주택점유형태와 주거비가 추가출산에 미치는 영향

출산 행위를 설명하는 대표적인 이론적 틀은 미시경제학적 접근이다. Leibenstein(1957)은 부부가 자녀를 가짐으로써 얻는 효용과 그에 따른 비용을 비교하여 합리적인 의사결정을 내린다고 주장하였다. 소득 수준이 높아질수록 자녀가 주는 효용은 감소하는 반면, 양육에 드는 직접 비용과 기회비용은 증가하여 비효용이 커지게 되므로, 소득이 높은 사회일수록 출산율이 낮아질 가능성이 있다는 것이다.

이후 Becker는 이를 확장하여 ‘신가정경제학(New Home Economics)’ 모델을 제시하였다. 이 이론에 따르면 자녀는 내구재와 유사한 성격을 가지며, 부모는 소득 제약하에서 자녀의 수와 자녀의 질을 결정하여 효용을 극대화하고자 한다. Becker는 초기에는 소득이 증가하면 자녀라는 정상재에 대한 수요가 늘어나 출산율이 증가할 것이라 보았으나, 이후 ‘자녀의 질’ 개념을 도입하여 이를 수정하였다. 즉, 소득이 증가할수록 부모는 자녀의 수보다는 자녀 1인당 인적 자본 투자를 늘리는 ‘질적 수준’을 선호하게 되며, 이에 따라 자녀 양육 비용이 상승하여 결과적으로 자녀 수는 감소하게 된다는 것이다(Becker, 1960, 1981).

이러한 경제학적 관점에서 볼 때, 현대 사회의 저출생 현상은 자녀 양육에 드는 상대적 비용(주거비, 교육비 등)은 급격히 상승하는 반면, 이를 감당할 부모의 소득 증가는 그에 미치지 못하거나, 자녀 출산으로 인한 비용(예컨대 임금손실이나 경력 단절 가능성 등)이 커짐을 염두에 둔 일종의 합리적 ‘선택’의 결과로 해석할 수 있다.

이 같은 경제학적 설명이나 경제적 요인 외에도 사회적 불확실성과 가치관의 변화는 출산 결정에 중요한 영향을 미치는 요인으로 제시된다. ‘위험 이론’에 따르면, 현대 사회의 고용 불안정성이나 경제적 불확실성은 미래에 대한 예측 가능성을 낮춘다. Beck(1999)과 McDonald(2001) 등은 개인이 미래의 위험을 회피하려는 성향을 가지고 있으며, 출산은 장기간의 비용 지출과 책임이 요구되는 비가역적인 선택이므로 미래가 불확실할수록 출산을 연기하거나 포기하게 된다고 설명한다(김태완 외, 2024). 특히 한국사회가 경험하고 있는 노동시장이나 주택시장의 급격한 변화는 생애과정의 불확실성이 크게 느끼게 하며, 이러한 환경에서는 현재의 안정을 유지하기 위해 (추가)출산이라는 ‘위험한 선택’을 꺼리게 될 가능성이 높아질 수 있다.

주거는 가계 자산의 가장 큰 비중을 차지하는 동시에 필수적인 소비재이다. 주거(비)가 출산에 미치는 영향은 크게 주거비용 상승에 따른 ‘비용 효과’와 주택 자산 가치 상승에 따른 ‘자산 효과’라는 상반된 기제로 설명된다(배호중, 2018).

비용의 관점에서 보면 주거비용은 가계 지출에서 가장 큰 비중을 차지하는 고정비적 성격을 띠며, 자녀 양육 비용과 예산제약하에서 상충 관계(trade-off)에 놓여 있다. 주택가격이나 임대료가 상승하면 가계의 가처분 소득이 감소하게 되며, 이는 자녀 양육에 투입할 수 있는 자원의 축소를 의미한다. 반대로 자산의 관점에서는 주택을 보유한 가구(자가 가구)의 경우 주택 가격의 상승은 보유 자산의 가치 증가를 의미한다. 이는 미래 소득에 대한 기대감을 높이고 담보 대출 능력을 향상시켜, 자녀 양육 비용에 대한 부담을 완화시키는 긍정적(+) 요인으로 작용할 수도 있다.

