선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 연구는 원자력 기술개발 인력에 한정하여 방사능 피폭량에 따른 보상요구액이 어느 정도 될 것인지를 추정해보았다는 점에서 비록 제한적이지만, 향후 원자력 산업 분야에 종사하는 근로자의 방사능 피폭 가능성에 대한 인식과 보상 정책 등 보다 포괄적인 연구의 시발점을 제공하였다고 본다. 다만 본 연구의 설문 설계에서 방사능 피폭 가능성에 대한 보상요구액을 설정하기 위해 보다 정교한 방식으로 범위를 설정하지 못했다는 점은 본 연구의 한계로 지적하는 바이다.
- 본 연구는 원자력 기술개발에 관련된 종사자들을 대상으로 방사능 오염으로부터의 안전성과 방사능 피폭 가능성에 대한 임금 프리미엄의 필요성 여부에 관한 인식을 조사하고, 이직(吏職)을 결정함에 있어서 방사능 피폭 가능성이 어떤 영향을 미치는지를 선택 실험법(choice experiment)에 의해 분석함으로써 방사능 피폭 가능성에 대한 임금 프리미엄을 추정함을 목적으로 한다. 원자력 기술개발 관련 종사자들은 방사능에 직간접적으로 노출될 가능성이 있고, 방사능 피폭시 피부병이나 암 등 다양한 형태의 질병에 시달릴 가능성이 있으나, 산업재해보험 등에 의해 어느 정도 치료비를 보상받더라도 완전하게 보상받기는 어려운 형편이다.
- 우선 설문 응답자에게 현재 근무하는 회사가 방사능 오염에서 안전한지의 여부를 질문하였다. 설문 결과 응답자의 91%가 방사능 오염으로부터 안전하다고 대답하였고, 9%만이 안전하지 못하다고 대답하였다.
가설 설정
- N은 전체응답자의 수를, yn js는 소비자 n이 대안 j를 선택한 경우에 ‘1’, 선택하지 않은 경우에는 ‘0’의 값을 갖는 변수로, 다항로짓모형은 응답자가 i 대안을 선택할 확률과 j 대안을 선택할 확률의 비율은 i 대안과 j 대안의 속성에만 의지할 뿐제 3의 대안에 영향을 받지는 않는다고 가정하는 IIA(Independence from Irrelevant Alternatives) 제약을 가정하였다.
- 확률효과모형은 식 (7)와 같이 상수항이 오차항 unj를 갖는 확률효과를 포함하는 것으로 간주하고 unj∼ N(0,σu 2 )가 정규분포를 따르고, νns는 로지스틱 분포로 가정한다.
제안 방법
- 전반부의 구체적인 설문항목에는 근무하는 회사의 방사능 오염에 대한 안전도와 방사능 노출 가능성에 대한 추가 수당이나 보상 여부 및 연간 수령액, 방사능 노출 위험에 대한 추가적인 보상 지급에 대한 찬반 여부를 묻는 질문이 포함되었고, 이는 제 2 절에서 분석 결과를 설명하였다. 다음으로 후반부 설문은 직장 선택에 대한 질문에 앞서 이직 시 고려하는 속성으로 첫째 방사능 오염 가능성에 대한 보상 수준, 둘째 근무 시 방사능 노출도, 셋째 고용보장성, 근무 강도, 회사의 입지를 설명하였다.
- 따라서 직교성을 만족하는 최소한의 프로파일의 수는 (3⨯4⨯2) + (2⨯1 x 1) = 26개7)이고, 선택하지 않는 경우(opt-out)를 포함하고 있기 때문에 이는 1개의 특정대안상수(ASC: Alternative Specific Constant)를 필요로 하므로 최소한의 프로파일은 총 27개가 된다(Holms and Adamowicz, 2003). 따라서 27개의 프로파일을 SPSS를 활용하여 생성하였고, 대안이 3개가 있으므로 9개의 선택집합으로 구성하였다. 통상 선택설험법에 사용되는 선택집합의 개수는 8~16개 사이에 있어야 하는데 이는 응답자가 지나치게 많은 선택집합을 접하면 심리적 압박감이나 피로감으로 합리적인 판단력이 감소하는 현상을 방지하기 위한 장치이다.
