1. 공공부조와 건강

의료기술의 발달과 환경의 개선으로 기대수명이 길어지고 평균적인 건강수준이 절대적으로 향상되었음에도 불구하고, 사회구성원 간 건강수준의 격차가 여전히 존재하거나 커지고 있다는 사실은 이후의 여러 사회지표와 경험적 연구들에 의해 확인되고 있다(김혜련, 2007; Multau & Schooler, 2002). 특히, 1980년대 이후 건강의 사회적 속성에 주목해온 학자들은 사회경제적 지위, 성별, 지리적 위치 등과 같은 사회적 요인들이 개인의 삶의 질에 영향을 주게 되면서 건강상태의 격차가 나타나는 현상을 건강불평등(health inequalities)이라 규정하고 이에 대해 활발한 연구를 진행해왔다(House, 2002).

건강이 사회적 속성을 지니고 있다는 점에 대해서는 광범위하게 지지받고 있으나, 인과관계의 방향은 쉽게 파악하기 어렵다. 이는 두 가지 대립되는 가설로 설명된다. 바로, 사회경제적 지위와 같은 사회적 속성이 개인의 건강상태를 규정한다는 ‘사회적 원인설(social causation)’과 반대로 개개인의 건강수준이 사회경제적 지위에 영향을 끼친다는 ‘건강 선택설(health selection)’이다. 이 가설들을 검증하려는 시도들은 다양한 자료와 분석방법을 통해 행해져왔으나, 그 결과는 혼재되어 있다. 또한, 일부 연구는 사회계층의 집단이나 건강의 내용에 따라 일치하는 가설이 다르다는 것을 밝혀내어, 두 가설이 대립되는 것이 아니라 상황과 맥락에 따라 다르게 이해되어야 한다고 결론내리기도 한다(Dohrenwend, Levav, Shrout & Schwartz, 1992).

사회적 속성 중에서도 공공부조의 수급지위와 건강의 관계는 서구 국가들이 빈곤계층을 위한 사회정책에서 자립을 강조하는 노선을 택하게 되면서 주목받게 되었다2). 1990년대 말부터, 서구사회가 탈수급을 촉진하는 형태로 자립을 장려하게 되면서 정책전문가와 현장의 실천가들이 수급자들의 수급탈출을 저해하는 요인으로 수급자들의 신체적 건강 및 정신적 건강에 주목하게 된 것이다(Boothroyd & Olufokunbi, 2001; Bitler & Hoynes., 2006; Coiro, 2001). 공공부조 수급과 건강의 관계에 관한 연구들은 대체로 수급자들의 건강상태가 좋지 않다고 보고하며, 이러한 결과는 수급자들의 건강행위에 대한 관리나 건강상태를 고려한 예방적 차원의 프로그램의 필요성을 주장할 때, 혹은 수급기간 제한제도에 대한 회의적인 주장에 대한 근거로 활용되었다(Metch & Pollak, 2005; Bitler & Hoynes, 2006).

공공부조 수급이 건강에 미치는 효과는 공공부조의 수급자와 비수급자의 건강상태를 단순 비교하는 것에서 나아가, 수급지위 변화의 효과, 즉, ‘수급진입의 효과’와 ‘수급탈출의 효과’로 구분하여 면밀하게 파악할 필요가 있다. 우선, 수급지위를 획득했을 경우 공공부조의 ‘구제(relief) 효과’가 제대로 작동한다면, 건강상태가 향상될 수 있다. 공공부조의 지원으로 건강을 돌볼 수 있는 환경이 조성될 수 있기 때문이다. 현금급여로 건강을 위한 비용지불이 가능해지고, 의료급여로 건강을 위한 직접적인 케어가 가능해져 건강상태는 좋아질 것으로 기대된다. 또한, 공공부조의 한 급여로 자활사업에 참여하게 된다면, 사회적 활동이 증가하여 신체적 건강 뿐 아니라 정신적 건강상태에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 심리적으로도, 그간 사회적 지원 없이 열악한 상황에 처해 있다가 공공부조라는 공적 지원을 받게 되면 스트레스가 완화되어 건강상태가 호전될 수 있을 것이다.

하지만, 수급진입이 수급자의 건강에 긍정적인 영향을 주리라는 보장은 없다. 공공부조의 수급자가 되었다는 것은 사회경제적 지위가 낮아졌다는 것이고 이는 ‘스트레스 유발 사건(stressful life event)’이 되어 건강상태는 나빠질 수 있다. 또한, 수급진입의 조건과는 별개로, 수급진입 자체가 ‘낙인(stigma) 효과’를 발생시켜 건강상태에 부정적인 영향을 미칠 수도 있다. 소득조사, 근로능력평가와 같은 수급 받을 만한(deserved) 자임을 증명하는 과정은 사회적 표준에서 벗어난 일탈자라는 자기 인식을 하게 하여 정신적 건강수준을 낮출 수 있으며, 이 과정에서 요구되는 과도한 행정절차와 부정수급을 방지하기 위한 각종 규제와 감시는 개인에게 우울감을 주어 건강상태에 악영향을 줄 수 있다(Nichols-Casebolt, 1986; Lee & Oguzoglu, 2007).