이러한 복합적 가능성 속에 주거의 특성을 나타내는 대표적인 요인의 하나로 볼 수 있는 주택의 점유 형태(자가, 전세, 월세)를 놓고 생각해 보면, 점유 형태는 주거 안정성을 대변하는 핵심 지표로서 출산 행태에 중대한 영향을 미칠 가능성이 상당하다. 일반적으로 자가 거주는 임차 가구에 비해 주거 안정성이 높고, 잦은 이사의 가능성이 낮아 자녀를 양육하기에 적합한 환경으로 인식되기도 한다. 이에 어느 정도 양호한 주거여건이 마련되지 않은 경우 추가출산을 포기하거나 주거 이동을 통해 공간을 확보한 후로 출산을 연기하게 될 것이다. 이는 주거 속성이 단순히 현재의 거처의 의미를 넘어 재생산 활동에 영향을 미치는 중요한 요건임을 암시한다.

출산은 한 번에 결정되는 단회적 사건이 아니라, 한국사회에서 대개는 혼인→첫출산→추가출산 등으로 이어지는 생애주기상의 연속적이고 순차적인 과정으로 이해될 수 있다. 무자녀에서 첫출산, 첫출산 이후 추가출산 결정과정에서 부부의 사회경제적 요인들이 달라졌을 수도 있으며, 자녀출산·양육 경험에 따른 비용이나 즐거움 등 다양한 요인들이 달리 영향을 미칠 수 있는 만큼 출산 순위에 따라 각 단계에 영향을 미치는 요인과 그 영향력의 크기도 달리 나타날 가능성도 있다(김정석, 2007; 김현식, 2017; 배호중, 2018; 서정연·김한곤, 2015). 합계출산율이나 총자녀수를 종속변수로 하는 연구들은 이러한 동태적인 과정을 포착하는 데 한계가 있으며, 각 출산 단계별로 상이하게 작동하는 기제를 규명하기 위해서는 출산 순위별 분석이 필요한 만큼 추가출산에 초점을 둔 연구도 충분한 의미를 가질 수 있다.

첫출산 이후 추가로 자녀를 낳을 것인지에 대한 결정은 첫째 때와는 다른 메커니즘이 작동할 가능성도 존재한다. 이미 출산을 경험하고 자녀를 양육하고 있는 부모는 양육에 드는 실제 비용과 시간, 그리고 일·가정 양립의 어려움이나 자녀 양육에 있어 아쉬운 부분을 경험적으로 인지하고 있다고 할 수 있다. 따라서 추가출산 결정은 첫출산에 비해 보다 철저한 비용-편익 분석이나 가구의 여건에 기초한 판단에 의해 ‘선택’이 이루어질 가능성이 높다. 특히 주거는 추가출산 결정에 있어 상당한 제약 조건으로 다가올 가능성도 높다.

출산에는 출산 당사자가 속한 가구뿐만 아니라 그들의 부모, 사회적 분위기 등에 이르기까지 다양한 요인들이 영향을 미칠 것이 자명하다. 여기서는 다양한 요인들 가운데 주거와 (추가)출산과의 관련성을 살핀 연구를 중심으로 논의를 이어 나가고자 한다.

여느 재화나 용역과 마찬가지로 주거 또한 이를 이용하기 위한 비용이 요구되는 만큼 주거 또한 비용의 측면에서 이를 바라보고 주거부담이 (추가)출산에 부정적인 영향을 미치고 있음을 이야기한 연구가 상대적으로 많다. 예컨대 거시적 차원의 연구에서 주택 매매가격과 전세가격의 상승은 합계출산율을 낮추는 주요 요인으로 제시되고 있다. 특히 전세가격의 상승은 매매가격에 비해 상대적으로 탄력성은 낮으나, 신혼부부 등 주요 출산 계층이 임차 가구일 가능성이 높아 출산율 하락에 유의미한 기여를 하는 것으로 나타났다(김민영·황진영, 2016; 박진백·이재희, 2016; 이재희·박진백, 2020). 또한 지역 주택가격이 높을수록 임차 가구의 둘째 자녀 출산 간격이 유의미하게 길어지는 것이 확인되기도 하였다(도난영·최막중, 2018).