- 패널로짓 고정효과모형이 더 우수하지만, 고정효과모형의 단점은 특정대안상수 항에 대한 추정을 할 수 없다는 데에 있다. 따라서 다음 절에서 패널프로빗모형을 이용하여 특정대안상수항에 대한 추정을 함으로써 확률효과모형의 특정대안상수와 비교하기로 한다.
- 새로운 직장을 선택하는 경우 고려하는 주요 요인과 방사능 피폭이 신체에 미치는 영향에 관한 설명을 한 다음에는 9개의 선택집합을 제시하고, 각 선택집합별로 직장 A유형과 B유형 가운데 선호하는 직장을 표시하거나, 현 직장에 만족할 경우 C를 선택할 수 있도록 하였다().
- 선택 실험을 위한 설문 항목은 우선 응답자의 방사능 노출 위험에 대한 인식과 위험 수당 지급 문제에 대한 설문 항목과 직장 이직 시 고려하는 다양한 속성들과 방사능 피폭에 따른 신체영향에 대한 정보를 기초로 한 선호 직장에 대한 설문으로 구성되었다. 전반부의 구체적인 설문항목에는 근무하는 회사의 방사능 오염에 대한 안전도와 방사능 노출 가능성에 대한 추가 수당이나 보상 여부 및 연간 수령액, 방사능 노출 위험에 대한 추가적인 보상 지급에 대한 찬반 여부를 묻는 질문이 포함되었고, 이는 제 2 절에서 분석 결과를 설명하였다.
- 우선 위험에 대한 연간 보상 수준은 5백만 원, 1천만 원, 1천5백만 원의 세 가지 수준으로 구성 하였고,6) 연간 방사능 노출도는 방사선량을 기준으로 상, 중, 하로 구분하고, 각 수준별 신체에 미치는 영향은 를 참조하도록 하였다.
- 원자력 기술개발 종사자를 대상으로 방사능 오염에 대한 안전성과 위험수당 지급 필요성에 관한 설문을 실시하였다. 2009~2011년간 정부의 원자력기술개발 사업2)을 수행한 원자력 기술개발 관련 36개 기업과 연구소들을 대상으로 하였으며, 과제를 중복하여 수행한 경우를 제외한 총 125명의 과제 수행자 가운데 최종 80명이 응답하여, 응답율이 최종 64%로 집계되었다.
- 원자력 기술개발에 종사하는 80명의 근로자를 대상으로 사업장 내에서 방사능에 노출될 가능성과 방사능 피폭 위험에 대한 보상을 받고 있는지, 또한 방사능 피폭 위험에 대해 보상이 필요한지 여부를 묻는 인식 조사와 이직을 한다면 방사능 노출도, 방사능 노출 위험에 대한 보상액, 고용보장성, 근무 강도, 직장위치 등과 같은 속성을 고려하여 선호하는 직장을 선택하는 선택실험 설문을 실시하였다. 그 결과 대부분의 근로자가 방사능에 노출될 가능성은 별로 없다고 보고 있고, 실제로 방사능 피폭 위험에 대한 보상도 거의 받고 있지 않지만, 응답자의 절반 이상인 53%가 앞으로 방사능 피폭 가능성에 대한 보상이 이루어져야 한다고 인식하고 있었다.
- 선택 실험법은 한 상품의 총체적 가치는 속성별 가치로 분할할 수 있고, 응답자에게 서로 다른 속성을 갖는 동일한 상품을 제시하고, 가장 선호하는 상품을 선택하도록 유도함으로써 상품의 속성별 가치를 추정할 수 있도록 하는 방법으로 속성가치 추정법(attribute-based methods)이라고도 한다(Holms and Adamowicz, 2003). 이를 위해 대면 접촉이나 인터넷 플랫폼(platform)을 활용하여 선택실험 설문을 하게 된다. 설문 결과는 통상 다항로짓모형(multinomial logit model)이나 계층로짓모형(nested logit model), 혼합로짓모형(mixed logit model) 등을 이용하여 속성별 계수를 추정하는 데에 이용된다.
- 한편 방사능 피폭량에 따른 구체적인 인체 피해 정도를 설명하기 위해 다음 를 보여주고 방사능 피폭량에 따라 인체에 미치는 영향을 설명함으로써 응답자가 방사능 노출도에 대한 피해 정도를 추정할 수 있도록 하였다.