수급탈출이 건강에 미치는 효과 역시 긍정적, 부정적 양방향으로 모두 발생가능하다. 만약, 공공부조의 수급탈출이 탈빈곤을 수반하고 자활이 가능한 상태에서 발생했다면 개인의 건강상태는 좋아질 것으로 기대된다. 통상적으로, 수급자격에서 벗어났다는 것은 빈곤선을 넘어서는 소득이 확보되어 경제상황이 좋아졌다는 것을 의미한다. 또한, 경제적 자립이 가능하기 위해서는 미취업자가 취업이 되거나 열악한 조건의 일자리에서 괜찮은 일자리로의 이직 등 노동시장과 관련된 긍정적인 이벤트가 발생했을 가능성이 높다. 이 같은 탈빈곤, 긍정적인 노동시장경험은 물질적으로는 건강에 대한 비용지불과 투자를 가능케 하고, 신체적으로는 활동량을 증가시키며, 정서적으로는 긍정적인 자아인식과 스트레스 완화로 이어져 개인의 건강수준을 높일 것이다. 즉, 사회경제적으로 열악한 상황에 있던 개인이 마침내 자립･자활이 가능한 상태로 수급탈출한다면, 개인의 건강상태는 호전될 가능성이 있다(Sullivan, 2005; 이원진, 2011).

그러나, 수급탈출이 반드시 탈빈곤을 수반하거나, 자립 가능한 상태에서 발생하는 것은 아니다. 이원진(2011)은 빈곤에서 벗어나 자립･자활이 가능한 상태로 수급탈출하는 ‘탈빈곤적 수급탈출’과 수급을 위한 자격요건의 강화나 은폐된 소득이나 재산의 발각 등 수급자의 상황 변화 없이 주로 행정적인 제도요인에 의해 수급탈출하게 되는 ‘탈제도적 수급탈출’을 구분한 바 있다. 탈제도적 수급탈출을 경험한다면, 상황의 개선 없이 외부적 요인으로 수급자격을 박탈당하게 되므로, 탈수급이 부정적인 경험으로 여겨질 가능성이 높으며, 이는 건강상태에도 부정적인 영향을 미칠 것이다. 또한, 공공부조의 수급탈출이 어느 정도는 수급자의 경제적 상황의 개선으로 발생했다 하더라도, 수급자가 자립･자활하기에는 충분치 않은 경우에 일어나기도 한다. 국민기초생활보장제도의 경우, 2015년 7월 대대적인 개선을 통해 맞춤형 급여제도로 개편하는 등 사각지대를 줄였다는 평가를 받지만, 여전히 목표로 하는 모든 대상자를 포괄하지 못하며 사각지대가 존재하는 것이 현실이다. 이처럼 수급탈출이 적정수준의 자활의 조건 하에서 발생하지 않은 경우, 수급탈출은 개인의 삶의 질을 낮추고 건강상태에도 악영향을 미칠 수 있다.

2. 선행연구 검토

공공부조와 건강의 관계를 분석한 국내의 선행연구 검토에 앞서 외국의 관련연구의 흐름을 살펴보면 다음과 같다. 미국의 경우 복지개혁 이후 진행된 초기의 연구들은 수급자들의 건강상태를 기술적으로 보여주거나 비수급집단과의 단순비교를 통해 이들의 건강상태가 좋지 않음을 주로 서술한다(Danziger, Kalil & Anderson, 2000; Boothroyd & Olufokunbi., 2001; Danziger, Carlson & Henly, 2001). Danziger, Kalil, Anderson(2000)는 미국의 공공부조 수급자와 그 자녀들을 대상으로 한 연구에서 이들의 상당수가 건강상태가 좋지 않으며, 자녀 역시 건강상의 문제를 안고 있다고 밝혔다. Boothroyd와 Olufokunbi(2001)는 각각 수급자와 비수급자 그리고 수급자와 탈수급자의 비교를 통해 수급상태에 있는 이들의 건강이 좋지 않다는 것을 보여주었다. 한편 Danziger, Carlson, Henly(2001)는 탈수급자만을 대상으로 정신적 건강(우울), 고용가능성, 삶의 만족도를 분석하여 탈수급을 촉진하는 방향으로 변화된 공공부조가 건강상태에 미친 영향을 파악하고자 하였다.

위의 연구들이 미국 공공부조 수급자들의 수급 또는 탈수급의 정태적 상태에서의 건강 상태를 기술한 연구들이라면, Jayakody, Danziger, Pollack(2000), Dooley와 Prause(2002)는 미국 공공부조에서의 수급지위와 건강상태의 인과관계를 밝히고자 하였다. Jayakody, Danziger, Pollack(2000)은 음주 등의 약물복용, 정신적 건강과 수급상태(비수급/수급)가 양방향의 인과관계가 가능하다고 보고 두 가지 방향의 분석을 모두 실시하여 불건강상태는 수급가능성을 높이고, 수급상태 역시 불건강상태를 높인다는 결과를 제시하였다. Dooley와 Prause(2002) 역시 수급과 건강 간 양방향의 인과관계를 파악하고자 하였다. 앞서 살펴본 Jayakody, Danziger, Pollack(2000)가 수급과 비수급이라는 정태적 상태만을 파악한 데 비해 Dooley와 Prause(2002)는 수급탈출과 수급진입이라는 동태적인 수급지위의 변화와 건강 간의 인과관계를 분석하였다. 그 결과 수급진입은 우울과 음주를 증가시켜 건강에 부정적인 영향을 주는 반면, 수급탈출은 건강에 유의미한 영향을 주지 않는 것으로 보고하였다. 또한 음주가 수급진입을 높이는데 기여하지만 수급탈출과는 별 관계가 없음을 보여주었다.

