기부는 우리를 행복하게 만들까? 인과적 방향성 검토를 위한 종단 경로모형과 교차지연 패널모형의 결합을 중심으로
Does Donation Make Us Happy? Applying Longitudinal Path Model to Cross-lagged Panel Model
Roh, Beop-rae (Semyung University)
보건사회연구, Vol.40, No.1, pp.178-205, 31 March 2020
https://doi.org/10.15709/hswr.2020.40.1.178
Abstract
The purpose of this study is to examine whether donating behaviors make individuals happy. If prosocial spending, such as donations, rather than material consumption for an individual, promotes the well-being of the individual, then we can gain a deeper understanding of the link between money and human well-being. This study attempted to observe the relationship between donation behavior and happiness using longitudinal data. This study examined subjective life satisfaction and depression as variables related to happiness. This study attempts to apply a longitudinal path model to a cross-lagged panel model using panel data for estimating causal effects between donation and happiness. The results showed that there were two-way influences between donation behavior and happiness-related variables. It was also found that donation has the effect of increasing satisfaction and reducing depression. The results of this study suggest that prosocial actions, such as donations, should be re-examined in our consumption in order to live happier in the overall rise in income.
초록
본 연구의 목적은 기부가 기부자의 행복에 미치는 영향을 검토하는 것이다. 자신을 위한 물질적 소비를 넘어 기부 행위와 같은 친사회적 지출이 개인의 행복을 증진시킨다면 우리는 소득과 행복의 연결 구조에 대한 새로운 이해를 할 수 있을 것이다. 본 연구는 한국복지패널 종단 자료를 활용하여 기부 행위와 행복의 관계를 관찰하고자 하였다. 여기서는 행복과 관련된 변수로 주관적 삶의 만족도와 우울감을 함께 살펴보았다. 방법론적으로 기부 행위와 행복 간 영향을 검토하는 것은 인과적 방향성에 대한 보다 엄밀한 검토를 요구한다. 이에 본 연구는 종단자료에 대해 교차지연 패널모형(cross-lagged panel model)을 적용하기 위해 종단 경로모형(longitudinal path model)을 활용하는 방법론적 시도를 하였다. 분석 결과 기부 행위와 행복과 관련된 두 변인 간에는 쌍방향의 영향력이 있는 것으로 나타났다. 기부 행위는 삶의 만족감을 높이고 우울감을 경감하는 고유한 효과가 있음을 확인했다. 본 연구의 분석 결과를 통해 사회 전반의 물질적 수준의 상승 속에서 우리가 보다 행복하게 살기 위해서는 기부와 같은 친사회적 행위의 비중이 개인 및 사회적 수준에서 확대될 필요가 있다는 시사를 얻을 수 있다.
Ⅰ. 서론
본 연구는 우리의 삶을 더 행복하게 만들기 위해서 우리가 가진 경제적 자원을 어떻게 활용하면 좋을까 하는 질문에서 시작한다. 구체적으로는 기부 행위와 같은 친사회적 지출(prosocial spending)이 우리의 행복 혹은 정신적 안녕감에 어떤 영향을 미치는지 실증적으로 검토하는 것이 본 연구의 목적이다. 일상의 대화에서 학술적 논의에 이르기까지 돈과 행복의 관련성은 오래된 질문 가운데 하나다. 물질적 자원 확보 수단으로서 소득이 일정 수준 이상부터는 행복과의 관련성이 뚜렷하지 않다는 주장은 여러 학자들을 통해 제기되어 온 바가 있다. 바야흐로 일인당 GDP 3만 달러 시대를 맞이한 한국 사회에서 어떻게 지출해야 우리가 더 행복해질 것인가를 고민하는 것은 시기적으로 중요한 의미를 지난다.
Easterlin(1995)은 서구 사회의 전반적인 물질적 향유 수준의 상승에도 불구하고 사회 전체의 행복도는 일정 수준에서 정체되고 있다는 관찰 결과를 바탕으로 소득의 증대에 따른 물질적 풍요가 인간의 행복과 선형적으로 연결되는 것이 아니라는 점을 지적하고 있다. Sen(1992)은 무차별 곡선의 상승으로 상징되는 효용의 증대 과정이 타인과의 비교 과정에서 우위를 점하고자 하는 심리적 동기에서 유래된 단순한 소비 수준의 증대에 불과하다면, 물질적 풍족함의 추구는 충족되지 못할 욕망에 대한 고통스러운 무한한 반복이 될 수 있다고 강조했다.
Easterlin과 Sen의 주장을 본 연구의 문제에 맞춰 해석하면 다음과 같다. 소득과 행복의 제한적 관련성에 대한 이들의 주장은 자신만을 위한 물질적 확보 수단으로만 소득이 활용될 경우 소득이 행복에 미치는 영향은 제한될 수 있다는 것으로 이해할 수 있다. 지출의 목적이 단지 개인의 효용 증대에만 있는 것이 아니라는 점은 자명하다. 우리는 가까운 혈족, 지인뿐만 아니라 생면부지의 사람을 위한 다양한 형태의 기부 행위를 직간접적으로 경험하고 있다. 또한 개인 수준은 물론 국가와 국가 간에도 다양한 기부 행위가 이뤄진다.
본 연구는 기부 행위가 행위 주체의 행복에 어떤 영향을 미치는지 살펴보기 위하여 삶에 대한 전반적 만족도 및 우울감이 기부 수준에 따라 어떻게 변하는지 종단자료를 구성해 살펴보고자 한다. 주관적 삶의 만족도와 우울감은 행복과 높은 관련성을 지니는 현재의 삶에 대한 개인의 만족 정도와 정신적 안녕감을 반영한다는 점에서 행복 측정을 위한 변수로서 가치를 지닌다. 기부 행위와 행복 및 정신적 안녕감 사이의 관련성을 한국 사회를 대상으로 진행한 실증 연구가 많지 않았다는 점에서 본 연구의 의의가 있다고 할 수 있다.
그러나 기부와 행복의 관련성을 다루기 위해서는 방법론적인 고려가 필수적이다. 가장 중요하게 고려해야 할 난제 가운데 하나는 기부와 행복의 인과적 쌍방향성(simultaneous causation)을 어떻게 다룰 것인가 하는 점이다. 기부가 행복에 영향을 미치는 것이 아니라 그 반대가 보다 직관적으로 받아들여질 수도 있는 것이다. 예를 들어, Isen(2008)의 연구와 같이 행복감을 느끼는 사람들이 가지고 있는 긍정정서(positive affects)가 타인에 대한 공감, 공동체 문제에 대한 개입, 사회적 반응성 등의 심리적 기반을 바탕으로 기부와 같은 친사회적 행위를 강화한다는 논의도 충분히 가능하기 때문이다.
본 연구는 인과적 쌍방향성을 실증적으로 다루기 위해 기존 연구에서 많이 활용되고 있는 교차지연 패널모형(cross-lagged panel model)을 활용하고자 한다. 여기서 더 나아가 교차지연패널모형을 활용했던 기존 연구에서 통상적으로 두, 세 시점 등으로 관측 시점에 제한이 있었던 점을 고려하여 비교적 장기간에 걸친 종단 자료의 전체 기간을 분석에서 다루는 방법론적 시도를 했다. 두 현상의 인과적 방향을 특정하는 것은 정책적, 실천적 측면에서 중요한 의의가 있다. 기부 행위가 행복으로부터 유래하는 파생적 성격을 넘어 기부 행위 자체가 적극적으로 행복을 높이는 효과가 있다면 기부와 같은 친사회적 행위가 지니는 가치를 더욱 확실히 이해할 수 있기 때문이다. 이는 개인의 기부 행동부터 사회적 위험에 대한 복지국가의 공동 노력에 이르기까지 여러 측면에서 함의를 줄 수 있다. 이상의 내용을 토대로 하여 본 연구에서 다루고자 하는 연구 문제를 요약하면 다음과 같다.
연구문제 1: 기부 수준은 주관적 삶의 만족에 영향을 미치는가, 그렇다면 두 요인 간 영향력의 구조는 일방적(directed)인가, 쌍방적(reciprocal)인가?