- 한편 본 연구에 사용되는 데이터가 패널구조를 갖고 있기 때문에 패널다항로짓모형을 사용하였고, 일반적인 패널모형과 같이 확률효과모형과 고정효과모형으로 구분한다. 확률효과모형은 식 (7)와 같이 상수항이 오차항 unj를 갖는 확률효과를 포함하는 것으로 간주하고 unj∼ N(0,σ2u )가 정규분포를 따르고, νns는 로지스틱 분포로 가정한다.
- 또한 고용보장성은 정년까지 근무할 수 있는 가능성을 상, 중, 하로 구분하고, 상은 80% 이상, 중은 50~80%, 하는 50% 미만으로 구분하였다. 회사의 입지는 수도권인지, 비수도권인지에 따라 더미 변수로 구분하였고, 근무 강도는 법정근무시간을 기준으로 10시간 초과 근무이면 상, 5~10시간 사이는 중, 5시간 미만이면 하로 구분하였다.
대상 데이터
- 원자력 기술개발 종사자를 대상으로 방사능 오염에 대한 안전성과 위험수당 지급 필요성에 관한 설문을 실시하였다. 2009~2011년간 정부의 원자력기술개발 사업2)을 수행한 원자력 기술개발 관련 36개 기업과 연구소들을 대상으로 하였으며, 과제를 중복하여 수행한 경우를 제외한 총 125명의 과제 수행자 가운데 최종 80명이 응답하여, 응답율이 최종 64%로 집계되었다. 우리나라의 원전기술개발은 주로 정부와 공기업, 정부출연연구소, 대학 연구소 주도이고, 관련 기업들이 참여하는 형태로 되어있다.
- 선택 집합은 총 9개로 각 집합별로 3개씩의 대안들이 있으므로 총 27개의 프로파일(profile)들이 되고, 응답자가 총 80명이므로 총 2,160개의 관측치가 생성되었다. 선택집합을 도출하기 위해 직교계획법(orthogonal design)을 사용하였다.
이론/모형
- 5) 또한 고정효과모형이나 확률효과모형의 강건성을 확인하기 위해 추가로 패널프로빗모형도 이용하기로 한다. 프로빗모형은 다항로짓모형의 관측 불가능한 효용에 대한 기본 확률분포를 정규확률분포로 가정하고, 추정계수가 고정되어 있지 않다고 가정하는 모형이다(Train, 2009).
- 선택실험법에 의해 이직시 고려하는 주요 속성들의 계수를 추정하기 위해 패널로 짓모형을 사용하였다. 일반적으로는 확률효용모형을 계량적으로 추정하기 위해 다 항로짓모형(Multinomial Logit)을 사용하지만, 본 설문이 한 응답자가 다수의 선택 집합에 대답하도록 하는 패널데이터 구조를 갖기 때문에 패널다항로짓모형(PML: Panel Multinomial Logit)을 적용하였다(민인식, 최필선, 2012).
- 선택 집합은 총 9개로 각 집합별로 3개씩의 대안들이 있으므로 총 27개의 프로파일(profile)들이 되고, 응답자가 총 80명이므로 총 2,160개의 관측치가 생성되었다. 선택집합을 도출하기 위해 직교계획법(orthogonal design)을 사용하였다. 기본적으로 생성 가능한 총 프로파일은 34⨯2⨯34⨯2 = 26,244개가 도출되지만, 이렇게 많은 프로파일에 대해 응답자가 대답하는 것은 불가능하다.
- 이를 위해 대면 접촉이나 인터넷 플랫폼(platform)을 활용하여 선택실험 설문을 하게 된다. 설문 결과는 통상 다항로짓모형(multinomial logit model)이나 계층로짓모형(nested logit model), 혼합로짓모형(mixed logit model) 등을 이용하여 속성별 계수를 추정하는 데에 이용된다. 또한 추정된 속성계수로부터 속성별 암묵적 가격(implicit price)을 도출할 수 있다.
- 응답자의 선택집합에 대한 선택 결과를 이용하여 방사능 노출과 관련한 직업 선택 확률에 어떤 속성들이 더 많은 영향을 미치는지를 다음과 같이 패널로짓모형을 이용하여 추정하였다.
