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지난호

제40권 제1호Vol.40, No.1

일하는 사람들의 행복: 종사상 지위별 삶의 만족에 대한 다차원 빈곤의 영향

Happiness of Workers: Effects of Multidimensional Poverty

Abstract

Work stimulates individuals as social beings and provides them with economic viability in a modern society. However, relatively little literature has been published that addresses happiness and multidimensional poverty among workers as a policy target group. This study was aimed at identifying and comparing the differences in life satisfaction, happiness, and multidimensional poverty across workers. We also examined the effects of multidimensional poverty on the life satisfaction of workers. To extract multidimensional poverty effects across status in employment, we categorized observations into four groups: regular employees, non-regular employees, self-employed with employees, and self-employed without employees. This study used data from the Korea Welfare Panel Study conducted by the Korea Institute for Health and Social Affairs (2007-2018). The findings include the following. First, with respect to life satisfaction and multidimensional poverty, non-regular employees and self-employed without employees fared worse than regular employees and self-employed with employees. Second, multidimensional poverty lowered the life satisfaction of workers. Self-employed with and without employees were more vulnerable than regular and non-regular employees especially with respect to the domain of social security. Together with these findings, we identify the effectiveness of the multidimensional poverty frame to improve happiness of workers and discover hidden vulnerable population. These provide policy makers with evidence to expand public policy targets to workers, especially including the self-employed.

keyword
HappinessLife SatisfactionWorkersStatus in EmploymentMultidimensional Poverty

초록

현대 사회에서 경제활동은 인간을 인간답게 하는 주요 사회경제적 기제이다. 하지만 공공정책 대상으로서 일하는 사람들과 이들의 행복에 주목하면서 생활의 취약한 다차원적 영역에 대한 종합적인 연구는 부족하다. 이 연구에서는 상용직 및 임시・일용직 임금근로와 고용인 여부에 따른 자영업의 경제활동상태 종사상 지위에 주목하면서 개인의 다차원 빈곤 수준과 삶의 만족으로 측정하는 행복에 대한 다차원 빈곤의 영향을 확인하고자 하였다. 이를 위해 2007~2018년에 수행된 제2~13차 한국복지패널조사 원자료를 이용하였다. 분석 결과, 첫째, 임시・일용직 임금근로자와 고용인이 없는 자영자의 다차원 빈곤이 높은 수준이었다. 둘째, 삶의 만족에 대한 다차원 빈곤 영역의 부정적 영향을 확인하면서, 임금근로자에 비해 특히 고용주와 자영자에서 안정성이 개인의 행복에 미치는 상대적으로 민감한 영향력을 검증하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 정책을 통해 달성하고자 하는 목적으로서 행복과 취약한 집단을 발견하기 위한 다차원 빈곤틀의 유효성을 확인하였다. 또한 공공정책의 대상 집단으로서 경제활동에 종사하는 인구 집단, 특히 자영업자를 포함하여 기존의 취약계층을 확장할 근거를 제시하였다.

주요 용어
행복삶의 만족경제활동종사상 지위다차원 빈곤

Ⅰ. 서론

왜 행복인가? 행복이란 무엇인가? 모두가 행복할 수 있는가? 우리는 행복한 삶을 지향하면서도 앞선 질문에 대한 공통의 답을 가지지 못하고 있다. 그럼에도 불구하고 여전히 행복이 현대 사회에서 일상을 살아가는 우리가 지향해야 할 삶의 가치라는 점을 부인할 수는 없다(Bentham, 1879). 행복한 삶을 위해서는 경제생활, 주거생활, 건강, 사회적 관계 등 다양한 일상의 영역에서의 결핍, 혹은 다차원적 빈곤으로부터 자유로워야 한다. 더불어 현대 인간의 활동적 삶(vita activa)을 위해 한나 아렌트(Arendt, H., 1958)가 제안한 세 가지 조건은 노동, 작업, 행위이다. 노동을 통해 생계를 유지할 수 있는 소득을 얻고(labor), 작업을 통해 자아실현을 추구할 수도 있으며(work), 행위를 통해 사회적 관계 속의 자기를 확립한다(action). 현대인은 일을 하면서 노동의 기능, 작업의 기능, 행위의 기능을 실현할 수 있다. 이 연구는 일하는 사람의 행복은 다양한 고용관계에 배태된 일의 성격에 영향을 받을 것이라는 점을 전제로 일을 하는 현대인의 행복을 증진시킬 수 있는 사회경제적 조건을 규명하려는 시도에서 출발한다.

통계청 자료에 따르면, 2018년 기준 우리나라의 임금근로자는 전체 취업자의 74.9%이다1). 이 중에서 상용직 임금근로자는 51.3%이고 임시직 임금근로자는 18.1%, 그리고 일용직 임금근로자는 5.4%이다. 자영업자는 전체 취업자의 21.0%이다. 이 중 고용원이 있는 고용주는 6.2%, 고용원이 없는 자영자는 14.9%이다. 그 외 무급가족종사자가 4.1% 정도이다. 자영업자의 비중에 주목할 필요가 있는데, 우리나라는 OECD 가입국을 기준으로 그리스, 터키, 멕시코, 칠레에 이어 자영업자의 비중이 5번째로 높은 수준이다. 우리나라에서는 실업률이 높아지면 노동시장에서 기회를 포착하지 못하는 이들이 자영업으로 유입되는 ‘밀어내기 가설(push hypothesis)’을 지지하는 근거들이 발견되고 있다(전병유, 2003; 김우영, 박동규, 2012; 지은정, 2012a)는 점에서 자영업자의 높은 비중이 긍정적인 신호는 아닐 수 있다. 하지만 공공정책 대상으로서 일하는 사람들과 이들의 행복에 주목하면서 생활의 취약한 다차원적 영역에 대한 종합적인 연구는 부족하다.

이 연구는 첫째, 일을 하고 있는 현대인의 경제활동상태의 종사상 지위에 따른 행복과 다차원 빈곤의 수준을 확인하고, 둘째, 다차원 빈곤이 삶의 만족으로 측정하는 행복에 미치는 영향을 검증하고자 한다. 이를 위해 경제활동상태를 다음과 같이 구분한다. 우선 임금근로자와 비임금근로자이다. 임금근로자는 다시 상용직 임금근로자와 임시・일용직 임금근로자로 구분한다. 비임금근로자는 자영업자와 무급가족종사자로 구분하며, 자영업자는 다시 고용원이 있는 고용주와 고용원이 없는 자영자로 구분한다. 실태를 고려하여 최종적으로 무급가족종사자는 제외한 총 4개의 종사상 지위 범주에 주목한다.

이 연구는 다음과 같은 점에서 기존 연구와 차별화 될 것으로 기대한다. 첫째, 개인의 행복과 일, 다차원 빈곤이라는 학술적 개념이 독립적으로 다루어져왔던 것과 달리, 종사상 지위별 개인의 삶의 만족에 대한 다차원 빈곤의 영향이라는 연구 틀을 통해서 종합적으로 접근하는 것이다. 특히, 다수의 기존 문헌에서 사용한 삶의 만족이라는 개념을 선행연구 검토를 통해 공공정책의 목적으로서의 행복을 강건하게 측정하는 대표지표로 재조명하였다. 둘째, 행복과 다차원 빈곤 개념을 통해 종사상 지위에 따라 일하는 사람들의 취약한 지점을 확인하였다. 이는 공공정책의 대상 집단으로서 기존의 취약계층을 확장할 수 있는 실증적 근거가 될 수 있다. 셋째, 비교적 장기간을 포괄하는 패널자료를 이용해 분석 결과의 전국 대표성을 확보하면서, 개인의 측정할 수 없는 특성을 통제하는 고정효과모형을 적용하여 삶의 만족을 종속변수로 하는 실증분석 방법을 개선한 것이다.

이 연구를 다음과 같이 구성한다. 1장의 문제제기에 이어 2장에서는 선행연구 검토를 통해 행복과 다차원 빈곤, 그리고 경제활동상태와 행복의 관계를 탐색하여 연구문제를 도출한다. 3장에서는 분석자료와 분석모델을 제안한다. 4장에서는 경제활동상태에 따른 다차원 빈곤의 수준을 확인하고, 행복에 대한 다차원 빈곤의 영향을 경험적으로 검증한다. 그리고 마지막 5장에서는 결론과 학술적, 정책적 함의를 제시한다.

Ⅱ. 선행연구 검토

1. 행복의 측정과 영향요인

정책목표로서의 ‘경험한 효용(Experienced utility)’, 즉 행복의 타당성에 대한 연구가 누적되어 왔다. 특히 심리학자이자 경제학자로서 2002년 노벨경제학상을 수상한 카네만(Kahneman, D.) 교수가 참여한 연구 성과들이 두드러진다(Kahneman, Wakker & Sarin, 1997; Kahneman & Tversky, 2003; Kahneman & Sugden, 2005; Kahneman & Thaler, 2006). 이 연구들의 출발점은 정책이 추구해야 할 가치로서의 ‘효용(utility)’이다. Kahneman, Wakker, Sarin(1997)은 하위 개념으로 ‘경험한 효용’을 ‘결정 효용(decision utility)’과 구분한다. 결정효용은 현시선호(revealed preference)에 의해 드러난 욕구(Kahneman & Thaler, 2006, p.221)로, 소득이나 소비, 물질 등의 현상으로 실현된다. 반면, 경험한 효용은 사건과 조건에 대한 경험으로, 감정적 반응과 만족감이다.

예를 들어 토스터기 두 개가 있다. A는 정상적으로 작동한다. B는 정상적으로 작동하되 빵을 꺼낼 때 약한 전기충격이 있다. A를 사용하든 B를 사용하든 토스터기를 이용해 구워진 빵을 얻을 수 있다는 사실은 같지만, B를 이용한다면 불쾌한 전기충격을 감내해야 한다. 구워진 빵의 결정효용만을 주목한다면 A와 B의 선택은 다르지 않다. 하지만 전기충격을 피하려는 경험한 효용을 고려한다면 사실상 A를 선택하게 된다(ibid, 376). 카네만은 자신이 참여한 연구들에서 공통적으로, 결정효용에 주목하다보면 실질적인 효용을 극대화하기 위한 학술적, 정책적 노력에서 경험한 효용의 요소를 놓칠 수 있음을 지적한다.