미시적 차원에서도 유사한 결과를 제시한 연구가 존재한다. 예컨대 한국노동패널(Korean Labor & Income Panel Study, KLIPS) 자료를 이용해 혼인 당시 주거비 지출액이 많거나 소득 대비 주택임대료 비율(rent to income ratio, RIR)이 높은 가구일수록 첫출산뿐만 아니라 추가출산의 가능성이 낮아짐이 제시되었다(배호중, 2018). 공공임대주택 거주자를 대상으로 한 또 다른 연구에서는 RIR이 높을수록 자녀 출산 계획이 낮아진다는 결과를 제시하며, 주거비 부담 완화가 출산 의지 제고에 필수적임을 강조하였다(이은지·진장익, 2024). 이러한 결과들은 과도한 주거비 부담이 가계의 소비 여력을 위축시키고, 자녀를 양육할 경제적 여건이 마련되지 않았다는 인식을 심어주어 추가출산을 가로막는 기제로 작용함을 시사한다. 아울러 자가 거주가 첫째 출산 가능성은 낮추지만(비용 부담), 둘째 이상 출산 가능성은 높인다(안정성 확보)는 결과를 통해 출산 단계별로 주거 점유 형태의 효과가 상이할 수 있음이 제시되기도 하였다(신형섭, 2022).

국내의 자료를 이용한 연구에서는 자산효과가 뚜렷하지는 않은 결과를 보인다. 서미숙(2013)은 주택 가격이 상승할수록 자가보다 전세 가구의 출산 확률이 현저히 낮아짐을 확인하여 비용 효과가 클 것임을 시사하였다. 박진백(2025)은 주택 가격이 자녀 순위별로 미치는 영향이 다르며, 특히 첫째 자녀 출산에 있어 주택 가격은 자산 효과보다는 진입 장벽으로서의 비용 효과가 더 크게 작용한다고 분석하였다. 또한 김천일(2025)은 주택 매매가격의 수준뿐만 아니라 ‘변동성’ 자체가 출산율에 부정적 영향을 미친다고 분석하며, 가격 불확실성이 가계의 출산 결정을 유보시키는 요인임을 제시하였다.

한편, 주거 점유 형태는 주거 안정성을 대변하는 지표로서 출산 결정에 중요한 변수로 작용한다. 일반적으로 자가 거주는 임차 거주에 비해 높은 주거 안정성을 제공하므로 결혼과 출산에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 이삼식·최효진(2012)과 천현숙 외(2016)는 자가 가구의 출생아 수가 임차 가구에 비해 유의미하게 많음을 확인하였으며, 유진성(2020) 또한 자가 점유가 전세나 월세에 비해 첫째 자녀 출산 가능성을 높인다고 보고하였다. 이는 ‘내 집 마련’이 한국 사회에서 자녀 양육에 있어 상당한 영향을 미치는 요인으로 인식되고 있음을 보여준다.

임차 가구 내에서도 전세와 월세가 출산에 미치는 영향은 다르게 나타난다. 전세는 월세에 비해 상대적으로 주거비(월 임대료) 부담이 적고 자산 축적의 기회로 활용될 수 있어, 월세보다는 출산에 유리한 환경으로 간주된다. 이다은·서원석(2021)은 무자녀 가구의 경우 월세보다 전세나 자가에 거주할 때 출산 의사가 높게 나타남을 확인하였다.

국외의 연구를 살폈을 때도 주택의 보유는 (추가)출산에 긍정적인 요인으로 작용함을 제시한 연구가 존재한다. 영국 가구패널조사(British Household Panel Survey, BHPS)를 활용하여 주거 이동과 출산 간의 관계를 사건사 분석으로 살핀 연구에서는 단기 임대나 불안정한 주거 상태에 있는 가구일수록 출산을 연기하거나 추가출산을 회피할 가능성이 높게 나타났다(Kulu and Steele, 2013).