이후 긴 기간의 축적된 자료를 이용한 연구들 중에는 수급상태와 건강이 별 관계가 없거나 있더라도 크지 않다고 보고하기도 하며, 혼합된 결과를 보여주기도 한다(Bitler & Hoynes, 2006; Kaestner & Tarlov, 2006; Huber, Lechner & Wunsch, 2011). Bitler와 Hoynes(2006)는 미국의 복지개혁 이후 공공부조 수급과 건강의 관계를 분석한 문헌들을 종합적으로 분석한 연구로써 개인의 수급지위 변화와 건강상태 등 다양한 건강관련 연구들을 살펴보았다. 그 결과 건강상태가 수급탈출율 증가에 미친 영향이 일관되게 나타나지 않는다고 보고하였다. 또한 Kaestner와 Tarlov(2006)는 수급탈출과 흡연, 음주, 운동 등의 건강증진행위와 주관적 건강상태, 정신적 건강 등을 분석한 결과, 수급탈출이 음주만 감소시키는 것으로 나타날 뿐 다른 건강관련 변수와는 유의미한 관계가 없음을 밝혔다. Huber, Lechner, Wunsch(2011)는 독일 Hartz IV로 공공부조와 실업급여가 통합된 이후 수급자들의 건강상태를 분석하였다. 특히 수급상태와 고용상태, 근로촉진프로그램에 참여했을 경우 등을 구분함으로써 다양한 수급지위 변화와 건강과의 관계를 비교가능 하도록 하였다. 분석결과, 수급상태에 있다가 고용되었을 때 건강상태가 향상되는 반면, 수급자들이 근로촉진프로그램에 참여했을 때는 건강에 유의미한 영향을 끼치지 않음을 보여주었다.

종합해보면, 외국의 경우 수급상태와 건강이 부정적인 관계에 있음을 보여주는 연구가 많지만 수급지위의 변화 혹은 유지가 건강에 미치는 영향정도가 낮거나 없다는 연구들도 있어서 인과관계의 방향이 혼재되어 있음을 알 수 있다. 또한 Dooley와 Prause(2002), Huber, Lechner, Wunsch(2011)의 연구는 수급탈출과 수급진입, 다른 프로그램으로의 연계 등 다양한 수급지위의 변화에 따라 건강과의 관계가 다르다는 것을 보여주어 정태적 특성 뿐 아니라 동태적 특성에 따른 분석이 필요함을 시사하였다.

한편, 국민기초생활보장제도가 시행된 지 20년이 되어가지만 수급지위와 건강을 주제로 한 국내의 연구는 많지 않다. 2000년 국민기초생활보장제도의 시행 이후, 십년 간 이 주제를 다룬 연구들은 국민기초생활보장제도의 수급자들의 건강상태를 기술적으로 보여주거나, 횡단자료를 이용하여 수급상태와 건강의 관계를 보여주는 것이 대부분이다(이용표, 2001; 박상규･이병하, 2004; 박언아･이인숙, 2009). 이중 몇 가지를 소개하면 다음과 같다. 이용표(2001)는 수급자들의 건강상태를 자활사업 재활프로그램에 참여하고 있는 수급자와 일반수급자의 정신적 건강과 삶의 질을 비교하여 수급자 특성에 따라 건강상태가 다르다는 것을 보여주었으며, 박상규와 이병하(2004)는 국민기초생활보장제도 자활사업 참여자와 일반직장인을 대상으로 심리적 특성을 비교한 결과, 일반직장인에 비해 자활사업 참여자의 자존감이 낮고 우울, 불안 등이 높다는 것을 밝혔다. 박언아와 이인숙(2009)은 국민기초생활보장제도 수급자를 포함한 빈곤노인을 대상으로 이들의 정신적 건강에 영향을 주는 요인들을 분석하였다.

2010년 이후에는 축적된 자료와 정교한 분석방법을 사용하여 수급지위의 변화와 건강상태의 보다 명확한 인과관계를 규명하려는 연구들이 진행되었다(이원진, 2011; 성준모, 2013; 최요한, 2018). 이원진(2011)은 한국복지패널 1~3차 자료로 국민기초생활보장제도의 수급지위변화와 우울의 관계를 분석한 결과, 수급진입은 우울수준을 증가시키고, 탈빈곤을 동반한 수급탈출의 경우 우울수준을 감소시키는 것으로 나타났다. 또한, 높은 우울수준은 수급진입을 증가시키지만, 수급탈출에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이원진(2011)은 3개년도의 짧은 패널자료를 사용했지만 시차를 고려한 분석방법을 적용하여, 수급진입과 수급탈출이 우울에 미치는 영향, 우울수준이 수급진입과 수급탈출에 미치는 영향을 밝혀 수급지위의 변화와 우울 간의 인과관계를 규명하고자 하였다. 하지만 분석자료가 매우 제한적이고, 자료와 분석방법의 특성상 정교한 동태분석이 어렵다는 한계가 있다.

성준모(2013)와 최요한(2018)은 더 많은 시점의 패널자료를 이용하여 국민기초생활보장제도와 우울의 관계로 동태분석을 시도한 연구들이다. 성준모(2013)는 한국복지패널 1~4차 자료를 활용하여 우울에 영향을 미치는 가족요인과 가구경제요인을 분석하면서, 국민기초생활보장제도의 수급여부를 가구경제요인 중 하나로 투입하였다. 특히, 우울척도(CES-D) 절단점인 16점을 초과하는 우울증 의심군을 ‘지속적인 우울 유지군’으로 구분하여 분석하였는데, 지속적인 우울 유지군의 경우, 국민기초생활보장제도의 수급이 우울의 감소에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기술 분석 결과로는 수급자들이 비수급자들보다 우울정도가 2배 이상 높게 나타났으나, 고정효과의 패널회귀분석에서는 비수급자들이 수급지위를 획득할 경우 우울이 감소한 것으로 나타났다.