경험한 효용을 일상용어로 변환하면 행복이 된다(Kahneman, 2000). 행복은 개인 단위에서도, 그리고 집합적(aggregate) 단위에서도 실현할 수 있다. 그리고 추상적 개념인 행복을 측정할 수 있는 단위로 변환한 지표가 행복감, 삶의 만족, 유데모니아 등이다(OECD, 2013). 정서적인 반응으로서의 행복감부터 평가로서의 삶의 만족, 그리고 인지적 판단으로서의 유데모니아의 스펙트럼에서 비교적 강건하게 행복을 측정하는 지표로 삶의 만족을 주로 사용한다(Scitovsky, 1992; Kahneman & Deaton, 2010; Wang et al., 2014). Scitovsky(1992)는 심리학적 관점에서 감정적 반응으로서의 행복감보다 삶에 대한 평가를 반영하는 만족감이 환경 변화에 강건하게 반응한다는 철학적, 이론적 논의를 제안하였다. 이에 대해 Kahneman & Deaton(2010)은 미국의 갤럽-헬스웨이 자료를 이용해 소득 증가의 환경 변화에 대해 삶의 만족이 강건하게 반응하는 경험적 근거를 제시했다. 그리고 Wang 외(2014)는 한국종합사회조사, 한국노동패널, 갤럽월드폴, 세계가치관조사, 아시아바로미터, 사회조사 등 다수의 자료를 활용해 한국인의 행복을 측정하는 지표로서 삶의 만족의 타당성을 검증하였다.

개인의 행복에 대한 인구사회학적 특성의 영향은 다수의 문헌에서 공통적으로 나타난다. 일반적으로 남성보다 여성의 삶의 만족이 높다(Clark, 1997; Rudolf & Kang, 2015). 연령에 따라서는 40대에서 최저점을 보이는 U형태의 특성(Blanchflower & Oswald, 2008; 2012; Weiss et al., 2012; Schwandt, 2016; 김성아, 정해식, 2019)을 보인다. 배우자가 있는 사람들이 이혼, 별거, 사별 등 결혼 경험이 있는 사람들에 비해 삶의 만족 수준이 높고, 미혼자가 가장 낮다(Lucas & Clark, 2006; 김성아, 정해식, 2019). 교육수준이 높을수록 삶의 만족 수준이 높다(Ferrante, 2009). 소득과 자산의 경제력이 높을수록 삶의 만족이 높다(Kahneman & Deaton, 2010; 정해식, 김성아, 2019). 이와 같은 개인의 행복에 대한 인구사회학적 특성이 가지는 영향의 정형화된 논의에서 다차원 빈곤의 영향은 아직 검증되지 않았다.

2. 다차원 빈곤과 행복

다차원 빈곤(multidimensional poverty)은 실질적 자유의 확장 과정으로서의 인간발달(human development)에 대한 센(Sen, A., 1999)의 논의에서 출발하였다. 다차원 빈곤 접근에서는 개인이 스스로 선택한 삶을 ‘실현할 수 있는 기본 능력의 결핍(deprivation of basic capabilities)(ibid, pp.20-21)’을 빈곤으로 정의한다. 기본 능력의 결핍은 전통적인 빈곤의 차원으로서의 소득 뿐 아니라 영양 등 식생활, 건강 등 삶의 다양한 차원에서 나타난다. 이러한 흐름에서 출발하여 기존 소득 중심의 빈곤 논의를 ‘다차원 빈곤’ 접근으로 확장하며 발전했다.

다차원 빈곤과 행복과의 관계에 대한 연구는 그 필요에도 불구하고 충분하지 않다. 이 맥락에서 Alkire(2007)는 2007년 옥스퍼드대학교 ‘빈곤과 인간발달 계획 워크숍(Workshop of the Oxford Poverty and Hunam Development Initiative, OPHI)’에서 ‘인간발달지수(Human Development Index, HDI)’의 지수체계에서 놓치고 있는 이슈에 관한 논의를 소개했다. HDI는 센의 자유를 확장하는 과정으로서의 ‘인간발달’을 측정하는 주요 지수체계로써 소득, 기대수명, 교육의 세 가지 지수로 구성된다. 이 워크숍에서 고용(employment), 권한 부여(empowerment), 물리적 안전(physical safety), 존엄성(the ability to go about without shame), 그리고 주관적 웰빙(subjective well-being)의 다섯 가지 이슈에 주목했다(ibid, p.348). 앞선 4개의 주제는 객관성을 확보하며 다차원 빈곤의 구성요소로 수용될 수 있으나, 마지막 주관적 웰빙, 혹은 ‘삶의 만족(life satisfaction)’으로 측정하는 행복은 다차원 빈곤 차원의 충족이라는 수단을 통해 확보할 수 있는 최종적인 목적으로 기능한다(ibid, p.356)

국내에서도 다차원 빈곤에 대한 다수의 연구가 진행되어 왔다(서병수, 2007; 최균, 서병수, 권종희, 2011; 서병수, 권종희, 2013; 이현주, 정은희, 2014; 김태완, 이주미, 정진욱, 2015). 이들 연구의 대부분은 관련 선행연구에 근거하여 다차원 빈곤틀을 구성하였다. 김문길 등(2017)은 전문가조사를 통해 집단지성에 근거한 다차원 빈곤틀을 제안했다는 점에서 특징적이다. 이는 다수의 숙의에 의한 참여를 통해 구축된 것으로 사람들이 주요하게 생각하는 가치를 반영할 수 있다는 점에서 다차원 빈곤 접근의 지향에 부합된다(Alkire et al., 2015). 이를 통해 기존 연구에서 주목하는 빈곤과 함께 주거, 건강, 고용, 사회문화적 자본 등의 다양한 유형의 사회적 위험을 다차원 빈곤의 틀로 종합하였다. 이 연구에서 활용하는 다차원 빈곤틀의 구체적인 구성과 내용은 다음 그림과 같다.

김문길 외(2017)의 다차원 빈곤틀은 경제력, 주거, 건강, 고용, 사회문화적 자본, 그리고 안정성의 6가지 영역으로 구성된다. 경제력은 가처분소득과 순자산의 하위지표로, 주거는 주거비부담과 최저주거기준, 주거설비, 주거시설로, 건강은 만성질환과 주관적 건강상태, 우울, 의료비 부담으로, 고용은 실업과 근로지속가능성, 근로시간형태로, 사회문화적 자본은 사회적 친분관계와 여가, 문화비 지출로, 그리고 안정성은 공적연금과 고용보험, 물질적 박탈의 총 19개 하위지표로 구성된다.2) 이 연구에서는 임금근로와 자영업의 경제활동상태에 따른 영역별 다차원 빈곤 수준과 최종 정책 목표로서의 행복에 미치는 다차원 빈곤의 영향을 확인하기 위해 김문길 외(2017)이 제시한 다차원 빈곤틀을 활용한다.

3. 경제활동상태와 행복

경제활동상태와 행복의 관계에 대해서는 Blanchflower(2004)의 연구에 주목할 수 있다. 이 연구에서는 자료를 이용할 수 있는 OECD 가입국에 주목하여 임금근로자에 비해 자영업자의, 자영업자에 비해 고용주가 직업의 압박(job pressure)을 강하게 느끼지만, 그들의 삶에 대한 통제력을 가지면서 직업 만족도가 높다는 것을 확인하였다. 그러나 이러한 경향이 모든 OECD 가입국에서 일관되게 나타나지 않고, 한국의 자료가 부재하여 분석에 포함되지 않았다는 점에서 한계를 가진다.

Andersson(2008)은 임금근로와 자영업의 경제활동상태에 따른 차이에 따른 삶의 만족, 직업만족, 직업스트레스, 정신건강, 전반적 건강상태 등에 주목했다. 임금근로자에 비해 자영업자의 직업 스트레스와 정신건강 문제가 심각한 데에 비해 삶의 만족, 직업 만족 수준이 높게 나타났다. 자영업자의 일에 대한 정신적 긴장감이 임금근로자에 비해 낮은 것으로 나타나 경제적 수익이나 일의 자율성 등 경제활동상태에 따라 사회경제적 조건이 최종 행복감에 미치는 영향의 양상에 차이가 있을 것이라는 점을 시사한다. 하지만 임금근로자의 고용안정성이나 자영업자 규모 등 집단 내 구성원의 복합적인 특성을 분해하지 못했다.

국내에서는 김효선(2018)이 12차 한국교육고용패널 자료를 이용해 전일제 비정규직 임금노동자의 행복감3)에 영향을 미치는 요인을 확인하였다. 분석 결과, 기술 및 능력과 일의 정합성이 가지는 영향력을 확인하였으며, 직장 내 의사소통 만족도 또한 유의미한 영향요인으로 나타났다. 그러나 패널자료를 이용하였음에도 단년도 OLS 추정에 그쳤고, 정규직 임금근로자 및 자영업자 등 다른 경제활동상태에 있는 이들과 비교하지 못한 한계가 있다.

윤명숙과 이묘숙(2012)은 자체 수행한 면접조사 결과를 이용해 641명의 65세 이상 노인의 경제활동과 행복에 대한 분석 결과를 제시하였다. 그 결과, 노인의 경제활동이 자아존중감을 통해 행복감을 높이는 완전 매개 경로를 확인하였다. 다만, 분석자료가 전국 대표성을 확보하기에 한계가 있고, 단년도 자료를 이용하여 행복한 노인이 경제활동에 주로 참여할 역인과성의 가능성에 대해서는 고려하지 못하였다.

