가 있는 반면에 단기 임금효과는 없다는 사실이 입증되었다. 그러나 우리나라의 경직적인 임금체계를 감안할 때 재학 중 일 경험이 단기적인 임금효과를 가져오지 못한다는 것은 당연한 결과이며, 오히려 정책의 성공여부는 장기적인 임금효과의 방향과 크기에 달려 있다는 것이 본 연구의 문제의식이다. 이러한 문제의식 하에서 본 연구는 일 경험자와 비경험자의 직장만족도의 차이가 장기 임금효과에 영향을 줄 수 있는 중요한 요인이라고 보고 재학 중 일 경험이 직장만족도에 미치는 영향을 분석하였다. 재학 중 일 경험자에 대한 자기선택편의(self selectivity bias)를 교정한 후 만족도에의 영향을 분석한 결과, 10개의 만족도 항목 중 6개의 항목에서 유의한 결과가 있는 것으로 분석되었다.

Ⅰ. 문제 제기

개인의 재학 중 일경험이 졸업 후 노동시장 성과에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하는 작업은 청년층 고용정책을 설계하는데 있어서 매우 중요한 의의를 갖는다. 왜냐하면 Ben Porath(1967)를 위시한 그 이후의 일군의 학자들이 주장하는 바대로 재학 중의 일 경험이 졸업 후 노동시장 성과에 의미 있는 영향을 주지 못한다면 재학 중 일자리 경험을 제공함으로써 청년층의 고용안정을 도모하고자 하는 정부의 여하한 정책도 실패를 노정할 수밖에 없을 것이기 때문이다. 더구나 최근의 청년층 실업대책은 사후적 실업대책에서 벗어나 사전적·예방적 실업대책으로 방향전환을 모색하는 시점에 있으며, 이러한 정책방향 하에서 정부는 청년층을 대상으로 하는 인턴사원제도, 직장연수제도 등에 대한 지원을 확대하고 있다. 따라서 이러한 정책방향이 과연 청년층 고용안정에 얼마만큼 기여할 수 있을 것인지에 대한 신뢰할만한 판단근거를 제공하는 작업의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않을 것이다.

정부는 1999년부텨 실업대책의 일환으로 청년층을 위한 정부지원 인턴제를 지원하고 있으며, 그 결과 2000년까지 총 2,324억원의 예산을 투입하여 5만 3천 개의 사업체에 10만명의 고·대졸 미취업자에게 인턴의 기회를 제공하고 있다. 또한 2002년부터는 청년층을 대상으로 연수지원제도를 시행하는 등 재학생의 일 체험 기회를 확대하는 추세이다.

다행히도 최근의 청년층 관련 연구는 이전에 비해 양적으로나 질적으로 괄목할만한 진전을 이루고 있는 것이 사실이다. 이는 IMF 경제위기 이후 청년층 실업문제가 심각한 사회문제로 대두됨에 따라 청년층 고용문제에 대한 심층적 분석과 합리적 처방을 제시하고자 하는 연구자들의 노력이 반영된 결과라고 여겨진다. 그리고 다른 한편으로는 이러한 진전이 가능할 수 있었던 이유는 청년층의 학교에서와 노동시장에서의 행태(behavior)를 관측한 데이터의 생성이 이전에 비해 비교적 활발하게 이루어지고 있기 때문인 것으로 여겨진다.

청년층의 행태에 대한 분석 중에서 일 경험과 관련된 연구는 비교적 최근에 와서야 활발하게 진행되기 시작하였다. 최근의 연구들은 주로 재학 중 일 경험이 임금 및 첫 일자리에 미치는 영향, 일 경험이 재학생의 취업준비에 미치는 영향 등에 대한 분석에 초점을 맞추고 있다. 한편 지금까지의 연구결과에서는 대체적으로 재학 중 일 경험이 첫 일자리에로의 이행기간을 단축시키는 효과는 보이고 있으나, 취업준비에 대한 효과와 임금효과는 거의 없는 것으로 나타나고 있다.

이에 대한 보다 자세한 분석내용은 김우영(2002), 이병희(2002), 채창균(2002)을 참조

이러한 연구결과들은 기존의 직장체험 프로그램의 효과성에 대한 심각한 의문을 제기하는 결과로 해석될 수 있다. 기존의 연구결과들에서 제시하는 바와 같이 청년층의 재학중 일경험이 단지 첫 일자리의 이행기간을 단축시키는 정도의 효과에 머무르고 있고, 장단기적인 생산성 향상에는 아무런 영향을 미치지 못하고 있는 것이 사실이라면, 기존의 직장체험 프로그램을 존속시키기보다는 동일한 효과를 보일 것으로 기대되는 보다 저렴한 비용의 프로그램으로 대체하는 것이 합리적일 수 있다.

그러나 현재까지의 연구결과들만을 기초로 정부정책의 방향을 수정하는 것은 성급한 판단이라고 여겨진다. 그 이유는 첫째, 아직까지는 청년층에 대한 기존 자료들이 정책효과를 정확하게 판단하기에 충분할 정도의 축적과정을 거치지 않았기 때문이다. 재학 중 일경험이 노동시장에서의 성과에 미치는 영향은 매우 장기적으로 나타날 수도 있기 때문에 일경험을 제공하는 정부정책의 효과 또한 보다 장기적인 기간에서 관측될 가능성도 배제할 수 없다. 둘째, 기존의 단기 축적자료에 대한 보다 다양한 분석이 수행될 필요성이 있기 때문이다. 예컨대 노동패널자료의 청년층 부가조사에 대한 분석에서도 일자리 경험에 초점을 맞춘 본격적인 분석은 매우 드물게 수행되어 왔던 것이 사실이다.

이러한 문제의식 하에서 본 연구는 청년층의 재학 중 일 경험이 현재 직장에서의 만족도에 미치는 영향에 대한 분석을 시도하고자 한다. 노동패널 자료에서는 직장에서의 만족도를 10가지의 항목에 대해 조사하고 있는데, 이러한 주관적인 만족도는 노동시장의 장기적 성과에 중요한 영향을 미칠 수 있다고 본다. 현 직장에서의 만족도가 높은 근로자들일수록 장기적으로 보다 나은 성과를 보일 수 있다고 판단되며, 따라서 재학 중 일 경험이 만족도에 어떠한 영향을 미치는가에 대한 분석결과는 정부가 제공하는 직장체험 프로그램의 장기적 성공여부를 판단할 수 있는 하나의 근거자료로 활용될 수 있을 것이다.

본 연구의 구성은 다음과 같다. Ⅱ장에서는 재학 중 일경험이 노동시장 성과에 미치는 영향에 대한 국내외의 선행연구를 검토한다. Ⅲ장에서는 재학 중 일 경험 실태를 살펴보고, Ⅳ장에서는 재학 중 일 참가에 대한 결정 모형을 추정하고, 이와 함께 재학 중 일참가가 만족도에 미치는 영향을 분석한다. 마지막으로 Ⅴ장에서는 분석결과에 대한 요약과 정책적 함의를 정리함으로써 본 연구가 청년층 고용 정책에 하나의 판단자료로 활용될 수 있도록 하고자 한다.

Ⅱ. 선행 연구

청소년들의 재학 중 일경험이 졸업 후 고용 및 임금에 미치는 영향에 대한 연구는 1980년대 이후 노동경제학자들의 꾸준한 관심 영역이었다. 전통적으로 인적자본투자이론(human capital investment theory)에서는 학교교육 단계에서는 학습(learning)만이 생산성을 향상시키는 유일한 활동이라고 간주하여 왔다 (Ben Porath 1967). 그러나, 재학 중 일 경험에 대한 자료 축적이 진전되고 이에 대한 분석이 본격화되면서 기존의 가설과는 달리 학교고육의 임금효과는 학교교육 자체에서 획득되는 숙련향상으로부터 발생하는 것만이 아니고, 재학 중에 경험하는 여타 활동에 의한 숙련향상으로부터 발생하는 여분의 임금효과가 존재한다는 사실이 입증되기 시작하였다. 예컨대 Coleman(1984),, Michael and Tuma(1984), Light(2001) 등은 재학 중의 일 경험이 졸업 후 임금과 정(+)의 인과관계가 있음을 실증적으로 입증하였다.

이러한 실증적 연구결과들은 비단 청년층을 대상으로 한 고용정책에 중요한 시사점을 줄 뿐만 아니라, 기존의 학력의 임금 프리미엄을 추정하기 위하여 사용되어 온 계량경제학적 모형이 설정상의 오류를 내포하고 있다는 것을 의미한다. 즉, 재학 중 일 경험이 일정한 숙련향상효과(skill enhancing effect)를 가지고 있다면, 일 경험 변수를 고려하지 않은 학교교육의 임금효과는 과추정(overestimate)된 결과라는 것이다.

재학 중 일 경험이 졸업 후의 노동시장 성과에 정(+)의 영향을 미친다는 가설을 지지하는 연구자들의 논리는 재학 중 일 경험이 재학 청소년들로 하여금 직업 세계에 대한 현실을 직접 체험할 수 있는 기회를 제공하기 때문에 직업에 대한 적응성을 높일 수 있다는 점을 강조한다. 다른 한편 직업세계를 경험하면서 인식하게 되는 향후 직업세계에서의 필요 숙련내용을 학교교육과정에서 획득할 수 있다는 점도 재학 중 일 경험이 긍정적인 측면으로 간주된다. 반면에 이러한 견해에 비판적인 학자들의 논리는 재학 중의 일 경험이 학문적 성취(academic performance)를 저해하기 때문에 재학생의 중도탈락(drop-out)의 한 원인이 되기도 하고,  학교교육에서 습득하여야 할 숙련을 충분히 습득할 수 없게 하는 요인이 된다는 점을 지적한다.  (Schoenhals, Tienda, Schneider (1998)).

미국의 경우 재학 중 일 경험에 대한 논의가 가설적인 차원에 머물지 않고 보다 구체적인 실증분석 결과를 중심으로 논의될 수 있었던 것은 장기적으로 축적된 패널자료를 이용하여 청년층의 재학 중의 행태와 사회·경제적 배경(socio-economic background), 그리고 이들 동일 집단(cohort)의 노동시장에서의 행태에 대한 장기적 고찰이 가능하였기 때문이다. 예컨대 Meyer and Wise (1982)는 NLSY79 자료를 이용하여 1972년 고등학교 졸업반에 재학 중이었던 집단(cohort)를 대상으로 한 분석에서 재학 중 노동시간(hours of work)과 졸업 직후의 연간 근로 기간(weeks per year)간에는 강한 상관관계가 있으며, 재학 중 일 경험이 있는 개인이 일 경험이 없는 개인에 비하여 높은 임금률(wage rate)을 적용받는다는 사실을 입증하였다. 또한 Ruhm (1997)은 NLSY79자료를 이용하여 고등학교 졸업반 시절에 일 경험이 있는 개인들이 그렇지 않은 개인들에 비해 소득, 임금, 경제적 지위, 부가 급여 등으로 측정된 경제적 지위에 있어서 보다 나은 지위를 가지고 있음을 실증하였다. 한편 Carr, Wright, and Brody (1996)은 고등학교 졸업 후 12년이 경과한 시점에서의 조사 결과 재학 중 일 경험이 있는 개인들이 일 경험이 없는 개인들에 비해 고용수준(employment level) 및 임금률(wage rate)에 있어서 더 높은 수준을 유지하고 있음을 실증하였다.

동일한 NLSY자료를 이용하였음에도 불구하고 Hotz et al. (2002)는 위에 언급한 연구결과와는 상반된 결과를 제시하고 있다. 이들은 Heckman (1981)과 Cameron and Heckman (1999)이 개발한 계량경제학적 모형을 적용하여 선태편의(selection bias) 문제를 조정하였을 경우 재학 중 일 경험이 정(+)의 임금프리미엄을 갖는다는 기존의 연구결과들은 과장된 것임을 실증하고 있다.

재학 중 일 경험과 노동시장 성과에 대한 국내 연구는 비교적 최근에 와서야 활발하게 진행되고 있다. 이병희 (2002)는 중앙고용정보원의 청년패널조사 자료를 이용하여 재학 중 일 경험은 첫 일자리로의 탈출확률을 21.1% 높인다는 사실을 밝히고 있다. 그러나 재학 중의 일 경험이 학교교육을 마치고 첫 일자리를 획득하기까지의 이행을 신속하게 하는 효과가 있는 반면 첫 일자리의 임금을 높이는 효과를 가지지는 않는 것으로 분석되었는데, 이러한 결과는 재학 중의 일 경험이 대부분 단순 업무에 불과하여 생산성을 제고하는 역할은 미미하다는 점을 시사한다.

채창균 (2002)의 연구에서는 일자리 경험이 재학생의 취업준비에 미치는 영향에 대한 분석결과를 제시하고 있다. 그의 분석에 의하면 일 경험자의 취업 준비 확률은 모형에 따라 다소 차이가 있지만 대체로 30∼31% 수준인 반면, 일 경험이 없는 자의 취업 준비 확률은 약 18∼22% 수준에 머무르고 있어 일 경험자의 취업 준비 확률이 미경험자의 그것에 비해 약 10%p 높다고 분석하고 있다.

이병희와 채창균의 연구에서는 일 경험이 청년층의 취업에는 긍정적인 영향을 주고 있다는 사실을 입증하고 있는 반면에 김우영 (2002) 연구에서는 일 경험이 졸업 후 임금에 유의한 영향을 주고 있지 못하며, 더구나 일 경험이 오히려 취업률을 낮추는 것으로 분석되었다. 김우영의 연구에서는 위의 두 연구자가 분석한 자료와 동일한 자료를 사용하고 있다는 사실을 감안하면 이러한 분석결과는 흥미 있는 결과라고 여겨진다. 그런데 필자가 언급하고 있듯이 일 경험이 취업률에 부(+)의 효과를 가지는 것으로 추정된 연구결과는 일경험자의 자질(ability)등 개인특성에 대한 차이에서 야기되는 선택편의(selection bias)가 조정될 경우 다르게 나타날 가능성도 배제할 수 없다고 여겨진다.

재학 중 일 경험이 노동시장 성과에 미치는 영향에 관한 국내 연구가 가지는 한계는 주로    자료상의 한계에서 비롯되고 있는 것으로 판단된다. 우선 국내의 청년층 대상 조사 자료에서는 학교재학 당시의 개인적·사회경제적 배경에 대한 조사가 불충분하여 어떠한 요인이 일 참가결정에 영향을 미쳤는지에 대한 정확한 분석이 어렵다는 점이 지적될 수 있다. 또한 아직까지는 자료의 축적기간이 짧아 패널자료가 갖는 잇점을 충분히 살리고 있지 못하다는 점도 청년층의 재학 중 일 경험에 대한 분석의 한계를 규정하는 주요한 요인으로 작용하고 있다. 위에 언급한 Carr et.al (1996)의 연구에서도 나타나고 있듯이 청년층의 재학 중 일 경험의 성과는 장기에 걸쳐 나타나기 때문에 단기적 성과만을 전체 성과로 간주하는 것은 상당한 무리가 있다고 여겨진다.

Carr의 연구에 의하면 재학 중 일 경험의 장기효과는 교육이수에는 부정적인 효과를 보이는 반면, 경제활동 참가, 고용상태 및 소득 등의 경제적인 측면에서는 긍정적인 효과를 미친다.

Ⅲ. 재학 중 일 경험 실태

1. 재학 중 일 참가 분포

<표 1>은 노동패널 3차 자료에서 조사된 개인특성별 재학 중 일 경험 참가에 대한 개괄적인 분포를 보여 주고 있다. 표에 의하면 재학 중 일 경험을 한 비율은 고등학교 졸업자의 경우가 36.5%로 가장 많고, 다음으로는 대학교 재학 및 졸업자, 그리고 전문대 재학 및 졸업자의 순이었다.

<표 1> 학력별 재학 중 일 경험 여부

	일 경험 유		일 경험 무
	빈도	%	빈도	%
계	419	100.0	1493	100.0
초등학교 중학교 고등학교 전문대학 대학교 대학원 석사 무응답	1 3 153 106 145 11 0	0.2 0.7 36.5 25.3 34.6 2.6 0.0	9 57 889 261 265 10 2	0.6 3.8 59.5 17.5 17.8 0.7 0.1

자료: KLIPS 3차 자료

이 표를 이용하여 학력별 일 참가 비율을 계산하면, 고등학교 학력자의 14.7%, 전문대학 학력자의 28.9%, 그리고 대학교 학력자의 35,4%가 재학 중 일 경험을 한 것으로 조사되어 대학교□전문대학□고등학교 순으로 일 경험 비율이 높은 것으로 나타났다. 대학의 경우 재학기간이 전문대학에 비해 2배가 높다는 점을 감안하면, 개인의 재학 중 일 경험 확률은 전문대학 재학생이 대학교 재학생보다 높다는 것을 알 수 있다.

<표 2>는 재학 중 일 경험이 있는 개인들만을 대상으로 일 경험의 지속기간을 조사한 표이다. 재학 중 일 경험 지속기간은 6개월 미만이 전체의 43.4%로 가장 많았으며, 그 다음으로는 6개월 이상 1년 미만 순이었고, 24개월 이상 지속한 경우도 20.3%나 되었다. 이러한 결과는 중앙고용정보원의 청년패널조사에서 나타난 결과와 유사한 패턴을 보이고 있는 결과인데, 특이할 만한 사실은 재학 중 일 경험 지속기간이 2년 이상인 경우가 적지 않은 것으로 나타나고 있다는 점이다. 일 경험 지속기간에 대한 보다 심층적인 분석을 통해서 밝혀져야 할 사실이겠으나, 일 경험을 장기적으로 하는 경우는 일 경험을 통한 직장체험의 기회를 가짐으로써 미래의 직업세계에 보다 잘 적응하기 위한 동기보다는 현재의 재정적인 어려움에 직면한 재학생이 파트타임 근로를 통하여 재정적 어려움을 극복하고자 하는 동기에 의해 일을 하는 경우가 많을 것으로 추측된다.

<표 2> 재학 중 일 경험 지속기간

		빈 도	%
일 경험 지속기간	6개월 미만 6개월 이상 ∼12개월 미만 12개월 이상 ∼ 18개월 미만 18개월 이상 ∼ 24개월 미만 24개월 이상 합 계	182 91 46 15 85 419	43.4 21.7 11.0 3.6 20.3 100.0

자료: KLIPS 3차 자료

3. 재학 중 일 경험과 노동시장 성과의 단순 비교

한편 재학 중 일 경험 유무별 현재의 고용상태를 조사한 결과 유경험자의 54.4%가 임금근로자, 4.5%가 비임금근로자의 상태에 있는 것으로 조사되어 유경험자의 58.9%가 취업상태에 있는 것으로 조사되었고, 미취업 상태에 있는 경우는 32.5%인 것으로 조사되었다. 이를 무경험자의 경우와 비교하면 임금근로자의 비율이 유경험자가 5.9%가 높고, 미취업의 비율은 무경험자가 7.3% 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대체적으로 재학 중 일 경험이 고용에 미치는 영향을 분석한 기존의 연구결과와 부합하는 것으로 평가될 수 있다.

<표 3> 재학 중 일 경험 유무별 첫 직장 고용형태

	전체	임금근로자	비임금근로자	미취업자	무응답자
일 경험 유	419 (100.0)	228 (54.4)	19 (4.5)	136 (32.5)	36 (8.6)
일 경험 무	1493 (100.0)	722 (48.4)	66 (4.4)	595 (39.8)	110 (7.4)

자료: KLIPS 3차 자료

재학 중 일 경험의 노동시장 성과는 비단 첫 일자리로의 이행기간을 단축하거나 첫 일자리에서의 임금에 유의한 영향을 주는가의 여부로 판단할 수 있는 것은 아니다. 특히 우리나라의 경우 임금체계의 경직성이 상대적으로 강하고 생산성이 정확히 반영되는 임금체계라고 보기는 힘든 측면이 있기 때문에 재학 중 일 경험을 통해 실질적인 숙련향상이 이루어진 경우라 하더라도 이러한 생산성 향상이 반드시 임금에 반영된다고 볼 수는 없다.

오히려 재학 중 일 경험을 통해 얻어질 수 있다고 판단되는 기대효과는 직업세계에 대한 이해와 이에 바탕을 둔 올바른 직업관 또는 직장생활에 대한 적응력 등의 측면일 것이다. 그리고 직장생활에 대한 적응력을 향상시킴으로써 얻어지는 금전적인 프리미엄은 보다 장기적으로 나타날 것으로 여겨진다. 이러한 관점에서 여기에서는 재학 중 일 경험 여부가 직장 만족도에 미치는 영향에 대해서 개괄적으로 살펴보고자 한다. 물론 직장적응력을 보다 정확히 측정하기 위해서는 취업자 개인의 주관적 만족도 뿐 아니라 고용주 내지는 직장동료 및 상사 등 주위의 평가에 대한 분석이 있어야 하겠으나, 이러한 객관적 평가정보가 부재한 상황에서는 취업자의 주관적 만족도가 적응력을 측정하는 하나의 도구로 사용될 수 있을 것으로 본다.

<표 4>는 재학 중 일 경험 유무별 만족도를 보여 주고 있다. 노동연구원 가구패널자료에서는 직장만족도를 임금/보수에 대한 만족도를 비롯하여 10개 항목으로 조사하고 있는데, 여기서는 모든 만족도 조사 항목에 대한 조사 결과를 제시하고 있다. 표에서 나타나는 바와 같이 재학 중 일 경험이 있는 개인의 경우 모든 항목의 만족도 조사에서 무경험자에 비해 높은 만족도를 보이고 있음을 알 수 있다. 구체적으로 살펴보면, 임금/보수 만족도의 경우 일 경험자의 23.3%의 만족도(매우 만족 + 만족)를 보이고 있는 반면, 무경험자의 경우 12.1%의 만족도를 보여 11.2%의 만족도 차이를 보이고 있다. 이와 같은 방법으로 두 집단 간의 만족도 차이를 계산하면 임금/보수 만족도와 취업안정성에 대한 만족도, 의사소통 및 인간관계, 그리고 전반적 만족도의 항목에서 유경험자의 만족도가 무경험자의 그것에 비해 상대적으로 높은 것으로 나타났다.

<표 4> 재학 중 일 경험 유무별 만족도

		전체	매우 만족	만족	보통	불만족	매우 불만
임금/보수	일경험 유	247 (100.0)	1 (0.4)	47 (19.0)	94 (38.1)	91 (36.8)	14 (5.7)
	일경험 무	787 (100.0)	0 (0.0)	95 (12.1)	363 (46.1)	288 (36.6)	41 (5.2)
취업안정성	일경험 유	247 (100.0)	6 (2.4)	85 (34.4)	111 (44.9)	42 (17.0)	3 (1.2)
	일경험 무	787 (100.0)	3 (0.4)	224 (28.5)	415 (52.7)	129 (16.4)	16 (2.0)
일의 내용	일경험 유	246 (100.0)	4 (1.6)	104 (42.3)	106 (43.1)	28 (11.4)	4 (1.6)
	일경험 무	787 (100.0)	9 (1.1)	297 (37.7)	389 (49.4)	85 (10.8)	7 (0.9)
근무 환경	일경험 유	246 (100.0)	2 (0.8)	92 (37.4)	114 (46.3)	32 (13.0)	6 (2.4)
	일경험 무	787 (100.0)	6 (0.8)	245 (31.1)	386 (49.0)	136 (17.3)	14 (1.8)
근무 시간	일경험 유	246 (100.0)	3 (1.2)	75 (30.5)	98 (39.8)	60 (24.4)	10 (4.1)
	일경험 무	787 (100.0)	1 (0.1)	216 (27.4)	363 (46.1)	187 (23.8)	20 (2.5)
발전 가능성	일경험 유	246 (100.0)	5 (2.0)	68 (27.6)	108 (43.9)	56 (22.8)	9 (3.7)
	일경험 무	786 (100.0)	7 (0.9)	206 (26.2)	412 (52.4)	143 (18.2)	18 (2.3)
의사소통 및 인간관계	일경험 유	245 (100.0)	7 (2.9)	108 (44.1)	111 (45.3)	17 (6.9)	2 (0.8)
	일경험 무	787 (100.0)	12 (1.5)	300 (38.1)	435 (55.3)	36 (4.6)	4 (0.5)
인사고과의 공정성	일경험 유	222 (100.0)	1 (0.5)	50 (22.5)	143 (64.4)	21 (9.5)	7 (0.3)
	일경험 무	714 (100.0)	2 (0.3)	147 (20.6)	458 (64.1)	97 (13.6)	10 (1.4)
복지후생 제도	일경험 유	223 (100.0)	2 (0.9)	44 (19.7)	113 (50.7)	53 (23.8)	11 (4.9)
	일경험 무	715 (100.0)	1 (0.1)	116 (16.2)	407 (56.9)	157 (22.0)	34 (4.8)
전반적 만족도	일경험 유	246 (100.0)	2 (0.8)	77 (31.3)	128 (52.0)	35 (14.2)	4 (1.6)
	일경험 무	786 (100.0)	1 (0.1)	196 (24.9)	474 (60.3)	109 (13.9)	6 (0.8)

자료: KLIPS 3차 자료

Ⅳ. 분석모형

1. 재학 중 일 참가 결정의 분석 모형

효용극대화를 추구하는 경제인을 가정할 때 정규학교에 재학 중인 개인이 재학 중 일에 참가할 것인가의 결정은 다음과 같은 효용체계 하에서 이루어진다고 볼 수 있다.

(1a)    [eqn: A`=`A(Z,`Q,t_{ w } )``````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````A_{ 1 } `>0,`A_{ 2 } `<0,`A_{ 3 } <0]

(1b)   [eqn: WP`=`WP(Z,`A,`Q,`t_{ w } )````````````````````````````````````````````````````````````WP_{ 1 } `>0,```WP_{ 2 } `>0,``WP_{ 3 } `>0,``WP_{ 4 } `>0]

(1c)   [eqn: ``t`_{ w } ``=`t_{ w } `(X_{ 1 } )]

(1d)   [eqn: ``Q``=`Q(X_{ 1 } )]

여기서 [eqn: t_{ w }]는 개인이 재학 중 일에 근무하는 시간이고, Q는 재학 중인 학교의 질(quality)을 나타내며, A는 재학 중 예상되는 기대학업성취, WP는 졸업후 기대 임금, Z는 학생능력의 측정치이며, [eqn: X_{ 1 }]은 학생의 개인 및 가구특성을 나타낸다.

한편 식(1a)은 학생의 학업성취 생산함수(academic achievement production function)을 표현한 수식이며, 마찬가지로 식(1b)는 졸업 후 기대임금 방정식(expected postschool earnings equation)을 나타낸다. 식(1a)에서 학업성취는 학생의 능력과 학교의 질, 그리고 재학 중 일에 종사하는 시간에 의해 영향을 받는다. 또한 학생의 능력이 높을수록, 학교의 질이 낮을수록, 그리고 일에 종사하는 시간이 적을수록 정량화되는 학업성취도는 높게 나타난다. 한편 식(2)에서는 졸업 후 기대임금이 학생의 능력과 학교의 질, 일 경험여부, 학업성취에 의해 결정됨을 알 수 있으며, 각각의 변수는 졸업후 기대 임금에 정(+)의 영향을 미친다.

식(1)의 모형을 해석하는데 주의할 점은 학업성취와 학교의 질과의 관계이다. 예컨대 학점으로 계량화될 수 있는 학업성취는 식(1a)에서 표현된 바와 같이 학교의 질이 낮을수록 높아지는데, 반면에 식(1b)에서 표현된 바와 같이 학교의 질이 낮은 경우에는 졸업 후 기대임금에 부(-)의 영향을 미친다. 한편 재학 중 일에 종사하는 시간과 학교의 질은 학생 개인 및 가구특성에 의해 결정된다는 것은 식(1c)와 식(1d)가 표현하고 있다.

따라서 개인이 재학 중 일에 종사할지의 여부와 일에 근무하는 시간의 결정은 다음과 같이 학교의 질, 학생의 능력, 졸업 후 기대임금, 학업성취도, 개인특성 및 가구특성의 함수로 나타낼 수 있다.

(2)   [eqn: Pr`(t_{ w } >0)`=`a_{ 0 } `+`a_{ 1 } A`+`a_{ 2 } Q`+`a_{ 3 } Z`+`a_{ 4 } WP`+`a_{ 5 } X_{ 1 } `+` mu]

2. 자료 구성

<표 5> 변수의 정의 및 기초통계량

	변수명	변수 설명	관측치수	평균	표준편차
종속변수	swork	재학중 일경험	1713	0.21	0.41
개인특성	gender dmarr age agesq edu1 edu2 edu3 edu4 major1 major2 major3 major4 major5 d1grow14 d2grow14 d3grow14 d1score d2score d3score d4score d5score	성별 결혼여부 연령 연령 제곱 중졸이하 더미 고졸 더미 전문대졸 더미 대졸 이상 더미 인문계열 더미 사회계열 더미 자연계열 더미 공학계열 더미 기타계열 더미 14세 성장지(서울) 14세 성장지(광역시) 14세 성장지(지방) 수능성적(하위 20%) 수능성적(하위 20%-40%) 수능성적(하위 40%-60%) 수능성적(상위 20%-40%) 수능성적(상위 20%)	2949 2949 2890 2890 2949 2949 2949 2949 2949 2949 2949 2949 2949 2949 2949 2949 2949 2949 2949 2949 2949	0.46 0.12 22.36 517.11 0.03 0.51 0.15 0.30 0.10 0.05 0.06 0.11 0.13 0.20 0.27 0.53 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02	0.50 0.32 4.15 186.9 0.16 0.50 0.36 0.46 0.30 0.22 0.23 0.32 0.33 0.40 0.44 0.50 0.07 0.10 0.11 0.12 0.14
가구특성	nfamily fincome fedu1 fedu2 fedu3 medu1 medu2 medu3 sclass1 sclass2 sclass3 sclass4 sclass5	가구원 수 가구소득 부 학력(중졸이하) 부 학력(고졸) 부 학력(전문대 졸 이상) 모 학력(중졸이하) 모 학력(고졸) 모 학력(전문대 졸 이상) 주관적 사회계층(상류층) 주관적 사회계층(중상류층) 주관적 사회계층(중류층) 주관적 사회계층(중하류층) 주관적 사회계층(하류층)	2949 2949 2949 2949 2949 2949 2949 2949 2949 2949 2949 2949 2949	4.10 180.80 0.42 0.30 0.29 0.26 0.24 0.50 0.01 0.03 0.37 0.43 0.17	1.23 110.77 0.49 0.46 0.45 0.44 0.43 0.50 0.03 0.16 0.48 0.49 0.38

본 연구의 분석에 사용한 변수의 정의 및 기초통계량은 위의 <표 5>와 같다. 우선 식(2)의 모형을 추정하기 위해서는 개인 및 가구특성에 대한 자료가 필요할 것이다. 개인특성으로서 본 연구에서는 성별(gender), 결혼여부(dmarr), 연령(age), 학력더미(edu1 ∼ edu4), 전공계열 더미(major1 ∼ major5), 만 14세 당시 성장지 더미(d1grow1 ∼ d1grow3) 등을 사용하였다, 개인의 능력을 나타내는 자료로는 1997년 학과별 수능성적 자료를 이용하여 개인이 졸업 또는 재학하는 대학 학과를 결합하여 사용하였다.

여기서 사용된 개인별 수능성적 자료는 개인의 수능성적이 아니라 개인이 속한 학교의 학과 커트라인 성적이므로 엄밀하게 말하면 개인의 능력을 나타낸다기보다는 재학 중인 학교의 질을 나타낸다고 볼 수도 있을 것이다. 어떠한 경우든 개인의 일 참가를 결정하는데 영향을 미칠 수 있는 변수이므로 설명변수로서 사용하는 데에는 문제가 없다고 판단되며, 단지 해석상의 주의를 요하는 부분이다.

가구자료로는 부 학력(fedu1 ∼ fedu3)과 모 학력(medu1 ∼ medu3), 그리고 주관적 사회계층을 사용하였다. 추출된 가구자료는 조사당시 시점인 2000년의 가구특성을 조사하였는데, 보다 엄밀한 분석을 위해서는 조사대상자들의 학교 재학당시에 대한 가구특성이 사용되어야 할 것이다. 그러나 KLIPS자료에서 재학당시의 가구특성이 조사되어있지 않아 가구특성의 변화에 따른 편의(bias)의 가능성이 존재한다. 그러나 이러한 문제점을 고려하여 본 연구에서는 가구특성 중 안정적인 값을 가진다고 판단되는 변수들을 주로 사용하였다. 예컨대 부모 학력의 경우 분석대상자가 재학할 당시와 조사시점 당시에 변화가 거의 없을 것이라고 판단하였으며, 주관적 사회계층 역시 가구소득 등의 자료에 비해서는 상대적으로 변화가 적을 것이라고 판단하여 분석을 위한 변수로 사용하였다.

Ⅴ. 계량분석 결과

1. 재학중 일 참가 결정에 대한 프로빗 모형 추정 결과

아래 <표 6>은 식(2)를 추정한 결과이다. 모형(1)과 모형(2)에서 분석대상자의 재학 중 전공계열만을 고려한 식과 전공계열과 대학더미를 동시에 고려한 모형의 결과를 동시에 제공하고 있다.

분석결과 재학 중 일 참가에 유의미한 결과를 보이는 설명변수는 성별 변수, 연령, 전공분야, 주관적 사회계층, 개인의 능력 등인 것으로 분석되었다. 우선 남성의 경우 여성에 비해 더욱 높은 일 참가 확률을 보이고 있다. 이는 다음의 두 가지로 해석될 수 있다고 본다. 첫째, 재학 중 일 경험이 미래 직업세계에 대한 적응력을 높이기 위한 과정이라고 한다면 이러한 결과는 미래의 경제활동 참가희망의 성별 차이로 이해될 수 있는 측면이 있다. 둘째, 이러한 결과는 한편으로는 여성의 일 참가에 대한 부모세대의 문화적 거부감의 반영일 가능성도 있다. 즉 청년층의 일 참가결정은 많은 경우에 부모의 동의 하에 이루어지며 이러한 의사결정 과정에서 부모의 일에 대한 태도가 일정 부분 반영된다고 볼 수 있을 것이다.

연령이 높을수록 일 참가확률이 높다는 분석결과는 앞 서 제시한 분석적 모형과도 부합되는 결과로 해석된다. 우선 조사자료에서 일 참가 당시의 재학 년수가 조사되지 않아 설명변수로 사용되지 않았으나, 연령과 재학 년수 간에는 강한 상관관계가 존재한다는 추론은 합리적인 추론이라 여겨진다. 그런데 재학 년수가 높은 학생일수록 재학 중 일 경험에서 획득되는 숙련의 감가상각의 정도가 재학 년수가 낮은 학생에 비해 낮을 것이므로, 재학 년수가 높은 학생의 일 참가 확률이 높을 것으로 추론된다. 이러한 이유로 연령과 일 참가와는 정(+)의 상관관계를 보이는 것으로 보인다.

모형(2)의 추정결과에서는 인문계 전문대학을 기준그룹으로 할 경우 4년제 대학교의 재학생이 모든 전공 분야에서 기준 그룹보다는 높은 일 참가확률을 보이는 것으로 분석되고 있다. 또한 전문대학 재학생보다는 4년제 대학교 재학생이 더욱 높은 일 참가확률을 가지는 것으로 분석되고 있는데, 이는 전문대학과 4년제 대학교 간의 재학기간을 고려하지 않았기 때문에 발생한 결과로 보인다. 모형(1)의 추정결과에서는 학교급을 고려하지 않고 단지 전공만을 고려하였을 경우의 결과를 제시하고 있는데, 인문계열을 기준그룹으로 할 경우 자연계열을 제외한 모든 전공 계열에서 인문계열보다 높은 일 참가 확률을 보이고 있다. 그리고 모형(1)과 모형(2)에서 공통적으로 나타난 결과는 사회계열의 재학생이 높은 일 참가 확률을 가진다는 점인데, 이러한 결과는 전공영역별 학생들의 특성의 차이를 일정 부분 반영하는 것으로 보인다.

주관적 사회계층 역시 학생들의 일 참가에 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석된다. 스스로 상류층이라고 생각하는 학생들에 비해 그 외 계층이라고 생각하는 학생들의 일 참가 확률이 높은 것으로 분석되었는데, 흥미로운 것은 상류층이라고 생각하는 학생들을 제외하면 보다 하위계층이라고 스스로 생각하는 학생일수록 미미하나마 일 참가 확률이 낮다는 점이다.

마지막으로 입학 당시 수능성적은 일 참가확률에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 그런데, 여기서 사용한 수능성적은 개인별 수능성적이 아니라 개인이 속한 학교와 학과의 입학 커트라인을 조사한 자료이므로, 엄밀하게는 개인의 능력정도를 나타낸다기보다는 개인이 속한 학교의 질을 나타내고 있다고 보는 것이 타당할 것이다. 이러한 점을 감안하여 결과를 해석하면, 보다 좋은 학교에 재학하고 있는 학생의 경우 그렇지 않은 학생들에 비해 일 참가 확률이 낮은 것으로 보인다. 이러한 결과는 대학생들이 경험할 수 있는 일자리가 괜찮은 일자리(decent job)이라기보다는 단순 업무적인 성격을 띠기 때문에 상위권 대학의 재학생들일수록 이러한 일로부터 획득되는 숙련향상의 미래보상의 정도가 학습에 몰두함으로써 획득될 것으로 기대되는 미래보상의 정도보다 작다고 판단한 결과일 수 있다고 본다.

<표 6> 재학 중 일 참가에 대한 프로빗 모형 추정 결과

	모형(1)	모형(2)
gender dmarr age agesq major2 major3 major4 major5 edu3*major2 edu3*major3 edu3*major4 edu3*major5 edu4*major1 edu4*major2 edu4*major3 edu4*major4 edu4*major5 sclass2 sclass3 sclass4 sclass5 fedu2 fedu3 medu2 medu3 d1grow14 d2grow14 d2score d3score d4score d5score constant	-0.17(0.08)** 0.09(0.12) 0.32(0.18)* -0.01(0.00)* 0.79(0.15)*** 0.02(0.17) 0.56(0.11)*** 0.42(0.11)*** 4.70(2.08)** 4.25(2.07)** 4.22(2.06)** 4.01(2.06)* -0.09(0.09) -0.02(0.10) 0.08(0.11) -0.01(0.09) -0.12(0.10) -0.04(0.08) 0.55(0.23)** 0.66(0.22)*** 0.21(0.21) 0.40(0.18)** -8.81( . )	-0.17(0.08)** 0.12(0.12) 0.29(0.18)* -0.01(0.00)* 0.81(0.20)*** -0.39(0.30) 0.64(0.14)*** 0.67(0.15)*** 0.50(0.16)*** 0.94(0.21)*** 0.40(0.21)* 0.64(0.17)*** 0.38(0.15)** 4.65(2.10)** 4.19(2.08)** 4.16(2.08)** 3.98(2.08)* -0.11(0.09) -0.04(0.10) 0.09(0.11) -0.00(0.09) -0.12(0.10) -0.04(0.09) 0.34(0.25) 0.53(0.23)** 0.05(0.22) 0.26(0.20) -8.41( . )
Pseudo R2	0.07	0.08
obs	1713	1713

주: ***는 0.01, **는 0.05, *는 0.1 수준에서의 유의수준을 나타냄.

2. 재학 중 일경험이 직장만족도에 미치는 영향

이 절에서는 재학 중 일 경험이 직장만족도에 미치는 영향을 분석한다. 전술하였다시피 재학 중 일 경험이 졸업 후 장기적인 임금효과를 가지는가에 대한 문제는 자료의 한계로 인해 직접적인 추정이 불가능하다. 따라서 장기적 임금효과에 영향을 미칠 것이라고  판단되는 현재 직장에서의 만족도에 대한 추정을 통하여 장기적인 임금효과를 간접적으로 추측할 수밖에는 없다.

한편 재학 중 일경험이 직장만족도에 미치는 영향을 추정하는데 있어서는 개인의 자기 선택(self selectivity)으로 인한 편의(bias)를 교정하여야 한다. 즉 재학 중  일 경험은 외생적인 요인에 의하여 결정되는 것이 아니라, 개인의 자기선택 과정에서 결정되는 문제이며, 이러한 자기선택을 결정짓는 요인에 대한 고려가 있어야 한다는 것이다.

이러한 계량경제학적 문제는 더미변수 내생성의 문제(endogenous dummy variable problem)로서 이에 대한 교정 방법은 본 연구에서 사용한 2SLS 방법과 Heckman의 two step estimation 방법을 사용할 수 있다.

자기선택편의(self selectivity bias)를 교정하기 위해서 본 연구에서는 2단계 최소자승 추정법(Two stage least square estimation)을 적용하였다. 2단계 최소자승 추정법에서는 먼저 개인의 일 참가 모형을 추정한 후 이를 만족도 모형의 더미 변수에 대입한 후 만족도 모형에 대한 추정을 하는 절차를 취하고 있다. 전체 모형의 분석결과는 부표로 제시하였으며, <표 7>에서는 일 경험 참가여부가 만족도에 미친 영향을 추정한 모형의 계수 값과 표준편차, 그리고 유의수준만을 보여주고 있다.

<표 7> 재학 중 일 경험이 직업만족도에 미치는 영향에 대한 2SLS 추정 결과

	계수값	표준편차	유의수준
임금/보수 만족도 취업안정성 만족도 일의 내용 만족도 근무환경 만족도 근무시간 만족도 발전 가능성 만족도 의사소통 및 인간관계 만족도 인사고과의 공정성 만족도 복지후생 만족도 전반적 만족도	-1.70 -0.73 -0.70 -1.17 -0.24 -0.12 -1.04 -0.17 -0.52 -0.89	0.49 0.37 0.38 0.43 0.40 0.41 0.39 0.55 0.55 0.44	*** ** * *** *** **

주: ***는 0.01, **는 0.05, *는 0.1 수준에서의 유의수준을 나타냄.

분석결과 10개의 만족도 항목 중 근무시간 만족도와 발전 가능성 만족도, 인사고과의 공정성 만족도, 복지후생의 만족도를 제외한 6개 항목의 만족도에 있어서 최소한 10% 유의수준에서 유의한 결과를 보이고 있다. 특히 의사소통 및 인간관계의 만족도가와 근무환경의 만족도가 1%의 유의수준에서 유의하다는 분석결과는 미약하나마 일 경험자들의 장기적 임금효과가 긍정적일 것이라는 가설을 지지하는 결과로 해석될 수 있을 것이다. 다른 한편 취업안정성 만족도가 5%의 유의수준에서 유의하다는 결과를 보이고 있고, 일의 내용 만족도가 10% 유의수준에서 유의하다는 분석결과는 재학 중 일 경험자들의 직장정착률이 상대적으로 높을 것이라는 가설을 지지하는 결과로 해석될 수 있을 것이며, 이러한 결과 역시 장기적 임금효과에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 추론할 수 있다고 본다.

Ⅵ. 결  론

본 연구는 기존의 연구결과들이 재학 중 일 경험에 대한 단기효과 분석에 중점을 두고 있고, 따라서 이러한 연구결과는 일 경험의 효과를 과소평가할 수 있는 가능성이 있으며, 따라서 이러한 결과에 기초한 청년층 고용정책의 설계는 자칫 정책방향을 오도할 수도 있다는 문제의식 하에서 수행되었다. 물론 기존의 연구들이 공통적으로 지적하는 바, 정부의 청소년 대상 직장체험 프로그램들이 전공 및 적성에 적합한 일자리 경험기회를 제공하여야 하고, 이를 위해서는 프로그램의 시행에 있어서 기업과 학교의 연계가 보다 강화되어야 한다는 방향에는 전적으로 동의하는 바이다.

그러나 필자의 견해로는 직장체험 프로그램이 이러한 방향으로 개선되기 위해서는 많은 비용이 소요될 뿐 아니라 단기적인 개선이 가능한가도 회의적이다. 그렇다면 현재의 효과성 수준에서의 직장체험프로그램은 전혀 무의미하며, 따라서 동일한 프로그램의 확대는 과연 바람직하지 않은 결과를 초래할 것인가에 대한 판단이 정책입안자에게 단기적으로는 매우 중요하다고 할 것이다. 본 연구는 이러한 판단을 위한 하나의 기초 자료로서 활용될 수 있을 것이다.

분석결과 재학 중 일 경험은 직장만족도에 대체적으로 정(+)의 효과를 주고 있는 것으로 분석되었으며, 이러한 결과는 재학 중 일 경험이 장기적인 임금효과에 긍정적인 영향을 줄 것이라는 점을 암시하고 있다.

마지막으로 본 연구를 수행하는데 있어서 직면한 연구의 한계와 향후 연구의 방향에 대한 필자의 견해를 다음과 같이 제시하고자 한다.

첫째, KLIPS 조사의 경우 재학 중 일 경험 당시의 개인 및 가구의 특성과 노동시장 특성에 대한 정확한 파악이 불가능하므로, 분석의 결과는 측정상의 오류(measurement error)가 개입되었을 여지가 있다. 이러한 문제는 시간이 지나 자료의 장기적으로 축적되고 나면, 상당부분 자연적으로 해결될 수 있는 문제이다. 그러나 이 문제를 현재 시점에서 부분적으로나마 해결하기 위해서는 KLIPS 자료와 기존의 외부자료와를 결합한 자료를 사용하는 방법이 강구될 수도 있다고 본다.

둘째, KLIPS 3차 조사자료에 포함된 15세 이하 29세 미만의 청년층은 3,302명에 이르고 있다. 그러나 재학 중 일 경험이 있는 경우는 불과 419건에 불과하여, 특정 연령집단에 대한 분석이 거의 불가능하다고 평가된다. 이러한 경우에는 비록 자료가 장기적으로 축적된 경우라 할지라도 재학 중 일 경험의 노동시장 성과에 대한 분석이 거의 불가능하게 된다는 문제가 있다. 다행히도 KLIPS이외에 청년층 패널자료 구축이 본격화되고 있다는 점은 이 분야 관련연구자에게는 매우 희망적인 사실이다. 그런데 청년층 패널자료의 구축 시에는 무엇보다도 중요한 것이 분석가능할 정도의 충분한 수의 샘플을 확보해야 한다는 점이다.

마지막으로 본 연구에서는 재학 중 일 경험에 대한 다양한 효과를 분석하고 있지는 못하다. 이는 부분적으로는 기존의 연구에서 다루어진 주제들에 대해서는 본 연구의 분석대상에서 제외하였기 때문이다. 그러나 기존의 연구에서 다루어지지 않은 주제들 예컨대 재학 중 일 경험이 졸업 후 교육훈련 참가에 미치는 영향이라든지, 이들의 자격취득에의 영향 등은 매우 중요한 주제임에도 불구하고 다루어지지 않았다.

참고 문헌

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Ruhm, J., 1997, " Is High School Employment Consumption or Investment?", Journal of            Labor Economics, 15(4):735-776

<부  표>

1. 종속변수 : 임금/보수 만족도

변수명	계수값	표준편차	유의수준
swork	-1.70	0.49	***
edu1	1.26	1.16
edu3	0.27	0.15	*
edu4	0.31	0.17	*
dmarr	0.09	0.11
age	0.17	0.17
agesq	-0.00	0.00
gender	0.10	0.08
_cons	0.92	2.05

관측치의 수 : 1001

주: ***는 0.01, **는 0.05, *는 0.1의 유의수준을 나타냄.

2. 종속변수 : 취업안정성 만족도

변수명	계수값	표준편차	유의수준
swork	-0.73	0.37	**
edu1	0.82	0.88
edu3	0.02	0.11
edu4	-0.00	0.13
dmarr	0.07	0.09
age	0.05	0.13
agesq	-0.00	0.00
gender	0.19	0.06	***
_cons	1.52	1.56

관측치의 수 : 1001

주: ***는 0.01, **는 0.05, *는 0.1의 유의수준을 나타냄.

3. 종속변수 : 일의 내용 만족도

변수명	계수값	표준편차	유의수준
swork	-0.70	0.38	*
edu1	0.85	0.91
edu3	0.13	0.12
edu4	0.02	0.14
dmarr	0.20	0.09	**
age	-0.06	0.13
agesq	0.00	0.00
gender	0.18	0.06	***
_cons	2.81	1.61	*

관측치의 수 : 1001

주: ***는 0.01, **는 0.05, *는 0.1의 유의수준을 나타냄.

4. 종속변수 : 근무환경 만족도

변수명	계수값	표준편차	유의수준
swork	-1.17	0.43	***
edu1	0.64	1.02
edu3	0.16	0.13
edu4	0.07	0.15
dmarr	0.16	0.10
age	-0.14	0.15
agesq	0.00	0.00
gender	0.28	0.07	***
_cons	3.95	1.80	**

관측치의 수 : 1001

주: ***는 0.01, **는 0.05, *는 0.1의 유의수준을 나타냄.

5. 종속변수 : 근무시간 만족도

변수명	계수값	표준편차	유의수준
swork	-0.24	0.40
edu1	1.41	0.95
edu3	0.07	0.12
edu4	-0.13	0.14
dmarr	-0.00	0.09
age	-0.11	0.14
agesq	0.00	0.00
gender	0.18	0.06	***
_cons	3.45	1.68	**

관측치의 수 : 1001

주: ***는 0.01, **는 0.05, *는 0.1의 유의수준을 나타냄.

6. 종속변수 : 발전 가능성 만족도

변수명	계수값	표준편차	유의수준
swork	-0.12	0.41
edu1	1.82	0.98	*
edu3	0.08	0.13
edu4	-0.15	0.15
dmarr	-0.00	0.10
age	-0.09	0.14
agesq	0.00	0.00
gender	-0.00	0.06
_cons	3.18	1.74	*

관측치의 수 : 1001

주: ***는 0.01, **는 0.05, *는 0.1의 유의수준을 나타냄.

7. 종속변수 : 의사소통 및 인간관계 만족도

변수명	계수값	표준편차	유의수준
swork	-1.04	0.39	***
edu1	0.02	0.94
edu3	0.15	0.12
edu4	0.28	0.14	**
dmarr	0.10	0.09
age	-0.17	0.14
agesq	0.00	0.00
gender	0.06	0.06
_cons	4.16	1.66	**

관측치의 수 : 1001

주: ***는 0.01, **는 0.05, *는 0.1의 유의수준을 나타냄.

8. 종속변수 : 인사고과의 공정성 만족도

변수명	계수값	표준편차	유의수준
swork	-0.17	0.55
edu1	1.36	1.22
edu3	-0.16	0.18
edu4	-0.27	0.21
dmarr	0.07	0.12
age	0.03	0.19
agesq	-0.00	0.00
gender	-0.07	0.08
_cons	1.80	2.26

관측치의 수 : 922

주: ***는 0.01, **는 0.05, *는 0.1의 유의수준을 나타냄.

9. 종속변수 : 복지후생 만족도

변수명	계수값	표준편차	유의수준
swork	-0.52	0.55
edu1	1.29	1.22
edu3	-0.22	0.18
edu4	-0.13	0.21
dmarr	0.07	0.12
age	0.19	0.19
agesq	-0.00	0.00
gender	-0.05	0.08
_cons	-0.11	2.28

관측치의 수 : 922

주: ***는 0.01, **는 0.05, *는 0.1의 유의수준을 나타냄.

10. 종속변수 : 전반적 만족도

변수명	계수값	표준편차	유의수준
swork	-0.89	0.44	**
edu1	2.12	1.05	**
edu3	0.19	0.13
edu4	0.02	0.16
dmarr	-0.01	0.10
age	-0.13	0.15
agesq	0.00	0.00
gender	0.16	0.07	**
_cons	3.65	1.86	*

관측치의 수 : 1001

주: ***는 0.01, **는 0.05, *는 0.1의 유의수준을 나타냄.

가족배경이 청소년의 교육성취에 미치는 영향:

가족구조와 빈곤의 영향을 중심으로

구 인 회* 김 순 규**

* 서울대 사회복지학과 전임강사

* 전북대학교 사회복지학과 박사과정

본 연구는 한국노동패널 1998-2001 자료를 이용하여 성장기에 경험한 가족구조와 빈곤 등의 가족배경이 청소년의 교육성취에 미치는 영향을 분석하였다. 분석의 결과 가족구조와 가족소득은 각각 청소년의 학력연수와 대학입학확률, 진학고교유형과 통계적으로 유의미한 관계를 보였다. 19세의 학력연수와 대학진학확률의 경우 이혼·별거 가족의 청소년과 편부모가족을 장기적으로 경험한 청소년, 빈곤가족의 청소년은 특히 낮은 수준의 성취도를 보였다. 가족구조가 19세의 교육성취에 미치는 영향은 소득수준이나 빈곤을 통제한 후에도 지속되는 것으로 나타났다. 16세의 진학고교유형에 대해서도 가족구조나 가족소득의 영향은 나타나나, 빈곤 변수를 모형에 포함하는 경우 가족구조의 영향은 이혼·별거 가족의 청소년에서만 나타나고 빈곤의 영향 또한 사라진다. 가족구조와 빈곤의 상대적 영향력은 모형에 따라 상이한 모습을 보인다. 19세의 학력연수에 대해서는 빈곤의 영향력이 다소 크게 나타난 반면 대학진학확률에 대해서는 가족구조의 영향력이 훨씬 크게 나타났다. 이러한 본 연구의 발견은 편부모가족과 빈곤가족에 대한 사회적 지원 대책이 청소년 교육성취 수준을 향상하는 데에 크게 기여할 수 있음을 시사한다.

I. 서론

현대사회에서 개인의 교육성취(educational attainment) 수준은 당사자와 그 가족의 평생의 사회경제적 지위와 복리수준을 결정하는 대표적인 요인으로 지적되고 있다(Haveman & Wolfe, 1994). 이는 지난 수십 년 간 교육기회의 확대가 급속하게 진행되어온 우리 사회에서도 동일하게 나타나서 개인의 교육수준은 이후의 직업적 지위 획득에 가장 큰 영향을 발휘하는 요인으로 밝혀졌다(김영화·김병관, 1999; 방하남·김기헌, 2001). 한국 사회에서 교육의 영향력은 다른 사회에 비하여 특히 큰 것으로 알려져 왔다(김영화, 1990).

이렇듯 개인의 교육성취가 해당 개인과 가족의 복리, 사회적 이동성(social mobility)에 대해 지니는 중요한 함의로 인해 교육성취의 결정요인에 대한 이해는 다양한 사회과학 분야의 연구 관심사가 되었다. 서구에서의 교육성취에 대한 연구는 가족배경(family background)의 영향의 중요성을 강조하는 전통 위에서 진행되어 왔다(Duncan & Brooks-Gunn, 1997). 초기 연구는 지위획득모형(status attainment model)에 입각한 사회학적 연구가 주류를 이루어 직업적 지위를 중심으로 하는 부모의 사회경제적 지위가 자녀의 교육성취에 미치는 영향을 분석하였다. 이와 함께 가족구조(편부모가구 대 양부모가구) 등 새로운 사회적 경향을 반영하는 가족환경 요인들의 영향을 규명하는 연구들이 축적되었고, 80년대 이후에는 가족소득의 역할을 분석의 초점으로 하는 경제학적 연구들도 등장하였다(Haveman & Wolfe, 1994).

국내에서도 교육학 등을 중심으로 교육성취(혹은 학업성취)의 결정요인에 대한 연구가 축적되어 왔다. 이들 연구의 다수는 학생 개인의 인지적, 정서적 특성이나 학교나 교사, 교수방법 등 공식 교육기관과 관련된 요인들을 중심적인 연구대상으로 하였고, 가족의 사회경제적 지위 등 가족배경 요인을 심도 깊게 다루는 연구는 그리 많지 않았다(오성삼·구병두, 1999). 근래 몇몇 연구는 가족배경이 개인의 교육성취에 미치는 영향을 분석하기 시작했다. 이들 연구는 부모의 교육수준과 직업 지위가 최종학력연수나 대학입학여부 등 자녀의 교육성취에 영향을 미친다는 점을 밝혔다(김영화, 1990; 김영화·김병관, 1999; 방하남·김기헌, 2001; 방하남·김기헌, 2002). 그러나 청소년의 학력성취와 관련된 매우 중요한 가족배경 변수인 가족소득 혹은 빈곤의 영향을 분석에 포함한 연구는 거의 존재하지 않는다(유일한 예외로는 방하남·김기헌(2002)을 보라). 더욱이 부모의 혼인상의 지위나 가족구조의 영향을 분석한 연구는 발견되지 않는다.

본 연구는 가족구조와 빈곤 등의 가족배경이 청소년의 교육성취에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 본 연구에서는 교육성취는 19세의 학력연수와 대학진학여부로 측정된다. 이 두 가지 변수는 기존 연구에서 보편적으로 사용되는 교육성취의 척도로서 청소년의 일생의 복리수준을 예측할 수 있는 대표적인 지표이다. 또한 방하남·김기헌(2002)을 따라 16세에 측정된 진학고교의 유형을 또 하나의 청소년 교육성취의 지표로 이용하고자 한다. 거의 모든 청소년이 고교를 진학하고 이들 중 절대다수가 대학진학을 희망하는 우리나라 현실에서 진학고교가 인문계인가, 실업계인가는 이후의 고등교육 성취수준에 격차를 초래하는 중요한 요인이기 때문이다.

본 연구의 독립변수는 가족구조와 가족소득(혹은 빈곤)이다. 이들 변수는 서구의 기존 연구에서 청소년의 교육성취에 영향을 미치는 주요한 가족배경 변수로서 확인되어 왔다(Duncan & Brooks-Gunn, 1997). 본 연구에서는 가족소득수준은 연평균 실질소득액과 빈곤지위로 나누어 분석될 것이며, 가족구조는 편부모가족 여부와 가족유형(양부모가구/이혼가구/사별가구), 편부모기간으로 나누어 분석될 것이다. 본 연구에서는 이들 가족구조와 가족소득이 기존 연구에서 교육성취에 영향을 미치는 것으로 확인되어온 여타의 개인적, 가족적 특성을 통제한 상태에서 청소년의 교육성취에 독립적인 영향을 미치는지, 가족구조의 영향은 빈곤의 영향을 통제한 상태에서도 지속되는지를 분석하고, 가족구조와 빈곤의 상대적 영향력을 비교하고자 한다.

II. 이론적 논의

1. 가족구조가 청소년 교육성취에 미치는 영향

가족구조가 아동발달에 미치는 영향에 관한 서구의 연구는 수십 년이 축적되어왔다. 1960년대 시작된 이래 일정한 관점의 변화를 겪어왔지만 1980년대를 거치며 사회과학학계에서는 비교적 합치된 견해에 이르게 되었다. 평균적으로 볼 때 편부모가구의 아동들은 양부모가구의 아동들보다 사회정서적, 인지적 발달 등의 여러 가지 발달지표에서 뒤떨어진다는 것이다(McLanahan, 1997). 그렇다면 가족구조는 왜, 어떠한 과정을 통해서 아동발달에 영향을 미치는 것일까? 여기서는 교육성취의 예를 중심으로 관련된 이론을 논의한다.

우선 편부모가족은 양부모가족에 비해 경제적 자원이 부족하기 때문에 아동의 학력성취에 부정적 영향을 미칠 수 있다. 미국의 경우, 1990년대에 대체로 양부모가족 사이에서는 아동빈곤율이 10%에 못미치는 반면 편부모가족 아동의 빈곤율은 40퍼센트를 훨씬 웃도는 수치를 보인다. 우리나라의 경우 정확한 아동빈곤률의 추정치는 존재하지 않지만 1998년 현재 편부모가족을 제외한 일반가구의 빈곤률은 15%정도인데 편부모가족의 빈곤률은 35%를 넘는 것으로 나타나 편부모가족의 상당수 아동이 빈곤위험에 노출되어 있음을 짐작할 수 있다(구인회, 2002).

물론 적지 않은 수의 편부모가족의 빈곤은 편부모가족이 되기 이전부터 존재하였고, 따라서 이러한 편부모가족의 높은 빈곤률의 원인을 모두 가족구조 자체에 돌릴 수는 없다(Bane, 1986). 그러나 가족구조의 해체가 가족소득의 하락을 초래하는 것은 분명하다. 이혼으로 인한 가구의 분리는 규모의 경제 효과를 감소시키고, 가구의 분리 후에는 그 전에 비해 주소득원인 남성가구주의 소득이 아동을 부양하는 편모가구에게 훨씬 적게 이전되거나 거의 이전되지 않는다(McLanahan & Sandefur, 1994). 또한 아동을 부양하는 편모의 경우 노동시장에서의 여성의 열악한 지위는 물론 아동양육과 경제적 부양의 이중부담으로 인해 감소된 소득을 보충하는 데 어려움을 겪는다(Ellwood, 1988). 이러한 가족소득의 하락은 후술하는 이유로 인해 아동의 학력성취에 부정적 영향을 미친다.

가족구조는 또한 부모의 비경제적 양육자원과 양육행위를 변화시켜 아동의 교육성취에 부정적 영향을 미칠 수 있다. 가족해체는 부와 자녀 사이의 관계를 변화시킨다. 이혼하여 별개의 가구에 사는 아버지는 아동과의 접촉이 줄어들게 되고 많은 경우 아동과의 접촉을 중지한다. 모와 자녀 사이의 관계 또한 가족해체로 인해 상당한 변화를 겪게된다. 양육 부담을 공유할 상대가 없는 상태에서 편모는 높은 수준의 스트레스를 경험하며 이로 인해 양육행위 또한 부정적인 변화를 겪게 된다. 아동에 대한 부모의 지도(supervision)와 감독(monitoring), 학업에 대한 개입(involvement in school work)이 약화되고, 양육방식 또한 일관성을 잃게된다(McLanahan & Sandefur, 1994).

이 이외에도 편부모가족은 지역사회 자원에 대한 접근성이 떨어지고 이로 인해 편부모 가족의 아동은 불이익을 경험하게 된다. 가족해체로 인한 가족환경의 변화 때문에 편부모가족은 이주를 경험하게 되고, 많은 편부모가족은 사회적 고립을 경험한다. 이러한 취약한 사회적 자본(social capital)은 아동들의 교육성취에 부정적 영향을 미친다(Coleman, 1988; McLanahan & Sandefur, 1994).

편부모가족이라는 가족구조 자체는 물론 편부모가족을 발생시킨 가족해체의 원인 또한 아동의 교육성취와 관련된다. 미국의 경우 이혼/별거가족의 아동은 양부모가족의 아동보다 부정적 발달 양상을 보이지만, 부모가 사별한 가족의 아동의 경우는 그렇지 않은 것으로 나타났다(McLanahan, 1997). 사별가족의 경우는 이혼가족의 경우보다 가족환경의 변화를 덜 경험하는 것으로 알려져 있다. 또 사별가족의 경우는 기존의 가족 재산을 그대로 유지하며 비교적 경제적으로 안정된 편이며, 편모가 취업상의 지위를 변화하거나 이주를 하는 경우가 적다. 또한 사별가족의 경우에는 이혼에 동반되는 부모간 갈등이 존재하지 않아 이로 인해 생존한 편부모나 아동에게 초래하는 스트레스가 존재하지 않으며, 이혼 행위로 유발되는 부모에 대한 아동의 반발이나 적개심 등 또한 문제가 되지 않는다(McLanahan & Sandefur, 1994).

편부모가족을 경험한 기간 또한 청소년 성취와 관련이 있을 수 있다. 가족구조의 영향이 부정적이라면 그 영향에 오래 노출되어 있을수록 청소년 발달은 더욱 큰 영향을 받을 것이기 때문이다. 그러나 미국의 경험적 연구의 결과는 이러한 가설을 지지하지 않는다(McLanahan & Sandefur, 1994). 또한 몇몇 연구는 가족해체의 부정적 영향은 시간이 흐름에 따라 사라지고, 보다 최근에 경험한 가족해체가 아동에게 더 부정적 영향을 미친다는 것을 보여준다(Smith et al., 1997; Lipman & Offord, 1997; Pagani, Boulerice, & Tremblay, 1997).

2. 가족소득과 빈곤이 청소년 교육성취에 미치는 영향

저소득과 빈곤 또한 청소년의 교육성취에 영향을 미칠 수 있다. 인적자본이론(human capital theory)에서는 부모는 비용과 편익을 고려하여 금전적 자원과 시간을 청소년의 인적자본 형성에 투자한다고 본다(Becker & Tomes, 1986). 그런데 소득수준이 낮은 부모에게는 자녀 교육의 기회비용은 매우 높다. 자녀 학비에 대한 지출을 위해 빈곤 부모는 의식주에 소요되는 필수적 생활비에 압박을 받을 수 있기 때문이다. 따라서 이 이론에 따르면 소득수준이 낮은 가족에서는 청소년에 대한 교육투자의 수준이 낮은 상태에 머무르게 되고 그 결과 청소년의 학구적 발달과 학력성취 수준이 저하될 것이 예측된다. 예컨대, 빈곤가족은 학습도구의 구입이나 사교육 등 자녀의 교육관련 활동에 필요한  비용을 적절히 확보하는 데에 어려움을 겪을 수 있고, 청소년은 때로 학업에 전념하고 대학 진학을 준비하고 실제 대학에 진학하기보다는 가계 보조적 경제활동에 참여해야 한다. 기존의 경험적 연구는 가족소득이 청소년의 교육성취에 통계적으로 유의미한 관계를 갖는다는 것을 밝혔다(Haveman & Wolfe, 1995; Duncan & Brooks-Gunn, 1997).

빈곤이 아동·청소년 발달에 미치는 영향은 가족소득의 영향과 함께 정책결정자들과 많은 연구자들의 주목을 받아왔다. 기존 연구는 가족소득이 청소년의 교육성취에 미치는 영향은 비선형적인(nonlinear) 양상을 띠어서 저소득층이나 빈곤층의 경우 소득의 영향이 크게 나타난다는 것을 보여준다. Duncan et al.(1998)은 저소득층 가족의 경우 그렇지 않은 가족에 비해 가족소득이 청소년의 학력연수에 미치는 영향이 거의 10배정도 크다는 분석결과를 보여주었다. 많은 연구들은 특히 지속적인 빈곤은 다양한 연령대의 아동과 다양한 발달영역에서 더욱 심각한 부정적 영향을 미치고 있음을 시사한다(Korenman, Miller, Sjaastad, 1995; Duncan & Brooks-Gunn, 1997).

소득수준이나 빈곤은 또한 부모의 정신건강과 가족과정에 위기를 초래하고 양육방식을 변화시킴으로써 청소년의 교육성취에 영향을 미칠 수 있다. 경제적 어려움은 부모의 스트레스를 증대시킴으로써 부모가 부적절한 양육방식을 채택하게 하고, 이에 따라 자녀의 학구적 발달과 학업성취를 저해하는 것으로 본다. McLoyd(1990; 1998)는 경제적 궁핍으로 인해 빈곤가정은 적절하지 않은 수준의 식생활과 주거생활을 경험하고, 위험한 주변 환경에 노출된다고 제시한다. 이러한 열악한 생활조건과 경제적 어려움을 면하기 어렵다는 예상으로 인해 빈곤 부모의 심리적 스트레스는 증대된다. 이 증대된 스트레스로 인해 부모는 자녀의 학업에 대한 모니터링과 감독에 소홀하게 되고, 자녀에 대한 정서적 지지(emotional support)와 학업에 대한 기대와 개입 또한 줄어든다. 이러한 양육방식으로 인해 빈곤 아동은 최적의 학구적 발달 기회를 놓치게 되고 이는 낮은 교육성취로 이어진다. 경험적 연구에 따르면, 빈곤은 부모의 심리적 특성과 양육 행위와 관련된다(Klebanov, Brooks-Gunn, & Duncan, 1994). 또 Conger, Conger, & Elder(1997)는 양육 행위가 청소년의 학구적 성취도에 영향을 미친다는 것을 발견하였다.

3. 가족구조와 빈곤의 상대적 영향력

지금까지 가족구조와 빈곤(혹은 가족소득)이 각각 청소년의 교육성취에 영향을 미치는 이론적 근거를 살펴보았는데, 이와 밀접히 관련된 문제는 가족구조와 빈곤의 관계이다. 그간 가족구조가 청소년의 교육성취에 미치는 영향을 둘러싸고 가족구조가 그 자체로 부정적인 영향을 미치는지, 혹은 가족구조의 부정적 영향은 대다수 편부모가족이 경제적으로 어려움을 겪는다는 사실로 인해 발생하는 것인지에 관한 논쟁이 지속되어왔다. 이러한 논쟁에 대한 해답은 가족구조가 청소년의 교육성취에 미치는 영향이 빈곤을 통제한 상태에서도 지속되는지를 분석함으로써 주어질 수 있다. 그리고 만약 가족구조의 영향이 빈곤과 독립적으로 영향을 미친다면 가족구조와 빈곤 중 어느 쪽이 청소년의 교육성취에 더 큰 영향을 미치는지 또한 이와 관련된 흥미로운 문제이다.

이 문제를 본격적으로 다룬 최초의 고전적 연구로는 McLanahan(1985)이 있고, 최근에는 Duncan & Brooks-Gunn(1997)가 이 영역의 연구성과를 집약하여 보여주고 있다.

앞에서 논의하였듯이 가족구조가 청소년의 교육성취에 영향을 미치는 주요한 경로 중 하나는 빈곤이다. 그러나 경제적 자원의 부족 문제를 제외하더라도 가족구조가 청소년의 교육성취에 영향을 미치리라고 예측할 이유가 존재한다. 편부모가족의 양육자원과 양육행위는 양부모가족에 비해 부정적인 양상을 띠며, 편부모가족의 자녀는 가족 외의 사회적 자본에서도 불이익을 경험하기 때문이다. 여러 가지 성취지표를 분석한 기존 연구는 편부모가족의 자녀와 양부모가족 자녀의 차이의 절반정도가 소득으로 인해 발생한 것으로 본다(McLanahan & Sandefur, 1994).

이러한 연구결과를 평가함에 있어 소득으로 인해 발생한 효과를 어떻게 해석하느냐도 중요한 쟁점이 된다. 만약 빈곤이 가족해체를 초래하는 원인으로 작용했다면 가족구조 자체의 효과는 감소되게 된다. 그러나 반대로 가족해체가 빈곤을 초래하는 원인으로 작용했다면 소득으로 인한 효과 또한 가족구조의 효과로 돌려져야 할 것이다(McLanahan, 1997). 본 연구에서는 이러한 해석상의 난점은 논외로 하고 우리나라에서 청소년의 교육성취에 미치는 가족구조의 효과가 빈곤을 통제한 이후에도 지속되는지를 검증하기로 한다. 또한 가족구조의 효과가 지속된다면 가족구조와 빈곤 중 어느 쪽이 청소년 교육성취에 더 크게 영향을 미치는지를 비교, 분석한다.

III. 분석 방법

1. 분석 자료

본 연구의 분석에는 한국노동패널조사 1998-2001 원자료를 이용한다. 한국노동패널조사는 한국노동연구원이 제주도를 제외한 전국의 비농촌지역에 거주하는 5000가구의 가구원을 대상으로 1998년부터 연 1회 지난 1년간의 노동시장활동 및 소득, 소비, 교육 등을 추적조사하는 종단적 조사(longitudinal survey)이다(방하남 외, 1999).