연구문제 2: 기부 수준은 우울감에 영향을 미치는가, 그렇다면 두 요인 간 영향력의 구조는 일방적(directed)인가, 쌍방적(reciprocal)인가?
Ⅱ. 문헌검토
친사회적 행위로서 기부는 개인이 타인과 공공의 이익을 위해 자발적으로 타인에게 경제적 자원을 증여하는 것으로 정의할 수 있다(Payton & Moody, 2008). 또한, 기부는 시장과 정부를 통해 제공되는 복지 자원의 불충분성을 보완하는 대안적 활동으로 볼 수 있다(강철희 외, 2017). 더 아나가 기부는 복지국가의 보완물로만 기능하는 것이 아니라 복지국가 성숙에 필요한 사회적 연대의 강화를 가져온다는 점에서 복지국가 발달의 중요한 자원으로 기능할 수 있다. 일찍이 Titmuss는 개인의 자발적 기부 행위가 어떻게 복지국가 성숙의 철학적 토대가 될 수 있는가에 대해서 설득적인 논의를 펼친바가 있다(Titmuss, 1970).
기부 행위는 상호 호혜적인 성격을 지니고 있다. 그러나 그와 같은 상호 호혜적 성격은 조세와 같은 강제적으로 할당된 권리, 의무 관계를 수반하는 경우나, 시장에서 이뤄지는 교환 활동과 같이 일정한 반사적 이익을 추구하는 행위와 근본적인 차이가 있다. 기부가 지니는 상호 호혜적 성격이 심리적, 정서적 기저에서 작용하는 메커니즘이 관여한다는 점은 기부가 기부 주체에 대해 지니는 긍정적 효과를 실증적으로 관찰하는데 어려움을 주는 요소로 작용하기도 한다.
한편, 행복 혹은 주관적 삶의 만족(subjective well-being)은 긍정적인 정서적 상태와 더불어 삶에 대해 만족감을 느끼는 인지적 측면으로 구성된다(Diener, 2000). 본 연구에서 행복과 관련된 변수로 삶에 대한 전반적 만족감과 우울감을 번갈아 다루는 이유는 행복에 대해 기부가 지니는 영향력의 안정성에 대한 검토에 더해서 행복이 인지적, 정서적 측면을 아우르고 있기 때문이다. 따라서, 기부가 행복에 미치는 영향은 인지적 측면과 정서적 측면으로 대별하여 그 영향력을 검토할 수 있을 것이다.
인간의 이타적 행위와 그것이 지니는 사회적 의미와 관련해 체계적인 관찰을 수행했던 Titmuss(1970)는 영국과 미국의 혈액 수급 체계에 대한 관찰을 통해 기부 형식으로 운영되는 영국이 시장 방식으로 운영되는 미국에 비해서 혈액의 질과 공급량에 있어서 더 우월하다는 점을 밝혔다. Titmuss는 혈액 공급 체계에 대한 그의 고찰을 통해 기여 관계(gift relationship)가 어떻게 복지국가의 사회 정책을 뒷받침하는 철학이 될 수 있을지 검토했다. 그에 따르면 복지국가의 주요 정책은 그와 같은 기여 관계의 제도화된 확장판이라고 할 수 있다. 선의에 기반을 둔 기여 관계를 통해 공여자와 수급자 간 신뢰가 높아지며, 이는 개인 수준과 사회 수준 전반에 걸쳐 통합 수준을 높이게 된다.
기여 관계에 대한 Titmuss의 주장을 개인의 지출 행위와 관련지어 생각해 보면, 개인의 효용 수준을 높이기 위한 이기적 형태의 소비와 별개로 기부와 같은 이타적 지출이 개인의 행복을 증진하는 고유한 영향력에 대한 생각의 실마리를 얻게 된다. 기부 행위를 통해 개인은 Titmuss가 말한 기여 관계를 형성하고 일종의 통합감(sense of coherence)를 경험할 수 있게 되는 것이다. 통합감은 행복감을 높이는 중요한 요인으로 작용할 수 있다(Maass et al., 2016). 기여 행위는 주변에 대해 자신이 지닌 역량을 확인하는 경험을 통해 자아 효능감을 높이고 타인과의 긍정적인 유대 기회를 통한 소속감의 고양 과정을 통해 자신의 삶에 대한 긍정적인 인지와 안정적인 정서 경험으로 이어질 수 있는 것이다.
기부와 행복의 관련성을 본격적으로 다룬 전통적 연구들은 양자 사이에 존재하는 영향 구조를 “완전한 이타심(pure altruism)”으로 설명하기도 하였다(Andreoni, 1989). 즉, 인간의 본성에는 이타적 행위에 대한 기본적인 추구가 존재하며, 그와 같은 행동을 했을 때 심리정서적 보상이 주어진다는 것이다. 이런 주장은 종의 존속을 위해 이타적 행위가 필요하다는 진화생물학적 논의를 통해서도 지지받기도 했다. 그러나 완전한 이타심에 입각한 설명은 이를 실증적으로 뒷받침하기 어렵다는 한계가 지적되어 왔다. 그러면서 타인의 효용이 어떻게 자신의 효용에 영향을 미치느냐는 측면을 강조하는 “불완전한 이타심(impure altruism)”에 대한 논의가 관심을 끌게 되었다. 그리고 기부 행위에 따른 긍정적인 정서적 경험은 일시적인 반응에 머물지 않고 개인의 경험 세계를 구성하면서 이후에도 기부 행위를 강화시키는 요인으로 작용하게 된다는 것이다(Boenigk & Mayr, 2016).
기부를 통해 증대된 타인의 효용이 기부자의 효용에도 긍정적인 영향을 미친다는 점에 주목하는 연구자들은 이른바 “따뜻한 빛(warm glow)” 효과로 양자의 관련성을 설명한다(Aknin et al., 2013). 행동경제학 분야를 중심으로 제기된 이와 같은 주장은 기부와 같은 이타적 행위는 주변 사람들의 효용을 높이게 되며, 이는 다시 기부 행위자의 효용을 높이는 효과를 가져온다는 것이다.
지금까지 언급한 연구들이 기부와 같은 이타적 행위에 초점을 두었다면, Lyubomirsky 외(2005)는 행복에 초점을 두고 기부와의 관련성을 고찰한 연구라고 할 수 있다. 이 연구는 지속가능한 행복(sustainable happiness)의 구조에 관심을 가지면서 행복과 관련해서 전통적으로 다뤄진 다양한 개인적 요인들(예를 들어, 소득, 성별 등)이 지니는 효과는 제한적이라는 점을 강조했다. 왜냐하면, 사람은 자신이 가지고 있는 요인에 따라 조성된 환경에 대해 적응하는 능력을 지니고 있기 때문에 정태적인 요인들이 행복에 미치는 장기적인 효과는 제한된다는 것이다. 따라서 “적극성과 효과성을 지니고(actively and effortifully)” 개입하고자 하는 의도적 행동(intentional activities)이 지속적인 행복에 중요한 요인이라는 점을 강조했다. 기부는 적극적이며 긍정적 효과를 기대하고 타인의 삶에 개입하는 의도적 행위라는 측면에서 지속가능한 행복과 관련성이 있다.
기부와 행복의 관련성을 이론적 차원에서 검토한 연구는 다방면에서 진행되어 왔으나 이들 간 존재하는 인과적 관련성을 엄밀하게 관찰한 실증연구는 많지 않았다. 여기에 속하는 연구라고 할 수 있는 Dunn 외(2008)는 “따뜻한 빛” 효과가 기부 행위를 하는 사람의 행복을 증대시킬 수 있음을 실증적으로 관찰하기 위해서 실험 및 준실험 설계에 입각한 다각적인 실증 연구를 동시에 수행한 결과 기부와 같은 친사회적 지출이 개인의 행복에 직접적인 영향을 미치는 효과가 있다고 주장했다. 이 연구는 기부 행위의 독자적인 효과 규명에 있어 방법론적 고려가 상당히 필요함을 아울러 보여주고 있다고 평가할 수 있다. 기부와 행복의 관련성을 규명하는 연구는 이론과 실증의 간극이 일정하게 존재해 왔던 것이다.