- 원자력 기술개발사업에 종사하는 근로자의 경우 일반적인 타 직종에 비해 방사능에 피폭될 가능성이 높다고 할 수 있으며, 향후 원자력 산업뿐만 아니라 방사능 피폭 가능성이 높은 산업 종사자들이나 반도체 산업 등에서 지속적으로 제기되고 있는 특정 질병 유발 가능성이 높은 종사자들의 경우 이러한 위험에 대한 보상요구가 늘어날 것으로 예상된다. 이러한 방사능 피폭 가능성에 대한 임금 보상액이 어느 정도 되는지를 추정하기 위해 본 연구는 원자력 기술개발 관련 종사자들을 대상으로 선택 실험접근법(Choice Experiment approach)을 적용하였다.3)
- 선택실험법에 의해 이직시 고려하는 주요 속성들의 계수를 추정하기 위해 패널로 짓모형을 사용하였다. 일반적으로는 확률효용모형을 계량적으로 추정하기 위해 다 항로짓모형(Multinomial Logit)을 사용하지만, 본 설문이 한 응답자가 다수의 선택 집합에 대답하도록 하는 패널데이터 구조를 갖기 때문에 패널다항로짓모형(PML: Panel Multinomial Logit)을 적용하였다(민인식, 최필선, 2012). 일반적인 다항로짓 모형은 오차항 εnjs에 대해 식 (4)과 같은 독립적이고 동분산성을 가진 타입1 극한 분포(type1 extreme value distribution)를 가정한다(Train, 2009).
- 한편 로그우드함수의 계수 추정을 위해 최우추정법(Maximum Likelihood Estimation: MLE)을 적용하여 도출할 수 있다. 방사능 노출도라는 요인 변화에 따라 응답자의 방사능에 대한 위험 프리미엄 혹은 보상요구액(Willingness To Accept: WTA) 혹은 방사능 피폭 가능성 감소에 대한 지불용의액(Willingness To Pay: WTP)은 다음과 같은 산식에 의해 도출할 수 있다(Holms and Adamowicz, 2003).
성능/효과
- 15) 직장이 수도권에 위치하는 지의 여부는 통계적으로 유의하지 않아서 지불용의액 추정에서 제외하였다.
- 80명의 응답자들은 9개의 선택집합에 대해 직장 A, B 가운데 하나를 선택하거나, C를 선택하여 모두 선택하지 않을 수 있고, 설문 조사 결과 현재의 직장에 만족하여 C를 선택할 확률은 13.33%로 나타났다. 따라서 이직할 확률은 86.
- 9) 이직에 영향을 미치는각 속성별로 계수를 추정한 결과 모든 속성들의 추정계수들이 기대 부호와 일치하는 것으로 나타났다().
- 다만 보상요구액이나 지불용의액의 경우 속성별로 차이가 있으며, 우선 방사능 노출에 따른 지불용의액은 774만 원으로 세 모형 가운데 가장 낮게 나타나고, 고용보장성 감소에 대한 보상요구액은 518만 원으로 세 모형 가운데 가장 높게 추정되었으며, 근무 강도 감소에 따른 지불용의액은 352만 원으로 고정효과모형이나 확률효과모형보다 낮게 추정되었다. 한편 직장 위치는 역시 통계적으로 유의하지 않아서, 원자력 관련 산업 종사자의 경우 수도권이나 비수도권이나 선택확률이 별로 차이가 없음을 알 수 있었다.
- 다음으로 각 속성별 보상요구액 혹은 지불용의액 추정결과를 살펴보면, 우선 방사능 노출 위험 감소에 대한 지불용의액은 777만 원으로 추정되었고, 고용안전성이 감소하는 것에 대한 보상요구액은 494만 원, 근무 강도가 감소하는 것에 대한 지불용의액은 389만 원으로 나타났다.15) 직장이 수도권에 위치하는 지의 여부는 통계적으로 유의하지 않아서 지불용의액 추정에서 제외하였다.
- 다음으로 방사능 노출 위험에 대해 추가적인 수당이나 보상을 회사로부터 수령한 적이 있는지에 관해 질문한 결과 11%가 수령한 적이 있었고, 86%가 수령한 적이 없다고 대답했으며, 3%는 응답하지 않았다. 한편 방사능 노출 가능성에 대해 회사에서 위험수당을 지급한다고 대답한 응답자들의 연 평균 수령액은 27만 6천 원인 것으로 나타났다.
