초록 ▼

세대 내에서의 노동시장 이중구조, 소득 및 임금·교육 격차가 심화되고 있을 뿐만 아니라, 이러한 구조가 한 세대를 넘어 부모에서 자식으로까지 이어지고 있는 것으로 보인다. 특히 후자, 즉 세대 간 대물림 현상은 최근 들어 다시금 많은 관심을 받고 있으며, 최필선·민인식(2015b), 김연아(2015), 정한나(2016) 등 몇몇 연구자들은 실증자료를 통해 최근 동향을 분석하기도 하였다. 부모의 직업, 이로 인한 가구 특성·가정환경이 자녀의 교육기회 및 성과, 나아가 노동시장성과에 상당한 영향을 미치는, 이러한 세대 간 대물림 현상의

세대 내에서의 노동시장 이중구조, 소득 및 임금·교육 격차가 심화되고 있을 뿐만 아니라, 이러한 구조가 한 세대를 넘어 부모에서 자식으로까지 이어지고 있는 것으로 보인다. 특히 후자, 즉 세대 간 대물림 현상은 최근 들어 다시금 많은 관심을 받고 있으며, 최필선·민인식(2015b), 김연아(2015), 정한나(2016) 등 몇몇 연구자들은 실증자료를 통해 최근 동향을 분석하기도 하였다. 부모의 직업, 이로 인한 가구 특성·가정환경이 자녀의 교육기회 및 성과, 나아가 노동시장성과에 상당한 영향을 미치는, 이러한 세대 간 대물림 현상의 심화·고착화는 여러 가지 사회경제적 부작용 － 예를 들어, 세대 또는 계층간 갈등, 사회통합 약화, 빈곤 및 건강불평등의 세습, 경제성장 저하등－을 야기할 가능성이 크다는 점에 문제의 심각성이 있다.

이에 본 연구에서는 직업 및 소득 계층의 세대 간 이전 또는 대물림 현상에 대한 종합적인 실증분석 연구를 통해 현재 우리 사회에서 대물림 현상의 존재여부 및 심각성을 살펴보았다. 세대 간 이동성,대물림에 대한 연구는 여러 연구자들에 의해 이루어진 바 있지만,본 연구는 다음과 같은 점에서 기존 연구들과 상당한 차별성을 가진다. 본 연구는 한국노동패널조사(KLIPS) 제1차(1998년)∼17차(2014년) 자료를 이용하여 부모-자녀 매칭 패널데이터를 구축하고, 이행행렬, 이동성 지표, 패널분석 등 다양한 방법을 이용하여 실증분석을 수행하였다. 우리나라의 최장기 패널자료인 KLIPS의 17년간 데이터를 연결하여, 회고적 질문에 의존하지 않고 직접 조사된 소득과 직업계층을 사용하기 때문에 분석의 신뢰성이 상대적으로 높을 것으로 본다. 이러한 고유한 분석 데이터를 바탕으로, 자녀 성장기(14∼16세 시점) 및 현재 시점의 부모 직업·소득 계층과 자녀 직업·소득 계층 간 이동성을 분석하고, 이러한 계층의 대물림에 있어 부모 및 자녀 성별에 따른 영향력의 차이와 동적 변화(시대별 차이)를 검토하였을 뿐만 아니라, 사전적 기회불균등 지수를 이용하여, 자녀가 직접 결정할 수 없는, 주어진 환경 변수인 부모배경 － 부모 교육 및 소득수준－이 자녀의 경제적 성과에 어느 정도 불균등을 초래하는지를 측정, 분석하는 등 매우 심도 깊고 종합적인 연구를 수행하였다. 본 연구의 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다.

우선 소득계층 이동성에 대한 분석결과를 보면, 부모세대의 소득계층이 자녀세대로 이어지는 경향성이 발견된다. 이행행렬 분석결과 특히 현재 시점의 부모소득 분위와 자녀소득 분위가 정(+)의 상관관계를 보인다. 자녀 학생시절의 부모소득과 현재 자녀소득 간의 관계는 이행행렬에서 분명하게 드러나진 않지만, Shorrocks(1978)와 Bartholomew(1982)에 따른 이동성 지표를 계산해보면 현재 시점의 자녀-부모 소득 간 이동성보다 현재 시점 자녀소득-과거시점(자녀 학생시절) 부모소득의 이동성이 더 제약적인 것으로, 즉 대물림 가능성이 더 큰 것으로 나타난다. 이러한 소득계층 대물림 가능성은 자녀의 성별에 따라 정도의 차이를 보인다. 부모소득(현재 시점) 각 분위에 속하는 자녀의 평균 소득을 자녀의 성별에 따라 계산하여 그래프를 그려보면, 특히 아들에 비해 딸의 평균소득이 부모소득 분위와 분명하게 비례하는 형태를 보인다.