기부가 행복에 미치는 영향을 실증적으로 고찰한 연구가 전반적으로 많지 않은 가운데 관련 국내 연구는 거의 없는 상황이다. 한국 사회에서 그동안 기부 문화 활성화를 위한 다각적인 사회적 관심과 노력이 있었음을 생각할 때, 관련 실증 연구의 중요성은 강조될 필요가 있다. 기부가 일방적인 시혜적 행위가 아닌, 기부 주체의 행복도 증진할 수 있다는 점은 기후 문화의 지속적인 활성화를 위해 중요한 의의를 지닐 수 있기 때문이다. 본 연구는 앞서 국외에서 진행된 기부와 행복의 관련성에 대한 논의가 한국 사회에서도 적용될 수 있는지 관찰하고자 한다.
Ⅲ. 분석 방법
1. 분석 자료
분석 자료는 한국복지패널 1차연도(2006)부터 13차연도(2018)까지의 자료를 결합하여 활용하기로 한다. 한국복지패널 자료는 대표성이 높은 장기 추적 자료라는 점에서 실증연구에 지니는 유용성이 크다. 아울러 한국복지패널 자료는 본 연구의 모형 검증에 필요한 다양한 변수를 제공하고 있어 연구 목적에 적합하다. 결측치 등으로 일부 제외된 케이스를 제외하고 분석에 포함된 케이스는 총 18,489 명이며, 관측 수는 117,115건이다.
<표 1>은 분석에 활용하는 변수 목록 및 측정과 관련한 내용을 요약한 것이다. 분석에서 활용하는 주요 설명변수는 기부 수준이며, 결과변수는 주관적 만족과 우울감이다. 본 연구에서는 결과변수에 영향을 미칠 가능성이 있는 가구 및 개인 특성 변인을 통제 변인으로 모형에서 다루고자 한다.1)
표 1.
활용 변수 및 조작화
구분 | 변수 | 설명 |
---|---|---|
결과변수 | 삶의 만족도 | 5점 척도로 구성된 전반적인 생활 만족도. |
우울감 | 4점 척도 11개 문항으로 구성된 CESD-11 합산값. | |
설명변수 | 기부 수준 | 가구 소득 대비 기부액의 비율을 4개 수준으로 구분한 서열변수. 구분은 0% / 0% 초과 1% 이하 / 1% 초과 3% 이하 / 3% 초과. |
통제변인 | 성별 | 여성을 기준 집단 설정. |
연령 | 30대 이하, 40대~50대, 60대~70대, 70대 이상으로 구분된 명목 변수. 30대 이하가 기준 집단. | |
장애 수준 | 장애 수준에 따른 서열변수. 구분은 장애 없음 / 경증 장애(4급~6급) / 중증 장애(1급~3급). | |
건강 수준 | 5점 척도로 측정된 주관적 건강 상태에 대한 역코딩 값. | |
혼인 유형 | 기혼, 미혼, 이별(사별 혹은 이혼)으로 구분, 기준 집단은 기혼. | |
가구 소득 | 가구 연간 가처분 소득을 가구원 수의 제곱근으로 나눈 가구 균등화 소득 | |
교육 수준 | 학력에 따른 총 교육 연수. 석사 졸업의 경우 2년, 박사 입학 이상인 경우는 3년을 교육 연수에 합산함. | |
종교 | 종교 유무에 대한 이분변수. 기준 집단은 종교 없음. | |
거주 지역 | 대도시(특별시, 광역시), 중소도시, 농어촌 지역으로 구분한 명목 변수. 기준 집단은 대도시. | |
고용 지위 | 정규직 임금근로자, 비정규직 임금근로자(임시직, 일용직), 자영자, 비경활 집단, 실업자로 구분한 명목 변수. 기준 집단은 정규직 임금근로자. |
본 연구에서 다루는 변수를 원자료에 대한 조작 과정을 중심으로 기술하면 다음과 같다. 기부 수준의 경우 가구 소득 대비 기부액의 비율로 조작적으로 정의했다. 본 연구에서 기부 수준은 절대 액수 자체보다는 기부 행위에 대한 의지 혹은, 주어진 예산 제약 상황에서 기부에 대한 개인의 선호도라는 측면에서 중요성이 있기에 소득 대비 비율을 활용하는 것이 타당하다고 보았다. 실제 분석에서는 기부액의 비율을 다시 네 개의 구간(0%, 0% 이상~1% 미만, 1% 이상~3% 미만, 3% 이상)으로 나누어 서열변수로 변환했다. 후술할 기술통계 결과에서 다시 언급하겠으나 기부액 비율의 경우 상당수가 기부 경험이 없는(소득대비 0%) 집단에 집중되어 있고, 기부 경험자의 경우 일부 매우 높은 수준의 이상치가 있어 비율 변수를 직접 활용할 경우 발생할 수 있는 분석 결과의 불안정성을 고려하여 서열변수를 활용하였다.
본 연구의 결과변수 가운데 하나인 삶에 대한 전반적 만족도는 1점에서 5점으로 계측된 “귀하는 생활에 전반적으로 얼마나 만족하고 계십니까?”로 설문된 문항을 활용하였다. 값이 클수록 만족도가 높음을 의미한다. 우울감은 복지패널에서 제공하고 있는 우울감과 관련된 11개 문항의 합산값을 활용했다. 각 문항은 1점에서 4점의 값을 가지는데, 우울감이 높아질수록 총점이 커지게 하기 위해서 일부 문항의 경우 역코딩을 취했다.
연령의 경우 연령 증가와 기부 행위나 행복, 우울감 등의 변인 간 선형성이나 일률적인 서열 구조를 가정하기 어렵기 때문에 네 개의 연령 집단으로 구분하였다.2) 장애의 경우 집단 장애 유무 및 장애 등급에 따라 3개의 집단으로 나눠진 서열 변수를 구성하였으며, 실제 분석에서는 연속 변수와 동일하게 처리하였다.
교육 수준의 경우는 졸업을 기준으로 교육 연수를 가산하는 방식을 적용했다. 이때, 석사 졸업의 경우는 2년을, 박사 입학 이상인 집단의 경우는 3년을 더하는 식으로 처리했다. 거주 지역은 특별시와 광역시를 포함한 대도시와 일반시로 구분하였으며, 그 외의 지역은 농어촌으로 분류했다. 고용 지위는 임금 근로자, 고용주 및 자영업자, 실업, 경제 활동을 하지 않는 비경제활동 인구로 대별했다. 임금 근로자는 임시직과 일용직을 포함하는 비정규 임금 근로자와 정규직 임금 근로자로 나눴으며, 고용주와 자영업자는 자영자로 통합했다.
2. 통계 분석 방법
가. 종단 궤적 유형화
본 연구에서는 경로모형을 활용한 본격적인 분석에 앞에서 설명변수와 결과변수의 관련성을 탐색적인 수준에서 검토하고자 한다. 이와 같은 검토를 통해서 변인간 관련성 및 분석 결과의 신뢰성에 대한 부분적인 검토가 가능할 것이다. 패널 데이터와 같이 내재된(nested) 구조를 가지고 있는 자료에서 변인간 관련성을 검토하는 것은 방법론적인 고려가 필요하다. 이에 본 연구에서는 궤적 유형화 과정을 통해 변인간 관련성을 종단적 차원에서 살펴보고자 한다. 궤적 유형화를 통한 변인 간 관련성의 검토는 시간 차원을 포함하여 변인 간 관련성에 대한 검토를 보다 입체적으로 다룰 수 있다는 장점이 있다.
연속변수로 측정된 종단 자료에 대한 궤적 유형화가 그간 실증 연구에서 많이 시도된 것은 아니다. 이와 관련하여 Genolini와 Falissard(2010)는 k-means 군집분석 기법을 응용한 유형화 방법을 소개하였다. k-means 군집 분석을 활용하여 궤적을 유형화하기 위해서는 개별 궤적 간 차이를 거리의 개념을 활용하여 구할 필요가 있다. 이에 대해서 저자들은 특정 시점에서 비교 궤적 간 거리를 구하고, 이를 시점별로 결합하여 궤적 전체의 상호 거리를 계산하는 방식을 소개했다. 본 연구도 이들이 제시한 방식을 따르기로 한다. 궤적 간 거리 측정 방법이 다양할 수 있는데, 본 연구에서는 군집분석에서 일반적으로 많이 활용하는 유클리디안 거리를 활용하였다.