스웨덴 인구등록자료(25% 표본, 1986~2006) 를 활용해 주거 맥락과 둘째·셋째 출산 이행을 사건사 분석으로 살핀 연구(Chudnovskaya, 2019)에서는 단독주택에 거주하는 여성은 둘째와 셋째 출산으로 이행할 확률이 가장 높게 나타난 반면 임대 아파트 거주 여성은 추가출산 위험이 유의하게 낮았다. 특히 둘째 출산의 경우, 주거 이동 이후 1~4년 사이에 안정적으로 거주하는 시점에서 출산 위험이 상대적으로 높아지는 경향이 확인되어 추가출산이 단순한 이동 직후가 아니라 일정 수준의 거주 안정성이 확보된 이후에 이루어짐을 의미하며, 전반적으로 주거의 유형과 안정성이 둘째 이상 출산의 핵심 조건으로 작용함을 실증적으로 보였다.

이와 함께 유럽 내 다국가 비교 분석을 통해 주택 시장 구조와 출산 행태 간의 관계를 분석한 연구도 존재하는데 주거비 부담이 높을수록 둘째 이상 출산율이 낮아지는 경향을 발견하였다. 이들 또한 주거비가 개인 차원을 넘어 제도적·구조적 요인으로 작용함을 제시하였다(Kulu et al., 2017).

국내에서 수행된 기존의 연구들은 주거와 출산 간의 관계를 다양한 방식으로 분석해 왔으나, 대체로 주택가격이나 전세가격 등 지역 단위의 주택시장 지표가 혼인 또는 출산율에 미치는 영향을 살피거나, 주택점유형태와 첫출산 간의 관련성을 검토하는 데 상대적으로 초점을 두어 왔다. 또한 미시자료를 활용한 연구에서도 주거비 부담이 출산 결정에 미치는 영향이 논의되어 왔으나, 첫출산 이후 유자녀 가구가 둘째 이상 자녀로 이행하는 과정에서 주거비 부담이 어떠한 방식으로 작동하는지를 시간의 흐름 속에서 분석한 연구는 상대적으로 제한적이다. 특히 추가출산은 이미 자녀 양육을 경험한 가구가 향후 양육비, 주거공간, 주거비 부담 등을 종합적으로 고려하여 내리는 ‘선택’이라는 점에서 첫출산과는 다른 의사결정 구조를 가질 수 있다. 따라서 주거비 부담이 첫출산뿐 아니라 추가출산 이행을 지연 또는 억제하는 요인으로 작동하는지를 살피는 것은 우리사회가 경험하고 있는 중요한 사회문제이자 좀처럼 해결되지 않는 난제로 받아들여지고 있는 저출생 문제 완화의 차원에서도 주거정책을 논하는 데 상당한 참고자료가 될 것으로 기대한다.

본 연구는 주거(비)와 출산 간의 관련성을 살피는데 목적이 있다. 그중에서도 첫출산을 경험한 가구를 대상으로 우리 삶에 꼭 필요한 세 가지인 ‘의식주’ 중 하나이자 가구의 지출이나 재무상태와 밀접한 관련이 있으며, 때로는 생활에 상당한 부담으로 작용하기도 하는 주거를 논의의 중심축으로 삼아 주거(비)가 추가출산에 미치는 영향력을 분석하고자 하였다.

이러한 목적을 달성하기 위해 한국여성정책연구원의 ｢여성가족패널(Korean Longitudinal Survey of Women and Families, KLoWF)｣ 자료를 이용해 첫출산 당시 코호트에서의 주거와 관련한 특성이 이후 시간의 경과에 따른 추가출산 양상과 어떠한 관련성이 있는지를 구체적으로 그려보고자 하였다. KLoWF는 한국여성정책연구원이 구축하는 여성가족 분야 국내 유일의 패널자료로, 우리나라 여성의 삶과 가족구조, 가족과정 및 가족생활, 가족관계와 가치관, 일자리 등의 변화를 추적하는 전국규모의 종단자료이며, 2007~2025년에 걸쳐 (주로 격년 단위로) 전체 1~10차 조사자료가 구축되었고(조선미 외, 2025: 4), 2026년 1월을 기준으로 9차년도 자료까지 공표되어 있다.

