공공임대주택이 신혼부부 출산간격에 미치는 영향과 정책적 시사점

1. 연구의 배경 및 목적

주거지원정책의 목표는 추상적으로 인류의 안녕(well-being)과 존엄성(dignity)을 확보하는 데 필수적인 주거권을 보장하기 위함이며, 구상적으로는 저소득 가구가 물리적으로 적절하고 저렴한 주택(decent and affordable housing)에서 살 수 있도록 돕는 것으로 정의될 수 있다(Newman, 2008; 임세희, 2016). 이러한 목표 아래 과거의 공공임대주택은 수도권 집중 현상에 따른 주택 부족 문제를 해결하기 위해서 도입된 1980년대 합동재개발사업과 택지개발사업에 기인하여 발생하는 무주택 영세민과 철거민의 주거 안정을 위해서 공급되기 시작하였으며, 이후 「임대주택건설촉진법」 제정을 통하여 주거복지 정책의 체계를 갖추게 되었다(허재완, 1993; 김지은, 2021). 공공임대주택이 체계를 갖추기 시작한 1980년대의 출산 정책은 1993년까지 인구성장률 1% 수준으로 달성하기 위해 출산 억제에 노력을 기울인 시기이다. 당시의 합계출산율이 1981년 2.6명, 1983년 2.1명 그리고 1987년 1.6명으로 우하향하는 것은 당시 관점으로 출산 조정정책이 뚜렷한 효과로 나타났음을 알 수 있다.

반면 현재의 우리나라는 OECD 회원국 가운데 가장 낮은 0.81명의 출산율을 기록하고 있는 상황을 맞이하게 되었다. 이에 공공임대주택은 저출산 현상의 지속성이 강화됨에 따라 청년·신혼부부까지 수혜대상이 확대되었고, 2013년 행복주택의 도입 및 「제2차 저출산·고령사회 기본계획」을 통한 저출산 예산에 포함되면서부터 본격적으로 저출산 대응 방안 중 하나로 다루어지게 되었다(김우림, 2021).¹⁾ 이러한 공공임대주택 정책의 흐름에서 중요한 점을 착안할 수 있는데, 첫 번째는 특정 계층의 주거비 부담 경감과 주거안정으로 이들의 주거권을 보장하는 공공임대주택의 고유한 역할은 유지되고 있는 점과 두 번째로 공공임대주택을 통한 정부의 주거복지 정책의 접근방법과 방향이 변화된 점, 마지막으로 출산 수준에 대한 정부의 관점이 향후 국가의 출산 수준에 영향을 미칠 수 있는 중요한 요인이라는 점이다(홍문식 외, 1993).

정부의 주거지원을 통한 저출산 개선의 강력한 의지는 청년·신혼부부 대상 주거지원에 대한 예산 규모의 변화와 공공임대주택 공급계획으로 가늠할 수 있다. 정부는 2025년까지 장기 공공임대주택 240만 호, 재고율 10% 달성을 위한 공급계획을 「주거복지로드맵 2.0」을 통해 발표하였다. 또한 정부의 저출산 예산 중 청년·신혼부부 대상 주거지원 예산은 2014년 4천 3백억 원에서 2021년 23조 3천억 원으로 약 54배 상승하였으며, 저출산 대응 전체 예산 대비 16.3%(7.0조 원)에서 54.4%(42.9조 원)로 증가하였다(김우림, 2021). 합계출산율이 0.63명(2021년 기준)으로 전국에서 가장 낮은 수준을 보이는 서울시도 2022년 「2025 서울시 청년정책 종합계획」을 발표하고 2025년까지 약 6조 3천억 원의 예산 투입과, 청년·신혼부부를 위한 공공임대주택 공급을 확대·계획하고 있다(성진욱·이훈, 2021).

그렇다면 공공임대주택이 저출산 대응 정책에 활용되는 주요한 요인은 무엇인가? 다수의 연구에 의하면 우리나라의 높은 수준의 주택가격 및 임대료에 의한 주거비 부담이 개인의 선택 영역인 혼인과 그 시점에 강력한 영향을 미치고 있으며, 더 나아가 첫 출산을 포함한 추가 출산 가능성과 지역의 자녀 수 그리고 합계출산율까지 낮추는 것으로 지목되고 있다(천현숙 외, 2012; 2016; 도난영·최막중, 2018; 임보영 외, 2018; 배호중, 2019; 이재희·박진백, 2020). 적절한 주거비(affordable housing)는 쾌적한 주거생활(decent housing)을 위한 충분조건(sufficient condition)이며 가구의 주거 안정성과 건강·교육·취업 등 삶의 질 개선에 중요한 요소로 작용하게 된다(이현정, 2015). 이러한 배경 아래 공공임대주택이 저출산 대책 중의 하나로 활용된 주요한 요인은 공공임대주택의 주거비 부담완화로 발생하는 편익에서 비롯된다(천현숙 외, 2016). 공공임대주택은 민간임대주택 대비 낮은 주거비 부담이 발생하며, 동시에 더 높은 주거 편익이 발생하는 것으로 평가되고 있다(최은희 외, 2011; 임세희, 2018). 이외에도 공공임대주택은 최저주거기준 미달 가능성을 낮추며 주거 안정성 및 물리적 주거환경의 개선으로 기존주택 대비 주거환경 만족도를 높이는 장점도 있다(고정희·서용석, 2018; 임세희, 2018). 즉, 공공임대주택 입주는 단순히 기본재화인 주거비의 감소만을 의미하기보다는 제한된 가구의 소득과 소비생활에서 실질적으로 요구되는 소비로 이전지출 되면서 삶의 질이 개선될 수 있으며, 물리적 환경과 주거 안정성 개선을 통한 복합적인 주거 만족 증대로 해당 가구의 건강한 출산을 기대할 수 있다(송건섭, 2007; 최은희 외, 2011; 천현숙 외, 2016).

이러한 시대적 요구에 따라 기존의 공공임대주택과 저출산에 관한 연구는 지역의 출산율과 공공임대주택 비율을 활용한 거시적 연구와 대상 계층에 대한 입주 의사 및 만족도에 대한 설문조사가 주요한 방안으로 활용되었다(천현숙 외, 2016; 박미선, 2017). 이는 공공임대주택과 관련한 출산 연구가 제한적·간접적으로 이루어져 왔음을 의미한다. 정책 대상에 초점을 맞춰 접근하는 설문조사 및 심층 인터뷰의 경우 출산의 근본적인 동기와 원인을 파악 가능한 장점이 있지만 출산 영향요인의 효과를 실증할 수 없다는 한계가 있다. 더불어 우리나라와 같이 합계출산율이 1명 미만인 상황에서는 둘째 출산이 더욱 중요한 의미를 가짐에도 불구하고(Oláh, 2003), 공공임대주택 입주자를 대상으로 한 첫째와 둘째 출산의 영향요인과 효과에 관한 연구는 아직 시도되지 못한 것으로 파악되었다. 이에 따라서 본 연구에서는 출산의 속도(tempo)를 의미하는 출산간격(birth interval)을 활용하여 공공임대주택에 입주한 신혼부부를 대상으로 공공임대주택이 첫째·둘째 출산에 미치는 영향에 관한 실증분석을 시도한다.

다만 본 연구에서는 공공임대주택이 반드시 출산에 긍정적인 영향으로 나타날 것에 대한 확증 편향(confirmation bias)을 경계해야 할 필요가 있다. 공공임대주택은 민간임대주택 대비 비교적 저렴한 주거비로 개선된 환경에서 안심하고 장기간 거주할 수 있는 뚜렷한 긍정적인 측면도 있지만, 만혼(late marriage)이 강화되는 현 시점에서 수요대비 부족한 공급으로 입주 시기(timing)를 선택할 수 없는 비자발적인 특성이 출산간격을 지연하는 요인으로 작용할 수 있다. 또한 생애 주기상 신혼부부는 자유로운 삶을 추구하는 성향이 있어 낮아진 주거비 부담으로 발생한 편익을 활용하여 출산을 실현하기보다는 사회·문화생활을 위한 비필수재 성격의 선택재 소비를 증가시킬 수도 있다(최홍철·최현자, 2014). 특히 공공임대주택의 편익이 다른 지역 대비 가장 큰 서울에서는 이러한 성향이 강화되어 발생할 수 있는 점을 간과할 수 없다(권대철·최막중, 2012). 따라서 본 연구의 핵심 질문은 “공공임대주택 입주는 출산간격에 영향을 미치는가?”와 같이 중립적으로 시작될 수 있으며, 이 연구 질문을 해소하기 위한 연구의 목적과 의의는 다음과 같다. 첫째, 서울의 공공임대주택에 입주한 신혼부부를 대상으로 연속된 첫째·둘째 출산간격(birth interval)에 초점을 두어 공공임대주택과 출산 간의 관계를 분석한다. 둘째, 문헌 검토를 통하여 주택정책 분야에서 다소 생소한 출산간격의 개념을 정립하고, 선순위·후순위의 출산간격을 고려한 통합적 분석을 시행한다. 셋째, 기존에 관찰되지 못한 공공임대주택에 거주하는 신혼부부의 출산간격 특성을 파악하여 공공임대주택에 요구되는 정책적 시사점을 발굴한다. 마지막으로 현재 저출산 해소를 위하여 청년·신혼부부를 대상으로 공공임대주택 공급을 지속적으로 확대하려는 정부의 정책 방향을 고려할 때, 기존 공공임대주택의 출산 연구와 상호보완적 역할을 기대할 수 있는 점에서 본 연구의 의의를 찾을 수 있다.