한국노동패널에는 15세 이상 가구원에 대해 매년 교육성취에 관한 정보를 수집하고 또한 부모의 교육수준 등 기본적인 가족배경 변수는 물론 조사 시점 전년도의 가구소득, 당해연도의 가족구조 등 가족환경에 관한 상세한 정보를 수집한다. 더욱이 한국노동패널조사는 비록 4년이라는 짧은 기간을 포괄하지만 동일한 가구와 개인을 매년 추적조사하는 패널자료로서의 강점을 지닌다. 부모의 교육수준 등 기본적인 가족배경 변수는 물론 청소년 성장기의 가족소득, 가족구조, 부모의 혼인상의 지위 등 가족배경 요인과 이후의 교육성취수준의 관계를 분석하는 본 연구의 목적 상 이러한 패널자료로서의 특성은 필수적인 것이다. 또한 한국노동패널조사는 조사대상이 도시지역에 한정되어 있다는 한계를 지니지만 전국적인 범위에서 구축된 유일한 자료로서 분석 결과를 일반화하는 데에서 중요한 장점을 지닌다. .

본 연구에서 이용하는 표본은 한국노동패널조사가 시작된 1998-2001년에 19세에 이른 청소년표본(이하에서는 19세 표본)과 16세 이른 청소년 표본(이하에서는 16세 표본)으로 구성된다. 19세 표본에 포함된 청소년들은 대체로 고등학교 학령기에 해당하는 15-18세의 청소년기 중 적어도 1년에 대해 가족소득 등의 가족환경 정보를 보고하고 있고, 2001년 현재 19-22세가 되었다. 16세 표본에 포함된 청소년들은 대체로 중학교 학령기에 해당하는 12-15세의 청소년기 중 적어도 1년에 대해 가족소득 등의 가족환경 정보를 보고하고 있고, 2001년 현재 16-19세가 되었다. 본 연구에서는 이들 연령기준에 해당하는 청소년 중 후술하는 독립변수와 종속변수, 주요 통제변수의 정보를 포함하고 있는 청소년으로 최종 표본을 구성한다. 19세 표본은 1021명의 청소년으로 구성되며, 16세 표본은 1117명의 청소년으로 구성된다.

청소년의 연령에 따라 관찰기간이 상이함에 주의할 필요가 있다. 예를 들어 2001년에 19세에 이른 청소년의 경우 한국노동패널조사에 1998-2001년의 자료가 축적되어 15-18세 4년 간의 가족환경 요인이 관찰될 수 있으나, 1998년에 19세에 이른 청소년은 한국노동패널조사에 1998년의 1개년 자료가 축적되어 18세(1997년) 1년 간의 가족소득 등 가족환경 요인이 관찰될 수 있다.

분석자료는 먼저 1998년에서 2001년의 각년도에 19세(혹은 16세)가 된 청소년을 추출하고, 청소년 개인의 고유번호를 이용하여 19세(혹은 16세)가 된 해와 그 전년도들의 청소년 개인 자료를 결합한다. 이렇게 구성된 청소년 개인 자료는 최대 4년치(2001년에 19세가 된 경우), 최소 1년치(1998년에 19세나 16세가 된 경우)의 개인특성 자료를 포함한다. 이 청소년 개인 자료에 각년도의 가구 자료로부터 추출된 가족소득 등의 가족특성 변수와 각년도의 개인자료로부터 추출된 부모의 개인특성 변수를 연도별로 결합하여 최종 분석자료가 구성된다.

2. 주요 변수

본 연구의 종속변수인 청소년의 교육성취는 19세가 되는 연도(개인에 따라 1998년에서 2001년 중의 한 해가 됨)의 학력연수와 대학진학여부(대학에 전문대 포함)로 측정된다. 또한 본 연구에서는 16세에 측정된 진학고교의 유형(인문계고교/비인문계고교)이 종속변수로서 분석된다.

독립변수인 가족구조는 양부모가족과 편부모가족의 두 가지 범주로 이루어진 편부모가족여부 변수와 편부모가족의 유형을 부모가 이혼 혹은 별거한 가족과 사별한 가족으로 세분화하여 양부모가족과 구분한 가족유형 변수, 그리고 청소년의 편부모가족 경험기간을 범주화한 편부모가족 기간 변수로 분석할 것이다(McLanahan & Sandefur, 1994).

청소년기 가족소득은 19세 표본의 경우 15세에서 18세까지의 청소년의 성장기 동안 관찰된 가족소득의 연평균치(백만 원 단위)로 측정한다. 한국노동패널에서 매년 조사된 가족소득을 2000년도 기준 불변가격으로 전환하여 모든 관찰된 해에 대한 평균치를 계산하였다. 연평균 가족소득은 연평균 가구규모 변수와 같이 모형에 투입되어 소득의 효과를 추정하는 데에 이용된다. 또한 가족소득을 가구규모별 최저생계비로 나누어 계산되는 소득욕구비(income-to-needs ratio)를 범주화하여 독립변수로 이용하였다. 소득욕구비가 1 미만인 경우는 소득이 빈곤선에 못 미치는 빈곤층을 의미하며 소득욕구비가 2는 소득이 빈곤선의 200%임을, 3은 300%임을 나타낸다. 이렇게 범주화된 소득욕구비 변수는 가족소득의 비선형 효과(nonlinear effect)를 포착하기 위해 기존연구에서 활용되었다(Duncan & Brooks-Gunn, 1997).

통제변수로는 기존 연구에서 청소년의 교육성취와 관련이 있는 것으로 밝혀진 부모의 교육수준, 청소년의 성, 재학한 고교유형(인문계 여부), 14세 시기의 거주지역(광역시 이상의 대도시 여부), 가구규모, 형제자매의 수, 출생순서(형제 중의 출생 순위) 등이 포함된다(Haveman & Wolfe, 1995; 이미정, 1998; 이정환, 1998; 방하남, 김기헌, 2001).

<표 1>은 19세 표본과 16세 표본에 대해 분석에 이용된 변수의 정의와 기술통계치를 보여준다. 19세 표본에 포함된 청소년의 19세 학력연수 평균치는 약 12.8년이고  65.2%의 청소년이 대학(전문대 포함)에 진학하였다. 관찰기간 동안의 연평균 가구소득은 2000년도 가격기준으로 약 199만원이다. 이 중 약 21%의 청소년이 속한 가구가 욕구소득비 1에 미달되어 평균소득이 빈곤선에 못 미쳤고, 욕구소득비가 1에서 2사이의 값을 가진 경우, 즉 빈곤선의 100%와 200% 사이의 소득을 가진 경우가 약 37%였다. 18세 시점을 기준으로 청소년의 약 11.7%가 편부모가족에서 살았으며 약 5.1%는 이혼하거나 별거중인 가족에서 살았고, 나머지 6.6%는 부모가 사별한 가족에서 살았다. 청소년의 약 5.9%가 6년 이하의 기간 동안, 약 5.8%가 7년 이상의 장기간 편부모가족을 경험하였다.

<표 1> 변수의 정의와 기술통계치

변수(변수명)		변 수 정 의	평균 (표준편차)
			19세 표본	16세 표본
학력연수		청소년 19세 학력연수	12.8(1.2)	n.a.
대학진학 여부(%)		청소년 19세 대학진학 여부 (대학 미진학=0, 대학 진학=1)	65.2	n.a.
진학고교유형(%)		청소년 16세 진학고교유형 (실업계=0, 인문계=1)	n.a.	76.7
가족구조 (%)	편부모여부	18세(혹은 15세) 시기 편부모 여부 (양부모=0, 편부모=1)	11.7	10.4
	가족유형	18세(혹은 15세) 시기 가족유형: 양부모 가족 이혼/별거 가족 사별 가족	88.4 5.1 6.6	89.6 5.4 4.9
	편부모기간	18세(혹은 15세)까지 경험한 편부모기간: 0년 6년 이하 7년 이상	88.4 5.9 5.8	89.6 4.9 5.4
가족소득 (%)	연평균소득(백만원)	관찰된 청소년기 가족소득의 연평균치 (2000년 불변가격)a	1.99(1.53)	2.0(1.63)
	욕구소득비	연평균소득/최저생계비: 욕구소득비 < 1 1<= 욕구소득비 <2 2<= 욕구소득비 <3 욕구소득비 >=3	21.3 36.4 26.9 15.4	19.6 39.2 25.6 15.6
가구규모		총 가구원수	4.5	4.3
부모 교육수준(%)		고졸 미만 고졸 대학입학(전문대 포함) 이상	45.1 37.9 17.0	37.5 42.3 20.1
청소년 성(%)		남성=0, 여성=1	51.5	46.0
재학한 고교유형(%)		청소년의 재학 고교유형 (인문계=0, 실업계=1)	33.0	n.a.
14세 거주지역(%)		청소년의 14세 거주 지역 (광역시 이상=1, 기타 지역=0)	60.6	63.5
형제자매의 수		청소년의 형제자매 수	2.6	2.4
출생순서(%)		첫째=1, 둘째 이상=0	41.0	43.2

자료 : 한국노동패널 1차-4차 조사.

표본 : 19세-1021명, 16세-1117명

a: 각년도 소비자물가 지수를 이용하여 조정.

가구주 부모 중 약 45%는 고졸 미만의 교육수준을 보이며 17%가 대학입학 이상의 학력을 보였다. 절반을 조금 넘는 청소년이 여성이고 약 33%가 비인문계 고교를 다녔고 60% 이상이 광역시에서 성장하였다. 평균 형제·자매수는 2.6명이고 19세 표본 청소년의 약 41%가 첫째로 태어났다.

16세 표본의 경우 또한 대다수의 가족소득 등의 주요 변수에서 19세 표본과 유사한 특성을 보여줌을 알 수 있다. 편부모가족의 경험은 전반적으로 19세 표본에 비해 적은 수치를 보이는데 이는 16세 표본의 경우 가족구조 경험을 15세를 기준시점으로 측정하여 관찰기간이 짧았기 때문으로 보인다. 그러나 부모의 교육수준은 19세 표본보다 상당히 높은 수치를 보여 고졸 미만이 37.5%에 그쳐 고졸 이상이 크게 증가하였다. 여성청소년의 수 또한 19세 표본과 차이가 있어 여성청소년의 수가 46%였다.

3. 분석 방법 및 모형

본 연구에서는 청소년의 19세 학력연수와 대학진학여부를 가족구조와 가족소득에 회귀시키는 모형과 청소년의 16세 진학고교유형을 가족구조와 가족소득에 회귀시키는 모형을 추정한다. 질적 변수인 대학진학여부와 진학고교유형 모형의 추정에는 로짓분석을 이용하고 양적 변수인 학력연수의 모형추정에는 회귀분석을 이용한다.

우선, 가족구조가 청소년의 교육성취에 영향을 미치는지를 알아보기 위해서 가족소득을 통제하지 않은 상태에서(부모의 교육수준을 비롯한 다른 통제변수는 분석모형에 포함) 편부모가족 여부, 가족유형, 편부모가족 기간의 세 가지 가족구조 변수를 각각 모형에 투입하여 그 효과를 추정한다.

다음으로 가족소득 혹은 빈곤이 청소년의 교육성취에 영향을 미치는지를 알아보기 위해서 가족구조를 통제하지 않은 상태에서(부모의 교육수준을 비롯한 다른 통제변수는 분석모형에 포함) 연평균 가족소득액과 범주화된 욕구소득비의 두 가지 가족소득 변수를 각각 모형에 투입하여 그 효과를 추정한다.

마지막으로 가족소득을 통제한 상태에서 가족구조가 미치는 청소년의 교육성취에 대한 영향이 지속되는지를 알아보기 위해서 편부모가족 여부, 가족유형, 편부모가족 기간의 세 가지 가족구조 변수 각각을 욕구소득비 변수와 함께 모형에 투입하여 (부모의 교육수준을 비롯한 다른 통제변수는 분석모형에 포함) 그 효과를 추정한다. 또한 가족구조와 빈곤의 상대적 영향력을 비교하기 위해서 가족구조 변수와 소득욕구비 변수의 회귀계수의 크기를 비교한다. 본 연구에서는 소득욕구비가 1미만인 청소년과 소득욕구비가 1에서 2 사이인 청소년의 교육성취의 차이를 빈곤의 영향력으로 정의한다. 본 연구의 모형에 투입되는 범주화된 소득욕구비 변수는 소득욕구비가 1에서 2 사이인 경우를 기준범주로 하기 때문에 빈곤의 영향력은 소득욕구비 1미만을 나타내는 더미변수의 회귀계수로 나타나게 된다. 결국 이 회귀계수와 가족구조 회귀계수의 크기를 비교하면 그 상대적 영향력을 알 수 있다.

<표 2> 가족배경이 19세 학력연수에 미치는 영향

변 수	모형1	모형2	모형3	모형4	모형5	모형6	모형7	모형8
가족구조 편부모 여부 가족유형 부모 이혼/별거 부모 사별 편부모 기간 1년이상-6년이하 7년 이상	-.314*** (.120)	-.578*** (.176) -.114 (.154)	-.012 (.162) -.628*** (.165)			-.207* (.121)	-.482*** (.176) .001 (.155)	.085 (.162) -.514*** (.166)
가족소득 연 평균소득 가구규모 욕구소득비 욕구소득비<1 2<=욕구소득비<3 욕구소득비>=3				.103*** (.025) .084* (.043)	-.383*** (.097) .050 (.091) .225** (.114)	-.342*** (.098) .049 (.091) .210* (.114)	-.334*** (.098) .061 (.091) .222* (.114)	-.335*** (.098) .054 (.091) .212* (.114)
부모교육수준 고졸 대학입학이상	.036 (.080) .353*** (.105)	.024 (.080) .358*** (.104)	.029 (.079) .356*** (.104)	-.006* (.080) .203 (.108)	-.017 (.080) .197* (.110)	-.017 (.080) .224** (.111)	-.032 (.080) .225** (.111)	-.024 (.080) .226** (.111)
*p<.10 **p<.05 ***p<.01 number of case = 1021

IV. 분석 결과

<표 2>에서 <표 4>는 19세 학력연수와 대학진학여부, 16세 진학고교유형을 종속변수로 하여 각각 8개 모형의 추정결과를 제시하고 있다. 모형 1에서 모형 3은 가족소득을 통제하지 않은 상태에서 편부모가족 여부, 가족유형, 편부모가족 기간의 세 가지 가족구조 변수가 각각 학력연수에 미친 영향을 보여준다. 모형 4에서 모형 5는 가족구조를 통제하지 않은 상태에서 연평균 가족소득액과 범주화된 욕구소득비의 두 가지 변수의 영향을 보여준다. 모형 6에서 모형 8은 편부모가족 여부, 가족유형, 편부모가족 기간의 세 가지 가족구조 변수 각각을 욕구소득비 변수와 함께 모형에 투입하여 그 영향을 추정한 결과를 제시한다. 비교를 위해 부모의 교육수준 변수의 영향을 추정한 결과도 같이 제시한다. 부모의 교육수준을 비롯한 다른 통제변수 또한 모든 분석모형에 포함되었다. 그러나 논의의 편의를 위해 부모의 교육수준을 제외한 통제변수에 대한 추정결과는 제시되지 않았고 이에 대한 논의는 <표 6>에서 진행하기로 한다.

<표 2>의 모형 1에서 모형 3까지의 추정결과에서 나타나듯이 가족구조는 19세의 학력연수와 일관되게 통계적으로 유의미한 부정적 관계를 갖는다. 모형 1은 편부모가족의 청소년이 양부모가족의 청소년에 비해 학력연수가 약 0.31년 정도 떨어진다는 점을 보여준다. 그러나 이러한 가족구조의 영향은 편부모가족의 유형에 따라 크게 차이가 난다. 모형 2에서 이혼·별거 가족의 경우 가족구조의 회귀계수가 -0.578로 그 수치가 증대하고 통계적으로도 유의하지만, 사별 가족의 경우 회귀계수가 작고 통계적으로 유의하지 않다. 또한 모형 3에서 알 수 있듯이 가족구조와 청소년 학력연수의 부정적 관계는 청소년이 편부모가족을 7년 이상 경험한 경우에 나타난다. 이러한 결과는 청소년의 19세 학력연수에 미치는 가족구조의 부정적 영향은 이혼·별거 가족의 청소년과 장기적으로 편부모가족을 경험한 청소년 집단에 집중되어 나타남을 시사한다.

<표 2>의 모형 4와 모형 5의 추정결과에 따르면 가족소득과 빈곤이 청소년의 학력연수와 통계적으로 유의미한 관계를 가짐을 알 수 있다. 연평균 가족소득이 100만원 증가하는 경우 청소년의 학력연수는 약 0.1년 증가한다. 이러한 가족소득의 효과는 저소득층 사이에서는 훨씬 크게 나타나 빈곤집단의 청소년은 기준집단인 빈곤선 100%에서 200% 사이의 소득집단에 비해 약 0.38년 정도 낮은 학력연수를 보이는 반면 빈곤선 200%에서 300% 사이의 소득집단은 기준집단과 통계적으로 유의미한 차이가 없다.

모형 6에서 모형 8의 결과를 보면 욕구소득비를 통제한 후에 가족구조의 회귀계수는 그 크기가 감소되지만 여전히 통계적으로 유의미하여 가족구조의 영향이 가족소득이나 빈곤을 통제한 이후에도 지속됨을 알 수 있다. 편부모가족 여부의 회귀계수는 -0.207이고 욕구소득비가 1미만인 더미변수의 회귀계수가 -0.342이어서 가족구조보다 빈곤이 청소년의 학력연수에 더 크게 부정적 영향을 미침을 시사한다. 그러나 가족구조의 영향을 이혼·별거 가족이나 장기 편부모가족으로 한정할 경우에는 가족구조의 부정적 영향이 빈곤의 영향보다 더 큰 것으로 나타난다. 그리고 가족구조와 빈곤의 영향의 크기는 가구주 부모의 교육수준이 고졸 미만인 청소년 집단과 대학입학 이상인 청소년 집단의 학력연수의 차이와 유사하거나(모형 6에서 가족구조의 경우) 더 큰 것으로 나타났다.

<표 3> 가족배경이 19세 대학진학 여부에 미치는 영향

변 수	모형1	모형2	모형3	모형4	모형5	모형6	모형7	모형8
가족구조 편부모 여부 가족유형 부모 이혼/별거 부모 사별 편부모 기간 1년이상-6년이하 7년 이상	-1.086*** (.245)	-1.559*** (.379) -.743** (.314)	-.461 (.334) -1.789*** (.373)			-.962*** (.251)	-1.467*** (.384) -.596* (.318)	-.348 (.340) -1.641*** (.376)
가족소득 연 평균소득 가구규모 욕구소득비 욕구소득비<1 2<=욕구소득비<3 욕구소득비>=3				.233*** (.070) .224*** (.093)	-.543*** (.202) .050 (.193) .528** (.259)	-.378* (.207) .050 (.196) .469* (.262)	-.371* (.209) .070 (.196) .490* (.264)	-.362* (.210) .060 (.196) .473* (.264)
부모교육수준 고졸 대학입학(전문대 포함) 이상	.399** (.167) .715*** (240)	.378** (.167) .732*** (.242)	.389** (.167) .733** (.242)	.320* (.167) .396 (.243)	.329** (.167) .428* (.245)	.330* (.170) .537** (.252)	.304* (.171) .547** (.254)	.317* (.171) .555** (.255)
*p<.10 **p<.05 ***p<.01 number of case = 1021

<표 3>의 결과를 보면 가족구조는 19세의 대학진학여부와 일관되게 통계적으로 유의미한 부정적 관계를 갖는다. 특히 학력연수모형과는 달리 사별가족 청소년의 경우에도 가족구조의 회귀계수가 통계적으로 유의미하였다. 또한 모형 4와 모형 5의 추정결과에 따르면 가족소득과 빈곤이 청소년의 대학진학여부와 통계적으로 유의미한 관계를 가짐을 알 수 있다. 대학진학모형에서도 가족소득의 효과는 저소득층 사이에서 훨씬 크게 나타나 빈곤집단의 청소년은 기준집단인 빈곤선 100%에서 200% 사이의 소득집단에 비해 통계적으로 유의미하게 대학진학확률이 높은 반면 빈곤선 200%에서 300% 사이의 소득집단의 대학진학확률은 기준집단과 통계적으로 유의미한 차이가 없다. 모형 6에서 모형 8의 결과를 보면 욕구소득비를 통제한 후에 가족구조의 회귀계수는 그 크기가 다소 감소되지만 여전히 통계적으로 유의미하여 가족구조의 청소년 대학진학확률에 대한 영향도 가족소득이나 빈곤을 통제한 이후에도 지속됨을 알 수 있다.

<표 4> 가족배경이 16세 진학고교 유형에 미치는 영향

변 수	모형1	모형2	모형3	모형4	모형5	모형6	모형7	모형8
가족구조 편부모 여부 가족유형 부모 이혼/별거 부모 사별 편부모 기간 1년-6년 7년 이상	-.660*** (.252)	-1.707** (.339) -.610* (.348)	-.671* (.349) -.649* (.338)			-.504 (.260)	-.577* (.343) -.426 (.355)	-.519 (.352) -.490 (.346)
가족소득 연 평균소득 가구규모 욕구소득비 욕구소득비<1 2<=욕구소득비<3 욕구소득비>=3				.356*** (.088) -.162 (.111)	-.329* (.194) .339* (.202) .819*** (.313)	-.247 (.198) .310 (.203) .791** (.313)	-.247 (.198) .312 (.203) .793** (.313)	-.247 (.198) .310 (.203) .790** (.313)
부모교육수준 고졸 대학입학(전문대 포함) 이상	.612*** (.163) 2.120*** (.305)	.610*** (.163) 2.120*** (.305)	.612*** (.163) 2.120*** (.305)	.562*** (.165) 1.748*** (.313)	.553*** (.164) 1.738*** (.313)	.543*** (.166) 1.808*** (.317)	.541*** (.166) 1.807*** (.318)	.543*** (.166) 1.808*** (.318)
*p<.10 **p<.05 ***p<.01 number of case = 1117

<표 4>에 제시된 추정결과에 따르면 가족구조는 16세의 진학고교유형과 일관되게 통계적으로 유의미한 부정적 관계를 갖는다. 여기에서도 학력연수모형과는 달리 사별가족 청소년의 경우에도 가족구조의 회귀계수는 10% 수준에서 통계적으로 유의미하였고 6년 이하의 단기간 편부모가족을 경험한 경우에도 그러하였다. 또한 모형 4와 모형 5의 추정결과에 따르면 가족소득과 빈곤이 청소년의 진학고교유형과 통계적으로 유의미한 관계를 가짐을 알 수 있다. 19세 교육성취모형과는 달리 욕구소득비의 각 급간을 나타내는 더미변수가 모두 통계적으로 유의미한 것도 눈에 띄는 결과이다. 모형 6에서 모형 8의 결과를 보면 욕구소득비를 통제한 후에 가족구조의 회귀계수는 그 크기가 감소되고 다수가 통계적인 유의미성도 상실함을 알 수 있다. 오직 이혼·별거 가족의 경우에만 가족구조의 부정적 영향이 10% 수준에서 통계적으로 유의미하였다. 더욱이 가족소득의 영향은 19세 교육성취모형과는 달리 저소득층 사이에서는 통계적으로 유의미하지 않고 욕구소득비가 3이상인 고소득층인 경우에 나타난다. 가족구조 자체나 빈곤의 영향이 16세의 진학고교유형에 대해 일관되게 나타나지 않은 이러한 결과는 부모의 교육이나 청소년의 다른 개인적, 가족적 특성 변수가 16세의 진학고교유형에 더 중요하게 영향을 미침을 시사한다.

<표 5>에서는 <표 2>에서 <표 4>의 모형 6을 기본모형으로 하여 가족구조와 빈곤의 영향을 비교한 결과를 보여준다. 대학진학확률을 추정한 로짓모형의 경우 회귀계수가 해당변수의 한계효과(marginal effect)를 나타내지 않으므로 다음과 같은 방법을 이용하여 각 변수의 효과를 계산한다. 일관성을 위해 학력연수에 대한 가족구조와 빈곤의 효과도 동일한 방식으로 제시한다. 그러나 진학고교모형의 경우 가족구조와 빈곤 변수의 회귀계수가 통계적으로 유의미하지 않으므로 효과의 크기를 계산하지 않는다.

<표 5> 가족구조와 빈곤의 효과에 시뮬레이션 결과

	학력연수 예측치			대학진학확률 예측치
	전체표본	편부모 표본	빈곤표본	전체표본	편부모 표본	빈곤표본
관찰된 특성대로	12.76	12.40	12.41	0.652	0.406	0.554
편부모 없는 경우	12.78	12.60		0.671	0.595
빈곤이 없는 경우	12.82		12.75	0.667		0.622
효과 크기(% 변화) 가족구조 빈곤	+.02(.2%) +.06(.5%)	+.20(1.6%)	+.34(2.7%)	+.019(2.9%) +.015(2.1%)	+.18(46.6%)	+.07(12.3%)

먼저 추정된 모형에 청소년 개개인의 가족구조, 가족소득, 부모 교육수준 변수와 통제변수로 포함된 개인적, 가구적 특성 변수들의 실제 관찰값을 투입함으로써 표본에 포함된 청소년 개개인에 대하여 예측되는 학력연수와 대학진학확률을 계산하였다. 이들의 학력연수와 대학진학확률의 평균치는 각각 12.76과 0.652였다. 다음으로 가족구조의 효과를 구하기 위해서 모든 청소년이 편부모가족을 경험하지 않고 다른 특성은 모두 관찰된 경우와 동일한 상황을 가정하여 학력연수와 대학진학확률을 예측하였다. 학력연수의 평균치는 12.78로서 0.02년의 증가를 보여 0.16% 변화를 보였고, 대학진학확률의 평균치는 0.671로서 2.9%정도 상승하는 결과를 보였다. 이렇게 가족구조의 효과가 미미하게 나타난 시뮬레이션 결과는 편부모가족의 빈도가 적어 발생하는 것이므로 동일한 시뮬레이션 과정을 편부모가족을 경험한 청소년만을 대상으로 반복하였다. 그 결과 실제 관찰값을 이용하여 계산된 학력연수와 대학진학확률의 평균치는 12.40, 0.406이고, 가설적 상황에서 계산된 값은 각각 12.60, 0.595였다. 이 결과는 가족구조가 0.2년이라는 크지 않은 학력연수 차이를 초래하지만 이러한 학력연수의 차이가 대학진학여부와 밀접한 관련을 가져 대학진학확률에서는 평균 46.6%의 큰 차이를 초래하였음을 보여준다.

이번에는 빈곤의 효과를 구하기 위해서 모든 청소년이 빈곤을 경험하지 않고 다른 특성은 모두 관찰된 경우와 동일한 상황을 가정하여 학력연수와 대학진학확률을 예측하였다. 학력연수의 평균치는 12.82로서 0.06년의 증가를 보였고 대학진학확률의 평균치는 0.667로서 2.1%정도 상승하는 결과를 보였다. 그리고 동일한 시뮬레이션 과정을 빈곤을 경험한 청소년만을 대상으로 반복하였다. 그 결과 실제 관찰값을 이용하여 계산된 학력연수와 대학진학확률의 평균치는 12.41, 0.554이고, 가설적 상황에서 계산된 값은 각각 12.75, 0.622였다. 이 결과는 이들 청소년의 경우 빈곤이 학력연수는 평균 0.34년이라는 비교적 적은 차이를 초래하지만, 대학진학확률에서는 평균 12.3%의 큰 차이를 초래하였음을 보여준다.

마지막으로 가족구조와 빈곤의 상대적 영향력을 총괄하기 위해 편부모가족 청소년 표본에서 나타난 가족구조 효과와 빈곤가족 청소년 표본에서 나타난 빈곤 효과를 비교하면 학력연수에 대해서는 빈곤의 영향력이 다소 큰 반면에 대학진학확률에 대해서는 가족구조의 영향력이 훨씬 크다는 것을 알 수 있다.

<표 6>에서는 <표 2>에서 <표 4>에 제시된 모형 6의 추정결과를 통제변수에 대한 추정치를 포함하여 다시 제시하였다. 19세 학력연수모형에서는 청소년의 성과 형제자매 수가 청소년 교육성취에 영향을 미친다는 증거는 발견되지 않았으나, 재학고교유형(인문계=0, 비인문계=1), 14세 시기의 성장지역(광역시 이상=1, 비광역시=0), 출생순서(첫째=1, 나머지=0)는 통계적으로 유의미한 영향을 미쳤다. 비인문계 출신은 인문계 출신보다 평균적으로 0.54년 정도 학력연수가 낮았고, 광역시 이상의 대도시 출신이 중소도시 출신보다 0.13년 정도 학력연수가 낮았으며, 출생순서가 첫째인 청소년이 다른 청소년보다 0.29년 정도 학력연수가 높았다. 19세 대학진학모형의 결과 또한 학력연수모형과 거의 유사한 양상을 보여 청소년의 재학고교유형과 14세 시기의 성장지역, 출생순서가 통계적으로 유의미한 영향을 미쳤다. 그러나 16세 진학고교모형의 추정결과는 다소 상이한 모습을 보인다. 출생순서는 여전히 통계적으로 유의미하지만, 성장지역은 통계적으로 유의미하지 않고 형제자매 수가 통계적으로 유의미한 변수로 새로이 나타났다.

<표 6> 청소년 교육성취에 미치는 영향

변 수	학력연수 모형	대학진학 모형	진학고교 모형
가족구조: 편부모 여부	-.207* (.121)	-.962*** (.251)	-.504 (.260)
가족소득 욕구소득비<1 2<=욕구소득비<3 욕구소득비>=3	-.342*** (.098) .049 (.091) .210* (.114)	-.378* (.207) .050 (.196) .469* (.262)	-.247 (.198) .310 (.203) .791** (.313)
부모교육수준 고졸 대학입학(전문대 포함) 이상	-.017 (.080) .224** (.111)	.330* (.170) .537** (.252)	.543*** (.166) 1.808*** (.317)
성별	.116 (.072)	-.031 (.155)	.072 (.157)
재학한 고교유형	-.546*** (.082)	-1.466*** (.165)
14세 거주지역	-.136* (.073)	-.401** (.161)	-.114 (.162)
형제자매의 수	.048 (.035)	.023 (.075)	.250** (.106)
출생순서	.293*** (.077)	.541*** (.169)	3.555*** (.170)
상수항	12.713*** (.143)	.986*** (.301)	.382** (.341)
adjusted R square	.112
-2LL		1056.544	1033.962

V. 요약 및 논의

본 연구는 한국노동패널 1998-2001 자료를 이용하여 성장기에 경험한 가족구조와 빈곤 등의 가족배경이 청소년의 교육성취에 미치는 영향을 분석하였다.

분석의 결과 가족구조와 가족소득은 각각 청소년의 학력연수와 대학입학확률, 진학고교유형과 통계적으로 유의미한 관계를 보였다. 19세의 학력연수와 대학진학확률의 경우 이혼·별거 가족의 청소년과 편부모가족을 장기적으로 경험한 청소년, 빈곤가족의 청소년은 특히 낮은 수준의 성취도를 보였다. 가족구조가 19세의 교육성취에 미치는 영향은 소득수준이나 빈곤을 통제한 후에도 지속되는 것으로 나타났다. 16세의 진학고교유형에 대해서도 가족구조나 가족소득의 영향은 나타나나, 빈곤 변수를 모형에 포함하는 경우 가족구조의 영향은 이혼·별거 가족의 청소년에서만 나타나고 빈곤의 영향 또한 사라진다. 가족구조와 빈곤의 상대적 영향력은 모형에 따라 상이한 모습을 보인다. 19세의 학력연수에 대해서는 빈곤의 영향력이 다소 크게 나타난 반면 대학진학확률에 대해서는 가족구조의 영향력이 훨씬 크게 나타났다.

본 연구는 첫째, 가족구조와 빈곤이 청소년의 교육성취에 미치는 영향을 분석함으로써 그간 국내의 연구에서 간과되어 왔던 가족배경과 아동·청소년 발달의 관계의 규명에 기여하였다. 대다수의 이론에서 가족배경은 학교관련 요인, 지역사회-또래집단 요인과 함께 아동·청소년 발달과 관련된 매우 중요한 요인으로서 제기되어 왔고 서구의 연구는 이러한 이론을 경험적으로 지지하고 있다. 그러나 국내에서는 적절한 자료와 이를 이용한 실증 연구가 미흡하여 아동·청소년 발달과 관련된 가족배경의 중요성은 거의 규명되지 않았다. 더욱이 가족구조와 가족소득, 빈곤의 영향에 대한 연구는 거의 존재하지 않았다.

둘째, 본 연구는 가족구조와 빈곤과 같은 가족배경이 청소년 교육성취에 미치는 영향을 입증하여 편부모가족과 빈곤가족에 대한 사회적 지원 대책이 청소년 교육성취 수준을 향상하는 데에 크게 기여할 수 있음을 시사한다. 한국 사회에서 계층간, 집단간 교육불평등 문제는 오랜 기간 정책 논쟁의 최우선순위를 차지하였지만 논의의 범위가 학교관련 혹은 입시관련 제도에 주로 제한되어 있었다. 본 연구의 발견은 교육성취에 대한 가족배경 요인의 영향을 밝혀 교육불평등에 대한 보다 폭넓은 정책적 접근이 필요함을 시사한다.

셋째, 본 연구는 횡단자료를 분석한 대다수 기존 연구와는 달리 패널자료를 분석에 이용함으로써 관련 연구분야의 분석자료의 한계를 크게 넘어설 수 있다. 한 시점에서 자료를 수집하는 횡단 자료의 경우 부모의 특성이나 가족환경 요인 등에 대한 정보가 자녀의 회고적 응답을 통해서 수집되어 관련 변수의 수에서나 정확성에서 근본적인 한계를 지니고 이로 인해 추정치에도 편의의 가능성이 크다(Haveman & Wolfe, 1995). 본 연구에서는 청소년과 가족환경을 성장기에서부터 연단위로 추적조사한 패널자료를 이용하여 기존 연구의 한계를 극복하였다.

후속연구를 통해서 개선되어야 할 본 연구의 중요한 한계로는 다음의 두 가지를 지적할 수 있다. 첫째, 분석에 이용될 한국노동패널조사의 자료가 4개년에 불과해 청소년 성장기 가족환경의 관찰은 청소년기를 중심으로 최대 4년의 기간에 한정될 수밖에 없다. 따라서 청소년의 어린 시절의 가족환경의 영향이 모형에 포함되지 않아 추정치에 편의를 초래할 가능성이 있다. 기존 연구는 가족소득 등 가족환경이 아동·청소년 발달에 미치는 영향은 아동의 발달단계에 따라 상이하고 특히 어린 아동기의 경험이 커다란 영향을 미친다는 사실을 밝히고 있다(Duncan, Yeung, Brooks-Gunn, & Smith, 1998).

둘째, 본 연구에서는 다양한 가족적, 개인적 특성 변수를 모형에서 통제한 상태에서 가족소득이나 가족구조 등 관찰된 가족환경의 영향을 추정할 것이지만, 청소년 사이에 존재하는 관찰되지 않은 특성(unobserved characteristics)의 차이로 인해 추정에 편의가 발생할 가능성은 여전히 존재한다. 예컨대, 인지능력이 뛰어난 부모의 경우 소득수준이 높을 가능성이 있고 동시에 그 청소년 자녀는 유전적으로 이어받은 인지능력으로 높은 교육성취수준을 보일 가능성이 있다. 이 경우 본 연구에서는 인지능력과 같은 변수를 통제하지 못함으로 인해 인지능력의 영향을 가족소득의 영향에 귀속하여 그 영향을 과대추정했을 가능성이 있다.

관찰되지 않은 속성의 차이로 인한 소득효과의 과대추정 가능성은 근년의 서구 연구에서 집중적인 논쟁의 대상이 되었다. Mayer(1997)는 이러한 누락변수로 인한 편의(omitted-variable bias)의 정도를 검증하여 소득의 효과가 매우 적거나 통계적으로 유의하지 않다는 사실을 보고하였다. 반면에 Duncan et al.(1998)은 효과고정모형(fixed-effect model)을 추정하여 관찰되지 가족적 특성을 통제한 후에도 상당한 정도의 소득 효과를 발견하였다.

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【제2주제】

취업과 구직활동

지식정보산업 취업자의 인적 특성

비정규직 결정요인

학교에서 직업으로의 이행: 제도적 배태를 중심으로

경제위기 후 실업탈출에 건강상태가 미치는 영향

지식정보산업 취업자의 인적 특성

이성균*

이 논문은 노동패널자료를 활용하여 지식정보산업 취업자들이 전통적인 제조업 및 서비스산업 취업자들과 다른 인적 특성과 취업관련 경험을 갖는가 분석한다. 분석결과의 주요 내용을 정리하면 다음과 같다. 전반적으로 볼 때, 지식정보산업에서의 여성고용비중은 높지만, 정보통신서비스부문에서는 전통산업 서비스부문보다도 낮고 직종별 성별 분절화현상도 지속된다. 둘째, 지식정보산업 종사자들은 전통산업에 비하여 고학력자들이지만, 이들의 전공에 따라서 취업가능성이 달라진다. 이공계출신자들이 가장 많은 산업부문은 정보통신서비스부문이며, 가장 적은 부문은 지식서비스산업이다. 셋째, 단순히 직업훈련경험이 있다는 점만으로 지식정보산업으로의 취업 가능성이 높아지지 않는다. 특히 정보통신관련 직업훈련을 받더라도 지식정보산업으로 취업할 가능성이 높지 않다. 과거 취업경력이 있더라고 하더라도, 모든 사람들이 지식정보화산업에 취업하지 못한다. 동일한 분야에서 취업했던 경력자일수록 지식정보산업으로 취업할 가능성이 높을 뿐, 전통산업에서의 취업경력은 정보통신산업으로의 이직 가능성을 높이지 못한다. 따라서 지식정보산업이 필요로 하는 인력을 적절히 공급하기 위해서는, 노동시장에 진입하기 이전단계인 정규교육기관에서의 이공계 전공교육 내용과 규모를 현실적으로 조정해야 하며, 지식정보산업으로 이직하려는 취업경력자들을 위하여 좀 더 내실있는 직업훈련체계와 취업연계 프로그램 등을 마련해야 한다.

I. 서론

현재 지식정보화 혹은 탈산업화추세가 전세계적으로 진행되고 있다는 점은 이미 잘 알려진 사실이다. 주요 선진국들은 이미 1970년대부터 컴퓨터와 정보통신기술을 이용하여 생산과정을 자동화하였고, 이러한 변화는 재화·서비스를 생산하거나 유통시키는 방식까지도 변화시키고 있다. 특히 정보통신기술의 발전은 기업조직내에서는 새로운 생산공정을 낳았을 뿐만 아니라, 전통적 제조업의 하락과 정보화관련 산업의 증가 등 산업구조 자체를 바꿀 정도로 광범한 파급효과를 낳고 있다(김문조, 1998; Castells, 2000).

한국의 경우에도 지식정보화가 매우 빠르게 진행되고 있다. 1998년 827만대이었던 PC 보급대수는 2000년에 1천 500만대로 증가하였고, 컴퓨터·인터넷·통신·방송 등 4개 부문 7개

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* 울산대학교 부교수

항목에 기초한 정보화지수는 전세계적으로 21위(1998년)에서 17위(2000년)로 상승하였다(한국전산원, 2002). 또한 정보통신산업 등 이른바 □신경제□가 경제위기를 극복하는 대안적 경제패러다임(paradigm)으로 부각되면서, 지식정보산업이 지속적으로 발전하고 있다. 정보통신산업의 생산규모는 매년 20%씩 성장하고 있으며, 국내총생산(GDP)에서 차지하는 비중도 10.7%(1999년)에서 11.8%(2000년)로 높아졌다(정보통신부, 2001). 또한 이러한 추세는 앞으로도 지속될 가능성이 높다. 내년 1분기 전체 산업경기는 국내외 경기불안과 소비심리 위축으로 전년 동기수준에 머물 전망이지만 반도체 및 전자산업은 전년 동기대비 7%의 성장세를 이어갈 것으로 기대된다(전자신문, 2002년 12월 31일).

정부는 지식정보화산업의 성장에 주목하고 관련 산업에서 필요로 하는 인력양성을 강화하고 있다. 교육인적자원부와 정보통신부 등 공공행정기관들은 다양한 정보통신인력양성 프로그램을 지원하고 있으며, 각종 사설 교육기관에서도 관련 전문가를 양성하기 위하여 수많은 강좌를 운영하고 있다. 정보통신부는 2000년에 1,573억원의 예산을 이용하여 3만여명을 대상으로 전문인력육성강좌를 지원하였고, 2005년까지 5,000억원을 투자하여 20만명의 전문인력을 추가로 양성할 계획이다(정보통신부, 2001). 또한 노동부도 1999년부터 한국산업인력공단 산하 40개 직업전문학교 및 기능대학의 개설 훈련직종 중 17.6%를 지식기반직종으로 개편하였으며 2000년도에는 1999년도에 개편한 15개 지식기반 직종에 대하여 2,459명에게 훈련을 실시하였다(노동부, 2001).

지식정보화 추세는 노동시장구조를 변화시키고 개인의 취업과정에도 많은 영향을 미치고 있다. 각 기업들이 도입하는 새로운 생산방식은 일부 전통적인 노동인력을 쓸모 없는 것으로 만들고 새로운 기술인력에 대한 수요를 높이고 있다. 미국의 경우에 1995-1996년이라는 짧은 기간에 1,620만개 일자리가 새로 만들어졌으나 동시에 1,434만개 일자리가 사라짐으로써, 미국 노동시장 일자리의 1/3개가 새로 생성되거나 소멸되는 급격한 유동성을 경험하였다(전병유, 2002; 신광영, 2001; U.S. Department of Commerce, 1999). 한국의 경우에도 지식정보산업의 발전은 창업증가와 일자리창출을 낳고 있다. 1999년에 2,700개였던 정보통신산업의 창업 기업이 2000년 들어서 7,300개로 증가하였고, 관련 산업 종사자의 수도 113만명에서 125만명으로 증가하였다(정보통신부, 2001). 또한 정보통신산업을 포함한 지식정보산업 전체를 보면, 취업자 수는 1999년에 450만명으로 비농·림·광업 취업자의 25%정도를 차지한다(강순희 외, 2000).

이러한 탈산업화 추세를 볼 때 제기되는 가장 기본적인 의문은 지식정보산업 종사자의 인적 특성이다. 지식정보산업이 미래 노동시장의 핵심적인 영역이라면, 신규 노동인력이나 기존 취업자들은 임금이나 노동조건 등이 비슷하다면 가능한 이 분야로 취업하려고 노력할 것이다. 그러나 □지식□과 □정보□의 처리능력을 강조하는 산업의 특성을 고려하면, 모든 구직자들이 지식정보산업에 취업할 수 있는 것은 아니다. 그렇다면 어떤 특성의 노동인력이 지식정보산업에 취업하고 있는가? 성·학력이나 과거 취업경력 등은 지식정보산업으로 취업하는데 영향을 미치는가? 또한 정부가 확대하고 있는 지식정보화 관련 직업훈련은 관련 산업으로의 취업에 도움을 주고 있는가? 이러한 의문은 현재 지식정보산업에 취업한 사람들을 전통적인 제조업 및 서비스산업 취업자들과 비교함으로써 해명될 것이다.

이 논문은 취업자의 인적 특성과 직업훈련 등 취업관련 경험이 지식정보산업으로의 취업에 미치는 영향을 분석한다. 분석은 주로 취업자 개인의 인적 특성과 산업을 연계시키는 방향으로 진행된다. 즉, 산업을 제조업과 서비스업 부문으로, 지식정보화관련 산업과 전통적인 산업으로 구분하고, 이러한 세분화된 산업의 취업자들이 인적 특성·직업경력·직업훈련 등에서 어떤 차이를 나타내는지 살펴본다.

II. 이론적 논의

1. 탈산업화이론

지식정보화가 산업구조 및 직업구성에 미치는 영향을 장기적인 사회변동의 관점에서 설명하는 이론 가운데 가장 대표적인 것은 탈산업화론이다(Bell, 1974; Gouldner, 1979). 이 이론은 학자에 따라서 매우 다양한 주장을 포함하지만, □현대사회(post-industrial society)가 과거의 산업사회나 자본주의 사회와는 매우 다른 특성을 지닌다□는 점에서는 공통적이기 때문에 □탈산업사회론□으로 분류될 수 있다. 이 이론이 공통적으로 주장하는 바를 정리하면 다음과 같다.

첫째, 산업화가 진전되면 제조업의 비중이 감소하는 대신 서비스산업을 중심으로 산업구조가 변화한다. 과거의 산업활동에서 자본과 노동 등 전통적 생산요소가 주요했다면, 탈산업화 사회의 산업활동에서는 □지식과 정보의 가치생산과 재생산에 기초하는□ 지식정보산업의 중요성이 더욱 부각될 것이다. 따라서 지식정보산업의 비중도 높아지고, 신규노동력이나 기존 노동력이 지식정보산업으로 이동할 가능성이 높아진다.

둘째, 지식정보사회의 경제활동은 정보와 지식을 가공·처리할 수 있는 직업군을 더욱 중요시하게 된다. 정보통신 및 자동화기술 등 신기술의 도입은 숙련노동력에 대한 의존도를 줄이고 노동비용을 절감하는 한편, 이러한 작업을 처리할 수 있는 전문직업인을 필요로 한다( Sewell and Wilkonson 1992). 따라서 정보화사회의 직업구조는 한편으로는 전문직과 기술직 등이 빠르게 증가하고, 다른 한편으로는 전통적인 생산관련 직종이 정체되거나 감소하는 경향을 보인다(Castells, 2000). 또한 이러한 성장 직업은 대체로 고졸이상 교육수준이나 장기적인 지식 및 기술의 습득을 필요로 한다.

셋째, 정보통신산업의 발전은 산업구조의 소프트화와 서비스화를 촉진하여 여성의 취업기회를 확대한다. 정보통신산업이 물리적 힘에 기초한 육체노동보다는 정보의 생산 및 가공능력에 의존한다면, 여성의 능력을 과거보다 더욱 필요로 하며 특히 고학력 전문기능을 갖는 여성들이 지식정보관련 산업에서 취업할 기회가 많아질 것이다(강석훈, 2002). 이러한 점은 여성고용이 금융산업 등 비즈니스지원분야, 교육서비스분야, 복지서비스분야 등에서 높은 비중을 차지한다는 점에서 확인할 수 있다. 또한 탈산업화가 진전되고 복지국가영역이 확대됨으로써 여성의 지식서비스산업으로의 취업이 증가하는 선진자본주의사회의 경험은 한국의 경우에도 앞으로 지식정보산업에서의 여성취업기회가 지속적으로 확대될 것임을 예견한다.

결국 지식정보산업의 성장은 산업구조, 직업구조, 여성의 경제활동참가를 변화시킴으로써 개인의 취업행위에도 많은 영향을 미칠 것이다. 전문기술직 혹은 여성 고학력자일수록 지식정보산업에 취업할 가능성이 증가할 것이며, 관련분야의 직업훈련을 경험한 사람들은 해당 산업에서 필요로 하는 지식과 기술을 갖기 때문에 취업가능성이 더욱 높아질 것이다. 또한 동일한 학력이나 연령이라면, 과거의 동일 분야에서 취업한 경력이 많을수록 이직시에도 더 많은 프리미엄을 가질 것이다.

그러나 이러한 주장에서 한가지 유의할 것은 전세계적으로 확대되는 탈산업화 경향이 산업 및 국가별로 상이한 결과를 나타낸다는 사실이다. 예를 들어서 애스핑-앤더슨(Esping-Andersen, 1990)이 미국, 독일, 스웨덴을 비교한 바에 의하면, 지식서비스분야의 비중이 상대적으로 높고 이 분야에서의 여성 취업율이 가장 높은 국가는 스웨덴이지만, 일반서비스산업의 비중과 이 분야에서의 여성 취업율이 가장 높은 나라는 미국이다. 다시 말하면 해당 국가의 산업구조, 인적 자원의 특성, 여성고용관행 등에 따라서 탈산업화의 결과가 달라지며, 동일한 국가에서도 지식서비스부문인가 일반 서비스부문인가에 따라서 성별 비중이 달라진다고 할 수 있다. 따라서 다른 나라의 경험에서 도출되는 경향을 성급히 일반화하기 보다는, 해당 국가의 경험을 좀 더 자세히 분석하는 작업이 필요하다.

2. 한국의 사례에 대한 연구경향

한국의 경우에도 많은 연구자들이 지식정보화 시대의 노동시장변화를 분석하고 있다. 홍두승 등(1999)은 산업을 제화처리부문과 정보처리부문으로 나눈 뒤, 한국의 경우에 1995년 현재 정보처리부분(통신, 금융, 보험 등)이 28.4%로서 미국(48.3%)에는 못 미치지만, 일본(33.4%)에 근접하고 있음을 설명하고 있다. 또한 권남훈 등(2000)도 정보통신산업 취업자가 1998년에는 전체 취업자의 3.7%이지만, 2003년에는 4.4%를 차지할 것으로 전망하고, 특히 정보처리부문의 신장세가 가장 두드러질 것으로 예상하고 있다. 이러한 연구가 정보관련산업을 중심으로 한 것이라면, 강순희 등의 연구(2000)는 지식기반산업으로 논의를 확대하고 있다. 이들은 지식집약도를 기준으로 산업별 고용구성추이를 분석하고, □현재까지 서비스의 고용이 증가한 가운데 앞으로도 지식기반산업의 고용이 빠른 속도로 증가할 것이며□(8쪽), □제조업 가운데에서는 지식기반제조업의 비중이 증가할 것이고, 서비스산업에서도 지식기반 서비스업의 고용창출이 두드러질 것이다.□(12쪽)로 예측하였다.

한편, 정보통신산업과 지식산업 종사자의 인적 특성에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 강순희 등(2000, II장)은 취업자의 연도별 변화를 추적하고, □경제의 집약화에 따라서 전문지식근로자의 비중이 증가하며, 대인 및 보호서비스 종사자와 같이 지식서비스직종이 크게 증가하였음□을 강조하였다. 한편, 강남훈(2000)은 정보화 혹은 탈산업화추세는 여성고용이 증가할 수 있는 사회적 여건의 변화를 의미할 뿐, 전문기능인력을 갖는 고학력 여성이 실제로 취업되는 것은 아니라고 주장한다. 또한 김영희와 한경희(2001)도 정보통신산업 취업자들의 성, 학력, 직종별 구성을 분석하고, □정보통신산업의 노동시장이 성별로 분절되어 있으며, 여성정보통신인력은 남성에 비하여 연령과 근속연수가 적고 학력이 낮다□고 주장한다.

그러나 이러한 연구들은 관련산업에 대한 선구적인 작업임에도 불구하고, 노동부의 『사업체노동실태조사』와 정보통신부의『정보통신산업실태조사』, 그리고 통계청의『경제활동인구조사』등 횡단면 자료를 사용하기 때문에 특정 시점에서의 개인의 특성과 취업의 관계를 설명하는데 그치고 있다. 일반적으로 횡단면 자료는 특정한 시점에서의 취업상태, 학력, 성, 연령 등을 고려할 뿐, 각 분야별 취업자들의 과거 경력 등 역사적 성격의 변수들을 조사하지 않는다. 이러한 점은 지식정보산업과 같이 급격히 확대되는 산업에서의 취업문제를 연구하는데 중요한 고려사항이다. 많은 연구자들이 주장한 바와 같이, 전통적인 산업에서의 노동력수요는 정체되거나 감소하는 반면 지식정보산업의 수요가 최근 들어서 급격히 증가한다면, 지식정보산업 취업자들은 신규 노동인력 뿐 만 이니라 취업경험자일 가능성이 높다. 따라서 과거에 어떤 경험을 갖고 있던 노동력이 이러한 신규 성장산업에 취업하였는가를 규명하는 작업이 필요하며, 이를 위하여 특정시기의 인적 특성 뿐 만 아니라 과거의 취업경력 등을 동시에 고려해야 한다.

III. 자료와 연구방법

1. 자료 및 변수 정의

이 연구과제에서 한국의 지식정보화산업 종사자들의 인적 특성을 분석하기 위하여 주로 사용하는 자료는 노동연구원의 노동패널자료(KLIDB) 4차 자료이다. 이 자료의 응답자는 10,607명이지만, 이 가운데 미취업자이거나 주요 변수에 관한 무응답자 4,961명을 제외한 5,646명이 실제 분석에 활용된다. 또한 개인의 과거 취업경험 혹은 직업훈련경험 등을 찾는 과정에서 노동패널 1-3차년도 자료를 활용한다. 4차년도 취업자 가운데 지식정보산업 종사자들의 과거(1-3차년도) 경력을 추적하여 이러한 과거 경력이 4차년도의 취업에 미치는 영향을 살펴본다.

이 연구에서 일차적으로 관심을 갖는 □산업□은 정보통신산업, 지식기반산업, 일반산업으로 구분한다. 일반적으로 지식정보산업은 □정보를 처리, 전달, 시현하는 데 관련된 활동을 창조, 운영 및 유지하며, 물리적 현상을 검출, 측정 및 기록하거나 물리적 공정을 통제하기 위하여 전자처리를 이용하는 제품의 생산, 설치 및 수리와 관련된 산업□ 등을 포함한다(통계청, 2000). 이 정의에 따르면, 정보통신산업은 기술과 정보를 기초로 부가가치를 생산한다는 점에서 매우 중요한 지식정보화산업이다. 그러나 지식산업이 지식을 기초로 경제활동을 수행한다는 매우 넓은 의미의 개념이라면, 정보통신산업은 컴퓨터와 소프트웨어, 그리고 네트워크 등 특정한 기술을 기반으로 하는 개념이며 동시에 지식기반 경제로의 이행을 급속하게 이루는 산업이기도 하다. 따라서 지식정보화관련 산업을 분류할 경우에는 일반적 지식산업과 정보통신산업을 구분하는 것이 지식정보산업의 내적 다양성과 기술적 특성 등을 이해하는데 도움이 된다.

<표 1> 지식정보산업의 구분

산업구분		부문	주요 산업
지식정보 산업	정보통신산업	제조부문	통신기기, 정보기기, 방송기기, 부품제조 등
			기간·별정·부가통신서비스, 방송서비스 등
		서비스부문
	지식산업	제조부문
			의료·측정·기기, 사진 및 광학 기기, 항공기 및 우주산업, 핵연료가공업 등
		서비스부문	금융업, 자료처리업, 인문사회과학 연구개발업, 교육관련 산업, 출판업 등
전통 산업	일반 산업	제조부문	목공예, 중화학 공업, 일반기계제작 산업 등
		서비스부문
			개인서비스, 사회서비스업 등
	농·어·광업		농업, 어업, 광업 등

지식정보산업에 대한 구분은 한국정보통신산업협회와 노동연구원의 산업분류방식을 활용한다(<표 1> 참고). 한국정보통신산업협회는 정보통신산업을 정보통신제조업과 정보통신서비스산업으로 구분하는데, 전자는 통신기기·정보기기·방송기기·부품 등을 제조하는 산업을, 후자는 기간·별정·부가통신서비스, 방송서비스를 제공하거나 소프트웨어 및 컴퓨터관련 산업을 포함한다. 또한 한국노동연구원은 산업자원부와 산업연구원이 선정한 지식산업분류를 토대로 하고, 연구개발비용의 집약도(R&D/매출액), 전문기술자의 비중, 과학기술관련 전문직의 비중 등을 고려하여 지식산업을 분류하였다(강순희 외, 2000). 따라서 이 연구에서는 노동연구원이 정의한 지식산업범주 가운데 한국정보통신산업협회의 정보통신산업범주를 제외한 산업을 일반 지식산업으로 정의한다.

정보통신부가 분류한 정보통신관련 산업의 다음과 같다(정보통신부, 2001). 먼저 정보통신서비스산업 가운데 기간통신서비스산업은 일반전화서비스와 전용회선서비스 등을, 무선통신서비스는 이동통신과 위성 통신서비스 등을, 별정통신서비스는 인터넷 전화 등을, 부가서비스는 온라인정보서비스와 음성정보서비스 등을, 방송서비스는 지상파방송 서비스 등을 포함한다. 또한 정보통신제조업 가운데 정보기기제조업은 컴퓨터관련 장치부품을, 방송기기제조업은 오디오기기부품과 방송송수신기 등을, 방송부품은 집적회로와 인쇄회로 등을 제조하는 사업체를 의미한다.

한편, 응답자의 인적 특성과 직업관련 경험들은 다음과 같이 변수화한다. 첫째, 응답자의 기본적인 인적 특성은 성과 연령이다. 성은 남성(=1)과 여성(=2)으로 구분하고, 연령은 만 나이를 기준으로 한다.

둘째, 응답자의 인적 자본과 관련하여 학력, 전공, 직업훈련 경험을 변수로 처리한다. 학력은 4개 집단(고졸이하, 2년제 전문학사이하, 4년제 학사이하, 석사과정이상)으로 구분하고, 전공은 전문학사이상 학력자들의 전공을 이공계열과 문과계열로 구분한다. 여기에서 전공을 고려한 것은 지식정보화산업으로의 취업 가능성이 전공에 따라서 다를 것이라는 가정을 검정하는데 목적이 있다. 또한 응답자의 인적 자원 가운데 직업훈련 경험을 변수화한다. 응답자를 i) 전지, 전자, 통신분야의 직업훈련을 받은 경험이 있는 집단, ii) 앞의 분야를 제외한 일반적인 분야의 직업훈련 경험집단, iii)직업훈련 경험이 없는 집단으로 구분하여, 이러한 직업훈련 경험이 정보통신산업과 지식산업으로의 취업에 영향을 미치는가 살펴본다.

셋째, 응답자의 과거 직업경력을 추가 변수로 활용한다. 4차년도 응답자들의 과거 취업분야를 구분하면, 이들이 반드시 1차년도부터 동일한 산업에서 취업해 있다고 단정할 수 없다. 한국의 노동시장은 경제위기이후에 매우 급격한 변화의 과정에 있으며, 지식정보화산업은 최근에 발전하는 신생산업이라고 할 수 있다. 따라서 4차년도를 기준으로 지식정보산업에  취업한 응답자들이 1차년도에는 다른 산업에 종사할 가능성이 높다. 이 연구에서는 이러한 이직자들의 과거 취업분야를 변수로 추가하여 과거의 취업분야가 지식정보산업으로의 취업에 영향을 미치는가 분석한다.

2. 연구방법론

이 연구의 첫 번째 부분은 각 산업별 취업자의 인적 특성을 개괄적으로 정리하는 것이다. 성, 연령, 직업훈련, 학력 등 취업자 개인의 특성이 지식정보산업과 전통적인 산업에서 차이를 나타내는지 살펴보고, 지식정보산업을 2개 혹은 4개 부문으로 세분하여 이러한 인적 특성을 비교한다.

논문의 두 번째 부분은 로지스틱 회귀분석을 활용하여 인적 특성이 각 산업으로의 취업에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 원래 로지스틱 회귀분석은 종속변수를 0/1의 이분화된 수치로 재구성하고, 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 통계적으로 검증하는 방법이다. 이 논문에서는 종속변수인 취업자의 □산업□을 0/1의 수치로 변환하고, 성·연령·직업관련 경력 등 취업자 개인의 특성이 특정 산업의 취업에 미치는 영향을 분석한다.

지식정보산업으로의 취업을 결정하는 인적 특성을 규명하는 작업은 두 단계로 진행된다. 첫 번째 단계(모델 I)는 개인의 인적 특성을 나타내는 성, 연령, 학력, 직업훈련에 관한 변수를 독립변수도 하고, 지식정보산업을 종속변수로 하여 로지스틱 회귀분석을 실시하는 것이다. 이러한 모델에서는 동일한 성일 경우에도 학력, 전공, 직업훈련 경험 등이 지식정보화산업에의 고용 가능성에 영향을 미치는가 살펴본다. 두 번째 단계(모델 II)는 모델 I의 독립변수에 현재의 사업체에 취업하기 이전의 취업분야를 추가한 로지스틱 회귀분석모델이다. 이러한 분석은 □동일한 성, 학력, 전공, 직업훈련일 경우에도 과거의 취업분야가 현재의 취업에 영향을 미치는가?□에 대한 해답을 제공할 것이다.

IV. 산업별 취업자 현황

1. 지식정보산업 취업자의 증가

노동패널자료는 지식정보산업의 발전에 따라서 이 분야의 취업기회가 증가하고 취업자의 비중도 높아지는 경향을 보여준다. 4차년도 자료를 기준으로 할 때, 정보통신산업 종사자는 취업자 전체의 4.1%이며, 지식산업 종사자는 18.4%, 일반산업 종사자는 77.5%이다. 취업자의 22.5% 정도가 지식정보산업에 종사한다고 할 수 있다. 노동패널자료 1차년도의 분석결과(정보통신산업 종사자는 취업자 전체의 2.32%, 지식산업 종사자는 18.6%, 일반산업 종사자는 79.24%)를 고려한다면, 지식정보산업의 비중이 최근 들어서 지속적으로 높아지고 있으며 특히 정보통신산업 취업자 비중의 증가세를 뚜렷이 확인할 수 있다.

2차연도와 3차연도의 지식정보화산업 취업자 구성은 다음과 같다. 2차연도의 정보통신산업 취업자는 3.63%, 지식산업 취업자는 18.45%이며, 3차연도의 정보통신산업 취업자는 3.89%, 지식산업 취업자는 17.73%이다.

지식정보산업에서의 취업기회확대는 현재 지식정보산업에 종사하는 사람들의 입사연도를 전통적인 산업의 종사자들과 비교해도 명확히 알 수 있다. 각 산업에서 현재 취업상태에 있는 종사자들의 입사연도를 1995년을 전후하여 구분하면, 1995년이전에 입사한 사람의 비율이 전통산업의 경우에 38.7%인데 반하여, 정보통신산업이나 지식산업의 경우에는 각 각 28%, 33%이다. 다시 말하면, 1995년이후에 입사한 사람들의 비중은 전통 제조업 혹은 서비스산업보다는 정보통신산업이나 지식산업에서 더 많다.

4차년도 취업자의 과거 입사연도를 1996년이후 1년 단위로 구분하면 이러한 경향은 최근 들어서 더욱 명확하다(<그림 1>). 예를 들어서, 1999년이후에 입사한 사람들의 구성비를 보면, 지식정보산업 종사자의 절반이상이 이 시기에 해당 산업 사업체에 취업하였으나, 일반 제조·서비스업체 종사자들의 43%만이 동일한 시기에 입사하였다. 특히 2000년이후에 입사한 사람들의 비중은 정보통신산업에서 41%, 지식산업에서 37%인데 반하여, 전통 산업에서는 32%이다. 정부가 1990년대 중반이후에 지식정보산업을 집중적으로 육성함으로써, 정보통신산업과 지식산업에서의 노동력 수요와 취업기회가 최근 들어서 계속 증가하고 있음을 알 수 있다.

한 연구에 의하면, 2000년 4월의 정보통신산업의 고용규모는 1년전에 비하여 16.5%증가하였고, 2000년 4월~9월까지 6개월 동안 15.3%가 증가하였다(김영옥, 한경희, 2001). 본문의 그래프에서 정보통신산업으로의 신규취업이 2000년에 가장 많은 것은 이러한 현실을 반영한다.

4차년도 취업자 가운데 1995년이후 지식정보산업 사업체로 이직한 사람들의 과거 취업분야는 1차년도 이후 이들의 노동시장경력을 추적하면 쉽게 알 수 있다. 이직자들의 과거 취업분야 가운데 가장 높은 비중을 차지하는 것은 전통산업 서비스부문과 미취업자부문이다. 그러나 이들의 비중은 4차년도의 최종 산업에 따라서 약간 상이하다. 과거에 전통서비스부문에 종사하다가 정보통신산업으로 취업한 경우가 13.4%로 가장 적고, 이들이 전통산업으로 취업한 경우가 17.3%로 가장 높다. 또한 과거에 정보통신산업에 종사하다가 정보통신산업으로 이직한 경우는 12%인데 반하여, 이들이 전통서비스부문으로 이직한 경우는 1.2%에 불과하다. 4차년도 응답자들이 어떤 산업에 취업하는가가 과거의 취업부문에 영향을 받고 있으며, 정보통신산업과 전통산업간에 노동이동의 가능성이 적다는 점을 시사한다.

<그림 1> 노동패널자료 4차년도 취업자의 입사연도: 산업별 비교

2. 지식정보화산업 취업자의 직종별 구성

지식정보산업은 직종별 분포를 기준으로 할 때에도 전통적인 제조·서비스업과 다른 특징을 나타낸다. 전통산업의 경우에 취업자의 절반 이상이 생산직과 단순노무직 등 생산관련직에 종사하는데 반하여, 정보통신산업과 지식산업 취업자 가운데 생산관련직 종사자는 각 각 35.5% 15.6%에 불과하다. 반면 정보통신산업과 지식산업의 경우에는 준전문직 종사자의 비중이 14.7%, 27.4%이지만, 전통적인 제조·서비스업에서는 이러한 직종 종사자가 1.2%에 불과하다.

<표 2> 각 산업별 취업자의 직종별 구성

	관리행정직	전문직	기술공 및 준전문직	사무판매직	생산관련직	합계
정보통신산업	1 (0.4)	13 (5.6)	34 (14.7)	101 (43.7)	82 (35.5)	231 (100)
·정보제조업	1 (0.8)	8 (6.4)	3 (2.4)	38 (30.4)	75 (60.0)	125 (100)
·정보서비스	0 (0)	5 (4.7)	31 (29.2)	63 (59.4)	7 (6.6)	106 (100)
지식산업	0 (0)	10 (1.0)	282 (27.4)	576 (56.0)	161 (15.6)	1,029 (100)
·지식제조업	0 (0)	5 (3.6)	0 (0)	50 (35.7)	85 (60.7)	140 (100)
·지식서비스	0 (0)	5 (0.6)	282 (31.7)	526 (59.2)	76 (8.5)	889 (100)
전통산업	6 (0.1)	61 (1.4)	52 (1.2)	1,903 (43.8)	2,326 (53.5)	4,348 (100)
·전통제조업	0 (0)	22 (2.4)	7 (0.8)	189 (20.3)	712 (76.6)	930 (100)
·전통서비스	6 (0.2)	39 (1.3)	45 (1.5)	1,713 (58.0)	1,154 (39.0)	2,963 (100)

(단위; 명, %)

* 농어업 및 광업 종사자를 제외함.

** 자료: KLIDB.

지식정보산업 종사자들의 직종별 분포는 지식정보산업의 내부구성(업종 및 부문)에 따라서 매우 상이하다. 지식정보산업을 제조업부문과 서비스업부문으로 재구분하면, 생산관련 직종의 비중은 서비스업 부문(정보통신 서비스업과 지식산업 서비스업 부문)보다는 제조업부문(정보통신산업 제조업부문과 지식산업 제조업부문)에서 훨씬 높다. 비록 지식정보산업에서의 생산직 비중이 전통적인 산업의 경우보다 낮은 것은 사실이지만, 지식정보산업의 제조업부문도 최소한 절반이상이 생산직 등 육체노동에 의존하는 취업자들로 구성되어 있음을 알 수 있다.

산업-부문별 구성에서 가장 주목되는 것은 지식정보산업의 서비스부문에서 생산관련 직종의 비중이 매우 낮고 준전문직이나 사무판매직의 비중이 매우 높다는 점이다. 일반적인 서비스산업은 단순노무직에 가까운 생산인력으로 구성되지만, 동일한 서비스업무라고 하더라도 지식정보산업의 서비스부문에서 고용된 생산인력은 10% 미만에 불과하다. 반면 기술공 및 준전문직의 비중은 지식정보관련 서비스부문에서 30% 수준이지만, 일반산업 서비스부문에서 준전문직이 차지하는 비중은 2%에도 못 미친다.

이것은 지식정보산업이 일정 수준이상의 전문성을 기초로 경제활동을 수행하고 있다는 사실을 반영한다. <표 2>에서 사용한 통계청 직업분류방식에 의하면, 준전문직(기술공 포함)은 □하나이상의 자연·생명과학 및 사회과학 분야에서 기술적 지식과 경험을 기초로 전문가의 지휘하에 조사, 연구, 의료, 경영 및 상품거래에 관련된 기술적인 업무와 스포츠 활동을 수행하는 자□를 의미한다. 따라서 정규교육의 보조적인 업무를 수행하거나(예, 교육 준전문가) 의료관련 기술업무를 수행하는 노동자(예, 보건의료 준전문가)들이 지식정보산업에 다수 종사하는 것은 직업 특성상 당연한 결과이다. 반면, 생산관련 직종은 통계청의 직업분류 가운데 기능원 및 관련 기능 종사자, 기계장치 및 시스템 조작 종사자, 서비스관련 단순노무종사자, 농림어업 관련 단순노무 종사자, 건설 및 운송 관련 단순노무 종사자 등을 포함한다. 따라서 전통적인 산업에서 이러한 종사자들이 절반이상을 차지하지만, 노동보다는 지식과 정보에 기초하는 지식정보화산업에서는 (특히 동일한 서비스부문에서는) 이러한 육체노동자들의 비중이 매우 낮다.

3. 지식정보산업 취업자의 인적 특성

가. 성별 분포

여성의 고용비중은 전통적인 산업보다는 지식정보산업에서 높다. 여성고용은 지식정보산업 취업자의 절반정도를 차지하여, 전통적인 산업에서의 여성고용비중(38.6%)보다 높게 나타난다. 그러나 지식정보산업을 좀 더 세분하면, 여성 고용이 모든 지식정보산업에서 높은 것은 아니다.

첫째, 정보통신산업에서의 여성고용이 전통적인 제조·서비스산업보다도 높지 않다. 특히 일반 산업의 서비스부문에서 여성고용이 38%인데 반하여 정보통신서비스 사업체 가운데 여성의 비중은 27.4%에 불과하다. 정보통신산업이 여성에게 많은 고용기회를 제공하지 못하고 있음을 확인할 수 있다.

<표 3> 각 산업별 취업자의 성별 비중 (단위; 명, %)

	남성	여성	합계
·정보통신 제조업	68 (54.0)	58 (46.0)	126 (100)
·정보통신 서비스부문	77 (72.6)	29 (27.4)	106 (100)
·지식산업 제조업	109 (77.3)	32 (22.7)	141 (100)
·지식산업 서비스부문	415 (46.3)	481 (53.7)	896 (100)
·전통산업 제조업	600 (63.8)	340 (36.2)	940 (100)
·전통산업 서비스부문	1,829 (61.7)	1,134 (38.3)	2,963 (100)

* 농어업 및 광업 종사자를 제외함.

** 자료: KLIDB.

둘째, 지식산업에서의 여성고용은 거의 절반을 차지하며, 다른 산업에 비하여 훨씬 높다. 이러한 결과는 지식산업 가운데 서비스부문에서 여성의 고용비중이 높기 때문에 나타난다(<표 3>). 지식산업 제조업부문의 여성고용은 정보통신산업이나 전통산업의 제조업부문에 비하여 10-20%정도 낮다. 그러나 서비스부문을 비교하면, 지식산업 서비스부문의 여성고용비중은 일반적으로 여성고용의 비중이 높은 것으로 알려진 전통 서비스산업보다 훨씬 높다.

셋째, 동일한 지식정보산업군에서도 남성과 여성은 상이한 직종에 종사한다. 지식산업 제조업 부문에 고용된 남성 가운데 15.8%가 전문직 혹은 준전문직인데 반하여, 이 부문의 여성 가운데 동일 직종 종사자는 4%에 불과하다. 그러나 지식산업 서비스부문에 고용된 여성 가운데 61%가 사무판매직인데 반하여, 이 부문의 남성 가운데 41.5%만이 사무판매직이다. 특정한 전문기능을 요구하는 산업일수록 남성의 비중이 높으며, 단순 서비스업무에 가까울수록 여성의 비중이 높다.