한편, 한국복지패널 1~12차의 보다 긴 기간의 자료로 다양한 분석모델을 시도한 최요한(2018)은 국민기초생활보장제도의 수급진입은 우울에 영향을 미치지 않는 것으로 보고하고 있다. 즉, 59세 이하와 60세 이상으로 대상을 구분하고 종속변수를 우울여부(CES-D 16~60점 우울, 0~16점 非우울)로 설정하여 5개의 분석모델을 적용한 결과를 비교한 결과, 개인의 시불변한 미관측 이질성을 통제하고, 종속변수의 조건부 상태의존성과 피드백의 영향(현재 시점의 종속변수가 이후 시점의 설명변수에 조건부로 미치는 영향)을 고려하여 엄밀함을 더한 모델에서는 국민기초생활보장제도의 수급이 유의미하지 않게 나타난 것이다. 이것은 국민기초생활제도의 급여수준이 우울을 완화할 만큼 충분하지 않으며, 동시에 수급집단의 우울은 쉽게 해결되는 문제가 아니라는 것을 시사한다. 최요한(2018)의 연구는 기존 연구들에 비해 긴 시점의 자료로 정교한 분석을 시도했다는 데에서 의미가 크지만, 수급지위의 다양한 상태를 포괄하진 못하였다.

본 연구는 이중차이(DID) 모델을 사용하여 수급진입과 탈출이라는 수급지위 변화를 중심으로 다양한 수급상태별로 건강상태의 추정이 가능하도록 분석모델을 설정할 것이다. 즉, 수급지위의 획득과 탈수급 뿐 아니라, 이중차이(DID) 모델을 사용하여, 조사기간 내내 비수급이거나 조사기간 내내 수급상태인 집단, 수급경험 있으나 현재 비수급인 집단, 비수급 경험 있으나 현재 수급상태인 집단, 현재 수급진입한 집단과 현재 수급탈출한 집단 등 다양한 집단의 건강상태를 파악할 수 있도록 모델을 설정하고자 한다. 또한, 수급지위와 건강의 관계를 다룬 기존의 연구들이 정신적 건강상태의 한 측면인 ‘우울’만을 분석한 데 비해, 본 연구의 경우 정신적 건강상태 뿐 아니라 신체적 건강상태에 대한 인지를 포함하는 ‘주관적 건강상태’도 포함시켜 광범위한 해석을 시도한다는 점에서 차별성이 있다.

1. 분석자료와 변수구성

분석자료는 한국복지패널(Korea Welfare Panel Study) 1~12차 데이터이다. 한국복지패널은 저소득층이 과대 표집되어 국민기초생활보장제도 수급동태와 건강상태를 분석하기에 적합하다. 개인자료에 가구자료를 병합(merge)하였으며, 분석단위는 개인단위 설문지가 조사 완료된 만 15세 이상의 개인이다. 수급동태를 분석하기 위해 최소한 3개년도 연속적으로 참가한 개인으로 분석대상을 한정하였으며, 개인의 조사기간 평균은 6.3년 이었다. 주요 변수에 무응답인 개인을 분석대상에서 제외하였으며 최종 분석 대상은 113,573명이다.

종속변수는 건강상태이며, 2가지 종류의 건강상태 즉 주관적건강3) 변수와 정신건강을 측정한 우울척도를 사용하였다. 주관적건강 변수는 아주건강하다(1)에서 아주 건강이 안 좋다(5)의 5점 척도로 측정되었으며, 역코딩하여 5점 척도를 그대로 사용하였다. 또한 우울의 경우 CES-D 척도를 사용하여 지난 일주일간의 심리상태를 묻는 방식으로 측정되었으며, 총 11개 문항 중 2개의 문항을 역코딩 한 후 합산 점수를 연속변수로 사용하였다(한국보건사회연구원, 2018).

독립변수 구성 방법은 다음과 같다. 본 연구에서 주요하게 볼 수급지위변화를 측정하는 변수구성 방법은 년도별 가구 데이터를 기준으로 구성되며, 1차 부터 11차(2015년 6월 30일 이전) 조사 가구에서 수급 여부 측정은 일반수급과 조건부 수급 그리고 의료특례와 자활특례, 교육 특례와 가구원 중 일부만 수급하는 가구도 포함하였다. 다만 맞춤형 급여체계로 제도 개편이 단행된 2015년 7월 이후 국민기초생활 보장제도의 수급자 범위가 확대되었다. 이는 최저생계비 기준의 단일한 선정 및 급여기준이 중위소득 방식으로 변경되고 급여의 종류에 따라 선정과 급여기준도 다양화되었기 때문이다. 이에 2015년 7월 부터 조사된 가구에 한해서 이전 조사 표본의 통일성 확보를 위해 생계급여 수급자만을 분석 대상으로 삼았다. 수급지위는 총 6개의 집단4)으로 구성되며, 준거집단은 계속적 비수급 집단이다. 또한 기존의 연구에서 개인의 건강상태에 영향을 준다고 알려진 변수들의 영향을 통제하기 위해서 개인과 가구단위의 통제변수를 투입한다. 통제변수는 연령과 연령제곱, 성별, 교육수준(고졸미만(기준)/고졸/초대졸이상), 혼인상태(유배우(기준)/미혼/이혼･사별･별거), 가구 내 6세미만의 아동존재 여부, 근로형태(비근로(기준)/정규직/비정규직/자영업자 및 고용주)로 구성된다.