궤적 간 거리를 측정한 이후에는 이를 축약된 정보인 유형(class)으로 대별하기 위해 모형을 설명하는 가장 적합한 유형의 수를 특정할 필요가 있다. 본 연구에서 다루는 각 변인의 종단적 궤적 유형에 대한 엄밀한 이론은 없기 때문에 유형의 개수 증가에 따른 집단 크기 밸런스의 변화, 모형에 대한 통계적 평가 지표 및 도출된 궤적의 이론적 타당성 등을 검토하는 절차가 필요하다. 다만, 본 연구는 주요 변인의 종단 궤적 유형의 엄밀한 도출에 목적이 있기보다는 궤적 간 관련성을 검토하는 것이 목적이 있다. 따라서 여기서는 각 변인의 종단 궤적의 유형수를 4로 정하고 궤적 간 관련성을 탐색적으로 검토하였다. 이때, 명목 변수로 포착되는 궤적 유형 간 관련성을 다루기 위해 교차 분석(chi-square test)을 시행하였다.
나. 교차지연 패널모형
교차지연 패널모형(cross-lagged panel model, CLPM)의 활용은 두 변인간 존재하는 영향력 발현 구조를 모형화하기 위해 활용된 고전적인 방법 가운데 하나이다(Ahmed, Minnaert, Kuyper, & van der Werf, 2012; Eron, Huesmann, Lefkowitz, & Walder, 1972). [그림 1]의 왼쪽 그림은 모형의 일반적 형태를 경로 그림의 형태로 도식화하여 나타내고 있다. 일반적으로 이 모형은 주로 두 개 혹은 세 개 시점에 대한 반복 측정 자료를 대상으로 초기 시점(t=0)의 설명 변인과 결과 변인이 반복 측정 시점(t=1)의 두 변인에 미치는 영향을 검토하는 형태를 취하고 있다. 세 개 시점을 다루는 경우는 위 구조를 다시 반복하여(t=2와 t=3 변인의 관련 구조) 결합하는 형태를 일반적으로 보인다. CLPM은 인과성의 검토에 필요한 시간적 선후 관계와 쌍방적(reciprocal) 관련성을 모형화한 것으로 볼 수 있다. 설명요인이 결과요인에 미치는 영향만이 유의미하게 포착되어 한쪽의 영향력이 압도적인 경우 일방적인 인과관계가 있는 것으로, 설명요인과 결과요인이 서로에게 유의미한 영향을 보이는 경우 쌍방적인 인과관계가 존재하는 것으로 해석할 수 있다. 여기에 더하여 CLPM 상호 영향력을 검토하고자 하는 두 변인의 이전 시점을 분석 모형에 포함하여 추세의 존재와 같은 시계열적 자기상관(autocorrelation) 및 정상성(stationarity)을 벗어나는 반복측정 자료의 특징을 모형에 반영할 수 있다.
지금까지 CLPM을 활용한 기존 연구는 주로 두 개, 혹은 한정된 관측 횟수를 가지는 반복 측정 자료를 바탕으로 분석을 수행했다. 그러나 이는 몇 가지 한계가 있다. 우선 분석에 포함되는 관찰 시점이 짧은 경우 해당 시점에서 발생한 일시적 변동(fluctuations)이나 시기(period) 효과가 분석 결과에 왜곡을 가져올 가능성이 있는 것이다. 따라서 분석 자료가 확보된다면 최대한 장기간에 걸친 추적 관찰 결과를 활용하는 것이 분석 결과의 신뢰성을 높이는데 유용할 것이다. 특히, 본 연구에서 활용하는 한국 복지패널 데이터와 같이 비교적 장기에 걸친 추적 관찰이 이뤄진 경우 제공되는 자료 전체를 활용하는 것은 정보의 손실을 최소화한다는 점에서 의의가 있다.
CLPM을 추적 관찰 시기 전체에 적용하기 위해서 본 연구에는 종단경로모형(longitudinal path model)에3) CLPM 구조를 응용하여 두 시점이 아닌 관측 자료 전체를 아우르는 분석 모형을 도출하고자 하였다. [그림 1]의 오른쪽 그림은 관측 시점을 j, j+1로 일반화한 경로 모형을 도식화한 것이다. 본 연구에서 경로계수의 추정은 최대우도법(maximum-likelihood)를 활용했으며, 무작위 절편을 가정한 종단 모형을 활용하였다. 본 연구의 분석은 통계 패키지 Mplus 7.11(Muthén & Muthén, 2012)을 활용하였다.
Ⅳ. 분석 결과
1. 일반적 특성
<표 2>는 분석 대상의 일반적 특성을 요약 통계치를 중심으로 살펴본 결과이다. 명목 혹은 서열변수의 경우 하위 범주의 퍼센트를 괄호 안에 표시하였으며, 연속변수의 경우는 평균과 표준편차를 요약치로 제시하였다. 기부 수준의 경우 분석 대상 관측치 가운데 약 94.5%가 경험이 없는 것으로 나타났다. 기부 경험이 있는 경우 기부 수준이 높아짐에 따라 비율이 감소하고 있으며, 가장 높은 수준인 소득 대비 3%초과 기부는 전체 관측치의 약 0.59%를 형성하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과변수인 삶에 대한 전반적 만족도의 평균은 3.43, 표준편차는 0.71이었다. 또 다른 결과변수인 우울감의 평균은 6.32, 표준편차는 5.15였다.
표 2.
분석 대상의 일반적 특성
변수 | 요약치 |
---|---|
삶의 만족도 | Mean = 3.43, SD = 0.71 |
우울감 | Mean = 6.32, SD = 5.15 |
기부 수준 | 0%(94.5), 0~1%(3.13), 1%~3%(1.26), 3%+(0.59) |
성별 | 여성(53.95), 남성(46.06) |
연령 | 30대 이하(30.10), 40대~50대(26.34), 60대~70대(24.68), 70대 이상(18.89) |
장애 수준 | 비장애(91.23), 경증장애(5.17), 중증장애(3.60) |
건강 수준 | Mean = 4.03, SD = 1.02 |
혼인 유형 | 기혼(50.70), 미혼(33.29), 이별(16.91) |
가구 소득 | Mean = 7.41, SD = 0.87 |
교육 수준 | Mean = 9.37, SD = 5.11 |
종교 | 없음(49.85), 있음(50.15) |
거주 지역 | 대도시(43.30), 중소도시(36.42), 농어촌(20.29) |
고용 지위 | 정규직(15.31), 비정규직(13.99), 자영자(15.50), 비경활(38.16), 실업자(1.63) |
2. 주요 변인간 종단적 관련성
[그림 2]는 기부 수준, 전반적 삶의 만족도, 우울감의 종단 궤적 유형화 결과를 유형별 평균값의 변동을 중심으로 요약한 결과를 제시한 것이다. 각 궤적 유형은 실선으로 평균값의 변화를 나타냈다. 아울러 점선으로 표현된 각 수평선은 궤적 유형별 관측 기간 전체의 평균값을 나타낸 것이다. 평균값은 수평선 위에 따로 표시하였다. 아울러 범례에는 궤적의 전반적인 형태를 바탕으로 궤적 이름과 전체 케이스에서 차지하는 비율을 퍼센트로 나타내었다.
탐색적인 유형화 과정에서 중요하게 고려할 사항이 최적 유형수를 결정하는 것인데, 통계 방법에 대해서 앞서 언급했던 바와 같이 본 연구에서 궤적 유형화는 엄밀하게 유형을 대별하는 의미보다는 변인 간 관련성을 종단 구조에서 관찰하기 위한 것이므로, 비교의 편이를 고려하여 유형수를 모두 4개로 정하였다.