1. 출산과 출산간격

통계청에서는 기간 합계출산율(period total fertility rate)²⁾을 기준으로 우리나라의 출산력 수준을 평가한다. 기간 출산력의 결정요소는 출산의 양(quantum)과 시기(tempo, 속도)로 구성되며, 출산 양의 변화는 출산하는 자녀의 수의 변화를 의미하고 출산 시기의 변화는 출산간격의 변화를 의미한다(Bongaarts and Feeney, 2005). 이처럼 우리나라의 기간 출산력은 양과 속도로 구성되지만, 기존 저출산 정책의 관심은 자녀 출산을 기존보다 적게 하거나 하지 않는다는 현상의 결과인 양(quantum) 위주의 가정을 바탕으로 진행되어 왔다(은기수, 2001; 우해봉·장인수, 2017). 여기에서 정부의 양적 출산 정책의 수립방식은 잘못된 접근 방식이기보다는 저출산 현상을 충분하게 반영하지 못한 그 한계성에 집중할 필요가 있다.

우리나라의 출산력 저하를 주도한 대표적 요인으로 결혼 지연을 의미하는 만혼(late marriage)화가 지목되고 있다(은기수, 2001; 도난영·최막중, 2018). 만혼의 원인은 경제활동, 가치관 변화, 사회 규범 등 다양한 요인이 복합적으로 작용하며, 특히 우리나라의 경우 혼전 동거를 받아들이지 않으려는 사회적 규범은 만혼의 영향을 더욱 강화하는 면이 있다(김태홍 외, 2011). 혼인연령이 높아진다는 것은 첫째 자녀의 출산연령을 높이게 되고 제한된 가임기간으로 둘째 자녀의 출산을 연기하거나 포기하게 되어 결국 출산 실현 가능성을 낮추는 역할을 하게 된다(신윤정 외, 2020). 특히 둘째 출산은 결혼연령에 상당한 영향을 받으며, 만혼인 여성의 둘째 출산간격이 더 길게 나타나는 것으로 보고되고 있다(김태홍 외, 2011). 이처럼 초저출산이 장기화된 시점에서 출산 시점 변화에 관한 관심이 높아지고 있으며, 이와 함께 출산간격의 중요성이 더욱 강조되고 있다(은기수, 2005).

출산간격(birth interval)은 혼인으로부터 출산까지의 기간(period) 또는 기존 출산으로부터 다음의 출산까지의 기간을 의미하는 것으로 여성 및 태아의 건강에도 밀접한 관련성이 있으며, 일반적으로 출산간격이 길어지면 출산확률이 낮아지고, 인구 증가율에 부정적인 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다(World Health Organization, 2007; Erfari et al., 2018). 이와 반대로 출산간격의 단축은 출산 속도의 증가와 함께 더 많은 출산으로의 전환 기회를 증가시키는 특성으로 여성이 출산하는 자녀의 수와 함께 출산패턴을 식별하는 데 중요한 지표로 활용되고 있다(Feeney, 1983; Bagheri and Saadati, 2021).³⁾

실제 출산간격의 단축으로 저출산이 개선된 대표적인 사례는 스웨덴의 스피드-프리미엄(speed-premium) 정책이 있다. 이 정책은 출산율 증대를 위해서 스웨덴의 두 자녀 규범(two-child norm)을 기초로 1974년에 최초로 도입되었으며, 첫째-둘째 출산간격에 집중한 방식으로 첫 출산 이후 30개월 이내⁴⁾에 재출산을 한 경우에 육아휴직 및 수당을 일정 수준(약 80%) 보장하는 방식으로 시행되었다(정은희 외, 2012). 이 정책이 도입된 이후 대부분의 스웨덴 부모가 자녀를 출산하는 방식에 지속적으로 영향을 미치게 되었으며, 결과적으로 출산이 가속화되는 뚜렷한 출산 효과가 나타났다(Andersson et al., 2006). 스웨덴의 사례는 국가의 사회 전체 시스템에 의한 특수적인 측면과 최근에 기존 대비 효과감소에 대한 회의적인 측면도 발견되고 있지만, 출산 정책의 방향성은 여전히 긍정적으로 평가되고 있다(Hoem, 2005; Andersson et al., 2006; Miranda, 2020).

2. 출산간격 접근방안에 관한 논의

출산간격이 출산 및 건강에 미치는 영향이 뚜렷한 만큼 출산간격에 관한 연구는 의학·보건학·사회과학 등 다양한 분야에서 다루어지고 있다. 출산간격의 결정요인은 연구분야에 따라서 생물학적 요인과 개인의 인구 및 사회경제학적 특성에 의해서 영향을 받게 된다(Bongaarts and Potter, 1983; Erfani et al., 2018). 생물학적 요인은 본 연구의 범위를 초과하므로 내용의 언급을 유보하더라도 사회과학 분야에서의 출산간격은 여성의 혼인연령, 교육수준과 경제활동 여부 그리고 가구의 소득, 가사노동수준 심지어 자녀의 자기 효능감까지 관련된 것으로 보고되고 있다(Miller, 2010; Mills et al., 2011; 조성호, 2016; Khan et al., 2016).

다만 여기에서 상기해야 할 부분은 도·농 간 및 행정구역별 그리고 출산순위에 따라서 출산간격의 결정요인의 영향이 상이하게 나타날 수 있다는 점이다. 저소득 및 중소득 국가를 대상으로 시행된 2,802개 출산간격 연구에 대해서 분석 및 평가를 시행한 Pimentel et al.(2020)에 따르면 가장 빈도가 높으면서 출산간격과 관련 있는 여성의 개인적 요인은 출산연령과 교육수준으로 나타났으며, 대부분의 정량적 연구에서 여성의 출산연령과 교육수준이 낮을수록 출산간격이 더 짧은 것으로 보고되었다. 하지만 연구에 따라서 출산 결정요인의 영향이 상반되어 나타나는 경우가 있음을 지적하였다. 예를 들어 여성의 교육수준이 낮거나 높은 경우 출산간격이 모두 짧아지는 연구 결과가 있었으며, 소득수준이 낮을수록 짧아지는 경우와 함께 정반대의 연구 결과가 보고된 것으로 나타났다. 이러한 출산간격 영향요인의 이질성은 국내 가구를 대상으로 한 연구에서도 동일하게 나타나고 있는 현상으로 다양한 연구에서 지적되어오고 있다(이삼식 외, 2005; 우해봉·장인수, 2017; 정준수, 2018; 도난영·최막중, 2018).

이러한 출산간격 영향요인의 이질성은 출산순위(parity) 사이에서도 발생한다. 한 예로 혼인연령은 출산에 미치는 상대적 기여도의 크기는 다를 수 있지만, 중요성에 대해서는 폭넓은 공감대가 형성되어 있는 주요한 영향요인이다(Fallahzadeh et al., 2013; Shayan et al., 2014; Khan et al., 2016). 앞서 언급한 바와 같이 나라별 차이를 배제하더라도, 우리나라를 대상으로 한 국내 연구에서는 대체로 혼인연령이 증가할수록 첫째 출산간격을 지연시키는 영향이 있는 것으로 보고되고 있다(은기수, 2001; 류기철·박영화, 2009). 하지만 출산순위별 영향요인에 관한 연구에서는 그 이질적인 특성이 뚜렷하게 나타나고 있다. 「한국노동패널(1998~2008)」로 첫째(혼인-첫째 출산) 및 둘째(첫째 출산-둘째 출산) 출산순위별 출산 결정요인에 관한 연구를 시도한 민현주·김은지(2011)에서는 혼인연령, 교육수준, 경제활동 여부 변수가 출산간격에 유의미한 영향을 미치는 결정요인으로 나타났다. 이 연구에서는 혼인연령에 대해서 비선형 효과를 동시에 추정하였는데, 첫째 출산간격은 24.7세까지 출산간격이 길어지다가 단축되는 따라잡기(catch up) 현상이 나타났지만 둘째 출산간격에서는 25.9세까지 출산간격이 단축되다가 지연되는 패턴으로 나타났다. 특히 만혼 여성의 경우 둘째 출산이 지연 및 포기되어 출산순위별로 긍정·부정적 영향이 상반되어 발생하는 성향을 보여주었다. 2005년도 「전국 결혼 및 출산동향 조사」를 바탕으로 저출산 원인과 이에 대한 종합대책을 다룬 이삼식 외(2005)의 경우에는 첫째 출산간격과 셋째 출산간격이 동일하게 지연되는 것으로 나타났으나, 영향력의 크기는 각각 -1.7%, -8.0%로 나타나 출산순위 간에 영향력 크기가 이질적인 것으로 나타났다. 또한 출산순위별 출산간격 결정요인의 영향은 연구대상에 따라서 상이하게 발생할 수 있다. 도난영·최막중(2018)은 「한국노동패널(2000~2014)」로 자가가구와 임대가구를 분리하여 첫째·둘째 출산순위별 영향요인과 지역주택가격의 영향에 대한 추정을 시도하였다. 연구결과 자가가구의 배우자 혼인연령은 첫째 출산간격에 통계적으로 유의미하지 않았으며, 둘째 출산간격에 대해서는 혼인연령의 증가에 따른 지연효과가 나타났다. 반면 임대가구에서는 혼인연령이 증가할수록 첫째 출산간격은 단축 후 지연되는 비선형효과가 나타났으며, 둘째 출산간격에는 유의미한 영향이 나타나지 않아 점유유형에 따라서 이질적 영향이 나타남을 주장하였다. 이외에도 주요 출산간격 영향요인인 교육, 경제활동의 경우에도 출산순위별로 이질적인 영향을 보이고 있다(<Table 1> 참조).

