부모의 미취업이 자녀의 주관적 학업성취도에 미치는 영향
The Effect of Parental Joblessness on Children’s Subjective Academic Achievement
Kim, Bongkyun1
보건사회연구, Vol.44, No.3, pp.429-450, 25 September 2024
https://doi.org/10.15709/hswr.2024.44.3.429
알기 쉬운 요약
- 이 연구는 왜 했을까?
- 일자리 상실은 당사자에게뿐 아니라 주변 사람들에 대해서도 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 일자리 상실의 부정적 파급효과가 존재하는지 확인하기 위해 부모의 취업 상태에 따라 자녀의 주관적 학업성취도가 어떠한 변화를 보이는지에 대해 살펴보았다.
- 새롭게 밝혀진 내용은?
- 아버지의 미취업은 자녀의 주관적 학업성취도에 부정적인 영향을 미쳤으며, 이러한 영향은 자녀의 성별이 여자이고 자녀의 나이가 어리며 거주지역이 비수도권인 경우 두드러지게 나타났다. 이러한 효과가 어떠한 이유로 인해 발생했는지에 대해 살펴본 결과, 아버지의 미취업은 자녀의 정신적 스트레스를 증가시킨다는 사실을 발견하였다. 반면 어머니의 미취업은 자녀의 주관적 학업성취도에 유의한 영향을 미치지 않았다.
- 앞으로 무엇을 해야 하나?
- 일자리 상실에 따른 부정적 파급효과가 존재하는 상황에서 일자리를 잃은 사람에 대한 보다 포괄적인 지원이 이루어질 필요가 있다. 실업자에 대한 정부의 지원에 있어 부양가족을 고려한 추가적 지원이 이루어질 경우 이러한 부정적 영향을 감소시킬 수 있을 것이다.
Abstract
This article examines the effect of parental joblessness on children’s subjective academic achievement using the Korean Children and Youth Panel Survey 2018 (KCYPS 2018). Given the different roles of fathers and mothers in the household, the impact of fathers’ and mothers’ joblessness was investigated separately. I also examined whether this impact differed depending on the children’s gender, age, and residential area. Fixed-effects results show that paternal joblessness has a negative effect on children’s subjective academic achievement. This impact is particularly evident among female children, younger children, and children living in non-metropolitan areas. Analyzing the mechanism behind these results, I found that the negative effects of fathers’ joblessness are due to increased stress in children rather than reduced investment in children’s education. These results suggest the need for more comprehensive support programs for people who lose their jobs.
초록
본 연구는 부모의 미취업이 자녀의 주관적 학업성취도에 미치는 영향에 대하여 살펴보았다. 가정 내에서 아버지와 어머니의 역할이 다른 상황에서 부모의 취업 상태를 아버지의 미취업과 어머니의 미취업으로 구분한 후 각각이 미치는 영향에 대해 분석하였으며, 이러한 영향이 자녀의 성별, 나이, 거주지역에 따라 차이를 보이는지에 대해서도 살펴보았다. 한국청소년정책연구원의 한국아동·청소년 패널조사 2018(KCYPS 2018) 데이터를 바탕으로 고정효과 모형을 이용해 분석한 결과, 아버지의 미취업이 자녀의 주관적 학업성취도에 부정적인 영향을 미친다는 사실을 발견하였고, 이러한 영향은 자녀의 성별이 여자인 경우, 자녀의 나이가 어린 경우, 그리고 거주지역이 비수도권인 경우에 두드러지게 나타났다. 또한 이러한 결과는 자녀 교육에 대한 투자 감소보다는 자녀의 스트레스 증가로 인해 발생했을 가능성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 일자리 상실의 부정적인 파급효과가 존재하는 상황에서, 일자리를 잃은 사람에 대한 지원이 보다 포괄적으로 이루어질 필요가 있음을 시사한다.
Ⅰ. 서론
실업이 직업을 잃은 당사자에게 다양한 측면에서 부정적인 영향을 미친다는 사실은 다수의 선행연구에 의해 널리 알려진 사실이다. 예를 들어, 실업자는 소득, 고용기회 직업의 질 등과 같은 노동시장의 성과뿐 아니라(Brand, 2006; Couch & Placzek, 2010; Davis & Von Wachter, 2011; Illing et al., 2021), 의료 이용, 약물 남용, 심혈관질환, 사망률 등 신체 건강(Dooley et al., 1996; Gallo et al., 2004; Eliason & Storrie, 2009; Sullivan & Von Wachter, 2009; Bloemen et al., 2018) 그리고 삶의 만족도, 자아존중감, 스트레스, 우울증, 자살 등 정신건강(박세홍 외, 2009; 변금선, 이혜원, 2018; 최요한, 2014; Winkelmann & Winkelmann, 1998; Paul & Moser, 2009; Milner et al., 2014; Brand, 2015)에 대해서도 직업을 가지고 있는 근로자와 비교할 때 더 좋지 않은 상태를 나타내는 것으로 보고되고 있다. 이러한 연구에 더해, 최근에는 실업을 겪은 당사자의 주변 사람에게 초점을 맞추어, 실업의 파급효과에 대한 연구가 증가하고 있다. 가정 내 가장이나 혹은 배우자가 직장을 잃을 경우, 경제적인 압박감 및 비경제적인 적합성 등으로 인해 이혼이나 별거가 증가할 수 있다는 점에서(Charles & Stephens, 2004; Doiron & Mendolia., 2012; Di Nallo et al., 2022), 실업은 당사자에게 직접인 영향을 미칠뿐 아니라 배우자나 자녀에게도 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 실제로 실업이 미치는 부정적 파급효과에 대해 살펴본 국외 연구의 경우, 실업이 배우자와 자녀의 건강과 학업성취도, 그리고 소득 등에 대해 장단기에 걸쳐 부정적 영향을 미친다는 사실을 보이고 있다(Goodman et al., 2011; Bubonya et al., 2017; Nikolova & Nikolaev, 2021; Martínez-Jiménez, 2023). 하지만 국내연구의 경우 이러한 실업의 파급효과에 대해 살펴본 연구가 매우 드문 상황이다.
이러한 배경 아래에 본 연구는 우리나라를 대상으로 부모의 미취업이 자녀의 주관적 학업성취도에 미치는 영향에 대하여 분석하였다.1) 구체적으로는 첫째, 동일한 가구의 자녀를 대상으로, 부모가 일을 하고 있던 기간과 일을 하고 있지 않은 기간에 따라 자녀의 주관적 학업성취도에 차이가 존재하는지에 대하여 조사하였다. 부모의 미취업이 자녀의 학업성취도에 미치는 영향은 이론적으로 생각할 때 일방적이지 않다. 먼저 부모가 일을 하지 않을 경우, 가구 소득이 감소하기 때문에 개인교습을 중단하거나 건강에 좋은 식품을 구입하는 비용을 줄이는 등 자녀의 교육과 관련된 투자를 감소시킴으로써 학업성취도에 직접적으로 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 또한 일자리 상실로 인해 부모가 정신적으로 스트레스를 많이 받으면 자녀의 스트레스도 증가할 수 있으며(Bubonya et al., 2017), 부모의 미취업으로 인해 우울감이 높아지거나 자존감이 낮아질 수도 있는데(Johnson et al., 2012), 이러한 정신적인 피해는 학업성취도에 간접적으로 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 반면 일자리를 잃음에 따라 부모가 집에 머무는 시간이 늘어나게 되는데, 이러한 시간을 자녀들의 양육을 위해 더 많이 할애할 경우, 자녀의 학업성취도 증진에 도움을 줄 가능성도 존재한다. 둘째, 부모의 미취업이 미치는 영향과 관련하여, 아버지와 어머니의 미취업 상태를 따로 구분하여 살펴보았다. 남녀 사이의 가사 분담에 대한 전통적 이론에 따르면(Becker, 1985), 노동시장에 대하여 비교우위를 가지고 있는 남성은 가정 밖에서 일을 하는 데 더 많은 시간을 투자하는 반면, 육아 등 가사에 대하여 비교우위를 가지고 있는 여성은 가정 내 업무를 담당하는 데 더 많은 시간을 투자한다. 즉, 일반적으로 한 가정 내의 주 소득은 남성으로부터 나오는 경우가 많은 반면,2) 여성은 남성보다 자녀의 양육에 더 많은 시간을 보내고 비정규 업무에 대한 선호도 상대적으로 높은 것으로 알려졌기 때문에(Booth & Van Ours, 2008), 아버지와 어머니의 미취업이 자녀에게 미치는 영향 또한 다를 가능성이 높다. 셋째, 자녀의 성별, 나이, 그리고 거주지역에 따라 부모의 미취업이 미치는 영향에 차이가 있는지 살펴보았다. 관련 선행연구에 따르면 청소년기의 학생은 성별과 나이에 따라 신체적·정신적 발달 정도가 다르기 때문에(김동식 외, 2012; 송수지 외, 2012), 부모의 미취업 상태를 대하는 태도에 차이가 존재할 수 있다. 또한 우리나라의 경우 수도권과 비수도권 간에 교육환경을 포함한 사회문화적 격차가 크게 존재한다는 점에서(김현우, 이준영, 2022), 이에 따른 이질적 결과도 예상할 수 있다.