유형수를 네 개로 했을 때, 세 변인 모두에서 유사한 궤적 유형이 나타났다. 우선 세 변인 모두에서 조사 기간 전체를 걸쳐 평균 수준이 지속적으로 높은 수준을 유지하는 유형과 함께 반대로 전반적으로 낮은 수준을 지속적으로 유지하는 유형으로 대별되었다. 양극을 이루는 두 궤적 사이에 중간 수준의 두 궤적이 나타났는데, 변인별로 시기에 따른 변화 폭에서 차이는 있으나 전반적으로 상향하는 형태와 하향하는 추세를 보이는 궤적으로 나눠졌다. 궤적 유형화에 활용된 케이스는 전체 케이스와 부분적으로 차이가 있어 기부 경험의 비율 등에서 <표 2>의 내용과 일부 차이가 있다.4)
[그림 2]의 좌측에 위치하고 있는 기부 비율 궤적에서 드러나는 바와 같이 전반적으로 높은 수준을 유지하고 있는 상위 집단(High)은 전체 케이스의 1.7%를 차지하는 것으로 나타났다. 해당 집단은 분석 시기 전체에 걸쳐 평균적으로 소득에서 약 1.39%를 기부로 지출하는 것으로 집계되었다. 전체 케이스에서 88.4%로 다수를 차지하는 하위 집단(Low)은 분석 시기 전체를 걸쳐 기부 비율이 0% 수준에서 머물고 있는 것을 알 수 있다. 중간 단계에 있는 상향 집단(Mid_Up)과 하향 집단(Mid_Dw)은 분석 케이스에서 각각 7.1%와 2.9%의 비중을 차지했다.
어이서 제시된 삶의 만족도의 경우 약 38.3%가 전반적으로 높은 수준을 유지하고 있는 것으로 나타났으며, 일정한 상승 추세를 보이고는 있으나 전 시기에 걸쳐 가장 낮은 수준을 보이는 하위 집단은 12.8%를 차지했다. 양 극단을 형성하는 두 집단의 관찰 시기 전체에 걸친 삶의 만족도 평균은 각각 3.89와 2.67이었다. 중간 수준의 경로를 보이는 두 궤적의 경우 상승 추세를 보이는 집단이 26.5%, 점진적인 하강 추세를 보이는 집단이 22.5% 수준의 유사한 비중을 보여주었다.
우울감의 경우 관찰 시기 전체에 걸쳐 높은 수준을 유지하고 있는 집단이 분석 대상 케이스의 8.5%를 차지하는 것으로 나타났으며, 낮은 우울감을 지속적으로 보고한 집단은 과반인 57.2%를 차지했다. 이들 두 집단의 우울감 평균은 각각 24.4와 17.65였다. 한편, 중간 수준에서 상승 궤적을 보이는 집단은 17.9%를, 하강 궤적을 보이는 집단은 16.4%의 비중을 차지했다.
<표 3>은 기부 수준에 주관적 삶의 만족 및 우울감 궤적 간 관련성을 검토하기 위한 교차분석 결과를 정리한 것이다. 먼저 기부 수준과 주관적 삶의 만족 궤적 간 관련성을 검토하면 다음과 같다. 기부 수준이 높은 궤적으로 갈수록 삶의 만족 수준이 높은 궤적에 속하는 경우가 많은 것으로 나타났으며, 교차분석 결과 통계적으로 유의미한 수준(p<.001)에서 관련성이 있는 것으로 나타났다. 기부 수준이 가장 높은 궤적을 보인 집단의 경우 가장 높은 삶의 만족도 궤적을 보인 집단이 차지하는 비중이 약 69%인 것으로 나타났다. 반면 가장 낮은 만족도를 보이는 집단은 약 2%에 불과했다. 반대로 기부 수준이 낮은 궤적에 속하는 집단으로 갈수록 낮은 만족도 궤적에 속하는 경우가 증가하는 패턴이 나타났다. 가장 낮은 수준의 기부 수준을 보이는 집단에서 삶의 만족도가 가장 높은 궤적이 차지하는 비중은 34.7%이고 삶의 만족도가 가장 낮은 집단은 13.98%를 점하는 것으로 집계되었다.
표 3.
궤적 유형간 교차분석 결과
Traj Types(Donation rate level) | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|
|
||||||
Low | Mid-Down | Mid-Up | High | |||
|
||||||
N(%) | ||||||
Traj. Types(SWB) | Low | 1126(13.89) | 15(5.68) | 29(4.48) | 3(1.96) | |
Mid-Down | 1961(24.19) | 32(12.12) | 58(8.96) | 12(7.84) | ||
Mid-Up | 2207(27.22) | 55(20.83) | 127(19.63) | 33(21.57) | ||
High | 2813(34.70) | 162(61.36) | 433(66.92) | 105(68.63) | ||
|
||||||
9324(100.00) | 264(100.00) | 647(100.00) | 153(100.00) | |||
|
||||||
Chi-square(9) = 414.26*** | ||||||
Traj. Types Depression | Low | 4442(54.81) | 182(68.94) | 501(77.43) | 117(76.47) | |
Mid-Down | 1367(16.87) | 35(13.26) | 79(12.21) | 24(15.69) | ||
Mid-Up | 1534(18.93) | 43(16.29) | 59(9.12) | 9(5.88) | ||
High | 762(9.40) | 4(1.52) | 8(1.24) | 3(1.96) | ||
|
||||||
9324(100.00) | 264(100.00) | 647(100.00) | 153(100.00) | |||
|
||||||
Chi-square(9) = 196.62*** |
*** p<.001
기부 수준 궤적과 우울감 수준 궤적도 일정한 관련성이 있는 것으로 나타났으며, 교차 분석 결과 통계적으로 유의미한 수준(p<.001)을 보였다. 가장 높은 기부 수준을 보인 궤적의 다수인 약 76%가 우울감이 가장 낮은 궤적(Low)에 속했다. 해당 집단에서 가장 높은 우울 궤적에 속하는 경우는 약 2%에 머물렀다. 반면, 기부 이력이 거의 없는 집단에서 우울감이 가장 높은 궤적에 속하는 경우는 9%로 집계되었다. 우울감이 지속적으로 높은 집단의 전체 비중이 8.5%임을 고려할 때, 이는 평균 수준을 상회하는 것으로 해석할 수 있다.
궤적 유형화 결과를 통해 주요 변인에서 개인간 종단적인 격차가 존재하며, 그와 같은 격차가 연속적인 성격을 지니고 있음을 확인하였다. 또한 궤적이 시기를 따라서 일정한 추세를 보이는 경우가 다수 있음을 확인했다. 특히, 주관적 삶의 만족과 우울감에서 일정한 수준을 유지하거나 특정한 방향으로 변화하는 추세가 나타나는 경우가 일반적이었는데, 이는 두 변인에서 한 시점의 측정값이 이전 시점의 측정값과 시계열적 관련성이 높다는 것을 의미한다. 따라서 회귀분석에서 이들 변인이 지니고 있는 시계열적 특성을 모형화할 필요성이 있는 것으로 판단된다.
여타의 변인을 고려하지 않고 변인 간 영향력의 방향을 검토하지 않은 단순 상관성에 바탕한 탐색적 관찰 결과이기는 하지만 교차분석을 통해서 기부 수준 궤적과 두 결과변수 궤적 사이에 유의미한 관련성이 존재할 수 있음을 확인했다. 이후 경로모형에 대한 분석을 통해 변인 간 관련성과 영향력의 발현 구조를 확증적인 형태로 검토하고자 한다.5)
3. 교차지연패널모형 분석 결과
[그림 3]은 기부 수준과 주관적 만족감 및 우울감 간에 존재하는 교차지연 효과 부분을 경로 그림의 형태로 제시한 것이다. 이어진 <표 4>에서는 전체 분석 결과를 각 경로의 표준화계수와 통계적 유의미성을 중심으로 제시하였다. 우선 [그림 3]의 교차지연 효과를 검토한 결과를 살펴보면 다음과 같다.
표 4.