2. 연구모형 및 분석방법

본 분석에서는 수급지위변화와 건강상태 변화간의 인과관계를 보다 자세히 살펴보기 위해서 이중차이(DID) 모델을 사용하여 측정하도록 한다. 이 모형에서 수급지위는 6가지 집단으로 분류 가능하다. 준거 집단은 지속적인 비수급 집단이며, 분석에 투입될 집단은 총 5가지이다. 첫째, ‘수급경험 집단’으로서 12개년도의 조사기간 동안 한번이라도 수급을 경험한 그룹, 둘째, ‘비수급에서 수급진입그룹’(즉 더미변수로서 비수급에서 수급을 경험한 모든 기간을 1로 코딩함) 그리고, 셋째, ‘수급탈출 경험 그룹’5)으로 12개년도 혹은 조사기간 기간 동안 한번이라도 수급을 탈출한 경험이 있는 그룹, 넷째, ‘수급에서 현재 비수급 그룹’(더미변수로서 수급에서 수급탈출을 경험한 모든 기간을 1로 코딩함), 다섯째, 계속 수급그룹으로써 12개년도 혹은 조사기간 전체에 걸쳐서 수급을 유지하고 있는 집단을 뜻한다. 또한 수급진입과 탈출이 개인단위의 근로활동과 관련이 높다는 점을 고려해볼 때, 경기변동 영향을 포착하기 위해서 ‘년도 더미변수’를 분석에 투입하도록 한다. 또한 개인단위의 통제변수들을 분석에 투입한다. 측정할 모델, 즉 개인 i의 t시점에서의 건강상태는 아래와 같다.

본 식에서 준거집단(reference group)은 계속적으로 비수급 상태인 개인이며, 준거집단의 평균 건강수준은 α이며, 일정 시기 동안 수급을 경험하였지만 현재에는 비수급인 개인의 건강 평균 수준(average level)은 α + β, 현재 수급 진입한 개인의 건강평균 수준은 α + β + γ, 또한 일정기간 비수급을 경험하였지만 현재는 수급상태인 개인의 건강수준 평균은 α + ϕ이며, 현재 수급탈출한 개인의 건강수준 평균값은 α + ϕ + μ, 전체 기간에 걸쳐서 수급인 사람들의 건강상태 평균값은 α + η이다. 개인이 일정기간 수급을 경험하고 또 나머지 기간동안 비수급 상태일 수 있으며, 그 반대의 경우(일정기간 비수급이다가 나머지 기간동안 수급인 경우)도 경험이 가능하다. 그러므로 한 개인이 두 개의 표적(target) 그룹에 속하며, 이러한 경우 건강상태의 기초선(basic level)은 α + β + ϕ이며 그들이 수급(비수급) 상태가 되었을 때 γ(or μ)에 의해서 변화한다. 즉, 한 개인은 6개 그룹의 분류기준에 의해서 상호배타적으로 분류되지 않는다.

패널데이타의 장점 중 하나가 비관찰된 이질성의 통제가 가능하고, 시계열 분석이 가능하다는 점이다. 일반적으로 빈곤 지위 및 기초생활보장제도 수급지위 변화와 건강과의 관계를 분석할때 비관찰된 이질성을 통제할 수 없다면, 분석결과는 인과관계를 담보하기 어렵다. 비관찰된 이질성이 수급가능성과 건강상태 모두에 영향을 주게 될 경우, 이를 통제하지 않고 분석한 이중차이(DID) 회귀모형의 경우 비일관된(inconsistency) 결과를 도출 할 수 있다. 따라서 본 연구는 이러한 점을 보완하기 위해서 고정효과(fixed effect)모델도 함께 분석하도록 한다. 고정효과 모델의 경우 시불변 변수인 그룹구분 변수와 성별 변수가 식(1)에서 빠진 형태의 모델(식2)을 측정하게 된다.

위와 같은 분석모형에 따른 분석방법은 다음과 같다. 첫 번째, 정신적 건강상태인 우울을 종속변수로 하는 분석방법이다. 먼저 이중차이(DID) 모형 안에서 수급지위 변화와 우울의 관계를 보다 자세히 알아보기 위해서 OLS 회귀분석방법을 통해 분석한다. 그러나 개인의 비관찰된 속성(unobserved attributes)이 건강수준과 수급지위변화에 영향을 줄 경우 OLS 추정치는 비일관 될 수 있으며(inconsistency) 이러한 영향을 통제하기 위해서 고정효과 모델도 함께 분석하도록 한다. 이 경우 위에서 언급하였듯이, 시불편 변수는 모두 모형에서 제외된다. 하지만 시불변 변수는 모두 모형에서 제외되지만, 회귀계수가 제시되지 않을 뿐이지, 이들 변수를 포함한 시불변의 특성은 여전히 통제된다는 사실에 유의해야 한다(민인식, 최필선, 2010).