자녀소득에 영향을 미칠 수 있는 요인들을 통제한 이후에도 여전히 부모소득 분위와 자녀소득 분위 간에 유의한 인과관계(causality)가 존재하는 것으로 나타났다. 관찰되지 않는 자녀 이질성(heterogeneity)을 고려할 수 있는 패널 순서형 로짓모형을 추정한 결과에 따르면, 부모소득 분위 변수에 대한 추정계수 값은 모두 (+)이고 1% 수준에서 통계적으로 유의하다. 또한 부모소득이 높아질수록 추정계수 값이 커지는 것을 확인할 수 있는데, 이는 부모소득 분위가 높아질수록 자녀소득 분위 역시 높아짐을 의미한다. 부모소득=5분위에 속하면 자녀소득 분위를 높이는 데 가장 큰 영향을 미친다. 자녀소득에 영향을 미칠 수 있는 다른 요인을 통제하더라도 여전히 t시점 부모소득 계층이 높을수록 같은 t시점의 자녀소득 계층도 높아진다.

이러한 세대 간 소득계층 이동성은 시간의 흐름에 따라 변화하는 양상을 보인다. 전체 표본 대신 자녀의 생년(birth year)을 기준으로 하위그룹(17개 birth cohort)으로 나눈 후 각 하위그룹 표본에서 패널 순서형 로짓모형을 적용하여 분석한 결과, 전체적인 패턴은 자녀 소득에 영향을 미칠 수 있는 다른 요인을 통제하였을 때 부모소득 분위가 자녀소득 분위에 미치는 영향이 점차 증가하는 것으로 나타났다. 특히 1971∼80년생 그룹 이후부터는 추정계수가 지속적으로 상승하고 있다. 비교적 최근에 태어난 청년층의 소득계층(소득분위)은 부모 소득계층에 더 많은 영향을 받는다는 것, 즉 소득계층의 세대 간 대물림이 심화되는 것을 확인할 수 있다.

다음으로 직업계층 이동성에 대한 분석결과를 보면, 세대 간 대물림은 소득계층에서뿐만 아니라 직업계층에서도 일어나고 있음을 알수 있다. 다른 연구들과는 달리 부와 모의 직업을 구분하여 자녀직업과의 관계를 살펴본 결과, 이행확률 면에서 현재 시점 부의 직업과 모의 직업 모두 자녀에게 대물림되는 경향성을 보였다. 또한 현시점의 아버지 직업-자녀직업의 이동성 지수(Shorrocks(1978) 및 Bartholomew(1982) 이동성 지표)가 어머니 직업-자녀직업의 이동성 지수보다 공통적으로 더 크게 － 모-자녀인 경우 같은 직업군에 속하게 될 가능성이 더 크게 － 추정되어, 모 직업계층의 대물림 경향성이 상대적으로 더 높은 수준인 것으로 나타났다. 한편 자녀가 학생시점(14∼16세)에서의 부 직업이 미래 시점에서 자녀에게 대물림되는 경향성은, 자녀직업과 같은 시점의 부 직업이 대물림되는 경향성보다 낮게 나타났다. 자녀직업이 학생시점에서의 부 직업에 의해 영향을 받기보다는 최종 학력 졸업 후 진로선택 시점에서의 부직업에 영향을 더 받기 때문으로 보인다. 자녀가 14∼16세 시점의 모 직업은 20세 이상 자녀직업과 무관한 것으로 분석되었다.

소득계층 경우에서와 마찬가지로 직업계층에서도 자녀 성별에 따라 대물림 경향성이 다르게 나타난다. 부 직업에 따른 자녀직업, 모직업에 따른 자녀직업 이행확률을 살펴보면, 평균 임금이 높은 1군 직업의 경우에는 아들보다 딸에게서 직업계층 대물림 경향성이 더 큰 반면, 평균 임금이 낮은 3군 직업인 경우에는 오히려 아들에게 대물림되는 경향성이 더 높은 점이 공통적으로 발견된다.