국내에서 자영업자에 대한 연구는 자영업 규모(김우영, 2002; 김우영, 박동규, 2012; 서정희, 박경하, 2016), 자영업 진입 선택(전병유, 2003; 성지미, 2011; 지은정, 2012a; 김우영, 2013; 조동훈, 2013), 자영업 지속 결정(안주엽, 성지미, 2003), 자영업자 소득(최강식, 정진욱, 정진화, 2005; 금재호, 이인실, 2011; 성지미, 2011; 최민정, 2015)과 불평등(지은정, 2012b) 그리고 복지인식(최영준, 이승준, 2015)을 주된 주제로 하고 있다. 이들의 행복에 대한 연구는 부족하다. 다만 자영업자에 대한 국내 연구에서는 실업률이 낮아지면 자영업자 비율이 높아지는 끌어들이기가 아니라 실업률이 높아지면 자영업자 비율이 높아지는 밀어내기로 결론내고 있어 자영업자의 행복에 부정적인 요소가 있을 수 있음을 유추할 수 있을 뿐이다.

이 연구에서는 일하는 사람들의 잠재적인 다차원적 복지수요를 탐색하고자 임금근로와 자영업의 종사상 지위 고려하여 다차원 빈곤의 영역이 이들의 행복에 미치는 영향을 확인한다. 종사상 지위에 따른 영향력 차이가 발견된다면 행복증진을 위한 사회정책에 있어서 종사상 지위가 중요한 지점이 된다는 정책적 시사점을 도출할 수 있다.

Ⅲ. 분석자료

이 연구에서는 2007~2018년 한국복지패널의 개인단위 원자료를 이용한다. 한국복지패널은 한국보건사회연구원에서 생산하고 있는 대표적인 패널자료로 저소득층을 과대표집하여 빈곤 연구에 적합하다. 특히 이 연구에서 활용하고 있는 김문길 외(2017)의 다차원 빈곤틀은 경제력, 주거, 건강, 고용, 사회문화적 자본, 안정성의 6개 영역과 19개 하위지표로 측정하는 다양한 생활 장면에서 나타나는 빈곤을 포괄하고 있다. 그림1과 같이, 가처분소득은 다차원 빈곤 영역 중 경제력의 하위지표이다. 그리고 중위 가처분소득 50% 미만으로 측정하는 소득빈곤과 다차원 빈곤 점수의 상관계수가 0.4573(p=0.000)로 낮지 않은 수준이다. 따라서 19개 지표로 측정하는 다양한 생활 장면의 빈곤인구를 포착하기 위해서는 저소득층을 과대표집한 한국복지패널이 적합할 수 있다.

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그림 1.

김문길 외(2017)의 다차원 빈곤틀

hswr-40-1-146-f001.tif

자료: 김문길 외(2017). 청년빈곤의 다차원적 특성 분석과 정책 대응 방안. 한국보건사회연구원. p.257.

또한, 한국복지패널은 인구총조사를 기반으로 표집함으로써 제주도를 포함한 전국의 대표성을 확보하고 있다. 최종 유효표본이 표집설계와 불일치하거나 패널 탈락(attrition) 등으로 발생할 수 있는 표집오차를 보완하기 위해 한국복지패널에서 제공하는 횡단면 개인가중치를 사용할 수 있다. 그리고 가구의 경제상태, 복지제도 경험, 가구구성원의 인식 등이 정보를 제공하고 있다. 따라서 이 연구가 경제활동을 하는 개인의 행복과 다차원 빈곤을 주요 주제로 하기 때문에 한국복지패널이 유용하다.

분석자료인 2007~2018년 한국복지패널의 개인단위 원자료에서 임금근로자와 자영업자를 추출하여 분석을 위한 총 유효표본으로 약 77,500명을 확보했다. 최종적으로 모든 변수를 활용할 수 있는 표본만 이용한다. 이들의 삶의 만족과 다차원 빈곤 영역 점수, 그리고 인구사회학적 특성에 대한 기술통계분석 결과는 다음 <표 1>과 같다.

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표 1.

기술통계분석

구분 전체(2007-2018년)
2018년
유효표본 평균 표준편차 최솟값 최댓값 유효표본 평균 표준편차 최솟값 최댓값
종속변수
삶의 만족(점) 77,455 3.60 0.647 1.00 5.00 6,222 3.70 0.589 1.00 5.00
다차원빈곤
경제력(점) 77,507 0.03 0.046 0.00 0.17 6,222 0.02 0.038 0.00 0.17
주거(점) 77,507 0.02 0.026 0.00 0.17 6,222 0.01 0.020 0.00 0.13
건강(점) 77,507 0.02 0.032 0.00 0.17 6,222 0.02 0.031 0.00 0.17
고용(점) 77,507 0.03 0.038 0.00 0.17 6,222 0.02 0.034 0.00 0.17
사회문화적 자본(점) 77,507 0.02 0.033 0.00 0.17 6,222 0.01 0.025 0.00 0.17
안정성(점) 77,507 0.02 0.031 0.00 0.11 6,222 0.02 0.035 0.00 0.11
통제변수
여성(남성=0) 77,507 0.40 0.490 0.00 1.00 6,222 0.42 0.494 0.00 1.00
만나이(세) 77,507 44.20 12.902 16.00 97.00 6,222 44.41 13.404 16.00 91.00
교육수준(중졸이하=0, ×100=%)
고졸 77,507 0.34 0.475 0.00 1.00 6,222 0.33 0.471 0.00 1.00
대졸이상 77,507 0.49 0.500 0.00 1.00 6,222 0.53 0.499 0.00 1.00
결혼상태(유배우=0, ×100=%)
이혼・별거・사별 77,484 0.09 0.284 0.00 1.00 6,220 0.10 0.296 0.00 1.00
미혼 77,484 0.23 0.419 0.00 1.00 6,220 0.23 0.424 0.00 1.00
가구규모(명) 77,507 3.31 1.166 1.00 6.00 6,222 3.20 1.176 1.00 6.00
균등화 가구가처분소득(만원/연) 77,506 2,996 2,685 -104,190 201,774 6,222 3,700 2,743 -104,190 86,996
근속연수(연) 77,507 3.42 2.773 1.00 12.00 6,222 5.21 3.981 1.00 12.00

주: 개인가중치를 적용한 값임. 균등화 가구 가처분소득은 가구 가처분소득 총액을 가구원수의 루트값으로 나누어 가구 내 규모의 경제를 고려한 것임. 실증분석에서 소득은 1이하의 값을 1로 변환해 로그치환하여 사용함.

자료: 2007-2018년 한국복지패널 원자료

행복의 대리변수인 삶의 만족 점수는 평균 3.6점, 표준편차는 0.65 정도이다. 이 중 최근 연도인 2018년 자료의 평균 점수는 3.7점, 표준편차는 0.59 정도이다. 전체 표본의 다차원 빈곤 영역 중 경제력 0.03점, 주거 0.02점, 건강 0.02점, 고용 0.03점, 사회문화적 자본 0.02점, 안정성 0.02점인 데에 비해 2018년에는 경제력, 주거, 고용, 사회문화적 자본의 점수가 약간씩 감소했다. 전반적으로 경제활동인구의 행복이 지난 10년 간 상승 추세에 있었고, 표준편차로 측정하는 행복의 불평등(Helliwell, Huang & Wang, 2019)이 줄어들었다. 이와 함께 일부 영역에서 다차원 빈곤 수준도 완화되었음을 확인할 수 있다.

분석대상자의 인구사회학적 특성으로서, 성별, 나이, 교육수준, 결혼상태, 가구규모, 그리고 가처분소득으로 측정하는 가구의 경제 수준을 확인하였다. 임금근로자와 자영업자를 중심으로 하기 때문에 여성의 비율이 전체 표본의 40% 정도이고 2018년에는 42% 정도로 약간 증가했다. 평균 나이는 만 44세 정도이고, 중졸 이하를 준거집단으로 하는 교육수준은 전체 표본 중 고졸은 34% 정도, 대졸 이상은 49% 정도이다. 2018년에 고졸은 33% 정도로 약간 감소했으나 대졸 이상이 53%로 늘어 전반적으로 높아진 교육수준이 반영되었다. 유배우를 준거집단으로 하는 결혼상태와 관련해, 전체 표본의 9%가 이혼, 별거, 사별 상태이고 23%는 미혼이다. 2018년에는 이혼, 별거, 사별이 10%로 약간 늘었다. 전체 표본의 가구규모는 3.3명이었으나 2018년에는 2.1명으로 감소하였다. 가구원수의 제곱근으로 나누어 산출한 균등화 가구 가처분소득은 전체 표본 연간 2,996만원에서 2018년 3,700만원으로 약간 증가하였다. 마지막으로 근속연수는 경제활동의 종사상 지위에 머무른 누적효과를 통제하기 위해 분석자료가 포괄하는 2007~2018년 중 분석대상자가 동일 경제활동 지위에 종사한 연도를 계산한 것이다.4) 이 변수는 최소 1년부터 최대 12년까지의 범위를 가지며 전체 기간 평균은 3.4년이다.

분석 표본 중 행복의 대리지표인 삶의 만족과 다차원 빈곤 영역의 상관관계 분석 결과는 다음 <표 2>와 같다. 삶의 만족과 경제력, 주거, 건강, 고용, 사회문화적 자본, 안정성의 6개 다차원 빈곤 영역은 모두 통계적으로 유의한 수준에서(p=0.000) 부적 상관관계를 보였다. 영역별로는 사회문화적 자본과의 계수가 약 –0.4 정도로 다른 영역에 비해 삶의 만족과 상관관계가 높은 것으로 보인다. 그 외 경제력과 안정성, 건강의 상관계수도 –0.2 이상이다. 분산팽창인수(Variation Inflation Factor, VIF)를 확인한 결과, 삶의 만족, 다차원 빈곤 영역 점수, 성별, 연령, 교육수준, 결혼상태, 가구규모, 그리고 균등화 가구가처분소득의 인구사회학적 특성 간에 다중공선성은 발견되지 않았다.