KLoWF는 1차 조사(2007년) 기준 전국의 9,068가구를 대상으로 조사가 처음 이루어졌는데 시간의 흐름에 따라 첫 자녀를 출산하고, 또다시 시간이 흐른 후에 추가출산을 경험하기도 한다. 이에 조사가 진행되는 동안 KLoWF를 통해서도 출산 및 추가출산에 대한 분석이 가능한 형태로 패널자료가 축적되었는데 KLoWF가 시작된 후(2007년) 첫 자녀를 출산한 가구를 대상으로²⁾ 이들의 첫출산 당시 특성이 이후 추가출산과 어떠한 관련성이 있는지를 분석해 보았다.

첫출산을 경험한 후 부부는 추가적으로 자녀를 가질 것인지, 만약 추가출산을 결정했다면 그 시점에 대해서도 고민할 것이다. 개별가구가 처한 상황이 다른 만큼 각 가정마다 시간비용과 가계생산함수가 다를 것이며, 자연히 자녀를 생산하고 양육하는 비용 또한 다를 것이다(정영숙, 2005). 따라서 추가출산을 둘러싼 고민의 과정이나 그 결과로서의 추가출산의 양상 또한 다르게 나타날 가능성이 높다.

이를 염두에 두고 본 연구에서는 가구별로 추가출산의 발생 여부와 함께 첫출산 이후 추가출산까지의 기간을 동시에 고려한 ‘추가출산 상태로의 이행위험비’를 분석하고자 하였다. 이는 기간에 대한 분석에 널리 이용되는 통계방법인 생존분석(survival analysis)을 통해 구현될 수 있는데 생존분석은 표본의 분포에 대한 별도의 복잡한 가정이 필요 없으며 중도절단된 표본을 분석할 수 있다는 장점이 있다.

이를 위해 우선, 추가출산에 대한 생존자 함수를 확인하기 위해 Kaplan-Meier 방법을 이용하여 첫출산 이후 시간의 경과에 따른 추가출산의 발생양상을 도식화하였다. Kaplan-Meier 방법은 특정 상태의 변화 발생(=사건의 발생)에 따라 계산이 이루어지게 되는데, 이러한 계산에는 승법극한 추정 방식을 사용한다. 이는 상태의 변화가 해당 측정 시점(t)을 지나 일어날 확률을 의미하는 것으로 다음과 같이 계산된다(한준, 2005; 오지혜·임정재, 2016: 214에서 재인용). 본 연구에서는 추가출산이 일어난 경우 사건(event)이 발생한 것으로 간주하며, ‘첫출산일로부터 추가출산까지의 기간(개월)’이 생존기간이 된다.

E_l: 시점 τ_l에 사건을 경험하는 경우의 수

R_l: 시점 τ_l에 위험집합에 속해있던 경우의 수

이와 같은 Kaplan-Meier 방법을 통한 분석은 각 계층(strata)이나 집단별로 사건 발생 양상의 차이를 한눈에 직관적으로 살펴볼 수 있다는 장점이 있지만 다른 조건들을 통제하여 살필 수는 없다는 한계를 지닌다. 이를 보충하기 위한 방법으로 콕스 비례위험 모형(Cox proportional hazard model)을 활용할 수 있는데 다중회귀분석에서의 다양한 통제변수와 같이 콕스 비례위험 모형에서도 다양한 통제변수를 함께 모형에 포함시킬 수 있으며, 이 경우에 여러 통제변수들을 통제한 상태에서 설명변수와 종속변수 간의 관계를 살필 수 있게 된다. 콕스 비례위험 모형은 기간에 대한 분석에 있어 우측절단된 표본이 있을 때(=여기서는 추가출산이 일어나지 않은 이들의 존재)에도 그 표본까지도 포함해서 다양한 통제변수들에 대해 통계적 통제(statistical control)를 통해 일치성 있는 추정을 할 수 있다는 장점이 있다(김양진, 2013; 박재빈, 2006; 우석진, 2013).