이러한 결과는 지식산업의 확대 혹은 정보화의 진전이 노동시장의 성별 분절화에 미친 영향을 단적으로 보여준다. 전반적으로 보면 지식산업의 확대 혹은 정보화의 진전이 여성고용기회를 확대하는 경향은 부인할 수 없으나, 그렇다고 지식정보산업의 모든 부문에서 여성고용이 확대된 것은 아니다. 기술능력이 강조되는 정보통신산업에서의 여성고용기회는 일반 산업보다 낮으며, 여성고용기회가 매우 많은 지식산업 서비스부문(예를 들어서, 금융관련기관, 교육기관, 데이터처리업무 등)에서도 전문직종의 업무는 주로 남성에 의하여 처리된다.

나. 인적 자본의 특성

각 사업체 종사자들의 인적 자본도 산업별로 구분된다. 먼저 교육수준별로 구분하면, 정보보통신산업과 지식산업 종사자들은 전통적인 제조·서비스산업 종사자들보다 높은 학력소유자이다. 또한 정보통신산업과 지식산업 종사자들의 교육수준을 비교하면, 이공계 대졸자의 비중은 정보통신산업에서, 일반계열 전공자는 지식산업에서 더 높은 비중을 차지한다.

정보통신산업과 지식산업에서의 학력별 차이는 산업구분을 제조부문과 서비스부문으로 세분하면 좀 더 명확해 진다. 고졸이하 학력자가 가장 적은 비중을 차지하는 산업부문은 정보통신산업 서비스부문이며, 가장 많은 비중은 지식산업 제조부문에서 발견된다. 특히 정보통신산업 서비스부문 종사자 가운데 80%이상이 전문학사이상의 학력소유자인데 반하여, 지식산업 제조부문에서는 이러한 학력소유자가 34%에 불과하다.

직업훈련경험자의 비중을 산업별로 비교해도, 교육수준별 차이와 동일한 경향을 발견할 수 있다. 직업훈련 경험자는 전통산업 종사자보다는 정보통신산업과 지식산업 종사자들의 경우에 약간 더 많다. 지식정보산업을 세분하면, 전기·전자·정보통신분야 직업훈련이수자의 비중이 지식산업보다는 정보통신산업에서 약간 더 많다. 또한 산업부문까지 고려하면, 정보통신산업 서비스부문 종사자들이 다른 부문 종사자들에 비하여 더 많은 직업훈련경험을 갖고 있다. 정보통신산업 서비스부문 종사자의 17%는 직업훈련경험이 있으며, 이 가운데 9.4%는 정보통신관련 직업훈련을 경험한 바 있다. 이러한 수치는 다른 제조업부문뿐 만 아니라 지식산업 서비스부문과 비교해도 높다.

<표 4> 각 산업별 취업자의 학력별 구성	(단위; %)

	고졸 이하	전문- 일반계	전문- 이공계	대학- 일반계	대학- 이공계	대학원 일반계	대학원 이공계	합계
정보통신산업	38.4	4.7	14.2	15.5	23.3	1.3	2.6	100
·정보제조업	55.6	4.0	16.7	8.7	11.1	0	4.0	100
·정보서비스	17.9	5.7	11.3	23.6	37.7	2.8	0.9	100
지식산업	38.6	12.5	5.8	29.1	7.0	5.0	1.9	100
·지식제조업	66.0	4.3	11.3	6.4	9.9	0.7	1.4	100
·지식서비스	34.3	13.8	4.9	32.7	6.6	5.7	2.0	100
전통산업	80.0	3.2	4.2	7.3	4.0	0.8	0.5	100
·전통제조업	83.6	2.2	4.7	4.1	4.6	0.2	0.5	100
·전통서비스	76.1	3.9	4.6	9.4	4.4	1.0	0.5	100

* 농어업 및 광업 종사자를 제외함.

** 자료: KLIDB.

<표 5> 취업자의 직업훈련경험(단위; %)

	직업훈련 경험없다	일반분야 직업훈련경험	전기,전자,통신분야 훈련경험	합계
·정보통신 제조업	88.1	8.7	3.2	100
·정보통신 서비스부문	83.0	7.5	9.4	100
·지식산업 제조업	87.9	9.9	2.1	100
·지식산업 서비스부문	86.3	10.3	3.5	100
·전통산업 제조업	92.9	5.6	1.5	100
·전통산업 서비스부문	92.5	6.2	1.3	100

* 농어업 및 광업 종사자를 제외함.

** 자료: KLIDB.

결국 교육수준과 직업훈련경험을 기준으로 한다면, 지식정보산업 취업자들은 일반 제조업이나 서비스산업 종사자들에 비하여 높은 학력수준과 직업훈련경험을 갖고 있다. 또한 정보화관련 산업 종사자 가운데 인적 수준이 가장 높은 부문은 정보통신산업 서비스부문이다.

그러나 이러한 사실만으로 지식정보산업 종사자들의 인적 특성이 이들의 취업을 □결정한다□고 주장하는 것은 아직 시기상조이다. 취업가능성에 영향을 미치는 개인의 교육수준과 전공 등은 성과 직접 관련되기 때문이다. 예를 들어서 (전문) 학사이상의 고학력자라고 하더라도 이공계 전공자일 가능성은 여성보다 남성에서 높다. 이 자료에 의하면, 남성 가운데 이공계 전문학사 학력자는 6.4%이지만 여성의 경우에는 2.8%이며, 이공계 대학 전공자의 비율도 각 각 7.6%(남성), 2.1%(여성)로서 성별 차이를 알 수 있다. 그러므로 정보통신산업체나 지식산업 사업체에 고용될 가능성이 단지 성의 차이인지 아니면, 학력이나 전공의 차이인지를 명확히 설명할 수 없다. 지식정보산업에의 고용 가능성은 좀 더 분석적인 작업에 의하여 규명되어야 한다.

VI. 지식정보화산업으로의 취업 가능성

1. 인적 특성과 지식정보산업으로의 취업

4차년도 취업자 가운데 정보통신산업 취업자(=1)와 비정보통신산업 취업자(=0)를 구분하여 로지스틱 회귀분석을 실시하면, 인적 특성이나 직업관련 경험 등이 정보통신산업으로의 취업에 미치는 영향을 알 수 있다. <모델 I>은 응답자의 연령과 학력이 이러한 취업 가능성을 결정하는 중요한 변수임을 보여준다. 연령이 높을수록 정보통신산업으로의 취업 가능성은 매우 낮아진다. 정보통신산업 자체가 컴퓨터 등 특정한 기술을 요구하므로, 정보화의 연령별 격차(digital gap)가 해당 산업으로의 취업 가능성도 결정한다. 또한 응답자의 학력과 취업 가능성을 보면, 4년제 대학졸업자의 정보통신산업 취업가능성은 전공과 무관하게 고졸 학력자의 취업 가능성보다 높다. 그러나 2년제 전문학사와 석사학위자들의 취업 가능성은 전공에 따라서 상이하다. 인문사회과학을 전공한 전문학사들과 석사학위소지자들이 정보통신산업 사업체로 취업할 가능성은 고졸 학력자보다 높지 않지만, 동일한 학력 소지자 가운데 이공계 졸업자들은 정보통신산업에 취업할 가능성이 고졸 학력자보다 높다.

직업훈련경험이 정보통신산업으로의 취업 가능성에 미치는 영향도 매우 재미있는 결과를 제시한다. 직업훈련을 경험한 응답자들이 정보통신산업에 취업할 가능성은 미경험자에 비하여 높다고 할 수 없으며, 정보통신분야의 직업훈련 경험이 있다고 하더라도 이러한 산업에 취업할 가능성이 통계적으로 유의미하게 높아지는 것은 아니다. 정부가 공공·민간직업훈련기관을 활용하여 실업자와 비경제활동인구에게 정보화 교육기회를 확대하고 있으나, 이러한 직업훈련 경험이 곧 바로 취업으로 연결되지 않음을 확인할 수 있다.

이러한 결과는 과거 취업경력 분야를 추가로 고려할 때에도 동일하게 나타난다. 비경제활동인구 혹은 실업자를 기본범주로 하여 다른 분야에서의 취업경력을 더미변수로 처리하면( <모델 II>), 연령이 낮아질수록 정보통신산업으로의 취업 가능성이 높으며, 동일한 학력 소지자 가운데 이공계 전문학사와 석사학위 소지자들이 정보통신산업에 취업할 가능성이 고졸학력자보다 더 높다. 또한 과거 정보통신산업 사업체에서 취업했던 경력이 있을수록 동일한 산업으로의 취업 가능성이 높지만, 지식서비스산업이나 전통적인 제조업에서 취업했던 경험이 있을 경우에는 정보통신산업으로 이직할 가능성이 낮다.

<표 6> 지식정보산업으로의 취업결정요인 (로지스틱 회귀계수, B)

변수	정보통신	산업	지식관련	산업
	모델 I	모델 II	모델 I	모델 II
·여성	-0.09	-0.07	0.44**	0.49**
·연령	-0.06**	-0.05**	-0.04**	-0.04**
교육수준(더미변수) ·전문대 일반전공 ·전문대 이공계전공 ·종합대학 일반전공 ·종합대학 이공계전공 ·대학원이상 일반전공 ·대학원이상 이공계전공	-0.05 0.93** 0.54** 1.48** -0.12 1.13**	-0.04 0.82** 0.46** 1.36** 0.22 1.32**	1.45** 0.94** 1.79** 1.45** 2.51** 2.17**	1.46** 1.00** 1.77** 1.52** 2.22** 1.92**
직업훈련 경험(더미변수) ·일반분야 직업훈련 ·정보통신분야 직업훈련	-0.32 0.42	-0.12 -0.09	0.18** -0.66	0.21 0.33
과거 취업분야(더미변수) ·정보통신부문-제조업 ·정보통신부문-서비스업 ·지식부문-제조업 ·지식부문-서비스업 ·전통부문-제조업 ·전통부문-서비스업 ·농어업 및 광업		3.79** 2.67** -1.38 -0.46** -0.75** -0.96** -0.99		2.77** 1.95** 3.68** 2.20** -1.29** -1.21** -1.60**
-2 Logliklihood	2166.25	1749.54	5014.63	3615.18

주) 유의확률은 각 변수의 Wald값을 기준으로 판단하며, 유의확률수준은 * p<0.05,

** p<0.01이다.

한편, 지식산업/비지식산업 취업자로 구분한 로지스틱 회귀분석결과도 지식산업으로의 취업 가능성이 개인적 특성이나 취업관련 경험에 의하여 결정됨을 보여준다. 정보통신산업의 경우와 마찬가지로, 연령이 낮아질수록 지식산업으로의 취업 가능성은 높다. 그러나 학력이 지식산업에 미치는 영향은 정보통신산업과 약간 상이하다. 4년제 대학 졸업자, 이공계 계열 2년제 전문학사와 석사학위자들의 취업가능성이 고졸자에 비하여 더 높다는 것은 정보통신산업의 경우와 마찬가지이지만, 문과계열 전문학사와 석사학위자들의 지식산업으로의 취업가능성도 고졸자에 비하여 더 높다는 점은 정보통신산업과 다른 특징이다.

지식산업을 대상으로 할 때, <모델 I>과 <모델 II>의 가장 큰 차이는 직업훈련경험이 취업에 미치는 영향이다. 성, 연령, 학력만을 고려할 경우에 일반적인 직업훈련경험은 지식산업으로의 취업에 긍정적인 영향을 미친다. 다시 말하면, 동일한 성·학령·연령일 경우에는 직업훈련을 받은 경험이 있을수록 지식산업으로의 취업 가능성이 높아진다. 그러나 이러한 변수에 과거의 취업경험을 추가하여 분석하면, 직업훈련 경험의 순효과(net effect)가 사라진다.

로지스틱 회귀분석결과에서 마지막으로 지적할 것은 성이 지식정보산업으로의 취업에 미치는 영향이다. 학력·성·직업훈련경험·과거 취업경험이 동일한 경우에, 여성이 지식산업에 취업할 가능성은 남성보다 훨씬 높다. 그러나 정보통신산업으로의 취업 가능성은 여성이 남성보다 높다고 할 수 없다. 이것은 여성의 고등교육 전공과 밀접히 관련된다. 최근 들어서 여성의 고학력화가 지배적인 경향으로 자리잡고 있으나, 이들의 전공은 인문과학과 사회과학 등 문과계열이 다수를 차지하며, 정보통신관련 제조업에 필요한 공학계열 전공자 뿐 만 아니라 일반 공학계열 전공자의 전공자는 많지 않다. 이 자료에서도 여성의 학력-전공을 분석하면, 정보통신산업으로의 취업 가능성이 높은 이공계열 2년제 전문학사와 4년제 학사학위자는 여성의 2.8%, 2.1%에 불과하다. 따라서 □미래의 지식정보화 사회는 여성의 시대□라는 일반적인 믿음이 지식산업에서는 유효하지만 정보통신산업에서는 실현되지 않음을 알 수 있다.

2. 인적 특성과 산업부문별 취업가능성

지식정보산업으로의 취업 가능성이 정보산업과 지식산업으로 양분하였을 때 산업별로 서로 다른 결과를 나타낸다는 점은 지식정보산업을 좀 더 세분할 경우에도 또 다른 결과가 나타날 것임을 시사한다. 정보통신산업의 내적 다양성을 고려한다면 이러한 추정은 일정하게 설득력을 갖는다.

<표 7>는 지식정보산업을 4개 부문으로 재분류한 경우에 개인의 인적 특성이 각 산업부문으로의 취업에 미치는 순효과(net effect)를 보여준다. 먼저, 취업자의 인적 특성 가운데  성이 취업가능성에 미치는 영향은 산업별로 상이하다. 연령이나 학력 등 다른 조건이 동일하다면, 여성이 정보통신제조업부문이나 지식서비스업부문에 취업할 가능성은 남성보다 높지만, 정보통신서비스부문이나 지식제조업부문에 취업할 가능성은 남성보다 낮다.

교육과 직업훈련경험의 순효과도 집단에 따라서 달라진다. 정보통신 제조업부문으로의 취업가능성이 고졸집단보다 높은 학력집단은 이공계전공의 전문학사 학력집단과 이공계 대학원집단이다. 다른 학력집단(예를 들어서, 대학졸업자라던가 문과계열 전문학사 집단)은 고졸자보다도 학력이 높더라도 정보통신제조업으로 취업할 가능성이 높지 않다. 또한 지식제조업부문으로의 취업가능성은 학력과 전혀 관련이 없다. 비록 일부 학력집단의 경우에 고졸자보다 취업가능성이 높아지는 경향이 있으나, 이러한 학력집단별 차이가 통계적으로 유의미한 것은 아니다.

<표 7> 지식정보산업 부문별 취업결정요인 (로지스틱 회귀계수, B)

변수	정보통신	산업(모델 II)	지식산업	(모델 II)
	제조업 부문	서비스업 부문	제조업 부문	서비스업 부문
·여성	0.63*	-0.65*	-0.88**	0.71**
·연령	-0.07**	-0.09**	-0.02	-0.03**
교육수준(더미변수) ·전문대 일반전공 ·전문대 이공계전공 ·종합대학 일반전공 ·종합대학 이공계전공 ·대학원이상 일반전공 ·대학원이상 이공계전공	-0.62 0.88* -0.66 0.52 -4.14 2.71**	0.89 1.55** 1.87** 3.04** 2.85** 0.89	-0.39 0.69 -0.83 0.38 -0.07 -0.55	1.76** 0.70** 2.02** 1.01** 2.30** 1.55**
직업훈련 경험(더미변수) ·일반분야 직업훈련 ·정보통신분야 직업훈련	-0.31 -0.05	-0.23 0.74	0.11 -1.19	0.21 0.23
과거 취업분야(더미변수) ·정보통신산업-제조부문 ·정보통신산업-서비스부문 ·지식산업-제조부문 ·지식산업-서비스부문 ·전통산업-제조부문 ·전통산업-서비스부문 ·농어업 및 광업	5.25** -0.57 -0.11 -1.57* -0.17 -0.76* -1.18	-6.59 4.41** -6.34 -1.81** -0.73 -0.82** 0.74	-0.70 -5.34 5.46** -0.61 -0.93* -0.87** -1.06	-1.58** -0.92* -1.56** 2.52** -1.46** -1.18** -2.41**
-2 Logliklihood	714.84	594.66	718.42	2910.91

주) 유의확률은 각 변수의 Wald값을 기준으로 판단하며, 유의확률수준은 * p<0.05, ** p<0.01        이다.

학력이 취업가능성에 미치는 영향이 좀 더 명확히 나타나는 부문은 서비스부문이다. 정보통신서비스부문의 경우에, 문과계열 전문학사와 이공계 석사학위소지자를 제외한 모든 학력집단이 취업할 가능성이 고졸자에 비하여 높다. 또한 지식서비스부문에서는 모든 학력집단이 고졸자에 비하여 취업가능성이 높다. 이 결과는 지식제조업부문으로의 취업가능성이 학력과 전혀 관련이 없다는 앞에서의 결과와 대조적이다. 다시 말하면, 지식산업 가운데 학력이 중요한 결정요인이 되는 것은 제조업부문보다는 서비스부문이다.

개인의 인적 자본 가운데 한가지인 직업훈련경험이 각 부문별 취업에 미치는 효과는 4개 산업부문에서 동일하게 나타난다. 정보통신제조업이든 지식서비스부문이든 직업훈련을 받은 경험은 취업에 도움이 되지 않으며, 정보통신과 관련한 내용의 직업훈련을 받은 것도 취업가능성을 높이지 않는다. 직업훈련의 실제 취업에 도움되지 않는다는 점을 다시 한번 확인할 수 있다.

<표 7>에서 마지막으로 지적할 것은 과거 취업경력이 취업에 미치는 영향이다. 각 부문에서의 취업가능성은 동일한 부문에서 취업했던 경력자들에서 공통적으로 높게 나타난다. 예를 들어서 과거 취업경력자 가운데 정보통신제조업부문에서 일했던 사람들이 동일한 부문으로 취업할 가능성이 가장 높고, 지식서비스업부문에서 취업했던 경력자들도 동일한 부문으로 취업할 가능성이 가장 높다. 지식정보산업이 신생산업으로서 많은 노동력을 필요로 하지만, 이러한 취업기회를 가장 많이 활용하는 집단은 역시 동일한 분야에서 취업한 경험이 있는 경력자들이다.

한편, 지식정보화산업의 서비스부문으로의 노동이동현황을 보면, 서비스부문에서의 경력이 재취업 가능성을 더욱 낮게 한다. 과거 지식서비스부문이나 일반 서비스부문에서 취업한 경험이 있는 사람들이 정보통신서비스부문에 취업할 가능성은 신규노동인력에 비하여 낮다. 또한 과거 정보통신서비스부문이나 전통서비스부문의 취업경력자들이 지식산업 서비스부문에 취업할 가능성도 신규노동인력에 비하여 낮다. 이러한 결과를 종합하면, 과거에 취업경험이 있다고 해서 지식정보산업으로 재취업할 가능성이 높은 것은 아니다.

VI. 결론

이 논문은 노동패널 자료를 활용하여 취업자들의 인적 특성과 취업현황을 산업별로 비교하였다. 현재 지식정보산업에 취업한 사람들을 전통적인 제조업 및 서비스산업 취업자들과 비교하면, 인적 특성이나 과거 취업관련 경력 등에서 뚜렷한 차이를 발견할 수 있다. 서론에서 제기한 세 가지 의문에 대한 해답을 정리하면 다음과 같다.

첫째, 산업의 소프트화가 진전됨으로써 여성의 취업기회가 확대되었으며, 특히 지식정보산업에서 여성고용의 비중도 높아지는 경향이 보인다. 그러나 지식정보산업 가운데 정보통신서비스부문에서의 여성고용비중은 전통산업 서비스부문보다도 훨씬 낮다. 또한 지식정보산업에  종사하는 여성들이 대부분 사무판매직이나 생산관련직 등 비전문직종에 고용되어 있어 성별 분절화 현상이 지속된다.

둘째, 지식정보산업종사자들은 전통산업에 비하여 고학력자들이다. 고졸학력이상을 기준으로 할 때, 정보통신산업 서비스부문에서 고학력자가 가장 많으며, 지식제조업부문에서 고학력자가 가장 적다. 특히 전문학사이상의 학력자들의 전공에 따라서 산업부문별 취업자구성이 변화한다. 이공계출신자들이 가장 많은 산업부문은 정보통신서비스부문이며, 가장 적은 부문은 지식서비스산업이다. 또한 직업훈련 경험자까지 고려하면, 정보통신산업 종사자들의 인적 자원이 가장 높은 수준이다.

셋째, 연령도 지식정보산업으로의 취업을 결정하는 중요한 원인이다. 지식정보산업을 2개 집단으로 구분하거나 4개 집단으로 구분할 경우에도 연령이 낮아질수록 지식정보산업으로의 취업 가능성은 일관되게 높아진다. 한국사회에 존재하는 연령별 정보격차현상이 개인의 취업가능성에도 중요한 영향을 미치고 있다.

한국사회에서 지식정보화 혹은 탈산업화가 계속 진전될 것이라는 점을 고려하면, 이러한 연구결과는 몇 가지 정책적 시사점을 제공한다. 무엇보다도 먼저 지적할 것은 취업자 개인의 인적 자원이 지식정보산업으로의 취업에 미치는 영향이다. 일반적인 예상과 달리, 단순히 직업훈련경험이 있다는 점만으로 취업 가능성이 높아지지 않는다. 특히 정보통신관련 직업훈련을 받더라도 지식정보산업으로 취업할 가능성이 높지 않다. 또한 학력뿐 만 아니라 전공도 매우 중요한 취업결정요인이다. 지식산업의 경우에는 전공자체가 크게 문제되지 않지만, 정보통신산업의 경우에는 비이공계 고등교육의 취업가능성은 고졸자에 비하여 더 높지 않다. 다시 말하면, 지식정보산업에서의 인력양성을 위해서는 정규 고등교육기관에서의 기술교육 등이 매우 중요하지만, 현재 실시되고 있는 직업훈련교육은 별다른 효과가 없다. 따라서 현재와 같이 정부가 민간훈련기관 등을 통하여 지원하는 직업훈련프로그램을 확대한다고 하여 이들이 곧바로 관련 지식정보산업에 취업한다고 보장할 수 없다. 현행 프로그램의 내용이나 취업연계문제 등을 좀 더 면밀하게 검토해야 한다.

마지막으로 지적할 것은 지식정보산업이 □지속적인 노동력수요가 예상되는 팽창산업□이라고 하더라도 모든 사람들이 이러한 취업기회를 얻을 수 있는 것은 아니다. 특히 과거 취업경력이 있더라고 하더라도 동일한 분야에서 취업했던 경력자일수록 지식정보산업으로 취업할 가능성이 높을 뿐, 전통산업에서의 취업경력은 정보통신산업으로의 이직 가능성을 높이지 못한다. 오히려 학교교육을 받고 노동시장에 처음 참여하는 신규 노동인력이 전통산업에서의 취업경력자보다도 더 많은 취업가능성을 갖는다.

이러한 결과를 종합하면, 지식정보산업 취업자들은 매우 동질적인 경력자들임을 알 수 있다. 다시 말하면, 노동시장에 진입하기 이전단계(정규 교육기관)에서의 전공, 직업훈련 등 개인의 인적 자원 특성에 따라서 지식정보산업으로의 진입 가능성이 결정되며, 이러한 신규노동인력이 노동시장에서 시작하는 산업부문이 지식정보산업과 밀접할수록 향후 동일한 부문으로 취업할 가능성이 높아진다. 결국 지식정보산업에서 필요한 인력을 적절하게 양성하는 일차적인 작업은 노동시장 진입이전단계인 고등교육기관에서의 교육내용 개편작업에서 시작되어야 한다. 또한 전통산업에서 지식정보산업으로 이직하려는 노동력을 위한 직업훈련체계를 좀 더 체계적으로 마련하고, 이들을 위한 취업연계 프로그램 등을 재구축하는 작업이 필요하다.

<부록 그림 1> 노동패널자료 4차년도 취업자의 과거 취업분야: 산업별 비교

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비정규직 결정요인

김유선*

* 한국노동사회연구소 부소장

KLI 4차 노동패널을 자료로 □비정규직 결정요인□을 로짓분석하면 다음과 같은 특징을 발견할 수 있다.

첫째, 인적속성(성별혼인, 연령, 학력), 기업속성(산업, 직종, 규모), 노조유무 모두 통계적으로 유의미하다. 이것은 노동공급, 노동수요 등 노동시장과 노사관계 모두 비정규직 결정요인으로 작용하고, □노동력의 인적구성 변화□, □기업의 인적자원관리 전략 변화□, □노사간에 힘관계 변화□ 가설 모두 설명력을 가짐을 의미한다.

둘째, 인적속성, 기업속성, 노조유무 가운데 기업속성의 설명력이 가장 높다. 이것은 노동수요가 비정규직 여부를 결정하는 주된 요인이라는 일반의 인식과 일치하며, 인적자본론에 입각한 교육훈련 등 인적자원 개발만으로 비정규직 문제를 해결할 수 없음을 말해준다.

셋째, 노조가 있는 기업에서 비정규직을 채용 또는 사용할 확률이 유의미하게 낮다. 이것은 우리나라에서 비정규직의 과도한 남용이 분단노동시장과 낮은 노동조합 조직률에서 비롯된 것이며, 노동조합은 비정규직 남용을 제어하는 순기능적 고용효과를 가지고 있음을 시사한다.

넷째, 인적속성과 기업속성 등 노동시장 요인만 설명변수로 할 때는 업체비소속과 영세업체에서 비정규직 확률이 유의미하게 높다. 그러나 노조유무를 추가하면 업체비소속만 유의미하게 높을 뿐, 기업체 소속 노동자들 사이에 규모별로 유의미한 차이가 없다. 이것은 기업규모에 관계없이 기업주들은 동일한 비정규직 사용 유인을 갖고 있고, 통계청 경제활동인구조사처럼 업체비소속 노동자들을 영세기업 소속으로 분류하면 잘못된 정책적 판단을 야기할 수 있음을 시사한다. 또한 현행 기업별 노동조합 체계를 넘어서서 산업, 지역, 고용형태 등 다양한 형태의 초기업적 노동조합을 조직할 때만이 중소영세업체에서도 비정규직의 과도한 남용을 제어할 수 있음을 말해준다.

다섯째, 임시일용, 파트타임, 계약근로, 파견근로, 가내근로, 계절근로 등 고용형태별로 결정요인에 차이가 있다. 기업속성은 가내근로 직종을 제외하면 모두 유의미하지만, 인적속성의 통계적 유의도는 고용형태별로 차이가 난다. 예컨대 파견근로는 성별혼인, 연령, 학력 모두 유의미하지 않고, 계약근로는 고연령층만 통계적으로 유의미하다. 이것은 노동공급보다 노동수요가 주된 결정요인이라는 앞서 분석결과를 뒷받침한다. 노조유무는 고용형태별로 통계적 유의수준에 차이가 있지만 계수 값은 일관되게 (-)이다.

I. 들어가는 말

통계청 □경제활동인구조사□에서 지난 40년간 임시일용직 비중을 살펴보면, 60년대부터 80년대 초반까지 계속 감소하던 임시일용직 비중이 82년 2사분기를 최저점으로 가파른 증가세로 돌아서 87년 3월 45%를 넘어섰다. 88년 2월(45.6%)을 정점으로 감소세로 돌아선 임시일용직 비중은 94년 5월(41.7%)을 저점으로 다시 증가세로 돌아서 99년 3월에 50%를 넘어섰고, 최근에는 52%대에서 구조화하고 있다. ([그림1]과 [그림2] 참조)

이처럼 임시일용직 등 비정규직 비중이 80년대 초중반과 90년대 중반 이후 두 차례에 걸쳐 빠른 속도로 증가했음에도 그동안 비정규직 문제는 사회적 관심사가 되지 않았다. 그러나 임시일용직 비중이 50%를 넘어선 99년 3월부터 사회적으로 주목을 받기 시작했고, 지난 대통령 선거 때는 □비정규직 남용 규제와 차별 금지□가 노동부문 최대 공약으로 제기되기에 이르렀다. 그렇지만 아직까지 국내 연구는 비정규직 개념, 규모, 실태 등 초보적 수준에 머물러 있고, 비정규직 증감 요인에 관한 심층 분석은 이루어지지 않고 있다.

지금까지 제기된 비정규직 증가 원인과 관련된 가설을 대별하면 다음과 같다. 첫째 노동공급 측면에 주목하는 □노동력의 인적구성 변화□ 가설이다. 기혼여성 경제활동참가율이 증가하고, 청소년과 고령자의 노동시장 진입이 증가하면서, 임시직 등 비정규직을 선호하는 방향으로 노동력 구성이 변화했다는 것이다.

둘째 노동수요 측면에 주목하는 □기업의 인적자원관리 전략 변화□ 가설이다. 국내외 시장에서 경쟁이 격화되고 수요의 불확실성이 증가하면서, 핵심 노동자층은 유지하되 전통적인 내부노동시장 외곽에 더 많은 노동자를 배치함으로써, 수량적 유연성을 제고하고 노동비용을 절감하는 방향으로 기업의 인적자원관리 전략이 변화했다는 것이다. 기술구조와 제품수요 변화로 제조업에서 서비스산업으로 고용이 이동했다는 □산업구조 변화□ 가설도 노동수요 측면에 주목하고 있는 점에서는 마찬가지이다.

셋째 노사관계 측면에 주목하는 □노사간 힘관계 변화□ 가설이다. 핵심 노동자층을 제한하고 비정규직을 확대하려는 기업의 전략은 기본적으로 노동조합의 목적과 배치된다. 따라서 최근 비정규직 증가는 전체 노동시장에서 노동의 힘이 약화된데 기인한다는 것이다. (Golden, 1996 : 1130-1131)

이 가운데 일반적으로 수용되는 가설은 □기업의 인적자원관리 전략 변화□ 가설이다. 그러나 지금까지 실증분석은 노동공급측 요인인 성, 인종, 연령 등 인적자본 변수에 초점을 맞춤으로써 결과적으로 □노동력의 인적구성 변화□ 가설을 채택한 뒤, 교육훈련 등 인적자본 개발을 정책대안으로 제시하는 경우가 많다. 그렇지만 이것은 비정규직 증가가 경제환경의 변화와 기업의 인적자원관리전략 변화 등 노동수요측 요인에 기인한다는 일반의 인식과 배치된다.(Belman and Golden, 2000: 167-168) 이밖에 □노사간 힘관계 변화□ 가설은 그동안 별다른 주목을 받지 못 했지만, 80년대 초중반에 빠른 속도로 증가하던 임시일용직이 87년 7,8월 노동자 대투쟁 이후 노동조합운동이 활성화되면서 88년 2월을 정점으로 하락세로 돌아선 것은 이 가설 또한 상당한 설명력을 가질 수 있음을 시사한다.

) 국내 선행 연구 가운데 안주엽(2001: 68)은 □비정규근로의 비중이 증가하고 있는 원인은 노동시장의 공급 측면보다는 수요 측면에서 쉽게 찾을 수 있다□라면서도 실제 분석은 노동수요측 변수는 통제하지 않은 채 노동공급 내지 인적자본 변수만 분석하고 있다. ([부표1] 참조)

이러한 가설의 타당성을 검증하고 비정규직 증가 요인을 심층적으로 규명하기 위해서는, 거시변수를 사용하는 시계열 분석과 미시변수를 사용하는 횡단면 분석(가구조사, 사업체조사)을 병행하고 종합할 필요가 있다. 거시 변수를 사용하는 시계열 분석은 정치·경제·사회·제도 등 환경 요인이 미치는 영향을 잘 파악할 수 있고, 미시 변수를 사용하는 횡단면 분석은 시계열 분석으로는 파악하기 힘든 인적속성(성별혼인, 연령, 학력)과 기업속성(산업, 직종, 기업규모)에 따른 차이를 잘 파악할 수 있다는 점에서 장점이 있다.(Elias, 1996: 178-180) 더욱이 기업의 인적자원관리 전략 변화 가설은 사업체조사를 통해서만 심층적인 분석이 가능하다.

이 글은 KLI 1-4차 노동패널(가구조사)을 자료로 □비정규직 결정요인□에 관한 횡단면 분석을 목적으로 한다. 거시 변수를 사용하는 시계열 분석과 사업체 조사에 기초한 횡단면 분석은 추후 과제로 남긴다. 이들 분석이 완료되고 종합될 때 비정규직 증가 요인에 관한 인식은 한층 심화될 수 있을 것이다.

II. 자료, 모형, 변수

1. 자료

비정규직 결정요인을 분석함에 있어 이용가능한 가구조사 자료는 통계청의 □경제활동인구조사 부가조사□와 노동연구원의 □KLI 노동패널□ 두 가지가 있다. 경제활동인구조사 부가조사는 자료가 대표성을 갖는다는 점에서 장점이 있지만, □노조유무□를 조사하지 않고 □기업체 규모□가 잘못 설계되어 이를 공개하지 않는 점에서 단점이 있다. 이에 비해 KLI 노동패널은 표본추출 및 조사과정에 편의(bias)가 있어 자료의 대표성에 문제가 있지만, 다양한 변수를 비교 검토할 수 있다는 점에서 장점이 있다. 이 글은 □비정규직 결정요인□이라는 분석 목적에 비추어 각 변수별 특성(비율)에 한정하여 KLI 노동패널을 분석한다.

) KLI 노동패널은 조사 첫 해인 1998년에 가중치 자료를 제공하고 있는데, 가중치(표본추출률과 응답률 고려)를 감안한 임노동자수는 846만명으로 통계청 경제활동인구조사에서 임노동자수(1,219만명)와 상당한 차이가 있다. 이것은 KLI 노동패널이 표본추출 및 조사과정에 상당한 편의가 있음을 의미하는 바, KLI 4차 노동패널을 근거로 우리 나라 비정규직은 31%라는 식으로 규모(분포)를 추계하는 것은 심각한 오류를 범하게 된다.

2. 모형

앞서 살펴본 3가지 가설과 KLI 노동패널에서 이용 가능한 변수 및 단순화(parsimony) 원칙에 따라 분석모형과 변수를 설계하면 [그림3]과 같다.

[그림 3] 분석 모형
설명변수			종속변수
1. 인적 속성	성별혼인, 연령, 학력	♩
2. 기업 속성	산업, 직종, 기업규모	→	정규직/비정규직
3. 노사관계	노조유무	↖

3. 변수

가. 종속변수

4차에 걸쳐 실시된 KLI 노동패널에서 비정규직 문항을 보면, 1, 2, 4차 노동패널은 자기선언적 비정규직, 임시일용, 파트타임, 계약근로 4개 문항을 조사했고, 3차 노동패널은 임시일용, 파트타임, 계약근로, 파견근로, 재택근로, 계절근로 6개 문항을 조사했다.

1, 2, 4차 노동패널에서 자기선언적 비정규직 응답 결과를 살펴보면, 임시일용, 파트타임, 계약근로자 가운데 정규직이라고 응답한 사람도 있어 □자기선언적 비정규직□을 곧바로 비정규직으로 정의하기는 곤란하다. 3차 노동패널은 파견근로, 재택근로, 계절근로 문항을 추가로 묻고 있어 나름대로 장점을 갖지만, 자기선언적 비정규직, 용역근로, 특수고용형태 등을 묻지 않아 다양한 고용형태를 모두 망라했다고 보기 곤란하다.

그렇지만 다른 대안이 없으므로, 1, 2, 4차 노동패널은 자기선언적 비정규직, 임시일용, 파트타임, 계약근로 4개 문항 가운데 어느 하나에 응답한 사람을 비정규직으로 정의하고, 3차 노동패널은 임시일용, 파트타임, 계약근로, 파견근로, 재택근로, 계절근로 6개 문항 가운데 어느 하나에 응답한 사람을 비정규직으로 정의하여 종속변수로 사용한다.([표1] 참조) 이에 따른 한계를 보완하기 위해 다양한 고용형태 각각을 종속변수로 하는 분석 결과를 함께 제시한다.

[표1] 연도별 고용형태별 응답자수 (단위 : 명)
	1차년도	2차년도	3차년도	4차년도
임노동자	4,012	3,975	3,739	3,846
비정규직 (① +--- +⑦)	1,226	1,374	1,193	1,196
자기선언 비정규직 ①	949	1,190		843
임시일용 ②	771	1,048	851	836
파트타임 ③	478	400	330	318
계약근로 ④	179	226	195	208
파견근로 ⑤			231
재택근로 ⑥			63
계절근로 ⑦			268

나. 설명변수

설명변수는 인적속성은 성별혼인, 연령계층, 학력 3개 변수를 사용하고, 기업속성은 산업, 직종, 기업규모 3개 변수, 노사관계는 노조유무 1개 변수를 사용한다. 성별혼인은 미혼남자, 기혼남자, 미혼여자, 기혼여자 4개 범주로 구분하고, 연령계층은 25세미만, 25-54세, 55세이상 3개 범주로 구분한다. 이것은 선행 연구인 Golden(1996)과 Laird and Williams (1996)에 따라 기혼여성, 청소년층과 고연령층에서 비정규직 비율이 통계적으로 유의미한지를 보기 위함이다.

일반적으로 기업규모 변수를 설계할 때는 기업체에 속하지 않는 자유노동자(casual worker)들을 영세기업 소속으로 분류한다. 통계청 경제활동인구조사가 대표적인 예이다. 그렇지만 적어도 고용형태에 관한 한 기업체에 속하지 않는 자유노동자들은 영세기업 노동자들과 그 성격을 뚜렷이 달리 한다. 자유노동자들은 원칙적으로 비정규직일 수밖에 없는데 이들을 영세기업으로 분류하면, 영세기업 비정규직 비중이 과대계상되어 전혀 다른 결론을 도출할 수 있다. 따라서 기업규모 변수는 □업체비소속, 50인미만, 50-99인, 100-299인, 300-999인, 1000인이상, 정부기관□ 7개 범주로 구분하여 분석한다.

III. 기술통계

4차 노동패널에서 비정규직 비율을 살펴 보면, 인적속성에서는 기혼여자(46%), 고연령층(56%), 중졸이하 저학력층(50%)이 크게 높다. 산업별로는 농림어업건설업(65%), 민간서비스업(35%), 공공서비스업(23%), 광공업(20%) 순으로 높고, 직업별로는 단순노무직(59%), 서비스판매직(41%), 생산직(33%), 관리전문직(19%), 사무직(13%) 순으로 높다. 규모별로는 기업체에 속하지 않는 자유노동자(casual worker)들은 90% 이상이 비정규직이고, 50인 미만 영세기업(34%)이 다음으로 높으며, 50인이상 기업은 100-299인(17%)을 기준으로 U자 형을 그리고 있다. 그러나 그 차이가 크지는 않다(17-21%). 노조가 있는 기업(12%)은 노조가 없는 경우(36%)보다 비정규직 비율이 크게 낮다. 이러한 특징은 1, 2, 3차 노동패널 모두 동일하며, 고용형태별로는 자기선언적 비정규직과 임시일용직도 동일하다. 파트타임과 계약근로만 차이가 날 뿐이다. ([표 2] 참조)

) 이들은 100% 비정규직으로 집계되어야 한다. 그러나 문항의 한계로 일정 수가 정규직으로 분류되었다.

[표 2] 설명변수별 비정규직 비율 (4차년도)
			비정규직	자기선언 비정규직	임시일용	파트타임	계약근로	비정규직
								1차	2차	3차
전체			0.31	0.22	0.22	0.08	0.05	0.31	0.35	0.32
인적 속성	성별혼인	미혼남자	0.28	0.18	0.20	0.08	0.05	0.29	0.35	0.28
		기혼남자	0.25	0.18	0.18	0.03	0.06	0.24	0.26	0.28
		미혼여자	0.26	0.19	0.18	0.11	0.05	0.24	0.29	0.24
		기혼여자	0.46	0.34	0.33	0.17	0.05	0.48	0.51	0.45
	연령계층	25세미만	0.34	0.25	0.26	0.14	0.05	0.30	0.38	0.32
		25-54세	0.28	0.19	0.19	0.07	0.05	0.29	0.31	0.29
		55세이상	0.56	0.43	0.47	0.12	0.12	0.51	0.58	0.60
	학력	중졸이하	0.50	0.38	0.41	0.11	0.05	0.50	0.54	0.50
		고졸	0.31	0.22	0.21	0.10	0.05	0.30	0.34	0.31
		전문대졸	0.16	0.12	0.09	0.03	0.05	0.15	0.13	0.18
		대졸이상	0.16	0.06	0.06	0.05	0.08	0.14	0.18	0.17
기업 속성	산업	광공업	0.20	0.13	0.13	0.06	0.03	0.21	0.22	0.20
		공공서비스업	0.23	0.14	0.13	0.06	0.08	0.24	0.28	0.24
		민간서비스업	0.35	0.24	0.24	0.13	0.06	0.33	0.42	0.36
		농림어업건설업	0.65	0.57	0.59	0.05	0.04	0.64	0.65	0.67
	직종	관리전문직	0.19	0.09	0.08	0.07	0.07	0.21	0.22	0.20
		사무직	0.13	0.09	0.08	0.05	0.04	0.11	0.14	0.17
		서비스판매직	0.41	0.28	0.29	0.16	0.03	0.43	0.46	0.36
		생산직	0.33	0.25	0.26	0.06	0.03	0.39	0.34	0.34
		단순노무직	0.59	0.45	0.47	0.14	0.10	0.42	0.67	0.60
	기업규모	업체비소속	0.91	0.86	0.85	0.28	0.04	0.99	0.98	0.93
		50인미만	0.34	0.23	0.24	0.10	0.04	0.32	0.37	0.34
		50-99인	0.21	0.11	0.12	0.06	0.06	0.23	0.22	0.26
		100-299인	0.17	0.09	0.08	0.03	0.07	0.19	0.18	0.23
		300-999인	0.19	0.09	0.09	0.05	0.11	0.16	0.17	0.17
		1천인이상	0.20	0.13	0.10	0.05	0.06	0.17	0.22	0.22
		정부기관	0.17	0.10	0.11	0.01	0.10	0.18	0.28	0.23
노사 관계	노조유무	없다	0.36	0.26	0.26	0.10	0.05	0.35	0.40	0.37
		있다	0.12	0.05	0.06	0.03	0.06	0.15	0.13	0.14

인적속성과 기업속성·노조유무를 교차하여 비정규직 비율을 보면 [표 3]과 같다. 산업별로 농림어업건설업에서는 □미혼남녀, 25세미만, 전문대졸 이상□, 직종별로 단순노무직에서는 □미혼남자, 25세미만, 전문대졸이상□을 제외하면 모두 비정규직 비율이 50%를 넘는다. 기업규모별로 업체비소속은 인적속성에 관계없이 절대 다수가 비정규직이다. 그러나 다른 규모에서는 50인미만 영세업체에서 □55세이상□, 정부기관에서 □55세이상, 중졸이하□만 비정규직 비율이 50%를 넘는다. 노조유무별로는 모든 인적속성 변수에서 노조가 있는 기업이 노조가 없는 경우보다 비정규직 비율이 크게 낮다.

[표 3] 인적속성·기업속성·노조유무별 비정규직 비율 (4차년도)
		전체	성별혼인				연령계층			학력
			미혼남자	기혼남자	미혼여자	기혼여자	25세미만	25-54세	55세이상	중졸이하	고졸	전문대졸	대졸이상
전체		0.31	0.28	0.25	0.26	0.46	0.34	0.28	0.56	0.50	0.31	0.16	0.16
산업	광공업	0.20	0.23	0.12	0.07	0.38	0.13	0.19	0.46	0.28	0.19	0.09	0.08
	공공서비스업	0.23	0.25	0.17	0.25	0.31	0.33	0.18	0.53	0.41	0.25	0.16	0.17
	민간서비스업	0.35	0.29	0.19	0.35	0.57	0.46	0.32	0.44	0.55	0.35	0.21	0.19
	농림어업건설업	0.65	0.45	0.67	0.08	0.92	0.21	0.62	0.86	0.83	0.62	0.25	0.09
직종	관리전문직	0.19	0.21	0.13	0.25	0.25	0.28	0.17	0.31	0.29	0.24	0.11	0.18
	사무직	0.13	0.08	0.06	0.19	0.21	0.24	0.09	0.36	0.17	0.17	0.13	0.07
	서비스판매직	0.41	0.40	0.09	0.44	0.57	0.60	0.37	0.33	0.50	0.41	0.29	0.28
	생산직	0.33	0.30	0.33	0.14	0.41	0.28	0.31	0.70	0.42	0.29	0.23	0.15
	단순노무직	0.59	0.41	0.51	0.50	0.72	0.39	0.59	0.61	0.68	0.51	0.18	0.35
기업규모	업체비소속	0.91	0.94	0.93	0.85	0.90	0.88	0.90	0.95	0.95	0.89	0.75	0.67
	50인미만	0.34	0.28	0.31	0.24	0.48	0.32	0.32	0.52	0.47	0.34	0.16	0.18
	50-99인	0.21	0.19	0.16	0.17	0.38	0.33	0.18	0.42	0.31	0.26	0.15	0.06
	100-299인	0.17	0.19	0.12	0.22	0.27	0.28	0.14	0.27	0.15	0.14	0.18	0.22
	300-999인	0.19	0.20	0.16	0.13	0.29	0.18	0.17	0.42	0.42	0.15	0.14	0.14
	1천인이상	0.20	0.17	0.10	0.31	0.33	0.33	0.17	0.45	0.30	0.24	0.07	0.13
	정부기관	0.17	0.22	0.12	0.27	0.24	0.33	0.13	0.52	0.67	0.09	0.17	0.11
노조유무	없다	0.36	0.31	0.31	0.28	0.50	0.37	0.32	0.59	0.53	0.34	0.18	0.19
	있다	0.12	0.15	0.09	0.17	0.17	0.20	0.10	0.29	0.18	0.14	0.10	0.09

IV. 로짓분석 결과

1. 종속변수 : 비정규직

가. 모형

[표 4]에서 (모형1)은 인적속성, (모형2)는 기업속성, (모형3)은 노조유무, (모형4)는 인적속성과 기업속성을 설명변수로 한 모형이고, (모형5)는 (모형4)에 노조유무를 추가한 모형이다. 다음과 같은 특징을 발견할 수 있다.

첫째, 모형 카이제곱 값이 (모형1)은 356.40***, (모형2)는 717.95***, (모형3)은 153.23***으로 인적속성, 기업속성, 노조유무 모두 유의미하다. (모형5)에서도 이들 변수는 모두 통계적으로 유의미하다. 따라서 노동공급과 노동수요 등 노동시장 이외에 노사관계도 비정규직 결정요인으로 작용하고 있음을 확인할 수 있다. 이것은 앞서 살펴본 3가지 가설 모두 나름대로 설명력을 가짐을 의미한다.

둘째, 모형 카이제곱 값이 (모형1)은 356.40***, (모형2)는 717.95***, (모형4)는 887.53***으로 기업속성이 비정규직 여부를 결정하는 가장 커다란 요인으로 작용하고 있다. 또한 (모형4)에서 기업속성을 통제할 때 인적속성 계수 값이 달라지는 것은, (모형1)의 인적속성 계수 값에 산업, 직업, 규모 등 기업속성 효과가 이미 반영되어 있음을 의미한다. 따라서 기혼여자, 저학력층, 청소년층과 고연령층에서 비정규직 비중이 높은 것은, 이들이 비정규직 일자리를 선호해서라기보다 이들에게 제공되는 일자리가 대부분 비정규직이기 때문이라는 해석이 가능하다. 이것은 노동공급보다 노동수요가 비정규직 여부를 결정하는 주된 요인이라는 일반의 인식과 일치하며, 인적자본론에 입각한 교육훈련 등 인적자원 개발만으로 비정규직 문제를 해결할 수 없음을 시사한다.

나. 설명변수

(모형5)에서 성별혼인, 연령계층, 학력, 산업, 직종, 기업규모, 노조유무 등 모든 설명변수가 통계적으로 유의미하다. 몇 가지 특징을 살펴보면 다음과 같다.

첫째, 성별혼인별로 기혼여자, 연령계층별로 저연령층과 고연령층, 학력별로 저학력층에서 비정규직 확률이 높다. 산업별로는 농림어업건설업이 가장 높고, 공공서비스업과 민간서비스업이 다음으로 높으며, 광공업이 가장 낮다. 직종별로는 단순노무직이 가장 높고, 생산직과 서비스판매직이 다음으로 높으며, 관리전문직, 사무직 순으로 낮다. 이것은 일반의 인식과 일치한다.

둘째, 노조유무 변수는 계수값이 -0.72***로 통계적으로 유의미하다. 즉 노조가 있는 기업에서는 비정규직을 사용할 확률이 유의미하게 낮다. 이것은 노동조합이 없는 곳에서는 비정규직을 채용하거나 사용하고자 할 때 사용자가 일방적으로 결정하지만, 노동조합이 있는 기업에서는 노동조합의 목적과 충돌하기 때문에 노동조합의 반발을 최소화 하는 수준에서 최소한의 합리성이라도 강구해야 하기 때문인 것으로 해석된다. 또한 우리나라에서 비정규직의 과도한 남용은 분단노동시장 이외에 낮은 노동조합 조직률에서 비롯된 것이며, 노동조합은 비정규직 남용을 제어하는 순기능적 고용효과를 가지고 있다는 해석을 가능케 한다.

셋째, 노조유무 변수를 추가하지 않은 (모형4)는 업체비소속과 50인 미만 영세기업에서 비정규직 확률이 유의미하게 높다. 그러나 노조유무 변수를 추가한 (모형5)는 업체비소속만 유의미하게 높을 뿐, 기업체 소속 노동자들 사이에 규모별로 유의미한 차이가 없다. 이것은 영세업체에 비정규직 비중이 높은 것은 인적속성(성별혼인, 연령, 학력), 산업, 직업, 노조유무 등이 맞물린 결과로서, 이들 변수를 통제하면 기업규모에 관계없이 사용자들이 비정규직 사용에 대해 동일한 유인을 갖고 있음을 시사한다. 또한 현행 기업별 노동조합 체계를 넘어서서 산업, 지역, 고용형태 등 다양한 형태의 초기업적 노동조합을 조직할 때만이 영세업체에서도 비정규직의 과도한 남용을 제어할 수 있음을 말해준다.

[표 4] 비정규직 결정요인 로짓분석 결과 (4차년도, 종속변수 : 비정규직)
변수		모형1			모형2			모형3			모형4			모형5
인적속성	성별혼인			***									***			***
	미혼남자	0.24	(0.13)								0.23	(0.15)		0.19	(0.15)
	미혼여자	0.03	(0.17)								0.48	(0.19)	**	0.46	(0.19)	*
	기혼여자	0.75	(0.10)	***							1.10	(0.11)	***	1.03	(0.11)	***
	연령계층			***									***			***
	25세미만	0.66	(0.16)	***							0.75	(0.17)	***	0.74	(0.17)	***
	55세이상	0.88	(0.14)	***							0.49	(0.17)	**	0.48	(0.17)	**
	학력			***									***			**
	고졸	-0.63	(0.10)	***							-0.24	(0.11)	*	-0.25	(0.11)	*
	전문대졸	-1.44	(0.17)	***							-0.77	(0.19)	***	-0.75	(0.19)	***
	대졸이상	-1.35	(0.13)	***							-0.45	(0.17)	**	-0.42	(0.17)	*
기업속성	대산업						***						***			***
	공공서비스업				0.57	(0.14)	***				0.72	(0.15)	***	0.76	(0.15)	***
	민간서비스업				0.53	(0.14)	***				0.69	(0.15)	***	0.67	(0.15)	***
	농림어업건설업				1.59	(0.15)	***				2.00	(0.16)	***	1.96	(0.16)	***
	대직종						***						***			***
	관리전문직				-0.74	(0.13)	***				-0.75	(0.16)	***	-0.81	(0.16)	***
	사무직				-1.25	(0.17)	***				-1.42	(0.18)	***	-1.43	(0.19)	***
	서비스판매직				0.34	(0.15)	*				-0.03	(0.16)		-0.08	(0.16)
	단순노무직				0.77	(0.14)	***				0.48	(0.15)	**	0.41	(0.15)	**
	기업체규모						***						***			***
	업체비소속				3.29	(0.34)	***				2.99	(0.35)	***	2.80	(0.35)	***
	50인미만				0.67	(0.18)	***				0.55	(0.18)	**	0.33	(0.19)
	50-99인				0.29	(0.23)					0.31	(0.23)		0.16	(0.24)
	300-999인				0.29	(0.25)					0.31	(0.26)		0.38	(0.26)
	1천인이상				0.30	(0.21)					0.29	(0.22)		0.36	(0.22)
	정부기관				-0.01	(0.24)					0.14	(0.25)		0.02	(0.25)
노사	노조유무							-1.39	(0.13)	***				-0.72	(0.16)	***
상수		-0.63	(0.09)	***	-1.85	(0.18)	***	-0.68	(0.04)	***	-2.10	(0.21)	***	-1.79	(0.22)	***
N		3485			3485			3485			3485			3485
모형 카이제곱(자유도)		356.40***(8)			717.95***(13)			153.23***(1)			887.53***(21)			910.18***(22)
-2 LL		3860.75			3499.19			4063.91			3329.61			3306.96
Nagelkerke R2		0.14			0.27			0.06			0.32			0.33
주 : ( )안은 표준오차. *는 5%, **는 1%, ***는 0.1% 유의수준에서 Wald Test 결과 통계적으로 유의미.

다. 연도별 비교

[표 5]에서 1-4차 노동패널 분석 결과를 비교하면 모든 설명변수가 유의미하고, 모든 계수 값이 동일한 함의를 내포하고 있다. 다만 2차 노동패널에서 50인미만 영세기업과 1000인이상 대기업이  유의미하게 높고, 100-299인을 기준으로 U자형을 그리고 있는 점이 특징적이다. 이것은 영세기업 뿐만 아니라 대기업에서도 비정규직을 사용할 유인이 클 가능성을 시사하는데, 4차 노동패널도 통계적 유의성은 없지만 동일한 특징을 보이고 있다.

[표 5] 연도별 비정규직 결정요인 로짓분석 결과 (종속변수 : 비정규직)
변수		1차패널(98년)			2차패널(99년)			3차패널(2000년)			4차패널(2001년)
인적속성	성별혼인			***			***			***			***
	미혼남자	0.39	(0.14)	**	0.63	(0.14)	***	0.19	(0.14)		0.19	(0.15)
	미혼여자	0.66	(0.18)	***	0.63	(0.18)	***	0.21	(0.19)		0.46	(0.19)	*
	기혼여자	0.97	(0.12)	***	1.10	(0.11)	***	0.87	(0.12)	***	1.03	(0.11)	***
	연령계층			**			***			***			***
	25세미만	0.32	(0.16)	*	0.61	(0.15)	***	0.68	(0.17)	***	0.74	(0.17)	***
	55세이상	0.43	(0.17)	*	0.14	(0.17)		0.76	(0.16)	***	0.48	(0.17)	**
	학력			***			***			**			**
	고졸	-0.38	(0.11)	***	-0.39	(0.11)	***	-0.26	(0.11)	*	-0.25	(0.11)	*
	전문대졸	-0.98	(0.21)	***	-1.54	(0.22)	***	-0.60	(0.19)	**	-0.75	(0.19)	***
	대졸이상	-0.78	(0.17)	***	-0.76	(0.17)	***	-0.60	(0.17)	***	-0.42	(0.17)	*
기업속성	대산업			***			***			***			***
	공공서비스업	0.88	(0.14)	***	0.89	(0.15)	***	0.66	(0.15)	***	0.76	(0.15)	***
	민간서비스업	0.41	(0.13)	**	0.80	(0.15)	***	0.72	(0.15)	***	0.67	(0.15)	***
	농림어업건설업	1.12	(0.18)	***	1.74	(0.16)	***	2.01	(0.16)	***	1.96	(0.16)	***
	대직종			***			***			***			***
	관리전문직	-0.46	(0.16)	**	-0.34	(0.16)	*	-0.52	(0.16)	**	-0.81	(0.16)	***
	사무직	-1.24	(0.18)	***	-1.11	(0.18)	***	-0.83	(0.17)	***	-1.43	(0.19)	***
	서비스판매직	0.06	(0.17)		0.02	(0.16)		-0.21	(0.17)		-0.08	(0.16)
	단순노무직	0.15	(0.13)		0.90	(0.15)	***	0.42	(0.15)	**	0.41	(0.15)	**
	기업체규모			***			***			***			***
	업체비소속	5.23	(0.72)	***	4.76	(0.61)	***	2.40	(0.36)	***	2.80	(0.35)	***
	50인미만	0.25	(0.17)		0.51	(0.18)	**	-0.03	(0.18)		0.33	(0.19)
	50-99인	0.11	(0.22)		0.20	(0.24)		-0.14	(0.22)		0.16	(0.24)
	300-999인	-0.13	(0.24)		0.28	(0.26)		-0.13	(0.25)		0.38	(0.26)
	1천인이상	0.11	(0.20)		0.62	(0.21)	**	0.13	(0.20)		0.36	(0.22)
	정부기관	-0.39	(0.23)		0.30	(0.23)		-0.17	(0.23)		0.02	(0.25)
노사	노조유무	-0.45	(0.14)	***	-0.78	(0.15)	***	-0.58	(0.14)	***	-0.72	(0.16)	***
상수		-1.47	(0.21)	***	-1.99	(0.21)	***	-1.43	(0.21)	***	-1.79	(0.22)	***
N		3632			3634			3349			3485
모형 카이제곱(자유도)		1088.93***(22)			1187.24***(22)			784.11***(22)			910.18***(22)
-2 LL		3300.62			3400.12			3341.28			3306.96
Nagelkerke R2		0.37			0.39			0.29			0.33
주 : ( )안은 표준오차. *는 5%, **는 1%, ***는 0.1% 유의수준에서 Wald Test 결과 통계적으로 유의미.

2. 종속변수 : 다양한 고용형태

가. 모형

[표 6]은 (모형5)와 설명변수는 같지만 다양한 고용형태 각각을 종속변수로 하는 점에서 차이가 있다. 즉 (모형6)은 자기선언적 비정규직, (모형7)은 임시일용, (모형8)은 파트타임, (모형9)는 계약근로를 종속변수로 한다. (모형10)은 파견근로, (모형11)은 가내근로, (모형12)는 계절근로를 종속변수로 하는데, 파견근로, 가내근로, 계절근로는 3차년도만 조사하고 4차년도는 조사하지 않았으므로 3차년도 결과를 제시한다. 다음과 같은 특징을 발견할 수 있다.

첫째, 자기선언적 비정규직과 임시일용은 모형 카이제곱값이 각각 944.35***와 1027.51***로 설명력이 높고, 모든 변수가 통계적으로 유의미하다. 그러나 파견근로는 모형 카이제곱값이 92.56***으로 설명력이 낮고(8%), 인적속성 모두 유의미하지 않다. 가내근로와 계절근로는 설명력이 40%가 넘지만, 파트타임(21%)과 계약근로(10%)는 낮다. 이것은 고용형태별로 비정규직 결정요인이 다를 수 있음을 의미한다.

둘째, 자기선언적 비정규직, 임시일용, 파트타임은 인적속성 변수가 모두 유의미하지만, 다른 고용형태는 인적속성 가운데 일부만 유의미하다. 예컨대 파견근로는 성별혼인, 연령, 학력 모두 유의미하지 않고, 가내근로는 연령, 계약근로는 성별혼인과 학력, 계절근로는 성별혼인과 연령이 유의미하지 않다. 그러나 기업속성은 가내근로에서 직종을 제외하면 모든 변수가 유의미하다. 이것은 노동공급보다 노동수요가 비정규직 여부를 결정하는 주된 요인이라는 앞서 분석결과를 뒷받침한다. 노조유무는 고용형태별로 통계적 유의수준에서 차이가 있지만 계수 값은 일관되게 (-)이다.

나. 설명변수

1) 자기선언적 비정규직

자기선언적 비정규직은 비정규직과 모든 변수에서 동일한 특징을 보이고 있다. 이것은 자기선언적 비정규직이 우리나라 비정규직의 특징을 상당 부분 반영하기 때문인 것으로 해석된다. 그리고 1천인 이상 대기업에서 유의미하게 높은 것은, 다른 문항에서 잘 포착되지 않는 사내하청·사내용역 노동자들이 자기선언적 비정규직에 응답한데서 비롯된 것으로 해석된다. 앞으로 경제활동인구조사 부가조사를 실시할 때는 자기선언적 비정규직 문항을 추가해 사내하청·사내용역 실태를 부분적이나마 파악할 필요가 있다.

2) 임시일용직

임시일용직도 비정규직과 모든 변수에서 동일한 특징을 보이고 있다. 이것은 자기선언적 비정규직과 함께 임시일용직이 우리나라 비정규직의 특징을 상당 부분 반영하기 때문인 것으로 해석된다. 업체비소속인 자유노동자 뿐만 아니라 정부기관과 50인미만 영세기업도 임시일용직 확률이 유의미하게 높은데, 이것은 정부기관에서도 임시일용직을 많이 사용하고 있음을 말해준다.

3) 파트타임

인적속성에서는 기혼여자, 저연령층이 유의미하게 높고, 학력은 전문대졸만 유의미하게 낮다. 산업별로 서비스업, 기업규모별로 업체비소속만 유의미하게 높고, 직종별로 사무직은 유의미하게 낮다.

4) 계약근로

인적속성에서 고연령층만 유의미하게 높고, 성별혼인과 학력은 유의미하지 않다. 산업별로는 서비스업, 직종별로는 단순노무직이 유의미하게 높고, 기업규모별로는 50인미만 영세기업이 유의미하게 낮다.

4) 파견근로

파견근로는 인적속성은 유의미하지 않고 기업속성만 유의미하다. 산업별로는 농림어업건설업, 서비스업, 광공업 순으로 높고, 직종별로는 사무직, 기업규모별로는 업체비소속과 50인미만 영세기업만 유의미하게 낮다.

5) 가내(재택)근로

인적속성에서 기혼여자, 고학력층만 유의미하게 높고, 산업별로는 광공업에서 유의미하게 높다.

6) 계절근로

계절근로는 저학력층만 유의미하게 높고, 산업별로는 농림어업건설업, 공공서비스업 순으로 높으며, 기업규모별로는 업체비소속과 정부기관에서 유의미하게 높다. 노조가 있는 기업은 유의미하게 낮다.

[표 6] 고용형태별 결정요인 로짓분석 결과 (4차년도)
변수		모형 6 (자기선언)			모형 7 (임시일용)			모형 8 (파트타임)			모형 9 (계약근로)
인적속성	성별혼인			***			***			***
	미혼남자	-0.01	(0.19)		0.35	(0.18)		0.50	(0.26)		-0.05	(0.27)
	미혼여자	0.62	(0.23)	**	0.72	(0.23)	**	0.83	(0.30)	**	-0.23	(0.33)
	기혼여자	1.14	(0.14)	***	1.21	(0.14)	***	1.55	(0.19)	***	-0.28	(0.21)
	연령계층			***			***			***			***
	25세미만	0.91	(0.20)	***	1.15	(0.20)	***	0.94	(0.24)	***	0.27	(0.33)
	55세이상	0.31	(0.18)		0.41	(0.18)	*	0.26	(0.25)		0.97	(0.24)	***
	학력			**			***			**
	고졸	-0.13	(0.13)		-0.40	(0.13)	**	0.25	(0.18)		0.27	(0.24)
	전문대졸	-0.43	(0.22)		-1.04	(0.24)	***	-0.97	(0.38)	**	0.42	(0.34)
	대졸이상	-0.72	(0.22)	**	-0.86	(0.22)	***	-0.10	(0.29)		0.55	(0.30)
기업속성	대산업			***			***			***			**
	공공서비스업	0.81	(0.19)	***	0.57	(0.19)	**	0.78	(0.26)	**	0.75	(0.26)	**
	민간서비스업	0.68	(0.18)	***	0.55	(0.18)	**	0.89	(0.24)	***	0.91	(0.27)	***
	농림어업건설업	2.35	(0.18)	***	2.42	(0.18)	***	-0.11	(0.33)		0.00	(0.38)
	대직종			***			***			**			***
	관리전문직	-1.20	(0.21)	***	-1.28	(0.22)	***	-0.45	(0.28)		0.01	(0.28)
	사무직	-1.56	(0.23)	***	-1.56	(0.24)	***	-1.18	(0.32)	***	-0.39	(0.31)
	서비스판매직	-0.23	(0.19)		-0.15	(0.19)		-0.28	(0.26)		-0.55	(0.36)
	단순노무직	0.21	(0.17)		0.46	(0.17)	**	-0.11	(0.25)		0.71	(0.28)	**
	기업체규모			***			***			***			***
	업체비소속	2.93	(0.35)	***	2.98	(0.35)	***	2.01	(0.42)	***	-0.87	(0.49)
	50인미만	0.43	(0.24)		0.67	(0.26)	**	0.68	(0.36)		-0.94	(0.29)	**
	50-99인	0.12	(0.31)		0.30	(0.32)		0.47	(0.44)		-0.42	(0.37)
	300-999인	0.36	(0.35)		0.40	(0.36)		0.53	(0.48)		0.54	(0.33)
	1천인이상	0.70	(0.28)	*	0.48	(0.30)		0.23	(0.42)		-0.01	(0.32)
	정부기관	0.19	(0.34)		0.72	(0.34)	*	-0.94	(0.63)		0.04	(0.33)
노사	노조유무	-1.21	(0.22)	***	-0.68	(0.21)	**	-0.52	(0.30)		-0.31	(0.22)
상수		-2.55	(0.28)	***	-2.67	(0.29)	***	-4.26	(0.42)	***	-3.34	(0.37)	***
N		3485			3476			3476			3484
모형 카이제곱(자유도)		944.35***(22)			1027.51***(22)			317.77***(22)			114.02***(22)
-2 LL		2554.52			2483.75			1610.06			1326.38
Nagelkerke R2		0.37			0.40			0.21			0.10
주 : ( )안은 표준오차. *는 5%, **는 1%, ***는 0.1% 유의수준에서 Wald Test 결과 통계적으로 유의미.

[표 6] (계속, 3차년도)
변수		모형 10 (파견근로)			모형 11 (가내근로)			모형 12 (계절근로)
인적속성	성별혼인						***
	미혼남자	-0.24	(0.26)		1.31	(1.02)		-0.30	(0.33)
	미혼여자	-0.03	(0.35)		2.25	(1.16)		0.21	(0.53)
	기혼여자	0.02	(0.21)		3.55	(0.77)	***	0.41	(0.25)
	연령계층
	25세미만	-0.02	(0.34)		-1.23	(1.26)		0.24	(0.49)
	55세이상	0.23	(0.25)		1.13	(0.56)	*	0.48	(0.23)	*
	학력						*			**
	고졸	0.24	(0.20)		1.08	(0.41)	**	-0.43	(0.20)	*
	전문대졸	0.03	(0.34)		1.91	(0.96)	*	-1.01	(0.52)
	대졸이상	-0.22	(0.32)		2.10	(0.79)	**	-1.44	(0.48)	**
기업속성	대산업			***			*			***
	공공서비스업	0.98	(0.28)	***	-2.75	(0.97)	**	1.02	(0.38)	**
	민간서비스업	0.93	(0.28)	***	-1.85	(0.71)	**	0.02	(0.38)
	농림어업건설업	1.68	(0.27)	***	-9.98	(30.66)		2.96	(0.31)	***
	대직종			**						***
	관리전문직	-0.40	(0.28)		-0.26	(0.80)		-1.14	(0.44)	**
	사무직	-0.63	(0.31)	*	-8.20	(27.51)		-2.44	(0.63)	***
	서비스판매직	-0.05	(0.30)		-0.70	(0.79)		-0.01	(0.35)
	단순노무직	0.44	(0.24)		-0.81	(0.74)		0.28	(0.24)
	기업체규모			**			***			***
	업체비소속	-0.94	(0.43)	*	10.77	(36.82)		1.57	(0.44)	***
	50인미만	-0.64	(0.29)	*	8.01	(36.82)		-0.24	(0.39)
	50-99인	-0.21	(0.36)		7.11	(36.83)		-2.42	(0.81)	**
	300-999인	-0.74	(0.49)		7.81	(36.84)		-0.76	(0.81)
	1천인이상	0.24	(0.31)		0.67	(46.06)		-0.84	(0.59)
	정부기관	-0.56	(0.38)		7.83	(36.84)		0.91	(0.46)	*
노사	노조유무	-0.38	(0.24)		-7.47	(21.86)		-0.94	(0.44)	*
상수		-3.15	(0.37)	***	-14.12	(36.83)		-3.20	(0.46)	***
N		3349			3349			3349
카이제곱(자유도)		92.56***(22)			181.43***(22)			644.16***(22)
-2 LL		1383.64			278.56			989.69
Nagelkerke R2		0.08			0.41			0.45
주 : ( )안은 표준오차. *는 5%, **는 1%, ***는 0.1% 유의수준에서 Wald Test 결과 통계적으로 유의미.

V. 결론 - 요약과 함의

지금까지 로짓분석 결과를 요약하고 그 함의를 살펴보면 다음과 같다.

첫째, 인적속성(성별혼인, 연령, 학력), 기업속성(산업, 직종, 규모), 노조유무 모두 통계적으로 유의미하다. 이것은 노동공급, 노동수요 등 노동시장과 노사관계 모두 비정규직 결정요인으로 작용하고, □노동력의 인적 구성 변화□, □기업의 인적자원관리 전략 변화□, □노사간에 힘관계 변화□ 가설 모두 나름대로 설명력을 가짐을 의미한다.

둘째, 인적속성, 기업속성, 노조유무 가운데 기업속성의 설명력이 가장 높다. 이것은 노동수요 변화가 비정규직 여부를 결정하는 주된 요인이라는 일반의 인식과 일치하며, 인적자본론에 입각한 교육훈련 등 인적자원개발만으로 비정규직 문제를 해결할 수 없음을 말해준다. 예컨대 분단노동시장 등 노동수요와 노사관계 측면에서 대안을 강구하지 않은 채 인적자원개발만 강조하면 학력 인플레만 가중시킬 수 있다.

) 학력 변수는 통계적으로 유의미하고, 고학력층일수록 비정규직 확률이 낮다. 그러나 직업훈련 경험유무 변수는 통계적으로 유의미하지 않다.

셋째, 노조가 있는 기업에서 비정규직을 채용 또는 사용할 확률이 유의미하게 낮다. 이것은 우리나라에서 비정규직의 과도한 남용이 분단노동시장과 낮은 노동조합 조직률에서 비롯된 것이며, 노동조합은 비정규직 남용을 제어하는 순기능적 고용효과를 가지고 있음을 시사한다.

넷째, 인적속성과 기업속성 등 노동시장 요인만 설명변수로 할 때는 업체비소속과 영세기업에서 비정규직 확률이 유의미하게 높다. 그러나 노조유무를 추가하면 업체비소속만 유의미하게 높을 뿐, 기업체 소속 노동자들 사이에 규모별로 유의미한 차이가 없다. 이것은 영세업체에 비정규직 비중이 높은 것은 인적속성(성별혼인, 연령, 학력), 산업, 직업, 노조유무 등이 맞물린 결과로서, 이들 변수를 통제하면 기업규모에 관계없이 사용자들이 비정규직 사용에 대해 동일한 유인을 갖고 있음을 시사한다. 또한 현행 기업별 노동조합 체계를 넘어서서 산업, 지역, 고용형태 등 다양한 형태의 초기업적 노동조합을 조직할 때만이 영세업체에서도 비정규직의 과도한 남용을 제어할 수 있음을 말해준다.