Table 1.

Estimation result of major determinants of birth interval by birth order

이러한 출산순위 간 이질성의 주요 원인은 후 순위 출산간격의 선순위 출산간격에 대한 강한 의존성(dependency)이 지목될 수 있다. 출산순위 간의 의존성은 동일한 가구에서 첫째 출산 및 둘째 출산과 같이 반복적으로 사건(event)이 발생할 때 사건 간에 상관관계가 발생하며, 이러한 상관관계로 인하여 이전 사건이 후속 사건의 비율을 증가시키거나 단축시키는 상황을 의미한다(Box-Steffensmeier and De Boef, 2006). 스웨덴의 출산순위별 결정요인에 관한 연구를 시도한 Heckman et al.(1985)은 초기 출산간격이 지연될 때 후속 출산간격이 단축되는 특성(reverse engine of fertility phenomenon)을 발견하였는데, 이는 후속 출산간격이 이전 출산간격의 길이에 강한 의존성을 갖기 때문이라고 주장하였다. 이러한 출산순위 간 출산간격의 의존성은 출산순위 사이에서 발생하는 공공임대주택의 입주 여부에 따라서 더 단축되거나 더 지연될 가능성이 있다. 즉, 초기 출산의 출산간격이 지연된 상황에서는 후속 출산의 출산간격이 단축되는 현상을 기대할 수 있는데, 만일 공공임대주택 입주가 출산에 특정한 영향을 미친다면 후속 출산의 미입주 상태 집단과 입주 상태 집단 간의 출산간격에 차이가 발생할 수 있다. 하지만 이러한 현상이 만혼화와 연계될 때 공공임대주택의 입주 효과가 발생하지 않을 가능성도 배제할 수 없다. 예를 들어 지연된 혼인으로 첫 출산을 가속화하거나 연기 또는 포기할 수 있으며, 이와 연계된 후속 출산에서는 가임기간의 제한으로 출산간격을 단축하거나 출산 자체를 포기하는 현상이 교차하여 발생할 수도 있기 때문이다. 지금까지 논의된 사항을 종합하면 출산순위 간 의존성에 따른 이질성으로 공공임대주택 입주는 첫째·둘째의 출산간격을 단축하거나 지연하는 영향이 혼합적으로 발생할 수 있으며, 이러한 특성으로 인하여 공공임대주택 출산 연구는 출산순위가 충분히 고려된 접근방안이 요구됨을 알 수 있다.

3. 기존연구의 한계점과 연구의 차별성

기존에 시행된 연구들이 다면적으로 면밀하게 검토되었음에도 불구하고 본 연구의 핵심 연구 질문인 “공공임대주택 입주는 출산간격에 영향을 미치는가?”에 명쾌한 답변을 제시하기에는 다음과 같은 한계점이 존재한다. 첫째, 연구 공간범위의 복합성이다. 국내의 기존 연구는 국가 전체를 대상으로 연구를 실시하였다(<Table 1> 참조). 이는 출산 영향요인 변화의 흐름과 우리나라와 타 국가 간에 비교를 가능케 하는 중요한 연구로 평가될 수 있다. 하지만 2020년 기준 전국의 공공임대주택의 비율은 8.0%이며, 공공임대주택 지역별 구성비는 수도권 54.0%, 서울 19.2%로 지역 간 구성비의 편차가 크기 때문에 공공임대주택의 출산에 대한 영향을 효과적으로 파악하기에는 한계가 따른다.⁵⁾ 물론 은기수(2001), 김현식(2017)과 같이 지역을 더미(dummy)처리하여 지역 간에 발생하는 차이를 파악할 수 있지만, 특정 지역에서 발생하는 영향요인에 대한 정보를 제공하지 못하는 분명한 한계가 있다.

둘째, 분석 결과의 비정합성이다. <Table 1>에서 확인할 수 있듯이 대부분의 연구범위는 전국의 가구를 대상으로 하고 있음에도 불구하고 데이터별, 시기별로 영향요인의 효과가 긍정과 부정 또는 통계적으로 유의미하지 않은 혼합된 결과로 나타나고 있음을 알 수 있다. 검토된 국내 연구 중 출산간격을 활용하여 임대가구와 자가가구를 개별모형으로 분석한 도난영·최막중(2018)의 결과를 공공임대주택 사례에 적용하기에도 큰 부담이 따른다. 만일 전국적으로 모든 임대가구의 신혼부부 가구가 동일한 출산 행태를 보이는 것으로 가정하더라도, 연구 결과의 일반화가 어려운 상황과 이원론적 임대 시스템(dualist rental systems)⁶⁾에 해당하는 국내 임대주택 특성을 동시에 고려한다면 일반 임대가구의 연구 결과를 공공임대주택 정책에 반영하기에는 신중을 기해야 할 필요성이 있기 때문이다(Kemeny, 2006; 임세희, 2018).

마지막으로 출산순위 간 상관관계를 심도 있게 고려하지 못한 점이 있다. 출산은 반드시 첫 출산 이후에 후속 출산이 발생하므로 출산순위 간에 강한 상관관계를 갖는다(Bagheri and Saadati, 2021). 물론 첫 번째 출산만을 대상으로 하는 연구의 경우에는 전혀 고려할 필요가 없지만, 출산순위에 따른 연구를 시도할 경우에는 출산순위 간에 상관관계를 적절하게 고려할 필요가 있다(Amorim and Cai, 2015). <Table 1>에서 소개된 둘째 출산순위 이상을 다룬 연구는 공통적으로 조건부 확률(conditional probability)을 고려하여 출산순위별로 대상자를 선별하고 개별모형으로 접근하는 방식만을 채택하였다. 하지만 이는 출산순위 간의 독립성을 가정한 방법으로 가구의 출산순위 간에 발생하는 상관관계는 충분히 고려하지 못한 한계가 있다. 만일 개인에게서 반복적으로 발생하는 사건 간의 상관관계를 고려하지 않은 경우에는 추정된 신뢰구간(confidential interval)이 인위적으로 좁아지게 되고 추정결과를 신뢰할 수 없는 상황이 빈번하게 발생할 수 있다(Kaster et al., 2021). 또한 앞서 언급된 Heckman et al.(1985)의 출산순위 간 의존성을 고려하면 각 개인에 대해서 두 번 이상의 출산을 허용하는 적합한 모델링이 요구된다.

이에 본 연구의 차별성은 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 기존의 전국단위의 전체 가구를 대상으로 하는 출산 연구를 탈피하여 서울을 대상으로 공공임대주택의 입주에 따라서 신혼부부의 출산간격에 어떠한 영향을 미치는가에 대한 실증분석을 시도하는 연구이다. 둘째, 출산순위 간 상관관계를 고려할 수 있는 재발생존분석(recurrent survival analysis)의 PWP-GT 모형을 활용하여 혼인 시점부터 첫째 출산 그리고 둘째 출산까지 통합적으로 살펴보는 연구라는 점이 본 연구의 주요한 차별성이라고 할 수 있다.

1. 분석 모형

생존분석은 특정한 사건이 발생한 시점까지의 시간(time to event)에 대해 분석하는 통계방법이며, 생존함수(survival function)의 추정과 위험함수(hazard function)에 영향을 미치는 독립변수 추정에 주요한 관심을 둔다. 생존자료를 분석하는 데 가장 많이 적용되는 다변량분석(multivariate analysis)은 Cox의 비례위험모형(proportional hazard)이다. Cox 비례위험모형은 준모수적(semi-parametric) 생존분석으로 모수적 생존분석과 달리 기준위험함수에 대한 특별한 가정이 필요 없으며, 변수 간의 상대적 위험(relative hazard)을 쉽게 추정할 수 있는 장점이 있다(송경일·최종수, 2013). 이러한 장점에도 불구하고, 출산 분석에 주요하게 활용되는 Cox 비례위험모형은 사건이 한 번만 발생하는 사건 시간의 독립성 가정으로 단일 사건만을 다룰 수 있으며, 반복되는 이벤트 시간에 적용하려면 다음에 제시되는 사항을 고려해야 할 필요성이 있다. 첫째, 여성은 독립변수 또는 계층(stratum) 변수로 모델링될 수 있는 한 번 이상의 출산을 경험할 수 있다. 둘째, 출산과 같이 동일한 가구 내에서 발생한 사건에 대한 시간은 가구 개별의 환경적·생물학적 요인을 공유하기 때문에 상관관계의 존재의 가능성이 있다(Amorim and Cai, 2015; Smedinga et al., 2017). 상관관계를 무시하고 접근하게 되면 첫째 출산과 둘째 출산이 상호 독립적으로 발생한다는 비현실적인 가정을 수반하게 되어, 결과적으로 통계적 검정력이 감소하는 것으로 보고되고 있다(Amorim and Cai, 2015; Kaster et al., 2021). 따라서 재발사건자료(recurrent event data)의 개별 집단 내 잠재적 상관관계를 설명하기 위해서 Anderson and Gill model, PWP-TT·PWP-GT model, Wei, Lin and Weissfeld marginal model 등 다양한 접근방법이 제안되어오고 있다. 이 모형들은 4가지 구성요소인 「전체(overall) 또는 사건별(event-specific) 기준선 위험(baseline hazard)설정」, 「위험 간격(risk interval)의 정의」, 「위험 집단(risk set)의 정의」, 「집단 내 상관관계(within-subject correlation) 처리방법」에 따라서 구분 및 조합되어 연구목적에 적합한 모형으로 적용하게 된다(Kelly and Lim, 2000).

