시도별 패널자료를 활용한 출산율 분석

Abstract

1980년 초반부터 지속되어온 출산율 하락은 노인 인구의 증가와 함께 생산 인구의 감소로 이어져서 경제성장 둔화를 가져오는 원인으로 지목되어 최근 사회문제로 다루어지고 있다. 과거 출산율 하락을 경험한 서구 유럽국가들을 중심으로 출산율과 여성의 경제활동참가와 관련된 연구가 활발하게 이루어진 반면 한국의 경우 최근에 와서야 출산에 관한 연구들이 이루어지고 있다. 게다가 한국의 출산율에 관한 대부분의 기존 연구들은 전국단위 자료를 사용하고 있으며, 출산율 저하를 여성의 노동공급과 관련지어 분석하고 있다. 하지만 출산율을 16개 광역시·도별로 구분하여 살펴보면 다양한 모습을 가지고 변화해 왔음을 발견할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 한국의 출산율을 광역시·도별로 구분한 패널자료를 사용하여 분석하고 실증분석 과정에서 지역별 차이를 허용하였다. 이는 설명변수로 충분히 반영되지 않을 수 있는 광역시·도별 지역적·문화적·인구학적 특성의 차이에 기인하는 출산율 차이를 고려할 수 있다. 특히 기존 출산율 연구에서 널리 이용되고 있는 Butz-Ward의 회귀 모형을 본 연구에서도 사용하지만, Butz-Ward의 연구에서는 다루지 않았던 보육시설 수탁율 변수를 추가하여 보육정책의 출산장려에 관한 실효성 또한 살펴보았다. 그리고 우리나라의 주요 출산연령인 20-39세 사이의 가임기 여성을 5세 구간의 그룹별로 구분하고 일부 설명변수의 경우 내생성을 가질 가능성이 있음을 고려해 패널 일반화 적률추정법을 적용하였는데, 그 결과 35-39세 연령대를 제외하고는 일하는 가계와 일하지 않는 가계 모두에서 여성의 시간당 임금에 대한 추정계수 값은 유의성이 있는 음의 값을 가지고 있는 것으로 나타났다. 특히, 본 연구에서 중요하게 다루어지는 보육시설 수탁률의 계수 추정치는 모든 연령대에서 유의성 있는 값을 가지며, 20-24세 연령대를 제외하고는 양의 값을 가지고 있었다. 광역시·도별 고정효과를 살펴보면, 최근 저출산 지역인 서울, 부산 등의 대도시의 경우 저연령대에서 상당히 큰 음의 값을 가지지만 고연령대로 갈수록 다른 지역과 달리 양의 값을 가지게 됨을 확인할 수 있었다. 이는 최근 출산 연령이 계속적으로 늦어지고 있음을 보여준다고 말할 수 있으며 도시지역, 특히 그 가운데서도 낮은 연령 그룹의 경우 본 연구에서 명시적으로 다루고 있지 않은 산업적, 인구학적 특성 등에 민감하게 반응하여 출산을 결정하고 있을 것으로 유추할 수 있다.; In Korea, average fertility rates steadily declined since early 1980 till 2004, bottomed out to 1.16 in 2005, and increased slightly in 2006 and 2007. The overall low fertility rate, the lowest among the OECD countries, is recognized as a big social problem because the lower fertility rates and increasing old population rapidly reduce the working population. While there has been extensive research on the relationship between fertility and female labor participation rate in other OECD countries, there are a few works specifically examining the Korean case. In addition, all existing Korean works looked at total fertility rates at the aggregate (national) level. The plot of fertility rates along the 16 major cities and provinces reveals disparities among the 16 series of fertility rates even though all 16 series share a general downward trend. Regional disparities in fertility rates reflect cultural and demographic differences, among many others. In addition, recent research on OECD countries notes the availability and the cost of childcare service as an important determinant of fertility. Hence, we construct a panel data of regional fertility rates and key economic variables, and explicitly include childcare usage rate as an explanatory variable. We also note that childcare usage and fertility are simultaneously determined and hence childcare usage variable is treated as endogenous. Since we cover all major cities and provinces of Korea in the analysis, for the panel data model we use the fixed effect panel data model and estimate it using panel GMM. To account for the rapid change in fertility rates over the age cohort, we classify the married women in the fertile age range (of 20 to 39 years old) to the four non-overlapping exhaustive subgroups (of 20-24, 25-29, 30-34, and 35-39) and the fixed effect panel data model is estimated separately for each subgroup. For the effect of the female wage and that of male income variables, we find similar results with previous works. For the childcare usage, it displays a significantly positive effect on fertility except in the 20-24 year group which includes lots of unmarried women and young married women with relatively very young grandparents. The estimates of the fixed effects for the two biggest cities, Seoul and Busan, reveal significantly low fertility rates in comparison to other regions.