다섯째, 업체비소속인 자유노동자들은 인적속성에 관계없이 90% 이상 비정규직이다. 따라서 이들을 영세기업 소속으로 분류하면 영세기업 비정규직 비중이 과대계상된다. 통계청 경제활동인구조사는 일반에게 그 결과를 공개하지 않지만 이들 자유노동자를 모두 영세기업 소속으로 분류하여 조사하고 있다. 그럼에도 노동부는 동 자료를 독점적으로 분석한 뒤 □영세기업 비정규직 비중이 지나치게 높다. 고용보호 법제를 정비하면 영세기업에 미치는 효과가 너무 크다□는 논지를 전개하고 있다. 그러나 이러한 주장은 통계자료를 제대로 검토하지 않고 분석한데서 비롯된 잘못된 주장이다. 앞으로 경제활동인구조사 부가조사를 실시할 때는 기업체에 속하지 않는 노동자들을 구분하여 기업규모 변수를 조사·공개하고, 노조유무, 계절근로 등의 문항을 추가할 필요가 있다.

여섯째, 임시일용, 파트타임, 계약근로, 파견근로, 가내근로, 계절근로 등 고용형태별로 결정요인에 차이가 있다. 기업속성은 가내근로 직종을 제외하면 모두 유의미하지만, 인적속성은 통계적 유의수준이 고용형태별로 차이가 난다. 예컨대 파견근로는 성별혼인, 연령, 학력 모두 유의미하지 않다. 이것은 노동공급보다 노동수요가 비정규직 여부를 결정하는 주된 요인이라는 앞서 분석결과를 뒷받침한다. 노조유무는 고용형태별로 통계적 유의수준에 차이가 있지만 부호는 일관되게 (-)이다.

일곱째, 한국의 노동시장과 노사관계는 분단노동시장과 기업별 노사관계를 특징으로 한다. 이러한 특징은 상호 영향을 주고 받으면서, 기업규모, 고용형태 등 다양한 요인에 따라 중층적으로 분단된 분단노동시장과 대기업·정규직 중심의 기업별 노사관계를 확대재생산하고, 지나치게 높은 비정규직 비중과 낮은 노동조합 조직률로 귀결되고 있다. 물론 횡단면분석(가구조사) 결과만 보면 노동시장 요인에 비해 노사관계 요인이 미치는 영향은 미약하다고 할 수 있다. 그러나 이것은 추후 시계열 분석과 횡단면분석(사업체조사)을 통해 좀더 검증되어야 할 성격의 것으로 판단된다.

참고문헌

김주일. 2001. "비정규직 고용의 영향요인에 관한 연구." 경영저널 2(1):57-76

안주엽. 2001. "정규근로와 비정규근로의 임금격차." 노동경제논집 제24권(1):67-96

이상우. 2001. 비정규직 고용의 결정요인에 관한 실증연구. 연세대학교 대학원 경영학과 석사학위 논문

Belman, Dale and Lonnie Golden. 2000. "Nonstandard and Contingent Employment : Contrasts by Job Type, Industry, and Occupation." Pp. 167-212 in Nonstandard Work : The Nature and Challaneges of Changing Employment Arrangements, edit Francoise Carre, Marianne A. Ferber, Lonnie Golden, and Stephen A. Herzenberg. Industrial Relations Research Association.

Elias, P. “Growth and Decline in Trade Union Membership in Great Britain : Evidence from Work Histories", In Trade Unionism in Recession, edited by Gallie, Denn, and Rose, pp.175-215. Oxford University Press, 1996.

Golden, Lonnie. 1996. "The Expansion of Temporary Help Employment in the US, 1982-1992 : a Test of Alternative Economic Explanations." Applied Economics 28:1127-41.

Laird, Karylee and Nicolas Williams. 1996. "Employment Growth in the Temporary Help Supply Industry." Journal of Labor Research XVII(4):663-81.

Menard, Scott. Applied Logistic Regression Analysis. London : SAGE, 1995.

[부표 1] 비정규직 결정요인에 관한 국내 선행 연구
연구자	분석 자료	분석 방법	종속 변수	설명변수
				통계적 유의미	유의미하지 않음
김주일 (2001)	노동연구원(1998), 인력관리 및 고용조정 실태조사, 구조조정기 인사관리 변화 실태조사	다변수 공변량분석	비정규직 활용여부	기술변화전략(+), 원가우위전략(+), 교육훈련(+), 조직재설계(+), 조직연령(+)	노조회피전략, 부가가치증가, 인력과잉정도, 고용조정 어려움, 연봉제도입
		회귀 분석	비정규직 비중	기술변화전략(-), 원가우위전략(+), 조직재설계(-)	노조회피전략, 부가가치증가, 인력과잉정도, 고용조정어려움, 교육훈련, 연봉제도입, 노조유무, 조직연령
			비정규직 증가율	노조유무(+)	기술변화전략, 원가우위전략, 노조회피전략, 부가가치증가, 인력과잉정도, 고용조정어려움, 교육훈련, 연봉제도입, 조직재설계, 조직연령
안주엽 (2001)	KLI 노동패널 (1, 2차)	프라빗 분석	자기선언비정규직	여성(+), 교육년수(-), 배우자·기타가구원(+), 건강문제(+) 가구소득[금융소득(-),부동산소득(-),사회보험소득(+),이전소득(+),기타소득(+)], 서울(+), 전직장 비정규/비임금근로(+), 신규취업(-), 취업연도(+)	연령, 혼인, 기타 대도시
이상우 (2001)	121개 제조업체 자체조사	회귀 분석	비정규직 비중	동종업계추세(+), 임금격차(+), 노사갈등(+), 최소교육기간(-)	기업특유기술, 직무표준화, 내부승진원칙, 전략, 환경변화속도, 환경예측가능성, 기업연한, 기업규모,
주: 설명변수의 통계적 유의성은 유의수준 5%임.

[부표2] 관련 변수들의 기술통계치
변수			1차(N=4012)		2차(N=3975)		3차(N=3739)		4차(N=3846)		부호화
			평균	편차	평균	편차	평균	편차	평균	편차
종속변수	고용형태	비정규직	0.31	0.46	0.35	0.48	0.32	0.47	0.31	0.46	비정규직=1 정규직=0
		자기선언	0.24	0.43	0.30	0.46			0.22	0.41	비정규직=1 정규직=0
		임시일용	0.19	0.39	0.26	0.44	0.23	0.42	0.22	0.41	임시일용=1 상용=0
		파트타임	0.12	0.32	0.10	0.30	0.09	0.28	0.08	0.28	파트타임=1 풀타임=0
		계약근로	0.04	0.21	0.06	0.23	0.05	0.22	0.05	0.23	계약근로=1 기타=0
		파견근로					0.06	0.24			파견근로=1 기타=0
		재택근로					0.02	0.13			재택근로=1 기타=0
		계절근로					0.07	0.26			계절근로=1 기타=0
설명변수	인적속성	성별혼인	2.46	1.00	2.52	1.03	2.49	1.03	2.52	1.02	미혼남자=1 기혼남자=2 미혼여자=3 기혼여자=4
		연령계층	1.96	0.46	1.95	0.47	1.96	0.46	1.96	0.46	25세미만=1 25-54세=2 55세이상=3
		학력	2.31	1.06	2.27	1.05	2.27	1.04	2.30	1.06	중졸이하=1 고졸=2 전문대졸=3 대졸이상=4
	기업속성	산업	2.29	0.97	2.24	0.99	2.26	1.00	2.28	0.98	광공업=1 공공서비스업=2 민간서비스업=3 농림어업건설업=4
		직종	3.03	1.51	2.96	1.43	2.96	1.42	2.93	1.42	관리전문직=1 사무직=2 서비스판매직=3 생산직=4 단순노무직=5
		기업규모	2.59	2.01	2.49	1.98	2.44	1.93	2.29	1.85	업체비소속=0 50인미만=1 50-99인=2 100-299인=3 300-999인=4 1천인이상=5 정부기관=6
	노사	노조유무	0.23	0.42	0.20	0.40	0.21	0.41	0.19	0.40	노조유=1 노조무=0
주 : 1) 비정규직 = 자기선언적 비정규직 + 임시일용 + 파트타임 + 계약근로 + 파견근로 + 재택근로 + 계절근로 2) 공공서비스업 = 공공행정, 교육서비스업, 보건사회복지사업, 운수·창고·통신업, 금융보험업 민간서비스업 = 도소매업, 숙박음식점업, 부동산사업서비스업, 기타서비스업, 가사서비스업

학교에서 직업으로의 이행 : 제도적 배태를 중심으로

김 기 헌*

이 논문의 출발점은 학교에서 직업으로의 이행(from school to work transition)에 관한 최근의 연구들에서 나타나고 있는 제도적 설명으로의 전환을 검토하는데 있다. 초기의 연구들은 대부분 이행 결과에 미치는 개인적 요인들, 예를 들어 인지적 능력, 교육에 대한 개인적 투자, 가족 배경 등에 초점을 맞추었다. 최근 들어, 개인들의 이행 결과는 교육체계나 학교-기업 간의 연계구조, 또는 노동시장 구조와 같은 제도적 요인들로부터 영향을 받는다는 연구결과들이 제시되고 있다. 이행 결과를 첫 일자리의 직업지위(직업지위 모형)와 적합한 일자리로의 이행 여부(적합 모형), 그리고 첫 일자리의 임금(임금 모형)으로 구분하여 분석한 결과, 교육공급 측면에서 고려한 교육 자격(educational qualification)의 경우에는 적합 모형을 제외하고 동일한 교육수준에서 일반교육 자격보다 직업교육 자격의 상대적 이점이 명확히 드러나지 않았다. 둘째, 교육 공급-수요간의 연계 측면에서 고려한 산학연계 경험과 제도적 연결망은 임금 모형을 제외하고 직업지위와 적합한 일자리 진입에 있어서 더 큰 효과가 있음을 알 수 있었다. 셋째, 노동수요측면에서 노동시장에서의 지위(position)가 열린 체계이고 일자리의 규모가 중소기업인 경우보다 노동시장에서의 지위가 닫힌 체계이고 일자리의 규모가 대기업인 경우에 더 큰 노동시장 보상이 주어지고 있음을 알 수 있었다.

I.  문제제기

우리들은 인생을 살아가면서 무수히 많은 선택의 기로에 직면하게 된다. 특히 청년기에서 중·장년기로 넘어가는 시점은 학교를 마치고 평생의 반려자를 만나 한 가족을 꾸려 가는 시기이자 자신의 꿈을 실현해나갈 일자리를 선택하는 시기이다. 사회초년생이 첫 발을 내딛어 몸담게 되는 첫 일자리는 그래서 인생의 중요한 전환점으로 받아들여진다(Elder, 1985). 이러한 첫 일자리의 중요성은 개인의 사회경제적 지위 획득에 미치는 영향에서도 살펴볼 수 있다. 첫 일자리의 사회경제적 혹은 직업 지위가 이후의 지위 획득에 큰 영향을 미친다는 사실은 고전적인 지위획득모형(Blau and Duncan, 1967)에서부터 최근의 국내외 연구에 이르기까지 많은 학자들에 의해서 입증된 바 있다. 특히 국내의 연구 결과들은 외국의 연구결과와는 달리 지위획득과정에서 본인의 학력보다도 본인의 첫 일자리의 직업지위가 현재의 직업지위에 가장 큰 영향을 미친다고 지적한다(차종천, 1992, 1997; 장상수, 1996; 김영화·김병관, 1999).

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* 한국노동연구원 연구원

첫 일자리는 비단 개인의 문제로 국한되지 않는다. 학교에서 직업으로의 이행(from school to work transition. 이하, □학교-직업 이행□) 문제는 특히 청년층 실업률이 점차 위험수위를 넘어서면서 사회적 쟁점으로 부각되고 있다. 이미 1980년대부터 청년층 실업률이 10%를 훨씬 상회했던 이탈리아, 스페인, 프랑스 등 유럽을 중심으로 원활한 일자리로의 이행을 위한 정책적 노력이 진행되어 왔으며 비교적 청년층 실업률이 유럽에 비해서 덜 심각한 미국의 경우도 1994년부터 미국 연방정부가 학교-일자리 기회법(School-to-Work Opportunities Act)을 제정하여 청년들의 순조로운 일자리 마련에 개입하고 있는 실정이다. 우리나라 역시 IMF 이후 청년 실업 문제가 사회적 쟁점으로 부각되면서 이에 관한 논의가 활발히 전개되고 있다(오정란, 1998; 장원섭 외, 1999; 이병희 외, 2002). 1997년 이후 우리나라 청년층의 실업률은 15세∼29세 기준으로 전 연령층 실업률의 두 배에 이르고 있으며 전체 실업자 중 청년층이 차지하고 있는 비중도 40%를 넘을 만큼 높은 수준이다. 이에 따라 우리 정부도 미국과 같은 관련법 제정을 검토하고 있으며 취업실태 공표제 도입, 주문식 교육의 활성화, 기업연수제도의 도입 등의 처방이 내려지고 있다(교육인적자원정책위원회, 2002).

이처럼 개인적으로나 사회적으로도 중요한 의미를 지니는 학교-직업 이행에 관한 연구는 이미 오랜 역사를 가지고 있다. 초기의 관심은 젱크스 등(Jencks et al., 1979)의 저서 『누가 출세하는가?(Who Gets Ahead?)』에서 상징적으로 드러나듯 학교-직업 이행 과정에서 과연 누가 사회경제적으로 성공하는가를 밝히려는데 있었다. 초기의 연구가 학교-직업 이행에 있어서 개인의 사회경제적 성공을 가능하게 하는 요인이 무엇인가에 초점을 맞추었다면 이 분야에 관한 최근의 쟁점은 사회 전체적 시각(societal perspective)에서 원활한 학교-직업 이행에 영향을 미치는 제도적인 기회 혹은 제약 요인이 무엇인가에 놓여져 있다. 이것은 보다 현실적인 문제의식에서 출발하는데 심각한 청년층 실업률과 학력과잉에 따른 하향취업 현상이 사회적 쟁점으로 제기되고 있기 때문이기도 하고, 유독 이 분야에 관한 국제간 비교연구에서 국가별로 너무나 상이한 현실을 보여주고 있기 때문이다(M□ller et al., 1989).

원활한 이행을 돕거나 가로막는 제도적 요인에 대한 분석은 세 가지 측면에서 활발한 논의가 전개되고 있다. 첫 번째 시각은 정부정책과 그것이 반영된 교육체계(education system)에서 그 원인을 찾는 것이다(Maurice, Sellier, and Silvertre, 1982; Allmendinger, 1989; M□ller and Shavit. 1998). 이러한 연구들은 한 사회의 교육정책의 특징을 반영하고 있는 교육체계가 학교-직업 이행의 결과에 영향을 미치며 그 정도는 크고 유의미하다는 것이다. 이에 대한 두 번째 시각은 학교와 기업 간의 연계구조에 주목하는 것이다(Rosenbaum and Kariya. 1989; Lee and Brinton, 1996; Brinton and Kariya, 1998; Rosenbaum, 2001). 이들에 따르면, 학교추천제 등 학교-기업 간 연계구조가 개인수준에서 동원 가능한 사적 연결망(private network)을 넘어서 제도적으로 주어지는 것이기 때문에 이러한 제도적 연결망(institutional network)은 개인들의 성공적인 사회적 진출에 유의미한 영향을 미친다는 것이다. 마지막으로 세 번째 시각은 문제의 해답을 직업 구조 혹은 노동시장 구조에서 찾는 것이다(Thurow, 1976; Althauser and Kalleberg, 1981; SØrensen, 1983). 특히 노동시장의 분절화는 임금으로 대변되는 개인들의 경제적 성공에 있어서 제약 혹은 성공요인으로 작용할 수 있으며 내부노동시장의 형성은 기업으로 하여금 신규진입자의 교육훈련보다 기업내부의 교육훈련에 더 치중하게끔 유도함으로써 원활한 학교-직업 이행을 돕는 산학연계를 제약할 수 있다고 지적한다(장상수, 1999).

이 분야의 연구는 이제 개인적 수준에서 설명될 수 없는 제도적인 요인이 무엇인가를 밝혀내는 방향으로 옮겨가고 있다고 해도 과언이 아니다. 이것은 인간의 행위를 개인의 합리적 선택만으로 설명하기 어렵다는 사실과 맞물려 있다. 인간의 행위는 원자화된 행위주체들에 의해 독단적으로 수행되는 것이 아니라 사회적 관계에 □배태(embeddedness)□되어 이루어지기 때문이다(Granovetter, 1985; 유홍준, 1994). 특히, 본 연구는 제도적 요인들이 개인들의 학교-직업 이행 결과에 미치는 영향에 주목하는 □제도적 배태□ 시각을 중심으로 분석하고자 한다. 최근 국내에서도 이에 대한 관심이 증가하고 있으나 제도적 측면을 강조하는 신구조주의(new structuralism) 접근일지라도 개인들의 사적 연결망에 초점을 맞추고 있을 뿐이다(장원섭, 1997; 박창남, 1999; 이경상, 2001). 반면, 보다 사회전체적 시각에서 교육체계, 학교-직업 이행경로, 노동시장구조의 제도적 효과를 분석한 연구는 찾아보기 힘들다(이주호, 1993; 장상수, 1999). 본 연구는 노동공급 측면의 제도적 요인으로서 교육체계와 학교-기업 연계구조의 제도적 요인, 그리고 노동수요 측면의 제도적 요인으로서 노동시장구조를 중심으로 제도적 요인들이 학교-직업 이행 결과에 미치는 영향을 살펴보고자 한다.

) □제도(institution)□에 관한 정의는 학자들의 수만큼 다양하다는 견해도 있지만 대체로 크게 세 가지로 정리해 볼 수 있다(Scott, 1995). 첫 번째는 미시적인 측면에서 제도를 □행위의 규칙성□ 혹은 □관행(convention)□으로 보는 관점으로 경제학에서 제도를 접근할 때 흔히 발견되는 견해이다. 이러한 견해에 따르면 제도는 행위자의 합리적 계산을 통하여 최적의 안정적인 유형에 도달한 균형상태(equilibrium)라고 할 수 있다. 두 번째는 제도를 □구성 규칙(constitutive rule)□으로 보는 견해이다. 이 입장에서 제도는 사회적으로 구성되므로 개인들의 행위 내용과 범위를 규정하기도 하지만 동시에 개인들 또한 제도에 영향을 미치는 관계를 갖는다. 세 번째는 거시적인 측면에서 제도를 행위로 보지 않고 행위를 낳는 의미의 준거틀로서 □규범□ 혹은 □문화□로 정의하는 견해이다. 이러한 입장에서 제도는 행위자의 합리적인 계산 행위와는 독립적으로 행위자를 집합적으로 규제하는 역할을 한다. 본 연구는 두 번째 정의를 따르고자 한다. 그 이유는 본 연구에서 고려하고 있는 교육체계 등의 제도적 요인들이 행위의 규칙성으로서 흔히 예로 들고 있는 도로 보행처럼 행위자들의 자기 이해(self-interest)에 의해서 유지되는 것과는 거리가 있으며 동시에 문화나 규범처럼 항구적으로 개인을 구속하고 강제하는 의미의 준거틀로 보기 어렵기 때문이다. 반면 본 연구에서 고려한 교육체계 등의 제도적 요인들은 사회적으로 구성된 것이며 개인의 행위에 배태되어 때로는 제약요인으로, 때로는 기회요인으로 작용할 수 있다는 점에서 두 번째 정의에 가장 가깝다고 볼 수 있다.

II. 이론적 고찰: 학교-직업 이행의 제도적 결정요인들

학교-직업 이행 결과에 영향을 미치는 요인에 관한 전통적인 논의는 개인들의 사회경제적 성공에 영향을 미치는 개인적인 요인에 주목해 왔다. 신고전파 경제학의 인적자본이론은 개인의 교육과 훈련에 대한 투자가 임금으로 대변되는 경제적 성공의 주된 요인이라고 주장한다. 이 이론은 교육과 훈련이 생산성을 높이는 역할을 수행하기 때문에 교육받은 사람이 덜 교육받은 사람에 비해 높은 소득을 받게 된다는 것이다(Becker, 1971). 반면, 지위획득이론은 인적자본이론과 마찬가지로 교육의 중요성을 강조하면서도 부모의 학력, 부모의 직업 지위 등으로 대변되는 가족 배경 요인에 주목한다(Blau and Duncan, 1967; Jencks, 1972). 이 이론은 가족 배경으로 대변되는 귀속(ascriptive) 요인과 본인의 교육수준으로 대변되는 업적(meritocratic) 요인이 본인의 사회경제적 성공에 어느 정도 영향을 미치는가, 그리고 그 정도는 어떻게 변화해 왔는가에 관심을 갖는다. 이와 함께 위스콘신 모형(Wisconsin Model)에서는 사회경제적 성공에 미치는 사회심리적인 요인들의 중요성을 강조하기도 한다(Sewell and Shah, 1967).

이러한 개인주의적 접근들은 개인의 사회·경제적 성공을 상당부분 설명해주고 있다는 점에서 의의를 지니고 있으나 이 이론만으로는 밝혀내지 못한 잔여부분(residual sector)의 문제가 여전히 남게 된다(유홍준, 2000). 이것은 □행운(luck)□(Jencks et al, 1972) 혹은 □우연성(contingency)□(Granovetter, 1995[1974])으로 불리기도 하는데 그라노베터는 『취업(Getting A Job)』제2판 후기에서 이 부분을 ① 구직 시 사용된 사회적 연결망의 종류, ② 개인들의 경력 이내에서 발생할 수 있는 우연성들, ③ 고용주들의 구인 및 인사 관련 목표와 활동들, ④ 실업과 경기 불황(unemployment and recession), ⑤ 제도적, 문화적 요인들로 구분하여 제시하고 있다.

연구의 초점을 경력형성과정보다 첫 일자리 진입으로 국한해 본다면, 이 잔여부분에 관한 논의는 그라노베터가 제시한 네 번째와 다섯 번째 문제에서 더 두드러진다. 네 번째와 관련, 경기 변동이나 청년층의 인구규모의 변화가 청년층의 일자리 진입에 영향을 미친다는 연구 결과들이 제시되고 있다. 먼저 경기변동에 대한 논의는 청년층의 경우, 상대적으로 중·장년층에 비해서 불황 등에 민감하게 반응한다는 것으로 이는 기업이 불황 시기에 인력규모의 조정보다는 손쉽게 단행할 수 있는 신규채용 축소로 대응할 가능성이 높기 때문이다(Makenham, 1980). 청년층 인구의 규모 역시 학교-직업 이행에 영향을 미칠 수 있는데 다른 조건이 일정한 상태에서 청년층 인구가 상대적으로 늘어나면, 청년 노동력의 초과공급이 이루어지고 그 결과로 청년층 실업이 증가하게 된다는 것이다(Korenman and Neumark, 1997). 이러한 논의는 원활하지 못한 학교-직업 이행이 공급 과잉과 수요 부족이라는 일시적 시장 상황의 결과로 해석될 우려가 있다. 다시 말해 경기가 좋아지거나 청년층의 인구가 줄면 청년층의 고용문제가 상당부분 해결될 수 있다는 논리로 연결된다. 그러나 실제로 현실적인 청년층 고용지표들은 경기 요인과 청년층 인구의 상대적 규모로는 설명되지 않는 부분들이 존재함을 보여주고 있다.

이처럼 경기적·기술적 요인은 물론, 앞서 살펴본 개인의 노력이나 능력, 혹은 가족배경에 의해서도 설명되지 않는 부분들은 주로 원활한 학교-직업 이행에 영향을 미치는 제도적인 기회/제약 요인을 밝히는 것과 관련된다(Rosenbaum and Kariya, 1989; Kerckhoff, 1996; Rosenbaum, 2001). 제도적 요인들에 관한 논의는 통상 노동공급과 공급-수요의 연계과정 그리고 노동수요 등 세 가지 측면에서 다루어지고 있으며(이주호, 1993; 장원섭 외, 1999), 각각 교육체계의 특성, 학교-기업간 연계구조, 노동시장구조를 중심으로 논의가 전개되고 있다. 학교-직업 이행의 제도적 측면에 관한 첫 번째 시각은 □정치의존적(politically contingent)□ 본질에 주목하는 견해이다(Parkin, 1971). 이것은 지위획득이론의 산업화 가설(the thesis of industrialism)에 대한 의문으로부터 출발한다. 트라이만(Treiman, 1970)에 의해서 정식화된 산업화 가설은 산업화가 진전됨에 따라서 사회적 불평등의 정도가 점차 개선될 것이라는 주장을 담고 있다. 그러나 사회 정책의 결과에 초점을 맞춘 연구들은 정책도입에서 비롯된 정치적 효과가 불평등의 점진적인 완화나 때로는 악화를 향한 역사적 경향 그 자체를 역전시킬 수 있다고 주장하였다(DiPrete and Grusky, 1990).

근대국가가 국민을 통합하기 위해 정치적으로 학교교육을 활용했다는 라미레즈 등(Ramirez at al., 1987)의 지적을 염두에 둔다면 학교-직업 이행과정에서 정부 정책의 효과는 주로 교육체계가 개인에게 미치는 영향을 통해 드러난다. 뮐러와 샤빗(M□ller and Shavit, 1998)은 한 사회의 교육체계가 얼마나 표준화(standardization) 되어있는가, 중등교육단계에서의 직업교육 특정성(vocational specificity) 정도와 교육 계층화(stratification)의 수준이 어떠한가에 따라서 학교-직업 이행과정이 전혀 달라진다고 주장한다. 이들은 교육체계가 표준화되어 있을수록, 중등교육단계에서 직업교육 특정성과 계층화의 정도가 높으면 높을수록 교육과 직업간의 연관성이 얼마나 커지는가를 분석하였다. 분석 결과 교육체계의 표준화는 단지 제한적으로만 교육-직업간의 연관성과 관련되며 다른 제도적 요인들에 비해서 직업교육 특정성이 교육-직업간의 연관성에 미치는 강도가 컸다고 지적하였다. 모리스 등(Maurice, Sellier, and Silvertre, 1982)은 교육체계의 차이를 독일로 대변되는 □교육자격 공간(qualificational space)□과 프랑스로 대변되는 □조직 공간(organizational space)□으로 구분하였다. 독일에서 교육과 훈련은 작업장과 밀접한 관련이 있으며 기업체에서 필요로 하는 능력과 숙련은 학교에서 전수되는데 비해 프랑스에서 교육과 훈련은 작업장에서 필요로 하는 숙련·기술과 무관하며 이러한 숙련·기술은 일자리를 얻은 이후에나 획득된다.

제도적 측면에 관한 두 번째 시각은 개인들의 인간관계에 기초한 사회자본(social capital) 혹은 사회적 자원(social resources)에 주목하는 견해이다. 최근 사회적 연결망과 관련하여 새롭게 제시되고 있는 견해는 □제도적 사회자본(institutional social capital)□에 주목하는 것이다. 브린톤(Brinton, 2000)에 따르면, 최근까지 사회적 연결망에 관한 논의에서 주로 다루어졌던 것은 개인들이 자신의 사적인 연결망을 통해 접근 가능한 사회자본이었다. 이러한 사적인 사회자본(private social capital)과는 구분되는 제도적 사회자본은 개인들이 특정한 제도 혹은 조직 속에 몸담게 되면서 얻게되는 것이다. 이것은 개인이 어떤 특정한 제도 혹은 조직의 일원이 되거나 접촉 없이는 얻을 수 없는 사회자본이란 점에서 제도적이다. 이에 대해 로젠바움(Rosenbaum, 2001: 5)은 최근 저서에서 개인들의 사적 연결망에 관한 연구에 비해서 청년층 노동시장의 결과에 영향을 미치는 학교와 기업간의 제도적 연결망에 관한 연구가 그 동안 무시되어 왔다고 지적한다. 사적인 접촉(personal contact)을 통한 일자리 이행에 주목해왔던 그라노베터(Granovetter, 1995[1974]: 163) 역시 첫 일자리에 취업하는 경우, 사적인 접촉보다는 공식적인 기제(formal mechanism)에 기초한 연결망이 중요하다고 지적한 바 있다. 왜냐하면 직장 경험이 전혀 없는 학교 졸업생들은 직장 동료들과의 접촉을 통한 연결망을 갖고 있지 못하는 등 사적 연결망의 크기와 폭에 있어서 대단히 제한적일 수밖에 없기 때문이다.

학교-직업 이행 결과에 미치는 제도적 요인과 관련된 세 번째 시각은 노동 공급측면보다는 노동 수요측면을 강조하는 것이다. 이에 대한 논의는 하나 이상의 노동시장이 존재한다는 노동시장구조론에서 살펴볼 수 있다. 노동시장구조론자들은 취업 혹은 재취업의 결과로써 임금이 내부와 외부시장별로 각기 다른 메커니즘에 의해서 결정되는 것으로 해석한다. 외부시장에서는 임금이 수요와 공급이라는 시장구조에 의해서 정해지는데 반해서 내부시장에서는 노동자가 어떤 직책에 배치되는가 하는 행정적인 절차에 따라서 임금수준이 결정된다(SØrensen, 1983). 이와 관련 서로우(Thurow, 1975)는 신고전파의 자유경쟁시장의 논리가 적용되는 □임금경쟁시장(wage competition markets)□과는 달리 임금을 기초로 다른 사람과 경쟁하는 대신 취업기회를 두고 경쟁하는 □직무경쟁시장(job competition markets)□이 존재하며 이러한 노동시장구조에서 임금은 사회적인 관습과 제도적 요인들에 의해서 결정된다고 지적한다. 이라이어슨(Eliason, 1995)은 소렌슨과 캘러버그(SØrensen and Kalleberg, 1981)의 논의를 좀더 발전시켜 지위의 숙련수준(skill level)을 고려하여 노동시장의 지위를 ① 숙련된, 직무사다리를 갖춘 닫힌 지위체계, ② 미숙련된, 직무사다리를 갖춘 닫힌 지위체계, ③ 숙련된, 직무사다리를 갖추지 않은 닫힌 지위체계, ④ 열린 지위체계로 구분하고 모든 조건이 동등한 상태에서 열린 지위체계보다 닫힌 지위체계인 경우, 임금 등 시장에서의 보상(market rewards)이 더 높게 주어진다고 지적하였다.

지금까지 살펴본 학교-직업 이행에 영향을 미치는 제 요인들은 다음과 같이 <표 1>로 정리해 볼 수 있다. 먼저 시장환경 요인들(B's)로는 노동공급 측면에서 중·고령층 대비 청년층 인구 규모와 교육수준별 졸업자수의 분포(이하 BS, Background-Supply)가 학교-직업 이행 결과(이하 TO, Transition Outcome)에 영향을 미칠 것이다. 경기 변동과 그에 따른 청년층 일자리의 규모(이하 BD, Background-Demand)가 노동수요 측면에서 고려해 볼 수 있는 이행 요인들이다. 세 번째로 공급-수요간의 불일치(이하 BL, Background-Linkage)도 중요한 시장환경 요인으로 고려할 수 있다. 예를 들어 중·고령층에 비해서 청년층의 인구 규모가 급격하게 늘어났다는 것은 개인들의 학교-직업 이행에 부정적인 영향을 미칠 수 있으나 그 시기에 경기 호전이 지속되어 인력부족 현상이 초래된다면 아무런 영향도 미치지 않을 수 있기 때문이다.

<표 1> 학교-직업 이행 결과에 영향을 미치는 제 요인들

	노동 공급 측면(S) (개인·학교)	공급-수요 연계(L)	노동 수요 측면(D) (직업·기업)
시장환경 요인들(B)	청년층 인구 증가 교육 팽창(고학력화)	공급-수요 불일치	경기 호황 청년층 일자리 증가
제도적 요인들(I)	교육체계의 특성 교육 정책	학교-기업 간 연계 학교추천제도	노동시장의 특성 이중/분절 노동시장
개인적 요인들(P)	개인의 능력 개인의 노력(학습/구직) 가족배경 사적인 인간관계	학교 진로담당자와 기업 인사담당자의 관계 교사, 교수의 추천	기업가의 인사 목표 기업가, 기업 인사담당자의 인력채용 활동

제도적 요인들(I's)로는 앞서 구체적으로 살펴보았듯이 일반교육과 직업교육간의 비중, 학교교육의 표준화의 정도, 교육체계의 계층화 혹은 계열화의 정도(이하 IS, Institution-Supply)에 따라서 개인들의 TO는 달라질 것이다. 학교추천제 등 학교-기업간의 연계 구조(이하 IL, Institution-Linkage) 역시 원활한 TO 여부에 영향을 미치며 노동시장의 특성이나 이중/분절 노동시장 등의 수요 측면의 요인들(이하 ID, Institution-Demand)도 TO에 영향을 미친다. 개인적 측면(P's)에서 개인의 능력이나 학습에 대한 노력, 일자리를 찾는 과정에서 얼마나 노력했는가를 비롯하여 개인의 가족배경이 어떠한가, 사적인 인간관계를 통해 일자리 정보를 얻거나 취업이 이루어졌는가(이하 PS, Person-Supply) 역시 TO에 영향을 미칠 것이다. 일자리 획득 과정에서 출신 학교 진로담당자와 취업한 기업 인사담당자 간의 관계나 교사 및 교수의 추천(이하 PL, Person-Linkage) 역시 TO에 영향을 미치며 일자리 제공(offering a job) 측면에서 기업가의 인사 목표나 기업가 및 기업 인사담당자의 인력채용 활동(이하 PD, Person-Demand) 등도 TO에 영향을 미칠 것이다.

이상의 제 요인들은 각각 TO에 독립적인 영향을 미치지만 상호 연관성을 갖는다. I 내부의 관계는 IS가 ID에 의해서 조건화된다는 견해와 상대적 자율성을 지닌다는 견해로 구분된다. 전자의 견해는 교육체계의 형성과 변화는 경제 및 노동시장의 형성과 변화에 조응하며 교육정책의 틀도 경제적 상황에 대한 이해에 따라서 결정된다는 것이다(Parsons, 1959; Bowles and Gintis, 1976). 반면 후자의 견해는 교육체계가 필요로 하는 인력을 공급하는 역할을 수행하기도 하지만, 동시에 노동수요와는 무관하게 고등교육을 선호하는 일반인들의 요구에 부응하여 노동수요와의 불일치를 초래하는 형태로 변모할 수 있다는 것이다(Carnoy and Levin, 1985). 최근의 연구 결과는 비교적 후자의 입장을 지지하고 있다(Maurice, Sellier, and Sivertre, 1982; M□ller and Shavit, 1998). 이것은 유사한 경제적 수준과 노동시장 특성을 보여주고 있는 국가들간에도 교육제도의 특성이 판이하게 다른데서 알 수 있다. 뮐러와 샤빗(M□ller and Shavit, 1998)에 따르면, 이러한 차이는 각 국가들이 전근대에서 근대로 이행하는 과정에서 전혀 다른 역사적 경험을 했기 때문으로 풀이한다. P 내부의 관계는 B와 I와는 달리 각 영역별로 독립적이다. 예를 들어 개인의 구직 노력은 고용주의 인사에 대한 원칙 수립과 무관하며, 교사 및 교수가 누군가를 추천하여 구직이 이루어졌을 때도 그 교사 및 교수가 구인자의 인사 목표나 고용 관행을 고려하여 사람을 추천했는지는 미지수이다. 다음으로 PS 중 사적인 인간관계는 그것이 조직이나 제도 속에 소속되었을 때 이루어진 것이라면 PL의 영역에 가깝다. 그렇기 때문에 IL과 PL, 그리고 PS의 사적인 인간관계는 사회적 자본으로 분류될 수 있다.

B·I·P 간의 상호 관계는 두 가지 측면으로 구분하여 살펴볼 필요가 있다. 첫 번째는 B와 I의 관계이다. B는 I에 영향을 미치지만 I는 B에 영향을 미치지 않는다는 점에서 B는 외생변인의 특성을 보여준다. 그러나 이러한 관계와 배치되는 측면이 존재하는 것은 BS와 IS/ID의 관계이다. 청년층 인구 그 자체는 완연한 외생변인이지만 학력수준별 인구 규모는 교육체계의 특성과 영향을 주고받는다. 교육 팽창으로 불리는 고학력 인구 규모의 증가는 고학력을 선호하는 일반인들의 동기에 의해서 촉발되지만 이러한 동기부여는 한 사회의 교육체계의 특성과 노동시장의 구조에서 비롯되는 측면이 존재한다. 한 사회의 교육체계가 모리스 등(Maurice, Sellier, and Sivertre, 1982)의 개념으로 □조직 공간□이고 노동시장 구조가 서로우(Thurow, 1975)의 개념으로 □직무경쟁시장□이라면, □교육자격 공간□이고 □임금경쟁시장□인 사회보다 교육팽창에 따른 고학력화가 초래될 가능성이 높아진다. 일자리를 놓고 경쟁이 이루어지는 직무 대기열(job queue)이 형성된 사회에서 젊은 사람들은 이 대기열의 앞자리에 서기 위해 더욱더 많은 교육을 받고자 하는 동기부여가 이루어질 것이다. 이런 사회에서 교육 팽창 혹은 학력 인플레이션은 피할 수 없는 결과라고 할 수 있다. 이와 관련 뮐러와 샤빗(M□ller and Shavit. 1998)은 교육체계가 □교육자격 공간□의 특성을 보여주는 대표적인 국가인 독일과 스위스의 경우, 고등교육의 비율은 10∼15%에 불과하나 교육체계가 □조직 공간□의 특성을 보여주는 일본, 미국의 경우, 30%를 넘어섰음을 지적하고 이런 사회에서 고등교육의 학력 가치가 노동시장에서 저 평가되고 있다고 주장한 바 있다.

두 번째는 B·I 대 P의 관계이다. B와 I는 P를 제한하며 TO에 미치는 효과를 증가시키거나 감소시키는 기능을 한다. 곧 P가 행위의 차원이라면 B와 I는 구조의 차원이라고 볼 수 있다. 여기에서 주목을 끄는 것은 IL과 PL의 관계이다. IS/PS와 ID/PD와는 달리 PL은 IL의 구체적인 양상이며 그렇기 때문에 개인으로 환원될 수 없는 사회적 측면을 갖는다. 이 부분이 제도적 사회 자본으로 분류되는 것은 개인들이 어떤 조직 혹은 제도 속에 소속되지 않으면 얻을 수 없는 자원이기 때문이다. 이것은 경제적인 이해타산의 문제라기보다는 사회적인 규범이나 신뢰의 문제와 깊은 연관성을 갖는다. 반면, PS와 PD는 경제적인 측면에서 개인들의 유인(incentive)과 관련된다(Rosenbaum, 2001). 시장상황은 개인들(구직자 또는 구인자)들로 하여금 자신의 이익을 극대화하는데 있어서 투자(개인 입장에서는 교육·훈련/기업가나 인사담당자 입장에서는 인력개발·채용시스템 구축)가 필요한가, 필요하다면 어느 정도 필요한가를 판단하는 기초가 된다.

지금까지의 논의를 토대로 본 연구의 주된 관심사인 제도적 요인들이 학교-직업 이행 결과에 미치는 효과를 정리해 보면 다음과 같다. 사회전체적 수준에서 살펴보면 한 사회의 교육체계가 제도화되어 있을수록(표준화의 수준이 높고, 직업교육의 특정성이 높으며, 계층화가 되어 있을수록), 특히 일반교육 자격보다는 직업교육 자격의 이점이 강조될수록 그렇지 않은 사회보다 개인들의 학교-직업 이행 결과는 보다 원활하게 이루어질 것이다. 두 번째로 학교와 기업간의 연계구조가 갖추어진 사회일수록 그렇지 않은 사회보다 개인들의 학교-직업 이행 결과는 보다 원활하게 이루어질 것이다. 세 번째로 한 사회의 노동시장 구조가 분절화되어 있지 않을수록 그렇지 않은 사회보다 개인들의 학교-직업 이행 결과는 보다 원활하게 이루어질 것이다.

이를 개인 수준에서 제도적 요인들을 기회 혹은 제약요인으로 해석한다면 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫 번째로 한 사회의 교육체계가 □교육자격 공간□이라면 본인의 교육자격이 일반교육보다는 직업교육인 경우, 더 나은 이행 결과를 보여줄 것이며 한 사회의 교육체계가 □조직 공간□이라면 직업교육의 상대적 이점은 뚜렷하지 않을 것이다. 두 번째로 본인의 취업이 사적 연결망보다 제도적 연결망을 통해 이루어진 경우, 더 나은 이행 결과를 보여줄 것이다. 세 번째로 본인의 일자리가 대기업이거나 내부노동시장인 경우, 중소기업이나 외부노동시장인 경우보다 더 나은 이행 결과를 보여줄 것이다. 이제 제도적 요인들이 학교-직업 이행에 미치는 영향을 살펴보기에 앞서 다음 장에서 분석 자료 및 변수, 그리고 분석모형을 소개하고자 한다.

Ⅲ. 자료 및 분석모형

가. 분석자료

본 연구를 위한 분석자료는 한국노동연구원에서 조사한 한국노동패널 자료(Korea Labor and Income Panel Survey)이다. 본 연구에서는 3차년도(2000년) 한국노동패널 자료의 청년층에 대한 부가조사(youth module data file) 자료를 사용하였다. 제도적 요인들의 영향을 분석하는데 있어서 전체 연령층을 대상으로 첫 일자리 진입 과정을 분석하는 대신, 30세 미만의 제한된 연령층을 대상으로 분석을 진행하는 이유는 자료상의 제약 때문이다. 전 연령층을 대상으로 첫 일자리를 분석할 수 있는  직업력 자료(work history data file)가 패널에서 제공되고 있으나 1-4년도 기간동안 일자리 경험이 있는 응답자 중 40.7%(일자리 경험이 있는 11,826명 중 4,808명)의 첫 일자리 정보가 만 15세 이후 일자리 경험에 대한 회고적(retrospective) 자료로 취업시기, 직업, 산업, 종사상 지위 등 첫 일자리에 관한 매우 제한적인 정보만을 제공하고 있다.

) 한국노동패널조사(Korean Labor and Income Panel Study)는 비농촌지역에 거주하는 한국의 가구와 가구원을 대표하는 패널표본구성원(5,000가구에 거주하는 가구원)을 대상으로 1년에 1회 가구특성, 경제활동 및 노동시장이동, 소득활동 및 소비, 교육 및 직업훈련, 사회생활 등에 관하여 추적조사하는 종단면 조사(longitudinal survey)이다(방하남 외, 2001).

본 연구의 분석에 사용되는 청년층 부가조사 자료의 응답자는 총 3,302명이며 이 중에서 분석에 사용된 사례수는 최종적으로 학교를 마치거나 그만둔 경우인 1,727명 중 분석에 사용된 변수들에 결측치가 없는 경우로 <표 2>에 각 분석모형별 사례수 및 사용 변수, 기초통계치 등이 제시되어 있다. <표 2>를 보면 분석 모형에 따라서 사례수가 달라지고 있음을 알 수 있는데 이러한 사례수의 차이에도 불구하고 각 변수들의 분포는 크게 달라지고 있지 않음을 알 수 있다. 이러한 결과는 무응답으로 인한 분석대상의 편의(bias)가 크지 않음을 보여준다.

이와 함께 노동패널 자료에서 제공하지 않는 정보들은 노동패널자료에서 제공하고 있는 사업체명이나 취업년월일 등의 변수를 다음과 같은 자료들의 정보를 수집한 후 연계시켜 활용하였다. 먼저 직업별 일반교육수준(GED) 등의 정보는 노동부 산하 중앙고용정보관리소(현 중앙고용정보원)에서 1995년에 발간한 『한국직업사전』자료를 통해 수집하였다. 경기변동과 관련된 정보들은 노동부와 통계청에서 발간하는 자료들을 활용하여 수집하였다. 인력부족률은 노동부에서 발간하는『노동력수요동향조사보고서(구 고용전망조사보고서)』를 활용하였으며 소비자 물가지수는 통계청에서 발간하는『물가연보』를 활용하였다.

1. 분석자료 및 변수

나. 분석변수의 정의와 측정

1) 종속 변수

본 연구에서 종속변수는 학교-직업 이행 결과이다. 이행의 결과는 세 가지로 구분하여 개념화하고 측정하였다(Hannan, Raffe and Smyth, 1996). 첫 번째는 가장 광범위하게 사용되고 있는 첫 일자리의 직업지위(occupational status)로 이행 결과를 측정하였으며, 두 번째로 첫 일자리의 교육수준 및 교육 내용의 적합도(education/skill fit)로 이행 결과를 측정하였고, 마지막으로 첫 일자리의 임금(대수 임금)으로 이행 결과를 측정하였다.

이렇게 세 가지 측면에서 이행 결과를 살펴보는 데는 두 가지 이유가 존재한다. 첫 번째 이유는 이행 결과를 어떤 한 측면에서만 고찰할 경우 이행 결과에 영향을 미치는 요인들의 효과를 과잉 해석할 여지가 존재하기 때문에 이를 최소화하기 위함이다. 예를 들어 사회적으로 명망이 높으나(직업지위) 경제적 보상(임금)은 낮은 일자리가 있는 반면, 그 반대의 경우도 존재한다. 이행결과에 있어서 사회·경제적으로 그럴듯한 일자리에 취업을 했으나 정작 자신의 기술이나 전공을 살리지 못하는 경우도 존재한다. 두 번째 이유는 본 연구의 주된 관심사인 제도적 요인들의 효과는 어떠한 측면의 이행결과인가에 따라서 전혀 다른 양상을 보여줄 수 있기 때문이다. 이것은 이행결과에 미치는 제도적 요인들의 효과를 좀더 다양하게 해석할 수 있다는 장점이 있다.

한편, 본 연구에서 첫 일자리는 최종적으로 학교를 마치거나 그만 둔 이후 취업한 일자리 중 처음 취업을 하게 된 일자리이며 최종적으로 학교를 졸업하기 전에 그만둔 일자리는 포함되지 않지만 졸업 후에도 지속된 일자리는 포함된다.

먼저 첫 일자리의 직업지위 척도로는 간즈붐 등의 척도(Ganzeboom, De Graaf and Treiman, 1989)를 사용하였다. 사회경제적 지위척도로 간즈붐 척도를 사용한 이유는 1988년도에 개정된 새로운 국제표준직업분류(ISCO-88)의 세분류(4-digit)까지 표준점수를 제시하고 있기 때문이다. 국제노동기구(ILO: International Labor Organization)의 권고에 따라 1992년에 개정된 한국표준직업분류는 ISCO-88의 분류틀을 그대로 유지하고 있다는 점에서 적용이 용이하다고 볼 수 있다.

첫 일자리의 직무일치(job matching) 여부는 본인의 수준과 직무의 요구가 정확하게 일치하는 경우 적합(fit)으로, 본인의 교육수준보다 직무에서 요구하는 수준이 낮은 경우 과잉(over)으로, 그 반대의 경우 과소(under)로 정의한다. 3차년도 노동패널 청년용 자료에는 □첫 일자리에서 ________님께서는 주로 하셨던 일의 내용과 수준은 귀하의 교육수준, 기술/기능, 전공과 비교하여 어떠했습니까?□라고 묻고 있어 주관적 척도를 제공하고 있다. 이 문항의 경우 3항 변수(자신의 교육수준에 비해서 ① 수준이 낮았다, ② 수준이 맞았다, ③ 수준이 높았다 등)로 구성되어 있으나 수준이 높았다(과소, under)는 응답률이 1%에 불과하고 그 의미가 다른 범주와 묶일 수 없는 것이기 때문에 이를 분석에서 배제하고 이항 변수로 변경하여 분석에 사용하였다. 다만, 전공에 따른 직무일치의 경우 이 문항이 자신의 전공과 비교하여 ① 전혀 맞지 않았다, ② 그런대로 맞았다, ③ 아주 잘 맞았다로 구성되어 있기 때문에 ③이라고 응답한 경우를 분석에서 제외하지 않고 ② 문항에 응답한 사례와 함께 적합(fit)으로 분류하여 분석에 포함시켰다.

다음으로 첫 일자리의 임금은 첫 일자리에 취업한 시기가 응답자마다 다르기 때문에 개인들이 응답한 임금은 취업할 당시의 시장 가치를 반영하기 위해 취업년월에 관한 정보를 토대로 통계청의 『물가연보』 자료를 활용하여 각 년도의 월별 소비자 물가지수의 자연대수로 월평균 임금의 자연대수를 표준화하여 첫 일자리의 임금으로 측정하였다.

) 표준화 방식은 log (첫 일자리 취업당시의 첫 월급/취업년월의 물가지수) = log (첫 일자리의 임금) - log (취업년월의 물가지수)와 동일하므로 이중 log (취업년월의 물가지수)를 임금모형의 방정식에 추가하는 절차를 취하였다.

2) 독립 변수

본 연구의 독립 변수는 크게 노동공급 측면에서 교육 자격 변수와 노동공급-수요 연계 측면에서 제도적 연계 관련 변수군, 노동수요 측면에서 노동시장 관련 변수군과 통제 변수군 등으로 구성된다. 먼저 교육 자격 변수는 뮐러 등(M□ller et al. 1989)등이 사용한 CASMIN 분류를 우리나라 교육체계의 특성에 맞게 조정하여 사용하였다. □1abc□는 한 사회에서 개인에게 기대하는 최소한의 교육수준으로 중학교 졸업 이하로 측정하였다. □2a□는 2차 중등교육 수준에서 직업교육과 관련된 학력을 소지한 경우로 중졸 이상의 학력자로 2+1 공업고, 상업고, 수산고, 예체능고, 공업, 실업고, 농업고, 종합고, 인문고 직업반 등의 졸업 여부로 측정하였다. 특수목적고 중에서 공업계열, 농업계열, 수산계열, 해양계열, 예술계열, 체육계열 고등학교 졸업자 역시 이에 포함된다. □2bc□는 2차 중등교육 수준에서 일반교육과 관련된 학력을 소지한 경우로 인문고 문과, 이과 및 특수목적고 중 과학고, 외국어고를 졸업한 경우로 측정하였다. □3a□는 고졸 이상으로 전문대학, 기능대학, 방송통신대학, 산업대학 등에 입학 유무로 측정하였으며 □3b□는 4년제 대학 입학 유무로 측정하였다. 이와 함께 각 교육단계별 분석 시에는 교육자격의 유형을 보다 세분화하여 사용하였다. 2차 중등교육단계의 경우 교육자격 유형의 세분화는 주로 □2a□와 관련되며 □2a-1□은 공업계열, □2a-2□는 상업계열, □2a-3□는 농업, 수산 등 기타 계열로 구분하였다. 고등교육단계의 경우 CASMIN 분류가 교육자격의 수준별 분류에 가깝기 때문에 전문대, 4년제 대학교 등의 구분보다는 교육자격의 유형별로 분류할 수 있도록 특히 전공을 중심으로 새로운 분류를 추가하였다. 먼저 □3ab-1□은 인문사회계열, □3ab-2□는 의료, 약학, 교육, 법률 등의 전문직계열, □3ab-3□은 자연공학계열, □3ab-4□는 기타계열 등이다.

) 이하의 용어는 뮐러 등(M□ller et al. 1989)등이 사용한 CASMIN 분류의 용어를 그대로 사용하였다.

제도적 연계 관련 변수로 본 연구에서 첫 번째로 고려한 변수는 취업 경로이다. 취업 경로는 제도적 측면을 구분하고 있는 리와 브린톤의 구분법을 사용하고자 한다. 노동패널 청년용 자료에서 취업 경로는 □________님께서는 그 첫 일자리에 최종적으로 어떻게 들어가게 되셨습니까?□라고 묻고 있으며 이를 리와 브린톤의 구분법에 따라 구분해보면 다음과 같다. 제도적 사회자본은 ① 학교(학원)/선생님의 소개/추천을 통하여, ② 회사측의 스카우트(특별채용)에 의하여 등이 포함되며 사적 사회자본은 ① 가족/친지의 소개/추천을 통하여, ② 그 직장(사업체)에 근무하고 있는 사람의 소개/추천을 통하여 등이, 직접적인 지원은 ① 공개채용/채용시험을 통하여, ② 본인이 직접 그 직장(사업체)에 찾아가서 문의/면담을 통하여가 포함된다.

제도적 연계 관련 변수로 고려한 두 번째 변수는 산학연계 경험이다. 노동패널 청년용 자료에서 산학연계 경험은 □________님은 학교 재학중 취업을 위해 구체적인 훈련이나 교육, 실습 등을 받은 적이 있습니까?□라고 묻고 있으며 그 종류로 ① 현장실습, ② 학교 내 실험/실습, ③ 취업지도/진로교육, ④ 위탁교육, ⑤ 인턴 등이 포함되어 있다. 본 연구에서는 산학 연계 경험은 경험 유무(있다/없다)로 구분하여 사용하였다.

노동시장 관련 변수는 노동수요 측면에서 학교-직업 이행 결과에 미치는 제도적 영향을 파악할 수 있는 중요한 변수들이 포함된다. 첫 번째 변수는 첫 일자리의 기업규모이다. 기업규모는 대기업/중소기업으로 구분하여 ① 300인 미만, ② 300인 이상으로 구분하였다.

<표 2> 노동패널 청년용 자료의 변수 설명 및 기초통계

변수명	변수 설명	지위모형 N=1,327	적합모형			임금모형 N=601
			교육 N=578	기술·기능 N=568	전공 N=592
연속변수 평균(표준편차)
직업지위	첫 일자리 직업지위(사회경제지수)	42.8(11.5)	41.9(11.3)	41.9(11.3)	41.9(11.3)
임금	첫 일자리의 월평균임금(자연대수)					3.9(0.5)
연령	만 나이	25.2( 3.0)	25.6( 2.9)	25.6( 2.9)	25.6( 2.9)	25.6(2.9)
인력부족률	첫 일자리에 취업한 해의 인력부족률	2.6( 1.4)	3.0( 1.4)	3.0( 1.4)	3.0( 1.4)	3.1(1.4)
부친의 학력	부친의 수학년수	8.9( 3.8)	8.4( 3.9)	8.4( 3.9)	8.4( 3.9)	8.4(3.9)
명목변수 비중(사례수)
성	여성 = 1 남성 = 0	58.9(782) 41.1(545)	57.1(330) 42.9(248)	56.7(322) 43.3(246)	56.6(328) 43.4(252)	56.9(342) 43.1(259)
직무일치	부적합(과잉) = 1 적합 = 0		35.5(205) 64.5(373)	32.6(185) 67.4(383)	32.1(186) 67.9(394)
교육자격	기준범주는 1abc임. 교육자격 1abc 교육자격 2a 교육자격 2bc 교육자격 3a 교육자격 3b	3.2( 43) 35.9(477) 20.8(276) 19.4(258) 20.6(273)	4.5( 26) 40.1(232) 23.2(134) 18.5(107) 13.7( 79)	4.6( 26) 40.3(229) 22.7(129) 18.8(107) 13.6( 77)	4.3( 25) 39.8(231) 23.1(134) 19.0(110) 13.8( 80)	4.5( 27) 39.9(240) 23.1(139) 18.8(113) 13.6( 82)
산학연계 경험	있음 = 1 없음 = 0	22.9(304) 77.1(1,023)	26.0(150) 74.0(428)	25.9(147) 74.1(421)	26.0(151) 74.0(429)	25.8(155) 74.2(446)
취업경로	기준범주는 사적 연결망임. 제도적 배태 직접 지원 사적 연결망	26.2(348) 32.9(436) 40.9(543)	24.6(142) 27.5(159) 47.9(277)	24.8(141) 27.6(157) 47.5(270)	24.7(143) 27.2(158) 48.1(279)	25.3(152) 27.0(162) 47.8(287)
기업규모	300인 이상 = 1 300인 미만 = 0		3.6(21) 96.4(557)	3.7(21) 96.3(547)	3.8(22) 96.2(558)	3.7(22) 96.3(579)
노동시장 지위	기준범주은 열린 지위임. 닫힌 상용-숙련 지위 닫힌 상용-미숙련 지위 열린지위		31.2(180) 48.6(281) 20.2(117)	31.2(177) 48.6(276) 20.2(115)	31.2(181) 48.6(282) 20.2(117)	32.8(197) 47.6(286) 19.6(118)

두 번째 변수는 첫 일자리의 직무특성과 관련 노동시장에서의 지위(labor market position) 변수이다. 노동시장에서의 지위는 ① 닫힌 상용·숙련 지위, ② 닫힌 상용·미숙련 지위, ③ 열린 지위로 구분하였으며 노동패널 자료에서 제공되고 있지 않은 정보는 노동패널 자료에 포함된 첫 일자리 표준직업분류코드 자료를 이용하여 중앙고용정보원(구 중앙고용정보관리소)에서 발간한 『직업사전』자료의 직업분류코드와 연계 후 필요한 정보를 가져와 측정하였다. 먼저 직무사다리의 존재 유무와 계속 근무 가능성은 불완전한 대리변수(imperfect proxy variable)로 상용직 유무로 측정하였다. 직무의 복잡성은 이라어슨(Eliason, 1995)과 마찬가지로 『직업사전』자료의 일반교육수준(GED)과 습숙기간(SVP)을 사용하여 일반교육수준이 5점(업무수행에 필요한 학력수준이 14-16년) 이상, 습숙기간이 7점(2-4년) 이상을 기준으로 삼았다. 본 연구에서 닫힌/열린 지위는 ① 닫힌 상용·숙련 지위(상용직이고 GED 5점 이상/SVP 7점 이상인 경우), ② 닫힌 상용·미숙련 지위(상용직이지만 GED 5점 미만/SVP 7점 미만인 경우), ③ 열린 지위(임시·일용직인 경우)로 구분하였다.

본 연구에서 통제 변수로 사용된 첫 번째 변수는 일자리 진입 당시의 노동시장 기회구조를 반영하는 것으로 취업 당시의 인력부족률을 사용하였다. 인력부족률은 1982년부터 1984년까지 노동부의『고용전망보고서』를, 1985년부터 2001년까지는 노동부의『노동력수요동향조사보고서』의 인력부족률을 사용하였으며 인력부족률은 10인 이상 사업체의 상용근로자가 조사대상이며 각 년도 3월 말을 기준으로 전체근로자 대비 증원 또는 보충이 필요한 근로자(부족인원)의 비율을 의미한다. 두 번째 변수는 가족배경으로 부의 교육수준이 포함된다. 부의 교육수준은 수학년수로 계산하여 사용하였다.

2. 분석모형

가. 첫 일자리의 직업지위 모형(status model)

본 연구는 첫 번째 분석으로 학교-직업의 결과로서 직업지위 획득에 미치는 제도적 변인들의 효과를 분석하고자 한다. 직업지위 모형은 회귀분석을 사용하였으며 분석 모형을 회귀식으로 제시하면 다음과 같다.

) 이하의 표기는 <표 1>에서 제시한 제 요인들의 이니셜을 그대로 따랐다.

[eqn: y_i = b_0 + {b_1}{IS_i} + {bold b_2}{ bold IL_i} + {bold b_3} {bold C_i} + e_i]

여기에서 [eqn: y_i]는 첫 일자리의 직업지위이고, [eqn: IS_i]는 교육 자격 변수이다. [eqn: {bold IL_i}]는 제도적 연계 관련 변수로 취업경로(사적/제도적/직접 지원)와 산학연계 유무의 더미 변수가 포함된 변수들의 벡터이다.[eqn: {bold C_i}]는 통제변수들로 인력부족률, 성별, 연령, 부의 교육수준 등이 포함된 변수들의 벡터이다. [eqn: e_i]는 잔여항이다.

나. 첫 일자리의 적합 모형(fit model)

본 연구의 두 번째 분석은 학교-직업의 결과로서 첫 일자리의 직무일치에 미치는 제도적 변인들의 효과를 분석하고자 한다. 적합모형은 이항 로짓분석을 사용하였으며 이 모형에서 종속변수는 2개의 명목형 범주(① 부적합, ② 적합)로 이루어지며 적합(fit)을 기준 범주(부적합 =1, 적합 = 0)로 삼을 때 로짓 모형은 log(□1/□2)를 사용하게 된다.

본 연구에서 이항 로짓분석으로 추론하고자 하는 모델은 다음의 함수로 표현할 수 있다.

[eqn: log ( { pi_{j} } over {pi_{J} }) = alpha_{j}+ {bold b}_{j} {bold x}]   j=1, … , J-1

본 연구에서 □j는 상수항의 모수(parameter)이며 □j는 회귀계수(regression coefficient)이다. 독립변수군 x에 해당하는 변수들은 아래에서 논의할 임금모형과 동일하다.

다. 첫 일자리의 임금 모형(wage model)

본 연구는 세 번째 분석으로 학교-직업의 결과로서 첫 일자리의 임금에 미치는 제도적 변인들의 효과를 분석하고자 한다. 임금 모형은 회귀분석을 사용하였으며 분석 모형을 회귀식으로 제시하면 다음과 같다.

[eqn: log(y_i ) = b_0 + {b_1}{IS_i} + {bold b_2}{bold IL_i} + {bold b_3} {bold ID_i} + {bold b_4} {bold C_i} + e_i]

여기에서 [eqn: log(y_i )]는 자연대수를 취한 표준화 임금이고, [eqn: {IS_i}]와[eqn: {bold IL_i}]은 직업지위 모형과 동일하다.[eqn: {bold ID_i}]는 노동시장구조 관련 변수들의 벡터로 기업규모와 노동시장 지위(열린/닫힌 지위)변수가 포함된다.[eqn: {bold C_i}]는 통제변수들로 인력부족률, 성별, 연령, 부의 교육수준, 본인의 직업지위와 취업년월의 물가지수(자연대수) 등이 포함된 변수들의 벡터이다. [eqn: e_i]는 잔여항이다.

Ⅳ. 분석 결과

1. 직업지위 모형: 첫 일자리의 직업지위에 미치는 제도적 요인들의 효과분석

<표 3>은 청년용 자료를 토대로 첫 일자리의 직업지위에 영향을 미치는 제도적 요인들의 효과에 대한 분석결과를 제시하고 있다. 종합적으로 볼 때 교육자격의 수준이 높을수록, 산학연계 경험이 있을수록, 취업경로로 사적 연결망보다는 제도적 연결망을 이용할수록 직업지위가 높게 나타나고 있다. 먼저 교육 자격 변수의 결과를 살펴보면, 교육자격의 유형별로는 2차 중등교육단계에서 직업교육 자격(2a)과 일반교육 자격(2bc)간의 차이가 거의 없는 것으로 나타나고 있다. 다음으로 제도적 연계 변수군을 살펴보면, 다른 변수들을 통제한 상태에서도 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다만, 제도적 연계 변수군의 경우 해당 변수들을 모형에 추가할 경우 결정계수값이 크게 증가하고 있지 않다는 점(모형 Ⅰ: 모형Ⅱ = .145: .157)에서 이 변수군의 설명력은 그다지 크지 않다는 제한점이 존재한다. 모형 Ⅱ를 통해 제도적 연계 변수군을 산학연계 경험과 취업경로로 구분하여 살펴보면, 산학연계 경험의 경우 산학연계 경험이 있는 경우가 그렇지 않은 경우보다 직업지위가 1.8점 가량 높으며 취업경로에 있어서 사적 연결망을 이용한 경우보다 제도적 연결망을 이용한 경우 직업지위가 2.2점 가량 높게 나타나고 있다.

<표 3> 첫 일자리의 직업지위에 미치는 제도적 요인의 효과 분석

	모형 I b(□)	모형 II b(□)	남성 모형 b(□)	여성 모형 b(□)
상수	10.181**	9.504**	11.886*	24.052***
통제 변수군 성별(여성 =1) 연령 부친의 수학년수 인력부족률	5.626( .241)*** .536( .141)*** .168( .056)* -.445(-.055)	5.695( .244)*** .558( .147)*** .147( .049)↗ -.533(-.066)↗	.718( .104)*** .057( .020) -.561(-.065)	.317( .088)↗ .246( .084)* -.163(-.022)
교육 자격 변수1) 2a 2bc 3a 3b	8.000( .334)*** 7.205( .255)*** 11.228( .387)*** 15.910( .560)***	6.568( .275)*** 6.923( .245)*** 9.969( .344)*** 14.978( .528)***	4.560( .182)* 6.881( .246)** 11.388( .385)*** 14.408( .497)***	8.602( .388)** 7.823( .288)** 9.999( .367)*** 16.484( .618)***
제도적 연계 변수군 산학연계 경험 취업경로1) 제도적 연결망 직접 지원		2.392( .088)** 2.200( .084)** .938( .038)	2.824( .104)* 2.505( .089)* 1.947( .079)↗	2.369( .091)** 1.683( .071)↗ .174( .008)
R□ Adjusted R□ 사례수	.207 .201 1,327	.221 .215 1,327	.236 .222 545	.154 .143 782

주 : 1) 교육자격 변수의 기준범주는 1abc이며 취업경로의 기준범주는 사적연결망임.

* 괄호 안의 수치는 표준화된 회귀계수(□)임.   ↗ P < .1 P < .05 ** P < .01 *** P< .001

<표 4> 첫 일자리의 직업지위에 미치는 제도적 요인의 교육단계별 효과 분석

	2차 중등교육I b(□)	2차 중등교육II b(□)	고등교육Ⅰ b(□)	고등교육Ⅱ b(□)
상수	24.706***	23.917***	3.664	3.463
통제 변수군 성별(여성=1) 연령(만나이) 부친의 수학년수 인력부족률	5.281( .261)*** .231( .075) .162( .059)↗ -.097(-.014)	5.287( .261)*** .258( .084)↗ .155( .049) -.157(-.022)	5.139( .210)*** 1.409( .307)*** .245( .074)↗ -1.347(-.134)**	5.103( .208)*** 1.346( .293)*** .227( .034)↗ -1.464(-.146)***
교육 자격 변수1) 2a 2a-1(공업) 2a-2(상업) 2a-3(기타) 3ab 3ab-2(전문직) 3ab-3(자연공학) 3ab-4(기타)	-1.403(-.049) 1.783( .088)* -2.619(-.072)↗	-1.873(-.066) 1.388( .069) -3.018(-.082)*	7.162( .151)*** -1.142(-.047) -3.116(-.085)↗	5.280( .111)* -1.195(-.049) -3.163(-.087)*
제도적 연계 변수군 산학연계 경험 취업경로1) 제도적 연결망 직접 지원		.792( .035) 1.006( .046) .434( .018)		2.755( .094)* 3.607( .127)* 2.084( .086)↗
R□ Adjusted R□ 사례수	.124 .115 753	.127 .115 753	.119 .108 531	.141 .124 531

주 : 1) 2차 중등교육 모형의 교육 자격 기준범주는 2bc이고 고등교육의 기준범주는 3ab-1이며 취업경로의 기준범주는 사적연결망임.

* 괄호 안의 수치는 표준화된 회귀계수(□)임.   ↗ P < .1 P < .05 ** P < .01 *** P< .001

제도적 연계 변수들과 교육 자격 변수와의 관계를 살펴보면, 우리 사회의 경우 제도적 연계보다는 교육 자격의 수준 그 자체가 직업지위에 미치는 영향이 더 크다는 사실을 알 수 있다. 이것은 우리 사회가 일본과 같은 강력한 산학연계 시스템을 갖추고 있지 않은 현실을 반영한 결과로 보인다.

이어서 성별로 첫 일자리의 직업지위에 미치는 제도적 요인의 효과를 살펴보면 다음과 같다. 교육자격의 유형별 결과를 살펴보면, 2차 중등교육 단계에서 여성과 남성의 결과가 상이하게 나타나고 있는데 여성의 직업교육 자격(2a)이 직업지위에 미치는 영향이 일반교육 자격(2bc)보다 큰 데 비해서(2a의 □ : 2bc의 □ = .388 : .288), 남성의 경우는 일반교육 자격(2bc)의 영향이 더 크게 나타나고 있다(2a의 □ : 2bc의 □ = .182 : .246). 다음으로 제도적 연계 변수군의 영향을 살펴보면, 남성이 여성에 비해서 제도적 연계 변수군의 설명력이 좀더 크다는 사실을 알 수 있다. 남성의 경우, 사적 연결망 대신 제도적 연결망을 이용할 경우 직업지위가 3점 가량 높게 나타나고 있는데 비해서 여성의 경우, 동일한 경우에 10%의 유의수준에서 약 1.7점 가량 직업지위를 높이고 있다. 산학연계 경험 역시 유사한데 남성의 경우, 산학연계 경험이 있는 경우 3점 가량 직업지위가 높게 나타나고 있으나 여성의 경우, 2점 가량 높게 나타나고 있다.

다음으로 <표 4>는 교육단계별로 분석표본을 분리하여 첫 일자리의 직업지위에 미치는 제도적 요인들의 효과를 제시하고 있다. 이것은 특히 교육자격의 유형별로 직업지위에 미치는 영향을 살펴보는데 목적이 있다. 고등학교를 졸업한 후 사회에 진출한 경우를 살펴보면, 우선 제도적 연계 변수의 영향이 거의 없음을 알 수 있다(2차 중등교육 모형 Ⅰ의 결정계수값 : 2차 중등교육 모형 Ⅱ의 결정계수값= .115 : .115). 제도적 연계변수군을 포함하고 있지 않은 모형 Ⅰ을 중심으로 해석하면 일반교육 자격(2bc)에 비해서 직업교육 자격(2a) 중 상업계열(2a-2)은 1.8점 가량 직업지위가 높게 나타나고 있으며 농업, 수산 등 기타 계열(2a-3)은 오히려 2.6점 가량 직업지위가 낮게 나타나고 있다. 이러한 결과는 일반교육 자격에 비해서 직업교육 자격이 직업지위에 더 영향을 미친다고 말하기 어려우며 직업교육 자격 중 상업계열에 한해서 직업지위가 높게 나타나고 있음을 의미한다.

이어서 2년제 전문대 이상을 졸업한 이후 사회에 진출한 경우를 살펴보면 다음과 같다. 고등교육단계에서 교육자격의 수준과는 무관하게 교육내용을 토대로 인문사회계열, 전문직계열, 자연공학계열, 기타 계열로 구분하여 살펴본 결과, 전문직 계열의 경우 인문사회계열에 비해서 약 5점 가량 직업지위가 높게 나타나고 있는데 비해서 자연공학계열은 통계적으로 유의미한 차이를 보여주고 있지 않으며 예체능 등이 포함된 기타 계열은 인문사회계열에 비해서 약 3점 가량 직업지위가 낮게 나타나고 있음을 알 수 있다. 이러한 결과는 제한적으로나마 일반교육 자격에 가까운 인문사회계열에 비해서 직업교육 자격에 가장 가까운 전문직계열의 상대적 이점을 보여주고 있다고 할 수 있다. 고등교육단계에서 제도적 연계 변수군의 경우는 2차 중등교육 단계와는 달리 모형의 설명력을 높이고 있는 것으로 나타나고 있으며 산학연계 경험이 있는 경우는 약 3점 가량, 제도적 연결망인 경우가 사적 연결망에 비해서 4점 가량 직업지위가 높게 나타나고 있다.

이러한 결과는 몇 가지 시사점을 던져주고 있다. 첫 번째는 2차 중등교육단계에서 제도적 연계가 가지는 이점이 없다는 것은 제도적 연계를 통한 정책적 지원이 가장 필요한 고등학교 졸업자들에게 제도적 연계를 통한 제도적 노력이 필요함을 시사하고 있다. 두 번째로 고등교육단계에서 기업연수제도, 학교추천제 등의 산학연계가 상당부분 고등교육 졸업자들의 원활한 학교-직업 이행을 돕고 있다는 사실을 알 수 있다.