본 연구는 크게 개인의 경제활동 상태 혹은 실업이 미치는 영향에 대해 살펴본 문헌 및 청소년의 학업성취도에 미치는 요인에 대해 살펴본 문헌과 관련이 있는 가운데, 본 연구가 기존 문헌에 기여하는 바는 다음과 같다. 첫째, 실업이 미치는 영향과 관련하여, 앞에서 언급하였듯이, 국내연구의 경우 일자리를 잃은 당사자가 아닌 주위 사람들에 대한 영향을 분석한 연구가 매우 드문 상황에서, 본 연구에서는 이에 대해 우리나라 데이터를 이용하여 실증분석을 시도하였다. 국외 연구에 따르면 실업에 따른 부정적인 파급효과가 다양한 측면에서 나타나고 있음이 확인되고 있는데, 국내에서도 이러한 현상이 존재하는지 확인하는 작업은 일자리 상실의 진정한 사회적 비용을 파악한다는 점에서 의의가 있다. 청소년의 학업성취도에 영향을 미치는 요인과 관련해서는, 소득과 교육 수준, 직업 등 부모의 사회경제적 조건이 미치는 영향에 대해 분석한 연구는 존재하지만(김현주, 이병훈, 2007; 신명호, 2010; 이정민, 김혜원, 2021), 부모의 취업 상태가 미치는 영향에 대해 살펴본 연구는 찾아보기 힘든 상황이다. 부모의 미취업은 한 가정의 경제적환경 변화 이외에 앞에서 언급한 메커니즘을 통해 자녀의 학업성취도에 복합적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 소득에 비해 더 포괄적인 영향을 반영한다고 할 수 있다. 마지막으로, 분석 방법과 관련하여, 본 연구는 종단면 데이터의 특성을 바탕으로 개인 고정 효과 모형을 통해 결과를 추정하였다. 예를 들어, 부모의 실업이 부모가 가진 타고난 능력에 따라 선택되어 발생할 가능성이 크고 이러한 부모의 능력이 대를 이어 자녀에게 이어진다면, 추정 시 관찰할 수 없는 개인의 타고난 능력을 고려하지 못할 경우, 편향된 결과가 도출될 수 있다(Stevens & Schaller, 2011). 고정 효과 모형을 통해 개인의 타고난 능력과 같이 시간에 따라 변하지 않으면서 관찰할 수 없는 특성들을 통제함으로써, 횡단면적 특성을 바탕으로 결과를 제시한 관련 선행연구들에 비해 인과관계에 더 가까운 결과를 도출하고자 하였다.
Ⅱ. 선행연구
부모의 실업이 자녀의 학업성취도에 미치는 영향에 대해 살펴본 연구는 주로 미국, 캐나다, 영국 등 영미권 국가들을 중심으로 이루어져 오고 있다. 대표적으로 Kalil and Ziol-Guest(2008)은 미국의 Survey of Income and Program Participation(SIPP) 데이터를 바탕으로 아버지와 어머니의 실업 상태를 분리하여 각각의 영향에 대해 분석하였다. 자녀의 학업성취도를 나타내는 변수로 유급과 퇴학 및 정학을 받을 확률을 이용해 살펴본 결과, 아버지의 실업만이 자녀의 학업성취도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이러한 영향은 가구 소득 감소에 의한 것이 아님을 주장하였다. Stevens and Schaller(2011)도 SIPP 데이터를 이용하여 부모의 실업이 자녀의 유급 가능성에 미치는 영향에 대하여 조사하였다. 분석 결과, 가구주의 실업은 자녀가 유급을 받을 확률을 약 1%p 증가시키는 것으로 나타났다. Stevens and Schaller(2011)의 연구는 부모의 실업이 비자발적인 이유로 인해 발생한 경우로 한정하여 부모의 실업이 가지는 내생성 문제에 대한 해결을 시도하였다는 점에서 Kalil and Ziol-Guest(2008)의 연구와 차이점을 가진다. 노르웨이에서의 직장 폐쇄 사례를 이용하여 분석한 Rege 외(2011)의 연구도 아버지와 어머니의 실업 영향을 분리해서 살펴보았다. 16세 자녀들의 평균 이수 학점(GPA)이 부모의 직장 폐쇄에 따라 어떠한 영향을 받았는지를 분석하였는데, Kalil and Ziol-Guest(2008)와 마찬가지로 어머니의 실업은 유의미한 영향을 미치지 않은 반면, 아버지의 실업은 상대적으로 큰 영향을 미친 것으로 나타났으며, 이러한 영향은 실업률이 상대적으로 높은 지역에서만 유의미하게 존재하였다. 이밖에 영국 데이터를 이용하여 분석한 Parsons et al.(2014)과 그리스의 사례를 살펴본 Drydakis(2023) 또한 부모 실업과 자녀의 학업성취도 간에 음의 관계가 존재함을 보이고 있다. 유급이나 평균 이수 학점과 같은 단기적인 학업성취도뿐 아니라 장기적인 학업성취도에 미치는 영향에 대해 살펴본 연구도 존재하는데, Ermisch et al.(2004)는 영국 British Household Panel Survey 데이터를 이용하여 유년기 시절 부모의 실업이 자녀가 성인이 되었을 때의 학업성취도에 미치는 영향에 대하여 살펴보았다. 자녀의 학업성취도는 대학 입학을 위해 요구되는 성적 이상을 받았는지의 여부를 통해 측정하였다. 분석 결과, 유년기 시절 부모가 실업을 겪은 경우 약 5~6%p 정도 학업성취도가 낮았고, 특히 이러한 영향은 부모가 실업을 겪은 시기의 자녀 나이에 따라 다른 것으로 나타났다. 캐나다의 Canadian Survey of Labour and Income Dynamics 데이터를 이용한 Coelli(2011)도 부모 실업이 자녀의 대학 입학에 미치는 영향에 대하여 살펴보았는데, 자녀가 16~18세일 때 가구주가 직업을 잃었을 경우, 자녀의 대학 진학 확률이 약 10%p가량 감소하는 것으로 나타났다.3)
국내의 경우 부모의 실업 혹은 취업 상태가 자녀의 학업성취도에 미치는 영향을 살펴본 연구는 찾기 어려운 반면, 일자리를 잃은 당사자의 건강 상태에 미치는 영향을 살펴본 연구는 활발히 이루어져 오고 있다. 박세홍 외(2009)는 고용 상태를 정규직, 비정규직, 실업으로 구분한 후 현재의 고용 상태와 전년도 대비 고용 상태의 변화가 근로자의 우울감에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 한국복지패널을 이용하여 살펴보았다. 분석 결과, 현재의 고용 상태가 비정규직이나 실업일수록 우울감이 더 높은 것으로 나타났으나, 고용 상태의 변화에 따른 영향은 발견하지 못하였다. 최요한(2014)은 한국노동패널을 바탕으로 사업장 폐업으로 인한 실업이 주관적 건강 상태에 미치는 영향에 대하여 살펴보았다. 근로자를 성별로 분리하여 분석한 결과, 남성의 경우 실업이 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 여성을 대상으로 분석했을 때는 유의미한 영향이 존재하지 않은 것으로 나타났다. 홍정림(2022) 또한 사업장 폐업과 같은 외생적인 비자발적 실업이 근로자의 주관적 건강 및 음주와 흡연 행위에 미치는 영향에 대하여 한국노동패널을 이용하여 조사하였다. 분석 결과, 실업은 근로자의 주관적 건강에 부정적인 영향을 미쳤으며, 특히 남성 근로자에 대하여 이러한 영향이 두드러지게 나타났다. 반면 흡연에는 유의미한 영향을 주지 못하였으며, 음주 행위에 대해서는 오히려 음주 가능성을 감소시키는 것으로 나타났다. 한편 자녀의 학업성취도에 영향을 미치는 요인과 관련하여, 부모의 실업 혹은 취업 상태가 아닌 부모의 사회경제적 지위에 초점을 맞춰 분석한 연구가 존재하는데, 예를 들어 김현주, 이병훈(2007)은 한국교육고용패널을 바탕으로 아버지의 학력과 직업이 자녀의 전교 성적 석차 비율과 양의 관계가 있다는 사실을 보이고 있고, 신명호(2010)는 부모의 학력과 직업적 지위가 높을수록 자녀의 교육에 대한 열망을 상대적으로 강하게 가지고 있음을 사례분석을 통해 보고하고 있다. 한국아동·청소년 패널조사 2018를 이용하여 부모의 경제력 수준과 자녀의 학업태도 사이의 관계에 대해 분석한 이정민, 김혜원(2021)의 연구에서는 부모의 경제 수준이 높은 집단에 비해 낮은 집단에서 무기력한 학업태도 유형의 비율이 높은 것으로 나타났다.4)
이상의 선행연구에 대한 검토를 통해 한 가지 파악할 수 있는 점은 자녀의 학업성취도를 평가하는 데 있어 평균 이수 학점이나 성적 석차뿐 아니라, 유급 혹은 대학 진학 여부 등 다양한 변수를 이용하여 측정하고 있다는 점이다. 본 연구에서는 자녀의 학업성취도 평가에 있어 전 학기에 학교 성적이 어떠하였는지에 대한 주관적 평가를 이용하였다. 관련 선행연구에 따르면, 이러한 주관적 학업성취도는 실제 학업성취도를 예측하는 데 있어 중요한 지표이고, 실제 학업성취도와 높은 연관을 가지는 것으로 알려져 있다(탁하연, 조규판, 2021).