본 연구에서는 PWP-GT(Prentice, Williams and Peterson-Gap Time)모형을 채택하여 공공임대주택이 출산간격에 미치는 영향을 추정한다. PWP-GT모형은 출산과 같이 사건 간 강력한 생물학적 관계가 성립하고 재발 간격이 드물게 발생하는 경우에 적용될 수 있다(Amorim and Cai, 2015; Bagheri and Saadati, 2021). 이외에도 독립변수의 효과가 이전 사건과 후속 사건 간에 상이하게 나타날 가능성이 있을 때, 그리고 이전 사건의 발생으로 후속 사건의 재발가능성이 증가하는 경우에 적용될 수 있다(Ullah, et al., 2014). 특히 출산순위 간의 출산간격 개념을 활용하는 본 연구에 매우 적합한 모형이라고 할 수 있다.

PWP-GT모형은 이전 사건 이후의 시간을 적용하므로 실제 시간 척도와는 관련이 없는데 그 이유는 위험 간격(risk interval)이 이전 사건으로부터 시간이 0(zero)으로 다시 재설정된 시간((0,t])으로 정의되기 때문이다. 재발사건자료의 위험집합(risk set)의 정의는 기준선 위험 선택이 포함되어 시점마다 설정된 위험은 위험 간격마다 다르게 설정된다. 또한 PWP-GT는 제한된 위험집합(restricted risk set)에 해당되며, k번째 위험 집합에 대한 기여가 (k-l) 사건을 경험한 대상의 k번째 사건 위험 간격만 포함하도록 제한된다. 즉, 둘째 출산 추정결과는 첫째 출산을 경험한 가구만 해당되는 것을 의미한다. 이와 함께 PWP-GT모형은 Cox 비례위험모형과 같이 동일한 가정이 필요하지만 기준위험을 출산순위에 따라서 개별적으로 설정이 가능하므로 연구의 목적에 따라서 후속 사건에 따라서 효과의 변화를 살펴볼 수 있는 사건별 효과(event-specific effect)모형과 평균효과를 살펴볼 수 있는 전체효과(overall effect) 모형 모두를 활용 가능한 장점도 있다(Kelly and Lim, 2000; Liu et al., 2011). 이외에도 전체효과 모형에서 집단 내 상관관계는 현재의 사건이 집단 내에서 발생한 이전 사건에 영향을 받지 않는다고 가정하는 조건부(conditional) 접근 방식을 취하는데, 이는 모형 내 시간 종속 공변량(time-varying covariates)이나 집단 내 샌드위치 추정기(sandwich estimator)를 도입하여 반복된 집단 내 상관관계를 설명할 수 있다(Andersen and Gill, 1982; Kelly and Lim, 2000; Yadav et al., 2020). 이와 같은 PWP-GT모형의 특징과는 별개로 모든 연구에서 공통적으로 지적되는 단점은 모형의 구조상 사건의 순서(strata)가 증가할수록 표본 수가 감소하므로 고순위 사건의 경우 표본 수의 제약으로 분석이 불가하다면 해당 순위는 절삭(truncation)되어야 한다.

기본 PWP-GT모형은 위 식과 같다. k는 시간 t에서 각 개인에 대한 계층의 수를 의미하며, h_ik(t)는 k^th 사건의 i^th 대상에 대한 독립변수와 생존시간(t)이 주어진 위험이다. t-1은 이벤트의 이전 발생 시간을 의미하는데 h_0k(t-t_k-1)는 기저위험함수(baseline hazard function)로 모든 독립변수의 값이 0일 때 이전 사건 발생 이후의 k^th 사건 발생에 대한 위험을 의미한다. 이외의 X_ik는 시간 t에서 i번째 대상에 대한 독립변수의 벡터이며, β_k는 k번째 사건에 대한 회귀 계수로 독립변수 X_ik가 연속변수라면 한 단위 증가할 때마다 exp(β)만큼 지수함수적으로 위험비(hazard ratio)가 증가하게 된다(송경일·최종수, 2013). 위 식의 h_ik(t)는 시간 변수이지만 위험률은 시간에 의존하지 않고 늘 일정한데, 만일 요인(factor)변수에서 다른 상황에 처해 있는 한 대상(X=1)과 다른 대상(X=0)의 상대적 위험(relatives hazard)은 exp(β_k)이며 이러한 효과는 시간에 불변함을 의미하게 되므로 비례위험(propor-tional hazard)가정이 적용된다. 이는 시간에 독립적이므로 시간이 변하더라도 사건의 대상 간 위험비는 일정하다는 것을 의미한다. 다만 연구에 따라서 독립변수가 비례위험가정을 위배하는 경우에는 시간변동계수(time-varying coefficients)방법을 적용한다(Zhang et al., 2018).

시간변동계수는 위의 식과 같이 만일 비례위험 가정을 위반한 변수가 있다면 해당변수에 Time COV와의 상호작용항을 추가하여 추정될 수 있다. 만일 β₂X_ik가 0(zero)일 때는 시간변동계수는 시간이 고정된(fixed) PWP-GT모형으로 축소된다. 시간변동계수의 적용은 해당 변수가 비례가정에 적합한지에 대해서도 검정이 가능하므로 시간변동계수 적용 후 추정된 계수가 통계적으로 유의미하다면 비례위험가정을 위반한 것이므로 시간변동계수를 추가할 필요성이 있다(송경일·최종수, 2013). 물론 비례위험가정을 위반한 경우 시간변동계수방법 이외에도 해당변수를 계층화하는 stratified Cox model을 적용하는 방안도 검토될 수 있으나, 이 방법은 계층화된 변수를 추정모형에 투입할 수 없는 특성으로 본 연구에서는 채택하지 않았다.

2. 자료 구성 및 변수의 선정

본 연구는 공공임대주택 입주자에 초점을 두기 때문에 연구의 대상을 「공공주택 특별법 시행령」의 ‘공공임대주택’ 중 서울의 ‘행복주택’·‘국민임대주택(이하 국민임대)’·‘장기전세주택(이하 장기전세)’·‘기존주택전세임대주택(이하 전세임대)’에 입주한 가구로 한정하였다. 공간범위를 서울로 한정한 첫 번째 이유는 연구목적에 대한 적합성으로 서울은 2020년 기준 전국에서 가장 낮은 주택보급률(94.9%)과 합계출산율(0.64명)로 주거복지와 저출산 대책이 가장 시급한 지역이다.⁷⁾ 두 번째 이유는 자료의 적합성으로 기존 연구에서 활용된 공공임대주택을 분류할 수 없거나 표본 수가 현격하게 부족하여 서울의 공공임대주택을 대상으로 분석하기에는 적합하지 않았다.⁸⁾ 반면에 본 연구에서 활용되는 「2021 서울시 공공임대주택 청년 및 신혼부부 주거실태」(이하 「SH주거실태」)자료는 2021년 서울주택도시공사에 실시한 조사로 서울의 공공임대주택에 입주 경로상 청년과 신혼부부 자격으로 입주한 가구를 대상으로 2020년 기준의 가구원의 소득, 교육, 경제활동 여부 등 사회·경제 및 가구의 특성을 포함하고 있으며, 부모와 자녀의 출생시점과 혼인시점, 입주시점 등이 연단위로 조사되어 각 시점의 간격에 대한 정보제공이 가능하다. 전체 유효표본은 976가구(청년 291가구, 신혼부부 685가구)로 조사된 조사자료 중 공공임대주택 연구에 가장 적합한 자료로 판단하였다. 더불어 조사 시점마다 변화하는 다양한 변수의 효과를 엄밀하게 적용가능한 패널자료를 활용하는 전향적 연구(prospective study)가 최선일 수 있지만, 기존의 국·내외 출산 연구를 검토한 결과 다수의 연구에서 횡단면자료를 활용한 점과 주관적 요인인 선택편견 및 기억편견이 배제된 객관적 요인만을 활용하는 점 그리고 공공임대주택에 관한 조사자료의 한계를 고려하여 「SH주거실태」자료를 기반한 회고적 연구(retrospective study)를 진행하였다.⁹⁾