2. 적합 모형: 첫 일자리의 직무일치에 미치는 제도적 요인들의 효과분석

이제 두 번째로 살펴보게 될 적합모형은 앞서 살펴본 직업지위 모형과는 달리 차별적인 효과를 검토해 볼 수 있는 장점이 있다. 그것은 첫째, 직업지위 모형이 노동수요 측면의 제도적 요인들을 고려할 수 없는데 비해서 적합모형은 그것을 고려할 수 있다는 점이다. 둘째, 직업지위 모형은 비교적 개인의 인적 자본과 관련된 요인들의 영향력이 더 큰 데 비해서 적합모형은 개인의 특성보다는 개인이 몸담은 조직 혹은 제도의 특성을 더 반영하고 있다는 점에서 본 연구의 주제와 연관된다고 볼 수 있다. 세 번째는 실질적인 측면에서 우리 사회의 학력과잉의 일면을 살펴볼 수 있다는 장점이 존재한다.

<표 5>는 세 가지 측면의 직무일치에 영향을 미치는 제도적 요인들의 효과를 제시하고 있다. 전체적으로 볼 때 본인의 직업지위가 낮을수록, 교육자격의 수준이 높을수록, 제도적 연결망 대신 사적 연결망으로 취업한 경우에 자신의 일자리가 자신의 능력(교육, 기술·기능)보다 낮거나 전공과 맞지 않는 일자리일 확률이 높으며, 닫힌 지위보다 열린 지위인 경우 그럴 확률이 높게 나타나고 있다. 반대로 이야기한다면 직업지위가 높고 교육자격 수준이 낮으며 제도적 연결망으로 취업했을 경우, 노동시장에서의 지위가 닫힌 상용-숙련 지위인 경우, 자신의 수준과 적합한 일자리일 확률이 높다고 할 수 있다.

먼저 교육 수준의 직무일치(모형 1)를 살펴보면 여성보다는 남성인 경우, 본인의 직업지위가 낮을수록, 사적 연결망인 경우, 본인의 교육자격의 수준이 높을수록, 그리고 노동시장에서의 지위가 열린 지위인 경우 그렇지 않은 경우보다 본인이 하고 있는 업무의 교육수준이 자신의 교육수준보다 낮을 확률이 체계적이고 유의미하게 높은 것으로 나타나고 있다. 구체적으로, 여성은 남성에 비해서 교육수준보다 낮은 학력과잉일 확률이 0.58배(=exp(-.549))이며 본인의 직업지위가 1점 높을 경우 그 확률은 0.97배(=exp(-.026))로 낮아지는 것으로 추정된다. 교육자격 변수의 경우, 일반교육과 직업교육간의 상대적 차이를 중심으로 살펴보면, 2차 중등교육 단계에서 직업교육 자격(2a)이 일반교육 자격(2bc)보다 학력과잉일 확률이 더 낮게 나타나고 있으며 고등교육 단계에서도 일반교육 자격(3b)보다 직업교육 자격(3a)이 학력과잉일 확률이 0.47배(=exp(-.753))로 낮게 나타나고 있다. 이어서 제도적 연계 변수군을 살펴보면, 산학연계 경험은 학력과잉에 유의미한 영향을 미치고 있지 않은 것으로 나타나고 있으며 취업경로로 제도적 연결망을 사용한 경우가 사적 연결망을 사용한 경우보다 학력과잉일 확률이 0.41배(=exp(-.893))로 낮게 나타나고 있다. 노동시장 변수를 살펴보면 기업규모는 직무일치 여부에 통계적으로 유의미한 영향을 미치고 있지 않은 것으로 나타났으며 노동시장에서의 지위의 경우 열린 지위에 비해서 자신의 노동시장에서의 지위가 상용·숙련 지위일 경우 학력과잉일 확률이 0.23배(=exp(-1.491))나 낮게 나타나고 있으며 상용·미숙련 지위일 경우도 0.63배(=exp(-.469))배 가량 낮음을 알 수 있다.

다음으로 기술·기능수준의 직무일치(모형 2)를 살펴보면, 다른 요인들을 통제한 상태에서 교육수준의 직무일치와는 달리 성 변수의 영향은 유의미하지 않은 것으로 나타나고 있으며 본인의 직업지위도 10%의 유의수준에서만 의미를 갖는한 것으로 나타나고 있다. 제도적 변인들의 전반적인 경향을 살펴보면, 노동시장에서의 지위 변수의 영향이 두드러지고 있으며 그 밖의 변수들의 영향은 크지 않은 것으로 나타나고 있다.

<표 5> 첫 일자리 직무일치에 미치는 제도적 요인들의 효과분석

모형 변수	모형1(교육)	모형2(기술·기능)	모형3(전공)
	부적합(과잉)/적합	부적합(과잉)/적합	부적합/적합
본인의 직업지위	-.026(.010)**	-.018(.010)↗	-.041(.011)***
통제 변수군 인력부족률 성별(여성=1) 연령 부친의 수학년수	.038(.100) -.549(.212)* -.023(.045) -.020(.026)	-.019(.099) -.308(.212) -.013(.044) -.004(.026)	-.126(.101) -.189(.216) .062(.046) -.018(.027)
교육 자격 변수1) 1abc 2a 2bc 3a	-2.345(.591)*** -1.447(.366)*** -1.090(.368)** -.753(.350)*	-1.355(.574)* -.571(.354) -.599(.362)↗ -.166(.345)	-1.457(.590)* -.353(.363) -.023(.363) .007(.360)
제도적 연계 변수군 산학연계 경험 취업경로1) 제도적 연결망 직접 지원	.129(.239) -.893(.266)* .241(.226)	-.236(.238) -.382(.285) .106(.226)	-.498(.257)↗ -1.139(.319)*** -.074(.225)
노동시장 변수 기업규모 지위체계1) 상용-숙련 상용-미숙련	-.646(.615) -1.491(.292)*** -.469(.256)↗	-.249(.551) -1.255(.287)*** -.491(.253)↗	-.492(.609) -1.294(.298)*** -.542(.262)*
상수 N(사례수)	3.953(1.261)** 578	2.067(1.217)↗ 568	.1.368(1.248) 592
-2 Log Likelihood Pseudo-R2(Nagelkerke)	662.501 .198	668.837 .113	633.013 .211

주 : 1) 교육 자격의 기준범주는 3b이며 직업경로의 기준범주는 친구 및 친지, 가족 소개 등 사적 연결망이고 노동시장에서의 지위의 기준범주는 열린 지위임.

* 괄호 안의 수치는 표준 오차(S. E.)임.   ↗ P < .1 P < .05 ** P < .01 *** P< .001

우선 제도적 연계 변수들을 살펴보면, 산학연계 경험은 통계적으로 유의미하지 않으나 교육/직무일치의 경우 정(+)적 관계를 보여주고 있는데 반해서 기술·기능/직무일치의 경우 부(-)적인 관계를 보여주고 있음을 알 수 있다. 제도적 연결망의 경우 다른 적합모형과는 달리 유의미하지 않게 나타나고 있다. 교육자격의 경우도 큰 변별력이 없는 것으로 나타나고 있다. 이와는 달리, 노동시장에서의 지위는 상용·숙련 지위일 경우 열린 지위보다 기술·기능 수준이 부적합한 일자리일 확률이 0.29배(=exp(-1.255))로 낮게 나타나고 있으며 상용·숙련 지위일 경우도 0.61배(=exp(-.491))로 낮게 나타나고 있다.

이제 마지막으로 전공의 직무일치(모형 3)를 살펴보면, 본인의 직업지위와 제도적 연계 변수들, 노동시장에서의 지위 변수의 영향이 두드러지고 있는데 비해서 성별이나 교육체계 변수의 경우 큰 영향을 미치고 있지 않음을 알 수 있다. 먼저 본인의 직업지위가 1점 높을 경우 전공이 일치하지 않는 일자리일 확률이 0.96배(=exp(-.041))로 낮게 나타나고 있다. 이어서 제도적 연계 변수들의 결과를 살펴보면, 지금까지 통계적으로 유의미하지 않았던 산학연계 경험은 10% 수준에서 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 제도적 연결망은 노동시장에서의 지위에 상응하는 정도로 큰  영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 곧, 산학연계 경험이 있는 경우는 그렇지 않은 경우에 비해서 전공과 일치하지 않는 일자리일 확률이 0.61배(=exp(-.498))로 낮으며 제도적 연결망의 경우 사적 연결망의 경우보다 전공과 일치하지 않는 일자리일 확률이 0.32배(=exp(-1.139)) 낮게 나타나고 있다. 노동시장에서의 지위의 경우 상용·숙련 지위가 열린 지위에 비해서 전공이 일치하지 않는 일자리일 확률이 0.27배(=exp(-1.294))로 낮으며 상용·미숙련 지위도 0.58배(=exp(-.542)) 낮게 나타나고 있다.

3. 임금 모형: 첫 일자리의 임금에 미치는 제도적 요인들의 효과분석

<표 6>을 통해서 제도적 요인들의 효과를 분석한 결과를 살펴보면, 남성인 경우, 연령이 높을수록 임금 수준이 높으며 기업규모가 클수록, 노동시장에서의 지위가 상용-숙련 닫힌 지위인 경우, 교육자격의 수준이 높을수록 임금 수준이 높다는 점을 알 수 있다. 이를 앞서 살펴본 직업지위 모형 및 적합모형과 비교해 본다면, 그동안 유의미한 영향을 미치고 있었던 제도적 연계변인들이 임금에 미치는 영향에 있어서는 통계적으로 유의미하지 않음을 알 수 있다. 이러한 결과는 4년제 대학 졸업 자격이 노동시장 변수 등을 매개로 해서 임금에 영향을 미치고 있기 때문으로 풀이된다. 다시 말해 4년제 대학 졸업 자격만으로 높은 임금을 기대하기 어려우며 대기업·상용-숙련직 등의 좋은 일자리에 취업했을 때 비로소 높은 임금이 보장됨을 시사하고 있다.

먼저 교육자격 변인을 살펴보면, 교육자격의 유형별로는 특히 2차 중등교육 단계에서 일반교육 자격(2bc)보다는 직업교육 자격(2a)의 임금 효과가 조금 크게 나타나고 있는데 이는 앞서 살펴본 직업지위 모형과는 달리 대학에 진학하지 못한 인문고 졸업자들의 경우 상대적으로 노동시장에서 불이익을 당하고 있음을 시사하고 있다. 이는 다른 요인을 모두 통제한 상태에서 순수하게 해당 교육 자격이 임금에 미치는 효과에 있어서 1차 중등교육의 직업교육 자격(2a)이 가장 높다(□=.292)는 점에서도 알 수 있다. 다만 이러한 해석은 의무교육 대비 각 교육자격의 임금에 대한 효과이므로 제한적인 것으로 교육단계별 표본을 분석했을 때 보다 본격적으로 살펴보기로 한다.

다음으로 제도적 연계변인들을 살펴보면, 기준이 되고 있는 직접 지원의 경우 상대적으로 고학력자들이 공개채용을 통해 일자리를 얻는다는 점에서 제도적 연결망이나 사적 연결망의 경우 임금과 부(-)적인 관계를 보여주고 있으나 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 이 같은 결과는 산학연계나 제도적 연결망의 경우 적당한 일자리를 마련해주거나 일정정도 직업지위를 보장해 주는 측면이 존재하지만 보다 나은 일자리의 중요한 지표인 임금 수준에 있어서 별다른 영향력을 행사하지 못한다는 사실을 말해 주고 있다.

<표 6> 첫 일자리의 임금에 미치는 제도적 요인의 효과 분석

	모형 I b(□)	모형 II b(□)	남성 모형 b(□)	여성 모형 b(□)
상수	-4.907***	-4.492***	-3.568**	-5.827***
성별(여성=1) 연령 부친의 수학년수 인력부족률	-.133(-.142)*** .041(.248)*** .006(.053) .026(.076)	-.153(-.163)*** .034(.209)*** .007(.055) .021(.061)	.039(.243)** .007(.057) .001(.003)	.032(.194)* .007(.052) .042(.129)↗
물가지수(자연대수)	1.741(.674)***	1.666(.645)***	1.418(.551)***	1.886(.747)***
교육 자격 변수1) 2a 2bc 3a 3b	.264(.279)** .229(.209)** .280(.236)** .335(.249)***	.277(.292)** .243(.221)** .266(.224)** .320(.237)**	.282(.289)** .198(.179)* .269(.228)** .233(.163)↗	.443(.492)** .448(.422)** .451(.390)** .554(.440)**
제도적 연계 산학연계 경험 취업경로1) 제도적 연결망 사적 연결망		-.040(-.038) -.063(-.059) -.061(-.065)	-.027(-.026) -.159(-.141)* -.003(.004)	-.048(-.046) -.019(-.019) -.120(-.135)*
노동시장 기업규모 지위체계1) 상용-숙련 상용-미숙련		.242(.098)** .172(.175)*** .098(.106)*	.281(.103)* .213(.218)** .098(.098)	.253(.113)* .094(.097) .074(.082)
R2 Adjusted R2 사례수	.359 .349 601	.390 .374 601	.383 .348 259	.404 .378 342

주 : 1) 각 변수의 기준범주는 앞의 표와 동일. 다만 취업경로의 경우 직접 지원임.

* 괄호 안의 수치는 표준화된 회귀계수(□)임.  ↗ P < .1 * P < .05 ** P < .01 *** P< .001

<표 7> 교육단계별 첫 일자리의 임금에 미치는 제도적 요인의 효과 분석

	2차 중등교육Ⅰ b(□)	2차 중등교육Ⅱ b(□)	고등교육Ⅰ b(□)	고등교육Ⅱ b(□)
상수	-3.876***	-3.612**	-6.738**	-6.501**
성별(여성=1) 연령 부친의 수학년수 인력부족률	-.160(-.180)** .028( .191)** .005( .045) .023( .069)	-.181(-.203)*** .024( .158)* .006( .051) .015( .046)	-.052(-.064) .070( .436)*** .010( .092) .041( .125)	-.084(-.103) .061( .382)*** .012( .110)↗ .051( .157)
물가지수(자연대수)	1.642( .661)***	1.594( .642)***	2.006( .655)***	1.983( .648)***
교육 자격 변수1) 2a 2a-1(공업) 2a-2(상업) 2a-3(기타) 3ab 3ab-2(전문직) 3ab-3(자연공학) 3ab-4(기타)	-.011(-.009) .035( .039) .103( .065)	-.038(-.031) .032( .035) .103( .066)	.149( .092) -.007(-.009) -.027(-.025)	.202( .126)↗ -.019(-.023) -.029(-.026)
제도적 연계 산학연계 경험 취업경로1) 제도적 연결망 사적 연결망		-.027(-.027) .009( .009) .053( .049)		-.085(-.093) -.053(-.058) .066( .079)
노동시장 기업규모 지위체계1) 상용-숙련 상용-미숙련		.150( .067) .216( .208)*** .109( .123)*		.402( .186)** .107( .132) .126( .144)
R2 Adjusted R2 사례수	.286 .271 379	.321 .295 379	.263 .232 195	.332 .280 195

주 : 1) 각 변수의 기준범주는 앞의 표와 동일. 다만 교육자격의 경우 <표 6>과 동일.

세 번째로 임금에 미치는 노동시장 변인들의 효과를 살펴보면, 대기업인 경우, 노동시장에서의 지위가 상용-숙련 지위인 경우 중소기업이나 열린 지위에 비해서 임금수준이 높다는 사실을 보여주고 있다. 특히 대기업의 경우 중소기업에 비해서 24%의 임금상승효과가 있는데 비해서 노동시장에서의 지위에 따른 격차는 17%로 기업규모에 따른 임금격차가 직무별 임금 격차보다 약간 크다는 사실을 알 수 있다.

다음으로 <표 7>은 교육단계별로 제도적 요인들이 첫 일자리의 임금수준에 미치는 영향에 대한 분석 결과를 제시하고 있다. 2차 중등교육 단계의 결과를 살펴보면 먼저 교육자격의 경우 일반교육 자격(2bc) 대비 각 직업교육 자격(2a)의 전공계열별로 더 높은 임금수준을 보여주고 있지 않다. 이러한 결과는 앞서 살펴본 <표 6>에서 의무교육(1abc) 대비 2차 중등교육의 일반교육 자격 보다 직업교육 자격이 임금에 미치는 효과가 더 컸으나 이는 2차 중등교육간의 차이라기보다는 의무교육 대비 해당 교육자격의 효과에 대한 차이로 보는 것이 타당함을 말해주고 있다. 제도적 연계변수의 경우 전체 모형에 대한 분석 결과와 마찬가지로 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타나고 있다.

노동시장 관련 변인의 경우 기업규모는 2차 중등교육 단계에서 임금에 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며 노동시장에서의 지위 변수는 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 곧, 고등학교 졸업자로 닫힌 상용-숙련 지위인 일자리를 가진 경우가 열린 지위에 비해서 임금 수준이 21%가량 높으며 닫힌 상용-미숙련 지위도 11%가량 높게 나타나고 있다.

다음으로 고등교육단계의 결과를 살펴보면 먼저 교육자격의 경우 인문사회 계열(3ab-1)보다는 전문직 계열(3ab-2)이 10%의 유의수준에서 첫 일자리의 임금에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타나고 있으며 그 밖의 전공계열간 유의미한 차이는 없는 것으로 나타나고 있다. 제도적 연계 변수의 경우 앞선 결과와 마찬가지로 임금에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타나고 있으며 노동시장 관련 변수들의 경우 기업규모만이 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 곧, 대기업인 경우 중소기업에 비해서 약 40%의 임금상승효과가 있음을 알 수 있다.

그 밖의 통제변인들의 영향을 살펴보면 성별은 2차 중등교육 단계에서 남성이 여성보다 높은 임금을 보여주고 있으나 고등교육 단계에서는 통계적으로 유의미한 차이를 보여주고 있지 않다. 반면 연령의 경우, 연령이 높을수록 임금수준이 높은 정도에 있어서 2차 중등교육보다는 고등교육이 더 두드러지고 있음을 알 수 있다. 부친의 교육수준은 고등교육단계에서만 10%의 유의수준에서 영향을 미치며 인력부족률은 전반적으로 영향을 미치지 않는 것으로 나타나고 있다.

Ⅴ. 결론

본 연구의 출발점은 학교-직업 이행에 관한 최근의 연구들에서 새롭게 제기되고 있는 것처럼 개인적인 설명에서 제도적인 설명으로의 전환을 검토하는데 있다. 이에 관한 초기의 연구들은 주로 이행 결과에 미치는 개인적 요인들, 예를 들어 인지적 능력, 교육에 대한 개인적 투자, 가족 배경 등에 초점을 맞추어 왔다. 최근 들어, 이와 관련된 연구들은 개인들의 이행 결과가 한 사회의 교육체계의 특성이나 학교-기업 간의 연계구조, 혹은 노동시장 구조와 같은 제도적 맥락으로부터 영향을 받는다고 지적한다. 이론적으로 이것은 사회학의 신제도주의에 기반하고 있으며 신제도주의자들은 경제적 행위에 대한 사회적 관계의 배태성을 강조하며 행위자의 선택을 규정짓는 사회적 기회 혹은 제약요인으로 제도를 바라본다.

본 연구의 분석 결과를 요약해보면 다음과 같다. 먼저 직업지위 모형에 대한 분석 결과, 교육 자격과 관련 직업교육의 상대적 이점은 발견되지 않았으며 산학연계 경험이 없는 경우보다 있는 경우, 취업경로가 사적 연결망 보다 제도적 연결망인 경우, 첫 일자리의 직업지위가 높게 나타나고 있음을 알 수 있었다. 한편, 고등교육 단계와는 달리 2차 중등교육단계에서 제도적 연계 변수가 유의미한 영향을 미치고 있지 않은 것으로 나타나 고등학교 졸업자들이 제도적 연계를 통한 정책적 지원의 사각지대에 놓여 있음을 간접적으로 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 미국 정부가 대졸자들의 학교-직업 이행 문제에만 초점을 맞추고 있다고 비판한 로젠바움(Rosenbaum, 2001)의 지적처럼 고등학교 졸업자들이 정부의 정책과 사람들의 관심사에서 점차 소외된 □잊혀진 절반(forgotten half)□일 가능성을 보여주고 있다.

두 번째로 적합모형을 살펴본 결과, 본인의 직업지위가 낮을수록, 취업경로가 사적 연결망인 경우, 노동시장에서의 지위가 열린 지위인 경우 첫 일자리가 자신의 교육수준이나 기술, 기능수준보다 낮은 일자리이거나 자신의 전공과 일치하지 않는 일자리일 확률이 높다는 사실을 확인하였다. 특히 교육자격의 경우 교육 수준이 높을수록 첫 일자리가 부적합한 일자리일 확률이 높게 나타나 고학력자들의 학력과잉문제가 경험적으로 증명되었으며 이러한 결과는 우리 사회의 고력화의 폐해를 일부 확인시켜 준다고 할 수 있다. 남녀별로 적합모형을 살펴본 결과, 남성에 비해서 여성의 경우 제도적 변인들의 설명력이 높았으며 제도적 연계 변수들의 결과가 그 같은 특징을 더 보여주고 있음을 알 수 있었다. 동시에 노동시장에서의 지위가 직무일치에 미치는 영향은 남녀 모두 크고 유의미한 결과를 보여주었다.

세 번째로 임금 모형의 경우 종합적으로 보면 남성인 경우, 연령이 높을수록 임금 수준이 높게 나타났으며 기업규모가 클수록, 노동시장에서의 지위가 닫힌 상용-숙련 지위인 경우, 교육자격의 수준이 높을수록 임금 수준이 높다는 점을 알 수 있었다. 제도적 연계변수의 경우 지금까지 다루어온 다른 모형과는 달리 임금모형에 있어서 통계적으로 유의미한 차이를 발견하지 못하였다. 교육단계별 분석에서는 고등학교 졸업자의 경우 노동시장의 지위변수가 유의미한 영향을 미치며, 고등교육 졸업자들의 경우 기업규모가 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다.

본 연구의 분석결과를 이론적 측면에서 살펴보면, 노동공급측면의 제도적 요인으로 고려한 교육체계의 특성, 구체적으로 교육 자격이 학교-직업 이행결과에 미치는 영향에 대한 분석 결과는 다음과 같은 시사점을 던져주고 있다. 우리 사회에서 직업교육 자격은 일반교육 자격보다 상대적인 이점을 뚜렷하게 갖고 있지 않은 것으로 나타났는데, 이러한 결과는 우리 사회의 교육체계가 교육자격 공간이라기보다는 조직 공간에 가까움을 보여주는 것이라고 할 수 있다. 이어서 노동공급-수요 측면의 제도적 요인으로 고려한 산학협동 경험 및 제도적 연결망에 대한 분석 결과는 제한적이기는 하지만 첫 일자리의 경우 제도적 사회자본의 이론적 가능성을 입증하고 있다고 할 수 있다. 기존의 사회자본에 관한 논의는 주로 사적인 사회자본을 중심으로 이루어졌으며 약한 유대(weak tie) 가설 등 이론적인 완성도에 있어서도 대단히 높은 수준을 보여주고 있으나 제도적 사회자본에 관한 논의는 이제 출발단계에 있다고 해도 과언이 아니다. 그럼에도 불구하고 제도적 사회자본론은 어떻게 개인들이 학교, 직업훈련기관 등과 같은 제도들을 통해서 일자리를 얻게 되는가를 밝혀준다는 점에서, 개인의 합리적 선택이라는 이해타산만으로 설명되지 않는 사회적인 규범이나 신뢰의 문제를 부각시켜 줄 수 있다는 점에서 중요하다고 할 수 있다. 노동수요 측면에서 제도적 요인으로 고려한 노동시장 구조의 영향에 대한 분석 결과는 학교-직업 이행 결과를 논할 때 노동공급 측면뿐만 아니라 노동수요 측면도 고려해야 한다는 점을 말해주고 있으며 우리 사회의 노동시장 구조에 관한 보다 치밀한 규명이 필요함을 지적해 주고 있다. 잠정적이기는 하지만 본 연구의 분석 결과는 우리 사회가 임금 경쟁시장이라기보다는 직무 경쟁시장에 가까우며 직무 대기열의 앞자리에 서기 위한 치열한 경쟁이 발생할 가능성이 높음을 보여주고 있다.

다음으로 연구모형(직업지위/적합/임금 모형)별로 상이하게 나타난 결과와 관련하여 이론적 함의를 살펴보면 다음과 같다. 먼저 지적할 수 있는 것은 교육 수준과 교육자격의 유형은 어떠한 이행 결과인가에 따라서 서로 다른 효과를 갖는다는 점이다. 교육 수준이 주로 사회적이든, 경제적이든 양적인 측면, 즉 높은 사회적 지위와 금전적 보상에 있어서 정(+)의 효과를 갖는다면 교육자격의 유형은 질적인 측면, 곧 자신과 맞는 일자리로의 이행에 있어서 정(+)의 효과가 있다고 할 수 있다. 이와 함께 전자는 주로 개인적 수요(예를 들어 개인적 성공)와 관련되며 후자는 개인의 필요성 이외에 사회적 수요(예를 들어 원활한 학력별 인력수급)와도 관련된다는 점도 지적할 수 있다.

이어서 제도적 연계 변수들의 경우 취업경로인가, 산학연계 경험여부인가라는 구분과 무관하게 경제적 보상보다는 사회적 보상과 관련된다는 점이다. 곧 제도적 연계 변수들은 직업지위나 알맞은 일자리로의 이행에 있어서 정(+)의 효과를 갖지만 임금에 있어서 뚜렷하게 정(+)의 효과를 갖고 있지 않다. 이것은 제도적 사회자본이 경제적인 이해타산보다는 사회적인 규범이나 신뢰의 문제와 더 깊은 연관성을 갖는다는 앞서의 이론적 논의를 환기시킨다. 곧 제도적 사회자본은 개인들로 하여금 자신의 이익을 극대화하려는 투자의 관점과 관련된다기보다는 학교-직업 이행 과정의 여러 주체들(졸업을 앞둔 학생, 학생들의 진로지도를 담당하는 교사 및 교수, 업무에 적합한 인재를 찾는 기업의 인사담당자) 서로간의 공동 이익을 가져다주는 신뢰관계의 형성과 관련된다는 것이다. 한편, 전반적으로 산학연계 경험보다는 제도적 연결망의 이행 결과에 대한 효과가 더 크다는 사실은 간접적인 연계 수단보다는 직접적인 연계 수단이 훨씬 더 이행 결과에 영향을 미친다는 점을 말해주고 있다.

다음으로 노동시장 변수군과 관련하여 노동시장에서의 지위가 기업 규모보다 이행 결과에 있어서 그 효과가 크다는 사실은 잠정적이기는 하지만 우리 사회에서 기업 규모보다는 종사상의 지위별로 노동시장이 분절화되어 있을 가능성을 시사하고 있다. 다만 흥미로운 것은 고등학교 졸업자들을 대상으로 한 분석결과에서는 노동시장에서의 지위별 격차가, 고등교육 졸업자들의 경우 기업규모별 격차가 더 컸다는 점이다. 이것은 학력수준별로 우리 사회의 노동시장 분절화 양상이 다르다는 점을 암시하고 있다. 곧, 제한적이기는 하지만 고졸 노동시장은 정규직/비정규직간의 분절된 노동시장으로, 대졸 노동시장은 대기업/중소기업간의 분절된 노동시장으로 해석될 여지가 있다는 점이다.

본 연구는 몇 가지 측면에서 제한점을 지난다. 첫 번째는 제도적 요인들의 효과를 분석하는데 있어서 가장 적절한 방법이 국가간 비교 연구임을 염두에 둘 때 본 연구의 경우 우리사회만을 대상으로 분석했기 때문에 학교-직업 이행 결과에 미치는 제도적 요인들의 효과를 보다 분명하게 부각시키지 못했다는 점이다. 두 번째는 분석대상이 개인이기 때문에 조직 혹은 제도 수준에서만 파악될 수 있는 내용을 분석에 포함시키고 있지 않다는 점이다. 세 번째는 가장 중요한 통제변수로 고려되어야 할 개인의 능력(ability)을 분석에 포함시키고 있지 않다는 점에서 전반적으로 과잉해석의 가능성이 존재한다는 점이다.

이러한 한계에도 불구하고 본 연구는 학교-직업 이행에 관한 연구들에서 지금까지 별로 다루어지지 않았던 제도적 요인들의 영향을 살펴보았다는 점에서 의의가 있다. 특히 노동공급 측면, 공급-수요 연계 측면, 노동 수요 측면 등 각 제도적 요인들의 어떤 한 측면만을 고찰하고 있는 것이 아니라 이를 종합적으로 검토하고 각 요인들간의 관계성도 살펴보았다는 점에서 의의가 있다고 하겠다.

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경제위기 후 실업 탈출에 건강상태가 미치는 영향

김창엽*, 이덕희**

서울대학교 보건대학원

노쓰캐롤라이나대학교 보건대학원

I. 연구목적

1997년 말의 경제적 충격 후 1998년부터 도산과 구조조정으로 인한 실업이 급격히 증가하였다. 정부는 고용보험을 확대하고 일자리를 늘리고 직업훈련을 확대하는 등 여러 가지 정책수단을 이용하여 실업을 줄이려고 노력하였다. 이와 같은 정책의 효과와 효율에 대한 평가는 여러 측면에서 이루어져야 하는데, 여기서 건강의 역할을 고려할 필요가 있다. 건강은 교육과 함께 인적자본의 하나로 간주되는데 건강에 대한 투자가 장기적으로 개인의 노동시장성과와 경제발전에 긍정적인 영향으로 작용한다는 주장이 있다(WHO, 2002). 이 논문에서는 건강상태가 노동자가 실업에서 벗어나 새로운 일자리를 구하는 데 영향을 주었는지 직업교육과의 연관성과 함께 살펴보고자 한다.

II. 연구의 배경 및 중요성

1. 연구 배경

빈곤과 건강은 악순환으로 묘사되는 상호연관성을 가지고 있는데 그 인과성 각각의 방향이 모두 탐구의 대상이다. 건강과 가난의 관계에 대한 여러 가지 이론과 실증연구를 종합하여 불건강에서 가난에 이르는 경로를 생각해보면 [그림 1]과 같은 세 가지를 떠올릴 수 있다. 즉 첫째, 부모가 건강하지 못하여 노동력이 저하되고 이로 인한 가계의 빈곤이 자녀의 교육자본 투자와 문화적 환경에 영향을 미쳐 가난해지는 경우, 둘째, 스스로 건강하지 못하여 생산성이 저하되어 임금수준이 낮아지거나 실업에 이르거나 혹은 의료비 지출로 인해 가난해지는 경우, 셋째, 가족 구성원의 질병 때문에 보살핌을 제공하기 위해 노동시장 참여를 포기하거나 의료비 지출의 증가로 인해 가난해지는 경우 등의 세 가지이다.

Figure 1. Mechanism from Ill-Health to Poverty

건강은 그 자체로 다차원적인 성격을 갖고 있고 어떻게 측정하느냐에 따라 의미가 달라지기 때문에 어떤 기준으로 평가하느냐에 따라 각기 다른 건강의 측면을 포착하게 되며 유전적인 요인이나 어린 시절에 형성된 요인 등 측정하기 어려운 것도 있다.1)  키, 몸무게, BMI(Body mass index) 등의 신체지수, 전반적인 건강상태에 대한 스스로의 평가, 최근 질병으로 인해 직장을 쉬거나 일을 하지 못한 날 수, 기능상태 평가 지수(ADLs, IADSs), 만성 질환 등 여러 가지 지표를 사용하여 건강을 측정할 수 있다. 하지만 이러한 지표를 이용하여도 여전히 포착할 수 없는 건강의 여러 가지 측면을 복합적으로 고려하기 위해 여러 건강관련 변수를 동시에 사용하거나, 기존의 여러 지표를 이용한 복합 지표(composite measure)를 이용하거나 포괄적인 건강을 포착할 수 있는 지수를 만들려는 등의 노력이 있다.

1) 건강 측정과 관련된 여러 가지 논의에 대해서는 이덕희, 김창엽(2003), □건강과 노동시장 성과의 이중인과성에 대한 연구□, 한국노동패널학회 2003년 발표문을 참고하시오.

건강에 대한 정보는 주로 가구조사 자료에서 얻는데, 영양섭취, 신장과 체중 등을 직접 측정하거나 묻는다. 많은 수의 사람에게 의학적이고 임상적인 지표를 적용하여 건강을 측정하기에는 비용과 시간이 많이 들다는 이유로 가구조사 자료를 이용하기도 한다. 시간과 비용의 문제 뿐 아니라 임상적 진단 자체의 오류와 임상자료를 직접 이용하기가 어려운 여건 때문에 각종 설문을 통해서 건강상태를 간접적으로 평가하는 도구를 개발하였다. 주관적 건강상태, 건강관련 행태와 의료서비스 이용, 의사의 진단을 받은 질환, 기능상태 등에 대한 것을 묻고 이에 대한 응답을 이용하여 건강에 관한 지표를 만든다.

직업을 구하는 과정이나 노동 과정에서 개인의 건강상태가 영향을 미치는 것과 마찬가지로 일단 직업을 잃은 상태에서 다시 새로운 직업을 구할 때 건강이 어떤 역할을 하는지 역시 관심의 대상이다. Arrow(1996)는 독일의 사회경제패널을 이용하여 건강이 실업의 위험을 높이거나 재취업 가능성을 낮추는가 살펴보았다. 노동자의 유형에 따라 실업을 결정하는 건강 관련 변수가 달랐고 이전 시기의 실업이 현재의 실업에 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 기간(duration) 모형을 이용하여 실업과 고용상태에서 각각 다른 상태로 옮기는 현상을 분석하였는데 건강 상태가 나쁜 사람일수록 해고당하거나 스스로 직장을 그만두는 경우가 많았다. 핀란드 노동자들을 관찰하여 주관적 건강 상태, 노동 조건, 생활방식 등으로 개인의 실업을 예측할 수 있는지 살펴본 연구(Liira, 1999)에서는 고용상태를 계속 고용됨, 다시 고용됨, 짧은 기간 실업, 오랜 기간 실업 등의 네 가지 항목으로 나누고 건강상태, 노동 조건, 생활방식 등의 각각의 요인이 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. 흡연과 음주 등의 생활 방식과 직업 만족도 뿐만 아니라 건강 상태가 노동자가 직업을 잃는데 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다.

그런데, 개인의 실업 자체가 건강의 영향이 반영된 노동시장의 성과라고 할 수 있다. 즉 건강하지 못한 사람이 선택적으로 해고를 당하거나 스스로의 건강을 이유로 직장을 그만 두는 경우를 건강과 무관한 실직을 구분하기 어렵다. 앞서 소개한 독일과 핀란드의 연구를 포함하여 지금까지 건강과 실업에 대한 연구가 많았지만 대부분 이와 같은 건강과 고용상태 사이의 상호연관성을 고려하지 못한 한계를 가지고 있었다. 즉 건강과 실업의 상호연관성을 적절히 통제하지 못한 상태에서 건강이 실업에 미치는 영향 혹은 실업 극복에 미치는 영향을 평가하게 되면 그 효과를 과대 혹은 과소평가 할 우려가 있다. 따라서 건강상태가 고용상태, 특히 실업에 이르는 과정에 미치는 영향을 배제한 상태에서 실업과 건강과의 관련성을 알아보기 위해서는 자연실험이나 특별한 코호트의 장기간 관찰 등으로 구축된 표본의 자료를 이용하거나 이를 통제하기 위한 계량경제학적인 접근이 필요하다.

2. 연구의 중요성

1997년 말 급격한 외부적 충격으로 인해 1998년부터 실업률이 급격히 증가하였다가 1999년 1/4분기 이후 차즘 실업률이 줄어들어 2002년 4/4분기에는 자연실업률인 3%로 안정되었다(통계청, 그림 2). 이는 대기업의 구조조정과 내수부진, 생산과 설비 투자 감소 등으로 인한 영세·중소기업의 도산 등이 반영된 수치이다.

Figure 2. Trends of unemployment rate in Korea(1995-2002)

이 연구는 1998년에 만들어진 수많은 실업이 건강상태와는 독립적인 사건이라고 보는 데에서 출발한다. 즉 외환위기에서 경제전체의 위기로 확산된 일련의 사태가 없었더라면 이와 같은 대량 실업은 발생하지 않았을 것이라는 가정, 따라서 이 시기에 발생한 실업의 대부분은 건강으로 인한 선택적 해고나 건강으로 인한 자발적 퇴직이 아니라는 가정이다. 외부적 조건으로 주어진 특수한 환경으로 인해 이전까지 실업과 건강 사이의 관련성을 알아보는 데 장애가 되었던 상호연관성, 즉 건강하지 못하면 실업상태에 놓이기 쉽고 실업은 건강을 악화시키는 상호 관계를 배제한 연구가 가능한 것이다.

직업훈련에 영향을 미치는 요인은 성별, 이전까지의 교육, 직장에서의 경력과 직업 만족도 등 여러 가지를 꼽을 수 있다. 직업훈련은 장기적으로 취업에 긍정적인 영향을 미치지만 기간이 길어지면 오히려 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 직업교육의 내실이 중요한 것으로 나타났다(강순희, 노홍성, 1999). 직업훈련을 받은 노동자가 이후에 노동시장에서 어떤 성과를 가져오는가에 평가가 적절하게 이루어지고 있지 않은 편인데, 직업훈련의 성과에 영향을 미치는 요인으로서 건강의 역할에 대한 평가 역시 부족하다. 즉 일반적인 교육과 건강과의 관계의 연장선에서 건강한 노동자일수록 직업훈련을 통해 얻는 효과가 커서 결국 노동시장에서의 성과가 더욱 긍정적으로 나타날 것이라는 가설을 세울 수 있다.

이 연구는 건강의 여러 가지 측정도구 중에서 한국노동패널자료에서 1999년부터 2001년까지 공통적으로 이용할 수 있는 유일한 변수인 자가평가 건강상태(GHS)를 이용한다. 자가평가 건강상태는 주관적이고 개인의 사회경제적 배경과 의료 접근성, 의료서비스 이용 경험 등의 영향을 받기 때문에 건강상태를 정확히 반영한다고 보기 어려운 단점을 지니고 있다. 하지만 의학적이고 임상적인 건강관련 지표는 많은 수의 사람들을 대상으로 수집하기에 비용과 시간이 많이 들고 그 자체의 측정오류에 대한 검증과 합의가 쉽지 않다는 점, 객관적인 건강상태보다 주관적인 건강이 실제 개인의 행동에 더 많은 영향을 미친다는 점, 무작위 측정 오류가 추정치를 0에 가깝게 끌어내리는 음의 바이어스를 갖는 한편 이 변수 자체의 endogeneity가 추정치를 과장하는 양의 바이어스를 갖기 때문에 음의 바이어스만을 가진 다른 객관적 지표보다 오히려 더 나은 추정치를 얻을 수 있다는 점(Currie and Madrian, 1999) 등을 고려하면 현재로서는 최선의 선택이라고 할 수 있다.

이 연구는 한국노동패널의 4년간 자료를 이용하여 1998년 일년 간 구조조정, 정리해고 등으로 직업을 잃은 사람을 4년간 관찰하는 동안 재취업에 이르는 과정에 건강과 직업훈련이 영향을 미쳤는가를 살펴본다. 이를 위해 위험도 모형 (hazard model) 혹은 기간 모형(duration  model)을 이용하여 실업기간, 실업 탈출 확률, 실업 탈출 요인 등을 알아봄으로써 건강상태가 직접적으로 그리고 직업교육과의 상호작용을 통해서 노동자가 실업에서 벗어나는 데 긍정적인 영향을 미치는지 알아본다.

III. 연구 모형과 자료

1. 위험도 모형

시점 t에서 실업 상태에 놓인 사람의 누적밀도함수 (CDF, F(t))라고 하면 시점 t에서 실업상태에 놓인 사람들을 생존함수(survival function, S(t))로 표현할 수 있다. 밀도함수(density function, f(t))는 실업상태에서 취업상태로 바뀌는 순간적인 확률을 의미하고 생존함수의 기울기에 -1을 곱한 값이라고 할 수 있다.

Kaplan-Meier product limit method를 이용하여 생존함수를 추정하는 방법을 살펴보면, 일정 시점 tj이전까지 실업에서 벗어난 사람의 숫자를 nj라고 하고 시점 tj에서 실업에서 벗어나는 사람의 숫자를 dj라고 하면 우도함수(likelihood function)을 비모수적으로 추정하여 얻는 생존함수는 식 (3)과 같다.

위험함수(hazard function, h(t))는 이전 시기(t-1)에 실업상태에서 취업상태로 전화하지 않았다는 조건 하에서 시점 t에 실업에서 벗어나 취업할 순간적인 확률이다.

비례적 위험도(proportional hazard)를 이용한 준모수적(semi-parametric) Cox 모형은 우도함수(likelihood function)를 식 (5)와 같이 기본위험도와 비례적 위험도로 나눈다. 여기서 기본위험도는 비모수적이며 어떤 형태이든 관계가 없는데 자료를 이용하여 추정할 수 없는 부분이다. 비례적 위험도를 나타내는 부분은 위험도를 설명하는 각 독립변수의 영향을 받고 자료를 통해 추정하는 부분이다. Cox 모형은 식 (6)과 같이 likelihood를 기본위험(baseline hazard)과 이 기본위험을 평행하게 움직이는 부분으로 나눈다. 시점 t에서 여러 독립변수(벡터 X)를 가진 상태의 위험도 함수는 식 (5)가 되고 이의 우도함수(likelihood function)을 관찰시점에서 사건이 종료된 자료와 종료되지 않은 자료를 각각 분류하여 표현하면 식 (5)와 같이 표현할 수 있다. 여기서 NC는 non-censored로 관찰시점에서 사건이 종료되지 않은 관측치를, ALL은 모든 관측치를 말한다.

관측시점 t에서 각기 다른 독립변수의 값, 즉 XA와 XB를 가진 두 집단의 위험도함수 사이의 비를 구하면 초기의 비모수적 위험도 함수가 상쇄되고 독립변수에 의해 결정되는 위험도 상수의 비가 남는데 이것이 바로 □비례적 위험□이다(Greene, 1997).

여기서 이 위험비는 시간이 지나도 일정하다는 점에서 시간이 지남에 따라 위험도가 1에 가까워지는 모수적 모형과 다르다. 즉 모수적 모형에서는 시간이 지나면 위험, 즉 어떤 상태에서 벗어나는 데 영향을 미치는 것은 독립변수가 아니라 시간 그 자체가 되는 것이다.

이 논문에서의 자료 분석은 먼저 임금노동자와 비임금노동자 표본을 각각 이용하여 Kaplan-Meier 생존함수의 그래프를 그려 실업에서 벗어나 취업하는 분포를 살펴보는 것으로 시작한다. 그리고 Cox 비례적 위험도 분석으로 여러 요인이 실업 탈출에 미치는 영향을 추정한다. Cox 모형이 분석에 적절한가를 살펴보는 specification으로 ln(t)와 -ln(-ln(survival))을 평면에 그려서 비례적 위험도 가정이 적합한가 살펴본다(STATA Corp., 2003). 이때 나타나는 생존확률의 선이 평행하면 위험도가 비례적이라는 가정이 유효하다. 그리고 마지막으로 모형에 포함된 몇 가지 변수를 적절히 변화시킨 후 실업에서 벗어나 취업하게 되는 위험도가 얼마나 변하는지 알아본다. 이때 Cox 모형 추정부터는 임금노동자 표본과 임금/비임금 노동자 표본을 합친 표본을 이용한다.

2. 한국노동패널 자료

분석을 위한 자료를 구축하기 위해 크게 두 가지 과정을 거쳤다. 먼저 한국노동패널자료의 1998년부터 2001년까지의 4년간 직업력 자료를 이용하여 1998년 1년 동안 비자발적으로 퇴직하였고 구체적으로 □직장의 파산, 폐업, 휴업 등으로□ □정리해고로 인해□ □권고사직□ □명예퇴직□ 등의 네 가지 이유로 직장을 그만 둔 임금노동자 315명과 역시 비자발적으로 그만 두었고 '파산, 도산으로 인해' '일거리가 없거나 적어서' '장사/영업이 잘 되지 않아서' '소득이 적어서□ 등 네 가지 이유로 사업을 그만둔 비임금노동자(자영업자) 140명을 골라냈다. 이와는 별도로 4개 년 간의 개인 자료와 신규조사자 자료를 연결하여 이를 가구조사 자료와 합쳤다. 4차년도 신규조사자는 이전의 정보를 알 수 없기 때문에 분석자료에 통합하지 않았다. 이렇게 각기 마련된 실업 자료와 개인 통합자료를 합쳐서 분석 자료를 만들었다.

가. 건강과 직업교육 관련 변수

자가 평가 건강상태에 대한 정보는 1999년부터 이용 할 수 있다. 현재 스스로의 건강상태를 생각하느냐는 질문에 매우 좋음, 좋음, 보통, 나쁨, 매우 나쁨의 다섯 가지 항목으로 답을 하게 되어 있는데, 건강 상태 □보통□을 기준(reference category)으로 하여 나머지 네 개의 건강 항목을 각각 더미 변수로 하여 분석에 포함하였다.

2001년에는 모든 응답자에게 직업훈련을 받은 적이 있는지 묻고 최고 세 번의 직업훈련에 대해서 시작하고 그만 둔 날짜, 분야, 방법, 훈련기관 등에 대해서 자세한 정보를 얻었다. 여기서는 1999년 이후 직업교육을 받았거나 받고 있는 적이 있는 경우와 그렇지 않은 경우를 구별하는 더미 변수를 분석에 포함하였다. 직업 훈련에 대한 더 자세한 정보를 분석에 포함시키기에는 직업 훈련을 받은 표본의 수가 많지 않았기 때문에 이에 대한 연구는 이후의 과제로 남기었다.

나. 그 밖의 변수

혼인상태는 1998년을 기준으로 미혼, 혼인 유배우, 혼인 무배우로 구분하고 미혼을 기본항목으로 하여 다른 두 경우에 대한 더미 변수를 통제 변수로 이용하였다. 모형 추정 후 평균값에서 멀리 떨어진 연령에 대한 예측을 보다 정확하게 하고 연령의 비선형 효과를 반영하기 위해 각 연령에서 1998년 평균인 38세를 뺀 연령, 그리고 그 제곱 항을 동시에 모형에 포함했다. 교육수준은 연속변수로 하여 분석에 포함하였다. 노동시장에서의 임금이나 수입 외의 다른 부의 수준을 통제하기 위해 1998년 기준으로 각종 이사 수입, 부동산 수입, 이전 수입, 기타 수입을 하나로 묶어 전체 금액을 포함하였다.

다. 분석 표본 요약

분석 대상 표본에서 임금노동자의 평균 연령은 1998년 기준으로 약 37세였고 315명 중 65%가 남성이었다. 비임금노동자의 평균연령은 약 38세였고 140명중 58%가 남성있었다. 혼인상태별로는 임금노동자의 63%와 비임금노동자의 85%가 혼인유배우였고 비임금노동자의 9%만이 미혼이었다. 한국노동패널조사에서 자가평가 건강상태에 대해 묻기 시작한 것이 1999년이었는데 임금노동자의 29%가 스스로 매우 건강하다고 응답한 데 반해 비임금노동자 중에는 단 한 명도 매우 건강하다고 답한 사람이 없었다. 비임금 노동자의 60%는 보통의 건강상태라고 답했고 건강하지 않다고 답한 경우도 14%나 되었다. 두 집단 모두 평균적으로 11.5년과 11년의 교육을 받았고 1999년 이후 직업교육을 받았거나 현재 직업교육을 받고 있는 경우는 각각 4.44%와 3.57%였다. 임금노동자의 경우 노동시장을 통해 얻는 수입 외 수입이 112만원정도였지만 비임금노동자는 약 48만원으로 큰 차이를 보였다. 마지막으로 2001년 조사시점을 기준으로 1998년 실업 이후 재취업한 경우는 비임금노동자 표본의 경우는 75%였고 비임금노동자 표본은 52%였다.

IV. 건강, 직업훈련과 실업 탈출: 분석 결과

1. Kaplan-Meier 생존 함수

분석 표본에 있는 임금노동자 315명의 평균 실업기간은 약 24.2개월이었고 비임금 노동자 140명의 평균 실업기간은 약 30.1개월이었다. 1998년 건강상태를 기준으로 시간이 지남에 따라 실업상태에서 벗어나 취직하지 못한 채 남아있는 임금 노동자군의 분포를 알아보면 [그림 3]과 같다. 스스로 건강상태가 매우 좋다고 답한 사람은 다른 사람들보다 일찍 실업 상태에서 벗어나고 보통, 나쁨, 매우 나쁨 등으로 답한 사람은 약 20개월까지는 건강상태가 좋을수록 더 빨리 실업상태에서 벗어나는 것으로 나타났다. 건강상태가 좋다고 답한 사람은 자료의 성격 때문인지 조금 이상한 궤적을 그리다가 20 개월이 지난 후에는 건강상태가 더 나쁜 사람보다 일찍 취직하는 것으로 나타났다. 각각의 건강상태에 따라 생존함수를 추정한 것과 요약한 것이 각각 <표 7>와 <표 2>이다.

비임금 노동자를 살펴보면, 건강상태가 좋은 사람은 일찍 실업상태를 벗어나고 건강상태가 좋지 않은 경우에는 상대적으로 오래 실업상태에 머문다. 건강상태가 보통이라고 답한 사람의 생존함수는 약 10개월에서 30 개월 사이에서는 다른 건강집단보다 높게 나타나는데 약 30 개월이 지나고 나면 다시 좋지 않음, 매우 좋지 않음보다 낮아진다. 시간의 경과에 따른 비임금 노동자의 생존함수를 추정한 것과 요약한 것이 각각 <표 8>과 <표 3>이다.

직업훈련을 받은 사람과 그렇지 않은 사람의 생존함수를 살펴보면 임금 노동자의 경우 예상처럼 직업훈련을 받은 사람이 일찍 실업상태를 벗어나는 것으로 나타난다(그림 5). 그런데 비임금 노동자의 경우는 그 반대로 나타난다(그림 6). 이것은 부분적으로는 비임금노동자 중에서 직업훈련을 받은 사람이 오직 다섯 명뿐이고 이들의 어떤 특성이 반영된 탓으로 여겨진다. 시간 경과에 따른 임금/비임금 노동자의 생존함수 추정치는 <표 4>, <표 5>, <표 9>, <표 10>에 소개되어 있다.

2. Cox 비례적 위험도 모형의 추정

기본적인 비례적 위험도 회귀식의 모형은 식 (5)를 다음과 같이 식 (8)로 바꾸어 표현할 수 있다.

여기서 h0(t)는 기본 위험함수로 자료를 통해서 추정할 수 없는 부분이다. Cox 모형 추정을 통해 얻은 각 독립변수의 계수는 비례적인 의미로만 해석할 수 있을 뿐이다.

<표 6>은 임금 노동자 표본과 임금/비임금 노동자 표본을 각각 Cox 비례위험도 모형으로 추정한 결과를 나타내고 있다. 각 표본에 대해서 모형 (1)은 연령, 성별, 교육수준, 혼인상태, 자가 평가 건강상태를 독립변수로 하였고, 모형 (2)에는 직업 훈련을 추가로, 그리고 모형 (3)에는 직업훈련과 건강상태의 곱을 추가로 독립변수로 포함하였다.

나이가 38세 보다 많을수록 실업에서 탈출할 위험도, 즉 취직을 할 확률은 줄어들고 나이의 효과는 비선형적이었다. 1998년에 노동시장에서의 수입이외 다른 수입을 가지고 있으면 취직할 확률이 더 높았는데 그 크기는 상대적으로 작았다. 직업훈련을 받은 사람은 받지 않은 사람보다 취직할 확률이 작았다. 이는 실업 후에 취업을 하지 않은 사람이 직업훈련을 받게 되는 선택작용이 나타나고 있음을 의미하는 것으로 실업한 시점과 취직한 시점, 그리고 직업훈련을 받은 시점 사이의 관련, 직업훈련의 비용지불자가 누구인가 등의 요인 등을 고려하여 더 세밀하게 모형을 만들어야 함을 의미한다. 그런데 이 논문에서 사용한 표본에는 임금노동자 14명과 비임금 노동자 5명 만이 직업 훈련을 받았기 때문에 이 같은 세밀한 모형을 만들기에는 어려움이 있었다.

한편 건강상태와 직업훈련의 상관관계를 살펴보기 위한 독립변수를 살펴보면 임금노동자 표본에서는 자가평가 건강상태가 좋은 경우, 임금/비임금 노동자의 경우에는 자가평가 건강상태가 매우 좋은 사람이 직업훈련을 받으면 취업할 확률이 높아지는 것으로 나타났다.

각 분석 표본에 대해서 모형 (3)을 이용하여 얻은 기본 생존함수(baseline survival function)와 기본 위험도함수(baseline hazard function)를 그림으로 그린 것이 [그림 7]부터 [그림 10]이다. 기본 생존함수와 기본 위험도 함수는 각각 모든 독립변수가 0일 때의 생존함수와 위험도 함수를 의미한다. 즉 전혀 교육을 받지 않고 직업훈련도 받지 않은 연령 38세의 미혼 여성이 스스로의 건강상태를 보통이라고 평가할 때 이 여성이 실업에서 탈출할 위험도 함수와 실업상태로 남아있을 확률이 시간이 지남에 따라 변하는 것을 보여준다.

임금/비임금 노동자를 모두 포함한 표본을 모형 (3)로 추정한 결과를 이용하여 전형적인 경우를 택해 실업탈출 확률이 어떻게 변화하는지 알아보자. 고등학교 졸업의 학력(12년)의 혼인하여 배우자가 있는 35세 남성이 있다고 하자. 노동 시장 외의 다른 수입원은 없다고 하고 1998년 실업 이후 직업교육을 받았다고 할 때 건강상태가 보통인 경우보다 좋은 경우 탈출확률은 1.14배 커진다. 건강상태가 보통인 경우와 매우 좋음인 경우를 비교하면 탈출확률은 1.45배 높아진다.

3. Specification test

Cox 비례적 위험도 모형의 가정, 즉 위험도가 각 독립변수의 값에 관계없이 비례적이라는 가정이 적절한가를 살펴보기 위해 건강상태 중 좋음에 대한 더미 변수, 그리고 직업훈련 여부에 대한 더미 변수를 골라 이를 기준으로 각각 ln(t)와 -ln(-ln(survival probability))을 평면에 그려서 비례적 위험도 가정이 적합한가 알아보았다.

두 개의 선이 평행할수록 비례적 위험도의 가정이 적합한 것이라고 할 수 있다. 임금 노동자 분석 표본을 이용하여 건강상태가 좋은 사람과 그렇지 않은 사람, 그리고 직업훈련을 받은 사람과 받지 않은 사람에 대해 생존확률과 시간의 관계를 살펴보면, 비례적 모형의 가설이 적합한 시간구간과 그렇지 않은 시간 구간이 존재함을 알 수 있다.

이에 따라 1998년 실업 이후 1년이 지난 시점, 즉 1999년 1월 1일부터 1년 간의 시점을 다시 설정하여 임금 노동자 표본과 임금/비임금 노동자 표본에 대해서 이전의 모형 (3), 즉 다른 통제변수 외에 직업훈련, 건강상태와 직업훈련의 관련 변수를 넣은 모형을 추정하였다. 2001년 조사에서 얻은 직업훈련에 대한 정보가 1999년 이후로 한정되어 있다는 점에서 이렇게 분석 시기를 바꾸는 살펴보는 것이 더욱 의미를 가질 수 있다.

이렇게 분석시간을 바꾸자 통계적으로 나이의 음의 효과는 더욱 커지고 비선형 효과는 사라졌다(표 11). 혼인상태의 경우도 혼인 유배우나 혼인 무배우의 경우 미혼에 비해 실업을 탈출할 확률이 더 커졌다. 직업훈련이 여전히 실업탈출에 음의 효과를 갖는 것으로 보아 1998년에 실업한 사람이 이 시기까지 취업을 하지 못한 상태로 남아있게 되는 다른 어떤 특성이 이 모형으로는 통제되지 않는 것으로 해석된다. 하지만 건강상태가 좋을수록 직업훈련을 한 사람이 실업을 탈출하여 취업하게 될 확률은 커지는 효과는 앞서 1998년부터 2001년 조사시점까지의 자료를 통해 분석한 것과 마찬가지로 나타났다.

4. 연구의 제한점

이 연구의 가장 큰 제한점은 건강에 대한 정보가 오직 자가평가 건강상태뿐고 덧붙여 1998년 실업 당시의 건강상태가 아니라 1년이 지난 다음의 해의 정보라는 점이다. 그리고 직업훈련에 대한 정보는 구체적이고 많은데 건강상태가 아닌 외부적인 충격으로 실업에 이른 사람들 중에서 직업훈련을 받은 사람이 많지 않아서, 즉 표본 수가 충분하지 않아 그 정보를 제대로 분석에 반영하지 못했다는 사실도 역시 연구 결과를 좀 더 일반화하지 못하는 한계로 작용한다.

V. 결론

이 연구는 이제까지 실업탈출에 관한 연구가 실업과 건강상태의 상호관련성을 제대로 통제하지 못했던 점을 보완함으로써 건강과 직업훈련이 실업에서 벗어나 재취업에 미치는 영향을 좀 더 정확하게 추정할 수 있었다. 1997년 경제위기로 인해 주어진 외부적 충격을 조건으로 해서 1998년에 건강상태와는 무관하게 직장을 그만두거나 자영업을 그만 둔 사람을 분석 표본으로 삼았다. 건강상태는 그 자체로는 실업 탈출에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았지만 직업훈련과의 관련을 통해 건강상태가 좋은 사람이 직업훈련을 받은 경우 실업탈출 확률이 통계적으로 유의하게 높아지는 것을 알 수 있었다. 앞으로 건강에 관한 정보를 더욱 많이 확보하고 건강과의 상호관계를 통제한 상태에서 실업상태에 이른 노동자 표본을 얻을 수 있다면 건강이 실업탈출에 미치는 영향을 보다 정확하게 추정할 수 있을 것이다.

참고문헌

강순희, 노홍성(1999), 직업훈련의 취업 및 임금효과, 제 1차 한국노동패널 학술대회 발표문.

통계청, 『경제활동인구조사』, 각 년도

Arrow JO.(1996), "Estimating the Influence of Health as a Risk Factor on Unemployment: A Survival Analysis of Employment Durations for Workers Surveyed in the German Socio-Economic Panel." Socical Science and Medicine,  42(12):1651-9.

Currie, Janet and Brigitte C Madrian(1999), "Health, Health Insurance and the Labor Market." 『Handbook of Labor Economics』.

Greene, William H.(1997), Econometric Analysis. 3rd Ed. Prentice-Hall, Inc.

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STATA Corporation(2003), 『STATA, Survival Analysis and Epidemiological Tables, Version 8.0』, Stata Press, College Station, Texas.

Source: Korea Iabor Institute, Korea Labor & Income Panel Survey, 1998-2001.

Figure 3. Kaplan-Meyer Survival Estimate for the Employed by Health Status 1999

Source: Korea Iabor Institute, Korea Labor & Income Panel Survey, 1998-2001.

Figure 4. Kaplan-Meyer Survival Estimates for Self-employed by Health Status 1999

Source: Korea Iabor Institute, Korea Labor & Income Panel Survey, 1998-2001.

Figure 5 Kaplan-Meyer Survival Estimates for the Employed by Job Training Experience

Source: Korea Iabor Institute, Korea Labor & Income Panel Survey, 1998-2001.

Figure 6. Kaplan-Meyer Survival Estimates for the Self-employed by Job Training Experience

Source: Korea Iabor Institute, Korea Labor & Income Panel Survey, 1998-2001.

Figure 7. Baseline survival function of the employed from Cox proportional hazard model estimation

Source: Korea Iabor Institute, Korea Labor & Income Panel Survey, 1998-2001.

Figure 8. Baseline hazard function of the employed from Cox proportional hazard model estimation

Source: Korea Iabor Institute, Korea Labor & Income Panel Survey, 1998-2001.

Figure 9. Baseline survival function of the employed & self-employed from Cox proportional hazard model estimation

Source: Korea Iabor Institute, Korea Labor & Income Panel Survey, 1998-2001.

Figure 10. Baseline hazard function of the employed & self-employed from Cox proportional hazard model estimation

Source: Korea Iabor Institute, Korea Labor & Income Panel Survey, 1998-2001.

Figure 11. Specification of Cox proportional hazard model by health status of "Good"

Source: Korea Iabor Institute, Korea Labor & Income Panel Survey, 1998-2001.

Figure 12. Specification of Cox proportional model by job training

Table 1. Summary statistics

Variable	Employed			Self-emplolyed
	N	Mean	S.E.	N	Mean	S.E.
Age 1998	315	36.63	11.05	140	38.11	8.87
Gender	315	0.65	0.48	140	0.58	0.50
Marital status	315			140
Unmarried		0.30	0.46		0.09	0.28
Married w/spouse		0.63	0.48		0.85	0.36
Married w/o spouse		0.08	0.27		0.06	0.25
Health status 1999	290			130
Excellent		0.29	0.46		0	0
Good		0.48	0.50		0.22	0.42
Fair		0.17	0.37		0.60	0.49
Poor		0.04	0.21		0.14	0.35
Very poor		0.02	0.13		0.03	0.18
Other income 1998*	315	112.65	367.60	140	48.01	274.09
Job training 1998	315	0.04	0.21	140	0.04	0.19
Education 1998	308	11.51	3.35	136	11.01	3.16
Re-employed by 2001	315	0.74	0.44	140	0.52	0.50
Notes: * 10,000 won Source: Korea Iabor Institute, Korea Labor & Income Panel Survey, 1998-2001

Table 2. Comparison of Kaplan-Meier Survival function of the employed by health status

Health Time(month)	Very poor	Poor	Fair	Good	Excellent
1	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000
6	0.8000	0.8462	0.8333	0.8921	0.8824
11	0.6000	0.7692	0.7083	0.7626	0.7882
16	0.2000	0.7692	0.5625	0.6259	0.6118
21	0.2000	0.3846	0.4167	0.4460	0.4471
26	0.2000	0.3077	0.3750	0.3741	0.3882
31	.	0.3077	0.3125	0.3237	0.3294
36	.	0.3077	0.2917	0.2950	0.3176
41	.	0.3077	0.2917	0.2662	0.2824
46	.	0.3077	0.2708	0.2590	0.2824
51	.	.	.	.	.
Source: Korea Iabor Institute, Korea Labor & Income Panel Survey, 1998-2001

Table 3. Comparison of Kaplan-Meier Survival function of the Self-employed by health status

Health Time	Very Poor	Poor	Fair	Good	Excellent
0	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000	1.0000
5	1.0000	0.8889	0.8657	0.9112	0.9217
10	0.6000	0.7222	0.7612	0.7855	0.8087
15	0.2000	0.6667	0.6567	0.6926	0.6522
20	0.2000	0.4444	0.5373	0.5206	0.4870
25	0.2000	0.3333	0.4478	0.4555	0.4348
30	.	0.2778	0.3582	0.4090	0.3913
35	.	0.2778	0.3433	0.3812	0.3826
40	.	0.2778	0.3433	0.3440	0.3565
45	.	0.2778	0.3284	0.3300	0.3565
Source: Korea Iabor Institute, Korea Labor & Income Panel Survey, 1998-2001

Table 4. Comparison of Kaplan-Meier Survival function of the employed by Job training experience

Job Training Time(Month)	With JT	Without JT
1	1.0000	1.0000
6	0.8638	0.7857
11	0.7475	0.7143
16	0.6047	0.5714
21	0.4419	0.3571
26	0.3754	0.2143
31	0.3223	0.2143
36	0.2957	0.2143
41	0.2757	0.1429
46	0.2691	0.1429
51	.	.
Source: Korea Iabor Institute, Korea Labor & Income Panel Survey, 1998-2001

Table 5. Comparison of Kaplan-Meier Survival function of the Self-employed by Job training experience

Job Training Time	With JT	Without JT
0	1.0000	1.0000
5	0.8966	0.8947
10	0.7658	0.7895
15	0.6557	0.6842
20	0.5067	0.4737
25	0.4471	0.3158
30	0.3875	0.3158
35	0.3645	0.3158
40	0.3416	0.2632
45	0.3324	0.2632
50	.	.
Source: Korea Iabor Institute, Korea Labor & Income Panel Survey, 1998-2001

Table 6. Cox propagational hazard model estimates of the effect of health on unemployment

Variable	Employed			Employed and Self-employed
	(1)	(2)	(3)	(1)	(2)	(3)
(Age-38) 1998	-0.023	-0.024	-0.027	-0.016	-0.017	-0.017
	(0.011)**	(0.011)**	(0.011)**	(0.010)*	(0.010)*	(0.010)*
(Age-38)2	0.001	0.001	0.001	0.001	0.001	0.001
	(0.001)**	(0.001)**	(0.001)**	(0.000)	(0.000)	(0.000)
Gender	-0.133	-0.140	-0.097	-0.060	-0.062	-0.044
	(0.158)	(0.158)	(0.159)	(0.133)	(0.133)	(0.133)
Education 1998	-0.027	-0.026	-0.037	-0.030	-0.030	-0.035
	(0.026)	(0.025)	(0.026)	(0.022)	(0.022)	(0.022)
Married w/ spouse	0.365	0.402	0.456	-0.028	-0.017	0.002
	(0.249)	(0.251)	(0.253)*	(0.212)	(0.212)	(0.211)
Married w/o spouse	0.771	0.826	0.869	0.430	0.447	0.457
	(0.370)**	(0.373)**	(0.374)**	(0.323)	(0.324)	(0.323)
Other income 1998	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000
	(0.000)**	(0.000)**	(0.000)**	(0.000)**	(0.000)**	(0.000)**
Very poor	0.538	0.559	0.471	0.674	0.677	0.631
	(0.533)	(0.534)	(0.532)	(0.513)	(0.513)	(0.512)
Poor	-0.264	-0.227	-0.351	0.139	0.148	0.089
	(0.394)	(0.395)	(0.394)	(0.327)	(0.328)	(0.327)
Good	-0.129	-0.106	-0.221	-0.103	-0.100	-0.161
	(0.200)	(0.201)	(0.201)	(0.178)	(0.178)	(0.179)
Excellent	-0.134	-0.117	-0.273	-0.086	-0.087	-0.170
	(0.217)	(0.218)	(0.221)	(0.196)	(0.196)	(0.199)
Job training		0.463	-20.157		0.193	-20.055
		(0.317)	(0.445)***		(0.288)	(0.421)***
Good□Job training			20.846			20.350
			(0.651)***			(0.000)
Excellent□Job training			21.320			20.599
			(0.000)			(0.582)***
Observations	284	284	284	410	410	410
Log Likelihood	-1058.363	-1057.4202	-1052.3237	-1519.6466	-1519.4335	-1516.5334
Notes: Standard errors in parentheses. * significant at 10%; ** significant at 5%; *** significant at 1% Source: Korea Iabor Institute, Korea Labor & Income Panel Survey, 1998-2001

Table 7. Kaplan-Meier Survival function of the employed by health status

Time	Begin Total	Fail	Net lost	Survival function	s.e.
Very Poor
5.97	5	1	0	0.800	0.179
6.98	4	1	0	0.600	0.219
13.93	3	2	0	0.200	0.179
26.95	1	1	0	0.000	.
Poor
3.97	13	1	0	0.923	0.074
5.97	12	1	0	0.846	0.100
6.98	11	1	0	0.769	0.117
19.97	10	3	0	0.539	0.138
20.95	7	2	0	0.385	0.135
25.93	5	1	0	0.308	0.128
46.92	4	0	4	0.308	0.128
Fair
1.05	48	1	0	0.979	0.021
2.98	47	2	0	0.938	0.035
3.97	45	1	0	0.917	0.040
4.98	44	2	0	0.875	0.048
5.97	42	2	0	0.833	0.054
6.98	40	1	0	0.813	0.056
8.00	39	1	0	0.792	0.059
8.98	38	2	0	0.750	0.063
10.00	36	1	0	0.729	0.064
10.98	35	1	0	0.708	0.066
12.00	34	1	0	0.688	0.067
13.02	33	1	0	0.667	0.068
13.93	32	1	0	0.646	0.069
14.95	31	3	0	0.583	0.071
15.93	28	1	0	0.563	0.072
16.95	27	2	0	0.521	0.072
17.93	25	1	0	0.500	0.072
19.97	24	2	0	0.458	0.072
20.95	22	2	0	0.417	0.071
24.98	20	2	0	0.375	0.070
27.93	18	2	0	0.333	0.068
29.93	16	1	0	0.313	0.067
32.95	15	1	0	0.292	0.066
41.90	14	1	0	0.271	0.064
46.92	13	0	13	0.271	0.064

Table 7. Kaplan-Meier Survival function of the employed by health status(continued)

Time	Begin Total	Fail	Net lost	Survival function	s.e.
Good
1.97	139	3	0	0.978	0.012
2.98	136	3	0	0.957	0.017
3.97	133	3	0	0.935	0.021
4.98	130	1	0	0.928	0.022
5.97	129	5	0	0.892	0.026
6.98	124	6	0	0.849	0.030
8.00	118	3	0	0.827	0.032
8.98	115	4	0	0.799	0.034
10.00	111	4	0	0.770	0.036
10.98	107	1	0	0.763	0.036
12.00	106	3	0	0.741	0.037
13.02	103	4	0	0.712	0.038
13.93	99	3	0	0.691	0.039
14.95	96	4	0	0.662	0.040
15.93	92	5	0	0.626	0.041
16.95	87	4	0	0.597	0.042
17.93	83	9	0	0.532	0.042
18.95	74	5	0	0.496	0.042
19.97	69	4	0	0.468	0.042
20.95	65	3	0	0.446	0.042
21.97	62	1	0	0.439	0.042
22.95	61	2	0	0.425	0.042
23.97	59	2	0	0.410	0.042
24.98	57	2	0	0.396	0.042
25.93	55	3	0	0.374	0.041
26.95	52	2	0	0.360	0.041
27.93	50	1	0	0.353	0.041
28.95	49	2	0	0.338	0.040
29.93	47	1	0	0.331	0.040
30.95	46	1	0	0.324	0.040
32.95	45	3	0	0.302	0.039
34.95	42	1	0	0.295	0.039
37.90	41	1	0	0.288	0.038
38.92	40	1	0	0.281	0.038
39.90	39	1	0	0.273	0.038
40.92	38	1	0	0.266	0.038
44.92	37	1	0	0.259	0.037
46.92	36	0	36	0.259	0.037

Table 7. Kaplan-Meier Survival function of the employed by health status(continued)

Time	Begin Total	Fail	Net lost	Survival function	s.e.
Excellent
1.05	85	1	0	0.988	0.012
1.97	84	3	0	0.953	0.023
2.98	81	1	0	0.941	0.026
3.97	80	2	0	0.918	0.030
4.98	78	1	0	0.906	0.032
5.97	77	2	0	0.882	0.035
6.98	75	2	0	0.859	0.038
8.00	73	1	0	0.847	0.039
8.98	72	2	0	0.824	0.041
10.00	70	1	0	0.812	0.042
10.98	69	2	0	0.788	0.044
12.00	67	2	0	0.765	0.046
13.02	65	2	0	0.741	0.048
13.93	63	4	0	0.694	0.050
14.95	59	4	0	0.647	0.052
15.93	55	3	0	0.612	0.053
16.95	52	2	0	0.588	0.053
17.93	50	6	0	0.518	0.054
18.95	44	1	0	0.506	0.054
19.97	43	4	0	0.459	0.054
20.95	39	1	0	0.447	0.054
21.97	38	3	0	0.412	0.053
22.95	35	1	0	0.400	0.053
23.97	34	1	0	0.388	0.053
26.95	33	2	0	0.365	0.052
27.93	31	2	0	0.341	0.051
29.93	29	1	0	0.329	0.051
33.97	28	1	0	0.318	0.051
36.98	27	1	0	0.306	0.050
38.92	26	1	0	0.294	0.049
39.90	25	1	0	0.282	0.049
46.92	24	0	24	0.282	0.049
Source: Korea Iabor Institute, Korea Labor & Income Panel Survey, 1998-2001

Table 8. Kaplan-Meier Survival function of the self-employed by health status

Time	Begin Total	Fail	Net lost	Survival function	s.e.
Poor
1.967	5	1	0	0.8	0.1789
8	4	1	0	0.6	0.2191
13.93	3	1	0	0.4	0.2191
17.93	2	1	0	0.2	0.1789
46.92	1	0	1	0.2	0.1789
Fair
1.049	19	2	0	0.8947	0.0704
4.984	17	1	0	0.8421	0.0837
18.95	16	2	0	0.7368	0.101
23.97	14	2	0	0.6316	0.1107
27.93	12	1	0	0.5789	0.1133
28.95	11	2	0	0.4737	0.1145
46.92	9	0	9	0.4737	0.1145
Good
0.0328	76	1	0	0.9868	0.0131
1.049	75	1	0	0.9737	0.0184
1.967	74	3	0	0.9342	0.0284
2.984	71	1	0	0.9211	0.0309
3.967	70	1	0	0.9079	0.0332
4.984	69	2	0	0.8816	0.0371
5.967	67	2	0	0.8553	0.0404
8	65	2	0	0.8289	0.0432
10	63	1	0	0.8158	0.0445
10.98	62	2	0	0.7895	0.0468
13.93	60	2	0	0.7632	0.0488
14.95	58	1	0	0.75	0.0497
15.93	57	1	0	0.7368	0.0505
16.95	56	3	0	0.6974	0.0527
17.93	53	3	0	0.6579	0.0544
18.95	50	1	0	0.6447	0.0549
19.97	49	2	0	0.6184	0.0557
20.95	47	1	0	0.6053	0.0561
22.95	46	2	0	0.5789	0.0566
24.98	44	1	0	0.5658	0.0569
27.93	43	1	0	0.5526	0.057
30.95	42	1	0	0.5395	0.0572
35.97	41	1	0	0.5263	0.0573
36.98	40	1	0	0.5132	0.0573
37.9	39	1	0	0.5	0.0574
38.92	38	2	0	0.4737	0.0573
40.92	36	1	0	0.4605	0.0572
46.92	35	0	35	0.4605	0.0572

Table 8. Kaplan-Meier Survival function of the self-employed by health status(continued)

Time	Begin Total	Fail	Net lost	Survival function	s.e.
Excellent
2.984	30	1	0	0.9667	0.0328
5.967	29	1	0	0.9333	0.0455
8	28	1	0	0.9	0.0548
8.984	27	2	0	0.8333	0.068
10	25	1	0	0.8	0.073
10.98	24	2	0	0.7333	0.0807
12	22	1	0	0.7	0.0837
13.93	21	1	0	0.6667	0.0861
15.93	20	2	0	0.6	0.0894
18.95	18	1	0	0.5667	0.0905
46.92	17	0	17	0.5667	0.0905
Source: Korea Iabor Institute, Korea Labor & Income Panel Survey, 1998-2001

Table 9. Kaplan-Meier Survival function of the employed by job training experience

Time	Begin Total	Fail	Net lost	Survival function	s.e.
No job training
1.049	301	2	0	0.9934	0.0047
1.967	299	5	0	0.9767	0.0087
2.984	294	7	0	0.9535	0.0121
3.967	287	9	0	0.9236	0.0153
4.984	278	4	0	0.9103	0.0165
5.967	274	14	0	0.8638	0.0198
6.984	260	13	0	0.8206	0.0221
8	247	5	0	0.804	0.0229
8.984	242	7	0	0.7807	0.0238
10	235	6	0	0.7608	0.0246
10.98	229	4	0	0.7475	0.025
12	225	5	0	0.7309	0.0256
13.02	220	7	0	0.7076	0.0262
13.93	213	10	0	0.6744	0.027
14.95	203	12	0	0.6346	0.0278
15.93	191	9	0	0.6047	0.0282
16.95	182	7	0	0.5814	0.0284
17.93	175	16	0	0.5282	0.0288
18.95	159	5	0	0.5116	0.0288
19.97	154	13	0	0.4684	0.0288
20.95	141	8	0	0.4419	0.0286
21.97	133	3	0	0.4319	0.0286
22.95	130	2	0	0.4252	0.0285
23.97	128	3	0	0.4153	0.0284
24.98	125	5	0	0.3987	0.0282
25.93	120	7	0	0.3754	0.0279
26.95	113	5	0	0.3588	0.0276
27.93	108	5	0	0.3422	0.0273
28.95	103	2	0	0.3355	0.0272
29.93	101	3	0	0.3256	0.027
30.95	98	1	0	0.3223	0.0269
32.95	97	5	0	0.3056	0.0266
33.97	92	1	0	0.3023	0.0265
34.95	91	2	0	0.2957	0.0263
36.98	89	1	0	0.2924	0.0262
37.9	88	1	0	0.289	0.0261
38.92	87	1	0	0.2857	0.026
39.9	86	2	0	0.2791	0.0259
40.92	84	1	0	0.2757	0.0258
41.9	83	1	0	0.2724	0.0257
44.92	82	1	0	0.2691	0.0256
46.92	81	0	81	0.2691	0.0256

Table 9. Kaplan-Meier Survival function of the employed by job training experience(continued)

Time	Begin Total	Fail	Net lost	Survival function	s.e.
W/ job training
1.967	14	1	0	0.9286	0.0688
4.984	13	1	0	0.8571	0.0935
5.967	12	1	0	0.7857	0.1097
8.984	11	1	0	0.7143	0.1207
12	10	1	0	0.6429	0.1281
13.93	9	1	0	0.5714	0.1323
16.95	8	1	0	0.5	0.1336
18.95	7	1	0	0.4286	0.1323
19.97	6	1	0	0.3571	0.1281
21.97	5	1	0	0.2857	0.1207
22.95	4	1	0	0.2143	0.1097
38.92	3	1	0	0.1429	0.0935
46.92	2	0	2	0.1429	0.0935
Source: Korea Iabor Institute, Korea Labor & Income Panel Survey, 1998-2001.