- 다음으로 응답자에게 방사능 노출 위험에 대해 회사에서 추가적인 수당이나 보상을 지급해야 하는지 여부를 질문한 결과 위험수당을 지급해야 한다는 의견이 53%, 지급할 필요가 없다는 응답이 46%로 위험수당을 지급해야 한다는 의견이 과반수를 넘었고, 무응답자는 1%로 나타났다. 이는 향후 원전 기술개발 정책에서 고용환경과 관련한 중요한 시사점을 제공한다.
- 고정효과모형과 같이 수도권 근무를 선호하고 있으나 선호도가 강하지는 않다. 또한 각 속성별 수준이 직장 선택 확률에 미치는 가중치도 패널로짓 고정효과 모형과 동일한 순서로 나타났다.
- 우선 고용 보장 감소에 대한 보상요구액은 514만 원으로 나타나 고정효과모형보다 다소 높게 추정되었다. 또한 근무강도 감소에 따른 지불용의 액은 369만 원으로 나타나 고정효과모형 결과보다 약간 낮은 것으로 나타났다.또한 방사능 노출 위험감소에 대한 지불용의액은 776만 원으로 고정효과모형보다 약간 낮은 것으로 나타났다.
- 직장의 위치에 대해서는 수도권을 선호하고 있기는 하지만 통계 적으로 유의하지는 않았다. 또한 상수항의 경우 패널로짓 확률효과모형과 패널프로빗모형에서 모두 음의 값을 갖는 것으로 나타나, 현재 직장보다는 이직을 더 선호하는 것으로 판단할 수 있다. 이는 응답자들이 현재 근무 중인 직장의 방사능 노출 위험 가능성은 높지 않다고 판단하면서 실제 설문조사에서는 이직을 선호하는 것으로 나타나 일반 설문보다 선택 실험법을 활용할 경우 방사능 오염 가능성이 있는 직장에 대한 선호를 보다 정확하게 파악할 수 있음을 보여준다고 하겠다.
- 그 결과 대부분의 근로자가 방사능에 노출될 가능성은 별로 없다고 보고 있고, 실제로 방사능 피폭 위험에 대한 보상도 거의 받고 있지 않지만, 응답자의 절반 이상인 53%가 앞으로 방사능 피폭 가능성에 대한 보상이 이루어져야 한다고 인식하고 있었다. 또한 원자력과 관련한 다른 직장으로 이직을 고려하는 경우 가장 중요한 영향을 미치는 속성은 방사능 노출도로 나타났고, 그 다음이 고용 보장성과 근무 강도 순으로 나타났다.
- 또한 확률효과모형에서 추정한 결과도 패널로짓고 정효과모형 추정결과와 거의 유사하다는 것을 알 수 있고, 이는 모형에 상관없이 추정결과가 일관되어 있다는 점에서 ‘강건(robustness)’하다고 판단할 수 있다.
- 패널프로빗과 두 모형을 비교하기 위해서는 모형의 내생성을 검정하는 하우스만 테스트를 사용할 수 없고, 통상 AIC(Akaike Information Criterion) 혹은 BIC(Bayesian Information Criterion) 방법을 이용하여 모형 적합도를 비교할 수 있다. 비교 결과 패널로짓 고정효과모형의 적합도가 가장 우수하고, 패널 확률효과모형과 패널프로빗모형 순으로 나타났다.20) 그러나 모형 적합도가 가장 우수하다고 해서 반드시 다른 모형보다 우수하다고 판정할 수는 없다(Greene, 2008).
- 우선 설문 응답자에게 현재 근무하는 회사가 방사능 오염에서 안전한지의 여부를 질문하였다. 설문 결과 응답자의 91%가 방사능 오염으로부터 안전하다고 대답하였고, 9%만이 안전하지 못하다고 대답하였다. 비록 9%에 불과하지만 일부 원자력 산업 종사자들이 방사능 노출 위험에 대해 불안감을 갖고 있음을 보여주고, 본 조사대상이 주로 연구직 중심이기 때문에 상대적으로 방사능 노출에 대한 불안감이 적게 나타난 것으로 해석된다.