두 번째로, 수급지위 변화와 주관적건강의 관계를 살펴보기 위해서 순위로짓(ordered logit) 방법과 고정효과 순위로짓(fixed effect ordered logit) 방법을 시행하도록 한다. 주관적건강 변수는 5점 척도로 구성(아주 건강(5)~아주 비건강(1))되었다. 이와 같이 종속변수가 순서형인 경우 일반적인 선형회귀를 사용할 수 없으며 순위로짓 분석을 이용하는 것이 적합하다. 종속변수가 서열척도인데 연속척도를 적용하는 OLS 회귀분석을 사용할 경우, 실제 설명변수의 추정치가 과소추정 될 수 있으며 추정식의 잔차의 이분산성 문제 또한 발생할 위험이 있다(우재영, 2009). 순위로짓과 함께 개인의 비관찰된 속성의 영향을 통제하기 위해서 고정효과 순위로짓 분석을 함께 사용하도록 한다. 본 연구에서는 Böckerman과 Ilmakunnas(2009)의 방법을 따라서 2가지 방법으로 고정효과 순위로짓 분석을 실시할 것이다. 이중 첫 번째 방법은 Ferrer-i-Carbonell와 Frijters(2004)이 제안한 방법으로 그들은 개인의 특정한 한계점들(individual-specific thresholds)을 기준으로 순서화된 종속변수를 다시 이분화(높음, 낮음)한 후 고정효과 로짓 분석을 실시함으로써 고정효과 순위로짓의 추정치를 구할 수 있음을 증명하였다. 본 연구의 경우 개인단위 건강 측정치의 전체 년도의 평균값이 개인의 한계점이며, 이 평균을 기준으로, 평균보다 높을 경우(1로 코딩)와 낮을 경우(0으로 코딩)로 다시 종속변수를 이분화한 후 고정효과 로짓 분석을 시행하였다. 두 번째 방법은 Chamberlain 랜덤효과(Chamberlain’s random effect) 방법으로써 순위프로빗(ordered probit) 모형에 개인단위 통제변수의 전체 년도 평균치(longitudinal average)를 추가적인 통제변수로 투입하는 방법이다. 이때 추가적으로 통제되는 개인단위 특성의 평균값은 그 개인의 고유한 잠재적인 특성을 통제하기 위한 대리변수(proxy)로 사용된다.

다음으로 분석 결과의 강건성을 밝히기 위한 분석(robustness analysis)을 시행하도록 한다. 강건성 분석을 위해서는 각각 지난해(t-1)의 우울총점과 지난해(t-1)의 주관적건강 변수를 투입하도록 한다. 전시점의 우울점수와 주관적건강 변수는 수급지위 변화에 영향을 줄 수 있으며, 동시에 현재의 건강상태에서 영향을 줄 수 있기 때문에 통제되어야 한다. 만약, 통제되지 않았을 경우 허위의 관계가 나타날 가능성이 있다. 하지만 고정효과 모형에서 전시점(t-1)의 변수를 투입하는 것은 비일관된 추정치(inconsistent estimates)를 얻을 가능성이 있으므로 추가적인 조치가 필요하다. 즉 내생적(engogenous) 설명변수로 인해 분석결과의 인과성(causality)을 담보하기 힘들다. 이 경우, 두 시점(t-2) 전의 패널자료를 이용하여 독립변수의 차이가 종속변수의 차이에 미치는 영향을 분석하는 일차차분 도구변수(first difference-instrumental variables estimation)를 이용한 패널 분석 방법을 사용하는 것이 보다 효율적인 추정량을 구할 수 있다고 보고된다. 이에 본 연구에서는 차분한 우울점수를 도구변수로 사용한 분석을 실시하였다.

반면 전년도 건강변수를 순위척도(ordinal measure)로 투입하기 위해서는 초기조건 문제(initial condition problem)에 직면하게 된다. 초기 조건의 문제란 조사에서 관찰된 기간의 처음의 시점이 개인이 실제사건을 경험한 확률적 과정의 처음 시점과 조건이 다른데서 발생하는 문제이다. 초기 건강조건은 개인의 특정한 비관찰된 이질성과 관련되어 있으며, 이는 잠재적으로 내생적이기 때문에 모수추정의 편의가 발생할 수 있다. 이를 피하기 위해서 Wooldridge(2005)가 제안한 다음의 조치를 취하도록 한다. 만약 초기년도의 건강상태를 고정된(fixed) 것으로 가정할 경우 간단하게 전년도(t-1)의 건강상태 변수를 순위로짓 분석에 투입하면 된다. 하지만 초기년도의 건강상태를 확률적인 것(as stochastics)으로 취급할 경우 Chamberlain식의 접근방식이 필요하다(Böckerman and Ilmakunnas, 2009). 이는 개인단위 통제변수의 모든 년도 시변변수의 평균값(고정효과의 proxy로서)과 초기년도 건강수준(initial level) 변수를 추가적으로 분석에 투입하는 것을 뜻한다. 건강상태 변수는 순위척도이므로 전년도 건강상태와 초기년도 건강상태의 경우 건강순위의 더미변수(건강상태(t-1) = j, j=2,..5)를 분석에 투입하도록 한다.

1. 기술분석

본 분석에 앞서 모형에 포함된 주요 독립변수와 종속변수들의 분포를 살펴보도록 한다. <표 1>은 분석대상의 건강상태 즉 우울과 주관적 건강상태에 관한 기술분석 결과이다. 전체 평균은 3.96점이었으며 비수급 집단은 3.51점 그리고 예상하였듯이, ‘계속 수급집단’의 우울의 평균 점수가 9.31로 가장 높았다. 주관적 건강상태의 분포 또한 비슷한 양상을 보이고 있다. 즉 지속적인 ‘비수급집단’의 건강상태보다 수급을 경험한 집단의 주관적 건강상태가 낮은 수준이었다. 즉 주관적인 건강상태가 ‘매우 안좋다’와 ‘안좋다’의 범주로 응답한 응답자의 비율이 비수급 집단에 비해서 수급을 경험한 집단들의 비율이 높았다.