「SH주거실태」는 출산간격에 관한 연구를 목적으로 조사된 연구가 아니므로 본 연구의 목적에 적합한 자료로 활용되기 위해서는 분류 및 변환이 요구된다. 먼저 「SH주거실태」에서 입주 경로를 기준으로 청년가구를 제외한 신혼부부 가구만을 추출하였다. 또한 본 연구에서는 출산위험은 혼인시점 이후부터 발생하는 것으로 가정하므로 혼인시점 이전 출산가구와 혼인시점 및 출산시점이 동일한 가구는 제외하였다.¹⁰⁾ 이외에도 낮은 관측치를 보이면서 이상치(outlier)로 분류될 수 있는 첫째·둘째 출생시점이 동일한 쌍둥이 자녀 가구, 입주 이후 사별/이혼/별거 상태인 가구와 도시형생활주택·역세권·재개발임대 가구 등을 추가적으로 제외하였다. 따라서 최종적으로 1969년~1993년 출생, 2005년~2019년 사이에 혼인을 하고 2010년~2020년 사이에 입주한 가구이며, 혼인 당시 여성의 연령은 18세~44세인 총 447가구 데이터를 구축하였다. 종속변수인 첫째·둘째 출산간격은 혼인시점(0)부터 첫째 출산시점(T1)까지((0, T1], 이하 「첫째 출산간격」), 첫째 출산(0)부터 둘째 출산시점(T2)까지의 기간((0, T2], 이하 「둘째 출산간격」)으로 산정하였으며, 관찰기간 동안 첫째 또는 둘째를 출산하지 않은 가구는 각각 첫째, 둘째 출산간격에 대해서 중도절단된 것으로 간주하였다.¹¹⁾

공공임대주택의 영향을 추정하기 위한 핵심 변수는 입주에 소요되는 시간과 출산 당시 입주 여부에 관한 변수이다(<Table 2> 참조). 본 연구의 모든 대상가구는 조사 시점 당시 공공임대주택에 입주를 마친 신혼부부 가구로서 공공임대주택 입주방식이 입주희망자의 신청을 기반으로 운용되는 방식과 서울 공공임대주택의 높은 청약 경쟁률을¹²⁾ 고려하면 적극적인 입주를 시도한 가구로 추정될 수 있다. 더불어 「SH주거실태」 결과보고서에 따르면 직전주택 유형이 다세대, 다가구 주택 등 비아파트의 비율이 79.8%로 나타났으며, 외부환경에서 80% 이상의 만족도와 ‘공공임대주택 입주 후 좋은 점’에 관한 조사결과에서는 1순위로 ‘안정된 주거생활(49.6%)’·‘저렴한 주거비(25.0%)’·‘주거환경 우수(단지환경·치안·교육 등: 10.1%)’순으로 나타나 대체로 긍정적인 주거환경변화가 발생하였음을 알 수 있다(서울주택도시공사, 2021). 따라서 가구의 입주 상태는 입주가구의 출산간격에 일부 영향을 미칠 수 있음을 예측할 수 있으며, 이에 출산이 발생할 수 있는 위험구간이 되는 혼인-첫째 출산간격 및 첫째 출산-둘째 출산간격과 같이 관찰 기간 내 입주 여부를 기준으로 ‘미입주 상태 집단’과 ‘입주 상태 집단’을 구분하는 요인(factor)변수를 설정하고 집단 간 차이를 추정한다. 출산과 같이 특정 시점을 기준으로 구분하지 않고 관찰 기간 내의 입주 상태에 따라 구분된 변수를 채택한 이유는 입주를 하였음에도 불구하고 관찰 기간 내에 출산을 실현하지 못한 중도절단된 가구를 고려할 필요성이 있기 때문이다(도난영·최막중, 2018).

Table 2.

Definition of variables

본 연구의 대상자인 공공임대주택 입주자는 공공임대주택에 적극적으로 입주하려는 입주자임에도 불구하고 높은 청약 경쟁률로 인하여 희망하는 시점에 입주가 불가능하며, 입주까지 지연된 시간은 출산을 계획하거나 실현하는 데 방해 요소로 작용할 수 있다. 일례로 혼인 전·후에 뚜렷한 출산 의향이나 계획이 있더라도 연령이 높아질수록 가구의 주어진 경제 또는 양육환경에 의해서 출산 실현 가능성이 상황에 적합하게 선택적으로 변화할 수 있다(김정석, 2007; 신윤정 외, 2020). 더불어 출산 전·후로 가족규모의 변화에 따라서 쾌적한 주거환경을 위한 거주지 변경에 대한 욕구가 발생할 수 있는데, 주거환경 및 소득과 같이 추가 출산을 위한 주요 요소들의 뚜렷한 개선이 없는 경우에는 오히려 이전 출산경험이 부정적으로 작용하게 되어 추가 출산이 지연되거나 포기될 수도 있다(Kulu and Milewski, 2007; Bao et al., 2017; 정준수, 2018; 김영철, 2020). 만일 공공임대주택 입주가 주요한 주거환경변화의 기점이 될 수 있다면, 입주가 늦어질수록 출산간격을 지연시키는 영향이 발생할 수 있는 가능성이 있다. 또한 입주의 지연은 가구의 입주 경로에 따라서 출산간격에 상이한 영향으로 발생할 수 있다. 예를 들어 행복주택의 일반공급은 순위·추첨에 의하여 입주자를 선정하는데 이 경우 공공임대주택에 입주를 희망하는 가구가 입주 이후에 출산을 하기 위해서 계획적으로 출산을 지연할 수 있다. 반대의 경우도 동시에 고려할 필요가 있는데, 혼인시점부터 입주까지 출산간격이 짧을수록 출산 가능성이 높아질 수 있으므로 자녀 수에 대한 높은 배점이 주어지는 다자녀가구 및 신혼부부 특별·우선 공급유형의 경로로 입주한 가구의 경우에는 오히려 출산간격이 짧아지는 형태가 발생할 수도 있다. 즉, 본 연구에서는 입주자를 대상으로 입주의 지연이 출산간격을 지연 또는 단축시킬 수 있는 모든 가능성을 고려할 필요성이 제기된다. 자료의 제한으로 공급방식에 의한 입주 경로를 정확하게 파악할 수 없는 한계가 있지만, 미입주 상태와 입주 상태 집단 간에 발생하는 입주지연 영향의 차이는 입주 상태 변수와 입주소요시간 변수 간에 상호작용항(interaction terms)을 활용하여 세분화된 그룹의 차이를 확인할 수 있다(Aiken and West, 1991). 또한 상호작용항의 경우 평균 집중화(mean-centering)를 적용하지 않았는데,¹³⁾ 이는 혼인 후 바로 입주한 시점이 기준점으로 설정되므로 현실적인 해석이 가능하기 때문이다(이훈 외, 2021). 따라서 본 연구에서는 주요 변수 간의 상호작용항을 채택하여 미입주 상태와 입주 상태에 따른 집단 간 입주지연 영향 차이에 대한 추정을 본 분석과 함께 시도한다.

본 연구는 출산에 바탕을 두므로 이외의 통제변수는 출산과 관련한 선행연구를 바탕으로 적용 가능한 주요 변수로 선별하였다. 전체적인 유형은 여성특성·가구특성·입주유형으로 구분하였다. 먼저 여성 특성은 혼인연령, 경제활동 참여, 교육수준으로 구성하였다. 혼인연령은 여성이 혼인한 시점의 연령을 의미하며, 조사 시점인 2020년을 기준으로 연 나이를 적용하였다. 앞서 상세하게 기술된 바와 같이 혼인연령은 국내·외를 막론하고 많은 연구에서 출산에 매우 중요한 변수로 다루어지고 있다(은기수, 2001; Fallahzadeh et al., 2013; Khan et al., 2016). 하지만 혼인연령은 중요한 변수임에도 불구하고 연구마다 출산간격에 미치는 영향이 상이하게 나타난다(정준수, 2018). 이에 2차 다항식을 적용하여 출산순위별로 발생하는 연령 증가에 따른 영향의 변화를 추정한다(류기철·박영화, 2009; 민현주·김은지, 2011).

여성의 경제활동 참여와¹⁴⁾ 여성의 교육수준도 출산에 매우 중요한 변수로 함께 적용된다(민현주·김은지, 2011; 도난영·최막중, 2018). 두 변수는 가구의 소득을 증가시킬 가능성을 동시에 가지며, 소득이 증가하면 출산을 촉진하는 소득효과(income effect)가 발생하기도 하지만 소득의 증대로 오히려 출산의 기회비용이 증가하여 출산을 억제할 수 있는 대체효과(substitution effect)가 발생할 수 있다는 상반된 주장이 있다(류기철·박영화, 2009; Miller, 2010; 천현숙 외, 2012). 다만 여성의 교육수준을 통제하지 않으면 가구소득이 출산에 미치는 영향이 편의(bias)된다는 사항이 보고된 점을 고려하면 두 변수 모두를 모형에 적합시킬 필요가 있다(Gangl, 2010; 김현식, 2017).