Ⅲ. 분석 모형 및 데이터
1. 분석 모형
부모의 미취업이 자녀의 주관적 학업성취도에 미치는 영향을 파악하기 위해 식 (1)을 추정하였다.
종속변수인 Yit는 t년도에 있어서 자녀 i의 주관적 학업성취도를 나타내는 변수로 1에서 5 사이의 값을 가지며, 값이 클수록 더 높은 성취 수준을 나타낸다. P_Jobloss는 부모 중 한 명, 혹은 모두가 일을 하지 않는 경우를 나타내는 이항 변수이다. X'은 통제 변수의 벡터로 자녀의 개인 특성을 나타내는 변수와 부모 및 가구 특성을 나타내는 변수, 그리고 거주지역의 특징을 나타내는 변수를 포함한다. 개인 특성으로는 나이, 건강 상태, 비만 여부, 스마트폰 사용 시간, 수면의 질을 이용하였고, 나이는 더미변수로 처리하여 포함하였다. 개인 특성 중 비만, 스마트폰 사용, 수면의 경우 청소년들의 학업성취도에 영향을 미치는 요인을 탐색한 선행연구에서 많이 언급된 요인으로 알려져있다. 청소년기 비만은 학업성취도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타나고 있는데, 예를 들어 최필선 외(2009)의 연구는 다른 조건이 동일한 상황에서 비만 집단에 속할 경우, 전교 석차가 평균적으로 8.69% 하락함을 보이고 있다. 양혜경, 김진영(2014) 또한 비만이 학업성취도에 미치는 부정적 영향을 발견하였으며, 이러한 영향은 개인의 자존감을 통제한 후에도 여전히 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 청소년 학업성취도에 있어 스마트폰 사용의 효과를 살펴본 연구도 다수 존재하는데(장익진, 2016; 이재영, 김진숙, 2020; 이선영 외, 2021; 박지우, 임규연, 2021), 대체로 스마트폰 사용 시간 및 의존도 증가는 학업성취도에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 수면의 효과와 관련해서 최진오(2015)는 수면 중 자주 깨며, 수면 후 피로감이 클수록 학업성취도가 낮아짐을 보이고 있고, 청소년건강행태 자료를 이용하여 분석한 조성중 외(2015)의 연구에서도 수면 만족도가 높은 집단일수록 학업성취도가 높게 나타나 두 변수 사이의 양의 관계가 존재함을 보이고 있다. 부모 및 가구 특성으로는 아버지와 어머니의 평균 나이, 조사에 응답한 부모의 비만 여부와 건강 상태, 가구원 수를, 그리고 거주지역 특성으로는 실업률을 각각 포함하였다. 조사에 응답한 부모는 어머니인 경우가 대부분으로 나타났다. 실업률의 경우 전반적인 경기상황이 나쁘면 실업에 대한 걱정 등으로 인해 일자리를 잃지 않더라고 일자리 상실과 유사한 효과가 발생할 수 있고, 지역 사회의 예산 감소로 인해 교육에 대한 투자가 줄어들 경우, 자녀의 학업성취도에 변화가 생길 수 있으므로, 이를 고려하기 위해 통제 변수에 포함하였다. φ는 개인 고정 효과로, 관찰할 수 없고 시간에 따라 변하지 않는 자녀 및 가족 특성을 통제하는 역할을 한다. 고정 효과를 통해 개인의 타고난 능력 및 성향뿐 아니라 부모의 최종 학력, 자녀가 다니고 있는 학교 교육의 질 등 장단기에 있어 시간에 따라 변하지 않으면서 자녀의 학업성취도에 영향을 미칠 수 있는 요인들을 통제하였다. ε는 모형의 오차항을 나타낸다. 마지막으로 표준오차가 거주지역 내에서 상관관계를 가졌을 가능성을 고려하기 위해 거주지역 수준에 따라 군집된(clustered) 표준오차를 사용하여 결과를 추정하였다. 식 (1)에서 주목해서 살펴볼 계수는 β로, 다른 조건이 일정할 때 부모의 미취업이 자녀의 학업성취도에 미치는 영향을 나타낸다.
앞에서 언급하였듯이 가정 내의 아버지와 어머니의 역할을 고려하면, 부모의 경제활동 상태는 부모의 성별에 따라 자녀에게 서로 다른 영향을 미칠 가능성이 있다. 부모 성별에 따른 미취업 상태의 이질적 영향을 파악하기위해 식 (2)를 추가로 추정하였다.
F_Jobloss와 M_Jobloss는 식 (1)에서 설명한 부모의 미취업 상태를 나타내는 이항 변수를 아버지와 어머니에 대해 각각 측정한 변수를 나타내며, 부모의 경제활동 상태가 자녀의 건강 등에 미치는 영향을 살펴본 선행연구(Powdthavee & Vernoit, 2013; Page et al., 2019; Lindo et al., 2018; Pieters, J & Rawlings, 2020)를 따라 하나의 식에 두 변수를 동시에 포함한 후 결과를 추정하였다. 따라서 식 (2)의 γ(δ)는 어머니(아버지)의 취업 상태가 변하지 않는 상태에서 아버지(어머니)의 미취업이 자녀의 학업성취도에 미치는 영향을 의미한다. 또한 위의 식을 바탕으로 성별과 나이, 지역에 따라 이질적인 영향이 존재하는지 표본을 세분화하여 살펴보았다.