종단 교차지연패널 모형 분석 결과
모형1 (주관적 만족감) | 모형2 (우울감) | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
변수 | B | S.E. | Sig | 변수 | B | S.E. | Sig |
주관적만족감 ← | 우울감 ← | ||||||
주관적만족감(t-1) | 0.154 | 0.004 | *** | 우울감(t-1) | 0.204 | 0.005 | *** |
기부수준(t-1) | 0.037 | 0.004 | *** | 기부수준(t-1) | -0.091 | 0.025 | *** |
가구소득 | 0.185 | 0.004 | *** | 가구소득 | -0.923 | 0.026 | *** |
교육수준 | 0.013 | 0.001 | *** | 교육수준 | -0.068 | 0.006 | *** |
성별(남성) | -0.068 | 0.005 | *** | 성별(남성) | -0.382 | 0.034 | *** |
연령(40~50) | -0.057 | 0.009 | *** | 연령(40~50) | -0.148 | 0.056 | ** |
연령(60~70) | 0.020 | 0.010 | * | 연령(60~70) | -0.384 | 0.066 | *** |
연령(70+) | 0.162 | 0.011 | *** | 연령(70+) | -0.532 | 0.077 | *** |
종교(있음) | 0.043 | 0.004 | *** | 종교(있음) | -0.152 | 0.027 | *** |
장애(경증) | -0.013 | 0.009 | 장애(경증) | 0.291 | 0.073 | *** | |
장애(중증) | -0.117 | 0.014 | *** | 장애(중증) | 1.024 | 0.117 | *** |
주관적건강 | 0.127 | 0.002 | *** | 주관적건강 | -1.015 | 0.018 | *** |
지역(일반도시) | 0.058 | 0.005 | *** | 지역(일반도시) | -0.102 | 0.035 | ** |
지역(농어촌) | 0.103 | 0.006 | *** | 지역(농어촌) | -0.308 | 0.044 | *** |
고용(비정규) | -0.102 | 0.006 | *** | 고용(비정규) | 0.012 | 0.037 | |
고용(비경활) | -0.070 | 0.006 | *** | 고용(비경활) | 0.267 | 0.038 | *** |
고용(자영업) | -0.053 | 0.007 | *** | 고용(자영업) | -0.032 | 0.041 | |
고용(실업) | -0.229 | 0.015 | *** | 고용(실업) | 1.001 | 0.104 | *** |
혼인(미혼) | -0.085 | 0.008 | *** | 혼인(미혼) | 0.252 | 0.054 | *** |
혼인(이별) | -0.037 | 0.007 | *** | 혼인(이별) | 0.840 | 0.053 | *** |
기부수준 ← | 기부수준 ← | ||||||
주관적만족감(t-1) | 0.013 | 0.001 | *** | 우울감(t-1) | -0.001 | 0.000 | *** |
기부수준(t-1) | 0.180 | 0.009 | *** | 기부수준(t-1) | 0.180 | 0.009 | *** |
가구소득 | 0.026 | 0.002 | *** | 가구소득 | 0.027 | 0.002 | *** |
교육수준 | 0.011 | 0.001 | *** | 교육수준 | 0.012 | 0.001 | *** |
성별(남성) | -0.010 | 0.004 | ** | 성별(남성) | -0.011 | 0.004 | ** |
연령(40~50) | 0.053 | 0.006 | *** | 연령(40~50) | 0.052 | 0.006 | *** |
연령(60~70) | 0.051 | 0.007 | *** | 연령(60~70) | 0.051 | 0.007 | *** |
연령(70+) | 0.051 | 0.007 | *** | 연령(70+) | 0.052 | 0.007 | *** |
종교(있음) | 0.024 | 0.002 | *** | 종교(있음) | 0.025 | 0.002 | *** |
장애(경증) | -0.002 | 0.004 | 장애(경증) | -0.002 | 0.004 | ||
장애(중증) | -0.003 | 0.006 | 장애(중증) | -0.004 | 0.006 | ||
주관적건강 | -0.003 | 0.001 | * | 주관적건강 | -0.002 | 0.001 | |
지역(일반도시) | -0.005 | 0.004 | 지역(일반도시) | -0.004 | 0.004 | ||
지역(농어촌) | -0.002 | 0.004 | 지역(농어촌) | -0.001 | 0.004 | ||
고용(비정규) | -0.053 | 0.004 | *** | 고용(비정규) | -0.054 | 0.004 | *** |
고용(비경활) | -0.059 | 0.004 | *** | 고용(비경활) | -0.060 | 0.004 | *** |
고용(자영업) | -0.039 | 0.005 | *** | 고용(자영업) | -0.039 | 0.005 | *** |
고용(실업) | -0.045 | 0.008 | *** | 고용(실업) | -0.046 | 0.008 | *** |
혼인(미혼) | -0.047 | 0.006 | *** | 혼인(미혼) | -0.047 | 0.006 | *** |
혼인(이별) | 0.013 | 0.004 | *** | 혼인(이별) | 0.014 | 0.004 | *** |
Obs = 129,815, AIC = 810,101, BIC = 810,613 | Obs = 138,815, AIC = 1,900,454, BIC = 1,900,966 |
기부가 주관적 만족감에 미치는 효과(b=0.037, p<.001)와 주관적 만족감이 기부에 미치는 효과(b=0.013, p<.001)은 모두 통계적으로 유의미한 수준에서 존재하는 것으로 나타났다. 이는 삶에 대한 전반적 만족도와 기부 사이에는 쌍방향적인 영향력이 존재함을 의미한다. 삶에 대한 전반적 만족이 기부 행위를 추동하는 측면이 있지만, 역으로 기부 행위 자체가 삶의 만족도를 상승시키는 고유한 효과가 존재할 수 있음을 확인한 결과이다. 더불어서 주관적 만족감과 기부 행위가 각각 이전 시기에 정적인 영향을 받은 것으로 나타났다. 종합하면 기부 행위를 통해 삶의 만족에 긍정적인 영향을 줄 수 있다면, 이후 삶의 만족과 기부 행위 간에 선순환 구조가 가능할 수 있음을 시사하는 결과라고 할 수 있다.
기부 행위가 지니는 효과의 고유성은 우울감에 대한 교차효과 검토에서도 마찬가지로 확인할 수 있었다. 삶의 만족과 마찬가지로 우울감은 확률적으로 유의미하게 기부 행위를 억제하는 효과가 있는 것으로(b=-0.001, p < 0.001) 나타났다. 그러나 기부 행위가 우울감을 억제하는 긍정적인 영향 또한 유의미한 수준에서(b=-0.091, p < .001) 관찰할 수 있었다. 선행 연구는 거의 없지만 우울감이 기부 행위에 부정적인 영향을 미친다는 점은 앞에서 살펴본 바와 같이 삶에 대한 긍정적 정서 상태가 기부 행위를 강화할 수 있다는 논의와 연결된다고 할 수 있다. 그리고 기부 행위는 우울감에 대해서도 고유한 억제 효과가 있는 것을 확인했다. 이전 시기의 우울감 또한 통계적으로 유의미한 수준(b=0.204, p < .001)으로 이후 우울감에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이전 시기의 기부 행위는 앞서 살펴본 주관적 만족감에 대한 분석 결과와 동일한 크기의 효과가 있는 것(b=0.180, p < .001)으로 나타났다.
연구 문제와 관련지어 분석 결과를 간략히 정리하면 다음과 같다. 기부 행위는 주관적 삶의 만족감과 우울감 모두에 확률적으로 유의미한 영향력이 있음을 확인했다. 주관적 삶의 만족감과 우울감이 본 연구에서 개인의 행복을 드러내는 변인으로 다뤄졌음을 고려할 때, 분석 결과는 기부 행위가 행위 주체의 행복을 증진시키는 효과가 있음을 드러낸 것으로 해석할 수 있다. 다만 그와 같은 영향력은 삶에 대한 긍정적인 인식이나 정서 상태와의 쌍방적 관계라는 맥락에서 존재하는 것으로 드러났다.