- 우선 방사능 위험에 대한 보상수당이 증가할수록 직장 선택확률이 상승하므로 보상에 관한 속성의 추정계수는 (+)이고, 둘째 방사능 피폭 가능성이 감소할수록10) 직장선택 가능성이 높아지므로 방사능 피폭 가능성에 대한 속성의 추정계수는 (+)가 된다. 셋째 고려중인 직장의 고용 보장성이 감소할수록11) 직장 선택 가능성은 감소하므로 이에 관한 속성의 추정계수는 (-)가 되며, 넷째 근무 강도가 낮아질수록12) 직장 선택 가능성이 증가하므로 이에 관한 속성의 추정계수는 (+)가 된다. 한편 직장의 입지 속성의 경우 추정계수가 (+)로서, 수도권에 위치한 기업13)의 경우 선택 확률이 높은 것으로 나타나지만 통계적으로 유의하지는 않았다.
- 우선 모형의 적합도를 나타내는 유사 결정계수(pseudo-R2)는 0.1242로 계산되었고, 우도비 검정 결과 통계적으로 유의한 것으로 나타나, 속성계수를 포함한 모형이 속성을 포함하지 않은 모형보다 개선되었다고 할 수 있다.9) 이직에 영향을 미치는각 속성별로 계수를 추정한 결과 모든 속성들의 추정계수들이 기대 부호와 일치하는 것으로 나타났다(<표 2>).
- 이에 따라 직장 선택 확률에 미치는 속성들의 추정계수 혹은 가중치14)의 절댓값을 기준으로 살펴보면, 방사능 노출에 대한 추정계수가 2.2751로 가장 높은 가중치를 가졌고, 다음으로는 고용보장성이 1.4459로 나타났고, 근무 강도가 1.14로 그 다음으로 나타났다. 방사능 피폭가능성에 대한 보상액은 가중치가 0.
- 즉, 이직을 하지 않고 현 직장에 잔류하는 것에 대한 효용이 감소하는 정도가 확률효과모형보다 낮다는 것이다. 이와 같이 패널로짓 확률효과 모형과 패널프로빗모형에서 추정된 상수항이 음의 값을 갖는다는 것은 선택 실험 설문 이전에 조사한 인식조사에서 응답자들 가운데 절반 가까이가 현재 직장의 방사능으로부터의 안전도에 이상이 없다고 대답했음에도 불구하고, 실제 선택 실험 설문에서는 현재 직장보다 대안 직장을 선호하는 것으로 나타났음을 보여주는 것이다.
- 일반적으로 패널 데이터의 경우 고정효과모형과 확률효과모형간에 더 우수한 모형을 판정하기 위해 하우스만 테스트를 시행하며, 이를 적용해 본 결과 패널로짓 고 정효과 모형이 더 우수한 것으로 판정되었다. 즉, 하우스만 검정의 귀무가설은 설명 변수와 오차항 간에 상관관계가 없다는 것이고, 테스트 검정량이 12.95로 나타났고, 귀무가설을 유의수준 2.39%에서 기각하였다. 따라서 설명변수와 오차항 간의 내생성이 존재하기 때문에 패널로짓 확률효과모형보다는 고정효과모형을 사용해야 한다.
- 패널로짓확률모형에서 유사결정계수는 0.172317)로 고정효과모형보다는 다소 높은 것으로 나타났고, 우도비 검정결과 추정계수를 포함한 모형이 그렇지 않은 모형보다 개선되었음을 알 수 있다. 또한 확률효과모형에서 추정한 결과도 패널로짓고 정효과모형 추정결과와 거의 유사하다는 것을 알 수 있고, 이는 모형에 상관없이 추정결과가 일관되어 있다는 점에서 ‘강건(robustness)’하다고 판단할 수 있다.
- 패널프로빗모형에 의해 속성별 계수를 추정한 결과 패널로짓 고정효과나 확률효과모형과 통계적 유의도나 속성별 부호가 비슷하게 추정되어 모형의 강건성을 재확인할 수 있었다.19) 또한 각 속성별 수준이 직장선택 확률에 미치는 가중치도 동일한 순서로 나타났다.