2. 데이터
가. 한국아동·청소년패널조사 2018
본 연구는 한국청소년정책연구원의 한국아동·청소년패널조사 2018(KCYPS 2018) 중, 중1 코호트 조사 데이터를 이용하여 분석을 수행하였다. 한국아동·청소년패널조사는 아동 및 청소년들의 성장과 발달 과정을 지속적으로 추적하기 위한 목적으로 동일한 학생을 대상으로 매년 조사가 시행되고 있으며, 학생뿐 아니라 학생의 보호자와 형제자매에 대한 조사도 이루어지고 있다. 학생에 대한 조사는 크게 기본모듈과 스페셜 모듈로 구성되어 있는데, 기본모듈은 학생의 개인 발달 및 발달환경과 관련된 질문을 포함하고 있으며, 스페셜 모듈은 조사 연도마다 각기 다른 주제로 질문을 구성하고 있다(예: 3차 연도에는 재난 안전 의식, 4차 연도에는 정서 인식 역량과 관련된 질문으로 구성). 보호자에 대한 조사 또한 기본모듈과 스페셜 모듈로 구성되어 있는데, 기본모듈은 자녀의 발달 배경과 보호자 개인에 관한 질문으로 구성되어 있다. 2018년 기준, 전국 초등학교 4학년과 중학교 1학년 재학생을 대상으로 다단계층화집락추출법(multi-stage stratified cluster sampling)을 사용하여 표본을 추출하였고, 조사는 매년 8월~11월 대상자의 가구에 방문하여 실시되었다. 본 연구에서 사용한 중1 코호트 조사의 경우 1차 조사에서 2,590명에 대한 패널이 구축되었고, 2024년 5월 현재 5차 조사 결과까지 한국아동·청소년·청년 데이터 아카이브에서 공개적으로 이용할 수 있는 상태이다.5)
나. 변수측정
먼저 표본 선택과 관련하여 가구 내 패널이 1명 이상인 표본 및 거주 도시와 자녀가 다니고 있는 학교가 위치한 도시가 다른 표본은 분석에서 제외하였다.6) 또한 본 연구가 패널데이터의 속성을 이용해 동일한 가구의 자녀를 대상으로 부모가 일을 하고 있던 기간과 일을 하고 있지 않은 기간에 따른 자녀의 학업성취도 비교를 통해 결과를 도출한다는 점에서, 부모의 분석 기간 중 부모의 취업 상태에 변화가 없는 표본도 분석에서 제외되었다. KCYPS 2018에서 종속변수인 자녀의 학업성취도는 두 가지 변수를 통해 측정되고 있는데, 하나는 지난 학기 전 과목 성적수준에 대한 평가이고 다른 하나는 지난 학기 학교 성적에 대한 만족도이다. 학업성취도는 학업적 자아개념, 내적동기, 학습 전략, 자기조절 등을 통해 얻은 결과를 의미하고(Murayama & Elliot, 2009; 함영남, 박분희, 2023에서 재인용) 최근 학업성취와 관련하여 학생의 감정, 흥미, 느낌 등 정의적 특성에 대한 관심이 증가하고 있다는 점에서 (김은영, 임신일, 2022), 학교 성적 수준에 대한 평가와 지난 학기 학교 성적에 대한 만족도를 통해 측정하였다. 원자료에서 이들 변수는 매우 못함=1, 못함=2, 보통=3, 잘함=4, 매우 잘함=5, 잘 모르겠음=6(만족도는 매우 불만족=1, 불만족=2, 보통=3, 만족=4, 매우 만족=5, 잘 모르겠음=6)으로 기록 되어있는데, 본 연구에서는 잘 모르겠음을 보통과 동일한 응답으로 간주한 후, 두 변수의 평균을 이용하여 자녀의 주관적 학업성취도라는 변수를 생성하였다.7) 다음으로 설명변수인 부모의 취업 상태와 관련하여, 보호자 조사에 나타나 있는 질문인 “지난 일주일 동안 수입을 목적으로 1시간 이상 일을 했거나 돈을 받지 않고 가족이 경영하는 사업체 등에서 18시간 이상 일을 하셨습니까?”를 바탕으로 파악하였다. 이는 통계청에서 취업자를 분류하는 기준으로, 이 질문에 대해 “아니오” 혹은 “해당 없음”으로 응답한 경우, 미취업 상태에 있는 것으로 간주하였다.8) 다음으로 개인의 특성을 나타내는 변수 중 건강 상태는 또래 친구들과 비교할 때 자신의 건강 상태에 대한 평가로 측정되었으며 0은 전혀 건강하지 않거나 건강하지 않음을, 1은 건강하거나 혹은 매우 건강한 상태를 나타낸다. 비만 여부의 경우 원자료에 있는 키와 몸무게 정보를 바탕으로 개별 청소년의 체질량지수(BMI)를 계산한 후, 2017년 소아청소년 성장도표(질병관리청, 2017)의 성별과 연령에 따른 체질량지수의 분포를 이용하여 비만 여부를 구분하였다.9) 개인 특성 중, 자녀의 정신건강 상태와 자녀가 생각하는 부모의 양육 태도는, 단일 항목을 통해 측정되기보다는 다수의 조사 항목과 이들 조사 항목에 포함된 다수의 질문을 통해 측정되고 있다. 정신건강의 경우, 삶의 만족도, 행복감, 자아존중감, 주의집중, 공격성, 신체 증상, 사회적 위축, 그리고 우울에 대한 조사 항목으로 구성되어 있으며, 각 조사 항목하에 다수의 측정 변수(1과 5 사이의 순서형 변수)가 포함되어 있는데, 예를 들어 사회적 위축은 “주위에 사람들이 많으면 어색하다”, “부끄럼을 많이 탄다”, “다른 사람들에게 내 의견을 분명하게 말하기 어렵다”, “수줍어한다”, “사람들 앞에 나서기를 싫어한다”를 포함하고 있다. 마찬가지로 부모의 양육 태도는 따스함, 거부, 자율성지지, 강요, 구조제공, 비일관성이라는 6가지 조사 항목으로 구성되어 있고, 이 중 따스함은 “부모님이 나를 사랑한다는 것을 표현하신다”, “부모님은 나와 함께 있는 것을 좋아하신다”, “부모님은 항상 나를 반가워하신다”, “부모님은 나를 특별하게 여기신다”를 포함하고 있다. 본 연구에서는 값이 클수록 더 바람직한 상태를 나타내도록 데이터를 변환한 후, 각 조사 항목의 평균을 이용하여 해당 변수의 값을 계산하였다. <표 1>에 본 연구에서 사용한 변수들의 목록과 각 변수에 대한 정의가 나타나 있다.
표 1
변수 정의
| 변수명 | 정의 | |
|---|---|---|
| 종속변수 | 주관적 학업성취도 | 지난 학기 전 과목 성적 수준(1: 매우 못함~5: 매우 잘함)과 지난 학기 학교 성적 만족 수준(1: 매우 불만족~5: 매우 만족)의 평균 |
| 설병변수 | 부모의 미취업 | 지난 일주일 동안 수입을 목적으로 1시간 이상 일을 했거나 돈을 받지 않고 가족이 경영하는 사업체 등에서 18시간 이상일을 하지 않은 경우 |
| 개인 특성 | 나이 | 학생 나이(연) |
| 건강 상태 | 0: 전혀 건강하지 않음 혹은 건강하지 않음, 1: 건강함 혹은 매우 건강함 | |
| 비만 여부 | 0: 비만 아님, 1: 비만 | |
| 스마트폰 사용 시간 | 1: 전혀 안 함, 2: 30분~1시간, 3: 1~3시간, 4: 3시간 이상 | |
| 수면의 질 | 0: 매우 못 잠 혹은 못 잠, 1: 잘 잠 혹은 매우 잘 잠 | |
| 정신건강 | 아래 항목의 평균 | |
| 삶의 만족도 | 1: 전혀 그렇지 않음, 2: 그렇지 않은 편임, 3: 그런 편임, 4: 매우 그럼 | |
| 행복감 | ||
| 자아존중감 | ||
| 주의집중 | ||
| 공격성 | ||
| 신체증상 | ||
| 사회적 위축 | ||
| 우울 | ||
| 자녀가 생각하는 부모 양육 태도 | 아래 항목의 평균 | |
| 따스함 | 1: 전혀 그렇지 않음, 2: 그렇지 않은 편임, 3: 그런 편임, 4: 매우 그럼 | |
| 거부 | ||
| 자율성 지지 | ||
| 강요 | ||
| 구조제공 | ||
| 비일관성 | ||
| 부모, 가구, 거주지역 특성 | 부모 나이 | 아버지와 어머니의 평균 나이(연) |
| 조사에 응답한 부모 건강 상태 | 0: 전혀 건강하지 않음 혹은 건강하지 않음, 1: 건강함 혹은 매우 건강함 | |
| 조사에 응답한 부모 비만 여부 | 0: 비만 아님, 1: 비만 | |
| 가구원 수 | 가구원 수(명) | |
| 월평균 가구 소득 | 1: 소득 없음, 2: 100만~200만 원 미만, 3: 200만~400만 원 미만, 4: 400만~600만 원 미만, 5: 600만~800만 원 미만, 6: 800만~1000만 원 미만, 7: 1000만 원 이상 | |
| 월평균 사교육비 | 지난 1년간 월평균 사교육비(만원) | |
| 거주지역 실업률 | 거주지역 실업률(%) |
다. 기술통계량
<표 1>에 나타난 변수의 기술통계량이 <표 2>에 제시되어 있다. 자녀의 주관적 학업성취도를 살펴보면 평균 3.165로 자신의 학업성취도에 대하여 보통 이상의 평가를 내리고 있음을 알 수 있다. 주관적 학업성취도를 구성하는 지난 학기 전 과목 성적 수준 및 만족 수준 또한 거의 유사한 평균값을 나타내고 있다. 다음으로 부모의 미취업 상태를 나타내는 변수의 경우 연도-개인 표본 수 기준으로 약 45%가 실직을 겪은 것으로 나타나고 있다. 자녀의 개인 특성을 나타내는 변수와 관련하여 자녀의 평균 나이는 약 14.9세이며 대부분이 자신의 건강 상태에 대하여 긍정적인 평가를 하고 있다. 표본에 포함된 학생의 약 10% 정도가 비만 청소년으로 분류되었고, 스마트폰 사용의 경우 하루 1~3시간 정도 사용하며, 대부분 수면에 문제가 없다고 응답하고 있다. 다음으로 다수의 질문을 통해 측정된 자녀의 정신건강 상태와 자녀가 생각하는 부모의 양육 태도를 살펴보면, 각각의 평균값이 2.903 및 3.004로 두 변수 모두에 대해 비교적 긍정적인 상태로 응답하고 있다. 다음으로 부모, 가구, 그리고 거주지역 특성과 관련된 변수를 간단히 살펴보면, 부모의 평균 나이는 46세이고 자녀와 마찬가지로 조사에 응답한 부모의 대부분이 자신의 건강에 대해 긍정적으로 평가하고 있으며, 부모의 경우 약 2%만이 비만으로 분류되어 자녀와 비교하면 비만 비율이 낮게 나타나고 있다. 가구원 수는 약 4명 정도이고, 월평균 가구 소득은 400만~600만 원 미만으로 응답한 비율이 가장 높게 나타났으며, 자녀의 사교육에 대하여 월평균 약 55만 원 지출하는 것으로 응답하였다. 마지막으로 분석기간 동안 조사에 응답한 가구가 거주하는 지역의 실업률은 약 3.4%로 나타났다. 이상의 변수를 바탕으로 부모의 미취업이 자녀의 학업성취도에 영향을 미치는지, 그리고 만약 영향을 미친다면 부모의 성별에 따라 이러한 영향의 차이가 존재하는지 등에 대하여 회귀분석을 통해 체계적으로 살펴보았다.