가구특성은 가구의 소득수준으로 정의하였다. 소득수준은 가구의 소비지출행태와 연동되어 출산간격에 영향을 미치는 것으로 보고되고 있으며, 대체로 소득이 높은 가구는 상대적으로 낮은 소득의 가구보다 출산간격이 지연되는 성향을 보인다(천현숙 외, 2012; Shayan et al., 2014; Khan et al., 2016). 하지만 일부 국내 연구에서는 출산순위와 관계없이 소득수준에 따른 차이가 없는 것으로 나타났으며, 특히 소득수준으로 모형을 구분한 경우에는 동일 소득집단 내에서 차이가 없는 것으로 나타났다(김은정 외, 2011; 도난영·최막중, 2018). 이에 따라서 본 연구에서는 가구원 수가 고려된 균등화 소득을 기준으로 백분위로 분류하고 상위 30분위(평균 313.3만 원/월)와 나머지 하위 소득(평균 167.3만 원/월) 두 집단을 비교하는 방식을 채택하였다. 이 두 그룹의 차이는 2021년도 「가계금융복지조사」의 10분위별 근로연령층 균등화 시장소득과 비교할 때 각각 6분위(월 301.3만 원), 3분위(월 176.7만 원)에 해당되어 공공임대주택 내에서도 뚜렷한 소득수준의 차이가 있음을 알 수 있다.¹⁵⁾ 이러한 소득수준의 이질성은 공공임대주택의 입주유형에 따른 공급대상의 차이로 비롯되는데, 국토교통부 마이홈포털에 따르면 국민임대는 소득 2~4분위, 장기전세는 3~4분위, 행복주택은 2~5분위, 신혼부부 전세임대는 도시근로자 월 평균소득 70%~100%를 대상으로 공급·지원되며 면적 및 맞벌이에 따라서 기준 중위소득 120% 이하까지 입주 및 지원이 가능하다. 다만 입주유형에 따라 공급대상의 소득을 구분하고 있지만 상한선만을 제한하는 방식으로 작동하므로 반드시 해당 유형이 소득을 반영한다고 단정하기는 어려우며, 오히려 거주가능기간(6년~30년)과 공급면적의 제한(60m² 이하~85m² 초과), 건설형 및 매입형 등 다양한 특성으로 조합된 특성이 존재하기 때문에 본 연구에서는 추가적으로 입주유형을 행복주택(참조변수)·국민임대·장기전세·전세임대를 구분하여 입주유형별로 출산간격에 미치는 영향의 차이를 추정한다.¹⁶⁾

1. 기초분석

<Table 3>는 본 분석에 앞서 개별 독립변수의 빈도와 비율(FREQ.), 관찰기간 동안 출산위험에 노출된 개별 대상자의 시간의 합인 인년(Person-years), 출산순위별 출생 자녀 수(Birth) 그리고 위험에 노출된 시간대비 출생 자녀 수의 비율인 1인년당 발생률(incidence rates, 이하 발생률)을 제시하였다.¹⁷⁾ 여기에서 발생률은 인구학에서 다루어지는 출산율과 유사한 개념으로 기혼여성만을 대상으로 하는 혼인 출산율로 해석될 수 있으며(김현식, 2017), 전국 기혼 여성을 대상으로 제시한 김현식(2017)의 발생률과 동일한 기준으로 작성되었으므로 간접적인 비교가 가능하다.¹⁸⁾ 첫째 출산에 관측된 여성은 총 447명이고 309명의 여성이 출산을 경험하여 발생률은 0.342로 나타났으며, 둘째 출산은 각각 276명, 165명, 0.186으로 첫째 출산 후 33명의 여성이 중도절단 된 것으로 나타났다. 발생률의 경우 표면적으로 첫째 출산보다 둘째 출산이 절반 가까이 낮아진 것을 알 수 있는데, 이는 첫째 출산을 경험한 여성만을 대상으로 나타난 결과로 둘째 출산이 상당히 낮은 수준으로 발생하는 것을 알 수 있다. 다만 발생률을 기준으로 2008년~2014년에 조사된 김현식(2017)의 첫째 출산 0.200, 둘째 출산 0.096와 비교할 때 서울이라는 지역적 특성과 출산율이 감소하는 시간적 추세를 고려하면 공공임대주택에서의 출산 발생률이 첫째 및 둘째에서 모두 확연하게 높게 나타났다. 특히 첫째 출산의 경우 노출된 개별 인년의 합(Years)이 유사한 수준(첫째 820, 둘째 2,974)임에도 불구하고 공공임대주택이 더 높은 발생률로 나타난 점은 적어도 첫째 출산의 경우에는 공공임대주택 입주가구가 전국 대비 높은 출산 발생률을 보인다고 추정할 수 있다.

Table 3.

Person-years, number of childbirths and incidence rates by variablesUnit: person, %, person-years, incidence rates per person-years

교육수준의 경우에는 대학 이상의 여성의 수(301명)는 많지만 발생률은 낮게 나타나 교육수준이 높을수록 다소 낮은 발생률로 나타나고 있음을 알 수 있다(정준수, 2018). 가구의 특성도 소득 상위 30분위 가구의 여성(0.185)이 소득 하위 70분위 가구의 여성(0.425)보다 낮은 발생률이 관측되어 공공임대주택 내에서도 소득수준에 따른 출산 발생률의 차이가 있음을 예측할 수 있다(천현숙 외, 2012). 입주유형은 장기전세가 가장 높은 발생률(0.655)로 나타났으며, 반면에 행복주택이 가장 낮은 발생률(0.202)로 나타나 집단 간에 뚜렷한 차이가 나타났다. 다만 이러한 집단 간의 차이는 모든 유형을 공통으로 둘째 출산에서 급격하게 감소되는 것을 알 수 있다. 특히 첫째 출산의 높은 집단 간 차이는 둘째 출산의 모든 유형에서 감소하였으나, 첫째 출산에서 높은 수준의 발생률을 보이는 집단이 여전히 상대적으로 높은 수준의 발생률을 유지하고 있다. 반면에 소득수준에서는 근소한 차이지만 발생률이 하위 70분위가구(0.184)보다 상위 30분위가구(0.194)가 높은 것으로 반전되어 나타나 소득에 따른 출산효과의 차이는 둘째 출산에서 미미한 것으로 추정할 수 있다.¹⁹⁾ 본 연구의 핵심 변수 중 하나인 입주 상태 변수의 경우 첫째 출산의 미입주 상태(0.621)와 입주 상태(0.151)는 상호 간에 매우 큰 격차가 있는 것을 알 수 있다. 하지만 이와는 반대로 둘째 출산의 경우는 입주 상태(0.271)가 미입주 상태(0.124)보다 높은 수준의 발생률이 나타났다. 이는 첫째 출산의 경우 미입주 상태에서 대부분의 출산이 이루어지며, 비록 첫째 출산보다 낮은 차이지만 둘째 출산은 입주 상태의 출산이 미입주 상태보다 높은 비율로 발생하고 있음을 알 수 있다. 다시 말해 공공임대주택이 출산에 일부 긍정적인 영향을 미치고 있음을 추정할 수 있다. 다만 이 결과는 발생률만으로 검토한 단순분석이므로 독립변수의 영향이 통제된 상태에서 출산간격의 변화를 살펴보는 PWP-GT모형에서는 상이한 결과가 발생할 수 있음을 상기할 필요가 있다.

2. 자료의 검정

본 분석을 진행하기에 앞서 각 집단의 출산간격(time to event)의 차이를 검정하기 위해서 요인(factor)변수를 대상으로 non-parametric test인 log-rank test와 Peto-Peto-Prentice test를 시행하였으며, 검정 결과는 <Table 4> 좌측에 제시하였다. 검정방법에 차이를 둔 이유는 차이검정을 실시하기 이전에 요인별로 단변량 분석인 Kaplan-Meier 생존곡선을 확인하였으며, 경제활동·입주유형·입주 상태 변수에서 집단 간에 생존곡선이 교차되는 형태로 나타나 비례위험 가정의 위반이 의심되었기 때문이다(Hazra and Gogtay, 2017). 분석 결과 출산순위 간 평균효과를 의미하는 전체모형(Overall)은 교육수준 변수를 제외한 모든 변수에서 출산간격에 차이가 있는 것으로 나타났다. 다만 첫째 출산(1st Birth)과 둘째 출산(2nd Birth)을 개별적으로 차이검정을 실시한 경우에는 첫째 출산에서 교육수준에 따른 차이(P<0.01)가 있었지만 둘째 출산에서는 유의미한 차이가 발생하지 않았다. 입주유형과 입주 상태 변수의 경우에는 전체·첫째·둘째 출산모형 모두 출산간격에 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타나 입주유형과 입주 상태에 따라서 출산간격에 변화가 있음을 예측할 수 있다. 이는 앞서 살펴본 <Table 3>에서도 나타난 유사한 패턴으로 둘째 출산의 출산간격은 첫째 출산과 매우 다른 성향을 보이고 있음을 알 수 있으며, 전체 및 출산순위별로 모형을 개별적으로 설정하여 모형별로 상이하게 나타나는 변수의 영향을 심도 있게 살펴볼 필요성이 있음을 의미한다.