- 다만 보상요구액이나 지불용의액의 경우 속성별로 차이가 있으며, 우선 방사능 노출에 따른 지불용의액은 774만 원으로 세 모형 가운데 가장 낮게 나타나고, 고용보장성 감소에 대한 보상요구액은 518만 원으로 세 모형 가운데 가장 높게 추정되었으며, 근무 강도 감소에 따른 지불용의액은 352만 원으로 고정효과모형이나 확률효과모형보다 낮게 추정되었다. 한편 직장 위치는 역시 통계적으로 유의하지 않아서, 원자력 관련 산업 종사자의 경우 수도권이나 비수도권이나 선택확률이 별로 차이가 없음을 알 수 있었다.
후속연구
- 본 연구는 원자력 기술개발 인력에 한정하여 방사능 피폭량에 따른 보상요구액이 어느 정도 될 것인지를 추정해보았다는 점에서 비록 제한적이지만, 향후 원자력 산업 분야에 종사하는 근로자의 방사능 피폭 가능성에 대한 인식과 보상 정책 등 보다 포괄적인 연구의 시발점을 제공하였다고 본다. 다만 본 연구의 설문 설계에서 방사능 피폭 가능성에 대한 보상요구액을 설정하기 위해 보다 정교한 방식으로 범위를 설정하지 못했다는 점은 본 연구의 한계로 지적하는 바이다. 앞으로 보다 정확한 방사능 피폭 가능성에 대한 보상요구액 추정을 위해서는 설문 설계 단계에서부터 보다 세밀한 보상 범위에 대한 선행 조사가 필요할 것이다.
- 즉, 자신이 근무하는 사업장이 방사능 위험으로부터 안전하다고 느끼고 있는 사람이 대부분이나 미래의 방사능 노출 가능성이나 불확실성에 대해 과반수가 불안해하고 있고, 이에 대한 보상으로 위험수당이 필요하다고 인식하고 있다는 것이다. 따라서 향후 원자력 기술개발 관련 인력이 확충되기 위해서는 방사능 노출 위험 수당에 대한 규정이 별도로 마련될 필요가 있음을 보여준다. 이것은 대부분의 원전 관련 직업들이 높은 수준의 보안을 유지해야 하고, 가급적 외부에 긍정적인 이미지를 보이도록 훈련받은 것이 아닌가하는 추론을 해볼 수 있다.
- 우리나라의 원전기술개발은 주로 정부와 공기업, 정부출연연구소, 대학 연구소 주도이고, 관련 기업들이 참여하는 형태로 되어있다. 물론 원전기술개발만이 아니라 실제 원전 관련 산업체 종사자를 모두 포함하여 설문한 결과가 더 바람직하겠지만, 재정적, 시간적 제약으로 원전기술개발에 관련된 연구소와 기업, 대학을 설문 대상으로 한정하였다는 점에서 본 설문조사 결과를 제한적으로 해석할 필요가 있다.
- 따라서 이직을 고려할 경우 일의 강도, 고용보장정도, 회사의 지리적 입지 등 다른 조건이 동일하다면 방사능 피폭 가능성이 낮은 직장일수록 이직할 확률은 높아질 것이다. 방사능 피폭 가능성에 대한 보상요구액을 추정함으로써 향후 원자력 기술개발 정책에서 방사능 피폭가능성에 대한 임금 프리미엄이 고려해야 할 사회적 비용으로 인식되기를 기대한다.
- 다만 본 연구의 설문 설계에서 방사능 피폭 가능성에 대한 보상요구액을 설정하기 위해 보다 정교한 방식으로 범위를 설정하지 못했다는 점은 본 연구의 한계로 지적하는 바이다. 앞으로 보다 정확한 방사능 피폭 가능성에 대한 보상요구액 추정을 위해서는 설문 설계 단계에서부터 보다 세밀한 보상 범위에 대한 선행 조사가 필요할 것이다.
- 원자력 기술개발사업에 종사하는 근로자의 경우 일반적인 타 직종에 비해 방사능에 피폭될 가능성이 높다고 할 수 있으며, 향후 원자력 산업뿐만 아니라 방사능 피폭 가능성이 높은 산업 종사자들이나 반도체 산업 등에서 지속적으로 제기되고 있는 특정 질병 유발 가능성이 높은 종사자들의 경우 이러한 위험에 대한 보상요구가 늘어날 것으로 예상된다. 이러한 방사능 피폭 가능성에 대한 임금 보상액이 어느 정도 되는지를 추정하기 위해 본 연구는 원자력 기술개발 관련 종사자들을 대상으로 선택 실험접근법(Choice Experiment approach)을 적용하였다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.