<표 4> 내용을 바탕으로 모형에 포함된 기타 변인들의 효과를 검토하면 다음과 같다. 가구소득은 모형1에 대한 분석 결과에서 드러나는 바와 같이 주관적 만족감과 기부 수준에 모두 통계적으로 유의미한 수준에서 긍정적인 영향이 있는 것으로 나타났다. 아울러 모형2에 대한 분석 결과에서 확인할 수 있듯 가구소득은 우울감에 대해서 통계적으로 유의미한 수준에서 부적 영향이 있었다. 빈곤 경험이나 경제적 불안정성은 주관적 만족감과 우울감에 부정적인 영향을 미치는 주요한 스트레스 요인으로 작용할 수 있다. 아울러 재정적 압박은 기부 행위에 쓸 여유 자금을 줄임으로써 부정적인 영향을 미칠 수 있을 것이다. 가구소득과 유사하게 사회경제적 지위를 반영하는 교육 수준은 주관적 만족감과 기부 행위에 모두 통계적으로 유의미한 수준에서 긍정적인 영향이 있는 것으로 나타났다. 아울러 우울감과는 부적인 관련성이 포착되었다.
남성이 여성보다 주관적 만족감과 기부 수준이 상대적으로 낮은 것으로 포착되었다. 다만 우울감의 경우는 여성이 확률적으로 높은 수준으로 나타났다. 이는 주관적 만족감과 우울감이 성별에 따라 상이한 관련 구조가 존재할 수 있음을 시사한다. 기존 연구에서 성별이 기부에 미치는 영향은 다소 혼재된 양상을 보이고 있는데(Belfield & Beney, 2000, Slyke & Brooks, 2005, 강철희 외, 2017 등), 기부 수준을 소득 대비 비율로 측정한 본 연구에서는 여성이 남성보다 기부 행위에 보다 적극적인 것으로 나타났다.
연령대가 높아짐에 따라 주관적 만족감은 상승하고 우울감은 감소하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 기부 수준의 경우는 청년층(30대 이하)을 기준집단으로 했을 때, 나머지 집단이 모두 확률적으로 유의미한 수준으로 기부 수준이 높아지는 것으로 나타났다. 연령이 높을수록 기부 수준이 높아지는 것은 기존 연구에서도 비교적 일관되게 관찰되어 온 결과라고 할 수 있다(강철희 외, 2010). 종교가 있다고 응답한 집단은 그렇지 않다고 응답한 집단에 비해서 통계적으로 유의미한 수준으로 주관적 만족감이 높고 우울감이 낮은 것으로 나타났다. 아울러 종교가 있는 집단이 그렇지 않은 집단보다 기부 수준이 높은 것으로 나타났다.
전반적으로 장애 수준이 높아질수록 주관적 만족감은 낮아지고 우울감은 높아지는 것으로 나타났다. 다만, 주관적 만족감의 경우 비장애인을 기준 집단으로 했을 때 경증 장애가 있는 집단과 통계적으로 유의미한 차이는 관찰하지 못했다. 장애 수준과 기부 수준 사이에 유의미한 연관성은 포착되지 않았다. 주관적 건강의 경우도 주관적 만족감과는 정적인 관련성이 우울감과는 부적인 관련성이 나타났다. 기부 수준과의 관련성은 주관적 만족감을 다룬 모형에서는 유의미한 부적 연관성이 관찰되었으나, 우울감을 다룬 모형에서는 확률적 유의미성이 사라졌다. 분석 결과는 장애와 건강이 기부 수준과 지니는 관련성은 일관된 것이 아님을 보여준다.
거주 지역의 규모가 작을수록 주관적 만족감은 높아지고 우울감은 낮아지는 것으로 나타났다. 그러나 거주 지역의 규모와 기부 수준 간에는 유의미한 관련성이 나타나지 않았다. 정규직 임금 근로자를 기준으로 했을 때 세 형태의 근로 집단이 모두 주관적 만족감이 낮은 것으로 나타났다. 특히, 실업 상태에 있는 집단의 주관적 만족감이 평균적으로 가장 낮은 것으로 나타났다. 마찬가지로 정규직 임금 근로자를 기준으로 했을 때 비경제활동 인구 집단과 실업 상태에 있는 집단이 상대적으로 우울감 수준이 높은 것으로 나타났다. 실업 집단은 우울감에서도 가장 부정적인 특성을 보였다. 고용지위와 기부 수준 간에도 유의미한 관련성이 있는 것으로 나타났는데, 정규 임금 근로자 집단이 여타의 집단보다 기부 수준이 높았다.
결혼 상태의 경우 기혼자가 주관적 만족감이 가장 높고, 우울감이 가장 낮은 집단으로 나타났다. 주관적 만족감의 경우 미혼 집단이 가장 만족도가 낮았으며, 우울감의 경우는 사별이나 이혼을 경험한 집단이 가장 높은 것으로 나타났다. 결혼 상태와 기부 수준 간에도 관련성이 나타났는데 평균적으로 이별을 경험한 집단이 기부 수준이 가장 높았으며 미혼 집단이 가장 낮은 것으로 나타났다. 기혼 집단의 경우 평균적으로 다른 집단에 비해 삶의 만족도가 높은데, 이와 같은 긍정적인 정서 상태가 기부를 촉진하는 효과가 있을 수 있다는 점에서 기혼 집단에서 관찰되는 상대적으로 높은 기부 수준을 부분적으로 설명할 수 있다(Stack & Eshleman, 1998; Boenigk & Mayr, 2016). 그러나 본 연구의 분석 결과에서 드러나는 바와 같이 이혼이나 사별을 경험한 집단이 기부에 더 적극적일 수 있다는 점은 추후 연구가 필요할 것으로 보인다.
V. 결론
본 연구는 기부가 행복에 긍정적인 영향을 미치는가를 살펴보고자 하였다. 이를 위해서 행복과 관련된 두 변인으로 선택한 삶의 만족도와 우울감에 기부가 어떤 영향을 미치는지 종단 자료를 활용하여 관찰했다. 그리고 연구 문제에 대한 답을 구하는 과정을 통해 소득의 향상이 행복으로 이어지기 위해 친사회적 형태의 지출이 확대될 필요성을 제시하고자 하였다. 특히, 본 연구는 기부 행위와 주관적 삶의 만족과 우울감 간 영향력의 발현 구조를 실증적으로 드러내기 위해서 인과적 쌍방향성을 분석에서 주요하게 고려했다. 연구 목적을 위해 비교적 장기간에 걸친 패널 자료와 종단 경로 모형을 교차지연패널모형에 적용하는 방법론적 시도를 했다.
연구의 주요 분석 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 기부는 주관적인 삶의 만족과 우울감에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다만 주관적 삶의 만족도와 기부 행위는 상호 영향을 미치는 쌍방향의 영향력이 있는 것으로 나타났다. 이는 기부 행위와 우울감의 관계에서도 마찬가지로 확인되었다. 주관적인 삶의 만족도와 우울감이 행복을 구성하는 중요한 변인임을 고려할 때, 기부와 같은 친사회적 성격의 지출을 통해 개인의 행복을 증진시킬 수 있다는 가능성을 확인한 것이다. 이는 개인의 행복 혹은 효용이 타인의 효용 증대에 의해 일정한 영향을 받을 수 있다는 이른바 “따뜻한 빛(warm glow)”의 효과를 일부 지지하는 결과라고 해석할 수 있다.
둘째, 궤적 유형화와 경로분석 결과를 통해 기부 행위와 삶의 만족 및 우울감은 모두 이전 수준과 일정한 관련성을 맺고 있음을 확인했다. 이는 이들 변인이 즉흥적인 변동을 보인다고 하기보다는 이전 시기의 경험에 누적적인 영향을 받기 때문이다. 행복이나 정서적 안녕감이 과거의 경험에 의존적일 수 있다는 점은 과거와 현재를 아우르는 삶의 경험에 대한 생애사적 접근이 아니라 당장의 심리적 위안을 구하는 임시방편적 개입으로는 그 효과가 제한적일 수 있다는 함의를 준다. 이때, 기부와 같은 친사회적 행위는 Boenigk과 Mayr(2016)가 주장한 바와 같이 지속되는 정서적 효과를 지닌 기억으로 누적되어 긍정적인 정서 경험의 재현과 부정적 심리 상태를 줄이는 정서적 선순환 구조 형성에 도움을 줄 수 있다.