본 연구대상자들의 통제변수의 기술분석 결과는 <표 2>에 제시되었다. 해석의 편의를 위해서 비수급집단(12개년도 혹은 조사기간에 걸쳐서 비수급) 과 수급경험집단, 그리고 계속 수급집단(12개년도 혹은 조사기간에 걸쳐서 연속적으로 수급)으로 범주화한 결과를 제시하였다. 기존 연구들과 같은 맥락에서 수급경험집단과 계속수급집단의 연령수준이 비수급 집단보다 높았으며, 고졸미만 혹은 고졸의 학력을 가진 사람들의 비율이 높았다. 또한 여성의 비율이 남성보다 대략 8%p 정도 높았다. 수급자의 경우 이혼･사별･별거 등의 혼인상태를 가진 사람의 비율이 비수급집단보다 30%p 가량 높았다. 또한 근로형태에서도 정규직의 비율은 매우 낮으며, 비취업인구의 비율이 매우 높아 전체적으로 비수급 집단보다 사회･경제적 지위가 낮고 취약한 상태에 있음이 확인되었다. 또한 가구 내 6세 이하의 미취학 아동의 비율이 비수급 가구에 비해서 낮은 편이었는데, 이는 수급자 혹은 수급경험을 가진 집단의 연령층이 상대적으로 높아서 나타난 결과로 보인다.

2. 이중차이 분석(Difference-in-difference Analysis)

다음으로 수급지위 변화가 우울과 건강상태에 미치는 영향에 대해서 분석을 실시하였다. <표 3>은 우울총점을 종속변수로써 분석한 Pooled OLS와 랜덤효과(random effect)와 고정효과(fixed effects) 결과이다. Model 1~3까지의 결과를 보면 회귀계수의 차이만 있을 뿐 전달하는 메시지는 매우 비슷한 것을 알 수 있다. Model 1의 경우 년도 더미변수만 투입하였으며, Model 2는 개인단위 통제변수도 함께 투입하였다. Pooled OLS는 주어진 데이터가 패널구조라는 사실을 무시하고 분석하기 때문에 이러한 추정치들이 합리적이기 위해서는 기본적인 OLS 가정을 만족시켜야 한다. 예를 들어 오차항 사이의 상관관계 즉, 어떤 주어진 시점에서 패널 개체간의 상관관계인 동시적 상관(contemporaneous correlation)와 패널 그룹내에서 다른 시점간의 상관관계인 자기상관(autocorrelation)등이 존재하지 않아야 한다. 하지만 패널 데이터의 특성상 이러한 상관관계는 존재할 가능성이 높아 OLS의 가정을 위배할 가능성이 높다. 이럴 경우 OLS 추정치는 비효율적인 추정량이 될 수 있으며 특히 비관찰된 이질성(unobserved heterogeneity)을 통제하기 어려워 누락된 변수(Omitted variables)로 인한 편의가 생긴다. 결론적으로 OLS 추정치는 일치추정치(consistent estimator)가 되지 못한다(민인식, 최필선, 2010). 이러한 OLS의 단점을 보완하기 위해서 Model 3에서는 랜덤효과 모델로 분석하였으며, Model 4에서는 고정효과 모델로 분석을 실시하였다. 랜덤효과 모델의 경우 설명변수와 오차항간의 상관관계가 없다는 가정 아래, 일치추청치를 구할 수 있으며, 시불변 변수의 회귀계수 또한 추정 가능하다는 장점이 있다. 고정효과 모델은 상수항이 패널 개체별로 서로 다르면서 고정되어 있다고 가정하며, 추정계수의 경우 각 관측치별로 변하지 않는 이질성(heterogeneity)을 감안한 상태에서 추정한다는 장점이 있다.

OLS 분석과 랜덤효과 모델에서 수급 경험 집단과 계속적 수급집단의 우울도가 기준집단인 계속비수급 집단보다 통계적으로 유의미하게 높았다. 수급지위 변화와 우울의 관계를 살펴보면 대부분의 모델에서 비수급 상태에서 수급으로 진입의 경우 계속적 비수급 집단에 비해서 우울이 유의미하게 감소한 것으로 나타났으며, 수급상태에서 비수급으로 이동한 집단, 즉 수급탈출을 한 집단의 경우도 우울이 유의미하게 감소되는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 수급진입이 우울을 증가시킨다는 기존의 연구(이원진, 2011; Dooley & Prause, 2002)와는 다른 결과를 보여주는 것으로 해석에 신중을 기할 필요가 있다. 수급진입이 우울을 낮추는 것은 비수급 상태에서의 경제적 빈곤과 그에 따른 정신적 스트레스가 수급진입 후에는 어느 정도 나아지면서 나타나는 결과로 해석할 수 있다. 이때 기준집단인 계속적 비수급 집단에 비해서 수급진입을 경험한 집단의 우울의 감소가 통계적으로 유의미하다고 해석되어야 함에 유념해야 한다. 또한 수급에서 수급탈출로 이동한 집단의 경우에도 우울이 통계적으로 유의미하게 낮아졌다. 수급탈출 집단의 경우 수급탈출을 통한 경제적 자립과 그에 따른 가구상황의 변화가 우울을 낮추었을 것으로 추측할 수 있다. 이원진(2011)의 연구 역시 수급탈출 중에서 탈빈곤을 동반한 수급탈출의 경우에는 우울수준을 감소시키는 것으로 보고하고 있다. 또한 스티그마에서 벗어나고 행정기관의 부정적인 관리감독에서 벗어나 우울수준이 감소했다는 해석도 가능하다.