한편 임금근로자만을 대상으로 고용형태(정규직/비정규직)의 세대간 이동성을 이행행렬을 통해 분석해보면, 앞선 직종분류에 따른 결과에서와 마찬가지로 아버지의 경우보다 어머니의 경우 더 뚜렷한 대물림 경향성을 보인다. 아버지가 정규직인 경우 자녀가 정규직일 확률은 78%, 아버지가 비정규직인 경우 자녀가 정규직일 확률은 74%로 두 조건부 확률은 큰 차이가 있는 것으로 보이지는 않는다.
반면 어머니가 정규직인 경우 자녀도 정규직일 확률은 아버지의 경우와 마찬가지로 78%이지만 어머니가 비정규직인 경우 자녀가 정규직일 확률은 68%로 두 조건부 확률은 10% 차이가 있다.

직업계층의 대물림이, 관찰되지 않는 자녀의 이질성과 자녀직업에 영향을 미칠 수 있는 다른 요인들을 통제한 이후에도 여전히 유의한지 알아보기 위해 패널 다항로짓 분석(확률효과)을 수행하였다. 부직업군의 영향과 모 직업군의 영향을 구분하여 따로 추정해보았는데, 두 경우 모두 다른 조건이 일정할 때 2군 직업의 대물림이 유의하게 나타났으며, 모-자녀 간에 비해 부-자녀 간 1군 직업 대물림이 더 유의하게 나타났다. 자녀 성별에 따라서도 직업계층 대물림 경향에 차이가 있는 것으로 나타났다. 부 직업군에 따른 분석결과에 의하면, 아버지 직업이 1군이면 아들에 비해 딸이 1군 직업을 가질 확률이 더 큰 반면, 아버지 직업이 2군이면 딸에 비해 아들이 1군 직업을 가질 확률이 더 크다. 즉, 아버지 직업이 2군이면 딸보다 아들에게 직업계층 상향이동 가능성이 더 크다.

세대 간 직업계층 이동성 또한 시간의 흐름에 따라 변화하는 양상을 보인다. 소득계층 이동성의 동적 변화 분석에서와 마찬가지로 생년을 기준으로 17개 하위그룹으로 나눈 후 birth cohort 하위그룹별로 패널 다항로짓 모형(확률효과)을 추정하고 1군 직업의 대물림 경향성 - 부의 직업이 1군일 때 자녀직업이 (3군에 비해) 1군일 확률- 을 살펴보았다. 전체적인 패턴은 부의 1군 직업이 자녀에게 대물림될 확률이 과거에 비해 높아진 것으로 나타난다. 1968∼79년생 그룹까지 꾸준히 추정계수가 커지다가 다소 감소세를 보이나 최근 들어서는 일정하게 유지되는 패턴이다. 또한 1975년 이전 출생 자녀의 경우에는 오히려 추정계수가 음(-)이거나 거의 0에 가까운 값으로 나타났다. 이는 부모직업=1군이 자녀직업=1군에 미치는 효과가 거의 없음을 의미하는 것으로 해석할 수 있다. 앞선 분석에서 소득계층의 대물림이 최근으로 올수록 증가하는 패턴을 보인 것과 유사하게 직업계층 대물림 역시 과거 대비 증가한 수준에서 최근에는 일정하게 유지되는 패턴을 보이므로, 상대적으로 최근 태어난 자녀 cohort에서는 소득계층과 직업계층 대물림 가능성이 과거에 태어난 자녀에 비해 더 크다고 말할 수 있다.

마지막으로 기회불균등 관련 분석결과를 보면, 세대 간 계층 상향이동 가능성에 대한 통계청의 인식조사 결과, 동그라미재단의 ‘한국사회 기회불평등에 대한 조사’ 결과 등과 일관된 흐름을 보인다.*
본 연구에서는 Fleurbaey and Peragine(2013)이 제안한 방법론을 적용하여 상대적 기회불균등(IOP_R)을 측정하고, IOP가 birth cohort에 따라 달라지는지, 즉 최근 청년층과 과거 청년층이 개인의 노력과 무관하게 부모배경의 영향에 의해 개인의 경제적 성과가 설명되는 정도가 변하고 있는지를 분석하였다. birth cohort를 자녀의 생년에 따라 두 그룹 - birth cohort 1(1960∼75년생)과 birth cohort 2(1976∼95년생) －으로 나눈 후 각 그룹에 대해 IOP를 계산하여 비교한 결과, birth cohort 1에서 기회불균등 지수는 0.032, birth cohort 2에서 기회불균등 지수는 0.173으로, 전자에 비해 후자가 더 높은 수준을 보였다. 이는 노동시장 성과의 불평등이 개인의 노력과는 무관하게 주어진 자신의 나이와 부모배경에 의해 설명되는 정도가 과거 청년층에 비해 최근 청년층에서 더 높아진 것으로 해석할수 있다.