Table 10. Kaplan-Meier Survival function of the self-employed by job training experience

Time	Beginning Total	Fail	Net lost	Survival function	s.e.
No job training
0.0328	135	2	0	0.9852	0.0104
1.049	133	3	0	0.963	0.0163
1.967	130	4	0	0.9333	0.0215
2.984	126	3	0	0.9111	0.0245
3.967	123	1	0	0.9037	0.0254
4.984	122	5	0	0.8667	0.0293
5.967	117	3	0	0.8444	0.0312
8	114	5	0	0.8074	0.0339
8.984	109	2	0	0.7926	0.0349
10	107	2	0	0.7778	0.0358
10.98	105	4	0	0.7481	0.0374
12	101	1	0	0.7407	0.0377
13.93	100	4	0	0.7111	0.039
14.95	96	1	0	0.7037	0.0393
15.93	95	2	0	0.6889	0.0398
16.95	93	3	0	0.6667	0.0406
17.93	90	4	0	0.637	0.0414
18.95	86	4	0	0.6074	0.042
19.97	82	2	0	0.5926	0.0423
20.95	80	1	0	0.5852	0.0424
22.95	79	1	0	0.5778	0.0425
23.97	78	2	0	0.563	0.0427
24.98	76	1	0	0.5556	0.0428
27.93	75	2	0	0.5407	0.0429
28.95	73	2	0	0.5259	0.043
30.95	71	1	0	0.5185	0.043
35.97	70	1	0	0.5111	0.043
36.98	69	1	0	0.5037	0.043
37.9	68	1	0	0.4963	0.043
38.92	67	2	0	0.4815	0.043
40.92	65	1	0	0.4741	0.043
46.92	64	0	64	0.4741	0.043
W/ job training
15.93	5	1	0	0.8	0.1789
22.95	4	1	0	0.6	0.2191
46.92	3	0	3	0.6	0.2191
Source: Korea Iabor Institute, Korea Labor & Income Panel Survey, 1998-2001.

Table 11. Cox propagational hazard model estimates of the effect of health on unemployment during 1999-2000

	Employed	Employed and Self-employed
	(3)	(3)
(Age-38) 1998	-0.033	-0.027
	(0.014)**	(0.013)**
(Age-38)2	0.001	0.000
	(0.001)	(0.001)
Gender	-0.303	-0.101
	(0.201)	(0.174)
Education 1998	-0.024	-0.032
	(0.034)	(0.030)
Married w/ spouse	0.779	0.259
	(0.329)**	(0.281)
Married w/o spouse	1.656	1.148
	(0.462)***	(0.411)***
Other income 1998	0.001	0.000
	(0.000)***	(0.000)***
Very poor	0.501	0.672
	(0.679)	(0.663)
Poor	-0.250	0.122
	(0.469)	(0.407)
Good	-0.190	-0.260
	(0.264)	(0.233)
Excellent	-0.206	-0.174
	(0.285)	(0.258)
Job training	-21.122	-20.169
	(0.627)***	(0.533)***
Good□Job training	21.987	20.647
	(0.883)***	(0.744)***
Excellent□Job training	22.216	20.770
	(0.000)	(0.000)
Observations	216	313
Log Likelihood
Notes: Standard errors in parentheses. * significant at 10%; ** significant at 5%; *** significant at 1% Source: Korea Iabor Institute, Korea Labor & Income Panel Survey, 1998-2001.

【제3주제】

노동시장 Ⅰ

공공부문 조직과 민간기업 조직의 직무만족도 비교분석:

한국노동패널자료(KLIPS)를 중심으로

자영업에서의 탈출: 새로운 기회인가?

자영업의 지속기간 결정요인

산업재해와 보상적 임금: 시론

공공부문 조직과 민간기업 조직의 직무만족도의 비교분석: 한국노동패널자료(KLIPS)를 중심으로

정광호, 김태일

I. 서론: 직무만족도(Job Satisfaction)의 의의

본 연구의 목적은 비영리조직/영리조직이라는 조직특성의 차이에 따른 직무만족도 차이를 비교하는 데 있다. 직무만족도는 일반적으로 개인의 태도와 가치, 신념 및 욕구 등의 수준이나 차원에 따라 종업원이 직무와 관련시켜서 갖게 되는 감정적 상태라고 정의된다. 이러한 직무만족도는 조직 분야의 인간관계 연구 또는 인사 분야의 고용관계 연구에서 중요한 연구주제이다.

직무만족도의 중요성은 직무만족도가 가져오는 파급효과를 고려하면 쉽게 이해된다. 일반적으로 직무만족도가 높은 근로자는 낮은 근로자에 비해서 이직율(turnover rate)과 결근율(absenteeism rate)이 낮고 생산성이나 작업성과(performance)도 높다고 한다 (Muchinsky, 1977). 또한 직무만족도는 또한 가족생활, 여가생활, 일상생활, 나아가 건강에도 중요한 영향을 미친다고 한다(Orpan, 1978; Gruneberg, 1979; House, 1981; Schmitt and Bedeian, 1982).

직무만족도와 작업성과의 관계에 대해서는 논란이 존재한다(Organ, 1977; Pinder, 1984: Iaffaldano and Muchinsky, 1985). 직무만족도와 개인의 생산성과의 긍정적인 관계에 대한 논거는 뛰어난 업무성과를 가진 근로자가 높은 보상을 받고 이것이 높은 직무만족도로 이어진다는 논리에 바탕을 두고 있다. 반면 뛰어난 업무성과를 보인 개인이 제대로 보상을 받고있지 못하고 있다고 느낄 때 성과와 직무만족도 사이에는 긍정적인 상관관계가 발견되지 않는다는 주장도 있다. 따라서 한편에서는 개인의 성과와 직무만족도 사이에 일관성 있는 관계를 설정하기가 어렵다는 논의가 설득력을 얻고 있다. 이러한 개인의 업무성과와 직무만족도 사이에 대한 논란에도 불구하고  메타분석(meta analysis)에 근거한 연구들은 양자사이에 강한 긍정적인 상관관계가 있음을 보여주고 있다(Petty, McGee, and Cavender, 1984).

직무 불만족도에 따른 스트레스가 건강에 부정적인 영향을 준다는 국내 실증연구도 존재한다(최재열, 1991).

직무만족도에 영향을 주는 요인은 개인적 요인과 구조적 요인으로 나누어 볼 수 있다. 개인차원의 변수로는 인구사회학적 배경변수(성별, 연령, 교육), 인성(personality), 재직기간(tenure), 직종의 위세(prestige)를 들 수 있다. 구조차원의 변수로는 조직부문(organizational sector)의 특성(예: 민간조직과 공공조직의 차이), 일의 특성과 구조(예: 자율성, 참여정도, 피드백 정도 등), 그리고 노동조합의 유무 등을 들 수 있다 (Rainey, 1983; Hackman and Oldham, 1980;Gordon and Denisi, 1995).

본 연구에서는 직무만족도의 구조적 영향요인 중에서 특히 영리/비영리라는 조직 특성에 따라 조직만족도에 어떤 차이가 발생하는가를 규명하고자 한다. 이를 위한 자료로는 한국노동패널 자료를 활용하는데 이는 기존 연구가 가지고 있는 표본의 대표성 문제를 상당부분 해결할 수 있게 해 준다. 또한 동일 집단의 직무만족도의 변화추이를 분석하고 있어서 분석결과의 타당성도 어느 정도 확보된다고 볼 수 있다. 즉, 엄밀한 의미에서 시계열분석이 가능하다.

본 논문의 구성은 우선 직무만족도에 대한 기존문헌을 비영리 및 영리조직, 교육, 그리고 연령변수를 중심으로 검토하고 있다. 다음으로 본 연구에서 사용되는 자료와 변수를 설명하고 본 연구가 선행연구과 관련해서 가지는 차이점을 간단히 언급하고 있다. 다음으로 비영리 및 영리조직 종사자들의 직무만족도에 대한 분석을 교육과 연령수준별로 시도하고 있다. 마지막으로 본 연구의 분석내용을 요약하고 결론을 맺고 있다.

II. 선행연구의 검토

1. 조직부문(organizational sector) 차이에 따른 직무만족도

본 절에서는 공사(公私)조직의 특성과 이러한 특성이 직무만족도에 어떻게 영향을 줄 수 있는가를 간단히 살핀다. 그리고 개인의 교육과 연령에 따라 직무만족도가 어떻게 영향을 받는가도 간단히 검토한다.

본 연구에서는 공조직을 공공부문에 가까운 정부기관, 각종 정부 산하단체, 그리고 교회와 같은 비영리조직을 의미하는 것으로 정의한다. 반면 본 연구에서 사조직은 영리를 추구하는 민간기업조직으로 한정하고자 한다. 즉, 본 연구에서 조직부문은 전자의 비영리조직과 후자의 영리조직으로 구분되어 분석되고 있다.

가. 공사(公私)조직의 차이

초기 조직론자들은 대체로 공공부문과 민간부문의 차이보다는, 양 부문 조직간 공통점을 찾아 모든 조직에 적용할 수 있는 일반 규칙을 추구하는데 관심을 가졌다. 예를 들면, 초기 조직론의 주요 학파인 행정관리학파(Administrative Management School)에 속하는 대부분의 학자들은 이러한 논리 구도하에 조직이론을 탐색해 왔다. 이들은 민간과 공공부문의 조직을 막론하고 모든 조직에 적용될 수 있는 관리기법과 제도는 존재한다고 보았으며, 조직관리는 그러한 규칙에 따라 일률적인 처방이 가능하다고 보았다(예: March & Simon, 1958).

그러나 다른 한편에서는 공공관료제가 민간기업과 구분되는 뚜렷한 특성을 가지고 있다고 주장도 존재해 왔다(Bozeman and BretSchneider, 1994; Dahl and Lindblom, 1953; Dixit, 1997). 정치와 시장의 구분, 소유와 자원조달과정의 차이 등 공공부문의 조직과 민간부문의 조직사이에는 커다란 건널 수 없는 강처럼 구분되는 특성이 있다. 따라서 이러한 공공부문의 비영리조직과 민간기업과 같은 영리조직 사이의 다른 조직특성의 차이가 직무만족도에 다른 영향을 줄 것이라고 것이다.

공공조직과 민간기업조직의 차이는 다음과 같이 정리할 수 있다.

이러한 차이는 양 부문간의 절대적 차이라기보다는 상대적 차이로 이해하는 것이 더 적절하다.

첫째, 공공조직은 민간기업에 비하여 시장 메커니즘의 부재(absence of economic markets)와 강한 정치적 영향력 그리고 운영과정상의 법적 제약이 크다. 이것은 공공조직구성원들의 동기와 태도 그리고 작업환경에 영향을 준다. 예를 들면, 시장 메커니즘의 부재는 운영의 효율성과 고객위주지향성이 약하게 하고 민간기업처럼 시장에서의 퇴출위험이 적다. 이에 따라 그만큼 공공부문의 조직 운영과정이 민간조직보다 느슨하게 운영될 수 있으며 이것은 근무자의 작업환경에 대한 부담을 줄여주는 기능을 한다. 반면 관료적 운영이나 정치적 영향은 근무태도를 경직되게 하고 자율성을 위축시켜 직무만족도에 부정적인 영향을 줄 수 있다.

둘째, 공공조직은 민간기업조직과 달리 공익이나 상징성 그리고 정치적 책임성이나 공정성을 요구받는다. 따라서 민간기업과 달리 공공부문에 종사하는 구성원들의 보수나 기타 경제적 보상에 대한 욕구가 상대적으로 적을 수 있다. 이러한 공공조직의 특성은 공공부문 종사자들의 가치관은 민간기업 종사자들에 비하여 공익추구를 더욱 중요하게 생각하고 경제적 보상에 대해서는 덜 중요하게 생각하는 메커니즘을 만들어낸다. 물론 이러한 공공부문 종사들의 독특한 성향이 이미 공공부문에 진입하기 전에 형성된 것인지 혹은 이러한 공공조직의 풍토하에서 사회화과정을 통하여 형성된 것인지는 논란이 있다.

이러한 양 조직부문간의 차이는 직무만족도에 영향을 주는 요인을 탐색할 때 양부문의 독특한 차이를 고려할 필요가 있음을 반영한다. 왜냐하면 양 부문의 조직속성의 차이에 따라 직무만족도에 영향을 주는 요인이나  혹은 양 부문의 근무하는 구성원들의 성향이 상당히 다를 것이기 때문이다.

나. 공공부문 조직과 민간기업조직 사이의 직업만족도에 대한 차이

공공부문조직과 민간기업조직 사이의 전반적인 직무만족도의 비교해 보면 민간기업 조직에서 직무만족도가 높게 나타나는 경향이 있다. 우선 미국을 중심으로 이루어진 기존의 연구들은 일반적으로 공공기관(public agencies)의 직무만족도가 민간기업들보다 낮음을 보여준다. 특히 이러한 민간우위 경향은 관리자 수준에서 더욱 뚜렷하게 나타나고 있다(Rainey, 1983; Lachman, 1985; Solomon, 1986). 그러나 최근 미국의 종단면 자료(예: National Longitudinal Youth Survey)를 사용한 연구결과는 오히려 젊은 층의 경우 공공부문의 직업만족도가 민간부문의 그것보다 더욱 높음을 보여준다(DeSanits and Durst, 1996; Steel and Warner, 1990 ).

한편 공공부문과 민간기업조직 사이의 직무만족도의 차이는 직무만족도의 차원에 따라 다르게 나타난다는 주장도 있다. 즉, 전반적인 직무만족도에 있어서는 공공부문이 민간기업조직보다 높지만 구체적인 직무만족도(예: 직무의 자율성과 도전성 등)에 있어서는 오히려 민간기업조직의 직무만족도가 더 높다는 것이다. 구체적으로 승진전망(promotion prospects), 업무의 자율성(autonomy in the job), 보수수준(pay levels) 등에서는 공공부문의 관리자들의 만족도가 민간부문의 관리자들보다 낮다(Rainey, 1983).

공공부문 종사자들과 민간부문 종사자들 사이에서 나타나는 직업에 대한 태도 그리고 이에 대한 보상메커니즘에 상당한 차이가 있다. 우선 보수에 대한 기대와 공공영역에 대한 관심과 기여라는 측면에서 볼 때 양 부문 종사자들에게 태도상의 차이가 발견된다. 예를 들면, 공공부문 종사자들은 민간부문 종사자들에 비하여 보수의 중요성에 대한  가치지향성이 덜하고 공공영역에 대한 봉사나 기여를 높게 평가한다는 것이다(Rainey, 1983; Crewson, 1995; Wittmer, 1991).

다. 교육과 연령에 따른 직무만족도의 차이

전반적으로 교육수준이 높을수록 직무만족도가 높을 것이다. 왜냐하면 교육수준이 높을수록 좀 더 도전적이고 자율성이 보장된 전문직종에 종사할 가능성이 높기 때문이다. 또한 교육수준이 높을수록 좋은 근무여건과 높은 임금을 받을 가능성이 높기 때문이다. 즉, 높은 교육수준은 직무만족도에 긍정적 영향(positive effects)을 준다고 한다. 왜냐하면 교육수준이 높을수록 긍정적 삶의 가치관을 가지고 있을 가능성이 높고 일에 대한 태도도 적극적일 가능성이 높기 때문이다. 또한 높은 교육수준은 업무처리에 대한 능력을 높여주기 때문에 일에 대한 만족도가 올라갈 가능성이 많다는 것이다.

그러나 교육과 직무만족도의 관계에 대해서는 부분적으로 상반된 연구도 많이 나오고 있다. 즉, 연구에 따라서 교육이 직무만족도에 미치는 영향이 다르게 나오고 있다는 것이다. 예를 들면, 교육은 직무만족도에 부정적(negative) 혹은 비선형적(nonlinear) 영향을 준다고 한다(Quinn, Staines, & McCullough, 1974). 또한 교육의 직무만족도에 대한 직접적인 효과는 부정적이라는 연구도 있다 (Carrell and Elbert, 1974).

한편 높은 교육을 받은 젊은 집단일수록 규칙적인 일상적인 업무를 수행하는 대부분의 직무에서 불만족을 높다는 것을 보여준다. 이러한 과잉교육(overeducation)이 직무불만족을 낳고 직무만족도를 저하시키는 메커니즘을 살펴보자. 고등교육은 더욱 도전적이고 흥미있는 업무에 대한 기대를 가게끔 만든다. 직무의 복잡도 혹은 전문성은 직무만족도와 정의 관계를 가지고 있다는 것이다(Hackmand and Oldham, 1976). 따라서 과잉교육으로 본인의 능력이나 교육수준에 비하여 직무의 일이 너무 단순하거나 지루한 경우 직무만족도가 떨어질 것이다. 왜냐하면 교육수준이 높을수록 점점 전문적인 일을 원할 것이나 실제 그렇지 못할 경우 직무에 대한 불만족이 나타난다는 것이다. 반면 교육수준에 비해서 하고 있는 업무가 어려워 더 많은 노력과 시간 투자를 요구할 때도 직무불만족이 높아질 것이다.

기존의 연구는 일반적으로 연령이 올라갈수록 직무만족도가 증가한다고 한다(Wright and Hamilton, 1978; Jansonand Martin, 1982). 이러한 나이의 직무만족도에 대한 영향은 다음과 같은 요인과 연관되어 있다. 첫째, 개인의 성숙(maturation and aging)에 따른 결과로서 일반적으로 장년층은 임금이나 근무환경에 대해서 젊은층에 비하여 상대적으로 유리한 위치를 차지하고 있을 가능성이 높다. 즉, 나이 효과는 삶의 단계에 따른 직무보수의 차이와 직업커리어의 상승을 반영하는 것이다(Van Maane and Katz, 1976). 둘째, 나이가 듦에 따라 삶이나 직장의 환경에 대해서 긍정적으로 생각하고 자신의 자율성이나 도전적 생활방식보다는 가능하면 현실을 수용하려는 태도가 직업만족도를 높이는 결과를 가져온다는 주장도 있다(Kalleberg, 1977; Kalleberg and Loscocco, 1983). 즉, 이것은 나이가 들 수록 소극적인 성향이 강해진다(disengagement theory of aging)는 이론에 바탕을 두고 있다(Cumming and Henry, 1961). 셋째, 나이가 들수록 직장생활에 대한 적응성이 높아지고 이것은 직무만족도를 높이는 방향으로 작용할 수 있다. 넷째, 세대별 사회적 상황에 따라 주어진 역할기대의 영향이나 세대별로 경험하는 사건이나 역사적 상황이 다른데서 오는 영향이다. 흔히 이것은 동질집단효과(cohort effects)로 설명된다.

III. 본 연구의 의의

국내에도 직무만족도에 대해 많은 연구들이 있지만 이들 연구에 비하여 본 연구는 두 가지 점에서 장점을 가지고 있다.

첫째, 기존연구에서 사용되고 있는 표본의 한계를 극복할 수 있다는 점이다. 대부분의 직무만족도 연구는 우리나라 전체 근로자가 아니라 몇몇 기업의 근로자에 대한 연구였기 때문에 그 연구 결과를 한국 전체 근로자에로 일반화하는 데에 한계가 있었다. 한국 노동패널 자료는 한국 전체의 근로자들의 표본을 대상으로 하여 수집된 만큼 표본의 대표성을 높이고 연구결과를 일반화하는데 기존의 국내연구보다 더욱 유리한 표본을 제공해 주고 있다.

둘째, 기존의 국내에서 진행된 직무만족도에 대한 연구는 대부분 횡단면(cross-sectional) 연구인데 비하여 본 연구의 분석자료인 한국노동패널은 지난 1998년 이후 최근 4년간 직무만족도에 대한 종단면 연구를 가능하게 한다.

IV. 자료 및 분석방법

1. 자료

본 연구는 한국노동패널(Korea Labor and Income Panel Study: KLIPS)자료를 사용하여 직무만족도에 대한 민간부분과 공공부문의 차이를 규명하고자 한다. 한국노동패널은 매년 전국의 근로자를 대상으로 다단계층화집락표집(multistage stratified cluster sampling)에 기초해서 표본을 선정하고 여기서 선정된 표본이 매년 추적되어 조사된다. 한국노동패널자료는 지난 1998년 이후 매년 실시되고 있으며 현재 4차 연도인 2001년까지 자료가 축적되어 있다. 따라서 본 연구에서 사용되고 있는 자료는 지난 1998년 1차 연도패널부터 현재까지 축적된 2001년까지 4차 연도 패널이다.

2. 분석변수

첫째, 비영리조직과 영리조직의 구분이다. 본 연구에서 사용되고 있는 비영리조직은 정부기관, 정부산하단체(공기업, 공사, 공단, 협회 등), 그리고 민간자선단체나 종교단체 등을 포함하는 광의의 공공부문에 속하는 조직들이다. 반면 영리조직은 국내외 민간기업에 종사하는 근로자들이다. 본 연구에서는 한국노동패널의 설문을 기초로 대체로 다음과 같은 분류를 따르고 있다. 비영리부문은 정부기관, 교회 및 종교단체, 정부투자기관 및 각종 정부산하단체 등을 포함한다. 영리부문의 조직종사자들은 민간회사 또는 개인사업체, 외국인회사를 포함하고 있다. 본 연구에서는 비영리부문은 공공부문으로 영리부문은 민간기업으로 사용하고 있다.

둘째, 본 연구에서 분석되고 있는 직무만족도 변수를 살펴보자. 한국노동패널에서는 8개의 직무 만족도를 측정하고 있다. 이들은 임금/보수, 취업의 안정성, 직무내용, 근로환경, 인사고과공정성, 개인 발전가능성, 의사소통 및 인간관계, 그리고 복지후생제도에 관한 만족도이다. 이러한 직업만족도의 측정은 □아주 불만족□에서 □아주 만족□에 이르기까지 5점 서열척도로 구성되어 있다.

셋째, 본 연구에서 사용하고 있는 교육변수의 측정은 네 가지로 서열척도로 분류되었다. 이들은 고졸이하, 2년제 대학 졸업, 4년제 대학졸업, 그리고 대학원 이상의 학력을 가진 집단으로 분류되었다. 넷째, 연령변수는 20-30대, 40대, 50대 이상으로 세 가지 집단으로 분류되었다.

3. 연구의 분석방법

본 연구의 목적은 민간부문과 공공부문의 직무만족도 차이를 규명하는데 있다. 따라서 양 부문간의 직무만족도의 차이를 평균차이 검정을 통하여 분석하고 있다. 특히 민간부문과 공공부문의 직무만족도의 차이를 교육수준이나 연령층에 따라 어떻게 달라지는가를 분석하기 위하여 Duncan 평균차이기법을 활용하여 분석하고 있다.

본 연구는 이러한 분석기법을 이용하여 지난 1998년부터 최근 2001년까지 패널자료를 시기별로 나누어 공공부문 조직들과 민간기업조직의 직무만족도를 비교하여 분석하고 있다. 본 연구에서 영리기관과 비영리기간의 구분은 다음과 같이 이루어졌다. 비영리기관은 공무원과 공기업과 같은 국가소유의 공공부문 기관들과 민법 제 32조에 규정된 비영리단체에 속하는 협회, 자선단체, 교회 등을 포함한다. 영리기관은 영리를 추구하는 민간기업을 포함한다.

V. 분석결과

우선 지난 1998년부터 2001년까지 직업만족도의 전반적인 변화추세를 살펴보자. 우선 공공부문과 민간부문을 모두 합한 경우 전체 임금 근로자의 8개의 직업만족도 살펴보면 최근 4년 동안 거의 변화가 없음을 알 수 있다 (<표 1-1> 참고). 다만 의사소통 및 인간관계 항목에서 뚜렷한 감소추세가 있음을 알 수 있다. 예를 들면 지난 1998년의 경우 직장내에서 의사소통 및 인간관계에 대한 만족도는 약 3.45에서 1999년 3.40, 2000년 3.28 그리고 2001년 3.25이다. 여기서 1998년과 1999년은 별 차이는 없으나 이 두 전반기의 의사소통 및 인간관계의 만족도와 2000년 및 2001년 후반기 그것과 비교할 때 약간의 감소추세가 뚜렷이 감지된다. 그 외 직무내용에 대한 만족도가 지난 1998년 3.25에서 2001년 3.15로 감소됨을 알 수 있다. 그러나 지난 1998년 이후 최근 4년 동안 임금만족도, 취업의 안정성, 근로환경, 인사고과 공정성, 개인발전가능성, 복지후생제도에 있어서는 주목할만한 변화를 찾기는 어렵다. 한편 이들 8개의 항목의 만족도 중 임금에 대한 만족도가 제일 낮게 나타나고 있다.

<표 1-1>은 민간부문과 공공부문을 구분하지 않고 직무만족도를 분석하기 때문에 양 부문간의  구조적 특성이 직무만족도에 미치는 영향을 적절하게 고려하지 않고 있다. 따라서 민간부문과 공공부문을 나누어서 직업만족도를 측정할 필요가 있다. 이를 위해 아래에서는 영리기관과 비영리기관으로 나누어서 양 부문간의 직업만족도의 차이를 살펴보고자 한다. 이러한 양 부문간의 직무만족도의 차이를 시기별 추세 분석, 교육수준, 그리고 연령수준으로 나누어 살펴보면 다음과 같다.

1. 비영리 및 영리기관의 직무만족도의 시기별 추세분석

이들 비영리기관과 영리기관을 중심으로 8개의 직무 만족도의 차이를 살펴보면 다음과 같다(<표1-2>참고). 지난 1998년부터 최근 1998년까지 시기별로 변화추이가 양 부문별로 다르게 나타나지만 8개 항목 모두에서 비영리부문 종사자들의 직무만족도가 영리부문 종사자들의 만족도보다 높다. 이를 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.

첫째, 임금만족도에 있어서 양 부문간의 차이를 살펴보면 영리기관 종사자에 비하여 비영리기관 종사자의 만족도가 높음을 알 수 있다. 이를 시기별로 나누어서 살펴보면, 비영리기관의 경우 지난 1998년 2.86에서 1999년 2.76으로 감소하고 있다. 그러나 2001년 다시 2.92로 상승하고 있다. 한편 영리기관의 종사자의 경우 지난 1998년 2.50에서 1999년과 2000년에 각각 2.57, 2.58로 약간 상승하고 있다. 특히 영리기관 종사자의 경우 임금만족도가 2001년 2.63으로 다시 상승하여 지난 1998년의 2.50과 비교할 때 상승폭이 두드러진다.

둘째, 취업의 안정성에 대한 만족도에서 양부문간의 차이를 비교하면 비영리기관 종사자들의 만족도가 영리기관 종사들에 비하여 높게 나타나고 있다. 취업 안정성에 대한 시기별 추세를 비교해 보면 비영리기관과 영리기관 사이에 상반되는 경향이 있음을 알 수 있다. 우선 비영리기관 종사자의 경우 지난 1998년 3.65에서 최근 2001년 3.51로 꾸준히 그 만족도가 감소하고 있음을 알 수 있다. 반면 영리기관의 경우 지난 1998년 취업 안정성에 대한 만족도는 2.80에서 최근 2001년의 경우 2.99로 꾸준히 증가함을 알 수 있다.

그러나 취업안정성의 경우 약간의 해석상의 주의가 요구된다. 무엇보다도 최근 고용환경의 변화는 영리기업의 경우 해고가 상대적으로 쉽다는 사실을 고려할 때 역설적인 현상이라 보여진다. 그런데 지난 1997년 경제위기 직후 그 영향을 직접 받았던 1999년의 경우 영리기업의 경우 취업의 안정성에 대한 만족도는 가장 낮은 시기라고 볼 수 있다. 그러므로 그 이후 취업안정성의 만족도는 상대적으로 서서히 증가했을 가능성이 있다.

한편 비영리기관의 경우도 지난 경제위기 직후인 1998년도 취업의 안정성에 대한 만족도가 3.65인데 비해 1999년에 3.42로 낮아짐을 알 수 있다. 이것은 민간기업과 달리 경제위기에 따른 구조조정의 여파가 상대적으로 늦게 나타나고 있음을 추측할 수 있다. 영리기업과 달리 비영리기업의 경우 경제위기에 따른 취업안정성의 여파가 바로 1998년에 나타난 것이 아니라 1999년에 집중되고 있음을 알 수 있다. 그렇지만 비영리기관의 경우도 지난 1999년을 기점으로 다시 취업의 안정성에 대한 만족도가 다시 상승하고 있음을 알 수 있다. 예를 들면, 지난 1999년 비영리기관의 취업안정성에 대한 만족도는 약 3.43에서 2000년 3.53 그리고 2001년 3.51로 나타나고 있다.

셋째, 직무내용에 대한 만족도는 임금이나 취업안정성과 마찬가지로 영리기관에 비하여 비영리기관에서 높게 나타나고 있다. 이러한 비영리기관과 영리기관의 직무내용의 만족도 변화추세를 비교해 보면 비영리기관에서 감소추세가 현저하게 나타난다. 예를 들면, 지난 1998년 3.61에서 최근 2001년의 경우 3.48로 꾸준히 감소하고 있다. 한편 영리기관의 경우 특별한 변화추세를 발견하기 어렵다. 그리고 비영리기관의 경우 지난 1998년 3.16에서 1999년과 2000년에 약 3.20으로 그리고 2001년 3.16로 거의 변화가 없음을 알 수 있다.

넷째, 근로환경이나 인사고과 공정성에 대한 만족도를 비영리기관과 영리기관으로 나누어 비교해 보면 비영리기관에서 역시 높게 나타나고 있다. 그리고 지난 1998년부터 최근 2001년까지 근로환경과 인사고과의 공정성에 대한 만족도는 특별한 변화를 보이지 않고 있다. 대부분의 만족도가 시기별로 3.10을 전후로 일정하게 유지되고 있다.

다섯째, 개인의 발전가능성에 대한 만족도의 경우 비영리기관에서 영리기관보다 높은 만족도를 보이고 있다. 개인의 발전가능성에 대한 만족도의 변화추이를 살펴보면 비영리기관 종사자의 경우 거의 변화가 없는데 비하여 영리기관 종사자의 경우 약간씩 상승하고 있음을 알 수 있다. 예를 들면, 영리기관 종사자의 경우 지난 1998년과 1999년 개인발전 가능성에 대한 만족도가 약 2.84와 2.87로 나타났는데 그 이후 2000년과 2001년의 경우 2.93과 2.91로 타나고 있다. 그러나 그렇게 주목할 만큼 뚜렷한 상승세는 아니다.

여섯째, 의사소통 및 인간관계의 만족도에 대한 비교에서도 비영리기관 종사자들의 평균 만족도가 높다. 의사소통 및 인간관계에 대한 만족도의 변화를 추이를 보면 영리기관과 비영리기관 모두에서 뚜렷한 감소추세가 나타나고 있음을 알 수 있다. 비영리기관의 경우 지난 1998년 3.60에서 최근 2001년에는 3.47로 꾸준히 감소하고 있다. 이와 유사하게 영리기관의 경우 지난 1998년 3.42에서 최근 2001년에는 3.27로 감소하고 있다.

일곱째, 복지후생 제도에 대한 만족도에 있어서도 여전히 비영리기관 종사자들의 만족도가 영리기관 종사자들에 비하여 높다. 복지후생에 대한 만족도의 시기별 변화추이를 살펴보면 비영리기관 종사들에게 있어서는 복지후생제도의 시기별로 뚜렷한 변화추이를 발견하기 어려우나 영리기관 종사자들에게서는 뚜렷한 증가현상이 나타나고 있다.

2. 교육수준에 따른 직무만족도의 차이 분석

가. 교육과 직무만족도의 관계

여기서는 교육수준에 따라 직무만족도의 변화 추이를 살펴보고자 한다(<표 2-1> 참고).

첫째, 교육수준이 높을수록 직무만족도가 높음을 알 수 있다. 이러한 직무만족도와 교육변수와의 양(positive)의 상관관계는 본 연구에서 측정하고 있는 8개의 모든 직무만족도의 항목에서 나타나고 있다. 임금만족도, 취업의 안정성, 직무내용 만족도에서 복지후생 만족도에 이르기까지 교육수준이 높을수록 직무만족도가 높게 나타나고 있다.

둘째, 직무만족도의 시기별 변화추이와 교육변수와 함께 살펴보자. 여기서는 세 가지 주목할만한 특징이 나타나고 있다. 이를 좀 더 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.

우선 전체적으로 대부분의 직무내용 만족도 항목에서 시기별로 뚜렷한 변화가 교육수준에 따라서 다르게 나타나지 않고 있다. 즉, 대부분의 직무만족도의 변화추이가 교육수준에 상관없이 거의 동일하게 나타나고 있다.

다만 직무내용의 만족도에 있어서 대학원 이상의 학력을 가진 응답자 집단에서 뚜렷한 감소경향이 나타나고 있다. 예를 들면, 이 고학력 집단의 경우 지난 1998년 직무만족도가 약 3.98에서 최근 2001년에는 3.74로 꾸준히 감소하고 있다. 그러나 다른 학력집단에서는 그 감소정도가 상대적으로 약하거나 미미하거나 없다. 고졸이하의 학력을 가진 집단에서는 직무내용 만족도의 변화가 거의 없다. 4년제나 2년제 대학의 경우 직무만족도가 최근 4년 동안 약간 감소하고 있음을 알 수 있다. 물론 직무내용 만족도의 경우에 있어서도 학력이 높을수록 이에 대한 만족도가 높아지는 경향을 보이고 있다.

다음으로 의사소통과 인간관계에 대한 만족도이다. 이 항목에 있어서는 대학원 이상의 학력을 가진 고학력 집단을 제외하고는 나머지 학력집단에서 뚜렷한 감소추세가 발견된다. 예를 들면, 고졸집단의 경우 이에 대한 만족도가 지난 1998년 3.39에서 최근 2001년에는 3.19로 감소하고 있다. 그리고 2년제 대학졸업자 집단의 경우 지난 1998년 3.59에서 최근 2001년 3.39로 감소하고 있다. 그러나 대학원이상의 고학력집단의 경우 지난 1998년 3.68에서 최근 2001년에는 3.61로 큰 변화는 없다. 물론 이 항목에 대한 만족도의 점수도 학력이 높을수록 높게 나타나고 있다.

한편 복지후생제도의 경우 고학력집단에서 그 만족도가 뚜렷이 상승하고 있음이 관찰된다. 그러나 그 외 대졸자집단, 고졸집단에서는 복지후생제도의 만족도에 대한 점수 변화가 거의 없다.

나. 교육수준에 따른 영리 및 비영리조직 종사자들의 직무만족도 차이

여기서는 교육수준에 따라 영리 및 비영리조직 종사자들의 직무만족도의 차이를 살펴보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 양 부문간의 직무만족도의 차이를 양 부문으로 나누어서 살펴보고자 한다.

첫째, 고졸 학력집단 내에서 영리 및 비영리조직집단간의 차이를 살펴보면 무엇보다도 8개의 모든 직업 만족도 항목에서 비영리조직 종사자들의 만족도가 영리조직 종사자들의 만족도보다 상당히 높게 나타나고 있다. 이러한 경향은 최근 4년 동안 일관되게 나타나고 있다(아래 <표 2-2> 참고).

둘째, 2년대 대학 졸업자 집단의 경우 각 직업만족도는 항목별로 다르게 나타나고 있다(아래 <표 2-3> 참고). 임금과 취업의 안정성에 대한 만족도의 경우 비영리기관이 영리기관보다 높게 나타나고 있다. 그러나 일의 내용에 대한 만족도, 근무환경, 그리고 의사소통 및 인간관계에 대한 항목에서는 양 부문의 조직영역에서 통계적으로 유의미한 차이를 보여주지 않고 있다. 즉, 5% 통계적 유의수준에서 볼 때 통계적 차이가 없음을 알 수 있다.

한편 복지후생제도의 경우 지난 1998년과 1999년에는 비영리기관 종사자들의 만족도가 영리기관 종사자들에 비하여 높음을 알 수 있다. 예를 들면, 비영리부문의 경우 지난 1998년과 1999년의 복지후생제도 만족도 평균 점수는 3.01과 3.07인 반면 영리부문의 경우 각각 2.75로 상대적으로 낮게 나타나고 있다. 그러나 이러한 차이는 최근 2000년과 2001년에 들어오면서 줄어들고 있다. 지난 2001의 2년제 대학 졸업자의 복지후생제도의 만족도 평균점수는 비영리기관과 영리기관사이에 거의 차이가 없다. 동 기간에 비영리기관의 종사자의 경우 2.92, 영리기업종사자의 경우 2.94로 각각 나타나고 있다.

셋째, 4년제 대학졸업자 집단의 경우 고졸자 집단이나 2년제 대학 집단과 비교할 때 임금만족도에 있어서 비영리기관과 영리기관간의 차이가 없어짐을 알 수 있다(아래 <표 2-4> 참고). 즉, 2년제 대학이하의 학력을 가진 집단에서는 임금의 만족도에서 비영리기관 종사자들의 만족도가 높았지만 이러한 차이는 4년제 대학졸업자집단에서 사라짐을 알 수 있다.

한편 취업의 안정성의 측면에서 볼 때 4년제 대학 졸업자 집단에서도 비영리기관의 만족도가 영리기관의 만족도보다 높음을 알 수 있다. 즉, 고졸자 집단, 2년제 대학졸업집단, 그리고 4년제 대학졸업자 집단에서 취업의 안정성은 여전히 비영리기관 종사자집단이 영리기관 종사자 집단보다 높게 나타나고 있다. 그리고 복지후생제도의 만족도에 있어서 2년제 대학졸업 집단과 유사한 결과가 나타나고 있다. 즉, 지난 1998년과 1999년의 경우 비영리기관 종사자들의 복지후생제도에 대한 만족도가 영리기관 종사자들보다 높았으나 최근 2000년과 2001년에 이러한 차이가 사라지고 있다는 것이다.

넷째, 대학원 이상의 학력을 가진 고학력집단의 경우를 살펴보면 무엇보다도 임금만족도에 있어서 비영리기관과 영리기관사이의 차이가 사라짐을 알 수 있다(아래 <표 2-5> 참고). 오히려 지난 1998년을 제외하고 영리기관 종사자들의 임금만족도가 비영리기관 종사자들의 임금만족도보다 높게 나타나고 있다. 특히 이러한 차이는 1999년과 2001년의 경우 10% 유의수준에서 통계적으로 유의미하게 나타나고 있다. 이들 고학력집단의 표본수가 적음을 고려할 때 이러한 만족도의 차이는 표본이 증가할 때 통계적으로 유의미한 차이를 보일 것으로 기대된다. 그 외 대부분의 직업 만족도 항목에서는 비영리기관 종사자와 영리기관 종사자의 만족도가 거의 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않고 있다.

3. 연령수준에 따른 직무만족도의 차이 분석

가. 연령과 직무만족도의 관계

연령과 직무만족도의 관계는 일의 내용에 대한 만족도, 취업의 안정성, 그리고 개인의 발전가능성에 대한 만족도에 있어서 유의미하게 나타나고 있다(아래 <표 3-1>). 즉, 연령이 올라갈수록 일의 대한 만족도와 개인의 발전가능성에 대한 만족도가 떨어짐을 알 수 있다. 이것은 나이가 들수록 일에 대한 적극적인 관심이 저하되면서 나타나는 나이효과라 볼 수 있다. 또한 개인의 발전가능성도 나이가 듦에 따라 생애주기상 개인의 발전을 위한 시간투자가 줄어들 수 밖에 없는데서 나오는 자연스런 현상이라고 보여진다. 인적자원이론에 의하면 이러한 현상은 나이가 듦에 따라 투자의 기회비용이 점점 더 커지기 때문이다. 취업의 안정성이 나이가 듦에 따라 줄어드는 것은 퇴직할 시기가 가까이 다가옴에 따라 자연스러운 현상이며 이에 따라 취업의 안정성에 대한 만족도는 줄어 들 수 밖에 없을 것이다. 그러나 이러한 연구결과는 일반적으로 연령이 올라갈수록 직무만족도가 증가한다고 주장하는 연구들(Wright and Hamilton, 1978; Jansonand Martin, 1982)과 상반된 것이다.

한편 위에서 언급된 직무만족도 이외에 임금만족도, 근무환경, 의사소통과 인간관계 그리고 인사고과 공정성에 있어서는 나이에 따라 특별히 주목할 만한 변화를 찾기는 어렵다. 대체로 20-30대 연령층의 직무만족도가 높으나 위에서 언급한 취업의 안정성, 일의 내용 그리고 발전가능성의 경우보다 그 차이가 적게 나타나고 있다.

나. 연령수준에 따른 영리 및 비영리조직 종사자들의 직무만족도 차이

모든 연령층에서 대체적으로 비영리부문 종사자들의 직업만족도가 영리부문 종사자들보다 높다. 이러한 경향은 지난 1998년 이후 최근 4년 동안의 노동패널 자료에서 잘 나타나고 있다. 특히 이러한 경향은 40대 이상 연령층에서 뚜렷이 나타나고 있다(아래 <표 3-2>, <표 3-3>, <표 3-4> 참고).

우선 임금만족도의 경우 일반적으로 모든 연령층에서 비영리부문 종사자들의 만족도가 영리부문의 종사자들의 그것보다 높다. 그러나 이러한 경향은 연령수준별로 약간의 차이를 보이기 때문에 이를 나누어서 구체적으로 살펴볼 필요가 있다.

첫째, 40살 이하의 연령층에서 나타나는 비영리부문과 영리부문간의 임금만족도의 차이는 40살 이상 연령층에서 나타나는 차이보다 적다. 즉, 양 부문간에 있어서 임금만족도의 차이가 젊은 층에서는 적고 장년층에서는 크다는 것이다. 특히 연령이 올라가면서 비영리 및 영리조직 사이의 임금만족도의 차이가 증가하는 것은 민간기업 종사들의 임금만족도가 연령이 올라가면서 감소하는 반면 비영리부문 종사자들의 임금만족도가 연령이 올라갈수록 증가하기 때문이다. 이러한 비영리부문과 영리부문 종사자들 사이에서 나타나고 있는 연령에 따른 임금만족도의 차이는 최근 4차 년도의 노동 패널에서 일관되게 확인되고 있다.

둘째, 취업안정성의 경우도 모든 연령층에서 비영리부문 종사자들의 만족도가 영리부문의 종사자들의 만족도보다 높게 나타나고 있다. 우선 비영리부문 종사자들의 취업안정성에 대한 만족도는 40대 이하 연령층에서는 특별한 차이가 없으나 50대에 이르면서 상대적으로 감소하고 있음을 알 수 있다. 한편 민간기업 종사자들의 경우 연령층이 30대에서 40대 그리고 50대로 올라가면서 취업의 안정성에 대한 만족도가 상대적으로 낮아지고 있음을 알 수 있다.

셋째, 근무환경의 경우 연령 대에 따라서 비영리부문과 영리부문 사이에 상반되는 현상이 나타나고 있다. 비영리부문 종사자들의 경우 근무환경은 연령이 올라갈수록 근무환경에 대한 만족도가 증가하고 있는 반면 영리부문 종사자들의 경우 근무환경에 대한 만족도는 오히려 감소하고 있음을 알 수 있다.

넷째, 발전가능성에 대한 만족도의 경우 비영리부문에서는 연령층에 따라서 특별한 변화가 없으나 20-30대 연령층에 비하여 40대 연령층에서 상대적으로 약간 높게 나타나고 있다. 반면 영리부문에 있어서는 연령층이 올라감에 따라 발전가능성에 대한 만족도가 지속적으로 감소하고 있음을 알 수 있다. 이러한 경향은 복지후생제도의 경우에서도 유사하게 나타나고 있다. 즉, 비영리부문에서는 연령층이 올라갈수록 복지후생에 대한 만족도도 올라가는 현상이 나타나고 있으나 영리부문에서는 오히려 감소하고 있다.

VI. 논의의 요약 및 결론

1. 시기별 추세 분석의 요약

위 논의를 요약하면 직무만족도의 경우 비영리부문 종사자인 정부공무원, 정부공기업이나 산하단체 근무자 그리고 교회나 자발적 결사체와 같은 비영리조직의 종사들이 민간기업의 종사자들보다 평균적으로 높은 직무만족도를 보이고 있다. 이것은 8개의 모든 직무만족도의 항목에서 일관되게 나타나고 있다. 그리고 시기별 각 조직 부문간의 직무만족도의 변화추세를 요약하면 아래 <표 4-1>과 같다.

임금만족도의 경우 비영리 및 영리조직에서 지난 1998년과 비교할 때 증가하고 있는 것으로 나타났다. 반면 의사소통과 인간관계의 만족도의 경우 양 부문에서 모두 감소하고 있는 것으로 나타났다. 이것은 지난 경제위기 이후 민간과 공공부문 모두 성과위주의 경영이나 업적평가 등 신공공관리론(New Public Management)에 근거한 경영전략이 널리 활용되면서 나타난 결과로 보여진다.

한편 취업안정성에 대한 만족도의 경우 비영리부문의 경우 현저하게 감소하고 있는 것으로 나타나고 있다. 이것은 지난 경제위기 이후 공공부문에도 구조조정의 여파 때문인 것으로 보여진다. 물론 민간기업의 경우도 구조조정으로 취업안정성에 대한 만족도는 여전히 공공부문보다 낮다. 다만 민간기업의 종사자들의 취업안정성에 대한 만족도의 경우 지난 1998년 경제위기영향 이후 그 만족도 수준에서 변화가 없을 뿐이다.

복지후생제도와 개인의 발전가능성에 대한 만족도의 경우 민간기업은 꾸준한 상승세를 보이고 있으나 공공부문은 거의 변화가 없다. 그리고 근로환경이나 인사제도의 공정성에 대한 만족도의 경우 민간과 공공부문 거의 변화가 없다.

<표 4-1> 직무만족도의 변화추이 (1998-2001년)

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비영리기관                 영리기관

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임금                            감소 후 상승            꾸준히 상승

취업안정성                      꾸준히 감소             꾸준히 증가

직무내용                        현저히 감소             거의 불변

근로환경                        불변                    불변

인사제도의 공정성               불변                    불변

개인의 발전가능성               불변                    약간 상승

의사소통/인간관계               지속적 감소             지속적 감소

복지후생제도                    불변                    지속적 증가

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2. 교육변수의 통제결과

교육수준을 통제하지 않을 경우 비영리부문의 종사자의 직무만족도가 민간기업 종사자들의 직무만족도보다 더 높게 나타났다. 이것은 8개의 모든 직무만족도의 세부항목과 지난 1998년 이후 최근 2001년까지 일관되게 나타난 현상이었다. 그러나 교육수준을 통제할 경우 몇가지 주목할 만한 특징이 발견되고 있다.

첫째, 저학력 집단에서는 비영리부분의 직무만족도가 영리부문의 직무만족도보다 일관되게 높다는 것이다. 즉, 교육변수를 통제하지 않았을 때 나타난 결과와 동일한 것이다.

둘째, 학력이 올라갈수록 세부 직무만족도별로 비영리조직과 영리조직사이에 뚜렷한 변화가 나타나고 있다. 무엇보다도 임금에 있어서 고졸학력의 경우 비영리부문 종사자들의 만족도가 영리부문의 동일교육수준의 집단보다 높다. 그러나 이러한 차이는 대학학력을 가진 집단에서는 사라진다. 나아가 대학원 이상의 고학력 집단의 경우 최근 비영리부문보다 영리부문의 임금만족도가 더 높게 나타나고 있다는 사실에 주목할 필요가 있다.

셋째, 4년제 대학이상의 고학력 집단의 경우 임금만족도 이외에 나머지 7개의 항목에 있어서 만족도 수준이 비영리부문과 영리부문사이에 통계적으로 유의미한 차이가 발견되지 않고있다는 것이다. 이것은 학력이 올라갈수록 비영리부문과 영리부문 사이의 직무만족도의 간격이 사라지고 있음을 의미한다.

3. 연령변수의 통제결과

첫째, 연령이 올라갈수록 비영리조직과 영리조직 사이의 임금 만족도에 변화가 나타나고 있다. 즉, 양 부문간의 임금만족도의 차이가 젊은 층에서는 적고 장년층에서는 크다는 것이다. 그런데 이러한 원인은 연령층이 올라가수록 공공부문의 임금만족도는 증가하고 민간부문의 임금만족도는 떨어진데 그 원인이 있다. 이것은 실질적인 임금격차가 연령이 올라갈수록 민간부문의 임금이 공공부문의 임금보다 상대적으로 더 많아지는 것을 고려할 때 민간부문의 임금에 대한 만족도가 올라가고 공공부문의 임금에 대한 만족도가 떨어질 것으로 예상된다. 그런데 오히려 연령이 올라갈수록 민간부문의 임금만족도가 더 떨어지고 공공부문의 임금만족도가 올라가는 정 반대의 결과가 나오고 있다. 이에 대한 추가 연구가 요구된다.

둘째, 민간기업 종사자들의 경우 연령층이 30대에서 40대 그리고 50대로 올라가면서 취업의 안정성에 대한 만족도가 떨어지고 있다. 이것은 민간기업의 경우 조직퇴직이 공공부문에 비하여 상대적으로 많은 것과 관련되어 있는 것 같다.

셋째, 근무환경에 대한 만족도의 경우 비영리부문 종사자들은 연령이 올라갈수록 만족도가 증가하고 있는 반면 영리부문 종사자들의 경우 오히려 감소하고 있다.

넷째, 민간조직의 경우 연령층이 올라감에 따라 발전가능성에 대한 만족도가 지속적으로 감소하고 있음을 알 수 있다.

4. 추후연구

본 연구의 결과는 공무원, 정부산하 기관, 그리고 교회와 같은 비영리조직의 평균 직무만족도가 민간기업의 직무만족도보다 높았다. 이러한 본 연구의 결과는 기존의 공공부문의 자료만을 분석대상으로 한 연구결과와 상당히 다르다. 최근의 공공부문의 종사자들의 삶의 질에 대한 연구를 보면 공무원의 경우 민간기업종사자보다 직업에 대한 만족감이 낮음을 보여주고 있다.

왜 이러한 상반된 연구결과가 나오는 것일까? 한 가지 가능성은 표본의 차이이다. 본 연구의 비영리조직 표본 중에서 공무원의 표본수는 상대적으로 적다. 그리고 본 연구에서는 공공부문에 공무원뿐만 아니라 정부산하 공기업과 교회와 자선단체 등 비영리조직들도 포함하고 있기 때문에 정확하게 공무원만을 대상으로 공공부문의 표본을 구성하지 않았다. 추후 연구는 공공부문을 공무원과 그 밖의 공공기관 종사들로 나누어서 세분하여 조사할 필요가 있다.

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<표 1-1> 전반적인 직업만족도(비영리 및 영기기관 모두 포함)

________________________________________________________________________________________

연도       N            평균값     (표준편차)         N           평균값      (표준편차)

-----------------------------------------------------------------------

[임금/보수]                             [취업안정성]

-----------------------------------------------------------------------

1998      4006         2.57      (0.99)             4001          2.96       (1.10)

1999      6010         2.47      (0.84)             6009          2.90       (0.88)

2000      5695         2.49      (0.83)             5692          2.96       (0.84)

2001      5695         2.54      (0.82)             5691          2.97       (0.80)                   -----------------------------------------------------------------------

[직무내용]                               [근로환경]

1998      4003         3.25      (0.96)             4001          3.02       (0.99)

1999      6008         3.17      (0.79)             6009          3.04       (0.80)

2000      5694         3.16      (0.75)             5693          3.00       (0.76)

2001      5691         3.15      (0.73)             5697          3.00       (0.71)                    -----------------------------------------------------------------------

[인사고과/공정성]                        [개인발전가능성]

1998      3824         2.95      (0.87)             3966           2.89      (1.00)

1999      3777         2.91      (0.73)             6004           2.87      (0.82)

2000      3599         2.97      (0.69)             5690           2.90      (0.76)

2001      3681         2.90      (0.67)             5694           2.90      (0.73)

-----------------------------------------------------------------------

[의사소통/인간관계]                       [복지후생제도]

1998      3997         3.45      (0.88)              3935          2.68      (1.04)

1999      6008         3.40      (0.72)              3781          2.66      (0.83)

2000      5691         3.28      (0.65)              3607          2.78      (0.79)

2001      5688         3.25      (0.66)              3690          2.71      (0.77)

_________________________________________________________________________________________

<표 1-2> 비영리기관 및 영리기관의 직업만족도 비교

변수	1998년 자료 평균값 관찰개수	1999년 자료 평균값 관찰개수	2000년 자료 평균값 관찰개수	2001년 자료 평균값 관찰개수
임금만족도 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	2.85 643 2.49 3116 70.02 <.0001	2.74 476 2.56 2213 17.31 <.0001	2.86 401 2.57 1961 43.48 <.0001	2.93 367 2.62 1872 46.25 <.0001
취업안전성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.71 642 2.79 3113 417.6 <.0001	3.49 476 2.93 2213 168.23 <.0001	3.56 401 3.01 1960 165.4 <.0001	3.57 367 2.97 1872 193.6 <.0001
일의 내용 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.63 643 3.15 3114 135.1 <.0001	3.53 476 3.20 2211 77.27 <.0001	3.55 401 3.18 1960 90.77 <.0001	3.50 366 3.15 1871 76.29 <.0001
근무환경 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.29 643 2.95 3111 66.95 <.0001	3.33 476 3.04 2213 50.77 <.0001	3.32 401 2.98 1960 68.55 <.0001	3.33 367 2.99 1873 70.21 <.0001
인사고과 공정성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.11 629 2.91 2961 26.39 <.0001	3.08 462 2.91 2059 23.16 <.0001	3.16 387 2.97 1755 22.72 <.0001	3.04 344 2.92 1640 9.67 0.002
발전가능성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.14 639 2.84 3084 49.40 <.0001	3.14 474 2.87 2210 45.59 <.0001	3.14 401 2.92 1958 28.29 <.0001	3.14 366 2.91 1873 30.46 <.0001
의사소통/인간관계 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.60 642 3.42 3108 23.36 <.0001	3.56 476 3.98 2213 19.51 <.0001	3.51 401 3.31 1960 33.22 <.0001	3.50 366 3.26 1867 42.04 <.0001
복지후생제도 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.05 637 2.58 3055 114.4 <.0001	3.00 476 2.63 2063 82.45 <.0001	3.11 387 2.75 1759 67.68 <.0001	3.03 345 2.69 1646 58.70 <.0001

주: 매년 관찰개수가 줄어든 것은 자료의 마모(attrition) 때문이다. 여기서는 새로 추가된 자료는 넣지 않고 지난 1998년 처음 응답한 집단을 최근 2001년까지 추적하여 분석하고 있다.

<표 2-1> 교육수준에 따른 직무만족도의 차이

<표 2-2> 비영리 및 영리조직의 직무만족도 차이 (고졸이하)

변수	1998년 자료 평균값 관찰개수	1999년 자료 평균값 관찰개수	2000년 자료 평균값 관찰개수	2001년 자료 평균값 관찰개수
임금만족도 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	2.88 235 2.42 2254 48.06 <.0001	2.76 167 2.48 1636 17.47 <.0001	2.85 143 2.49 1477 24.73 <.0001	2.89 133 2.54 1405 46.25 <.0001
취업안전성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.50 234 2.69 2252 417.6 <.0001	3.29 167 2.83 1635 43.48 <.0001	3.37 143 2.94 1477 37.61 <.0001	3.39 133 2.90 1405 51.80 <.0001
일의 내용 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.44 235 3.06 2253 37.03 <.0001	3.35 167 3.11 1634 14.88 <.0001	3.39 143 3.11 1477 20.82 <.0001	3.32 133 3.06 1404 17.10 <.0001
근무환경 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.29 235 2.86 2250 41.54 <.0001	3.25 167 2.95 1636 21.17 <.0001	3.19 143 2.89 1477 21.06 <.0001	3.22 133 2.91 1406 24.87 <.0001
인사고과 공정성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.10 225 2.85 2121 17.57 <.0001	2.98 157 2.83 1516 6.72 0.0096	3.06 136 2.91 1322 6.34 0.012	3.01 121 2.86 1227 6.18 0.013
발전가능성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	2.96 231 2.73 2225 12.04 0.0005	2.93 165 2.75 1632 7.70 0.006	2.95 143 2.82 1474 4.38 0.04	2.93 132 2.82 1406 3.19 0.074
의사소통/인간관계 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.53 234 3.38 2249 6.19 0.013	3.54 167 3.36 1635 10.25 0.0014	3.55 143 3.27 1477 25.04 <.0001	3.44 133 3.20 1401 17.08 <.0001
복지후생제도 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.14 231 2.50 2202 86.82 <.0001	3.00 157 2.57 1519 41.27 <.0001	3.07 136 2.66 1325 34.94 <.0001	3.09 122 2.61 1233 48.59 <.0001

주: 매년 관찰개수가 줄어든 것은 자료의 마모(attrition) 때문이다. 여기서는 새로 추가된 자료는 넣지 않고 지난 1998년 처음 응답한 집단을 최근 2001년까지 추적하여 분석하고 있다.

<표 2-3> 비영리 및 영리조직의 직무만족도 차이 (2년제 대학졸업)

변수	1998년 자료 평균값 관찰개수	1999년 자료 평균값 관찰개수	2000년 자료 평균값 관찰개수	2001년 자료 평균값 관찰개수
임금만족도 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	2.94 81 2.58 279 2.67 0.059	2.81 81 2.73 279 0.43 0.51	2.74 50 2.71 162 0.02 0.88	2.95 40 2.69 162 3.30 0.07
취업안전성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.79 81 3.01 279 33.3 0.001	3.46 58 3.28 183 2.89 0.09	3.56 50 3.22 162 8.30 0.004	3.67 40 3.24 162 10.96 0.0011
일의 내용 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.58 81 3.38 279 3.06 0.081	3.52 58 3.34 183 3.37 0.07	3.46 50 3.37 162 0.71 0.39	3.42 40 3.38 162 0.15 0.70
근무환경 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.36 81 3.21 279 1.56 0.213	3.20 58 3.17 183 0.53 0.47	3.34 50 3.15 161 2.51 0.114	3.25 40 3.17 162 0.40 0.53
인사고과 공정성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.03 80 3.04 271 0.01 0.92	3.05 57 3.06 176 0.01 0.92	3.14 48 3.20 154 0.23 0.63	3.14 36 2.94 147 2.95 0.09
발전가능성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.17 81 3.07 278 0.61 0.44	3.19 58 3.09 183 0.69 0.41	3.06 50 3.12 162 0.27 0.60	2.85 40 3.15 162 5.97 0.015
의사소통/인간관계 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.65 81 3.57 278 0.54 0.47	3.52 58 3.49 183 0.04 0.84	3.36 50 3.43 162 0.49 0.48	3.47 40 3.46 162 0.03 0.86
복지후생제도 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.01 81 2.75 276 4.06 0.04	3.07 57 2.75 177 7.45 0.007	3.19 48 2.97 154 3.10 0.08	2.92 36 2.94 147 0.03 0.90

주: 매년 관찰개수가 줄어든 것은 자료의 마모(attrition) 때문이다. 여기서는 새로 추가된 자료는 넣지 않고 지난 1998년 처음 응답한 집단을 최근 2001년까지 추적하여 분석하고 있다.

<표 2-4> 비영리 및 영리조직의 직무만족도 차이 (4년제 대학졸업)

변수	1998년 자료 평균값 관찰개수	1999년 자료 평균값 관찰개수	2000년 자료 평균값 관찰개수	2001년 자료 평균값 관찰개수
임금만족도 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	2.77 249 2.71 522 0.67 0.414	2.71 191 2.80 352 1.46 0.227	2.87 157 2.81 293 0.47 0.492	2.97 150 2.93 275 2.03 0.582
취업안전성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.84 249 3.05 522 109.5 <.0001	3.61 191 3.20 353 35.27 <.0001	3.64 157 3.19 293 41.67 <.0001	3.67 150 3.13 275 57.15 <.0001
일의 내용 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.71 249 3.67 522 2.68 0.091	3.63 191 3.51 352 4.18 0.041	3.61 157 3.40 292 9.95 0.002	3.59 150 3.43 275 5.02 0.026
근무환경 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.26 249 3.12 522 3.18 0.075	3.35 191 3.33 352 0.12 0.73	3.39 157 3.28 293 2.25 0.13	3.40 150 3.25 275 4.45 0.035
인사고과 공정성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.05 247 3.04 508 0.03 0.86	3.14 190 3.12 330 0.22 0.64	3.15 154 3.13 255 0.05 0.82	3.05 240 3.02 145 0.10 0.75
발전가능성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.20 249 3.11 522 1.28 0.26	3.20 191 3.20 353 0.00 0.99	3.16 157 3.22 293 0.60 0.44	3.25 150 3.14 275 2.11 0.15
의사소통/인간관계 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.61 249 3.48 520 3.64 0.06	3.54 191 3.50 353 0.45 0.50	3.45 157 3.42 292 0.19 0.66	3.50 149 3.41 274 1.90 0.16
복지후생제도 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	2.99 247 2.76 516 8.26 0.004	2.95 190 2.79 330 4.23 0.04	3.10 154 3.03 256 0.76 0.38	3.00 145 2.89 240 1.78 0.18

주: 매년 관찰개수가 줄어든 것은 자료의 마모(attrition) 때문이다. 여기서는 새로 추가된 자료는 넣지 않고 지난 1998년 처음 응답한 집단을 최근 2001년까지 추적하여 분석하고 있다.

<표 2-5> 비영리 및 영리조직의 직무만족도 차이 (대학원졸업이상)

변수	1998년 자료 평균값 관찰개수	1999년 자료 평균값 관찰개수	2000년 자료 평균값 관찰개수	2001년 자료 평균값 관찰개수
임금만족도 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	2.92 78 2.93 61 0.00 0.95	2.70 60 3.04 42 4.01 0.048	2.94 51 3.10 29 0.62 0.43	2.86 44 3.23 30 1.78 0.06
취업안전성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.82 78 3.18 61 14.73 0.002	3.72 60 3.45 42 3.16 0.078	3.84 51 3.57 28 3.25 0.43	3.68 44 3.37 30 3.15 0.08
일의 내용 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.96 78 3.85 61 0.49 0.48	3.77 60 3.71 42 0.16 0.69	3.92 51 3.79 29 0.84 0.36	3.83 43 3.57 30 3.37 0.07
근무환경 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.38 78 3.56 61 0.96 0.33	3.55 60 3.55 42 3.00 0.078	3.49 51 3.58 29 0.25 0.62	3.48 44 3.47 30 0.00 0.95
인사고과 공정성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.38 77 3.19 61 1.25 0.26	3.40 37 3.19 58 1.96 0.16	3.47 49 3.54 24 0.21 0.64	3.24 42 3.27 26 0.03 0.85
발전가능성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.44 78 3.26 61 1.00 0.32	3.48 60 3.42 42 0.14 0.70	3.63 51 3.45 29 0.98 0.32	3.61 44 3.57 30 0.07 0.78
의사소통/인간관계 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.73 78 3.52 61 2.20 0.14	3.66 60 3.74 42 0.38 0.54	3.75 51 3.62 29 0.73 0.39	3.61 44 3.57 30 0.07 0.78
복지후생제도 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.03 78 3.05 61 0.02 0.89	3.15 58 3.05 37 0.34 0.078	3.18 49 3.20 24 0.01 0.92	3.05 42 3.19 26 0.48 0.49

주: 매년 관찰개수가 줄어든 것은 자료의 마모(attrition) 때문이다. 여기서는 새로 추가된 자료는 넣지 않고 지난 1998년 처음 응답한 집단을 최근 2001년까지 추적하여 분석하고 있다.

<표 3-1> 연령에 따른 직무만족도의 차이

<표 3-2> 연령층에 따른 직무만족도 비교 (40세 미만)

변수	1998년 자료 평균값 관찰개수	1999년 자료 평균값 관찰개수	2000년 자료 평균값 관찰개수	2001년 자료 평균값 관찰개수
임금만족도 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	2.78 334 2.53 1963 17.75 <.0001	2.70 251 2.63 1307 1.50 0.22	2.83 218 2.65 1215 9.47 0.002	2.88 197 2.68 1151 10.44 0.0013
취업안전성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.72 334 2.89 1963 187.8 <.0001	3.49 251 3.04 1367 67.74 <.0001	3.58 218 3.09 1215 78.91 <.0001	3.56 197 3.05 1152 76.96 <.0001
일의 내용 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.56 334 3.23 1962 35.61 <.0001	3.49 251 3.27 1367 20.15 <.0001	3.52 218 3.25 1214 28.19 <.0001	3.45 197 3.22 1152 18.09 <.0001
근무환경 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.24 334 3.01 1960 14.93 <.0001	3.23 251 3.09 1368 6.34 0.0102	3.28 218 3.04 1215 18.86 <.0001	3.24 197 3.04 1152 13.50 <.0001
인사고과 공정성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	2.96 330 2.97 1872 0.00 0.95	3.01 247 2.96 1289 1.27 0.26	3.12 213 3.03 1101 3.47 0.063	2.97 189 2.98 1018 0.03 0.86
발전가능성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.09 333 2.95 1943 6.60 0.010	3.14 251 2.96 1367 10.47 0.0012	3.12 218 2.99 1214 4.76 0.03	3.05 197 2.99 1152 1.11 0.29
의사소통/인간관계 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.56 334 3.49 1957 1.69 0.19	3.57 251 3.44 1368 6.55 0.011	3.48 218 3.38 1214 4.86 0.03	3.45 197 3.33 1149 5.52 <.0019
복지후생제도 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.04 331 2.62 1925 46.22 <.0001	2.94 247 2.65 1291 27.01 <.0001	3.07 213 2.81 1104 18.37 <.0001	2.95 189 2.75 1022 10.82 0.001

주: 매년 관찰개수가 줄어든 것은 자료의 마모(attrition) 때문이다. 여기서는 새로 추가된 자료는 넣지 않고 지난 1998년 처음 응답한 집단을 최근 2001년까지 추적하여 분석하고 있다.