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표 2.

행복과 다차원 빈곤의 상관관계 분석

(단위: 점)
구분 삶의 만족 다차원빈곤 경제력 주거 건강 고용 사회문화적자본
다차원빈곤 -0.4314 *** 1
경제력 -0.2634 *** 0.7027 *** 1
주거 -0.1545 *** 0.3987 *** 0.2155 *** 1
건강 -0.2243 *** 0.4612 *** 0.1826 *** 0.0510 *** 1
고용 -0.1077 *** 0.5066 *** 0.1728 *** 0.0211 *** 0.0898 *** 1
사회문화적 자본 -0.3933 *** 0.5392 *** 0.1990 *** 0.0756 *** 0.1524 *** 0.0769 *** 1
안정성 -0.2265 *** 0.6059 *** 0.2828 *** 0.1358 *** 0.0628 *** 0.3693 *** 0.1534 ***

주: 다차원빈곤은 0-1점 범위의 점수이며, 경제력, 주거, 건강, 고용, 사회문화적 자본, 안정성 영역 점수의 합계임.

자료: 2007-2018년 한국복지패널 원자료

Ⅳ. 경제활동상태에 따른 행복과 다차원 빈곤

경제활동상태별 집단 간 행복과 다차원 빈곤의 평균 비교를 위해 분산분석(ANOVA)을 실시하였다. 다음 [그림 2]와 <표 3>은 분산분석 결과를 정리한 것이다. 그림에서는 경제활동상태에 따른 행복과 다차원 빈곤의 전반적인 수준과 추이를, 표에서는 전체 통합표본을 활용한 구체적인 통계량을 확인할 수 있다.

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표 3.

경제활동상태별 행복과 다차원 빈곤의 분산분석 결과

(단위: 점)
구분 임금근로자
자영업자
전체 F-stat.
상용직 임시일용직 고용주 자영자
삶의 만족 n 29,252 26,366 2,474 19,363 77,455 1,128.83***
평균 3.73 3.44 3.63 3.51 3.60
s.d. (0.574) (0.698) (0.649) (0.663) (0.647)
다차원 빈곤 n 29,276 26,383 2,477 19,371 77,507 9,887.22***
평균 0.079 0.213 0.073 0.124 0.129
s.d. (0.080) (0.118) (0.073) (0.103) (0.114)
경제력 평균 0.021 0.044 0.011 0.034 0.030 1,542.37***
s.d. (0.038) (0.053) (0.030) (0.051) (0.046)
주거 평균 0.015 0.018 0.011 0.016 0.016 96.84***
s.d. (0.024) (0.028) (0.022) (0.027) (0.026)
건강 평균 0.013 0.025 0.017 0.034 0.020 1,498.37***
s.d. (0.025) (0.035) (0.029) (0.040) (0.032)
고용 평균 0.002 0.051 0.000 0.000 0.017 32,415.48***
s.d. (0.010) (0.035) (0.000) (0.000) (0.031)
사회문화적자본 평균 0.021 0.034 0.029 0.034 0.027 753.33***
s.d. (0.034) (0.041) (0.039) (0.040) (0.038)
안정성 평균 0.008 0.042 0.005 0.007 0.007 7,985.00***
s.d. (0.024) (0.039) (0.016) (0.020) (0.033)

주: 삶의 만족은 무응답을 제외한 유효표본임. 다차원빈곤은 0-1점 범위의 점수임. 횡단 개인가중치를 이용함. *p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001

자료: 2007-2018년 한국복지패널 원자료

다음 [그림 2]에서 보는 바와 같이, 실선으로 표시된 삶의 만족은 2007년 이후 2018년까지 전반적으로 상승 추세에, 막대그래프로 표시된 다차원 빈곤 수준은 감소 추세에 있다. 경제활동상태에 따라 삶의 만족은 상용직 임금근로자가 2007년 3.6점에서 2018년 3.8점으로 가장 높다. 고용인이 있는 고용주의 삶의 만족 또한 2007년 3.4점에서 2018년 3.6점으로 연도별 등락을 보이면서 다른 경제활동상태 집단에 비해 상대적으로 높은 수준이다. 고용인이 없는 자영자의 삶의 만족 또한 2007년 3.3점에서 2018년 3.7점으로 연도별 등락을 보이지만, 고용주에 비해서는 상대적으로 낮다. 특히 임시・일용직 임금근로자의 삶의 만족이 2007년 3.1점에서 시작해서 2018년 3.6점으로 증가하였으나 다른 경제활동상태에 있는 집단에 비해 가장 낮은 삶의 만족 수준을 보였다.

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그림 2.

경제활동상태별 행복과 다차원 빈곤 추이

hswr-40-1-146-f002.tif

주: 다차원빈곤은 0-1점 범위의 점수임. 횡단 개인가중치를 이용함.

자료: 2007-2018년 한국복지패널 원자료

다차원 빈곤 수준은 삶의 만족과 반대의 양상을 보인다. 2007년부터 약 10여 년간 완화되어 왔다. 경제활동상태에 따라서는 임시・일용직 임금근로자의 다차원 빈곤 수준이 가장 높다. 그리고 고용인이 없는 자영자, 상용직 임금근로자, 고용인이 있는 고용주의 순이다. 임시・일용직 임금근로자의 다차원 빈곤 영역 중 안정성의 빈곤 점수가 0.07점에서 0.03점으로, 경제력이 0.06점에서 0.03점으로 완화되었다. 반면, 고용의 빈곤 점수는 2007년 0.01점에서 2008년 0.04점으로, 2018년에는 0.06점으로 점차 높아져 이 영역에 주목할 필요가 있다.

자영자의 다차원 빈곤 영역에서는 고용주와 함께 고용의 빈곤 점수가 0점을 유지한다. 실업, 근로지속가능성, 근로시간형태의 하위 지표가 임금근로자의 고용의 질과 주로 관련있는 요소이기 때문이다. 그 외 경제력, 주거, 건강, 사회문화적 자본, 안정성의 모든 영역에서 빈곤 점수가 2007년에 비해 2018년에 약간씩 감소해왔다. 이 중에서 경제력의 감소폭이 2007년 0.16점에서 2018년 0.09점으로 크다. 상용직 임금근로자의 다차원 빈곤 또한 경제력, 주거, 건강, 고용, 사회문화적 자본, 안정성의 모든 영역에서 감소했다. 다차원 빈곤 점수가 가장 낮은 고용주의 영역별 다차원 빈곤 점수 또한 전반적으로 감소했다.

2007년부터 2018년까지 총 12개 년도의 한국복지패널 원자료를 통합(pooling)하여 경제활동상태 집단별 행복과 다차원 빈곤 평균을 비교하기 위한 분산분석 결과는 다음 표와 같다. 그림에서 본 바와 같이, 경제활동상태 집단별 평균이 통계적으로 유의한 수준에서 차이를 보인다(p=0.000).

우선 [그림 2]에서 확인한 것과 같이, 상용직 임금근로자와 고용주의 삶의 만족이 3.7점 내외로 높다. 반면, 자영자는 3.5점, 임시・일용직 임금근로자는 3.44점에 불과하다. 다차원 빈곤 점수 또한 그림과 같이 임시・일용직 임금근로자가 0.2점 정도로 가장 열악하다. 상용직 임금근로자와 고용주가 0.07점대인 데에 비해 자영자의 다차원 빈곤 점수가 0.12점 정도로 낮지 않다는 데에 주목할 필요가 있다.

다차원 빈곤 영역별로는 전반적으로 임시・일용직 임금근로자의 열악함을 확인할 수 있다. 경제력(0.04), 주거(0.02), 고용(0.05), 사회문화적 자본(0.034), 안정성(0.04)의 모든 영역에서 가장 높은 빈곤 점수를 보였다. 고용인이 없는 자영자는 건강의 빈곤 점수가 0.034점, 사회문화적 자본이 0.034점으로 가장 높다. 고용인이 있는 고용주의 다차원 빈곤 수준이 상용직 임금근로자와 함께 양호하다는 점에서 전체 자영업자 집단을 세분화하여 접근할 필요를 확인할 수 있다. Scheffe 사후분석 결과 경제활동상태 집단별 삶의 만족과 다차원 빈곤 점수, 다차원 빈곤 영역별 점수의 차이는 대체적으로 모든 집단에서 통계적으로 유의하다. 단, 실업, 근로지속가능성, 근로시간형태의 불안정성의 임금근로와 관련된 지표로 구성된 고용 영역에서 고용주와 자영자의 점수는 0이므로 예외이다. 그리고 사회문화적 자본 영역에서 자영자와 임시일용직 임금근로자의 점수가 근소하여 통계적으로 다르지 않다. 안정성 영역에서는 자영자와 상용직 임금근로자의 다차원 빈곤 점수가 통계적으로 다르지 않다. 사후분석 결과는 부록표 1에서 보여주고 있다.

이 장의 경제활동상태의 집단별 행복과 다차원 빈곤 수준에 대한 분석 결과, 임시・일용직 임금근로자의 취약성을 재확인하면서 고용인이 없는 자영자의 다차원적 욕구를 확인했다. 이후 분석에서는 개별 다차원 빈곤 영역이 경험한 효용으로서 삶의 만족으로 측정하는 행복 수준에 미치는 영향을 경험적으로 검증한다.