표 2
변수의 기술통계량
| 변수명 | 평균 | 표준편차 | 최댓값 | 최솟값 |
|---|---|---|---|---|
| 자녀의 주관적 학업성취도 | 3.165 | 0.820 | 1 | 5 |
| 지난 학기 전 과목 성적 수준 | 3.191 | 0.880 | 1 | 5 |
| 지난 학기 학교성적 만족 수준 | 3.139 | 0.951 | 1 | 5 |
| 부모의 미취업 | 0.451 | 0.498 | 0 | 1 |
| 나이 | 14.895 | 1.426 | 12 | 18 |
| 건강 상태 | 0.896 | 0.305 | 0 | 1 |
| 비만 여부 | 0.098 | 0.297 | 0 | 1 |
| 스마트폰 사용 시간 | 2.935 | 0.738 | 1 | 4 |
| 수면의 질 | 0.864 | 0.343 | 0 | 1 |
| 정신건강 | 2.903 | 0.397 | 1.339 | 4 |
| 자녀가 생각하는 부모 양육 태도 | 3.004 | 0.448 | 1.182 | 4 |
| 부모 나이 | 46.338 | 4.036 | 32.5 | 63.5 |
| 조사에 응답한 부모 건강 상태 | 0.821 | 0.384 | 0 | 1 |
| 조사에 응답한 부모 비만 여부 | 0.018 | 0.133 | 0 | 1 |
| 가구원 수 | 4.099 | 0.916 | 2 | 8 |
| 월평균 가구 소득 | 4.009 | 1.147 | 1 | 7 |
| 월평균 사교육비 | 55.424 | 38.873 | 0 | 660 |
| 거주지역 실업률 | 3.355 | 1.097 | 0.856 | 5.3 |
| 연도-개인 표본 수(N) | 3,768 | |||
| 개인 표본 수(n) | 852 |
Ⅳ. 분석 결과
1. 부모의 미취업이 자녀의 주관적 학업성취도에 미치는 영향
식 (1)과 식 (2)에서 관심 변수인 부모의 미취업 상태를 나타내는 변수의 영향에 대해 추정한 결과가 <표 3>에 제시되어 있다.10) <표 3>에서 열 (1)과 열 (2)는 통제 변수를 포함하지 않고 고정 효과만을 이용하여 추정한 결과를 나타내고 있고, 열 (3)과 열 (4)는 통제 변수를 포함한 결과를 나타내고 있다. 식 (1)의 추정에 있어 부모 중 한 명만 미취업 상태여도 분석 대상에 포함되는 반면, 식 (2)의 경우에는 부모 모두가 미취업 상태인 경우를 대상으로 하기 때문에, 표본 수에 있어 차이가 존재하고 있다. 첫 번째 열의 결과를 살펴보면, 미취업 상태를 나타내는 이항변수의 계수 값이 -0.026로 음의 값이지만 통계적으로 유의하지 않은 결과를 보이고 있어, 부모의 취업 상태에 따른 자녀의 주관적 학업성취도에 차이가 존재하지 않는 것으로 나타나고 있다. 다음으로 아버지와 어머니의 취업 상태를 따로 구분하여 추정한 두 번째 열에 나타난 결과를 살펴보면, 아버지의 미취업을 나타내는 이항 변수의 계수값이 -0.292로 5% 수준에서 통계적으로 유의한 반면, 어머니에 대한 결과는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타나고 있다. 이러한 결과는 부모 중 아버지의 미취업만이 자녀의 학업성취도에 영향을 미침을 나타내는데, 구체적으로는 아버지가 취업 상태에 있는 경우에 비해 약 9% 정도 학업성취도가 더 낮음을 의미한다. 통제 변수를 포함하여 추정하여도 결과에는 큰 차이가 존재하지 않는데, 예를 들어 네 번째 열에서 아버지의 미취업 상태에 따른 영향은 -0.260으로 계수 값의 크기가 다소 줄어들었지만, 여전히 통계적으로 유의한 반면, 어머니의 미취업 상태는 영향을 미치지 않는 것으로 나타나고 있다. 부모의 취업 상태가 서로 다른 영향을 미친다는 사실은 관련 선행연구에서도 밝혀진 사실로, 특히 아버지의 취업 상태만이 자녀의 학업성취도에 영향을 미친다는 본 연구의 결과는 Kalil and Ziol-Guest(2008)와 Rege et al.(2011)의 결과와 같고, 또한 자녀의 건강에 대해 미치는 영향을 살펴본 Page et al.(2019)의 연구 결과와도 일치한다.
표 3
부모의 미취업이 자녀의 주관적 학업성취도에 미치는 영향
| (1) | (2) | (3) | (4) | |
|---|---|---|---|---|
| P_Jobloss | -0.026 (0.022) | -0.029 (0.023) | ||
| F_Jobloss | -0.292** (0.134) | -0.260** (0.095) | ||
| M_Jobloss | 0.088 (0.075) | 0.091 (0.079) | ||
| 연도-개인 표본 수(N) | 3,692 | 797 | 3,644 | 779 |
| 고정효과 | O | O | O | O |
| 통제변수 | X | X | O | O |
<표 4>는 <표 3>에 나타난 결과에 대하여 표본의 특성에 따라 이질적인 효과가 존재하는지 분석한 결과를 나타내고 있다. 이를 위해 표본을 성별(남학생, 여학생), 나이(15세 미만, 16세 이상), 거주지역(수도권, 비수도권)으로 구분하였다. 일반적으로 청소년 시기의 생활양식 및 신체적·정신적 발달 수준은 성별과 연령에 따라 다른 양상을 보이기 때문에(최경숙, 송하나, 2010; 박영미, 이희숙, 2016), 부모의 일자리 상실을 받아들이는 태도 역시 자녀의 성별과 연령에 따라 다르게 나타날 가능성이 있다. 또한 지리적 특성에 따라 부모 실업의 영향에 차이가 존재함을 보인 Rege et al.(2011)의 연구를 바탕으로 우리나라의 경우를 생각해 보면, 수도권과 비수도권 간 교육환경의 격차가 크게 존재한다는 점에서(김현우, 이준영, 2022), 부모의 취업 상태가 자녀의 주관적 학업성취도에 미치는 영향은 거주지역이 수도권인지 아니면 비수도권에 따라 다르게 나타날 수 있다. <표 4> 이후부터는 고정 효과와 통제변수를 모두 고려한 상황에서 부모의 성별에 따른 미취업 효과에 대해 추정한 결과만 제시하기로 한다. 열 (1)과 열 (2)에 자녀의 성별에 따른 결과가 나타나 있는데, 여학생을 대상으로 분석한 결과를 살펴보면 아버지의 미취업은 <표 3>과 마찬가지로 학업성취도에 부정적인 영향을 미치고 있는 것을 알 수 있다. 하지만 <표 3>의 결과와는 달리 어머니에 대한 계수 값은 0.217로 1% 수준에서 유의하여, 어머니의 미취업 상태가 여학생의 주관적 학업성취도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타나고 있다. 열 (2)에 있는 남학생의 경우에는 아버지와 어머니의 취업 상태 모두에 대해 영향을 받지 않는 것으로 나타나고 있다. 다음으로 열 (3)과 열 (4)의 나이에 따른 결과를 살펴보면, 중학생에 해당하는 15세 미만 자녀에 대해서 아버지의 미취업 상태에 따른 부정적인 영향이 존재하는 반면, 고등학생에 해당하는 16세 이상 자녀에 대해서는 이러한 영향이 없는 것으로 나타나고 있다. 어머니의 미취업에 대해서는 두 집단 모두에 대해 통계적으로 유의한 결과가 발견되지 않았다. 마지막으로 열 (5)와 열 (6)에서 거주지역에 따른 결과의 경우, 비수도권에 거주하는 가구에 대해서만 아버지의 미취업이 미치는 부정적 영향을 관찰할 수 있다. 이상의 결과는 부모의 성별뿐 아니라 부모 취업 상태의 영향을 받는 자녀의 특성 및 거주지역에 따라서도 영향의 정도가 다르다는 사실을 보여주는데, 구체적으로 아버지의 미취업은 자녀가 여학생이고 나이가 어리며 비수도권에 거주하는 경우 학업성취도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 어머니의 미취업은 자녀의 성별에 대해서만 이질적인 영향을 미쳤는데, 여학생의 경우 어머니 미취업이 오히려 학업성취도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 설명할 수 있는 한 가지 가능성으로, 남성에 비해 일자리 상실에 따른 사회적 낙인 효과가 상대적으로 작은 여성은 노동시장에서의 근로 시간과 가정 내에서의 가사 및 양육 시간을 대체제로 간주하는 경향을 가지고 있는 것으로 알려져 있기에(Grogan & Koka, 2013), 어머니가 일자리를 잃을 경우에는, 자녀의 양육을 위한 시간이 증가할 수 있다. 또한 청소년 시기의 아들에 비해 딸에 대하여 어머니가 더 친밀한 관계를 맺고 있다면, 어머니의 미취업은 양육 시간 증가와 더불어 여학생의 학업성취도에 긍정적인 영향을 줄 수도 있다.11)