여기서 제시되는 위험함수(hazard function)는 임의의 시점(t)에서 사건이 발생할 확률을 의미한다. 해저드 함수 h(t)는 사건(T)이 관찰시점(t)까지 발생하지 않았다는 조건하에서, 관찰하고자하는 사건이 해당 시점 t에서 발생할 조건부 순간탈출확률이 된다(김양진, 2013). 본 연구에서는 첫출산 이후 추가출산이 탈출위험에 해당하며 특정시점(t)에서 출산이행에 대한 ‘조건부 순간탈출확률’은 (식 2)와 같이 제시할 수 있다. 이는 다시 (식 3)을 통해 구체화할 수 있는데 사건의 발생 가능성에 영향을 미치는 독립변수 벡터(x)를 가지는 관측치의 특정시점(t)에서의 위험비 함수(해저드)는 (식 3)과 같이 정의된다(전현중 외, 2009).

위에서 h₀ (t)는 기본위험(baseline hazard)을 나타내며, 이는 독립변수의 값이 0(X=0)일 때, 시점 t에 사건이 일어날 조건부확률을 의미한다(김현식, 2017). 따라서 비례위험모형에서는 매 시점의 위험수준은 기본위험에 의해서 결정되고 독립변수(X)는 시점(t)에 관계없이 기본위험의 증감에 영향을 미치게 된다(임유진, 2016). 비례위험모형에서의 위험비(exp(β))는 시간이 변하더라도 불변으로 시점에 의존하지 않는다고 가정되는데 일반적으로 각 변수(x_i)의 생존회귀계수(β_i)는 다중회귀분석의 회귀계수와 유사한 것으로 x_i가 사건발생 위험도(hazard)에 미치는 효과의 정도를 나타낸다. 즉 각 변수(x_i)의 생존회귀계수(β_i)가 (+)의 값을 가지면 해당 변수의 값이 증가함에 따라 사건의 발생 가능성이 증가함을 의미하고, (–)의 수치를 가지면 해당 변수의 값이 증가함에 따라 사건의 발생확률이 감소함을 뜻하게 된다(박재빈, 2006).

첫출산과 추가출산 사이의 기간(터울)에 대한 분석을 위해 변수구성에 대한 설명에서 제시한 독립변수 및 통제변수들을 분석에 이용하였다. 본 연구의 주된 관심사인 주거와 관련해 ‘자가보유 여부(=[모형 Ⅰ])’와 ‘주택점유형태(=[모형 Ⅱ])’, ‘주거비 전환액 범주(=[모형 Ⅲ])’ 그리고 ‘주거비 전환액([=모형 Ⅳ])’을 담은 네 가지 모형으로 분석을 진행하였다.

KLoWF 1~9차년도 조사가 진행되는 동안 첫출산을 경험해 분석의 대상이 된 응답자(1,079명)들에 대한 기술통계를 살핀 결과는 <표 1>과 같다. 이들 중 42.1%(454명)는 추가출산을 하였으며, 추가출산을 경험한 이들의 첫출산~추가출산까지의 기간은 34.1개월(≒2.84년)이었다.

첫출산 당시 코호트에서의 특성을 살펴보면 연령은 평균 33.9세였다. 학력은 대졸 이상이 43.1%로 가장 많았고, 전문대졸과 고졸이 각각 29.1%와 27.0%였다. 100점 만점으로 환산하여 제공되는 결혼생활 행복도의 평균은 73.1점이었고, ‘자녀는 반드시 있어야 한다’는 질문에 대한 응답값을 역코딩(① 전혀 그렇지 않다~④ 매우 그렇다)한 동의정도의 평균은 3.0점이었다.