Ⅴ. 경제활동상태별 행복에 대한 다차원 빈곤의 영향

1. 분석모형

앞선 경제활동상태에 따른 행복과 다차원 빈곤 수준 분석에 이어, 경제활동을 하는 개인의 행복에 다차원 빈곤이 미치는 영향을 확인하기 위한 분석모형은 다음과 같다. 하지만 삶의 만족으로 측정하는 주관적 경험으로서의 행복이 측정할 수 없는 개인의 고유한 특질로부터 자유롭지 못하므로, 고정효과모형을 주 분석모형으로 한다.

l s i r t = β 0 + β 1 E m p i r t + β 2 M P i r t + β 3 X i r t + α i + v r + v t + ε i r t

여기에서 lsirt는 연도 t에 지역 r에 거주하면서 상용직 임금근로자, 임시・일용직 임금근로자, 고용주 및 자영자의 경제활동(Empirt)에 종사하는 개인 i의 삶의 만족으로 측정한 행복 수준이다. 경제활동상태 더미변수군(Empirt)의 회귀계수인 β1을 통해 종사상 지위에 따른 행복 수준의 통계적 차이를 확인할 수 있다. MPirt는 개인 i의 다차원적 빈곤(김문길 외, 2017) 영역의 벡터이다. 그런데 김문길 외(2017)의 다차원 빈곤틀에서 고용 영역을 구성하는 실업률, 근로지속가능성, 근로시간형태의 지표가 주로 임금근로자의 특성을 반영한다고 볼 수 있다. 분석표본에서 임금근로자와 자영업자만을 모두 포함하므로 다차원 빈곤의 영향을 검증하는 분석모형에서 고용 영역은 제외하고 경제력, 주거, 건강, 사회문화적 자본, 그리고 안정성을 고려하고자 한다. 따라서 β2는 경제활동상태를 고려한 5개 다차원 빈곤 영역이 개인의 행복에 미치는 영향을 의미한다. Xirt는 개인 i의 성별, 만나이, 만나이 제곱, 교육수준, 결혼상태, 가구규모, 가구소득, 근속연수 등 인구사회학적 특성의 벡터이다. αi는 개인 고정효과, ur은 거주지역의 고정효과이고, vt는 연도로 측정하는 시점 고정효과, εirt는 개인 i의 오차항이다.

분석을 수행하기 위해 다루어야 할 두 가지 이슈가 있다. 첫째는 결과변수의 서수성(ordinality)이다. 분석모형의 결과변수인 삶의 만족 점수가 1~5점 범위의 서수척도로 측정되었지만, Ferrer-i-Carbonell, Frijters(2004)의 연구에 따르면 고정효과를 통제할 때 결과변수의 서수성은 최종 분석결과에 영향을 미치지 않는다. 둘째, 조사 자료의 표집오차이다. 분석자료인 한국복지패널은 자료수집 과정에서 발생하는 표집오차를 통제하기 위해 횡단 및 종단 가중치를 제공한다. 여기에서는 2~13차 한국복지패널 횡단자료를 통합한 자료를 활용하기 때문에 최종 분석자료는 불균형(unbalanced panel)하다. 그런데 종단가중치는 응답자가 발견되는 최근 시점을 기준으로 산출되므로 불균형 패널에서 종단 가중치를 사용한다면 자료 손실을 피할 수 없다.

따라서 여기에서는 풍부한 자료를 활용하기 위해 횡단면 개인가중치를 적용한 통합 최소자승법(Pooled OLS) 회귀분석을 우선 적용, 해석한다. 그리고 측정할 수 없는 개인의 고유한 특질을 통제하는 개인고정효과 모형(Fixed Effects Model, FE)5)과 결과의 강건성(robustness)을 비교할 것이다. 그리고 경제활동상태에 따른 하위표본을 구성하여 상용직 임금근로자, 임시・일용직 임금근로자, 고용주, 자영자의 행복에 대한 다차원 빈곤 영역 영향을 비교한다.

2. 분석결과

다음 <표 4>는 실증분석 결과를 제시하고 있다. 1~6열은 OLS 추정 결과이고, 7~12열은 개인고정효과모형의 결과이다. 1열과 7열의 결과는 전체 통합 표본을 활용하여 경제활동의 더미변수군(Empirt)를 투입해 삶의 만족에 대한 경제활동상태와 다차원 빈곤의 통계적 영향을 보고자 한 것이다. 2열과 8열은 관측년도의 동일 종사상 지위에 머문 누적효과를 통제하기 위해 근속연수를 추가 투입한 것이다. 3~6열과 9~12열은 각각 상용직 임금근로자, 임시・일용직 임금근로자, 고용주, 자영자의 경제활동상태별 하위표본을 활용하여 다차원 빈곤의 개별 효과를 검증한 결과이다.

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표 4.
경제활동상태별 행복에 대한 다차원 빈곤의 영향
Pooled OLS
FE
전체 상용직 임금근로자 임시일용직 임금근로자 고용주 자영자 전체 상용직 임금근로자 임시일용금직 임근로자 고용주 자영자
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12)
경제활동(준거집단=상용직 임금근로자)
임시일용직 임금근로자 -0.073*** -0.045***
(0.007) (0.009)
고용주 -0.096*** -0.078***
(0.014) (0.020)
자영자 -0.074*** -0.065***
(0.008) (0.013)
다차원빈곤
경제력 -1.028*** -1.008*** -0.707*** -1.189*** -0.842 -1.256*** -0.515*** -0.499*** -0.302* -0.599*** 0.288 -0.377**
(0.070) (0.070) (0.114) (0.117) (0.518) (0.145) (0.074) (0.074) (0.136) (0.135) (0.626) (0.141)
주거 -1.551*** -1.568*** -1.296*** -1.712*** -0.710 -1.767*** -1.003*** -1.004*** -0.589** -1.204*** -1.298+ -0.955**
(0.106) (0.106) (0.160) (0.177) (0.603) (0.257) (0.112) (0.112) (0.180) (0.201) (0.773) (0.244)
건강 -2.543*** -2.560*** -2.201*** -2.720*** -3.345*** -2.526*** -1.881*** -1.881*** -1.669*** -2.504*** -2.114*** -1.760***
(0.093) (0.093) (0.164) (0.154) (0.544) (0.170) (0.090) (0.090) (0.176) (0.162) (0.599) (0.152)
사회문화적 자본 -4.973*** -4.975*** -4.719*** -5.235*** -5.476*** -4.622*** -3.990*** -3.993*** -3.724*** -4.253*** -3.685*** -3.723***
(0.079) (0.079) (0.135) (0.125) (0.384) (0.168) (0.071) (0.071) (0.130) (0.120) (0.465) (0.138)
안정성 -1.374*** -1.534*** -1.265*** -1.145*** -3.723*** -1.966*** -0.801*** -0.843*** -1.021*** -0.290+ -2.831** -1.171***
(0.098) (0.093) (0.176) (0.132) (1.044) (0.358) (0.106) (0.102) (0.242) (0.152) (1.044) (0.342)
여성 더미 0.037*** 0.038*** 0.026*** 0.048*** 0.092** 0.057***
(0.005) (0.005) (0.008) (0.010) (0.030) (0.014)
만나이 -0.025*** -0.025*** -0.018*** -0.030*** -0.044*** -0.033*** -0.002 -0.005 -0.003 -0.003 -0.005 0.023*
(0.001) (0.001) (0.003) (0.002) (0.010) (0.004) (0.003) (0.004) (0.007) (0.008) (0.030) (0.010)
만나이 제곱(/100) 0.026*** 0.026*** 0.018*** 0.032*** 0.042*** 0.031*** 0.024*** 0.026*** 0.018* 0.030*** 0.011 0.004
(0.002) (0.002) (0.003) (0.004) (0.014) (0.006) (0.004) (0.004) (0.006) (0.009) (0.033) (0.010)
교육수준(준거집단=중졸 이하)
고졸 0.021* 0.023** -0.011 0.032* 0.010 0.030+ -0.000 0.002 0.007 -0.105 -0.315 0.069
(0.009) (0.009) (0.017) (0.013) (0.061) (0.016) (0.052) (0.052) (0.114) (0.085) (0.315) (0.088)
대졸 이상 0.095*** 0.096*** 0.068*** 0.097*** 0.074 0.083*** 0.027 0.030 0.064 -0.011 -0.238 0.019
(0.010) (0.010) (0.018) (0.016) (0.064) (0.021) (0.061) (0.061) (0.118) (0.108) (0.360) (0.131)
결혼상태(준거집단=유배우)
이혼/별거/사별 -0.081*** -0.080*** -0.095*** -0.066*** -0.233*** -0.100*** 0.009 0.008 -0.015 0.031 -0.103 0.010
(0.009) (0.009) (0.017) (0.014) (0.066) (0.019) (0.022) (0.022) (0.047) (0.038) (0.175) (0.041)
미혼 -0.172*** -0.168*** -0.144*** -0.174*** -0.209*** -0.217*** -0.073*** -0.073*** -0.078*** -0.080 -0.086 -0.125
(0.009) (0.009) (0.012) (0.019) (0.056) (0.033) (0.018) (0.018) (0.024) (0.048) (0.082) (0.097)
가구규모 -0.024*** -0.024*** -0.017*** -0.030*** -0.024+ -0.035*** -0.022*** -0.022*** -0.015* -0.025** -0.059+ -0.017
(0.002) (0.002) (0.003) (0.004) (0.014) (0.006) (0.004) (0.004) (0.006) (0.009) (0.033) (0.010)
로그 균등화 가구가처분소득 0.139*** 0.142*** 0.163*** 0.133*** 0.140*** 0.091*** 0.070*** 0.073*** 0.077*** 0.092*** 0.115*** 0.045**
(0.007) (0.007) (0.011) (0.013) (0.022) (0.013) (0.008) (0.008) (0.016) (0.017) (0.033) (0.014)
근속연수
상용직 임금근로자 0.011*** 0.009*** 0.001 0.001
(0.001) (0.002) (0.002) (0.003)
임시일용직 임금근로자 0.001 0.004+ 0.003 0.002
(0.002) (0.002) (0.002) (0.003)
고용주 -0.005 0.003 -0.003 0.005
(0.003) (0.006) (0.005) (0.010)
자영자 -0.000 -0.001 -0.004+ -0.000
(0.002) (0.002) (0.002) (0.004)
연도 고정효과 Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y
지역 고정효과 Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y
개인 고정효과 N N N N N N Y Y Y Y Y Y
상수 3.277*** 3.255*** 2.952*** 3.348*** 3.723*** 3.840*** 2.781*** 2.798*** 3.063*** 2.442*** 3.129** 1.771***
(0.062) (0.062) (0.103) (0.125) (0.326) (0.158) (0.111) (0.123) (0.225) (0.248) (0.957) (0.404)
N 77196 77196 29213 26309 2433 19241 77196 77196 29213 26309 2433 19241
adj. R-sq 0.270 0.269 0.198 0.284 0.272 0.241 0.114 0.114 0.082 0.136 0.128 0.105