표 4
부모의 미취업이 자녀의 주관적 학업성취도에 미치는 영향: 성별-나이-거주지역에 따른 차이
| 성별 | 나이 | 거주지역 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 여학생 | 남학생 | 15세 미만 | 16세 이상 | 비수도권 | 수도권 | |
| (1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | |
| F_Jobloss | -0.308*** (0.051) | -0.126 (0.195) | -0.175* (0.099) | -0.097 (0.336) | -0.227** (0.082) | -0.216 (0.152) |
| M_Jobloss | 0.217*** (0.064) | -0.117 (0.167) | 0.005 (0.097) | 0.549 (0.400) | 0.110 (0.113) | 0.114 (0.132) |
| 연도-개인 표본 수(N) | 353 | 426 | 485 | 274 | 259 | 520 |
<표 3>에 나타난 결과를 바탕으로 분석 대상 및 변수의 정의에 변화를 주었을 때 결과가 어떻게 바뀌는지에 대하여 추가로 살펴보았다. <표 3>의 결과를 도출하는 데 있어 이용된 분석 대상은 미취업과 취업을 한 번 이상 겪은 표본을 포함하고 있기 때문에, 미취업을 처음 겪을 때의 부정적 효과가 두 번째 이상의 미취업 경험이 주는 효과보다 상대적으로 더 크게 나타날 것을 예상할 수 있다. 이를 검증하기 위해 부모의 미취업 중, 첫 번째 미취업만을 대상으로 분석한 결과가 <표 5>의 열 (1)에 나타나 있다. 예상한 것과 같이 아버지의 미취업에 대한 계수값이 -0.303으로 <표 3>의 -0.260보다 더 큰 것을 확인할 수 있다. 다음으로 한 번 미취업을 겪은 이후 계속해서 미취업 상태에 머물 때도, 미취업 후 취업을 한 경우에 비해 자녀들의 학업성취도에 상대적으로 더 큰 영향을 미칠 것으로 예상할 수 있다. 열 (2)에 이에 대하여 분석한 결과가 나타나 있다. 표본의 수가 크게 감소하여 통계적인 유의성은 나타내고 있지 않지만, 아버지 미취업에 대한 계수 값이 -0.408로 <표 3>에 나타난 결과보다 약 64% 정도 더 큰 것을 확인할 수 있다. 마지막으로 열 (3)은 식 (2)의 종속변수를 미취업 전년도의 학업성취도로 이용하여 분석한 placebo test 결과를 나타내고 있는데, 부모의 미취업이 자녀의 학업성취도에 영향을 미친다면, 부모가 미취업 상태로 되기 전 학업성취도에는 부모의 취업 상태가 유의한 영향을 미쳐서는 되지 않아야 한다. 열 (3)에 나타나 있듯이 아버지와 어머니의 취업 상태는 자녀의 전년도 학업성취도와 유의한 관계가 없는 것으로 나타났다.
표 5
부모의 미취업이 자녀의 주관적 학업성취도에 미치는 영향: 추가 분석 및 placebo test
| 첫 번째 미취업 효과 | 한번 미취업 후 계속 미취업 상태에 있는 경우 | 미취업 전년도의 학업성취도에 대한 효과 | |
|---|---|---|---|
| (1) | (2) | (3) | |
| F_Jobloss | -0.303*** (0.125) | -0.408 (0.269) | 0.006 (0.126) |
| M_Jobloss | -0.114 (0.073) | -0.170 (0.369) | 0.013 (0.075) |
| 연도-개인 표본 수(N) | 439 | 146 | 594 |
2. 메커니즘
<표 3>~<표 5>에 나타난 결과는 부모 중 아버지의 미취업이 자녀의 주관적 학업성취도에 부정적인 영향을 미친다는 사실을 보여주고 있는데, 이러한 결과가 어떤 이유로 인해 발생하고 있는지에 대해 파악하였다. 앞에서 언급하였듯이, 부모의 미취업은 크게 가구 소득이 감소함에 따라 자녀의 교육에 대한 투자를 줄여 직접적으로 영향을 미칠 수 있고, 스트레스 증가 등 자녀의 정신건강을 악화시켜 간접적으로도 영향을 미칠 수 있다. 이러한 가능성 중 어떠한 이유로 인해 자녀의 주관적 학업성취도가 낮아졌는지 데이터를 이용해서 살펴보았다. 구체적으로, 가구 소득과 자녀 학습에 대한 투자는 월평균 가구 소득과 사교육비를 통해 파악하였다. 자녀의 정신건강 상태는 앞에서 설명한 것과 같이 만족도, 행복, 자아 인식, 주의집중, 공격성, 우울 등의 문항으로 구성된 정신건강 수준과 자녀가 생각하는 부모의 양육 태도를 바탕으로 측정하였다. 다음으로 각 변수를 식 (2)의 종속변수로 이용하여 결과를 추정함으로써, 부모가 일자리를 잃음에 따라 가구 소득, 학습에 대한 투자, 그리고 정신건강 상태가 어떻게 변화하였는지를 살펴보았다. <표 6>의 첫 번째 열에서 종속변수가 가구 소득인 경우를 살펴보면, 부모가 일자리를 잃었을 경우, 가구 소득이 유의하게 감소하며, 아버지의 미취업이 어머니의 미취업보다 가구 소득 감소에 상대적으로 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타나고 있어, 예상한 것과 일치하는 결과를 보이고 있다. 월평균 사교육비에 로그를 취한 값을 대상으로 분석한 결과를 살펴보면, 아버지의 미취업 상태를 나타내는 변수의 계수 값이 양의 값이며 통계적으로 유의하지 않아, 자녀 학습에 대한 투자는 아버지가 일자리를 잃은 후에도 큰 변화가 없는 것으로 나타나고 있다. 다음으로 열 (3)과 열 (4)에 나타나 있는 결과를 살펴보면, 아버지의 미취업 상태를 나타내는 변수의 계수값이 각각 -0.110과 -0.074로 1% 수준에서 유의하여, 아버지의 미취업은 자녀의 전반적인 정신건강 상태와 자녀가 생각하는 부모의 양육 태도에 부정적인 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 이러한 결과는 <표 4>에서 여학생과 나이가 어린 자녀에 대해 영향이 두드러지게 나타나고 있는 사실과도 부합한다고 할 수 있는데, 선행연구에 따르면 여학생인 경우 남학생에 비해 부정적 감정을 조절하는 데 더 많은 어려움을 겪고 부정적인 감정을 내면화하는 경향이 높으며(Bender et al., 2012; Chaplin & Aldao, 2013), 나이가 들수록 스트레스를 유발하는 사건에 더 효과적으로 대처하는 것으로(Sanchis-Sanchis et al,. 2020) 알려져 있다. <표 6>의 결과를 종합해 보면, 아버지의 미취업으로 인해 하락한 자녀의 학업성취도는 교육에 대한 투자 감소보다는, 자녀의 정신적 스트레스 증가에 따른 것임을 추측할 수 있다.