Table 4.

Results of equality of survivor functions test & PH assumption test

PWP-GT모형도 Cox 비례위험모형을 기반하고 있으므로 독립변수가 시간에 의해 변하지 않는 비례위험가정이 충족되어야 한다(Kaster et al., 2021). 따라서 독립변수의 시간변동계수(time varying coefficients)효과를 검토하기 위해서 비례위험 가정(proportional hazards assumption)에 대한 Schoenfeld residuals 검정을 일반모형(Model Ⅰ)과 상호작용항(Model Ⅱ)에 개별적으로 실시한 후 <Table 4> 우측에 제시하였다. 검정결과에 따르면 경제활동·전세임대와 핵심 변수인 입주소요시간 및 입주 상태 변수에서 비례위험가정 위반사항이 있는 것으로 나타났으며, 이에 따라서 이들 변수에 시간(t)과의 상호작용항인 시간변동계수를 적용하여 시간이 지남에 따라서 발생하는 출산간격에 미치는 영향을 추정한다.

이외에도 본 연구에서 가구 간의 독립성을 가정하는 것은 합리적일 수 있지만, 가구 내에서는 둘째까지의 출산순위를 갖기 때문에 해당 가구 내의 출산순위가 상호 독립적이라고 가정하는 것은 비합리적일 수 있다(Rogers, 1993). 따라서 관측되지 않는 개체 내(within subject) 상관관계가 있는 경우 적용될 수 있는 shared frailty model을 추가적으로 시도하였으며, 분석 결과 LR test(H0: θ=0)의 유의확률 수준이 0.497로 나타났다. θ=0일 때 frailty model은 Cox PH의 추정결과로 수렴되므로 frailty model 적용에 대한 유인은 없는 것으로 판단하였다(Thenmozhi et al., 2019). 이에 개별 가구의 출산순위 간의 잠재적 종속성을 설명하기 위해서 사후보정방법(post hoc corrected)인 robust sandwich estimator를 채택하였다(Wei et al., 1989; Smedinga et al., 2017). 추가적으로 동일한 시간(tied time)상의 출산을 처리하기 위한 방안으로 과소·과대추정 성향의 Breslow method 및 Kablfeisch-Prentice method보다 성능이 우수한 Efron method를 적용하였다(Hertz-Picciotto and Rockhill, 1997).

3. PWP-GT Model 추정결과

앞서 검토된 바와 같이 최종모형은 기본적으로 상호작용항이 적용된 여부에 따라서 Model Ⅰ과 Model Ⅱ로 구분되며, 세부적으로는 전체효과(overall effect)모형과 사건별 효과(event-specific effect: 1st birth, 2nd birth)모형으로 재구분된다(<Table 5> 참조). 전체효과모형은 출산순위와 상관없이 공공임대주택 입주자의 출산간격에 영향을 미치는 독립변수의 평균효과(common effect)를 추정하며, 사건별 효과모형은 출산순위별로 발생되는 개별효과를 추정하는 방식의 차이가 있다(Kelly and Lim, 2000; Amorim and Cai, 2015). 사건별 효과 모형의 첫째 출산모형은 모든 관찰대상으로 한 모형으로 독립변수가 첫째 출산간격의 단축에 대한 위험비(harazd ratio, HR)를 추정하며, 둘째 출산의 경우 첫째를 출산한 경험이 있는 여성의 둘째 출산간격에 대한 조건부(conditional) 위험비를 추정한다. 여기에서 추정된 출산간격의 단축에 대한 위험비는 집단의 상대적 출산 가능성으로 해석이 가능하다(Bagheri and Saadati, 2021). 더불어 분석 결과를 살펴보기 전에 전체효과 모형과 사건별 효과 모형의 결과가 상이한 경우가 있는데 이는 전체효과 모형과 사건별 효과 모형 간에 기준선 위험(baseline hazard)이 공통 및 출산순위별 기준선으로 상이하기 때문에 발생되는 결과로 동시에 두 모형을 함께 살펴볼 필요성이 있음을 의미한다(Kelly and Lim, 2000; Kaster et al., 2021). 또한 AIC와 Log pseudolikelihood(Pseudo LL) 기준으로 전체효과 모형과 사건별 효과 모형 모두 Model Ⅰ보다 상호작용항(MOVE×OCC)이 도입된 Model Ⅱ가 더 적합한 모형으로 나타났다. 따라서 추정된 결과의 해석은 Model Ⅱ의 추정결과를 기준으로 접근한다.

Table 5.

Results of PWP-GT model with the overall and event-specific effect estimates

먼저 여성특성의 혼인연령은 전체효과 모형에서 유의미한 영향으로 나타났으며 연령이 증가하면서 출산간격이 단축(HR=1.250)되는 일종의 따라잡기(catch up) 현상이 나타났지만 변곡점인 27.9세 이후 출산간격이 지연(HR=0.996)되는 특성이 나타났다. 반면에 사건별 효과 모형에서는 첫째 출산의 경우 비록 통계적으로 유의미하지 않지만 부호의 방향이 U-shape로 나타났으며, 둘째 출산의 경우 통계적으로 유의미한 수준에서 28.7세를 기준으로 역(reverse) U-shape로 나타나 Heckman et al.(1985)이 주장한 출산의 역 엔진 현상(reverse engine of fertility phenomenon)이 있음을 잠정적으로 감지할 수 있다. 이는 전국 가구를 대상으로 분석을 시도한 민현주·김은지(2011)의 결과와 동일한 패턴으로 해석될 수 있다. 다만 도난영·최막중(2018)의 민간임대가구의 첫째 출산의 경우 혼인연령 효과가 역 U-shape(변곡점 29.0세)로 나타났으며, 오히려 자가가구에서 U-shape(변곡점 28.8세)로 나타났다. 이는 향후 연구에서 추가적으로 검증이 필요하지만 공공임대주택의 경우 혼인연령의 패턴이 오히려 민간임대가구와 상이하게 나타나고 있는 것으로 추정할 수 있다. 이러한 현상은 소득수준에서도 발견할 수 있는데 전체효과 모형에서 상위 30분위 가구가 하위 70분위 가구 대비 0.621배 낮은 수준으로 출산간격이 지연되고 있는 것을 확인할 수 있다. 이는 사건별 효과 모형의 첫째 출산(HR=0.564)이 반영된 결과로 첫째 출산을 마친 둘째 출산에서는 소득에 따른 출산간격은 통계적으로 유의미한 차이는 나타나지 않았다. 여성의 경제활동은 출산순위와 무관하게 경제활동을 하는 여성이 출산간격이 더 단축(HR=1.453)되지만, 시간이 지날수록 위험률은 단위 시간마다 16.7%씩 감소하여 오히려 출산간격이 지연되는 것으로 나타났다. 사건별 효과 모형에서는 둘째 출산에서 소득수준에 따른 차이는 없지만 시간변동계수에서 유의미하게 지연되는 패턴(HR=0.740)으로 나타났다. 이러한 소득수준과 경제활동의 결과를 종합적으로 살펴볼 때, 공공임대주택 입주자는 소득효과보다 대체효과가 유력하게 발생하고 있으며, 이러한 대체효과는 출산이 지연될수록 더욱 강화되어 나타나고 있음을 알 수 있다(천현숙 외, 2012).

일반적으로 교육수준이 높을수록 노동시장 참여욕구 증대와 적극적 경제활동 참여로 나타나기 때문에 교육수준에 따라서 출산간격에 미치는 영향이 차이가 나는 것으로 알려져 있다(민현주·김은지, 2011). 그럼에도 불구하고 본 연구에서는 <Table 3>와 <Table 4>에서 확인된 바와 같이 여성의 교육수준에서는 첫째 출산에서 낮은 수준의 차이를 확인할 수 있었으며 둘째 출산에서는 차이를 발견할 수 없었다. 만일 공공임대주택에서 출산의 지연과 포기가 교육수준과 무관하게 무차별적으로 발생하고 있을 가능성이 있다면, 이는 공공임대주택 입주자 여성의 교육수준과 무관한 경제활동 특성과 유사집단의 특성으로 발생된 것으로 추정될 수 있다. 「SH주거실태」와 국토교통부의 「주거실태조사」를 비교분석한 성진욱·이훈(2021)에 따르면 민간임대 유자녀 신혼부부가구의 여성은 임금근로자 비율이 70.3%, 자영업자 비율이 0.0%로 나타났지만, 동일한 조건의 공공임대주택 입주자 여성의 경우 각각 45.7%, 13.7%로 나타나 주된 경제활동 참여 유형이 확연하게 다른 점이 원인으로 추정될 수 있다. 또 다른 원인은 비이질적인 집단인 점이다. 김은정 외(2011) 및 도난영·최막중(2018)은 집단별 모형을 구축하였는데 해당 집단 내에서는 공통적으로 교육수준에 따른 출산에 차이가 발생하지 않았다. 즉, 유사한 특성을 지닌 집단에서는 교육수준에 따른 출산간격의 차이는 나타나지 않을 수 있음을 추정할 수 있다.