주: 오차항의 이분산성에 강건한 표준오차(robust standard error)를 사용하였으며, 괄호 안 수치임. Polled OLS는 횡단 자료를 통합(pooling)하여 횡단 개인가중치를 적용, OLS 추정한 것임. FE는 개인 고정효과 모형임. 경제활동상태를 고려하므로, 김문길 외(2017)의 다차원 빈곤틀의 영역 중에서 결과변수와 다중공선성을 유발할 수 있는 고용(실업률, 근로지속가능성, 근로시간형태)은 제외함. 지역 고정효과는 한국복지패널에서 제공하는 지역 특징(서울, 광역시, 시, 군, 도농복합군)와 행정 권역 정보(서울, 인천/경기, 부산/경남/울산, 대구/경북, 대전/충남, 강원/충북, 광주/전라/제주)를 결합하여 생성한 지역 정보를 더미변수로 투입함. +p<0.1, *p<0.05, **p<0.001, ***p<0.001

자료: 2007-2018년 한국복지패널 원자료

해석의 편의를 위해 1~6열의 OLS 추정 결과를 살펴보자. 인구사회학적 특성의 통제 변수 효과를 보면, 남성에 비해 여성의 삶의 만족이 통계적으로 유의한 수준에서 높다. 그리고 나이가 많아질수록 U자형을 보이는 경향은 선행연구와 일치한다(Blanchflower & Oswald, 2008; 2012; Weiss et al., 2012; Schwandt, 2016; 김성아, 정해식, 2019). 교육 수준이 높을수록 삶의 만족 수준이 높고, 미혼에 비해 이혼, 별거, 사별한 집단의, 그리고 이들에 비해 유배우 집단의 삶의 만족 수준이 통계적으로 유의하게 높다. 가구규모가 클수록 삶의 만족 수준이 낮고, 균등화 가구 가처분소득이 높을수록 삶의 만족 수준이 높다(정해식, 김성아, 2019). 삶의 만족으로 측정하는 행복에 대한 인구사회학적 특성의 영향은 선행연구와 대체로 일치한다. 동일 종사상 지위에 머문 근속연수는 임시일용직 임금근로자, 고용주, 자영자의 경우, 근속연수의 영향이 유의하지 않지만, 상용직 임금근로자의 경우 근속연수가 길어질수록 통계적으로 유의한 수준에서 삶의 만족 수준이 높아진다.

개인 고정효과모형(FE)을 적용한 7~12열에서는 시간 불변(time-invariant) 특성인 성별은 제외된다. 만나이의 U자형 효과와 교육수준, 근속연수의 효과는 통계적으로 유의하지 않다. 미혼의 결혼상태와 가구규모의 부적 효과, 그리고 가구소득의 정적 효과는 통계적 유의성을 유지한다. 이는 교육 수준과 근속연수가 분석대상 기간 중 일부 변화할 수 있으나 대부분의 경우 유지되어 관측할 수 없는 개인의 고정효과에 흡수되는 분석모형의 효과라고 볼 수 있다.

이 연구에서 주목하는 경제활동상태의 행복에 대한 영향은 이러하다. OLS 추정 결과의 1열에서 경제활동상태의 계수를 보면, 다차원 빈곤 점수와 인구사회학적 특성을 통제했을 때 고용주 더미변수의 계수가 –0.096으로 가장 크다. 반면, 임시・일용직 임금근로자와 자영자의 계수는 –0.073과 –0.074로 유사하다. 개인 고정효과모형의 6열에서 계수의 크기가 작되 고용주의 계수가 상대적으로 큰 양상은 유지된다. 즉, 개인의 다차원 빈곤 점수와 인구사회학적 특성을 통제하면 경제활동상태에 따라 상대적으로 고용주의 삶의 만족이 가장 낮다.

다차원 빈곤에 주목해서 살펴보면 다음과 같다. 우선 10개의 개별 모형에서 다차원 빈곤 영역을 비교하면, 사회문화적 자본의 계수가 가장 크다. 즉, 사회문화적 자본의 빈곤 점수가 개인의 삶의 만족에 미치는 영향이 크다. 그 외에는 전반적으로 건강, 주거, 안정성, 경제력의 순서로 삶의 만족에 대한 계수가 크다. 이는 4장 <표 3>의 전체 표본 열에서 확인할 수 있는 바와 같이, 사회문화적 자본의 빈곤 수준이 0.027점으로 경제력의 0.030점에 비해 크지는 않으나 빈곤이 증가하면 개인의 삶의 만족에 미치는 영향은 보다 큰 것으로 해석할 수 있다. 개인 고정효과모형의 6열에서도 사회문화적 자본 빈곤 점수의 계수가 다른 영역의 계수에 비해 크고, 건강이 다음 수준인 경향이 일관되게 유지된다.

경제활동상태의 종사상 지위별로 계수의 크기를 비교하면 다음과 같다. OLS 추정 결과인 3~6열에서 경제력의 빈곤 점수는 특히 자영자 집단에서, 주거는 임시・일용직 임금근로자와 자영자 집단에서, 건강은 고용주 집단에서, 사회문화적 자본은 고용주와 임시・일용직 임금근로자 집단에서, 마지막으로 안정성은 특히 고용주와 자영자 집단에서 계수의 크기가 크게 나타났다. 9~12열의 개인 고정효과 모형에서 경제력과 주거, 사회문화적 자본의 빈곤 점수는 임시・일용직 임금근로자 집단에서, 건강은 고용주와 임시・일용직 임금근로자 집단에서, 그리고 안정성은 고용주와 자영자 집단에서 큰 계수를 보였다. 개별 경제활동상태에 따라 주목해야 할 생활의 차원이 상이할 수 있다는 점을 시사하는 것이다. 즉, 다차원 빈곤 점수가 전반적으로 높은 임시・일용직 임금근로자의 경우, 사회문화적 자본, 건강, 주거 등 다양한 생활 영역에 취약하다. 반면, 고용주와 자영자는 상대적으로 임금근로자에 비해 안정성의 다차원 빈곤 점수가 높지는 않지만 빈곤하다면 빈곤하지 않은 경우에 비해 삶의 만족으로 측정하는 행복에 보다 취약하다.

Ⅵ. 결론

이 연구는 일을 하는 현대인이 생활의 다양한 영역에서 빈곤하지 않게 행복하기 위한 조건을 규명하려는 시도에서 출발하였다. 이를 위해, 실태를 참고하여 상용직과 임시・일용직 임금근로자와 함께 고용인이 있는 고용주, 고용인이 없는 자영자의 경제활동상태에 주목하였다. 2017~2018년 한국복지패널을 이용하여 김문길 외(2017)이 제시한 다차원 빈곤틀의 경제력, 주거, 건강, 고용, 사회문화적 자본, 안정성의 6개 영역 빈곤이 경제활동상태에 따라 ‘경험한 효용(experienced utility)’으로서의 행복, 삶의 만족과의 관계와 영향력을 검증하였다.

분석 결과에 따른 학술적 함의는 이러하다. 첫째, 삶의 만족과 다차원 빈곤 영역은 통계적으로 유의한 부적 상관관계를 가진다. 즉, 다차원 빈곤으로부터의 자유가 삶의 만족을 증진시킨다. 이 결과는 Alkire(2007)가 지적한 것과 같이, 삶의 만족으로 측정하는 행복이 다차원 빈곤과 밀접한 관계를 갖되 빈곤이 한 차원으로 다루어지기보다 다차원 빈곤의 충족을 통해 획득할 수 있는 최종 목적으로 기능할 수 있음을 시사한다.

둘째, 경제활동상태에 따라 행복과 다차원 빈곤의 수준을 보면, 임시・일용직 임금근로자의 삶의 만족 수준이 가장 낮고, 고용인이 없는 자영자의 삶의 만족이 다음 수준으로 낮다. 분산분석 결과, 다차원 빈곤 점수도 임시・일용직 임금근로자와 자영자 집단에서 높게 나타났다. 삶의 만족을 결과변수로 활용하지는 않았으나, 임금근로자에 비해 고용주와 자영자의 높은 직업 만족도를 확인한 Blanchflower(2004)의 결과와 유사하다. 자영업자의 삶의 만족이 임금근로자에 비해 높게 나타난 Andersson(2008)의 연구에서 고려하지 못한 임금근로자와 자영업자의 하위 집단을 분해할 필요성을 지지하는 것이다.

셋째, 삶의 만족에 대한 다차원 빈곤 영역의 영향력을 보면, 경제활동을 하는 전체 집단에서 사회문화적 자본의 빈곤 점수의 영향력이 가장 크고, 건강이 뒤를 잇는다. 경제활동 집단별로는 개인 고정효과 모형에서 특히 임시・일용직 임금근로자가 다차원 빈곤의 대부분 영역에서 취약하다. 흥미로운 점은 고용주와 자영자 집단에서 임금근로자에 비해 안정성의 계수가 크게 나타났다는 것이다. 자영업 선택(전병유, 2003; 성지미, 2011; 지은정, 2012a; 김우영, 2013; 조동훈, 2013)이나 소득(최강식, 정진욱, 정진화, 2005; 금재호, 이인실, 2011; 성지미, 2011; 최민정, 2015)과 불평등(지은정, 2012b) 등에 대한 기존 선행연구에서 다루지 못한 ‘경험한 효용’으로서의 행복에 주목하면서 경제활동집단별 다차원 빈곤이 가지는 실증적 영향의 차이를 확인했다.