이와 함께 ‘현재 건강상태는 어떻다고 생각하십니까?’에 대한 응답(‘① 매우 나쁘다~⑤ 매우 좋다’로 역코딩) 또한 통제변수로 활용하였는데 해당값의 평균은 4.0점으로 단순히 평균만 놓고 보면 ‘④ 대체로 좋은 편이다’ 정도의 수준이었다. 첫출산 당시의 코호트에서 근로 중이라고 응답한 비율은 22.9%로 (첫)자녀 출산 직후의 여성의 경제활동참가가 활발하지 않음을 확인할 수 있었다.

첫출산 당시의 가구특성을 살펴보면 연평균소득은 4,877만 원이었고, 거주지는 서울이 13.6%를, 인천·경기가 25.2%를 차지한 가운데 도(道)지역에 거주 중인 비율은 35.4%였다. 첫째아의 성별은 남아가 51.7%로, 여아(48.3%)보다 약간 많았으며, 첫째아와 둘째아의 생일이 같아 쌍둥이를 출산한 것으로 간주된 비율은 1.9%였다.

가구 재무상태를 보면 금융자산은 평균 3,489만 원, 거주 중인 주택의 가액 또는 보증금의 평균은 15,977만 원이었다. 아울러 평균 2,863만 원의 부채를 가지고 있는 것으로 나타났다.

본 연구의 주된 관심사인 독립변수들을 살펴보면 첫출산 당시 코호트에서 응답자의 절반을 약간 웃도는 51.5%는 자가를 보유하고 있었다. 주택점유형태를 세부적으로 살펴보면 자가가 51.5%였고, 전세는 31.6%를 차지하였다. 월세(보증금 있는 월세, 월세(사글세 포함))는 9.6%였으며, 7.3%는 ‘무상 및 기타’를 꼽았다.

앞선 변수구성 부분에서 설명한 바와 같이 주거비는 월세지출액에 보증금에 대해 시점 및 지역을 감안한 전월세전환율을 통해 월단위의 (가상적) 지출액을 환산한 금액을 더한 값을 주거비로 간주하였는데 이러한 과정을 통해 산출된 주거비의 평균은 월 34.3만 원이었다. 주거비가 있는 가구만을 대상으로 했을 때는 평균이 83.5만 원 정도였으며, 주거비를 몇 가지 범주⁴⁾로 나누어 살폈을 때 58.9%는 주거비가 없었고, 14.7%는 1~50만 원 범주에 속하였다. 15.5%는 50~100만 원 범주에 속했고, 주거비 전환액이 월 100만 원이 넘는 비율은 10.9%였다.

첫출산을 경험한 이들을 대상으로 시간의 경과에 따라 추가출산 이행 위험비에 차이가 있는지 개괄적 양태를 살피기 위해 Kaplan-Meier 추정방법을 통해 첫출산 이후 추가출산에 이르기까지의 기간에 대한 생존자 함수(survivor function)를 도식화하였다. 첫출산과 추가출산 사이의 기간이 분석하고자 하는 생존기간이 되며, 월(月) 단위로 환산한 기간에 대해 분석하였다. 패널조사의 진행과정에서 표본이탈 등의 사유로 우측으로 절단된 표본(최종조사 시점 또는 이혼·사별시점까지 추가출산이 일어나지 않은 경우)에 대해서는 절단된 변수임을 나타내는 더미변수를 생성하여 분석이 이루어지게 된다.

1) 자가 여부에 따른 추가출산 이행 양상: Kaplan-Meier Curve

첫출산 당시 코호트에서의 자가보유 여부 또는 주거비 유무별로 구분해 두 집단 간 추가출산 상태로의 이행 양상의 차이를 도식화하면 <그림 1>과 같다. 여기서 가로축과 세로축은 각각 ‘첫출산 후 경과기간(개월)’과 ‘생존확률(=첫출산 상태로 남아있을 확률)’을 의미하게 된다.