본 연구의 분석결과를 종합하면, 부모-자녀 세대 간 소득 및 직업계층의 대물림 현상이 데이터에서도 관찰될 뿐만 아니라, 이러한 소득과 직업 측면에서의 계층 대물림 경향성이 증가하고 있으며, 부모배경에 따른 기회불균등의 정도가 과거에 비해 심화되었다고 할 수 있다. 기존 연구결과에서 밝혀진 바와 같이, 부모의 계층은 자녀교육에 대한 투자를 통해 자녀에게 전달될 가능성이 크다. 본 연구에서도 한국교육고용패널(KEEP)의 중3 코호트의 4년간(2004년 중3∼2007년 고3 시점까지) 사교육 변수와 부모소득과의 관계를 살펴본 결과, 부모소득 수준에 따라 자녀 사교육비 지출수준에 상당한 차이가 존재하는 것을 발견하였다. 소득 5분위에 속하는 가구의 58%는 월 사교육비 지출이 50만 원 이상인 반면 소득 1분위 가구의 40%는 사교육비를 전혀 지출하지 않는 것으로 나타났다. 이는 부모소득이 자녀 교육에 대한 투자로 이어지고 이러한 교육투자가 자녀소득의 연결고리로서 작용할 수 있음을 시사한다. 계층의 대물림을 통한 소득불평등의 확대·심화가 안정적·지속적인 경제성장과 경제활력제고에도 상당히 부정적인 영향을 줄 수 있음을 감안할 때, (주어진 가정환경과 무관한) 교육기회 균등 보장 정책 － 예를 들어, 공교육내실화·강화, 사교육 부담 완화 등－이 무엇보다 가장 필요할 것으로 생각된다. 소득불평등 완화 정책, 취약계층 지원 정책 등도 계층 고착화로 인한 부정적 효과를 줄이는 데 도움이 될 것이다.

( 출처 : 요약 )

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 3
• 표목차 ... 5
• 그림목차 ... 7
• 요 약 ... 9
• 제 1 장 서 론 ... 15
• 제 2 장 선행연구 ... 18
• 제1절 직업계층의 세대 간 이전 관련 연구 ... 20
• 1. 부모직업과 자녀직업의 관계 ... 20
• 2. 부모 교육과 자녀 교육·직업의 관계 ... 22
• 제2절 소득계층의 세대 간 이전 관련 연구 ... 24
• 1. 부모소득과 자녀소득의 관계 ... 24
• 2. 부모 교육·소득과 자녀 교육·소득의 관계 ... 26
• 제3절 교육(수준)의 세대 간 이전 관련 연구 ... 30
• 제4절 부모의 사회적 자본과 자녀교육 관련 연구 ... 31
• 제5절 학력 동질혼과 계층이동성 ... 33
• 제 3 장 분석용 데이터 구축 ... 35
• 제1절 분석대상 선정 ... 35
• 제2절 대상표본의 기초통계 ... 39
• 제 4 장 소득계층 이동성 분석 ... 44
• 제1절 소득의 정의 ... 44
• 제2절 이행행렬 분석 ... 46
• 제3절 14세 시점의 부모소득과 자녀소득 ... 49
• 제4절 자녀 성별에 따른 소득계층 이동성 ... 53
• 제5절 패널 회귀분석 ... 54
• 제6절 소득계층 이동성의 동적 변화 ... 57
• 제 5 장 직업 이동성 분석 ... 61
• 제1절 직업계층의 분류 ... 61
• 제2절 이행행렬 분석 ... 64
• 제3절 14세 시점 부모직업과 자녀직업 ... 66
• 제4절 자녀 성별에 따른 직업계층 이동성 ... 68
• 제5절 고용형태의 세대 간 이동성 ... 71
• 제6절 패널 회귀분석 ... 74
• 제7절 직업계층 이동성의 동적 변화 ... 78
• 제 6 장 기회불균등 측정 ... 80
• 제 7 장 결론 및 시사점 ... 84
• 참고문헌 ... 90
• 끝페이지 ... 95