기부 행위가 개인의 행복을 증진하고 우울감과 같은 부정적인 정서에 긍정적인 영향을 미친다는 점은 소득 증대가 개인의 행복에 미치는 효과가 자신을 위한 물질적 소비를 넘어서 친사회적 측면에서 존재할 수 있다는 점을 시사한다. 기부는 타인은 물론 자신의 행복을 증진시키는 적극적이며 성숙한 행위인 것이다. 이와 같은 적극적 행위를 통해 소득은 개인의 행복과 지속적으로 연결되는 자원으로서 기능하게 된다. 그리고 친사회적 행위는 사회적 연결망의 생성과 구성원 간 신뢰 수준의 상승과 이어질 수 있다는 점에서 다양한 긍정적 효과로 이어지게 된다. 본 연구의 분석 결과는 개인의 이타적 소비 수준에서 복지국가의 확대를 통한 연대성의 실현이라는 측면까지 포괄적으로 연결되는 논의라고 할 수 있다.
한국 사회는 근현대사의 굴곡 가운데서도 세계를 놀라게 하는 빠른 경제 성장을 이루었으며, 이제 1인당 GDP가 3만 달러에 이르는 시기에 접어들었다. 경제 성장의 성과가 궁극적으로 한국 사회의 행복을 높이는 데 기여하기 위해서 어떤 새로운 노력이 필요한가에 대해 개인적, 사회적 측면에서 고찰이 필요한 단계인 것이다. 특히, 한국은 지속적인 경제 성장에도 불구하고 비정상적으로 높은 자살률과 상대적으로 낮은 삶의 만족도를 보이고 있다는 점에서 경제 성장과 구성원의 행복이라는 문제를 근본적으로 성찰할 필요성을 안고 있다.
물론 경제 성장이 우리 사회 전반의 행복을 높이는 결과로 이어지기 위해서는 성장의 결실이 공정하게 분배될 수 있는 제도적 장치를 만들어가는 노력이 우선적으로 필요하리라 생각한다. 친사회적 지출이 개인의 행복에 지니는 긍정적 효과에 대한 본 연구의 결과는 이와 같은 제도적 맥락을 함께 고려할 때 그 의미가 커질 것으로 본다. 이런 논의는 우리 사회가 획득한 경제적 자원을 어떻게 활용해야 구성원의 삶이 더욱 풍부하고 행복해질지 고민하는 근본적 질문에 닿아 있기 때문이다. 기부가 우리를 행복하게 만드는 데 도움이 된다면 소득 향상과 더불어 기부 행위의 촉진을 통해 개개인의 삶의 만족도를 높이는 기회를 더 많이 가지게 될 것이다. 그리고 그와 같은 개인적 경험들의 축적은 한국 사회의 유대감과 신뢰 수준을 높임으로서 구성원들의 행복에 다시 긍정적인 영향을 미치게 되리라 기대한다.
끝으로 기부와 같은 친사회적 행동이 지니는 긍정적 효과에 대한 논의가 엄밀한 학술적 논의에서 부족했던 점은 해당 주제가 방법론적으로 제기하는 도전 지점이 있기 때문이다. 본 연구는 그 가운데서 인과적 쌍방향성이라는 측면에서 주제를 다루고자 하였다. 비교적 장기간에 걸친 패널 자료와 CLPM 및 종단경로모형의 응용은 그와 같은 문제를 극복하기 위해 동원되었다. 그러나 여전히 방법론적으로 고려될 난점들이 남아있다. 본 연구의 한계이자 후속 연구를 위한 제언을 두 가지로 요약하면 다음과 같다.
먼저 본 연구에서 다뤄지지 못한 중요한 방법론적 고려 사항은 선택 편이(selection bias)혹은 교락 효과(confounding effects)에 따른 효과 추정의 한계이다. 기부 행위와 삶의 만족에 공통적으로 영향을 미칠 수 있는 변인의 존재할 수 있기 때문이다. 본 연구의 경우 이와 같은 측면에서 기부의 효과를 과대 추정했을 가능성을 배제하기 어렵다. 따라서 후속 연구에서는 인과적 방향성의 문제와 더불어서 이와 같은 효과를 체계적으로 다룰 수 있는 방법론적 시도가 필요할 것으로 생각한다.
두 번째는 측정과 관련한 부분이다. 본 연구에서는 주관적 삶의 만족과 기부 행위 수준을 단일한 변수로 다루었다. 비록 기존 연구에서 주관적 삶의 만족에 대한 단일 문항을 활용한 경우가 많았다 할지라도 해당 현상의 다차원적 성격을 고려할 때 측정의 한계가 있을 수 있는 것이다. 아울러 기부 행위의 수준도 기부액의 절대적 크기나 빈도 등 다양한 요소가 결부될 수 있다. 따라서 차후 연구에서는 삶의 만족도와 기부 행위 수준에 대한 잠재 변수(letent variable)을 구성하여 분석 모형을 개선하는 노력이 필요할 것으로 생각한다.
Notes
연구 모형에서 다루는 통제 변인은 선행 연구에 대한 검토를 바탕으로 삶의 만족이나 우울감을 다룬 연구에서 공통적으로 빈번하게 검토된 개인과 가구 특성을 중심으로 선택하였다. 장애를 포함하여 건강 수준은 개인의 정서 성태와 삶에 대한 평가에 직접적인 영향을 미치는 주요 특성이라고 할 수 있다(Borghesi & Vercelli, 2012). 가구 구성과 같은 가족 특성 또한 개인의 행복에 큰 영항을 미치는 요인이 되며 이혼이나 사별과 같은 생애사적 경험은 개인의 정서적 안녕감을 위협할 수 있다는 점에서 필수적으로 고려할 필요가 있다. 불행한 결혼이 개인의 불행에 미치는 영향은 명확하지만 평균적으로 혼인 관계를 유지하고 있는 집단이 미혼이나 해체를 경험한 집단에 비해 높은 사회적 유대감을 통해 평균적으로 높은 행복감을 보고하고 있는 것으로 알려져 있다(Lester, 1994; Myers & Diener, 1995). 본 연구에서는 혼인 상태를 중심으로 가구 구성과 해체 경험을 동시에 고려할 수 있는 변수를 구성하고자 하였다. 고용 상태 또한 삶의 만족이나 정서 상태에 중요한 영향을 미치는 변수라고 할 수 있다(Lopes et al., 2011). 실직 및 고용 지위에 따른 노동 환경의 불안정성은 삶의 만족에 큰 영향을 미치는 스트레스 요인이 될 수 있으며, 고용 상태가 유대감의 확보나 긍정적 자아감에도 영향을 미칠 수 있다는 점에서 고려할 필요가 있다. 또한, 종교와 관련된 개인적, 집합적 경험은 심리적 안정과 통합감을 느끼거나 사회적 자원을 확보를 가능하게 하여 삶에 대한 긍정적인 인식과 정서로 연결될 수 있고, 종교적 신념은 당면한 생애사적 어려움에 대해서 보다 긍정적 태도를 유도하는 효과가 있을 수 있다(Moxey et al., 2011). 연구 모형에서는 이뿐만 아니라 주요 특성 변수로 성별, 연령, 소득 수준, 교육, 거주지역도 포함하여 효과 추정의 엄밀성을 기하고자 하였다.
삶의 만족도나 우울감과 같은 정서적 상태가 연령에 따라 비선형적일 뿐만 아니라 서열 구조도 일정하지 않을 수 있는 하나의 이유로 연령에는 코호트(세대) 효과가 혼재되어 있음을 들 수 있다. 대규모 집단을 대상으로 세대에 걸친 추적 연구가 아닌 이상 일반적인 실증 연구에서 연령과 코호트 효과를 분리하기 어렵기 때문이다. 예를 들어, 삶의 만족이나 정신 건강과 높은 관련이 있는 자살 문제 있어 시기 및 지역에 따라 자살 위험의 연령 구조가 다양하게 변화하는 이유를 Stockard와 O’Brien(2002)는 연령과 코호트 효과가 혼재되기 때문으로 설명했다.
여기서 다루는 종단경로모형은 잠재구조를 포함하지 않는 다층 구조방정식(multilevel structural equation model)으로 이해할 수 있다. 이에 대해서 보다 자세한 설명은 (Muthén & Muthén, 2012)을 참고.