다음으로 수급지위 변화와 주관적 건강상태의 관계를 분석한 결과는 <표 4>와 같다. 건강상태 변수의 경우 서열변수이기 때문에 서열변수의 특성을 감안한 분석 방법인 순위로짓(ordered logit) 방법을 실시하였으며, 패널 데이터의 특성을 감안하여 개인별 비관찰된 특성을 고려하기 위해서 고정효과 순위로짓(fixed effect ordered logit) 분석을 실시하였다. 이는 앞서 언급한 대로 2가지 방법(Model 2와 Model 3)으로 실시되었다. Model 3의 경우 개인의 비관찰된 특성을 분석에 포함하기 위해 Chamberlain이 제안한 대로 분석에 투입된 개인단위 통제변수의 모든 년도의 평균값을 추가적으로 투입하였다.

주관적 건강상태의 경우 수급경험집단과 계속수급집단이 비수급집단보다 건강상태가 통계적으로 유의미하게 낮았으며, 반대로 Model 3은 비수급에서 수급으로 진입한 집단의 건강상태가 유의미하게 증가한 것을 보여주었다. 수급진입의 경험이 건강을 향상시켰다는 사실은 수급진입으로 인한 경제적 안정과 의료급여로 인한 의료 서비스 제공이 건강 향상에 도움을 주었을 것으로 해석가능하다. 또한 조건부 수급가구의 경우 직업훈련참가나 자활 사업 참여로 인해 건강상태가 향상되었을 수 있다. 한편, 한번이라도 수급탈출을 경험한 그룹과 수급에서 수급탈출로의 지위변동을 경험한 그룹의 건강상태 또한 통계적으로 유의미하게 향상되었다. 즉 수급탈출 경험은 건강상태를 향상시켰으며, 이는 경제적 자립과 그에 따른 가구의 상황변화가 이러한 건강상태 향상에 기여하였을 것으로 추측된다. 경제적 스트레스에서 벗어나고 자립으로 인한 긍정적 자아인식이 음주나 흡연과 같은 불건강 행위를 감소시키고 운동 등의 건강증진 행위를 증가시켜 건강상태를 향상시켰을 수 있다.

3. 강건성 분석(Robustness Analysis)

위에서 도출된 결론들이 얼마나 강건한지 알아보기 위해서 대안적인 분석방법을 몇 가지 더 시행하도록 한다. 수급지위 변화가 우울에 미치는 영향에 대한 강건성 분석 결과는 <표 5>에 제시되었다. OLS 결과와 일차차분 도구변수(first-difference instrumental variables estimation) 모델의 결과가 회귀계수의 차이를 보이긴 하지만 매우 비슷한 양상을 보이고 있다. 일단 전년도 우울의 값이 높을수록 다음연도의 우울이 통계적으로 유의미하게 높았으며, 예상한대로 수급을 한번이라도 경험한 집단과 계속 수급집단의 경우 비수급 집단과 비교했을 때 우울이 통계적으로 유의미하게 높았다. 하지만 모든 모델에서 수급지위의 변화경험(수급으로의 진입과 수급에서의 탈출)이 우울에 주는 영향은 여전히 우울을 감소하는 방향이었지만, 통계적 유의미성은 OLS 분석결과 중 수급에서 비수급, 즉 수급으로부터 탈출하였을 때만 확인되었다. 즉 앞서 분석과 비교해 볼 때, 수급으로의 진입과 수급에서의 탈출이 우울을 감소시킨다는 결과는 전시점(t-1)의 우울을 통제하였을 경우 통계적 유의성이 사라진다고 결론내릴 수 있다. 즉 수급지위변화와 우울은 상관관계가 없는 것으로 보인다.

다음으로 수급지위 변화가 건강상태에 미치는 영향에 대해서 강건성 분석을 한 결과는 아래의 <표 6>에 제시되었다. 건강상태 변수의 경우 서열변수로써 전 시점의 건강상태는 더미변수 형태(건강상태(t-1) = j, j=2,..5)로 투입되었다. 전 시점에서의 건강상태 변수를 투입할 경우 전 시점의 건강상태변수는 개인의 미관찰된 이질성과 상관관계를 가지게 될 가능성이 높으며, 이는 내생성 문제를 발생시켜 일치추정량을 갖지 못하게 한다. 이에 대한 처지가 필요하며 이를 위해, 개인단위의 통제변수의 평균치 값(fixed effect의 proxy로서)과 개별 관측치들의 초기상태의 건강상태변수 더미를 추가로 투입하였다.

분석 결과, 전년도의 건강상태변수의 경우 건강이 매우 안좋다고 응답한 사람들(t-1=1)에 비해서 건강상태가 좋다(t-1=2,..5)고 응답한 사람들이 다음연도에도 건강상태가 좋을 확률이 통계적으로 유의미하게 높았다. 수급지위변화 변수의 경우 수급진입집단을 제외하곤 앞서의 <표 4>의 분석결과와 비슷하다. 우선 수급경험집단은 계속적 비수급집단에 비해 건강상태가 좋지 않은 범주에 속할 가능성이 통계적으로 유의미하게 높았다. 하지만 <표 4>에서 비수급에서 수급으로 진입한 집단의 경우 모델에 따라 결과가 달랐는데, <표 6> 또한 결과가 혼재되었다. 즉 수급진입이 건강에 미치는 긍정적인 영향은 허위관계 일 수 있다. 또한 수급상태에서 탈수급한 집단의 경우 <표 4>와 <표 6>의 모든 모델에서 건강이 통계적으로 유의미하게 향상된 것으로 나타났다. 즉 수급에서 비수급으로의 수급탈출은 건강상태 향상에 기여한다는 앞서의 분석결과는 여전히 지지된다.