마지막으로 비교적 장기간을 포괄하는 패널자료를 이용해 분석 결과의 전국 대표성을 확보하면서, 개인의 측정할 수 없는 특성을 통제하는 고정효과모형을 적용하여 삶의 만족을 종속변수로 하는 실증분석 방법을 개선하였다. 특히, 근속연수를 통해 동일 종사상 지위에 머문 기간의 누적효과를 통제함으로써 패널자료가 가지는 장점을 충분히 활용했다.

이와 같은 결과를 바탕으로 정책적 함의를 도출하면 다음과 같다. 우선 공공정책을 통해 달성하고자 하는 목적으로서 행복과 취약한 집단을 발견하기 위한 다차원 빈곤틀의 유효성을 확인하였다. 즉, 다차원 빈곤틀을 활용해 경제활동에 종사하는 인구집단의 취약성을 예측할 수 있는 가능성을 확인하였으므로 다차원 빈곤에 대해 정기적인 모니터링을 실시하여 정책의 취약점을 발견, 대응하고 궁극적으로 국민행복의 저하를 예방할 수 있다. 이를 위해 다차원 빈곤틀을 활용한 행복영향평가 필요성의 논의를 시작할 필요가 있다.

둘째, 소득 빈곤의 일차원적인 접근을 확장하여 생활 영역 전반의 다차원 빈곤을 고려하여, 국민이 행복하기 위해 주목해야 하는 정책 영역과 정책 대상을 확장, 표적화(targeting)할 수 있다. 특히 경제활동을 하는 인구 중 취약집단으로 인지해 왔던(김효선, 2018) 비정규직, 즉 임시・일용직 임금근로자 뿐 아니라 고용인이 없는 자영자에 대한 정책적 관심을 제고할 필요가 있다. 이들의 경제력, 건강, 사회문화적 자본 등 취약한 생활영역을 지원할 수 있는 제도적 접근이 필요하다. 이는 최저임금제도 등 임시일용직 임금근로자의 소득 제고를 위한 정책, 건강할 때 건강을 지키기 위한 예방 중심의 건강증진정책, 일과 삶의 균형을 제고하기 위한 근로시간 규제 및 문화정책 등의 필요성을 지지하는 것으로 해석할 수 있다.

셋째, 경제활동상태를 고려했을 때 다차원 빈곤 영역이 삶의 만족에 미치는 영향력의 크기를 고려했을 때, 취약집단으로서의 임시・일용직 임금근로자와 함께 자영업자에 대한 정책적 관심이 요구된다. 예를 들어, 고용주의 사회문화적 자본 빈곤 점수는 0.029로 상용직 임금근로자의 0.021에 비해 두 번째로 낮지만 영향력의 크기는 4개 경제활동상태 집단 중에서 가장 크다. 즉, 사회적 친분관계, 여가, 문화비 지출의 하위 지표로 구성된 사회문화적 자본 수준이 고용주 집단에서 상대적으로 다소 양호하다고 하더라도, 이 영역에서 일단 빈곤해지면 이들의 행복이 저하되는 정도는 크다. 한국은 경제협력개발기구(Organization for Economic and Co-operation and Development, OECD) 가입국 중 멕시코와 칠레에 이어 세 번째로 연간 근로시간이 긴 것으로 보고되고 있다.6) 우리나라는 2018년 7월 1일, 개정된 근로기준법에 의해 주당 노동시간을 최대 52시간으로 제한한 바 있다. 하지만 OECD에서 정의하는 장시간 근로는 주당 50시간 이상 근로하는 경우이다.7) 한국의 정책적 노력이 국제기준에 미치지 못한다는 점은 일하는 사람들, 특히 노동시간을 스스로 통제하기 어려운 임시・일용직 임금근로자와 자영업자의 행복 증진을 위한 공공정책에 시사하는 바가 크다.

넷째, 고용주와 자영자 집단에서 공적연금, 고용보험, 물질적 박탈의 안정성의 영향도 임금근로자에 비해 크다는 점에 주목할 필요가 있다. 사회문화적 자본과 동일하게 자영업자 집단의 행복이 임금근로자 집단에 비해 불안정성에 상대적으로 더욱 취약하다는 것이다. 자영업자의 행복을 증진하기 위해서는 이들의 근로시간 이외 여가시간을 확보하는 등 사회적 관계를 지원할 수 있는 제도가 필요하다. 그리고 제도적 안정성을 확보하기 위해 공적연금과 고용보험 등 사회적 위험에 대응하는 사회보험에서 자영업자의 가입을 의무화하는 등 포용적 정책 운용이 요구된다. 특히 자영업자의 경우 한 번의 실패로 나락에 빠지지 않고 다시 일어날 수 있는 사회안전망 구축이 필요하다. 핀란드에서는 2011년 이후 매년 10월 13일을 “국가 실패의 날”로 지정해 ‘실패의 경험’을 공유하여 다음 성공의 자산으로 삼는다.8) 우리나라에서도 2018년부터 행정안전부와 중소벤처기업부에서 “실패박람회”를 개최하고 있다. 실패해도 안전할 수 있고, 다음을 시도할 수 있는 제도적, 사회적 지지체계를 실현해야 한다.

이 연구는 임금근로자와 자영업자의 경제활동을 하고 있는 이들의 행복을 증진하기 위해 다차원 빈곤의 수준과 영향력을 확인하였다. 이를 위해 경제활동을 상용직과 임시・일용직 임금근로자, 고용주와 자영자로 세분화하여 다차원 빈곤과 행복의 현상을 분석하고 실증분석을 통해 경험적 근거를 축적하였다. 그럼에도 불구하고 몇 가지 한계가 남는다. 첫째, 추상적 개념으로서의 행복을 측정하기 위해 이 연구에서 주목한 삶의 만족과 함께 어제 느낀 행복감 등 다양한 지표가 있을 수 있지만, 한국복지패널에서 제공하는 변수가 제한되어 다양한 측정지표 간 분석결과의 강건성을 확인하지 못했다. 둘째, 김문길 외(2017)의 다차원 빈곤틀이 6개 영역과 19개 지표를 제안하고 있으나, 이 연구에서는 다차원 빈곤 영역 점수에 주목하여 하위 지표를 다루지 못했다. 경제활동상태를 고려해 취약한 다차원 빈곤 영역은 탐색하였으나 요인에 대한 심층분석은 후속연구로 남긴다. 셋째, 일을 하고 있는 현대인을 대상으로 하고 있기 때문에 일을 하지 않고 있는 실업자나 비경제활동인구는 연구 대상에서 제외하고 있다. 따라서 폐업 등을 이유로 자영업자의 지위에서 탈락된 인구집단 또한 분석대상에서 제외되었다. 공공정책이 개입해야 할 잠재적 취약집단으로서 일하고 싶지만 일을 하지 못하는 집단에 대한 연구가 필요하다. 넷째, 한국복지패널자료의 단일한 자료원을 활용하였다. 분석 결과의 신뢰도를 확보하기 위해 다양한 자료원을 고려할 수 있다.

Appendices

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부표 1.
경제활동상태별 행복과 다차원 빈곤 분산분석의 Scheffe 사후분석 결과
(단위: 점)
구분 삶의 만족 다차원 빈곤
상용직 임시일용 고용주 상용직 임시일용 고용주
임시일용 -0.2873 (0.000) 0.1338 (0.000)
고용주 -0.1001 (0.000) 0.1872 (0.000) -0.0062 (0.024) 0.1400 (0.000)
자영자 -0.2240 (0.000) 0.0633 (0.000) -0.1239 (0.000) 0.0454 (0.000) -0.0884 (0.000) 0.0516 (0.000)
구분 경제력 주거
상용직 임시일용 고용주 상용직 임시일용 고용주
임시일용 0.0232 (0.000) 0.0029 (0.000)
고용주 -0.0097 (0.000) -0.0329 (0.000) -0.0036 (0.000) -0.0065 (0.000)
자영자 0.0135 (0.000) -0.0097 (0.000) 0.0232 (0.000) 0.0010 (0.000) -0.0019 (0.000) 0.0047 (0.000)
구분 건강 고용
상용직 임시일용 고용주 상용직 임시일용 고용주
임시일용 0.0113 (0.000) 0.0493 (0.000)
고용주 0.0034 (0.000) -0.0078 (0.000) -0.0016 (0.004) -0.0509 (0.000)
자영자 0.0201 (0.000) 0.0089 (0.000) 0.0167 (0.000) -0.0016 (0.000) -0.0509 (0.000) 0.0000 (1.000)
구분 사회문화적 자본 안정성
상용직 임시일용 고용주 상용직 임시일용 고용주
임시일용 0.0131 (0.000) 0.0341 (0.000)
고용주 0.0083 (0.000) -0.0048 (0.000) -0.0030 (0.000) -0.0371 (0.000)
자영자 0.0129 (0.000) -0.0001 (0.985) 0.0047 (0.000) -0.0006 (0.152) -0.0347 (0.000) 0.0024 (0.002)

주: 횡단 개인가중치를 이용함. 표시된 수치는 세로축 경제활동상태 집단의 행복과 다차원 빈곤 점수 대비 가로축 경제활동상태 집단의 행복과 다차원 빈곤 점수의 차이임. 괄호 안 수치는 p값임.

자료: 2007-2018년 한국복지패널 원자료

Notes

2)

이 연구에서는 김문길 외(2017)가 제안한 다차원 빈곤 산출방식을 준용한다. 이 방식에 따르면 19개 지표별 빈곤선을 규정하고, 이에 미치지 못하는 경우를 빈곤으로 정의, 표준화하여 가중 합산한 0~1점 범위의 영역별 다차원 빈곤 점수를 산출한다. 따라서 0점은 모든 지표에서 빈곤하지 않은 경우이며 1은 모든 지표에서 빈곤한 경우로, 점수가 높을수록 해당 차원에서 빈곤하다고 해석할 수 있다. 여기에서는 경제활동에 종사하고 있는 집단을 대상으로 하기 때문에, 전반적인 다차원 빈곤 영역 점수가 전체 집단에 비해 낮을 것으로 예상된다. 그리고 영역 간, 그리고 영역 내 지표 간 균형을 유지하기 위해 동일한 가중치를 부여하는 동일 가중치법에 의한 다차원 빈곤 산출방식을 활용한다. 다차원 빈곤틀 구성, 내용, 결과, 지수 산출방식, 다차원 빈곤의 내부 인과구조 등에 대한 자세한 내용은 김문길 외(2017)의 6장을 확인하라.