입주유형 간의 상대적 위험은 전체효과 모형 기준으로 모든 입주유형에서 행복주택보다 출산간격이 단축될 위험이 높은 것으로 나타났다. 다만 전세임대의 경우 시간변동계수가 고려되지 않은 상태에서는 행복주택 대비 매우 높은 위험비(HR=3.395)를 보이지만, 시간변동계수의 위험률이 34.7%로 나타나 낮은 수준의 출산 가능성을 보이고 있다. 따라서 전체효과 모형 기준으로 출산의 가능성이 높은 입주유형은 장기전세-국민임대-전세임대-행복주택 순으로 요약될 수 있다. 사건별 효과 모형의 경우 출산순위별로 출산간격에 미치는 영향은 전체효과 대비 매우 상이하게 나타나고 있다. 국민임대는 행복주택과 첫째 출산·둘째 출산에서 출산간격의 차이가 없는 것으로 나타났으며, 전세임대는 전체효과 모형과 같이 시간이 지날수록 출산 가능성이 낮아지지만, 둘째 출산의 경우 행복주택과 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 이는 행복주택·국민임대·전세임대 입주유형 간에 첫째 출산은 뚜렷한 차이가 있을 수 있지만, 둘째 출산은 입주유형과는 무관하게 발생한다는 것을 의미한다. 다만 장기전세는 입주유형 중 가장 뚜렷한 출산효과가 있는 것으로 나타났는데 행복주택 대비 첫째 출산이 1.555배, 둘째 출산이 1.553배로 높은 것으로 나타나 공공임대주택 입주유형 가운데 장기전세가 둘째 출산 가능성이 가장 큰 것으로 해석될 수 있다. 이러한 결과는 장기전세주택은 중산층의 요구가 반영된 유형으로 공공임대주택 중 가장 높은 수준의 임대료 부담이 있지만 높은 가구소득과 일반 분양주택과의 높은 사회적 혼합 수준 그리고 가장 높은 임대료 편익이 발생하는 특성이 반영된 것으로 이해될 수 있다(김윤중·이훈, 2020).

본 연구의 핵심 변수인 입주소요시간과 입주 여부는 Model Ⅰ과 Model Ⅱ의 추정된 결과를 명확히 구분하여 살펴볼 필요가 있다. 왜냐하면 상호작용항 적용에 따라서 핵심 변수의 의미가 변동되기 때문이다. 해석의 이해를 돕기 위해 Model Ⅰ과 Model Ⅱ별로 나타나는 변수의 의미를 정의하면 Model Ⅰ의 입주소요시간(Move-in)은 입주 상태가 구분되지 않은 입주지연에 따른 주 효과를 의미하며, Model Ⅱ의 입주소요시간은 미입주 상태에서의 입주지연에 따라 발생하는 위험의 기울기이다. 또한 상호작용항인 MOVE×OCC의 위험비는 입주소요시간의 위험비와 곱하면 입주 상태에서의 입주지연에 따라 발생하는 위험의 기울기이며, 입주 상태(Resident)의 위험비는 모형에 관계없이 입주 상태와 미입주 상태의 상대적 위험을 의미한다.

Model Ⅰ의 입주소요시간은 첫째 출산(HR=0.705)에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 둘째 출산의 경우에는 부정적인 효과(HR=0.810)가 시간이 지남에 따라서 긍정적인 효과(HR=1.125)로 전환되어 발생되는 것으로 나타났다. 이는 공공임대주택에 입주가 지연될 경우 첫째·둘째 출산 모두에 영향을 미치고 있음을 의미한다. 특히 둘째 출산의 시간변동계수 효과는 다양한 추정을 가능하게 한다. 첫째, 늦어진 입주로 인하여 지체된 출산을 만회하려는 따라잡기 현상으로도 추정이 가능하다. 둘째, 본 연구의 대상이 공공임대주택에 입주를 완료한 적극적 입주자인 점을 고려할 때 입주 전의 출산이 입주를 위한 계획적 출산일 가능성도 있음을 조심스럽게 추정할 수 있다. 셋째, 공공임대주택 입주와 관계없이 의도적으로 지연된 출산을 입주 전에 실현하고, 공공임대주택 입주를 신청하여 입주가 된 가능성도 배제할 수 없다. 입주 상태별로 구분하여 입주지연효과를 살펴본 Model Ⅱ는 미입주 상태에서 입주소요시간은 시간(t)이 0일 때는 첫째 출산(HR=0.703)을 지연시키는 역할을 하지만 시간이 지남에 따라서 출산간격(HR=1.067)이 짧아지는 영향을 미치며, 둘째 출산의 경우 시간변동계수 효과(HR=1.143)만 유의미하게 나타나 시간이 지남에 따라서 출산간격이 짧아지는 패턴이 있음을 알 수 있다. 반면에 입주 상태에서 입주소요시간은 비례위험가정 위반이 없으므로 첫째 출산과 둘째 출산의 위험은 각각 0.575(HR=0.703*0.818), 0.678(HR=0.875*0.791)로 해석될 수 있으며, 이는 첫째·둘째 출산이 모두 입주가 지연될수록 출산간격이 길어지는 것으로 나타났다. 즉, 미입주 상태에서는 출산순위와 무관하게 지연된 입주에 따라서 연기된 출산을 만회하려는 성향이 뚜렷하게 나타나고 있으며, 입주 상태에서는 지연된 입주로 출산을 연기하거나 포기하는 성향이 나타나고 있음을 알 수 있다. 더불어 당연한 사실이지만 첫째 출산이 둘째 출산의 선행조건인 점을 고려하면 공공임대주택에 입주하기 위한 시간이 지체될수록 입주 대상자의 출산이 그만큼 지체되고 향후 추가적인 출산에도 제약이 될 수 있음을 의미한다.

다음으로 Model Ⅱ의 전체효과 모형에서 입주 상태 변수는 시간이 고려되지 않았을 때 입주 상태 집단의 출산간격이 미입주 상태 집단보다 0.088배로 매우 낮은 수준으로 나타났지만, 시간이 지남에 따라서 출산간격이 높은 수준(HR=2.988)으로 짧아져 공공임대주택에 입주한 이후 출산에 매우 긍정적인 효과가 발생하는 것으로 나타났다. 이는 입주 상태에서의 출산 가능성은 미입주 상태보다 초기에 낮은 출산 가능성을 보이지만, 입주한 시간이 증가하면서 출산 가능성도 함께 증가하고 있음을 알 수 있다. 이러한 특성은 사건별 효과 모형에서 더욱 상세하게 살펴볼 수 있다. 첫째 출산의 경우 혼인을 한 여성 중 입주 상태에서 첫째 출산간격이 단축될 상대적 위험은 미입주 상태 출산의 여성보다 0.085배 낮은 것으로 나타났으며, 둘째 출산의 경우 시간이 고려되지 않은 상태에서는 상대적 위험이 0.240배로 나타나 집단 간의 차이가 첫째 출산보다 다소 줄어들었으나 시간이 지날수록 미입주 상태 출산 여성보다 상대적 위험(HR=3.815)이 급격하게 증가되는 추세로 나타났다. 이는 첫째 출산은 미입주 상태에서 출산이 발생될 가능성이 매우 높음(91.5%)을 의미하며, 둘째 출산의 경우도 입주 초기에는 미입주 상태에서 출산 가능성이 높지만, 입주한 시간이 증가할수록 둘째 출산이 매우 높은 위험률(281.5%)로 출산간격이 단축되고 있는 것으로 재해석될 수 있다. 이는 신혼부부를 대상으로 하는 공공임대주택의 입주 조건 중 자녀 수에 대한 배점의 영향이 크기 때문에 대부분의 가구가 미입주 상태에서 출산을 경험할 가능성이 높은 것으로 이해될 수 있다. 둘째 출산의 경우 이미 첫째를 출산한 가구가 공공임대주택에 입주한 초기상태(t=0)일 때는 미입주 상태에서 둘째를 출산한 가구보다 낮은 상대적 위험이 발생하지만, 시간이 지날수록 상대적 위험이 급격하게 증가한다는 점은 공공임대주택의 입주효과는 입주 초기에 즉시 발생하기보다는 일정한 시간을 두고 발생하는 지연효과(delayed effect)가 있는 것으로 추정할 수 있다. 특히 입주 상태에서의 출산 위험이 시간변동계수 효과로 포착된 이유는 출산의 생물학적·사회학적 특성과 관련이 있다(Stensrud and Hernán, 2020). 임신기간과 같이 계획부터 발생까지 일정한 시간이 요구되는 특성과 가구의 경제 상태 및 부부의 의견조율 등과 같이 다양한 원인으로 인하여 시간이 소요되는 점을 고려하였을 때 갑작스러운 주거환경의 변화로 출산이 즉시 발생하기보다는 일정한 시간이 소요되면서 출산이 증가할 수 있다. 지금까지 분석된 핵심 변수의 결과를 종합하면 공공임대주택에 입주를 하게 되면서 겪게 되는 주거환경변화에 따라 출산계획이나 의도가 실제 출산으로 변화할 수 있으며(김정석, 2007; 신윤정 외, 2020), 공공임대주택은 입주 전·후를 포함한 전 기간에 걸쳐 입주자의 출산행태에 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.