표 6
부모의 미취업과 가구 소득, 교육 투자, 그리고 자녀의 정신건강
| 가구 소득 | 로그 월평균 사교육비 | 정신건강 | 자녀가 생각하는 부모 양육 태도 | |
|---|---|---|---|---|
| (1) | (2) | (3) | (4) | |
| F_Jobloss | -0.258** (0.106) | 0.016 (0.055) | -0.110*** (0.031) | -0.074*** (0.023) |
| M_Jobloss | -0.169** (0.074) | 0.026 (0.074) | 0.009 (0.038) | -0.008 (0.019) |
| 연도-개인 표본 수(N) | 779 | 644 | 779 | 779 |
Ⅴ. 논의 및 결론
본 연구는 우리나라를 대상으로 부모의 미취업이 미치는 부정적 파급효과가 존재하는지를 확인하기 위한 목적하에, 자녀의 주관적 학업성취도에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. KCYPS 2018 데이터를 이용하여 분석한 결과, 부모 중 아버지의 미취업만이 자녀의 주관적 학업성취도에 부정적 영향을 미쳤고, 이러한 영향은 자녀가 여학생이고, 상대적으로 나이가 어리며, 또한 비수도권에 거주하고 있는 경우에 두드러지게 나타났다. 또한 이러한 결과는 자녀의 교육에 대한 투자 감소보다는, 아버지의 일자리 상실로 인한 자녀의 스트레스 증가로 인해 발생했을 가능성이 큰 것으로 나타났다. 다만 본 연구의 결과에 대한 해석에 있어 주의가 필요하다. 즉, 어머니의 미취업이 아버지의 미취업에 비해 자녀의 주관적 학업성취도에 부정적 영향력을 미치지 않거나 여학생의 주관적 학업성취도에 대해서는 긍정적 영향을 미친다고 해서, 여성의 미취업 상태를 바람직하다고 인식하지 말아야 할 것이다. 우리나라의 경우 노동시장에 있어 성 격차가 크게 존재하고 있으며 출산 및 육아 등으로 인한 여성의 경력 단절이 이러한 격차의 주요 원인으로 언급되고 있다. 예를 들어, 2022년 기준 우리나라 25~29세 여성 고용률은 73.9%p로 OECD 국가 평균보다 3.9%p, 그리고 우리나라 남성보다 4.8%p 높지만, 30~34세 여성 고용률은 68.5%로 같은 나이대의 OECD 국가 평균 및 우리나라 남성보다 각각 2.5%p, 18.5%p 낮아지며, 노동시장에 재진입한 여성의 임금 또한 경력 단절 이전 임금 수준보다 15.5% 적은 것으로 나타나고 있다(김난주, 2023). 즉, 여성의 미취업 상태에 대한 낙인 효과와 여성의 일자리 상실에 따른 가구 소득 감소 효과가 남성에 비해 상대적으로 작은 것은 여성에 대한 이와 같은 불리한 노동시장 환경을 반영하는 것이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 여성의 비경제활동 상태로 인해 상대적으로 작은 부작용이 존재함을 보인다기보다는, 여성들이 출산 및 육아로 인해 경력을 단절하지 않고 지속적으로 경제활동을 할 수 있도록 노동시장 환경을 조성할 필요가 있으며, 이를 위해서는 궁극적으로 가정 내에서 남녀 간 평등한 역할 분담이 이루어질 필요가 있음을 제시하고 있는 것으로 이해해야 할 것이다.
한편, 본 연구의 결과는 일자리 상실로 인한 부정적 파급효과가 자녀의 학업성취도에 대해 존재하는 상황에서, 이러한 점을 고려하지 않을 경우, 일자리 상실의 사회적 비용이 과소 추정될 수 있다는 사실을 보여준다. 또한 일자리를 잃은 사람들에 대한 지원에 있어서도, 당사자뿐 아니라 자녀와 배우자 등 부양가족을 고려하여 보다 포괄적인 지원이 이루어질 필요가 있음을 시사한다. 예를 들어, 우리나라의 경우 실업자에 대한 지원 정책 중 하나로 구직급여 제도가 시행되고 있는데,12) 구직급여는 근로자가 실직하여 재취업 활동을 하는 기간에 급여를 지급함으로써 재취업 활동을 하는 동안 생활 안정과 재취업의 기회를 지원하기 위한 목적으로, 고용보험법 제40조에 제시되어 있는 조건에 해당할 경우,13) 구직급여의 혜택을 받을 수 있다. 퇴직 전 3개월 평균임금의 60%를 고용보험에 가입한 기간 및 이직 당시 연령에 따라 최소 120일에서 최대 270일 동안 구직급여가 지급되고 있어, 보험 가입 기간 및 연령을 고려한 차등 지급은 이루어지고 있으나 부양가족에 대한 고려는 현재 이루어지지 않고 있다. 따라서 미취업 배우자 및 미성년자와 같이 부양가족을 거느리고 있는 실업자에 대해 구직급여일액이나 급여 수급 가능 기간을 상향 조정한다면, 이러한 가정이 보다 안정적인 생활을 유지하는 데 있어 도움을 줄 수 있을 것이다. 이러한 재정적 지원 이외에, 현재 실업 당사자를 대상으로 이루어지고 있는 심리안정지원 프로그램을 자녀 및 배우자 등으로 확대하는 방안 또한 일자리 상실의 부정적 영향을 감소시키는 데 효과적인 역할을 할 수 있을 것이다. 특히 우리나라의 경우 부모의 사회경제적 배경이 자녀의 사회경제적 지위에 영향을 미치고 있음을 보이는 연구가 증가하고 있는 상황에서(최필선, 민인식, 2015; 이지은, 정세은, 2023), 일자리를 잃은 사람들에 대한 이와 같은 포용적인 정책적 지원은 세대 간 빈곤의 악순환을 끊는 동시에 가정의 경제적 상황을 보다 안정적으로 유지함으로써 저출산 문제를 해결하는 데도 도움이 될 수 있다.
마지막으로 본 연구의 결과는 다음의 측면에 있어 향후 보완이 요구된다. 먼저, 부모의 미취업이 자발적인지 아니면 비자발적인지를 구분하지 않고 분석하였다는 점이다. 자발적 미취업의 경우 자녀의 학업성취도에 영향을 미치는 요인으로 인해 발생했을 가능성이 있다는 점에서 내생성의 문제를 갖는다고 할 수 있다. 이러한 점을 고려하여 선행연구에서는 공장 폐쇄와 같이 외생적인 요인으로 인해 발생한 비자발적 실업을 대상으로 분석하고 있다. KCYPS 2018에서는 경제활동을 하지 않은 이유에 대해서는 파악을 할 수 없기 때문에, 미취업 상태가 자발적인 의사에 따른 것인지 아니면 비자발적인 의사에 의한 것인지를 구분할 수 없는 한계를 가지고 있다. 비록 개인 고정 효과 모형을 통해 관찰할 수 없고 시간에 따라 변하지 않는 자녀 및 가족 특성을 통제하였고, placebo test를 통해 역인과관계가 존재하지 않음을 보이고 있지만, 엄밀한 인과 효과를 추정하기 위해서는 이와 관련된 문제를 고려한 분석이 추가로 필요할 것이다. 다음으로 결과에 대한 메커니즘과 관련하여, 본 연구에서는 자녀의 스트레스를 주요 요인으로 언급하고 있지만, 자녀의 스트레스 이외에 다른 요인에 의한 가능성도 살펴볼 필요가 있다. 실제로 부록의 <부표 1>에 나타난 것과 같이, 자녀 교육 투자 관련 변수와 자녀의 정신건강 관련 변수를 통제한 이후에도 아버지의 미취업 상태를 나타내는 변수의 결과가 여전히 유의하게 나타내고 있어, 스트레스 이외에 다른 요인을 통해서도 학업성취도에 부정적 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 장기적 영향에 대해서도 추가로 살펴볼 필요가 있다. 예를 들어, 선행연구에서 살펴본 Coelli(2011)의 연구와 같이 부모의 일자리 상실이 자녀의 대학 입학에 미치는 영향에 대해서도 우리나라 데이터를 이용하여 살펴볼 수 있을 것이다. Coelli(2011)는 케나다의 경우 대학 진학을 위한 개인의 금전적 부담이 상대적으로 높은 상황에서, 자녀가 고등학교에 재학 중일 때 부모의 예상치 못한 실업은 가구 소득을 감소시켜 자녀의 대학 진학 가능성을 낮출 수 있음을 보이고 있다. 국가에 따라 교육 관련 정부의 지원 및 규제 수준이 다르기 때문에, 우리나라를 대상으로 분석한 결과가 Coelli(2011)를 비롯한 다른 국가를 대상으로 살펴본 결과와 차이를 보일 경우, 국가 간 제도의 비교를 통해 일자리 상실에 따른 부정적 영향을 상쇄할 수 있는 효과적인 정책에 대한 단서를 얻을 수 있을 것이다. 또한 가구주가 여성인 가구를 대상으로 추가적인 분석을 할 경우, 더 풍부한 정책적 시사점을 도출할 수 있다. 본 연구에서 나타난 아버지와 어머니의 미취업이 가지는 이질적 영향은 이론적 배경에서 제시한 것과 같이 성별에 따른 노동시장 및 가정에서의 역할 차이에 기인할 수도 있는 동시에, 표본에 포함된 대부분 가구주가 남성이라는 점에서, 가구주의 여부에 따른 영향일 가능성도 존재한다. 따라서 만약 가구주가 여성인 가구를 대상으로 분석했을 때의 결과를 도출할 수 있다면, 본 연구에서 나타내고 있는 부모 성별에 따른 이질적 결과가 어떤 이유에 기인하는지에 대해 보다 구체적으로 파악할 수 있을 것이다. <표 5>에서 한번 일자리를 잃은 후 계속 미취업 상태인 경우를 대상으로 분석했을 때 영향의 크기가 더 크게 나타난 것을 확인하였지만, 분석 기간이 5년이라는 점에서, 장기 효과를 파악하는 데 한계가 존재한다. 이상의 한계점 및 향후 보완이 필요한 문제에 관련 데이터를 이용할 수 있을 때 좀 더 자세히 살펴볼 수 있을 것으로 생각된다.