3)

응답자가 인식한 응답의 정도이다(김효선, 2018, p.647).

4)

분석대상 기간 중의 동일 종사상 지위에 머문 기간을 정의하였기 때문에 분석대상 기간 이전은 관찰할 수 없다는 한계는 감수해야 한다.

5)

하우스만 검정 결과 고정효과모형이 임의효과모형보다 선호되었다.

6)

OECD (2020), Hours worked (indicator). doi: 10.1787/47be1c78-en (2020.1.12. 인출)

7)

OECD Better Life Index. http://www.oecdbetterlifeindex.org/topics/work-life-balance/에서 2020.1.12. 인출.

References

1 

김문길, 김태완, 임완섭, 정은희, 김재호, 안주영, 김성아, 이주미, 정희선, 최준영. (2017). 청년빈곤의 다차원적 특성 분석과 정책대응 방안. 세종: 한국보건사회연구원.

2 

김성아, 정해식. (2019). 연령대별 삶의 만족 영향요인 분석과 정책 과제. 보건복지포럼, 270, 95-104.

3 

김우영. (2002). 경기변동과 자영업의 성장. 경제연구, 11(2), 217-247.

4 

김우영. (2013). 근로자의 이질성과 자영업 선택에 관한 실증분석 -임금근로에서 자영업으로의 진입을 중심으로. 노동경제논집, 36(2), 1-36.

5 

김우영, 박동규. (2012). 자영업 비중에 대한 시계열 분석; 실업률과의 관계를 중심으로. 중소기업연구, 34(3), 21-41.

6 

김태완, 이주미, 정진욱. (2015). 노인의 빈곤과 우울에 관한 연구: 다차원적 빈곤개념을 적용하여. 보건사회연구, 35(3), 71-102.

7 

김효선. (2018). 비정규직 임금노동자의 행복에 영향을 미치는 일의 특성 연구. 한국콘텐츠학회논문지, 18(6), 643-651.

8 

서병수. (2007). 한국의 다차원적 빈곤 분석: 실현능력접근. 사회복지정책, 28(1), 199-232.

9 

서병수, 권종희. (2013). 한국 다차원 빈곤의 종단분석: 차원계수방식에 의한 실현능력접근. 사회보장연구, 29(3), 195-224.

10 

서정희, 박경하. (2016). 한국의 가짜 자영업 추정을 통해서 본 비정규 근로자 규모의 오류. 한국사회정책, 23(3), 49-77.

11 

성지미. (2011). 자영업 선택과 성과 간의 관계: 경력 초기 자영업 선택의 장기 효과. 노동정책연구, 11(3), 53-80.

12 

안주엽, 성지미. (2003). 자영업 지속기간의 결정요인. 노동경제논집, 26(2), 1-30.

13 

윤명숙, 이묘숙. (2012). 노인의 경제상태가 행복에 미치는 영향: 자아존중감의 매개효과. 한국노년학, 32(2), 397-413.

14 

이현주, 정은희. (2014). 다차원적 접근을 이용한 한국 빈곤집단의 유형화와 특성분석. 사회복지정책, 41(2), 1-25.

15 

전병유. (2003). 자영업 선택의 결정 요인에 관한 연구. 노동경제논집, 26(3), 149-179.

16 

정해식, 김성아. (2019). 한국인의 행복: 소득 및 자산 격차의 영향 분석. 사회복지정책, 46(1), 185-213.

17 

조동훈. (2013). 자영업 결정요인 국제 비교 분석. 산업관계연구, 23(2), 127-146.

18 

지은정. (2012a). 경기변동이 자영업이행에 미치는 영향의 연령집단별 차이: 구축가설과 유인가설을 중심으로. 사회복지연구, 43(2), 141-178.

19 

지은정. (2012b). 자영업 근로소득의 불평등 요인과 변화. 한국사회복지학, 64(2), 55-83.

20 

최강식, 정진욱, 정진화. (2005). 자영업 부문의 소득분포 및 소득결정요인: 분위회귀분석. 노동경제논집, 28(1), 135-156.

21 

최균, 서병수, 권종희. (2011). 차원계수방식에 의한 다차원적 빈곤 측정. 한국사회복지학, 63(1), 85-111.

22 

최민정. (2015). 여성의 노동공급유형 및 임금결정요인 분석: 임금근로와 자영업 간 비교. 사회복지정책, 42(3), 107-133.

23 

최영준, 이승준. (2015). 중고령층의 자영업 경험이 복지인식에 미치는 영향에 관한 연구: 2007년 경제위기 이후를 중심으로. 한국사회정책, 22(1), 381-402.

24 

한국보건사회연구원, 서울대학교사회복지연구소. (각년도). 2007-2018년 한국복지패널 원자료. 세종: 한국보건사회연구원, 서울대학교사회복지연구소.

25 

한국일보. (2016. 10. 13.). 국제 실패의 날. https://www.hankookilbo.com/News/Read/201610130499842505에서 2020. 1. 12. 인출.

26 

Alkire S.. (2007). The Missing Dimensions of Poverty Data: Introduction to the Special Issue. Oxford Development Studies, 35(4), 347-359.

27 

Alkire S., Foster J., Seth S., Santos M. E., Roche J. M., Ballon P.. (2015). Multidimensional Poverty Measurement and Analysis. New Work: Oxford University Press.

28 

Andersson P.. (2008). Happiness and health: Well-being among the self-employed. The Journal of Socio-Economics, 37(1), 213-236.

29 

Bentham J.. (1879). An introduction to the principles of morals and legislation. Clarendon Press.

30 

Blanchflower D. G.. (2004). Self-employment: more may not be better. Swedish Economic Policy Review, 11(2), 15-74.

31 

Blanchflower D. G., Oswald A. J.. (2008). Is well-being U-shaped over the life cycle?. Social science & medicine, 66(8), 1733-1749.

32 

Blanchflower D. G., Oswald A. J.. (2012). Antidepressants and age in 27 European countries: Evidence of a U-shape in human well-being through life. Dartmouth College. (Unpublished paper)

33 

Clark A. E.. (1997). Job satisfaction and gender: why are women so happy at work?. Labour economics, 4(4), 341-372.

34 

Ferrante F.. (2009). Education, Aspirations and Life Satisfaction. Kyklos, 62(4), 542-562.

35 

Ferrer-i-Carbonell A., Frijters P.. (2004). How Important is Methodology for the estimates of the determinants of Happiness?. The Economic Journal, 114(497), 641-659.

36 

Helliwell J., Huang H., Wang S., Helliwell J. R. Layard, Sachs J. D. (Eds.). (2019). Changing World Happiness. World Happiness Report 2019. NY: Sustainable Development Solutions Network.

37 

Kahneman D.. (2000). Choices, Values and Frames. NY: Cambridge University Press. KahnemanD., TverskyA., Eds., Experienced Utility and Objective Happiness: A Moment-Based Approach.

38 

Kahneman D., Deaton A.. (2010). High income improves evaluation of life but not emotional well-being. Proceedings of the national academy of sciences, 107(38), 16489-16493.

39 

Kahneman D., Sugden R.. (2005). Experienced utility as a standard of policy evaluation. Environmental and resource economics, 32(1), 161-181.

40 

Kahneman D., Thaler R. H.. (2006). Anomalies: Utility maximization and experienced utility. The journal of economic perspectives, 20(1), 221-234.

41 

Kahneman D., Wakker P. P., Sarin R.. (1997). Back to Bentham? Explorations of experienced utility. The Quarterly Journal of Economics, 375-405.

42 

Lucas R. E., Clark A. E.. (2006). Do people really adapt to marriage?. Journal of Happiness Studies, 7(4), 405-426.

43 

OECD. (2013). OECD Guidelines on Measuring Subjective Well-being. Paris: OECD Publishing.

44 

OECD. (2020. 2020.1.12. 인출). Hours worked (indicator).

45 

OECD. (각년도). Better Life Index. http://www.oecdbetterlifeindex.org/topics/work-life-balance/에서 2020.1.12. 인출.

46 

Rudolf R., Kang S.-J.. (2015). Lags and Leads in Life Satisfaction in Korea: When Gender Matters. Feminist Economics, 21(1), 136-163.

47 

Schwandt H.. (2016). Unmet aspirations as an explanation for the age U-shape in wellbeing. Journal of Economic Behavior & Organization, 122, 75-87.

48 

Scitovsky T.. (1992). The Joyless Economy: The Psychology of Human Satisfactioin (revised editioin). New York: Oxford University Press.

49 

Sen A.. (1999). Freedom as development. Oxford: Oxford University Press.

50 

Wang S., Helliwell J. F., Lee G. E., Zhou W., Barrington-Leigh P, C., Choi S.. (2014). Measuring and Explaining Subjective Well-being in Korea. Sejong: Korea Development Institute. WangS., Ed..

51 

Weiss A., King J. E., Inoue-Murayama M., Matsuzawa T., Oswald A. J.. (2012). Evidence for a midlife crisis in great apes consistent with the U-shape in human well-being. Proceedings of the national academy of sciences, 109(49), 19949-19952.

Acknowledgement

2019년 사회정책연합학술대회 사회보장학회-한국보건사회연구원 세션에서 발표한 내용을 수정, 보완하였다. 생산적으로 토론해주신 소상공인시장진흥공단 김수동 박사와 익명의 심사위원들께 깊은 감사를 표한다.


투고일Submission Date
2019-10-29
수정일Revised Date
2020-01-23
게재확정일Accepted Date
2020-02-03

Health and
Social Welfare Review