<표 3-3> 연령층에 따른 직무만족도 비교 (40 대)

변수	1998년 자료 평균값 관찰개수	1999년 자료 평균값 관찰개수	2000년 자료 평균값 관찰개수	2001년 자료 평균값 관찰개수
임금만족도 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	2.84 173 2.45 729 23.50 <.0001	2.67 136 2.48 547 5.70 0.017	2.83 117 2.47 494 20.12 <.0001	2.97 111 2.54 493 29.03 <.0001
취업안전성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.78 173 2.69 728 147.4 <.0001	3.51 136 2.83 547 70.23 <.0001	3.59 117 2.95 493 61.30 <.0001	3.65 111 2.88 492 51.80 <.0001
일의 내용 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.77 173 3.07 728 78.79 <.0001	3.53 136 3.14 546 28.96 <.0001	3.54 117 3.14 494 31.91 <.0001	3.60 110 3.08 492 52.36 <.0001
근무환경 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.23 173 2.86 727 31.49 <.0001	3.37 136 2.96 546 29.51 <.0001	3.34 117 2.93 493 30.88 <.0001	3.39 111 2.95 493 36.59 <.0001
인사고과 공정성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.28 170 2.85 691 32.23 <.0001	3.19 132 2.85 493 23.90 <.0001	3.19 115 2.92 426 14.10 0.0002	3.12 107 2.87 416 15.19 <.0001
발전가능성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.29 173 2.71 722 50.89 <.0001	3.18 135 2.76 547 30.69 <.0001	3.22 117 2.84 492 25.89 <.0001	3.28 111 2.2 493 38.53 <.0001
의사소통/인간관계 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.70 172 3.34 728 24.40 <.0001	3.51 136 3.36 547 5.37 0.021	3.53 117 3.19 494 25.66 <.0001	3.59 111 3.19 491 36.39 <.0001
복지후생제도 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.04 172 2.54 715 33.00 <.0001	3.08 132 2.64 493 29.86 <.0001	3.16 115 2.71 426 33.52 <.0001	3.10 107 2.69 417 30.94 <.0001

주: 매년 관찰개수가 줄어든 것은 자료의 마모(attrition) 때문이다. 여기서는 새로 추가된 자료는 넣지 않고 지난 1998년 처음 응답한 집단을 최근 2001년까지 추적하여 분석하고 있다.

<표 3-4> 연령층에 따른 직무만족도 비교 (50대 이상)

변수	1998년 자료 평균값 관찰개수	1999년 자료 평균값 관찰개수	2000년 자료 평균값 관찰개수	2001년 자료 평균값 관찰개수
임금만족도 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.02 136 2.38 424 46.05 <.0001	2.96 89 2.42 299 29.30 <.0001	3.01 66 2.40 252 30.23 <.0001	3.00 59 2.49 228 19.99 <.0001
취업안전성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.59 135 2.49 422 121.9 <.0001	3.45 89 2.71 299 48.10 <.0001	3.44 66 2.72 252 38.15 <.0001	3.49 59 2.75 228 40.92 <.0001
일의 내용 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.59 136 2.93 424 53.02 <.0001	3.65 89 3.01 298 46.87 <.0001	3.68 66 3.00 252 52.99 <.0001	3.51 59 2.98 227 25.80 <.0001
근무환경 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.40 136 2.79 424 42.15 <.0001	3.53 89 2.94 299 39.31 <.0001	3.44 66 2.83 252 35.29 <.0001	3.50 59 2.84 228 46.68 <.0001
인사고과 공정성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.25 129 2.76 397 33.63 <.0001	3.12 83 2.77 277 14.71 <.0001	3.24 59 2.83 228 17.82 <.0001	3.13 48 2.74 206 12.56 0.0005
발전가능성 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.04 133 2.55 419 29.96 <.0001	3.08 88 2.61 296 12.90 0.0004	3.05 66 2.67 252 12.90 0.0004	3.16 58 2.67 228 20.05 <.0001
의사소통/인간관계 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.58 136 3.21 423 17.74 <.0001	3.59 89 3.27 298 13.19 0.0003	3.59 66 3.22 252 17.90 <.0001	3.53 58 3.08 227 21.45 <.0001
복지후생제도 공공부문 사기업부문 F값 유의수준	3.11 134 2.46 415 49.39 <.0001	3.07 83 2.49 279 41.27 <.0001	3.19 59 2.54 229 34.94 <.0001	3.20 49 2.45 207 43.71 <.0001

주: 매년 관찰개수가 줄어든 것은 자료의 마모(attrition) 때문이다. 여기서는 새로 추가된 자료는 넣지 않고 지난 1998년 처음 응답한 집단을 최근 2001년까지 추적하여 분석하고 있다.

자영업 지속기간의 결정요인

안주엽*□성지미**

I. 들어가는 글

우리나라 고용구조에서 두드러지게 나타나는 특징 중 하나는 자영업의 비중이 높다는 것이다. 통계청 자료에 따르면, 2001년 전체 취업자 21,362천 명 중 자영업이 차지하는 비중은 37.6%(8,023천 명)에 이르고 있다. 이 중 고용주가 19.6%, 자영자가 57.3%, 가족종사자가 23%를 차지하고 있다. 가족종사자를 제외한 자영업주의 비중도 28%를 상회하고 있으며, 이는 자영업주의 비율이 낮은 미국의 8.1%에 비해 3.5배나 높은 비율이다 (한국노동연구원, 2000).

* 한국노동연구원 연구위원 (email: jyahn@kli.re.kr)

** 한국기술교육대학교 산업경영학부 (email:jsung13@chollian.net).

류재우□최호영(1999)은 취업자 중 자영업이 차지하는 비중의 추이를 거시적 측면에서 분석하고 있다.

[그림 1] 취업자 중 자영업의 비중 (비농 전산업)

(단위: %)

자료: 통계청. 「경제활동인구조사」 원자료.

자영업이 전체 취업자 중 차지하는 비중(비농 전산업)의 장기추세를 성별로 보면, [그림 1]에서 보듯, 세 가지 중요한 사실을 발견하게 된다. 첫째는 전반적으로 자영업의 비중이 완만하게 상승하는 추세를 보이고 있다는 점, 둘째는 경제위기 직전과 직후에 자영업의 비중이 남녀 공히 일시적으로 급상하였다는 점, 셋째는 여성의 경우 장기추세에 거의 변화가 없는 반면 남성의 경우 자영업 비중이 급상승하여 남녀간 자영업 비중의 차이가 거의 없어졌다는 점이다. 이러한 사실이 시사하는 바는 자영업이 노동공급에서 중요한 대안의 하나이며, 특히 경제위기와 같이 고용이 급속히 하락하여 임금근로의 가능성이 떨어질 때 더욱 그러하며, 과거 상대적으로 여성에 국한된 자영업이 남성으로 크게 확산되고 있다는 점이다.

자영업주의 높은 비율은 영세한 자영업의 비율이 높다는 것으로 해석되기도 하는데 실제로 1999년 종업원의 수가 50명 미만인 사업체에서 일하고 있는 근로자의 비율은 67.4%로 파악되고 있다 (한국노동연구원 2002). 자영업 특히 소규모 자영업의 성장은 개별업체의 측면에서 업체의 성장을 의미할 뿐 아니라 근로자의 평균 소득증가와 연결되며 국가차원의 생산성향상 및 경제성장측면에서도 중요한 의미를 갖는다고 할 수 있다. 자영업의 선택은 시장자체의 노동수급여건과 근로자의 개인적인 선호 및 상황에 의해 결정된다고 할 수 있는데 현재 전체 노동공급의 약 1/3을 차지하고 있다. 따라서 자영업에 대한 연구와 지원은 필요하다고 할 수 있다. 특히 자영업의 성장을 위해서는 지속적이고 다양한 관심이 필요하다고 할 수 있다.

우리나라의 경우 자영업에 종사하는 근로자가 노동시장에서 차지하는 비율이 높음에도 불구하고 자영업에 대한 연구는 활발하지 못하였다. 자영업에 대한 국내 선행연구들은 자영업을 선택하는 결정요인을 분석하는데 초점을 두었고 자영업의 경제적 성과를 비롯한 자영업에서의 성공 및 성장이나 지속기간 등에 대한 연구와 평가에 대한 연구는 거시적인 관점에서 통계치를 제시하는데 그쳤고 미시적인 측면에서 영향요인을 분석하는 연구는 다양하게 진행되지 못하였다.

김우영(2000)은 근로자를 자영업자와 임금근로자로 구분하고 두 대안의 선택요인을 분석하고 집단을 보다 세분화하여 자영업주를 고용주와 자영업자로, 임금근로자를 정규직과 비정규직으로 구분하여 종사상지위를 선택하는 결정요인을 분석하고 있다. 금재호·조준모(2000)는 최초 취업 시 자영업을 선택한 경우와 임금근로에서 자영업으로 이직한 경우로 표본을 구분하여 자영업의 선택요인을 분석·비교하였다. 안주엽(2000)은 실직을 경험한 근로자들의 재취업과정에서 임금근로 또는 자영업의 선택을 결정짓는 요인을 성별로 분리하여 비교분석하고 있다. 성지미(2002)는 여성표본을 대상으로 자영업의 선택요인을 분석하였다.

자영업 연구는 기업가정신(entrepreneurship)을 가진 자영업의 생성(창업), 성장(경제적 성과와 지속), 소멸의 세 과정에서 발생가능한 다양한 문제에 초점을 맞출 수 있다. 자영업에 관한 최근의 연구는 자영업주가 가지는 특성을 자영업을 선택한 동기, 자영업에 대한 태도, 자영업 경영과 관련하여 훈련을 받았는지의 여부와 관련하여 설명하고 있다(Delage, 2002). 자영업의 창업동기, 창업 당시의 훈련이수여부, 이전 직장의 경험, 자영업에 대한 태도 등은 기업가 정신의 기본이 되며 이러한 요인들이 자영업의 성패를 좌우하게 될 것이다. 성지미·안주엽(2002)은「한국노동패널」제4차년도 자료에 나타난 1,258개  자영업표본을 이용하여, 월평균(또는 시간당) 자영업소득, 연간 (또는 1인당) 매출액, 자영업에 대한 주관적 평가를 자영업의 경제적 성과의 지표로 정의한 후, 자영업주 개인과 자영업 사업체의 특성에 더하여 기업가 정신과 관련된 요인들이 경제적 성과에 미치는 영향을 미시적으로 분석하고, 자영업주의 이전직장 경험, 자영업의 창업동기, 자영업의 중장기 목표, 자영업 창업 당시 훈련프로그램 이수여부 등이 추가적인 효과를 미치는가를 가설검정하고 있다.

우리 나라 자영업의 지속기간을 살펴본 최근의 연구로는 문유경·성지미·안주엽(2002)이 있다. 「경제활동인구조사」자료(1998년 6월부터 2002년 10월)를 이용한 분석은 자영업에 진입한 경험이 있는 표본의 자영업 지속기간이 평균 17개월이며, 자영업 지속기간의 완료형태별로 구분하면, 자영업이 완료된 경우의 지속기간은 평균 6개월로 나타나는 반면 양측절단된 표본의 경우 26개월에 이르고 있음을 보여준다. 반면, 「제4차 여성의 취업실태」자료를 이용한 분석은 여성 자영업의 지속기간이 109개월이나 되며, 비례위험모형의 추정에 따르면, 기혼여성이 미혼여성에 비해, 40대와 50대가 30대에 비해 자영업을 중단할 위험률이 낮고 여성의 출산이 1년 이내 여성의 자영업 중단 위험률을 7배나 높이는 것을 보이고 있다. 업종별 특성에서 광업·제조업에 비해 농림어업, 도소매수리업, 숙박 및 음식점업, 금융·보험·부동산업, 사회 및 개인서비스업이 자영업을 중단할 위험률이 낮은 것으로 분석되었다.

Zimbabwe의 자영업자를 대상으로 위험률을 분석한 Nziramasanga and Lee (2001)의 연구는 재정관련 특성, 지역 및 업종이 중요한 영향변수라고 보고하였고 영국의 가구패널조사(British Household Panel Survey)를 이용한 Taylor (1999)의 연구는 일자리 관련 경험과 초기 자본이 자영업 지속기간에 영향을 미친다고 보고하고 있다.

본 연구는 「한국노동패널」 제1~4차년도 조사를 이용하여 자영업을 경험한 표본을 대상으로 자영업의 지속기간에 미치는 결정요인을 밝히고자 한다. 매순간 자영업자가 자영업의 지속여부를 결정한다고 보면, 기존의 연구에서 나타나는 자영업 퇴장의 결정요인에 관한 연구와 본 연구에서 시도하는 자영업 지속기간의 연구는 동전의 양면에 해당한다. 다만 일정 시점까지 자영업을 지속하였을 때 일정 시점에 자영업의 지속여부를 고려한다는 측면에서 한 단계 나아가는 연구라 할 수 있다.

본 연구는 다음과 같이 구성된다. 다음 절에서는 자영업과 관련되어 「한국노동패널」 자료에 나타난 정보를 간략히 소개하고 제1차년도에서 제4차년도 조사에서 나타나는 5,357개 자영업표본을 대상으로 지속기간의 분포와 평균 지속기간을 성□업종에 초점을 맞추어 살펴본다. 제3절에서는 자영업 지속기간을 분석하기 위한 비례위험모형을 간략히 소개하고 비농 전산업을 대상으로 한 모형의 추정결과와 훈련이 지속기간에 미치는 추가 효과의 유의성에 대한 가설검정을 실시한다. 마지막 절에서는 연구결과를 요약하고 정책시사점 및 연구방향을 제시한다.

II. 자료 및 표본과 자영업 지속기간

1. 한국노동패널

본 연구에서는 한국노동패널자료를 이용한다. 1998년 제1차조사를 시작으로 하는 한국노동패널은 제2차조사(1999년)부터 취업자를 임금근로자와 자영업자로 분류(유형 1~8까지)하고 각 조사시점사이에 발생하거나 소멸한 일자리를 추적하고 있다. 제3차까지(2000년)의 자료를 살펴 볼 때 가장 눈에 띄는 특색은 상대적으로 임금근로자에 대한 정보는 다양한 데 비하여 비임금근로자에 대한 정보는 상당히 제한적이었다는 점이다. 제4차조사(2001년)에서는, 비록 부가조사 수준에는 이르지 못하지만, 비임금근로자에 대한 설문이 상당히 보강되었다. 이는 향후 비임금근로(이하에서는 자영업이라 한다)와 관련된 연구를 위해서는 퍽이나 다행스러운 일이다.

한국노동패널 제4차조사에 포함된 자영업에 대한 정보를 요약하면 다음과 같다. ① 업종, 사업체명, 사업체소재지, 무급가족종사자 수 및 사업체규모 등 현사업체에 대한 기본정보, ② 사업체 시작시점, 창업동기, 유산상속여부 및 상속자, 사업체 창립시점, 사업체 시작 당시 자본금, 자본금 조달방법 및 구성 등 창업당시의 상황, ③ 창업준비과정에서의 다양한 창업훈련(7종) 이수여부, ④ 자금, 기술확보 등 6가지 측면에서의 창업과정에서 겪는 어려움과  8가지 측면에서 현재 당면한  자영업 운영에서 겪는 어려움에 대한 주관적 인식(Likert scale), ⑤ 자영업 근로의 규칙성 및 주당 근로시간 및 근로일수, ⑥ 일자리를 시작할 당시와 현재(또는 그만둘 당시)의 월평균 자영업소득 및 연간매출액, ⑦ 사업체에 대한 전반적 평가와 ⑧ 7가지 중 주가 되는 사업체의 중장기 목표를 묻고, ⑨ 자영업을 그만 둔 경우에는 그 사유를 구체적으로 묻고 있다.

또한 조사된 자영업이 조사시점 당시에 주된 일자리로 응답된 경우, 유형별 자료에서 얻어진 자영업에 관한 정보와 취업자개인공통에 나타나는 정보와 결합함으로써 더욱 풍부한 분석이 가능해진다. 취업자개인공통에서 취득가능한 일자리와 관련된 주요 정보로는 조사시점 직전 한 주의 요일별 실제근로시간, 근로시간의 장단 및 근로시간 감축 또는 연장에 대한 주관적 인식, 소득, 안정성 등 7가지 측면에서의 일자리에 대한 만족도 및 전반적인 만족도, 교육수준과 기술(기능수준)과 일자리의 불일치여부, 그리고 취업중 구직(on-the-job search) 등을 들 수 있다. 개인 및 가구에 관한 사회□경제학 정보 및 제4차년도 부가조사로 실시된 은퇴 및 건강에 관한 정보 역시 자영업 연구를 위해 중요한 자료를 제공해주고 있다.

2. 자영업 지속기간 - 기초분석

한국노동패널 제1차년도에서 제4차년도 조사까지 나타나는 자영업 표본은 5,357개로 파악되고 있다. 전체 자영업표본은 제1차년도 조사에 이전직장으로 포함되며 지속기간이 완료된 1,850개 자영업표본, 제1차년도 조사시점 이전에 시작되어 조사 당시까지 지속되고 있는 2,415개 자영업표본, 제1차년도와 제2차년도 조사 사이에 자영업으로 파악된 539개 자영업표본, 제2차년도와 제3차년도 조사 사이에 자영업으로 파악된 267개 자영업표본, 제3차년도와 제4차년도 조사 사이에 자영업으로 파악된 286개 자영업표본으로 구성된다.

직업력의 비임금근로 일자리 중 제1차년도 조사에서 □15세 이후의 일자리□로 표현되는 회고적 일자리는 제외하고 □이전직장□과 □현재의 일자리□ 및 제1차년도 조사 이후 제4차년도 조사까지 발견된 일자리를 포함. 직업력으로 추적하여 논리적 모순이 있는 경우는 표본에서 제외.

<표 1>은 자영업의 진입시점(또는 자영업 발견시점)으로 집단화한 자영업표본의 자영업 지속기간의 분포와 평균 지속기간을 보여주고 있다. 전체 표본의 경우 자영업 지속기간은 평균 130개월로 나타나고 있다. 지속기간이 12년 이상인 표본의 비중이 29%를 상회하고 있으며 2년 미만인 경우도 24%에 이르고 있다. 물론 최근에 시작되어 마지막 조사시점까지 지속되고 있는 자영업의 지속기간은 짧게 나타날 것이므로 평균 지속기간을 과소추정할 가능성이 있다(제1차년도 조사시점 이후에 진입한 자영업표본의 지속기간은 대부분 미완료(censored)되었으며 평균 지속기간은 상당히 짧은 편이다).

제1차년도 조사에서 □이전직장□에 관한 정보로부터 나타난 지속기간이 완료된 자영업표본(□1차이전□)의 지속기간은 평균 149개월로 나타나고 있으며, 제1차년도 조사 이전에 시작되어 제1차년도 조사 당시에 지속되고 있던 것으로 파악된 자영업표본(□1차조사□)의 지속기간은 평균 160개월로 나타나고 있다. 이들 자영업표본의 경우 지속기간이 12년 이상인 표본의 비중이 32~38%나 되는 것으로 나타나며 2년 미만 단기간의 지속기간을 갖는 표본의 비중은 각각 17%와 9%의 낮은 수준이다. 전반적으로 자영업 지속기간이 상당히 긴 것을 알 수 있다.

<표 1> 진입 시점에 따른 자영업 지속기간의 분포

(단위 : 명, %, 월)

	표본	기간 모름		2년 미만		2년∼4년 미만		4년∼6년 미만		6년∼8년 미만		8년∼10년 미만		10년∼12년 미만		12년 이상		평균 지속기간
																		표본	평균
전 체	5,357	115	( 2.1)	1,284	(24.0)	891	(16.6)	560	(10.5)	373	( 7.0)	287	( 5.4)	287	( 5.4)	1,560	(29.1)	5,242	130
자영업 진입시점
1차이전	1,850	51	( 2.8)	305	(16.5)	305	(16.5)	226	(12.2)	146	( 8.0)	110	( 5.9)	113	( 6.1)	594	(32.1)	1,799	149
1차조사	2,415	30	( 1.2)	227	( 9.4)	360	(14.9)	320	(13.3)	224	( 9.3)	172	( 7.1)	160	( 6.6)	922	(38.2)	2,385	160
2차조사	539	12	( 2.2)	264	(49.0)	206	(38.2)	10	( 1.9)	1	( 0.2)	3	( 0.6)	12	( 2.2)	31	( 5.8)	527	43
3차조사	267	15	( 5.6)	230	(86.1)	9	( 3.4)	3	( 1.1)	2	( 0.8)	1	( 0.4)	.	.	7	( 2.6)	252	28
4차조사	286	7	( 2.4)	258	(90.2)	11	( 3.8)	1	( 0.3)	.	.	1	( 0.3)	2	( 0.7)	6	( 2.1)	279	16

주 : 평균의 계산에서 지속기간이 변별되지 않는 경우(115명)는 제외.

(  )안은 해당 자영업 표본 중 해당 지속기간이 차지하는 비중.

자료 : 한국노동연구원,「한국노동패널」 제1차년도(1998)∼제4차년도(2001).

<표 2>는 자영업표본의 성별 또는 업종별로 자영업 지속기간의 분포 및 평균 지속기간을 보여주고 있다. 성별 자영업 지속기간의 분포는 전반적으로 유사하게 나타나며, 다른 특성을 통제하지 않은 경우, 여성 자영업의 지속기간(평균 138개월)이 남성 자영업의 경우(평균 124개월)보다 평균적으로 14개월 정도 긴 것을 알 수 있다. 제1차년도 조사 이후에 자영업을 시작한 표본으로 2년 미만에 해당하는 비율이 23%∼25%로 높게 나타나고 남성은 8년∼10년 미만까지 감소하여 5.6%까지 떨어지지만 12년 이상 자영업을 지속하고 있는 비율은 28.3%로 높게 나타난다. 여성도 비슷한 경향을 보여 비율은 10년∼12년 미만까지 계속 감소하여 4.6%로 낮은 비율을 보이지만 12년 이상 자영업을 지속하고 있는 비율은 30.2%로 높게 나타난다. 이는 10년 이상 자영업을 지속한 경우에는 자영업지속이 상당히 안정적으로 이루어지고 있는 것을 예상하게 하는 결과로 해석된다.

자영업 지속기간의 평균을 업종별로 보면, 농림어업(296개월, 24.6년)과 제조업(193개월, 16.1년)이 지속기간이 가장 긴 업종에 해당하며, 지속기간이 짧은 업종은 숙박 및 음식점업으로 제조업의 약 1/4정도인 50개월에 불과하다. 건설업과 도매 및 소매업, 그리고 운수 및 통신업에서 지속기간은 90개월 이상으로 높은 편에 속하며 부동산 및 임대업과 기타 서비스업에서 지속기간은 6년 내외로 상대적으로 짧은 편이다. 농업의 경우 지속기간이 12년 이상인 비중이 2/3 가까이 되는 것으로 나타나 농업의 경우 업종전환을 쉽게 하지 않는다는 통념을 뒷받침하고 있다. 제조업 자영업이 12년 이상 장기간 지속되는 비중은 약 43%로 상당히 오랜 기간 지속되는 제조업이 많은 편이다. 이들 두 업종을 제외하고는 2년 미만의 짧은 지속기간을 갖는 비중이 높게 나타나고 있으며, 특히 숙박 및 음식점업에서는 40% 이상으로 나타난다.

<표 2>  자영업 지속기간의 분포 (성별, 업종별)

(단위 : 명, %, 월)

	표 본	기간 모름		2년 미만		2년∼4년 미만		4년∼6년 미만		6년∼8년 미만		8년∼10년 미만		10년∼12년 미만		12년 이상		평균 지속기간
																		표본	평균
전 체	5,357	115	( 2.1)	1,284	(24.0)	891	(16.6)	560	(10.5)	373	( 7.0)	287	( 5.4)	287	( 5.4)	1,560	(29.1)	5,242	130
성 별
남 성	3,045	67	( 2.2)	712	(23.4)	489	(16.1)	333	(10.9)	230	( 7.6)	172	( 5.6)	180	( 5.9)	862	(28.3)	2,978	124
여 성	2,312	48	( 2.1)	572	(24.7)	402	(17.4)	227	( 9.8)	143	( 6.2)	115	( 5.0)	107	( 4.6)	698	(30.2)	2,264	138
업종별
농림어업	618	14	( 2.3)	57	( 9.2)	58	( 9.4)	28	( 4.5)	15	( 2.4)	21	( 3.4)	23	( 3.7)	402	(65.0)	604	296
제조업	1,156	32	( 2.8)	147	(12.7)	126	(10.9)	120	(10.4)	84	( 7.3)	73	( 6.3)	77	( 6.7)	497	(43.0)	1,124	193
건설업	236	1	( 0.4)	61	(25.8)	37	(15.7)	28	(11.9)	29	(12.3)	13	( 5.5)	15	( 6.4)	52	(22.0)	235	94
도소매업	1,643	29	( 1.8)	420	(25.6)	299	(18.2)	182	(11.1)	128	( 7.8)	92	( 5.6)	104	( 6.3)	389	(23.7)	1,614	97
음식숙박	732	11	( 1.5)	295	(40.3)	173	(23.6)	90	(12.3)	48	( 6.6)	38	( 5.2)	18	( 2.5)	59	( 8.1)	721	50
운수통신	188	4	( 2.1)	45	(23.9)	29	(15.4)	22	(11.7)	17	( 9.0)	16	( 8.5)	15	( 8.0)	40	(21.3)	184	96
부동산	240	6	( 2.5)	77	(32.1)	51	(21.3)	29	(12.1)	18	( 7.5)	12	( 5.0)	13	( 5.4)	34	(14.2)	234	74
기타서비스	535	11	( 2.1)	180	(33.6)	118	(22.1)	61	(11.4)	34	( 6.4)	22	( 4.1)	22	( 4.1)	87	(16.3)	524	72

주 : 평균의 계산에서 지속기간이 변별되지 않는 경우(115명)는 제외.

(  )안은 해당 자영업 표본 중 해당 지속기간이 차지하는 비중.

자료 : 한국노동연구원,「한국노동패널」 제1차년도(1998)∼제4차년도(2001).

<표 3>∼<표 6>는 제1차년도 조사 이후에 자영업에 진입하여 지속기간의 과소추정을 유발하는 짧은 지속기간을 갖는 자영업표본을 제외한 4,265개 자영업표본을 대상으로 전체 표본, 제1차년도 조사 이전에 지속기간이 완료된 표본, 제1차년도 조사 이후에 지속기간이 완료된 표본과 미완료된 표본으로 나누어 성별, 업종별 지속기간의 분포와 평균 지속기간을 보여주고 있다.

<표 3>에서 보면, 제1차년도 조사에서 나타난 모든 자영업표본의 자영업 지속기간은 평균 155개월이며 여성이 164개월로 남성의 148개월보다 16개월 긴 것을 알 수 있다. 역시 농림어업의 지속기간이 평균 348개월이나 되어 거의 30년에 가깝게 나타나며 제종업의 지속기간은 평균 210개월에 이르고 있다. 음식숙박업(61개월), 부동산 및 임대업(93개월), 그리고 기타 서비스업(92개월)을 제외하고는 120개월 내외인 것으로 나타난다.

<표 3>  자영업 지속기간의 분포 (제1차조사에 관찰된 표본)

(단위: 명, %, 월)

	표본	기간 모름		2년 미만		2년∼4년 미만		4년∼6년 미만		6년∼8년 미만		8년∼10년 미만		10년∼12년 미만		12년 이상		평균 지속기간
																		표본	평균
전 체	4,265	81	( 1.9)	532	(12.5)	665	(15.6)	546	(12.8)	370	( 8.7)	282	( 6.6)	273	( 6.4)	1,516	(35.5)	4,184	155
성 별
남 성	2,440	51	( 2.1)	284	(11.6)	362	(14.8)	326	(13.4)	229	( 9.4)	170	( 7.0)	173	( 7.1)	845	(34.6)	2,389	148
여 성	1,825	30	( 1.6)	248	(13.6)	303	(16.6)	220	(12.1)	141	( 7.7)	112	( 6.1)	100	( 5.5)	671	(36.8)	1,795	164
업종별
농림어업	481	11	( 2.3)	4	( 0.8)	19	( 4.0)	25	( 5.2)	14	( 2.9)	19	( 4.0)	16	( 3.3)	373	(77.5)	470	348
제조업	1,049	30	( 2.9)	75	( 7.1)	102	( 9.7)	118	(11.2)	84	( 8.0)	73	( 7.0)	75	( 7.1)	492	(46.9)	1,019	210
건설업	178	1	( 0.6)	17	( 9.6)	25	(14.0)	28	(15.7)	29	(16.3)	13	( 7.3)	14	( 7.9)	51	(28.7)	177	118
도소매업	1,310	19	( 1.5)	170	(13.0)	240	(18.3)	179	(13.7)	126	( 9.6)	91	( 6.9)	102	( 7.8)	383	(29.2)	1,291	116
음식숙박	545	4	( 0.7)	152	(27.9)	140	(25.7)	87	(16.0)	48	( 8.8)	37	( 6.8)	18	( 3.3)	59	(10.8)	541	61
운수통신	139	4	( 2.9)	12	( 8.6)	14	(10.1)	22	(15.8)	17	(12.2)	15	(10.8)	15	(10.8)	40	(28.8)	135	122
부동산	176	4	( 2.3)	37	(21.0)	31	(17.6)	28	(15.9)	18	(10.2)	12	( 6.8)	12	( 6.8)	34	(19.3)	172	93
기타서비스	387	8	( 2.1)	65	(16.8)	94	(24.3)	59	(15.2)	34	( 8.8)	22	( 5.7)	21	( 5.4)	84	(21.7)	379	92

주 : 제1차 조사에서 관찰된 표본이라 함은 당시 종사하고 있던 자영업표본(2,415개)과 □이전직장□에 관한 회고적 정보에서 나타난 자영업표본(1,850개)을 말함.

평균의 계산에서 지속기간이 변별되지 않는 경우(81명)은 제외.

(  )안은 해당 자영업 표본 중 해당 지속기간이 차지하는 비중.

자료 : 한국노동연구원,「한국노동패널」 제1차년도(1998)∼제4차년도(2001).

제1차년도 조사에서 □이전직장□인 자영업표본의 평균 지속기간은, <표 4>에서 보듯, 149개월이며 성별 차이는 다른 표본집단에서 나타나는 차이보다 훨씬 큰 31개월로 나타난다. 경제위기 이전에 시작되고 완료된 자영업표본의 자영업 지속기간의 평균을 업종별로 보면 다른 표본집단에서 나타나는 양상과는 상당히 다름을 알 수 있다. 즉, 도매 및 소매업의 지속기간이 52개월로 가장 짧게 나타난 반면 음식숙박업은 119개월로 농림어업

<표 4>  자영업 지속기간의 분포 (제1차조사에서 회고적 정보로 관찰된 1,850개 표본)

(단위 : 명, %, 월)

	표본	기간 모름		2년 미만		2년∼4년 미만		4년∼6년 미만		6년∼8년 미만		8년∼10년 미만		10년∼12년 미만		12년 이상		평균 지속기간
																		표본	평균
전 체	1,850	51	( 2.8)	305	(16.5)	305	(16.5)	226	(12.2)	146	( 7.9)	110	( 5.9)	113	( 6.1)	594	(32.1)	1,799	149
성 별
남 성	1,029	33	( 3.2)	162	(15.7)	161	(15.6)	143	(13.9)	96	( 9.3)	66	( 6.4)	70	( 6.8)	298	(29.0)	996	135
여 성	821	18	( 2.2)	143	(17.4)	144	(17.5)	83	(10.1)	50	( 6.1)	44	( 5.4)	43	( 5.2)	296	(36.1)	803	166
업종별
농림어업	739	26	( 3.5)	57	( 7.7)	81	(11.0)	71	( 9.6)	47	( 6.4)	52	( 7.0)	39	( 5.3)	366	(49.5)	713	235
제조업	60	.	.	8	(13.3)	11	(18.3)	9	(15.0)	9	(15.0)	4	( 6.7)	4	( 6.7)	15	(25.0)	60	107
건설업	584	13	( 2.2)	104	(17.8)	112	(19.2)	72	(12.3)	43	( 7.4)	36	( 6.2)	48	( 8.2)	156	(26.7)	571	108
도소매업	215	2	( 0.9)	78	(36.3)	51	(23.7)	32	(14.9)	21	( 9.8)	6	( 2.8)	9	( 4.2)	16	( 7.4)	213	52
음식숙박	44	1	( 2.3)	7	(15.9)	4	( 9.1)	9	(20.5)	4	( 9.1)	2	( 4.5)	3	( 6.8)	14	(31.8)	43	119
운수통신	64	1	( 1.6)	17	(26.6)	6	( 9.4)	12	(18.8)	10	(15.6)	4	( 6.3)	.	.	14	(21.9)	63	105
부동산	144	8	( 5.6)	34	(23.6)	40	(27.8)	21	(14.6)	12	( 8.3)	6	( 4.2)	10	( 6.9)	13	( 9.0)	136	64
기타서비스	387	8	( 2.1)	65	(16.8)	94	(24.3)	59	(15.2)	34	( 8.8)	22	(5.7)	21	( 5.4)	84	(21.7)	379	92

주 : 평균의 계산에서 지속기간이 변별되지 않는 경우(81명)은 제외.

(  )안은 해당 자영업 표본 중 해당 지속기간이 차지하는 비중.

자료 : 한국노동연구원,「한국노동패널」 제1차년도(1998)∼제4차년도(2001).

<표 5> 완료된 자영업의 지속기간 분포 (제1차조사 표본)

(단위 : 명, %, 월)

	표본	기간 모름		2년 미만		2년∼4년 미만		4년∼6년 미만		6년∼8년 미만		8년∼10년 미만		10년∼12년 미만		12년 이상		평균 지속기간
																		표본	평균
전 체	681	9	( 1.3)	141	(20.7)	139	(20.4)	102	(15.0)	50	( 7.3)	32	( 4.7)	37	( 5.4)	171	(25.1)	672	121
성 별
남 성	363	4	( 1.1)	72	(19.8)	71	(19.6)	54	(14.9)	33	( 9.1)	14	( 3.9)	21	( 5.8)	94	(25.9)	359	118
여 성	318	5	(1.6)	69	(21.7)	68	(21.4)	48	(15.1)	17	( 5.3)	18	( 5.7)	16	( 5.0)	77	(24.2)	313	124
업종별
농림어업	98	4	( 4.1)	3	( 3.1)	5	( 5.1)	8	( 8.2)	4	( 4.1)	1	( 1.0)	5	( 5.1)	68	(69.4)	94	352
제조업	58	.	.	8	(13.8)	5	( 8.6)	11	(19.0)	4	( 6.9)	3	( 5.2)	5	( 8.6)	22	(37.9)	58	124
건설업	32	1	( 3.1)	4	(12.5)	5	(15.6)	6	(18.8)	5	(15.6)	.	.	3	( 9.4)	8	(25.0)	31	106
도소매업	213	3	( 1.4)	38	(17.8)	47	(22.1)	33	(15.5)	26	(12.2)	12	( 5.6)	13	( 6.1)	41	(19.2)	210	96
음식숙박	143	.	.	55	(38.5)	37	(25.9)	21	(14.7)	5	( 3.5)	7	( 4.9)	5	( 3.5)	13	( 9.1)	143	52
운수통신	16	1	( 6.3)	3	(18.8)	1	( 6.3)	1	( 6.3)	2	(12.5)	1	( 6.3)	2	(12.5)	5	(31.3)	15	121
부동산	34	.	.	12	(35.3)	9	(26.5)	2	( 5.9)	2	( 5.9)	3	( 8.8)	2	( 5.9)	4	(11.8)	34	61
기타서비스	87	.	.	18	(20.7)	30	(34.5)	20	(23.0)	2	( 2.3)	5	( 5.7)	2	( 2.3)	10	(11.5)	87	70

주 : 제1차조사 당시 자영업에 종사하고 있던 표본 2,415개 중 제4차조사까지 기간 중에 자영업을 그만 둔(지속기간이  완료된) 표본 681개.

평균의 계산에서 지속기간이 변별되지 않는 경우(9명)은 제외.

(  )안은 해당 자영업 표본 중 해당 지속기간이 차지하는 비중.

자료 : 한국노동연구원,「한국노동패널」 제1차년도(1998)∼제4차년도(2001).

<표 6> 미완료된 자영업의 지속기간 분포 (제1차조사 표본)

(단위: 명, %, 월)

	표본	기간 모름		2년 미만		2년∼4년 미만		4년∼6년 미만		6년∼8년 미만		8년∼10년 미만		10년∼12년 미만		12년 이상		평균 지속기간
																		표본	평균
전 체	1734	21	( 1.2)	86	( 5.0)	221	(12.7)	218	(12.6)	174	(10.0)	140	( 8.1)	123	( 7.1)	751	(43.3)	1713	175
성 별
남 성	1048	14	( 1.3)	50	( 4.8)	130	(12.4)	129	(12.3)	100	( 9.5)	90	( 8.6)	82	( 7.8)	453	(43.2)	1034	171
여 성	686	7	( 1.0)	36	( 5.2)	91	(13.3)	89	(13.0)	74	(10.8)	50	( 7.3)	41	( 6.0)	298	(43.4)	679	181
업종별
농림어업	383	7	( 1.8)	1	( 0.3)	14	( 3.7)	17	( 4.4)	10	( 2.6)	18	( 4.7)	11	( 2.9)	305	(79.6)	376	347
제조업	252	4	( 1.6)	10	( 4.0)	16	(6.3)	36	(14.3)	33	(13.1)	18	( 7.1)	31	(12.3)	104	(41.3)	248	156
건설업	86	.	.	5	( 5.8)	9	(10.5)	13	(15.1)	15	(17.4)	9	(10.5)	7	( 8.1)	28	(32.6)	86	131
도소매업	513	3	( 0.6)	28	( 5.5)	81	(15.8)	74	(14.4)	57	(11.1)	43	( 8.4)	41	( 8.0)	186	(36.3)	510	134
음식숙박	187	2	( 1.1)	19	(10.2)	52	(27.8)	34	(18.2)	22	(11.8)	24	(12.8)	4	( 2.1)	30	(16.0)	185	79
운수통신	79	2	( 2.5)	2	( 2.5)	9	(11.4)	12	(15.2)	11	(13.9)	12	(15.2)	10	(12.7)	21	(26.6)	77	125
부동산	78	3	( 3.8)	8	(10.3)	16	(20.5)	14	(17.9)	6	( 7.7)	5	( 6.4)	10	(12.8)	16	(20.5)	75	98
기타서비스	156	.	.	13	( 8.3)	24	(15.4)	18	(11.5)	20	(12.8)	11	( 7.1)	9	( 5.8)	61	(39.1)	156	129

주 : 제1차조사 당시 자영업에 종사하고 있던 표본 2,415개 중 제4차조사까지 자영업을 지속한(지속기간이  미완료된) 표본 1734개.

평균의 계산에서 지속기간이 변별되지 않는 경우(21명)은 제외.

(  )안은 해당 자영업 표본 중 해당 지속기간이 차지하는 비중.

자료 : 한국노동연구원,「한국노동패널」 제1차년도(1998)∼제4차년도(2001).

을 제외하고는 가장 긴 업종에 속한다. 제조업은 다른 경우와는 달리 평균 지속기간이 107개월로 건설업(108개월)이나 운수 및 통신업(105개월)과 유사한 것으로 나타난다.

제1차년도 조사시점에 지속되고 있었으나 이후에 완료된 자영업표본의 평균 지속기간은, <표 5>에서 보듯, 121개월로 상대적 짧은 것으로 나타나며, 여성 자영업의 평균 지속기간은 124개월이며 남성의 경우 118개월로 성별 차이는 6개월에 불과한 것으로 나타난다. 업종별로 보면, 음식숙박업(52개월)과 부동산 및 임대업(61개월) 및 기타 서비스업(70개월)이 상대적으로 지속기간이 낮은 업종임을 알 수 있다.

<표 6>은 제1차년도 조사시점에 지속되고 있었고 제4차년도 조사시점까지 지속되고 있는 자영업표본의 평균 지속기간은 175개월로 완료된 표본의 경우보다 54개월이나 긴 것을 알 수 있다. 이는 경제위기 이전에 오래 지속된 자영업이 경제위기 중 살아남을 확률이 높고 일단 살아남은 자영업의 경우에 자영업을 그만둘 유인이 작아진다는 것을 반영하는 것으로 해석할 수 있다.

3. 자영업으로부터의 탈출

<표 7>은 자영업 집단 중 제1차조사 이전에 시작되었고 제1차조사 시점에 지속되고 있었던 2,415개 자영업 표본에 대하여 제4차조사까지의 조사시점별 상태의 변화를 보여주고 있다. 이를 개념화한 것이 [그림 2]로, 한 조사시점에 존재하던 자영업은 다음 조사시점에서  ① 그대로 유지 ② 자영업을 그만 둠 ③ 표본에서 탈락과 같은 세 경우의 대안을 갖는다. 그림에 따르면 제1차조사 당시(1998년) 자영업에 종사하던 표본 2,415개 중 636개(26.3%)는 제1차조사 이후와 제2차조사 시점(1999년) 사이의 기간 중에 자영업을 그만두었고, 다른 241개는 표본에서 탈락되었음을 알 수 있다. 제2차조사와 제3차조사 그리고 제3차조사와 제4차조사 사이에는 각각 22개와 23개가 자영업을 그만두었으며 167개와 141개가 표본에서 탈락하였다. 그 결과 제1차조사 당시의 자영업 표본 중 약 49%인 1,185개가 제4차조사까지 여전히 자영업을 지속하고 있는 것으로 나타난다.

제1차조사와 제2차조사 사이에 자영업을 그만둔 비중을 표에서 보면, 여성이 약 30%로 남성(24%)에 비해 다소 큰 것으로 나타나 경제위기가 자영업에 미친 영향에서도 자영업자의 성별에 따라 차이가 있음을 알 수 있다. 그렇지만 제4차년도 조사시점까지 자영업을 지속하는 비중에서는 성별 차이가 나타나지 않고 있다.

이를 업종별로 보면, 무엇보다 먼저 농림어업의 경우 제1차조사와 제2차조사 사이에서만 자영업을 그만 둔 경우(약 20%)가 발견되고 있으며 제4차조사까지 약 3/4이 지속되는 특이함을 보여주고 있다(추후의 실증분석에서는 농림어업에 종사하는 자영업은 제외하고 분석하기로 한다). 제1차조사와 제2차조사 사이에 자영업을 그만 둔 비중을 업종별로 보면, 음식점 및 숙박업의 경우 40%에 이르는 높은 수준을 보여주고 있으며 기타 서비스업과 부동산 및 임대업도 30%대의 높은 수준을 보이는 반면 제조업과 운수 및 통신업의 경우는 16% 내외의 낮은 수준으로 나타난다. 제4차조사까지의 잔존률은 부동산 및 임대업과 음식점 및 숙박업이 30~33%에 불과한 것으로 나타나며 제조업과 음식점 및 숙박업에서는 50%를 상회하는 것으로 나타난다.

[그림 2] 조사시점과 자영업 상태의 변동

<표 7> 조사시점과 자영업 표본의 상태변화

(단위 : 명, %)

	1차조사	1~2차조사				2~3차조사				3~4차조사				4차조사
		표본탈락		자영업중단		표본탈락		자영업중단		표본탈락		자영업중단		자영업지속
전 체	2,415	241	(10.0)	636	(26.3)	167	( 6.9)	22	( 0.9)	141	( 5.8)	23	( 1.0)	1,185	(49.1)
성 별
남 성	1,411	145	(10.3)	338	(24.0)	112	( 7.9)	11	( 0.8)	93	( 6.6)	14	( 1.0)	698	(49.5)
여 성	1,004	96	( 9.6)	298	(29.7)	55	( 5.5)	11	( 1.1)	48	( 4.8)	9	( 0.9)	487	(48.5)
업종별
농림어업	481	.	.	98	(20.4)	16	( 3.3)	.	.	14	( 2.9)	.	.	353	(73.4)
제조업	310	46	(14.8)	51	(16.5)	30	( 9.7)	5	( 1.6)	16	( 5.2)	2	( 0.6)	160	(51.6)
건설업	118	22	(18.6)	30	(25.4)	5	( 4.2)	1	( 0.8)	10	( 8.5)	1	( 0.8)	49	(41.5)
도소매업	726	77	(10.6)	196	(27.0)	56	( 7.7)	8	( 1.1)	49	( 6.7)	9	( 1.2)	331	(45.6)
음식숙박업	330	42	(12.7)	132	(40.0)	16	( 4.8)	4	( 1.2)	20	( 6.1)	7	( 2.1)	109	(33.0)
운수통신업	95	9	( 9.5)	15	(15.8)	14	(14.7)	.	.	5	( 5.3)	1	( 1.1)	51	(53.7)
부동산업	112	18	(16.1)	33	(29.5)	13	(11.6)	1	( 0.9)	13	(11.6)	.	.	34	(30.4)
기타서비스	243	27	(11.1)	81	(33.3)	17	( 7.0)	3	( 1.2)	14	( 5.8)	3	( 1.2)	98	(40.3)

주 : (  )의 숫자는 구성비.

자료 : 한국노동연구원,「한국노동패널」 제1차년도(1998)∼제4차년도(2001).

III. 실증분석

1. 실증분석모형

일반적으로 미완료상태(Type-I censoring)를 고려한 경과기간모형은(duration model)은

T = Min(T*, c)

로 정의된다. 여기서 T는 관찰된 경과기간(여기서는 자영업 지속기간), T*는 미관찰되는 완료된 경과기간(uncensored duration), c는 미완료 상태의 경과기간이다. 이를 해석하면 자영업을 그만 둔 것이 변별된 표본의 경우에 자영업 지속기간은 T = T* 로 나타나고, 마지막 조사시점까지 자영업을 지속하고 있거나(censored) 조사기간 중 표본에서 탈락한 경우에 자영업 지속기간은 T = c로 나타난다. 표본(자영업을 시작한 개인)이 한 상태에서 탈출(자영업을 그만 둠)하였음을 나타내는 지시함수(indicator function)는

d = 1(탈출)

로 정의된다.

일정 시점 t 직전까지 한 상태에 지속적으로 머문 개인인 그 상태에서 탈출할 조건부 확률인 위험함수(hazard function)는

h(t) = lim Prob[t□T□t+□t| t□T] /□t

로 정의된다. 본 연구에서는 비례위험모형(Cox's proportional hazard model)에 따라 위험함수를

h(t; X, □) = ho(t) exp(X□)

(식-1)	h(t; X, □) □ exp(X□)

로 정의한다.

2. 자영업 지속기간의 결정요인

자영업 지속기간의 결정식을 추정하기 위한 설명변수(X)로는 개인적인 특성, 부모의 자영업여부, 거주지역, 직종 및 업종, 경제적인 상태를 반영하는 지수, 사업시작시의 어려움, 직업훈련의 영향력을 반영하는 변수를 포함한다. 자영업의 지속기간에 영향을 미치는 요인을 분석하는 5가지 모형을 설정하였다(설명변수의 정의 및 기초통계는 <표 8을 참조).

첫 모형은 자영업에 종사하고 있는 개인의 개인적인 특성이 미치는 영향력을 분석하기 위해 개인적인 특성(시작당시의 연령, 성별, 학력수준), 부모의 자영업여부, 거주지역을 포함한다. 제1차년도 조사자료는 사업체 위치에 대한 정보를 포함하지 않아 거주지역을 포함하였다. 지역은 실업률이나 노동시장의 특성을 반영하여 자영업 지속기간에 영향을 미칠 것으로 기대한다.

둘째 모형은 첫 번째 모형에 일자리와 관련된 특성을 통제하기 위하여 직종 및 업종 가변수를 추가한다. 직종은 전문직(준전문직)에 초점을 두어 전문직인 경우 다른 직종에 비해 사업운영 또는 사업에 관련된 전문적인 지식이나 경험이 자영업 지속에 긍정적인 영향을 미칠 수 있을 것으로 예상되어 분석에 포함하였다. 업종에 따라 노동시장에서의 사업체 주기가 다른 경우를 통제하고 영향력을 분석하기 위해 업종 가변수를 포함하였다.

한국노동패널 자료에서는 업종소분류(3-digit)까지 분류가능하지만 본 연구에서는 대분류를 사용하였고 회귀분석에서는 농림업업은 제외하였으며 숙박 및 음식점업을 기준업종으로 하였다.

셋째 모형은 사업체운영의 상태를 살펴보기 위해 두 번째 모형에 포함된 변수에 더하여 연간매출액 및 월평균소득과 같은 경제적인 측면과 사업시작시기 어려움을 가변수로 포함하였다. 현재상태 (1차자료에서 자영업에 종사하는 것으로 나타난 개인의 1차 조사시점에서의 정보)의 자영업의 연간매출액 및 월 평균소득은 현 자영업의 운영상태를 암시하는 것으로 현 사업체의 유지 또는 성장을 반영하여 지속기간에 영향을 미칠 것으로 기대한다. 사업시작 시 겪은 어려움이 자영업(현 사업체)지속에 미치는 영향력을 분석하기 위해 어려움을 세 개의 가변수로 포함하였다. ① 창업 또는 사업정보의 부족, ② 자금의 부족, ③ 경험의 부족을 결정변수로 포함하였고 이외의 다른 어려움을 기준집단으로 하였다.

연간매출액에 대한 정보는 액수와 대략적인 범주로 응답하는 두 가지 형태로 조사되었다. 본 연구는 연속형 항목에 무응답이 많았기 때문에 범주형변수를 추가적으로 사용하였다. 범주형의 경우에는 중간값을 이용하였고 최대 매출액은 500억으로 상한가를 한정하였다.

넷째와 다섯째 모형은 직업훈련의 여부와 직업훈련의 주체가 자영업의 지속기간에 미치는 각각의 추가적 효과의 유의성을 가설검정한다.

<표 8> 결정요인 변수의 정의 및 기초통계

변수명	정 의
DurM	자영업지속기간, 단위는 개월, 연속변수.	114.0	(102.1)
LSales	연간매출액, 단위는 10,000원, 연속변수, (로그값)	16,351	(71,203)
Learn	월 평균소득 액수, 단위는 10,000원, 연속변수, (로그값)	93.8	(130.3)
StAge	자영업 (현사업체)을 시작할 당시의 연령/10, 연속변수.	3.546	(0.891)
Female	여성 가변수, 준거집단은 남성.	0.406	(0.491)
교육수준	4개의 범주형 변수, 고졸집단이 준거집단
Hdo	고졸미만	0.365	(0.482)
Cdo	고졸초과, 전문대졸업, 4년제 대학 졸업미만	0.081	(0.273)
Cgr	대졸 이상	0.134	(0.341)
Married	기혼 (준거집단은 미혼)	0.936	(0.244)
PRself	본인이 14세 무렵 부모가 자영업자	0.763	(0.426)
거주지역	준거집단은 서울.
Metro	광역시	0.308	(0.462)
Kg	경기도	0.157	(0.364)
Kunbu	서울, 광역시 및 경기도를 제외한 도지역	0.246	(0.431)
OccPro	직종이 전문직 (준전문직 포함)	0.146	(0.354)
업종	준거집단은 숙박 및 음식점업
IndMan	제조업 가변수	0.160	(0.367)
IndCon	건설업 가변수	0.061	(0.240)
IndSal	도소매 및 소비자용품 수리업	0.377	(0.485)
IndTra	운수, 창고 및 통신업	0.048	(0.213)
IndEst	부동산, 임대 및 사업서비스업 (금융 및 보험업 포함)	0.056	(0.230)
IndEtc	공공행정·국방 및 사회보장행정, 교육서비스업, 보건 및 사회복지사업, 기타공공·사회 및 개인서비스업, 전기·가스 및 수도사업	0.127	(0.333)
어려움	사업시작 당시 어려움에 대한 설문에서 준거집단은 어려움이 없었거나 다음 세 가지를 제외한 어려움을 겪은 겨우(자격, 학력, 기능의 부족, 근로환경이나 근로시간 등이 맞지 않아서 등).
Hard1	□어려움이 창업 또는 사업정보를 몰라서□인 경우	0.045	(0.208)
Hard2	□어려움이 자금의 부족□인 경우	0.515	(0.500)
Hard3	□어려움이 경험이 부족□인 경우	0.126	(0.332)
직업훈련	훈련여부와 교육장소. 준거집단은 훈련받지 않은 경우
Trained1	직업훈련의 경험이 있는 경우	0.098	(0.298)
Tplace1	교육장소가 사설학원인 경우	0.029	(0.169)
Tplace3	교육장소가 공공직업훈련인 경우	0.019	(0.138)
Tplace4	교육장소가 사업내 직업훈련기관 및 사업체 부설기관	0.019	(0.138)
Tplace9	교육장소가 앞에서 제시한 장소를 제외한 기타인 경우	0.030	(0.170)

주 : (  )의 숫자는 표준편차.

자료 : 한국노동연구원,「한국노동패널」 제1차년도(1998)∼제4차년도(2001).

3. 실증분석 결과

<표 9>는 자영업 지속기간의 비례위험모형의 추정결과를 보여 주고 있다. 모형 (1)은 인구학적 특성만 고려한 가장 단순한 모형이다. 시작할 당시의 연령이 높을수록, 일정 연령(47.2세)까지는, 자영업 지속기간이 짧은 (일정 시점에서 자영업을 그만둘 확률이 높아지는) 것으로 나타나며 그 이후에는 자영업 지속기간이 길어진다. 여성 가변수의 계수추정치가 통계적으로 유의한 양(+)의 값으로 나타나, 기초분석에서 나타난 결과와는 달리, 여성일수록 동일한 특성을 갖는 남성에 비해 자영업을 그만둘 확률이 높고 자영업의 지속기간이 짧은 것으로 나타난다. 교육수준이 자영업 지속기간에 미치는 효과를 보면, 고졸자에 비해 고졸 미만자는 통계적으로 유의하게 자영업을 지속할 확률이 높게 나타나는 반면, 고졸 초과 대졸 미만자는 자영업 지속기간이 통계적으로 유의하게(유의도 0.10 수준) 짧은 것으로 나타나며, 대졸 이상의 경우는 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타난다. 기혼자의 경우 미혼자에 비해 자영업을 지속할 확률이 통계적으로 유의하게 높게 나타나며, 14세 당시 부모가 자영업을 하였을 경우에 자영업의 지속기간에 긍정적(+)인 효과를 미치고 있으며 통계적으로 상당히 유의하게 나타난다. 지역가변수의 경우 서울과 비교할 때, 도지역에서 거주하는 자영업의 지속기간이 통계적으로 유의하게 길게 나타나며 나머지 6대 대도시와 경기도의 경우는 통계적으로 유의한 효과를 갖지 않는 것으로 나타난다. 단순한 모형 (1)의 추정치는 변수들을 단계적으로 추가한 모형 (2)와 (3) 가설 (1)과 (2)에서도 방향과 크기 및 유의도에서 거의 변화가 없는 것으로 나타나 상당히 robust함을 알 수 있다.

기초분석에서 보았듯, 농림어업에 종사하는 자영업의 경우 특수한 경우를 제외하고는 완료된 경과기간을 갖는 표본이 거의 없는 것으로 나타나므로 실증분석에서는 농림어업에 종사하는 자영업은 제외하였다. 자영업을 포함한 전체 자영업 지속기간의 비례위험모형 추정결과는 <부표 1>에 보여주고 있다.

모형 (2)는 단순한 모형 (1)에 자영업의 특성을 추가한 모형이다. 이를 수식으로 표현하면 기존의 변수로 구성된 벡터를 X1,추가된 변수로 구성된 벡터를 X2로 표현하면 (식-1)은

(식-2)	h(t; X, □) □ exp(X1□1+X2□2)

가 된다. 추가된 변수들에 대한 유의성에 대한 가설검정절차(우도비검정법)는 다음 3단계로 구성된다. 첫째는 귀무가설과 대립가설

Ho: □2 = 0	vs.	Ha: Not Ho

을 설정한다. 대립가설은 제약되지 않은 모형(unrestricted model) (식-2)가 적절한 모형임을 의미하며 귀무가설은 제약된 모형(restricted model)

(식-3)	h(t; X, □) □ exp(X1□1)

이 적절함을 의미한다. 둘째 단계에서는 각각의 가설에 따라 모형을 최우추정법으로 추정하여 최우도를 구한다. 제약되지 않은 모형의 최우도를 Lu(□1, □2)*, 제약된 모형의 최우도를 Lr(□1, 0)*라 하면, 우도비(likelihood ratio)는

□ = Lr(□1, 0)*/Lu(□1, □2)*

로 정의된다.

마지막 단계에서는 우도비검정통계량(LR test statistics)을

LR = -2 □ = -2 (logLr(□1, 0)*-log Lu(□1, □2)*) ~ □2(r)

을 정의하고 일정 수준의 유의수준에서 통계량의 값이 critical value보다 크면 귀무가설을 기각하고 그렇지 않으면 대립가설을 기각한다.

표에 제시된 가설검정 결과는 자영업의 특성과 관련된 변수를 추가한 모형 (2)가 단순한 모형 (1)보다 적절함을 보여주고 있다. 추정결과는 음식 및 숙박업에 종사하는 자영업에 비해 다른 모든 업종에 종사하는 자영업이 자영업을 그만둘 확률이 통계적으로 유의하게 낮음을 보여주고 있다. 다시 말하면, 음식 및 숙박업이 다른 모든 업종에 비해 자영업 지속기간이 짧다는 것을 의미한다.

모형 (3)은 모형 (2)에 사업체운영의 상태와 관련된 변수를 추가하였다. 추가된 변수는 자영업의 경제적 상태 또는 경제적 성과를 나타내는 자영업의 연간 매출액과 월 평균소득, 자영업 시작 당시의 어려움- 창업(또는 사업)정보 부족, 자금부족, 경험부족-을 나타내는 가변수들이다. 가설검정의 결과는 추가된 변수들이 전반적으로 유의하므로 모형 (3)이 더 적절하다는 결론을 보여준다. 모형 (3)의 추정결과를 보면, 매출액 수준과 자영업소득 수준이 높을수록, 다시 말하면, 자영업의 경제적 성과가 좋을수록 자영업을 그만둘 확률이 통계적으로 유의하게 낮은 것으로 나타나 자영업의 경제적 성과와 자영업의 지속기간 사이에 정(+)의 상관관계가 있음을 알 수 있다.

창업당시 어려움의 경험은 부분적으로 자영업의 지속기간에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타난다. 특히 자금부족의 경험이나 경험부족의 경험이 통계적으로  유의한(유의수준 10%) 부정적 효과를 갖는 것으로 나타난다. 농업을 포함한 전산업을 대상으로 추정할 경우에는 창업정보부족의 경험이 통계적으로 유의하게(유의수준 5%) 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타난다.

4. 훈련이 자영업의 지속기간에 미치는 효과

<표 10>은 직업훈련이 자영업의 지속기간에 미치는 효과에 한 추정결과를 보여주고 있다. 직업훈련의 효과는 직업훈련 이수여부가 미치는 효과와 직업훈련의 주관자별 효과의 차이 두 측면에서 보기로 한다. 추가변수의 적정성에 대한 가설검정의 결과는 직업훈련 이수여부 자체는 통계적으로 유의한 효과를 미치지만, 직업훈련 주관자/장소는 자영업의 지속기간에 낮은 유의수준에서 통계적으로 유의한 효과를 미치는 것으로 나타난다.

실증분석에 포함된 자영업 표본 중 직업훈련의 경험이 있는 표본은 약 9.8%에 해당하며 2.9%는 사설학원에서, 1.9%는 공공직업훈련기관에서, 1.9%는 사업내 직업훈련기관 및 사업체 부설기관에서, 3.0%는 그 외의 장소에서 교육을 받은 것으로 나타난다.

직업훈련의 이수여부는 자영업을 그만 둘 확률에 부(-)의 통계적으로 유의한 효과를 미치고 자영업의 지속성에 긍정적인 것을 알 수 있다. 특히 직업훈련의 주관자/장소의 효과를 보면, 공공직업훈련기관은 유의수준 5%에서 자영업의 지속성에 통계적으로 유의한 긍정적 효과를 미치며, 기타 장소는 10%의 낮은 유의수준에서 유의한 긍정적 효과를 미치고 있다. 반면 사설학원이나 사업체 직업훈련기관 및 사업체 부설기관은 전혀 통계적으로 유의한 효과를 갖지 못하는 것으로 나타나 직업훈련의 주관자/장소에 따라 효과의 측면에서 상당한 차이가 있음을 알 수 있다.

<표 9> 자영업 지속기간 비례위험모형의 추정치 (비농 전산업 표본 1,905명)

	모형(1)			모형(2)			모형(3)
StAge	1.558	(0.305)	***	1.285	(0.312)	***	1.312	(0.316)	***
Stage2	-0.165	(0.039)	***	-0.139	(0.040)	***	-0.141	(0.040)	***
Female	0.476	(0.088)	***	0.296	(0.093)	**	0.148	(0.097)
Hdo	-0.503	(0.102)	***	-0.534	(0.103)	***	-0.601	(0.104)	***
Cdo	0.255	(0.152)	+	0.344	(0.155)	*	0.366	(0.157)	*
Cgr	-0.088	(0.134)		-0.030	(0.145)		0.068	(0.147)
Married	-0.891	(0.181)	***	-0.693	(0.183)	***	-0.733	(0.185)	***
PRself	-0.277	(0.097)	**	-0.299	(0.098)	**	-0.281	(0.098)	**
Metro	0.170	(0.105)		0.127	(0.106)		0.149	(0.106)
Kg	0.176	(0.131)		0.111	(0.132)		0.137	(0.132)
Kunbu	-0.259	(0.124)	*	-0.351	(0.125)	**	-0.313	(0.125)	*
OccPro				-0.157	(0.155)		-0.152	(0.156)
IndMan				-1.386	(0.164)	***	-1.361	(0.166)	***
IndCon				-0.942	(0.209)	***	-0.922	(0.209)	***
IndSal				-0.826	(0.114)	***	-0.787	(0.115)	***
IndTra				-1.340	(0.279)	***	-1.272	(0.281)	***
IndEst				-0.619	(0.226)	**	-0.656	(0.227)	**
IndEtc				-0.580	(0.154)	***	-0.540	(0.156)	***
LSales							-0.111	(0.031)	***
Learn							-0.080	(0.019)	***
Hard1							0.317	(0.205)
Hard2							0.173	(0.100)	+
Hard3							0.243	(0.138)	+
-2 LogL	7774.9			7682.7			7644.2
LR 검정통계량				92.25***			38.51***

주 : (   )안은 표본오차.

***, **, *, +는 각각 유의수준 0.001, 0.01, 0.05, 0.10에서 유의함을 의미.

변수의 정의는 <표  > 참조.

LR 검정통계량은 모형(2)의 모형 (1), 모형 (3)의 모형 (2)에 대하여 추가된 변수들이 전부 유의하지 않다는 귀무가설에 대한 가설검정통계량

자료 : 한국노동연구원, 「한국노동패널」 제1차년도(1998)∼제4차년도(2001).

<표 10> 훈련이 자영업 지속기간에 미치는 효과 (비농 전산업 표본 1,905명)

	가설 (1)			가설 (2)
StAge	1.335	(0.316)	***	1.357	(0.315)	***
Stage2	-0.144	(0.040)	***	-0.145	(0.040)	***
Female	0.157	(0.098)		0.154	(0.098)
Hdo	-0.627	(0.105)	***	-0.636	(0.105)	***
Cdo	0.339	(0.157)	*	0.358	(0.158)	*
Cgr	0.047	(0.147)		0.058	(0.147)
Married	-0.736	(0.185)	***	-0.736	(0.185)	***
PRself	-0.290	(0.098)	**	-0.289	(0.099)	**
Metro	0.171	(0.107)		0.175	(0.107)
Kg	0.151	(0.132)		0.147	(0.132)
Kunbu	-0.302	(0.125)	*	-0.301	(0.125)	*
OccPro	-0.149	(0.155)		-0.148	(0.156)
IndMan	-1.362	(0.166)	***	-1.370	(0.166)	***
IndCon	-0.882	(0.210)	***	-0.863	(0.210)	***
IndSal	-0.797	(0.115)	***	-0.807	(0.115)	***
IndTra	-1.241	(0.282)	***	-1.261	(0.282)	***
IndEst	-0.634	(0.227)	**	-0.654	(0.227)	**
IndEtc	-0.506	(0.156)	**	-0.513	(0.157)	**
LSales	-0.113	(0.031)	***	-0.113	(0.032)	***
Learn	-0.078	(0.019)	***	-0.079	(0.019)	***
Hard1	0.331	(0.205)		0.308	(0.205)
Hard2	0.179	(0.100)	+	0.165	(0.101)
Hard3	0.230	(0.138)	+	0.211	(0.138)
Trained1	-0.388	(0.162)	*
Tplace1				-0.098	(0.270)
Tplace3				-1.024	(0.417)	*
Tplace4				-0.033	(0.309)
Tplace9				-0.544	(0.308)	+
-2 LogL	7637.8			7632.3
LR 검정통계량	6.32*			11.85+

주 : (   )안은 표본오차.

***, **, *, +는 각각 유의수준 0.001, 0.01, 0.05, 0.10에서 유의함을 의미.

변수의 정의는 <표  > 참조.

LR 검정통계량은 가설 (1) □훈련의 영향이 없다□와 가설 (2) □훈련주체별 훈련의 영향이 없다□는 모형         (3)의 귀무가설에 대한 가설검정통계량.

자료 : 한국노동연구원, 「한국노동패널」 제1차년도(1998)∼제4차년도(2001).

IV. 맺는 글

한국의 노동시장에서 자영업이 차지하는 비중이 상당함에도 불구하고, 서두에서 언급하였듯, 자영업에 대한 연구는 몇몇 연구자들에 의해 진행되었을 뿐 전반적으로는 일천하다고 평가하는 것이 중립적일 것이다. 몇몇 연구의 대부분은 자영업 선택과정에 초점을 맞추고 있다고 할 수 있다. 어떠한 개인적 특성이 (임금근로의 대안으로서) 비임금근로로서의 자영업을 선택하는가 또는 유사한 특성들이 자영업을 그만두는가를 연구하는 데 치중하였던 것이 현실이다. 기업가정신(entrepreneurship)을 가진 개인의 자영업 창업과정, 자영업의 성장과정, 자영업의 소멸과정에 대한 연구는 거의 없다고 보아야 할 것이다.

자영업 분석에서 무엇보다 먼저□왜 자영업을 선택 또는 창업하는가?□라는 의문이 앞설 것이다. 임금근로의 대안으로서 자영업을 선택하는가 아니면 자영업 자체를 선호하는 것인가의 질문에 대해서는 평생근로(lifetime work)의 한 과정으로 자영업을 이해하여야 할 것이다. □자영업 창업동기와 자영업을 선택하는 사람들의 특성이 어떻게 연관되어 있는가?□,□창업과정에서 이전직장들에서의 각종 경험 및 민간 및 공공이 제공하는 창업지원프로그램 및 상담이 갖는 역할은 무엇인가?□ 등 창업과정에 대한 다양한 의문이 우리의 앞에 놓여 있다.

자영업이 성장하는 과정 그리고 그 과정에서 다양한 측면에서의 자영업의 성과를 연구하는 것 역시 중요한 현안 중 하나일 것이다. □자영업의 성장 및 안정에 영향을 미치는 요인은 무엇일까?□,□창업 당시의 환경과 현재의 경제사회적 환경이 자영업의 성과에 미치는 영향은 어떨 것인가?□,□자영업 또는 중소기업정책이 자영업의 성과에 미치는 영향은 무엇인가?□,□자영업의 성과지표는 무엇이며 어떻게 이를 측정하고 분석할 것인가?□등 자영업의 성장과정에 대한 다양한 의문 역시 풀리지 않은 채 남아 있다.

□왜 자영업을 그만두는가?□는 자영업의 소멸과정에서 가장 중요한 질문일 것이다. 더 나은 대안-예를 들면, 은퇴나 임금근로-을 선택한 것인가 아니면 어쩔 수 없이 폐업하여야만 하는 것인가 등이 주요한 관심사일 것이며, 이러한 관심은□자영업의 소멸을 결정하는 요인들은 무엇인가?□라는 질문으로 이어질 것이다. 소멸과정은 다른 측면으로 보면 자영업의 지속기간에 관한 연구로 이어진다. 일정 시점까지 지속된 자영업이 일정 시점에서 자영업을 그만 둘 것인가 아니면 지속할 것인가 하는 의사결정을 하며 이러한 의사결정의 연속이 지속기간으로 나타나며 이는 경과기간모형을 이용하여 분석이 가능해질 것이다.

자영업의 지속기간을 분석한 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 자영업 지속기간은 평균 13년, 농림어업을 제외한 경우에도 10년 가까이나 되는 것으로 나타나 비교적 안정적 취업의 성격을 띠고 있으며 취업의 대안으로서 중요하다는 점이다. 둘째, 여성 자영업의 지속기간이 남성에 비해 다소 길게 나타나는 한편 업종별 편차가 상당한 것으로 나타난다. 농림어업에서 가장 길게 나타나며 제조업이 그 다음으로 긴 편이며 숙박 및 음식점업에서는 상대적으로 진입과 퇴장이 빈번한 것으로 나타난다. 셋째, 경제위기 직후 한 해 동안(제1차년도인 1998년과 제2차년도인 1999년 사이)에 자영업표본의 약 29%가 자영업을 그만두었다는 점(그 이후는 매년 1~2%만 그만 두고 있음)은 자영업의 지속기간이 경기변동에 상당히 민감하게 반응함을 보여준다는 것이다. 넷째, 자영업에 진입할 당시의 연령이 자영업의 지속성에 영향을 미친다는 점이다. 상대적으로 창업자금과 경험이 부족한 반면 임금근로의 가능성이 높은 연령층에서는 자영업을 그만 둘 유인이 강하게 작용하는 한편 임금근로의 가능성이 낮아지는 연령층에서는 자영업을 지속할 유인이 강하게 작용한다. 이는 고령화사회에서 자영업이 취업의 좋은 대안으로서의 역할을 할 수 있음을 보여주는 것이다. 다섯째, 연간 매출액이나 자영업소득으로 표현한 자영업의 경제적 성과가 높을수록 자영업을 그만 둘 확률이 낮아지는 한편 정보의 부족이나 자금부족 및 경험부족은 자영업을 그만 둘 확률을 높이는 것으로 나타난다. 이는 정보 및 자금 등에서 자영업 창업지원은 직접적으로 자영업의 지속성을 높일 뿐만 아니라 경제적 성과의 제고를 통하여 간접적으로 자영업의 지속성을 높임으로써 고령화사회에서의 일자리창출에 기여할 여지가 있음을 시사하는 것으로 해석할 수 있다. 마지막으로 훈련이 자영업의 지속성에 긍정적인 효과를 미치는 것으로 나타나며, 훈련의 주관자를 기준으로 볼 때, 특히 공공직업훈련이 미치는 효과가 눈에 띠게 나타난다. 이는 자영업 창업지원에서 정보 및 자금 측면 뿐 아니라 자영업을 유지하기 위한 다양한 컨설팅이 주효할 수 있다는 것을 시사한다.