부록
부표 1
통제 변수 결과
| (1) | (2) | (3) | |
|---|---|---|---|
| P_Jobloss | -0.029 (0.023) | ||
| F_Jobloss | -0.260** (0.095) | -0.206* (0.098) | |
| M_Jobloss | 0.091 (0.079) | 0.045 (0.101) | |
| 13세 | 0.145 (0.271) | -0.722*** (0.112) | -1.120*** (0.137) |
| 14세 | -0.035 (0.265) | -0.898*** (0.173) | -1.135*** (0.159) |
| 15세 | 0.074 (0.303) | -0.773*** (0.181) | -1.029*** (0.196) |
| 16세 | -0.061 (0.320) | -0.754*** (0.212) | -0.937*** (0.264) |
| 17세 | 0.025 (0.360) | -0.633* (0.315) | -0.729** (0.307) |
| 18세 | 0.140 (0.738) | ||
| 건강 상태: 건강 혹은 매우 건강 | 0.229*** (0.069) | 0.160 (0.111) | 0.055 (0.100) |
| 비만 여부 | -0.201*** (0.061) | -0.165 (0.108) | -0.124 (0.167) |
| 스마트폰 사용 시간: 30분 미만 혹은 30분~1시간 미만 | 0.114 (0.121) | -0.029 (0.379) | 0.056 (0.457) |
| 스마트폰 사용 시간: 1시간~3시간 미만 | 0.085 (0.122) | -0.006 (0.410) | 0.052 (0.492) |
| 스마트폰 사용 시간: 3시간 이상 | 0.067 (0.112) | -0.040 (0.422) | 0.115 (0.536) |
| 수면의 질: 잘 잠 혹은 매우 잘 잠 | 0.095** (0.044) | 0.079 (0.116) | 0.173 (0.110) |
| 부모 나이 | -0.050 (0.041) | -0.067 (0.055) | -0.131** (0.058) |
| 조사에 응답한 부모의 건강 상태: 건강 혹은 매우 건강 | 0.076 (0.063) | -0.010 (0.095) | -0.066 (0.094) |
| 조사에 응답한 부모의 비만 여부 | -0.118 (0.113) | -0.343 (0.219) | -0.381** (0.162) |
| 가구원 수 | 0.014 (0.067) | 0.113 (0.072) | 0.176 (0.120) |
| 거주지역 실업률 | 0.019 (0.042) | 0.155 (0.107) | 0.142 (0.084) |
| 가구 소득: 100만 원~200만 원 미만 | 0.042 (0.330) | ||
| 가구 소득: 200만 원~400만 원 미만 | -0.164 (0.182) | ||
| 가구 소득: 400만 원~600만 원 미만 | -0.145 (0.226) | ||
| 가구 소득: 600만 원~800만 원 미만 | -0.021 (0.197) | ||
| 가구 소득: 800만 원~1,000만 원 미만 | -0.189 (0.350) | ||
| 가구 소득: 1,000만 원 이상 | -0.222 (0.587) | ||
| 로그 월평균 사교육비 | -0.042 (0.106) | ||
| 정신건강 | 0.295*** (0.088) | ||
| 자녀가 생각하는 부모 양육 상태 | 0.186** (0.072) | ||
| 상수항 | 4.933*** (1.707) | 6.022** (2.780) | 7.933*** (2.669) |
| 연도-개인 표본 수(N) | 3,664 | 779 | 644 |
Notes
실업자는 일자리를 잃은 후 일을 할 수 있는 능력과 여건을 유지한 상태에서 적극적으로 일자리를 찾아본 사람을 의미한다는 점에서 일자리를 잃은 모든 사람이 실업자로 분류되지는 않는다. 본 연구에서는 실업과의 개념을 명확히 하기 위해 미취업 혹은 일자리 상실이라는 표현을 사용하였다. 실업이 아닌 미취업의 효과에 대해 살펴본 이유는 본 연구에서 이용한 데이터가 실업자 분류 기준이 아닌 취업자 분류 기준을 이용해 부모의 노동 상태를 조사하고 있기 때문이다. 이와 관련된 보다 자세한 설명은 2장의 2절에 나타나 있다.
부모의 경제활동 상태가 자녀에게 미치는 부정적 파급효과와 관련하여, 최근에는 자녀의 정신건강 상태에 초점을 맞춰 분석한 연구들이 늘어나고 있다. 예를 들어, Powdthavee and Vernoit(2013)과 Bubonya et al.(2017)은 부모의 실업이 자녀의 정신건강에 부정적인 영향을 미치며 이러한 영향은 부모의 성별뿐 아니라 자녀의 성별 및 나이에 따라 다르게 나타난다는 사실을 보이고 있으며, Nikolova and Nikolaev(2021)와 Martínez-Jiménez(2023)의 연구에서는 이러한 부정적 영향이 자녀가 성인이 된 이후까지 장기적으로 영향을 미치는 것으로 나타타고 있다.
한편, 부모의 정신건강 상태가 자녀의 학업성취도에 미치는 영향을 살펴본 국외 연구로, 호주의 데이터를 이용하여 분석한 Ayano et al.(2022)은 불안 증상이 있는 어머니를 둔 자녀의 경우 이러한 증상이 없는 어머니 자녀보다 학업성취도의 수준이 낮음 혹은 평균 이하가 될 가능성이 약 3.42배 더 높다는 사실을 보고하고 있다. 국내연구의 경우 부모의 정신건강 상태와 자녀의 학업성취도 간 관계에 대해 직접적으로 살펴본 연구는 찾기 어려운 상황에서, 관련된 연구로 선혜연, 오정희(2013)는 초등학생과 중학생을 대상으로 한 설문조사를 바탕으로 부모의 학업성취압력이 학업스트레스와 학업적 자기효능감에 미치는 영향에 대해 살펴보았는데, 분석 결과 학업스트레스와 부모의 학업성취압력 간 양의 상관관계가 존재하였으며, 초등학생의 경우 부모의 학업성취압력은 학업적 자기효능감에 부정적인 영향을 미친다는 사실을 발견하였다.
데이터의 표본추출 과정과 조사 과정 및 조사 내용에 대한 보다 자세한 내용은 한국청소년정책연구원(2023), 한국아동·청소년패널조사 2018(KCYPS 2018) 유저 가이드에 나타나 있다.
일자리를 잃은 사람 중 실망 노동자나 학생, 주부, 은퇴자 등은 실업자가 아닌 비경제활동인구로 분류된다(KDI 경제정보센터, 2010). 본 연구에서 지칭하는 미취업자는 실업자뿐 아니라 비경제활동인구도 포함한다. 본 연구는 부모의 경제활동 유무에 따라 소득, 스트레스, 가정 내 양육 시간 등에서의 변화를 통해 자녀의 학업성취도가 영향을 받는지를 살펴보고 있다는 점에서, 경제활동을 하고 있지 않은 상태를 실업인지 아니면 비경제활동 상태인지 구분하는 것이 결과 도출에 있어 큰 영향을 미치지 않는다고 할 수 있다. 하지만 경제활동을 하지 않는 이유가 자발적 이유로 인한 것인지 아니면 비자발적 이유로 인한 것인지는 중요하다고 할 수 있는데, 이와 관련된 이슈에 대해서는 결론에서 설명하였다.
BMI의 절대적 값을 이용하여 비만 여부를 구분하는 성인과는 달리, 아동 및 청소년의 경우 해당 아동과 청소년이 속하는 성별과 연령에 따른 BMI의 분포에서 95th 이상 분포에 속하는 경우 비만으로 분류된다(홍영미 외, 1999).