그림 1. 자가 여부에 따른 추가출산에 대한 생존자 함수(Kaplan-Meier Curve)

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자가를 보유한 집단과 그렇지 않은 집단 모두 일정 시간이 지나면서 추가출산이 일어나게 되고 이에 따라 첫출산만 한 상태의 가구가 조금씩 감소해 두 집단 모두 공통적으로 우하향하는 형태의 곡선을 나타내게 된다. 두 집단 가운데는 첫출산 당시 코호트에서 자가를 보유한 집단(=파란 점선)이 비자가 집단(=빨간 실선)에 비해 적어도 75개월 정도까지는 시간의 경과에 따른 추가출산이 더욱 활발히 일어나 생존자 함수가 더 아래쪽에 위치하고 있다. 이러한 시각적 차이가 통계적으로 유의미한 차이인지를 보고자 Wilcoxon test를 실시했을 때도 통계적으로 유의미한 차이인 것으로 나타났다(χ^2=4.95, p<0.05).

2) 주택점유 형태 또는 주거비 범주별 추가출산 이행 양상: Kaplan-Meier Curve

이어 첫출산 당시의 코호트를 기준으로 주택점유형태를 기준으로 4가지 집단(자가, 전세, 월세, 기타)으로 나누어 집단별로 차이를 살핀 결과 및 주거비 범주별로 나누어 살펴본 결과는 <그림 2>에 각각 제시하였다.

그림 2. 주택점유 형태 또는 주거비 범주별 추가출산에 대한 생존자 함수(Kaplan-Meier Curve)

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우선, 주택점유형태와 관련해 자가와 전세만을 놓고 비교하였을 때는 전세에 비해 자가인 이들의 추가출산이 활발한 것으로 판단된다. 무상 및 기타의 경우 30개월 정도에 이르기까지는 추가출산이 활발하지 않다가 이후 비교적 활발히 추가출산이 일어나 비교적 오랜 기간이 경과한 후에는 추가출산이 가장 많이 일어났음을 알 수 있는데 계약의 구체적인 형태나 무상거주 기간 등까지는 KLoWF에서 묻고 있지 않아 명확한 해석은 어려우나 이들 집단은 부부가 서로 다른 지역에서 근로를 하고 있을 가능성도 상대적으로 높고, 무상형태의 주거가 이용 가능한 기간이 지난 후 추가출산을 계획할 가능성도 존재해 이와 같은 형태의 추가출산 양상을 보일 것으로도 짐작해볼 수 있다. 다만, 네 집단 간 서로 교차가 이루어지는 등 완전한 경향성을 띤다고 할 수는 없을 것이며, 이와 같은 점유형태별 집단 간 추가출산 이행 양상의 시각적 차이는 통계적으로도 유의미한 정도의 차이는 아니었다(χ²=6.29, p>0.1).

<그림 2>의 아래쪽 그림은 본 연구에서 환산한 주거비 전환액을 몇 가지 범주로 구분해 집단별로 추가출산 이행 양상의 차이를 시각화하였다. 전적으로 주거비가 높거나 낮은 정도에 속할수록 그래프가 위쪽에 위치하는 것은 아닌 등 완전한 경향성을 보이지는 않았으나 주거비가 없거나(0원) 상대적으로 적은 정도(0~50만 원)에 속한 이들의 추가출산이 비교적 활발함을 알 수 있다. 해당 Kaplan-Meier 곡선에 대해서도 Wilcoxon test를 시행해 본 결과 통계적으로 유의미한 수준의 차이인 것으로 분석되었다(χ²=11.86, p<0.01).

앞서 제시한 Kaplan-Meier 곡선을 통한 추가출산의 발생 양상에 대한 차이 분석은 집단별로 사건 이행양상의 차이를 한눈에, 직관적으로 살필 수 있다는 장점이 있으나 다른 조건들을 통제하지 못한 채 한 가지 측면의 기준을 통해 집단을 구분해 이들 간의 차이만을 살필 수 있다는 큰 한계가 있다. 주거의 경우 단순한 소비재 구매에 비해 가족의 여건이나 지역적 특성 등 다양한 요인들이 복합적으로, 구조적인 영향을 미칠 가능성도 있다.⁵⁾ 이에 Kaplan-Meier 추정결과를 보완하기 위해 여러 변인들이 특정한 사건발생(기간)에 미치는 영향을 분석하기 위한 통계적 분석방법의 하나로 Cox의 비례위험 모형(Cox Proportional Hazard Model)을 사용할 수 있다.