본 연구의 부수적인 목적 중 하나는 자영업 연구의 새로운 가능성을 제시하는 것이다. 본 연구의 방법론이나 연구범위는 상당히 제한적이다. 그 원인 중 하나는 「한국노동패널」이 자영업 분석에 필요한 정보를 제공하고 있기는 하지만 여전히 제한된 정보 만을 제공하고 있다는 데에 있다. 그럼에도 불구하고 새로운 자료의 출현은 이미 언급한 자영업의 생성, 성장 및 소멸과정을 연구하는 단서를 제공하기 시작하였다는 점에 주목해야 한다. 자료구축의 시작과 더불어 자영업에 대한 연구가 본격화되고, 연구결과를 바탕으로 실태조사 설문항을 개발하는 반복과정을 거치면서 자료와 연구, 그리고 정책시사점이 풍부해질 것이다.

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<부표 1> 자영업 지속기간의 비례위험모형 추정 (전산업 표본)

	모형 (1)			모형 (2)			모형 (3)			가설 (1)			가설 (2)
StAge	2.619	(0.259)	***	1.900	(0.266)	***	1.927	(0.267)	***	1.942	(0.267)	***	1.959	(0.266)	***
Stage2	-0.306	(0.033)	***	-0.224	(0.033)	***	-0.226	(0.033)	***	-0.228	(0.033)	***	-0.229	(0.033)	***
Female	0.515	(0.081)	***	0.334	(0.085)	***	0.172	(0.090)	+	0.177	(0.091)	+	0.172	(0.091)	+
Hdo	-0.665	(0.097)	***	-0.591	(0.098)	***	-0.648	(0.099)	***	-0.670	(0.099)	***	-0.675	(0.099)	***
Cdo	0.268	(0.150)	+	0.333	(0.153)	*	0.361	(0.154)	*	0.339	(0.155)	*	0.358	(0.155)	*
Cgr	-0.057	(0.133)		-0.020	(0.144)		0.067	(0.146)		0.048	(0.146)		0.059	(0.146)
Married	-1.070	(0.173)	***	-0.807	(0.175)	***	-0.860	(0.177)	***	-0.860	(0.177)	***	-0.858	(0.177)	***
PRself	-0.296	(0.096)	**	-0.281	(0.096)	**	-0.267	(0.096)	**	-0.274	(0.096)	**	-0.270	(0.096)	**
Metro	0.115	(0.104)		0.119	(0.105)		0.146	(0.105)		0.163	(0.105)		0.165	(0.105)
Kg	0.018	(0.128)		0.025	(0.129)		0.057	(0.129)		0.069	(0.129)		0.067	(0.129)
Kunbu	-0.387	(0.114)	***	-0.280	(0.117)	*	-0.249	(0.117)	*	-0.238	(0.117)	*	-0.238	(0.117)	*
OccPro				-0.149	(0.155)		-0.147	(0.156)		-0.144	(0.155)		-0.142	(0.155)
IndAgr				-1.670	(0.173)	***	-1.751	(0.178)	***	-1.746	(0.178)	***	-1.744	(0.178)	***
IndMan				-1.403	(0.164)	***	-1.399	(0.165)	***	-1.400	(0.165)	***	-1.407	(0.165)	***
IndCon				-0.932	(0.208)	***	-0.913	(0.208)	***	-0.885	(0.208)	***	-0.875	(0.209)	***
IndSal				-0.854	(0.114)	***	-0.819	(0.114)	***	-0.830	(0.114)	***	-0.838	(0.114)	***
IndTra				-1.310	(0.278)	***	-1.249	(0.280)	***	-1.224	(0.280)	***	-1.241	(0.280)	***
IndEst				-0.615	(0.225)	**	-0.669	(0.227)	**	-0.650	(0.227)	**	-0.668	(0.227)	**
IndEtc				-0.600	(0.153)	***	-0.550	(0.154)	***	-0.523	(0.155)	***	-0.535	(0.156)	***
LSales							-0.096	(0.029)	***	-0.097	(0.029)	***	-0.096	(0.029)	***
Learn							-0.089	(0.019)	***	-0.087	(0.019)	***	-0.087	(0.019)	***
Hard1							0.392	(0.189)	*	0.410	(0.189)	*	0.394	(0.189)	*
Hard2							0.135	(0.093)		0.142	(0.093)		0.135	(0.094)
Hard3							0.182	(0.129)		0.172	(0.129)		0.161	(0.129)
Trained1										-0.333	(0.150)	*
Tplace1													-0.054	(0.261)
Tplace3													-0.702	(0.340)	*
Tplace4													-0.034	(0.309)
Tplace9													-0.510	(0.273)	+
-2 LogL	9062.4			8931.1			8888.7			8883.4			8879.6
LR 검정통계량				131.28***			42.40***			5.33*			9.12+

주 : (   )안은 표본오차.

***, **, *, +는 각각 유의수준 0.001, 0.01, 0.05, 0.10에서 유의함을 의미.

변수의 정의는 <표  > 참조.

LR 검정통계량은 <표 >와 <표 >을 참조.

자료 : 한국노동연구원, 「한국노동패널」 제1차년도(1998)∼제4차년도(2001).

산업 재해와 보상적 임금 : 시론

이 승 렬*

기존의 연구에 따르면, 우리나라의 경우에도 서구와 마찬가지로 산업 재해에 대하여 사전적 보상으로서 임금프리미엄이 존재하는 것으로 나타나고 있다. 다만 기존의 분석 방법은 재해 위험도에 대한 자기선택적 모형에 기초하고 있지 않음으로써 추정치에 편의(bias)가 존재할 가능성이 높다. 이에 따라 본고는 한국노동패널 제4차 연도 자료를 이용하여 남성 생산직 노동자의 재해 위험도에 대한 선택 방정식을 먼저 추정하고 추정식의 잔차(residual)를 임금 프로파일의 설명변수로 포함하는 분석을 시도하였다. 분석 결과를 정리하면 다음과 같다. 먼저 자가(自家)의 가치가 높을수록 낮은 재해 위험도를 선호하는 것으로 나타남으로써 자산 효과(wealth effect)의 존재가 확인되었다. 그리고 보상적 임금격차는 일반적으로 존재하지 않는 것으로 확인되었으나 노동조합이 조직된 대기업 노동자의 경우에 대해서는 사망 재해에 대하여 사전적 보상이 이루어지는 것으로 파악되었다. 특히 이들에게는 고임금에 대하여 낮은 사망 사고의 업무를 선호하는 소득 효과(income effect)가 강하게 작용한다는 사실을 아울러 알 수 있었다.

Ⅰ.  글을 시작하며

산업 재해 등 열악한 노동조건에 대하여 사전적인 보상으로서 높은 임금 프리미엄이 지급된다. 이는 송기호(1994) 등을 비롯한 국내의 기존 연구들이 대체로 일치하고 있는 결론이다. 이 견해에 따르고자 할 때 드는 한 가지 의문점이라 한다면, 이른바 3D 업종을 중심으로 하는 이주 노동자(immigrant workers)의 지속적인 유입을 어떻게 설명할 것인가라는 것이다. 만일 노동시장에서 보상임금격차(compensating wage differentials)가 존재한다면, 3D 업종의 열악한 노동조건이라는 열등재(inferior good)에 대하여 높은 임금이 대응함으로써 이 부문의 노동공급 부족은 자동적으로 해소되어야 하기 때문이다. 이와 같은 의문점에 대하여 한 가지 해석을 시도하고자 하는 것이 본고의 목적이다.

* 한국노동연구원 연구위원

국내 연구에 대해서는 송기호(1994)가 잘 정리하고 있다.

보상임금격차에 대해서는 Smith(1979)와 Rosen(1986)을 참고할 것.

본고가 주목하는 것은 국내의 기존 연구들이 사용하고 있는 분석 방법이다. 이들은 분석 자료로서 주로 「직종별 임금실태조사」원 자료를 이용하고 있기 때문에 통상최소자승법(ordinary least square method)에 의하여 임금 프로파일을 추정하는 방식을 채택하고 있다. 곧 임금 프로파일의 추정에 재해 위험도(주로 재해율과 사망 만인율이 쓰인다)를 설명변수로 포함하여 이 변수의 계수 추정치로부터 재해 위험에 대한 보상임금격차의 존재를 확인하는 것이다.

문제는 이때 노동자의 임금 수준을 결정하는 요인이 노동자가 직면하는 위험도에도 동시에 영향을 미칠 가능성이 존재한다는 점이다. 예를 들어 냉철한(cool-headed) 노동자가 안전한 작업장에서보다는 위험한 작업장에서 더욱 생산성을 발휘하는 경우가 있다. 만일 이처럼 어떤 관찰되지 않는 속성(unobserved attributes)이 노동자의 임금 수준과 위험도에 동시에 영향을 주는 경우, 단순히 임금-위험(wage-risk) 프로파일을 통상최소자승법에 의하여 추정하게 되면, OLS 추정량에 편의(bias)가 발생하게 된다. 그러므로 이와 같은 편의를 제거하기 위해서는 임금 프로파일을 추정할 때 노동자 개인의 위험도 선택이 임금 수준의 결정에 주는 영향을 배제하여야 하는 것이다. 본고는 기존의 연구와는 달리 노동자 개인의 위험도 선택을 고려하는 모형의 설정을 통하여 보상임금격차의 존재를 새롭게 추정하여 보고자 한다.

이 예는 Garen(1988)이 제시하고 있다.

자세한 내용은 Garen(1988)을 참고할 것.

이처럼 위험에 대한 노동자의 자기 선택적 모형(self-selective model)을 고려하기 위해서는 위험에 대한 노동자의 성향을 파악할 수 있는 정보가 필요하다. 한국노동패널자료는 「직종별 임금실태조사」원 자료와는 달리 노동자 개인뿐만 아니라 개인이 속한 가구에 대한 상세한 정보를 수록하고 있어 위험에 대한 노동자의 자기 선택적 모형을 분석할 수 있다. 특히 본고는 노동자가 소유하는 자산 금액이 높을수록 낮은 위험도를 선택한다는 Viscusi(1978)의 자산효과(wealth effect)가 우리나라에서도 확인되는지를 아울러 검토할 것이다.

한편 1980년대 후반 이후 우리나라의 노동시장이 이전과는 다른 양상으로 전개되었음을 감안한다면, 보상임금격차와 같은 노동시장의 기능이 일률적으로 작동한다고 보기는 어렵다. 대체로 서구의 연구에서는 보상임금격차 가설과 관련하여 노동조합의 역할에 주목하고 있다. 노동조합의 교섭력이 상대적으로 강력한 유럽의 경우에 노동조합은 노동시장의 영향을 절연시킬 가능성이 높기 때문이다. 예를 들어 Daniel and Sofer(1998)는 프랑스의 횡단면 자료를 이용하여, 전체 표본에서는 임금과 양호한 노동조건사이에 부(-)의 상관 관계가 나타나지만, 노동조합이 강력한 부문에서는 정(+)의 상관 관계가 나타나고 있음을 밝히고 있다.

대표적인 연구로 Sandy and Eliott(1996)와 Daniel and Sofer(1998)가 있다.

물론 이와 같은 논리를 유럽과는 달리 기업별 노동조합으로 구성되어 있는 우리나라의 경우에 그대로 적용할 수는 없다. 다만 이들의 연구로부터 얻을 수 있는 시사점이라 한다면, 우리나라의 경우, 대기업 노동조합의 역할에 대해 주목할 필요가 있다는 것이다. 1980년대 이후 대기업 중심의 노동조합이 노동시장의 기능에 대한 반작용으로서 일정한 영향력을 행사하고 있다고 인정할 수 있기 때문이다. 이러한 맥락에서 본고는 보상임금격차의 존재를 확인하는 과정에서 대기업 노동조합이 어떠한 영향을 미치고 있는지에 대해서도 살펴보고자 한다.

끝으로 본고의 구성을 간략히 정리하면 다음과 같다. 먼저 다음에 이어지는 절에서 노동자가 직면하게 될 재해 위험도와 이와 관련된 임금 수준을 자신이 선택하는 모형을 설명한다. 이 과정에서 기존의 연구가 가지는 문제점에 대해서도 함께 논의할 것이다. 그리고 이 모형에 기초하여 분석하게 될 통계 자료와 변수에 대하여 설명한 다음, 제3절에서 재해 위험도의 선택에 대한 이른바 위험 방정식(risk equation)을 추정하기로 한다. 이때 Viscusi(1978)의 자산 효과도 검증하게 될 것이다. 그리고 제4절에서는 임금-위험 프로파일의 추정을 통하여 우리나라에서 보상임금격차가 과연 존재하는지를 검토한다. 마지막으로 제5절에서 분석 결과의 의미를 해석하여 보고, 앞으로 어떤 방향의 연구가 필요한지를 생각하여 볼 것이다.

Ⅱ. 분석 모형과 자료 설명

1. 분석 모형

흔히 보상적 임금격차의 존재는 산업 재해라는 위험에 대한 지표(재해율과 사망 만인율)를 설명변수로 포함하는 임금 프로파일을 추정함으로써 확인하게 된다. 이때 주로 쓰이는 임금 프로파일은 다음과 같은 형태이다.

일반적으로 재해 위험도에 대한 지표로서는 업종별 또는 직업별 재해율과 사망 만인율을 이용하고 있다. 다만 이 경우에 같은 업종(또는 직업)에 속하더라도 개인이 직면하는 재해 위험도에서 차이가 나타난다는 점에서 측정오차(measurement error)의 가능성을 배제하지 못한다. 이에 대하여 위험에 대한 개인의 주관적인 인식을 이용하는 분석도 있다. 이에 대한 자세한 내용은 Smith(1979)를 참고할 것.

[eqn: { lnW}_{i }= { X}_{i }' beta + gamma CDOT { q}_{i } + { epsilon }_{ i}]                             (1)

여기에서[eqn: {lnW }_{i }]는 임금(자연로그치),[eqn: { X}_{i }]는 임금 수준을 결정하는 요인 벡터,[eqn: { q}_{i }]는 재해 위험도를 뜻하며[eqn: { epsilon }_{i }]는 오차항이다.

이때 노동자가 직면하게 될 재해 위험도를 결정하는 요인이 임금 수준의 결정에도 영향을 미친다고 한다면,[eqn: { q}_{i }]와[eqn: { epsilon }_{i }]사이에는 독립성이 보장되지 못한다. 그러므로 (1)식을 통상최소자승법에 의하여 추정하는 경우, 추정치에 편의(bias)가 존재하게 된다. 이 관계를 표현하면 다음과 같은 식이 될 것이다.

[eqn: { lnW}_{i }= { X}_{i }' beta + gamma CDOT { q}_{i } + { e}_{ i} + phi CDOT { q}_{i }]                        (2)

여기에서[eqn: { e}_{ i}]는 앞의[eqn: { epsilon }_{i }]와는 달리 재해 위험도[eqn: { q}_{i }]와는 독립적인 오차항이며, [eqn: phi]는 재해 위험도[eqn: { q}_{i }]에 영향을 받는 오차항을 나타내고 있다. 이 때문에 (1)식에서 오차항의 기대치, 곧[eqn: E LEFT ( { epsilon }_{ i} RIGHT ) != 0]임으로써 불편(unbiased) 추정량을 얻을 수 없게 되는 것이다.

일반적으로 노동자는 자신의 직업을 선택할 때, 어느 정도의 재해 위험도가 적정한지를 고려하게 된다. 이와 같은 결정식을 재해율 방정식(risk equation)이라 할 때, 이 방정식은 다음과 같이 나타낼 수 있다.

[eqn: { q}_{i } = { X}_{i }' delta + { Z}_{i }'xi + {mu }_{i }]                             (3)

여기에서[eqn: { Z}_{ i}]는 노동자의 위험 기피(risk aversion) 성향을 결정하는 요인, 비노동 소득(non-labor income) 등 위험도의 선택에 영향을 주는 요인들을 나타내며,[eqn: { mu }_{i }]는 오차항으로서[eqn: E LEFT ( { mu }_{i } RIGHT ) =0]임을 가정한다.

(2)식과 (3)식에 따르면,[eqn: { q}_{i }]가[eqn: phi]와 상관 관계에 있게 되므로 (2)식의 올바른 추정을 위해서는 (2)식과 (3)식을 연립방정식 형태로 추정하여야 한다. 하지만 이때 (2)식의 오차항 기대치가 0이 되지 못함으로써 통상의 연립방정식 추정 기법을 사용할 수 없다. 이에 대하여 Garen(1988)은 (2)식을 다음과 같이 수정된(corrected) 형태로 변형함으로써 추정량의 일치성(consitency)을 확보하도록 하고 있다.

[eqn: lnW= X' beta + gamma CDOT q + alpha CDOT hat{ mu }+ delta CDOT q CDOT hat{ mu }+ theta]                      (4)

이때 (4)식에서는 이해를 돕기 위하여 하첨자 i를 생략하고 있다. 그리고 [eqn: hat{ mu }]은 (3)식의 추정으로부터 얻게 될 잔차(residual)이며, [eqn: theta]는 오차항이다.

(3)식으로부터 (4)식이 도출되는 과정에 대해서는 Garen(1988)을 참고할 것.

본고는 노동자가 임금 수준과 함께 자신이 직면하게 될 재해 위험도를 동시에 선택하는 것으로 고려하고 있으므로 (1)식이 아니라 (4)식의 추정을 통하여 우리나라에서 과연 재해 위험에 대하여 사전적인 보상이 이루어지고 있는지를 살펴보게 될 것이다. 국내의 기존 연구들은 (1)식의 추정을 통하여 보상임금격차를 확인하였다고 한다면, 본고는 바로 (4)식의 추정에 기초하고 있다는 점에서 기존 연구의 접근 방법과 상이하다고 할 수 있다.

2. 분석 자료와 변수 설명

가. 분석 대상

본고에서는 분석 대상으로서 남성 생산직 노동자만을 선정하였다. 이처럼 분석 대상을 생산직 노동자에 한정한 것은 사무·전문직 등 이른바 화이트 칼라의 경우에 재해 위험도가 상당히 낮을 뿐만 아니라 본고가 사용하는 재해 위험도 자료가 업종별 통계이므로 노동자가 실제로 직면하는 재해 위험도와 분석에 쓰이는 재해 위험도 사이에 오차가 크게 나타날 수 있기 때문이다. 예를 들면, 건설업에 종사하는 사무직 종사자가 단순 노무직 종사자와 동일한 재해 위험에 있다고 보기는 어려울 것이다. 이에 따라 표준직업분류에서 기능원 및 관련 기능근로자(700∼744), 장치, 기계조작원 및 조립원(800∼834) 그리고 단순노무직 근로자(900∼933)에 해당하는 노동자를 분석 대상으로 하였다. 그리고 남성 노동자로 한정한 이유는 재해 위험도의 선택이 남성과 여성에 따라 각각 다르게 나타날 수 있다는 점을 고려하였다.

그리고 예외적인 경우를 배제하기 위하여 주당 평균 노동시간이 35시간 이상인 노동자만을 대상으로 하였다. 이에 따라 실제로 분석에 이용된 노동자수는 673명이다. 이때 한국노동패널조사의 경우, 임금 노동자에 대하여 정규직인지 아니면 비정규직인지를 조사하고 있으며, 아울러 직장에서 근무하는 형태에 대해서도 조사하고 있다. 본고의 분석 대상인 남성 생산직 노동자 673명 가운데 정규직이면서 상용직이라고 응답한 노동자는 549명이다. 본고는 주당 노동시간이 평균 35시간 이상인 노동자들을 대상으로 하고 있으므로 고용 형태 또는 근무 형태에 따른 차이가 상이한 분석 결과를 초래한다고는 생각하지 않지만, 비교를 위하여 정규직이면서 상용직인 노동자 549명에 대해서도 분석하여 보기로 한다. 참고로 이들에 대한 기초적 통계는 <부표 1>에서 소개하고 있다.

여기에서 말하는 비정규직은 단기간 계약직, 임시직, 일용직 근로자 등 일시적으로 취업한 근로자를 뜻한다.

직장에서 근무하는 형태로서는 상용 근로자, 임시 근로자와 일용 근로자의 세 가지 범주로 분류하고 있다. 여기에서 임시 근로자란 근로 계약 기간이 1개월에서 1년 미만인 근로자이며, 일용 근로자는 근로 계약 기간이 1개월 미만인 근로자를 뜻한다. 그리고 동일 직장에서 계속 근무하여도 근로 계약이 임시이면 임시 근로자에 표시하도록 하고 있으며, 일용인 경우에도 마찬가지로 일용 근로자에 표시하도록 하고 있다.

나. 재해 위험도

일반적으로 재해 위험도에 대한 지표로서는 업종별(또는 직종별) 재해율과 사망 만인율이 쓰이고 있다. 먼저 재해율이란 근로자수(정확히는 산재보험 적용근로자수)에 대한 재해자수의 비중(곧 재해율 = [재해자수 / 근로자수] □ 100)을 나타낸 것이며, 그리고 사망 만인율이란 근로자 10,000명 당 사망자수(곧 사망 만인율 = [사망자수 / 근로자수] □ 10,000)를 뜻한다. 이렇게 정의되는 재해율과 사망 만인율을 매년 노동부가 공식 발표하고 있는데 『산업재해분석』에서 관련된 통계를 얻을 수 있다. 다만 문제는 이들 통계가 업종별(그리고 업종별·사업장 규모별)로 발표되므로 노동자 개인이 직면하는 재해 위험도를 정확하게 반영하지 못한다는 점이다. 이미 언급하였듯이 동일한 업종에 종사하고 있을지라도 업무 내용과 사업장에 따라 실제의 위험도에는 차이가 있을 수 있는 것이다.

우리나라의 경우, 재해자는 4일 이상의 요양을 필요로 하는 재해자를 뜻하며, 여기에는 부상자뿐만 아니라 사망자와 업무상 질병자도 포함되어 있다. 마찬가지로 사망자에는 업무상 사고 이외에도 업무상 질병 사망자도 포함된다. 본고는 노동조건을 대표하는 변수로서 산업 재해를 고려하고 있으므로 업무상 질병자 또는 사망자가 포함되는 통계는 본고의 의도를 만족한다.

무엇보다도 노동자 개인에 대한 위험도를 정확히 알려주는 정보가 필요하지만, 본고가 이용하는 한국노동패널자료에서도 이와 같은 정보는 얻을 수 없다. 따라서 측정오차(measurement error)의 가능성이 존재한다는 사실을 고려하는 가운데『산업재해분석』의 2000년도 업종별 사망 만인율 통계를 재해 위험도로서 이용하기로 한다. 여기에서 재해 위험도로서 사망 만인율을 고려한 것은 재해율의 경우, 산재사고 은폐가 현실적으로 존재하는 만큼 실제와는 괴리될 가능성이 존재하기 때문이다. 이와는 달리 사망 사고의 경우에는 부상이나 질병 등에 비하여 노출될 가능성이 높으므로 상대적으로 신뢰도가 높다고 볼 수 있을 것이다. 참고로 2000년도의 업종 전체 평균 사망 만인율은 2.67이었으며, <부표 1>에서 볼 때, 본고의 분석 대상의 경우에는 남성 생산직 노동자가 2.58, 남성 정규·상용 생산직 노동자가 2.64이다. 다만 본고의 분석 대상은 사업장 통계가 아니라 관찰치의 평균이라는 사실에 유의하여야 한다.

2000년도 통계를 이용한 것은 제4차 패널조사가 2001년 5월경부터 시작되었다는 점을 고려하였기 때문이다. 그리고 『산업재해분석』에는 업종별·사업체 규모별 통계가 수록되어 있으므로 이를 이용하면 측정오차를 줄일 수 있을 것이다. 하지만 『산업재해분석』의 사업체는 기업이 아니라 사업장 단위인 반면, 한국노동패널자료의 경우에는 기업이라는 점에서 업종별·사업체 규모별 통계를 이용할 수 없었다.

실제로 재해율을 피설명변수로 하여 사망 만인율을 피설명변수로 하는 분석 방법과 동일하게 분석하여 보았으나 통계적으로 유의한 결과를 얻지 못하였다. 이 결과는 간접적으로 재해율 통계의 신뢰도 문제를 증명하여 준다고 볼 수 있다.

그리고 업종별 사망 만인율 통계를 분석에 이용한다고 할 때 나타나는 한 가지 문제점이 있다. 그것은 한국노동패널자료의 업종 분류와『산업재해분석』의 업종 분류가 다르다는 점이다. 전자가 표준산업분류체계(구분류)를 따르고 있다면, 후자는 매년 고시되는 산재보험료율 체계에 따르고 있다. 이에 대해서는 양 분류 체계를 참조하면서 최대한 분류가 일치되도록 조정하였다.

다. 기타 변수

1) 임금 프로파일의 추정에 이용되는 변수

먼저 임금 프로파일의 추정에는 피설명변수로서 시간당 임금률을 이용하였다. 한국노동패널자료는 임금 노동자에 대하여 월 평균 임금 액수와 주당 정규 근무시간 그리고 주당 평균 초과 근무시간을 조사하고 있다. 분석 대상으로서 주당 정규 근무시간과 평균 초과 근무시간을 합하여 35시간 이상이 되는 노동자만을 대상으로 하였으며, 월 평균 임금 액수에 주당 근무시간의 4.3배를 나눔으로써 시간당 임금률을 계산하였다. 실제 분석에서는 시간당 임금률의 자연 로그치를 이용하였다.

그리고 설명변수로서는 연령, 교육년수, 근속년수, 기업 규모, 노조 유무(□노조 유무 □ 대기업□의 교차항 포함), 업종 그리고 직종을 이용하였다. 교육년수의 경우에는 연속형(continuous) 변수를 적용하여 국졸의 경우에는 6년, 중졸은 9년, 고졸은 12년, 전문대졸은 14년, 대졸은 16년 그리고 대학원(석사)졸은 18년으로 하였다. 이때 중퇴자 또는 수료자의 경우에는 정확한 교육년수의 파악이 불가능하여 최종 학력의 교육년수로 대체하였다. 업종과 직종의 경우에는 각각 표준산업분류와 표준직업분류의 대분류에 따라 범주형(categorical) 변수로 구성하였다. 기업 규모는 5인 미만, 5∼9인, 10∼29인, 30∼49인, 50∼99인, 100∼299인, 300∼499인, 500∼999인 그리고 1,000인 이상으로 분류하였다.

2) 재해율 방정식의 추정에 이용되는 변수

앞에서 설명한 바와 같이 재해율 방정식의 추정에서 피설명변수로서는 사망 만인율을 이용하였다. 그리고 설명변수로서는 대체로 임금 수준의 결정에 영향을 주는 요인, 노동자의 위험 기피도에 영향을 주는 요인, 노동자가 보유한 순자산, 비노동 소득 그리고 기타 결정 요인을 들 수 있다. 본고에서는 Viscusi(1978)의 모형에 Garen(1988)의 모형을 절충하는 형태로서 연령, 교육년수, 근속년수, 부동산 금액, 금융 순자산(= 금융자산 - 금융부채), 비노동 소득, 배우자의 취업 여부(임금 근로자 또는 자영업 종사자인 경우 = 1), 기업의 노조 유무(노조가 있는 경우 = 1), 기업 규모, 업종 그리고 직종을 설명변수에 포함하였다. 여기에서 자가 가치와 금융 순자산, 비노동 소득 그리고 배우자의 취업 여부는 노동자의 위험 기피도에 영향을 주는 요인으로 간주할 수 있을 것이다. 이밖에는 임금 수준에 영향을 주는 요인이거나 기타의 결정 요인으로서 이해하여 볼 수 있다.

여기에서 간략히 부동산 금액과 금융 순자산 그리고 비노동소득에 대하여 설명하기로 한다. 먼저 부동산 금액은 자가(自家)와 소유 부동산의 시가를 합한 금액이다. 이때의 문제점은 상당수의 가구가 소유 부동산의 시가를 범주 형태로 응답하고 있다는 것이다. 부동산 시가는 1,000만 원 미만, 1,000∼2,500만 원 미만, 2,500∼5,000만 원 미만, 5,000∼7,500만 원, 7,500만 원∼1억 원 미만, 1∼2억 원 미만, 2∼3억 원 미만, 3∼4억 원 미만, 4∼5억 원 미만, 5∼10억 원 미만 그리고 10억 원 이상으로 분류되어 있다. 따라서 부동산 시가를 실수로 적은 가구에 대해서는 실제의 시가를 그대로 사용하였으며, 범주형으로 응답한 가구에 대해서는 해당 범주의 평균치를 적용하였다. 예를 들면, 1,000만 원 미만의 가구는 500만 원으로, 1,000∼2,500만 원 미만의 가구는 1,750만 원으로 대체하였다. 10억 원 이상의 가구에 대해서는 10억 원으로 하였다.

다음으로 금융자산의 경우에는 은행예금, 주식·채권·신탁, 저축성 보험, 아직 타지 않은 계, 개인적으로 다른 사람에게 빌려준 돈 그리고 기타 금융자산이다. 그리고 부채는 금융기관 부채, 비금융기관 부채, 개인적으로 빌린 돈, 전세금·임대보증금 받은 것, 미리 타고 앞으로 부어야 할 계 그리고 기타 부채이다. 이들 변수는 모두 실수로 조사되고 있으므로 이를 그대로 이용하였다. 본고에서는 금융자산에서 부채를 제외한 순자산 개념을 이용하였다.

마지막으로 비노동 소득으로서는 대체로 금융소득(이자 수입과 주식·채권 매매차익 등), 부동산 소득(임대료, 부동산 매매차익 등), 사회보험 금액, 이전소득(정부보조금 등)과 기타 소득(계, 장학금 등)이 해당한다. 이들 금액의 총합을 비노동 소득으로 하였다.

Ⅲ. 산업 안전과 자산 효과

본고는 노동자가 임금 수준과 재해 위험도를 동시에 선택한다는 가정으로부터 먼저 재해 위험도를 결정하는 방정식, 곧 앞 절의 (3)식을 추정하여 보기로 한다. Garen(1988)은 재해 위험도를 결정하는 요인으로서 노동자의 임금에 영향을 주는 요인, 비노동 소득, 위험 기피도에 영향을 주는 요인으로 분류하고, 이들 요인으로서 대체로 노동자의 교육 수준, 노동 경험, 근속 연수, 직업, 노조원 여부, 비노동 소득, 결혼 여부, 배우자 취업 여부, 배우자 교육년수, 부양 자녀수, 장애 정도 그리고 인종 등을 들고 있다.

한편 Viscusi(1978)에 따르면, 노동자가 소유한 자산의 규모가 클수록 자신이 선택하는 직업의 위험도는 낮아진다. 이를 이른바 자산 효과라 하는데 실제로 노동자가 속한 업종의 재해율에 대하여 해당 노동자가 소유한 순자산(net asset)을 설명변수로 회귀 분석한 결과, 미약하지만 추정치가 부(+)의 부호를 나타냄으로써 자신의 가설이 타당함을 확인하고 있다. 이와 같은 논리를 받아들여 Garen(1988)은 순자산 대신에 노동자가 보유한 자가(自家)의 가치를 재해율 방정식(risk equation)에 설명변수로 포함하였다. Viscusi(1978)와는 달리 Garen(1988)의 분석에서는 노동자가 보유한 자가의 가치가 재해 위험도의 결정에 아무런 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다. 하지만 높은 학력 소유자와 장기 근속자, 노조원, 비노동 소득이 높은 노동자의 경우에 낮은 재해 위험도를 선택하는 것으로 나타나 노동자들은 산업 안전(saftey)을 정상재로 인식하고 있음을 확인하고 있다.

본고도 Viscusi(1978)와 Garen(1988)의 시도에 따라 재해율 방정식 추정에 자산과 관련된 변수를 포함하여 보기로 한다. 이를 통하여 우리나라의 경우에도 재해 위험도 선택에 노동자가 보유한 자산이 영향을 미치는지를 검증할 수 있을 것이다. 분석 자료의 설명에서 언급한 바와 같이 한국노동패널자료에서는 노동자가 속한 가구의 자가 금액과 소유 부동산 시가 총액, 금융자산과 부채에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본고는 자가 등의 부동산 시가 총액과 금융 순자산(= 금융자산 - 부채)을 분석에 이용하기로 한다. 이밖에도 노동자의 연령과 교육년수, 배우자의 취업 여부, 비노동 소득, 노조 유무(□노조 유무 □ 대기업□ 교차항 포함), 기업 규모, 업종 그리고 직종을 설명변수로서 포함하기로 한다. 물론 재해 위험도를 나타내는 피설명변수로서는 사망 만인율이다.

Garen(1988)은 업종별 사망률과 재해율을 역누적함수(inverse cumulative function)의 형태로 변형하여 피설명변수로 이용하고 있다. 이는 피설명변수가 음(-)의 무한대로부터 양(+)의 무한대까지 분포하도록 하기 위한 것일 뿐이며, 이로부터 얻은 분석 결과는 업종별 사망률과 재해율 자체를 피설명변수로 하여 얻은 결과와 차이가 없음을 밝히고 있다. 실제로 Garen(1988)의 분석 방법에 따라 캐나다의 보상임금격차를 연구한 Gunderson and Hyatt(2001)는 업종별 사망률과 재해율 자체를 피설명변수로서 이용하고 있다.

재해율 방정식의 추정 결과는 <표 1>에 나타내고 있다. 먼저 사망 만인율에 대하여 자산 효과가  존재하는지를 살펴보기로 하자. <표 1>에서 볼 수 있듯이 노동자가 속한 가구의 자가 등 소유 부동산 시가 총액과 금융 순자산이 모두 부(-)의 부호를 보이고 있다. 소유 부동산 시가 총액의 경우에는 남성 생산직 노동자 전체와 정규·상용직 모두 유의 수준 10%에서 통계적으로 유의한 반면, 금융 순자산은 통계적으로 유의하지 않다. 다만 소유 부동산 금액의 계수 추정치가 보이는 효과는 상당히 미미한 편이라 할 수 있다. 노동자 전체의 경우에는 계수 추정치가 -0.000017이며, 정규·상용직의 경우에는 -0.000021로 정규·상용직의 경우에 효과가 상대적으로 크다고 할 수 있으나 절대치에서 보면, 이 차이는 무시할 수 있을 정도이다. 이 수치들로부터 해석하여 본다면, 소유 부동산 금액이 1만 원 증가하는 경우에 노동자들이 선택하는 사망 만인율은 0.002% 정도 낮아진다고 볼 수 있다. 결과적으로 볼 때 통계적 유의수준은 낮지만, 자가 등 소유 부동산 시가 총액의 면에서 볼 때, 우리나라 남성 생산직 노동자의 경우에도 산업 재해에 대하여 자산 효과가 존재하는 것으로 나타난다. 곧 이들은 산업 안전을 정상재(normal good)로서 선호하고 있는 것으로 간주할 수 있다.

<표 1>  남성 생산직 노동자의 재해율(사망 만인율) 방정식 추정 결과

	노동자 전체(673명)	정규·상용직(549명)
상수	2.066(0.558)***	2.166(0.678)***
연령	0.012(0.007)	0.008(0.009)
교육년수	-0.012(0.030)	-0.012(0.036)
근속년수	0.007(0.012)	0.016(0.015)
소유 부동산 시가 총액(□100)	-0.0017(0.0009)*	-0.0021(0.0005)*
금융 순자산(□1,000)	-0.0006(0.02)	-0.0049(0.02)
비노동소득	0.0001(0.0002)	0.0002(0.0002)
배우자 취업 여부	-0.197(0.163)	-0.185(0.195)
노조 유무	0.246(0.248)	0.222(0.284)
노조 유무 □ 대기업	-0.091(0.502)	0.409(0.335)
기능원 및 관련 기능 근로자	0.614(0.219)***	0.454(0.274)***
장치·기계조작원 및 조립원	2.066(0.558)***	0.700(0.678)***
수정된 결정계수	0.2510	0.2403

주 : 1) 분석에 포함된 기타 변수로서는 기업 규모별 더미 변수와 업종별 더미 변수이다.

2) 괄호 안의 수치는 표준오차를 나타내며, *, **와 ***는 각각 유의수준 10%, 5%, 1%에서 통계적으로 유의함을 뜻한다.

그런데 자가 금액이 재해율 선택에 영향을 미치지 못한다는 Garen(1988)의 분석 결과와 비교할 때, 본고의 분석 결과는 분명한 차이를 보인다. 하지만 우리나라의 경우에는 자산으로서 자가 등 소유 부동산이 중요한 변수일 수 있다. 참고로 <부표 1>의 기초 통계에서 볼 수 있듯이 금융 순자산의 표준 편차보다 소유 부동산 금액의 표준 편차가 크며, 분석 자료로부터 계산하여 본 결과, 생산직 노동자 전체 673명 가운데 소유 부동산이 없는 노동자가 245명으로서 전체의 36.4%를 차지하고 있었다. 이러한 점들을 감안한다면, 소유 부동산이 자산으로서 중요한 영향 요인이 될 수 있음을 추측하여 볼 수 있다.

Garen(1988)의 경우, 분석 대상은 정규 생산직 노동자이다. 여성이 포함되어 있는지는 알 수 없지만, 본문의 내용으로 판단할 때 본고와 마찬가지로 남성의 경우로 한정한 것으로 보인다. 다만 본고와 Garen(1988)의 차이점은 Garen(1988)의 경우에는 자가 금액(value of house)를 설명변수로 포함하였다면, 본고는 자가 이외의 소유 부동산도 합계하였다는 점이다.

또 한가지 본고와 Garen(1988)이 분석 결과에서 나타나는 차이점이라 한다면, 비노동 소득의 영향력이다. Garen(19880의 경우, 미미한 정도이긴 하지만 재해율 선택에 비노동 소득이 부(+)의 효과를 보인 반면, 본고의 분석 결과에서는 통계적으로 유의하지 않지만 비노동 소득이 정(+)의 부호를 나타내고 있다. 그리고 연령, 교육년수와 근속년수 등 노동자의 임금에 영향을 주는 요인들도 통계적으로 유의하지 않다. 다만 연령의 경우, 노동자 전체에 대해서는 유의수준 10.1%에서 통계적으로 유의한 것으로 나타나고 있는데, 연령을 노동 경험에 대한 대리변수(proxy variable)로 간주한다면, 노동 경험이 재해율과 정(+)의 상관 관계를 보이는 Garen(1988)의 결과와 일치한다.

재해에 대한 노동자의 위험 기피도에 영향을 주는 요인 가운데 한 가지가 배우자의 취업 여부이다. 배우자가 임금 노동자인 경우 또는 자영업에 춰업하고 있는 경우에는 추정치의 부호로 볼 때 노동자들이 낮은 사망 만인율을 선택하는 것으로 나타나고 있지만, 통계적으로 유의하지 않다.

한국노동패널자료에서는 사업체에 노동조합이 있는지에 대한 질문 이외에 응답자가 노동조합에 가입하고 있는지에 대해서도 조사하고 있다. 노동조합 유무 대신이 노조원 여부를 설명변수로 포함한 분석을 시도하였지만, 결과에서 나타난 차이는 무시하여도 좋은 수준이었다.

마지막으로 노동조합이 있는 기업에 종사하는 노동자의 경우에도 재해에 대하여 기피하는 성향이 있는지는 불명확하다. Viscusi(1979)의 경우에는 노동조합과 산재 위험사이에 정(+)의 상관성을 보이고 있으나 Garen(1988)의 경우에는 부(+)의 상관 관계임이 확인되고 있다. 참고로 Sandy and Elliott(1996)에서는 산재 사고로 인한 사망의 경우에는 노동조합과 정(+)의 상관성을 보이는 반면, 산재 사고 이외의 원인을 포함한 사망의 경우에는 노동조합과 부(-)의 상관성을 보였다. 본고의 결과 또한 정(+)의 상관성을 보이는 것으로 나타나고 있지만 통계적으로 유의하지 않다.

Ⅳ. 산업 재해에 대한 보상적 임금격차의 추정

앞에서 잠깐 언급하였듯이 우리나라의 경우에도 외국과 마찬가지로 산업 재해에 대하여 사전적 보상이 이루어지고 있다는 사실이 기존의 연구에서 확인되고 있다. 다만 이들 연구는 분석 자료의 한계로 인하여 노동자 개인이 재해 위험도를 선택하는 내생적(endogenous) 모형을 고려할 수 없었다. 따라서 이들의 분석 결과에 편의가 존재할 가능성이 있다는 사실은 이미 설명하였다. 본고는 제3절에서 한국노동패널자료를 이용하여 재해 위험도(정확히는 사망 만인율)를 노동자가 선택하는 재해율 방정식을 추정하였으므로 이 결과를 기초로 하여 통상최소자승법에 따른 추정에서 발생하는 편의를 제거할 수 있다. 이처럼 추정량의 일치성과 효율성이 확보된 상태에서도 과연 산업 재해에 대하여 보상적 임금격차가 존재하는지를 이 절에서 확인하여 보기로 한다.

특히 여기에서는 노동조합, 특히 대기업 노동조합의 경우에 보상임금격차의 면에서 다른 기업의 노동자들과 어떠한 차이점을 보이는지를 살펴보기로 한다. 이는 임금 프로파일 추정에서 사망 만인율에 □노조 유무 □ 대기업□ 교차항(interaction term)을 다시 곱하는 교차항을 설정함으로써 검증하여 볼 것이다. 여기에서 대기업이라고 하는 것은 종업원 1,000인 이상의 기업을 말한다.

1. 통상최소자승법에 의한 추정 결과

먼저 재해 위험도에 대한 설명변수로서 사망 만인율을 포함한 분석에서 통상최소자승법으로 추정한 결과는 기존의 연구 결과와는 다르게 나타나고 있다. 이 결과는 <표 2>와 <표 3>에서 □모형 Ⅰ□로 표시한 열(column)의 내용에 표시되고 있다. 대체로 임금 수준을 결정하는 변수들은 특이한 추정치를 보이고 있지 않으므로 이에 대한 설명은 생략하기로 하고, 사망 만인율의 계수 추정치가 보이는 결과를 해석하여 보기로 한다.

<표 2> 사망 재해에 대한 보상임금격차의 추정 결과 (남성 생산직 노동자 전체 : 673명)

	모형 Ⅰ	모형 Ⅱ	모형 Ⅲ
상수	-2.920(0.200)***	-2.767(0.292)***	-2.766(0.322)***
연령	0.071(0.009)***	0.072(0.009)***	0.072(0.013)***
연령2	-0.001(0.0001)***	-0.001(0.0001)***	-0.001(0.0002)***
교육년수	0.041(0.006)***	0.040(0.007)***	0.040(0.008)***
근속년수	0.026(0.007)***	0.027(0.007)***	0.027(0.007)***
근속년수2	-0.0003(0.0003)	-0.0004(0.0003)	-0.0004(0.0002)
노동조합 유무	-0049(0.055)	-0.034(0.059)	-0.032(0.058)
대기업 노동조합(=노조유무 □ 대기업)	0.123(0.133)	0.126(0.199)	-0.030(0.144)
기능원 및 관련 기능 근로자	0.225(0.047)***	0.263(0.068)***	0.257(0.070)***
장치·기계조작원 및 조립원	0.176(0.049)***	0.222(0.079)***	0.225(0.080)***
사망 만인율	-0.002(0.009)	-0.078(0.099)	-0.074(0.102)
사망 만인율 □ 대기업 노동조합	0.051(0.032)	0.048(0.073)	0.129(0.049)***
사망 만인율 추정식 잔차(R)	-	-	0.081(0.103)
R □ 사망만인율	-	-	-0.001(0.001)
R □ (사망만인율 □ 대기업 노동조합)	-	-	-0.016(0.005)***
결정계수	0.4189	0.4176	0.4237

주 : 1) 분석에 포함된 기타 변수로서는 업종별 더미변수와 기업 규모별 더미변수이다.

2) 괄호안의 수치는 표준오차를 나타내며, *, **와 ***는 각각 유의수준 10%, 5%, 1%에서 통계적으로 유의함을 뜻한다.

3) 사망 만인율 추정식 잔차(R)란 <표 1>의 추정 결과를 기초로 하여 얻은 잔차(residual)를 뜻한다.

<표 3> 사망 재해에 대한 보상임금격차의 추정 결과 (남성 정규·상용 생산직 노동자 : 549명)

	모형 Ⅰ	모형 Ⅱ	모형 Ⅲ
상수	-2.967(0.238)***	-2.685(0.318)***	-2.670(0.374)***
연령	0.071(0.011)***	0.072(0.011)***	0.072(0.018)***
연령2	-0.001(0.0001)***	-0.001(0.0009)***	-0.001(0.0002)***
교육년수	0.048(0.007)***	0.046(0.008)***	0.046(0.009)***
근속년수	0.035(0.008)***	0.036(0.008)***	0.037(0.008)***
근속년수2	-0.001(0.0003)*	-0.001(0.0006)*	-0.001(0.0003)**
노동조합 유무	-0.058(0.059)	-0.032(0.062)	-0.032(0.061)
대기업 노동조합(=노조유무 □ 대기업)	0.066(0.150)	0.091(0.213)	-0.055(0.163)
기능원 및 관련 기능 근로자	0.231(0.058)***	0.294(0.073)***	0.288(0.075)***
장치·기계조작원 및 조립원	0.175(0.059)***	0.266(0.090)***	0.271(0.090)***
사망 만인율	-0.003(0.009)	-0.138(0.096)	-0.131(0.010)
사망 만인율 □ 대기업 노동조합	0.055(0.033)	0.068(0.072)	0.144(0.052)***
사망 만인율 추정식 잔차(R)	-	-	0.138(0.101)
R □ 사망만인율	-	-	-0.001(0.001)
R □ (사망만인율 □ 대기업 노동조합)	-	-	-0.018(0.005)***
결정계수	0.4239	0.4240	0.4321

주 : <표 2>와 동일

송기호(1994)에서는 사망률이 제조업 남성 생산직의 임금에 미치는 영향을 보여주는 추정치가 최저 0.030(1980년도)에서 최대 0.312(1989년도)로 나타나며, 통계적으로도 유의하다. 특히 고임금 부문(해당 노동자의 임금이 표본 남성 임금의 중위수 이상인 경우)과 저임금 부문(해당 노동자의 임금이 표본 남성 임금 중위수의 ⅔ 미만인 경우)으로 나누어 분석한 결과에서 고임금 부문의 노동자의 경우에는 사망률이 연도별로 추정치의 부호가 다르게 나타나는 반면, 저임금 부문의 노동자에게서는 정(+)의 부호를 일관되게 보이며, 대체로 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

송기호(1994)는 근로자 1,000명 당 사망자수를 뜻하는 사망 천인율을 사용하고 있다.

본고의 결과에서는 사망 만인율에 대한 추정치가 남성 생산직 노동자 전체의 경우에 -0.002(정규·상용직의 경우에는 -0.003)으로 부(-)의 효과가 나타나고 있지만 통계적으로 유의하지 않다. 대기업 노동조합의 영향은 정(+)의 관계를 나타내고 있지만 이 추정치도 마찬가지로 통계적으로 유의하지 않다. 참고적으로 대기업 노동조합에 관한 교차항을 제외하고 사망 만인율만을 설명변수로 포함한 분석 결과는 사망 만인율의 추정치가 0.0003으로 비록 부호는 양(+)인 것으로 나타나지만 역시 통계적으로 유의하지 않다. 이와 같은 결과가 송기호(1994)의 분석 결과와 다른 이유에 대해서는 분석 자료가 상이하다는 점에서 추측하기가 곤란하다. 결론적으로 말하면, 본고의 분석 결과로부터 남성 생산직 노동자의 경우에 사망 재해에 대하여 높은 임금 프리미엄이라는 사전적 보상이 이루어지고 있다고 보기는 어렵다.

참고로 송기호(1994)와 마찬가지로 제조업에 국한한 분석에서는 사망 만인율의 추정 계수치가 0.0134로 나타났으나 통계적으로 유의하지 않았다.

2. 2단계 최소자승법에 의한 추정 결과

앞에서 설명하였듯이 통상최소자승법에 의한 임금 프로파일의 추정은 재해 위험도에 대한 자신의 선택(self-selection)을 동시에 고려하고 있지 않기 때문에 만일 재해 위험도와 임금 수준을 동시에 결정하는 요인이 존재하는 경우에는 추정량이 불편성(unbiasedness)을 확보하지 못한다. 이에 따라 본고는 Garen(1988)의 분석 방법에 따라 (3)식의 추정(곧 제3절의 추정 결과)으로부터 얻게 되는 재해 위험도의 추정치[eqn: hat{q}]을 도구변수(instrumental variable)로서 (4)식의 추정에 이용하여 보기로 한다. 이 분석 방법은 일종의 2단계 최소자승(2SLS) 추정법이라 할 수 있을 것이다.

이와 같은 분석 방법에 따라 추정된 결과는 <표 2>와 <표 3>에서 □모형 Ⅱ□라고 하는 열에 나타내고 있다. 이 추정 결과는 통상최소자승법에 의한 결과에 비하여 추정치의 절대값이 증가하고 있을 뿐 여전히 통계적으로 유의하지 않다. 특히 남성 정규·생산직 노동자의 경우에 증가하는 정도가 크게 나타난다. 따라서 재해 위험도의 선택과 임금 수준의 결정을 동시에 고려하는 2단계 최소자승법은 통상최소자승법에 의한 추정량의 편의를 제거하는데 유효한 분석 방법이 되지 못함을 알 수 있다.

뒤에서 설명할 것이지만, 하우스만 검정 방식에 따라 재해율 방정식과 임금 프로파일 사이에 연립성이 존재하는지를 검정한 결과에서도 연립성이 존재하지 않는다는 결과를 얻었다. 따라서 □모형 Ⅱ□가 □모형 Ⅰ□에 비하여 유효하다고 볼 수 없다.

3. 오차항의 불균등 분산을 제거한 추정 결과

가. 임금 프로파일 오차항의 불균등 분산성과 해결 방법

2단계 최소자승법에 의한 추정 방법은 (4)식에서 볼 때, 재해율 방정식의 추정으로부터 얻은 잔차(residual)[eqn: hat{ mu }]을 포함하지 않는 경우이다. Garen(1988)에 따르면, (2)식의 오차항은 기대치가 0이 되지 못하고, 이 때문에 통상적인 연립방정식 추정 방법을 적용할 수 없게 된다. 따라서 도구변수를 설명변수로 포함하는 방식으로 (2)식을 추정할 것이 아니라 재해율 방정식으로부터 얻은 잔차를 설명변수로 포함하는 (4)식에 기초하여 임금 프로파일을 추정하여야 한다는 것이다. 이에 따라 본고는 Garen(1988)의 추정 방법에 따라 사망 만인율 추정식으로부터 얻은 잔차를 (4)식의 추정에 설명변수로 포함하기로 한다. 이는 (4)식에서 볼 수 있듯이 □모형 Ⅱ□에 설명변수가 두 가지 추가되는 방식이다. 곧 사망 만인율 추정식의 잔차 그리고 이 잔차와 사망 만인율의 교차항이 추정에 포함된다. 이 새로운 모형을 □모형 Ⅲ□이라 하자.

이 때 유의하여야 할 점은 (4)식의 오차항[eqn: theta]가 재해 위험도[eqn: q]에 좌우되므로 분산이 동일한 값을 나타내지 못하게 된다. 곧 불균등 분산성(heteroscedasticity)이 존재하게 된다. 문제는 오차항이 불균등 분산을 가지게 될 때, 통상최소자승법에 의한 추정치의 표준 오차에 편의가 발생한다는 점이다. Garen(1988)은 이 문제를 해결하기 위하여 가중 최소자승법(weighted least square method)을 제시하였다. 이를 간단히 설명하면, 임금 프로파일의 오차항은 재해 위험도에 좌우되므로 이 관계를 재해 위험도의 함수로 표현할 수 있다. 실제로 (4)식을 통상최소자승법으로 추정한 뒤에 이 추정식으로부터 얻은 잔차의 자승항을 피설명변수로 하고, 사망 만인율과 사망 만인율의 자승항을 설명변수로 하여 회귀 분석한 다음, 이 결과를 가중치로 이용하고 있다. 본고는 가중 최소자승법 대신에 White의 절차(White procedure)에 따라 추정량의 표준오차를 교정하였다.

나. 오차항의 불균등 분산을 제거한 뒤의 추정 결과

<표 2>와 <표 3>에서 □모형 Ⅲ□이라는 열에 나타내고 있는 분석 결과는 이전의 □모형 Ⅰ□과 □모형 Ⅱ□의 결과와는 다른 양상을 보인다. 물론 사망 만인율의 추정 계수치가 절대값에서 □모형 Ⅱ□에 비하여 더욱 커지나 통계적으로 유의하지 않다는 사실은 동일하다. 하지만 □모형 Ⅰ□과 □모형 Ⅱ□에서 통계적으로 유의하지 않았던 □사망 만인율 □ 대기업 노동조합□이라는 교차항의 추정치가 남성 생산직 노동자 전체의 경우에는 0.129, 남성 정규·상용 생산직 노동자의 경우에는 0.144로 절대값이 커질 뿐만 아니라 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하다. 이 결과는 대기업 노동조합의 경우, 사망 만인율과 임금 수준 사이에는 정(+)의 상관 관계가 존재함을 의미한다. 다시 말해서 대기업이면서 노동조합이 조직되어 있는 경우에는 사망 재해에 대하여 고용주가 사전적 보상을 하고 있다는 것이다. 특히 남성 정규·상용 생산직의 경우에 노동조합 효과가 더욱 크게 나타나고 있다는 사실이 흥미롭다. 다만 이와 같은 효과가 노동조합의 역할에 따른 것인지에 대해서는 신중한 해석이 필요하다.

이처럼 통계적으로 유의하지 않았던 □사망 만인율 □ 대기업 노동조합□이라는 교차항의 추정치가 통계적으로 유의하다는 사실은 임금 프로파일의 오차항이 재해 위험도(사망 만인율)와 상관성이 있음을 나타낸다. 그리고 절대치가 증가한다는 사실은 이 상관성이 부(+)의 관계에 있음을 뜻하므로 관찰되지 않는 소득 능력을 가진 노동자, 곧 오차항((2)식의[eqn: { e}_{i }])이 상대적으로 큰 노동자가 사망 재해가 낮은 업무에 종사한다는 것을 의미한다. 이는 해당 노동자가 산업 안전을 정상재로서 로부터 선호하고 있음을 뜻하는 것으로서 이와 같은 선호가 노동조합이 조직된 대기업 노동자의 경우에 분명히 나타나고 있는 것으로 추론된다.

이는 (2)식에서 통상최소자승법에 의한 추정량을 □OLS라 하고 일치 추정량을 □라 할 때, 다음의 관계가 성립하기 때문이다. 곧 plim □OLS = □ + [cov(q, e) / var(q)].

한편, 제3절에서 추정한 사망 만인율 추정식으로부터 얻은 잔차가 노동자의 임금 수준에 영향을 미치는 것은 다음과 같이 해석할 수 있다. Garen(1988)에 따르면, 이 잔차는 노동자가 실제로 선택한 재해 위험도([eqn: q])가 평균적인 위험도([eqn: hat { q}])보다 크다는 것이므로 잔차가 클수록 노동자는 재해 위험이 높은 업무를 선택하게 됨을 뜻한다. 그리고 이 잔차의 계수[eqn: alpha]는 (2)식의 오차항[eqn: { e}_{i }]와 (3)식의 오차항[eqn: { mu }_{i }] 사이의 관계, 곧 [eqn: { cov LEFT ( e, mu RIGHT ) } over {var LEFT ( mu RIGHT ) }]를 의미하므로 만일 이 잔차에 대한 추정치의 부호가 양(+)이라면, 기대치 이상의 높은 소득은 기대치 이상의 재해 위험에 대응하는 반면에 부호가 음(-)인 경우에는 기대치 이상의 높은 소득과 기대치 이하의 재해 위험이 대응하게 된다. 본고의 분석 결과에서는 이 계수 추정치가 0.081(남성 생산직 노동자 전체의 경우) 그리고 0.138(남성 정규·상용 생산직 노동자의 경우)인 것으로 나타나고 있으나 모두 통계적으로 유의하지 않다. 따라서 기대치 이상으로 높은 소득을 받는 노동자가 어떠한 재해 위험도를 선택하는지에 대해서는 판단하기가 불가능하다.

그리고 사망 만인율 추정식의 잔차([eqn: hat { mu }])와 사망 만인율의 교차항은 (2)식의 [eqn: phi]와 (3)식의[eqn: { mu }_{i }]사이의 관계, 곧 [eqn: { cov LEFT ( phi , mu RIGHT ) } over {var LEFT ( mu RIGHT ) }]를 의미한다. 그러므로 만일 이 교차항의 계수 추정치가 양(+)의 부호를 보이게 되면, 기대 이상으로 높은 재해 위험에 처해 있는 노동자가 기대 이상으로 높은 [eqn: phi]에 대응하게 된다. 이는 재해 위험에 대하여 대체 효과(substitution effect)가 강하게 작용한다고 볼 수 있다. 반면에 이 계수 추정치가 음(-)의 부호를 나타내면 소득 효과(income effect)가 강하게 작용한다고 하겠다. 본고의 분석 결과에서는 이 계수 추정치가 음(-)의 부호를 가지는 것으로 나타나고 있지만 통계적으로 유의하지 않다. 이와는 달리 이 교차항에 다시 대기업 노동조합의 더미 변수를 곱한 교차항에서는 계수 추정치가 남성 생산직 노동자 전체와 남성 정규·상용 생산직 노동자의 경우에 각각 -0.015와 -0.018일 뿐만 아니라 둘다 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하다. 따라서 노동조합이 조직되어 있는 대기업 노동자의 경우에는 산업 재해에 대하여 소득 효과가 상대적으로 강하게 작용, 고임금에 대하여 낮은 사망 위험을 선호한다는 사실을 추론하여 볼 수 있다. 그리고 이 경향은 정규·상용직 노동자인 경우에 더욱 강하게 작용하는 것으로 판단된다.

지금까지의 분석 결과를 정리하면 다음과 같다. 노동자의 재해 위험도 선택과 임금 결정을 동시에 고려한 추정 방법에서 분석 대상인 남성 생산직 노동자의 경우에 일반적으로 사망 위험에 대하여 높은 임금 프리미엄이라는 사전적인 보상이 이루어지고 있다는 사실은 발견되지 않았다. 이에 대하여 대기업 노동조합은 보상 임금 프리미엄을 보장하는 효과를 보이고 있으며, 이들에 속하는 노동자들은 산업 안전을 정상재로서 선호하고 있으므로 곧 산업 재해를 열등재(inferior good)로 간주하고 있기 때문에 자신들이 상대적으로 고임금을 받고 있음을 배경으로 하여 사망 위험도가 높은 업무를 기피하는 이른바 소득효과가 강하게 작용하고 있음을 확인할 수 있었다.

다. 연립성의 검정

마지막으로 분석에 추가되어야 할 한 가지 사항은 (2)식과 (3)식 사이에 연립성(simulaneity)이 과연 존재하는가 하는 문제이다. 만일 두 방정식에 연립성이 존재하지 않는다면, (4)식을 통하여 얻은 □모형 Ⅲ□의 추정 결과가 통상최소자승법에 의한 □모형 Ⅰ□의 추정 결과에 대하여 상대적으로 유효하다는 판정을 할 수가 없기 때문이다. 이와 같은 연립성 존재의 검정 방법으로서 본고는 하우스만 검정(Hausman test)을 이용하였다.

□모형 Ⅰ□에 따른 추정량과 □모형 Ⅲ□에 따른 추정량 사이에 차이가 존재하지 않는다는 귀무 가설을 설정한 분석에서[eqn: { chi }^{2 }](자유도 = 29)가 306.87(남성 생산직 노동자의 경우)과 63.81(남성 정규·상용직 노동자의 경우)로 임계치인 52.34(허용 확률이 0.005%인 경우)를 넘어섬으로써 귀무가설은 기각되는 것으로 판단되었다. 따라서 □모형 Ⅲ□에 따른 추정 결과가 □모형 Ⅰ□에 따른 추정 결과에 대하여 일치성과 유효성을 보장하고 있다는 사실이 확인되었다.

Ⅴ. 맺음말

산업 재해에 대하여 사전적인 보상이 이루어진다는 보상임금격차 가설의 타당성을 검증하기 위한 방법으로서는 흔히 통상최소자승법에 의한 임금 프로파일의 추정에 재해 위험도를 설명변수로 포함함으로써 계수 추정치의 부호와 절대치를 살펴보는 방법을 이용한다. 우리나라의 경우에도 보상임금격차에 대한 연구는 소수에 지나지 않지만, 이와 같은 방법에 의거한 분석에서 산업 재해에 대하여 보상임금격차가 존재함을 확인하고 있다.

하지만 노동자가 직업 선택에서 재해 위험을 고려하는 경우, 특히 재해 위험도와 임금 수준의 결정에 동시적으로 영향을 주는 관찰되지 않는 요인이 존재하는 경우에는 통상최소자승법에 의한 추정량이 불편성(unbiasedness)을 상실하게 된다. 이는 설명변수로 포함된 재해 위험도와 임금 프로파일의 오차항 사이에 상관성이 존재하여 오차항의 기대치가 0이 되지 못하기 때문이다. 이와 같은 문제에 대하여 Garen(1988)은 재해 위험도를 결정하는 이른바 재해율 방정식(risk equation)과 임금 프로파일을 연립방정식 형태로 추정하되 임금 프로파일의 오차항이 독립성을 확보하도록 하는 수정된(corrected) 형태의 모형을 제시함으로써 임금 수준에 대한 재해 위험도의 계수 추정치가 일치성과 유효성을 획득하도록 하였다.

본고는 Garen(1988)의 모형에 따라 한국노동패널 제4차 연도의 자료를 이용, 남성 생산직 노동자를 분석 대상으로 하여 우리나라에서 산업 재해에 대한 사전적 보상이 이루어지는지를 검토하여 보았다. 이때 재해 위험도를 나타내는 변수로서는는 『산업재해분석』(노동부)의 2000년도 업종별 사망 만인율(곧 근로자 10,000명 당 사망자수의 비중)을 이용하였다.

분석 결과를 정리하면, 다음과 같다. 먼저 산업 안전(또는 산업 재해)에 대하여 자산 효과(wealth effect)가 존재하는지를 알아보았다. Viscusi(1988)에 따르면, 보유하고 있는 자산 금액이 높은 노동자가 낮은 재해 위험을 선택한다는 사실이 확인되고 있기 때문이다. 사망 만인율을 피설명변수로 하는 재해율 방정식의 추정에서 자가(自家) 등을 포함한 소유 부동산 시가 총액의 계수 추정치가 부(-)의 부호를 보임으로써 우리나라의 경우에도 산업 안전에 대하여 자산 효과가 존재한다는 사실이 확인되었다. 다만 계수 추정치의 절대값이 상당히 낮은 수치이며 유의수준 10%에서 통계적으로 유의하다는 점에서 신중한 해석이 필요하다.

둘째, 남성 생산직 노동자 전체에 대해서는 보상임금격차가 존재한다는 사실을 확인할 수 없었다. 이는 기존의 연구 결과와는 상이한 것으로 이 차이점의 배경에 대해서는 향후 논의가 필요할 것으로 보인다. 한 가지 방법으로서는 기존의 연구가 사용한 자료인 「임금구조기본통계조사」의 원 자료를 이용하여 최근에도 통상최소자승법에 의한 분석에서 보상임금격차가 존재하는지를 확인하는 작업이다. 이 작업에서 어떠한 변화 경향이 탐지되는지를 선행적으로 파악하는 것이 필요하기 때문이다. 다만 이는 보완적인 방법일 뿐 본고가 지적하고 있듯이 통상최소자승법에 의한 추정량의 문제를 고려할 때 최선의 방법은 아니라고 할 수 있다.

셋째, 남성 생산직 노동자 전체의 경우와는 달리 대기업 노동조합의 경우에는 보상임금격차가 존재하는 것으로 나타났다. 달리 본다면, □고(高)임금 - 저(低)재해□라는 상관성이 관찰된다고 볼 수 있다. 다만 이에 대해서는 신중한 접근이 필요하다. 서구의 연구 결과에서도 노동조합이 보상임금격차에 대하여 미치는 영향이 연구자에 따라 다르게 나타나기 때문이다. 특히 노동조합의 교섭력이 가지는 효과가 우리나라의 경우에도 나타나는지에 대해서는 해석하기가 어렵다. 대기업 노동조합의 노동자와 다른 노동자 사이에 표본 선택 편의(sample selection bias)가 존재할 수 있기 때문이다. 곧 보상임금격차를 획득하는 속성의 노동자가 노동조합이 조직되어 있는 대기업에 취업하고 있을 수 있다는 점이다. 따라서 대기업 노동조합이 보상임금격차에 대하여 미치는 영향에 대해서는 충분한 검토가 필요하다. 한 가지 분석 방법으로서 Sandy and Elliott(1996)의 연구에서 시도하고 있듯이 표본 선택 편의를 제거하는 추정 모형을 동시에 고려하는 방법도 가능할 것으로 보인다.

넷째, 노동조합이 조직되어 있는 대기업 노동자의 경우에 산업 재해에 대하여 소득 효과(income effect0가 강하게 작용하는 것으로 나타났다. 곧 이들은 고임금을 받고 있기 때문에 열등재(inferior good)에 속하는 산업 재해를 선호하지 않는 경향이 강하다고 볼 수 있다. 이러한 성향이 이들 노동자에게 국한하여 보상임금격차가 존재하는 배경이라고 해석하는 것도 가능하다.

이와 같은 분석 결과를 볼 때, 3D 업종을 중심으로 국내 노동자의 공급이 부족하고 이에 대하여 이주 노동자가 대체되고 있는 현실의 배경에는 열악한 노동환경에 대한 사전적 보상이 충분하지 못하다는 점이 대응하고 있는 것으로 보인다. 다만 이로부터 노동시장 기능이 원활하게 작동하고 있지 못하다는 판단을 내리기는 어렵다. 오히려 제도적 요인과 같은 다른 영향 요인들이 노동시장의 기능을 일정 부분 억제하고 있을 가능성을 배제할 수 없기 때문이다.

끝으로 향후 보상임금격차와 관련하여 추가적으로 분석이 필요한 과제를 든다면, 노동자가 직업을 선택할 때 고려하는 노동조건으로서 산업 재해 이외에도 여러 요인들이 존재한다. 이와 같은 요인들을 동시에 고려하는 가운데 보상임금격차의 존재를 확인하는 작업이 필요하다. 그리고 노동자의 업종별 이동을 통하여 보상임금격차의 존재 여부가 확인 가능하다. 예를 들면 산업 재해가 높은 업종으로부터 낮은 업종으로 이동한 노동자가 과연 낮은 임금을 감수하고 있는지를 살펴볼 수 있을 것이다. 특히 이는 학력 등 노동자의 고정적인(fixed) 속성을 제거할 수 있는 장점이 있다. 이밖에도 산재보험 등 사후적 보상이 보상적 임금이라는 사전적 보상과 어떠한 연관을 지니고 있는지에 대한 분석도 필요할 것으로 보인다.

참고문헌

노동부(2001), 『2000 산업재해분석』.

송기호(1994), 「산업재해의 보상적 임금격차에 대한 계량분석」,『노동경제논집』, 제17권, 289-318.

Daniel, Christophe and Catherine Sofer(1998), "Bargaining, Compensating Wage Differentials, and Dualism of the Labor Market: Theory and Evidence for France," Journal of Labor Economics, Vol. 16, No. 3, Jul., 546-575.

Garen, John(1988), "Compensating Wage Differentials and the Endogeneity of Job Riskiness," Review of Economics and Statistics, Vol. 70, No. 1, Feb., 9-16.

Gunderson, Morley and Douglas Hyatt, "Workplace Risks and Wages: Canadian Evidence from Alternative Models," Canadian Journal of Economics, Vol. 34, No. 2, May, 377-395.

Rosen, Sherwin(1986), "The Theory of Equalizing Differences," Handbook of Labor Economics, Vol. I, Orley Ashenfelter and Richard Layard(eds.), Amsterdam: Elsevier Science Publishers B. V., Chapter 12.

Sandy, Robert and Robert F. Elliot(1996), "Unions and Risk: Their Impact on the Level of Compensation for Fatal Risk," Economica, Vol. 63, May, 291-309.

Smith, Robert S.(1979), "Compensating Wage Differentials and Public Policy: A Review," Industrial and Labor Relation Review, Vol. 32, No. 3, 339-352.

Viscusi, W. Kip(1978), "Wealth Effects and Earnings Premiums for Job Hazards," Review of Economics and Statistics, Vol. 60, No. 3, Aug., 408-416.

_______________(1979), Employment Hazards, Cambridge: Harvard University Press.

<부표 1> 분석 대상의 기초 통계

변수명	남성 생산직 노동자(673명)				남성 정규·상용 생산직 노동자(549명)
	평균	표준 편차	최소치	최대치	평균	표준 편차	최소치	최대치
사망 만인율	2.575	1.953	0.66	20.62	2.635	2.069	0.66	20.62
임금(자연로그치)	-0.811	0.479	-2.828	0.528	-0.782	0.480	-2.828	0.528
연령	40.221	11.212	17	75	39.763	10.706	17	75
학력	11.159	2.512	6	18	11.324	2.422	6	18
근속년수	5.141	6.188	0	36	5.479	6.175	0	35
소유 부동산 금액	5,852.675	7,354.438	0	50,000	5,979.781	7,471.093	0	50,000
금융 순자산	158.966	3,712.49	-23,000	40,000	279.332	3,910.899	-23,000	40,000
비노동 소득	115.767	442.006	0	5,000	120.594	471.086	0	5,000
배우자 취업 여부	0.221	0.415	0	1	0.215	0.411	0	1
노동조합 유무	0.282	0.450	0	1	0.328	0.470	0	1
대기업 노동조합	0.104	0.306	0	1	0.124	0.330	0	1
5인 미만	0.113	0.317	0	1	0.104	0.305	0	1
5∼9인	0.144	0.351	0	1	0.126	0.332	0	1
10∼29인	0.224	0.417	0	1	0.215	0.411	0	1
30∼49인	0.086	0.281	0	1	0.086	0.280	0	1
50∼99인	0.101	0.302	0	1	0.102	0.303	0	1
100∼299인	0.129	0.336	0	1	0.146	0.353	0	1
300∼499인	0.042	0.200	0	1	0.046	0.209	0	1
500∼999인	0.027	0.161	0	1	0.029	0.168	0	1
1,000인 이상	0.134	0.341	0	1	0.148	0.355	0	1
제조업	0.473	0.500	0	1	0.519	0.500	0	1
전기·가스·수도 사업	0.009	0.094	0	1	0.009	0.095	0	1
도소매·소비자용품 수리업	0.132	0.339	0	1	0.075	0.263	0	1
숙박·음식점업	0.077	0.267	0	1	0.084	0.277	0	1
운수·창고·통신업	0.013	0.115	0	1	0.015	0.120	0	1
금융·보험업	0.138	0.345	0	1	0.153	0.360	0	1
부동산·임대·사업서비스업	0.009	0.094	0	1	0.005	0.074	0	1
공공행정·국방·사회보장행정	0.097	0.296	0	1	0.098	0.298	0	1
교육서비스·보건·사회복지사업	0.012	0.108	0	1	0.007	0.085	0	1
기타 공공·사회·개인서비스업	0.012	0.108	0	1	0.009	0.095	0	1
가사 서비스업	0.021	0.143	0	1	0.016	0.127	0	1
기타 산업	0.003	0.054	0	1	0.004	0.060	0	1
기능원	0.397	0.490	0	1	0.384	0.487	0	1
장치·기계조작원·조립원	0.379	0.485	0	1	0.426	0.495	0	1
단순노무직	0.224	0.417	0	1	0.189	0.392	0	1