Ⅰ. 서론

저출산과 고령화의 심화로 인구문제가 해결해야 할 당면과제로 떠오르면서 그 대안 중 하나로 이민이 주목받고 있다. 합계출산율이 0.78(2022년)까지 낮아지면서 이민이 직접적으로는 생산가능인구를 유입시키고, 간접적으로는 출생아수를 증가시킬 수 있는 대안이 되지 않을까 하는 기대 때문으로 보인다. 이민자 여성이 대부분 한국보다 상대적으로 출산력이 높은 개발도상국 출신이었다는 점(유삼현, 2017, p.30)을 생각해보면 이민이 출생아수를 증가시킬 수 있는 한 방편으로 여겨질 수도 있을 것이다.

이러한 관점, 특히 저출산 현상을 완화하고자 하는 정책적 관심에서 이민자 여성의 출산과 관련한 연구가 꾸준하게 시도되었다. 집계 자료를 이용하여 이민자의 출산 수준을 파악하거나(유정균, 2015), 미시 조사 자료를 이용하여 결혼이민자의 출산 수준 및 출산에 이르는 기간을 파악(김두섭, 2008; Kim, Kim & Jun, 2012; 김현식 2015, 2018; 유삼현, 2017)하기도 하였다. 다만 이민자 여성의 출산력이 원주민 여성에 비해 높은 수준인지에 대해서는 일관적인 결과를 도출하지 못하였다. 결혼이주여성이 원주민 여성에 비해 자녀수가 적고(김두섭, 2008; Kim, Kim & Jun, 2012) 결혼 후 첫째 자녀 출산에 걸리는 시간도 길어지며(김두섭, 2008), 첫째 자녀 출산 위험 역시 낮다(Kim, 2018)는 연구 결과가 있는 반면, 외국인 아내가 한국인 아내에 비해 합계출산율이 높다(유정균, 2015)는 결과도 도출되었다. 더불어 국내 거주 해외출생여성이 10대 후반에서 20대까지 매우 높은 출산율을 보이지만 45세에서 49세 완결출산력은 국내출생여성보다 낮다는 연구도 있다(유삼현, 2017). 이민자가 가진 특성에 초점을 맞추어 출산력에서 출신국에 따른 차이가 있다는 연구 결과(유정균, 2015; 김현식, 2018)도 존재한다. 이는 이민자 여성의 출산력을 파악하는 데 있어 그들이 가진 복잡하고 다양한 측면을 반영하여야 명확한 결론에 다다를 수 있다는 점을 시사한다.

출산은 개인이 직면하는 복잡한 상황 안에서 결정되는 행위이기 때문에 개인적인 특성 외에도 환경적, 정책적 특성이 긴밀히 영향을 준다. 그러나 이민자 여성의 출산에 대해서는 아직 그들이 지닌 개인적인 특성의 영향조차 제한적으로만 파악이 되어 있는 상황이다. 몇몇 국외의 선행연구에서는 출신국과 이민 의도(결혼이민 여부), 이민자의 세대나 출생 코호트, 거주 기간 등의 관련 사회인구학적 요인의 영향을 파악하고 그 변인들 사이의 상호작용을 고려하고 있으나 국내 선행연구에서는 이민자의 출산력이 사회인구학적 요인에 따라 다를 수 있음을 이야기하기보다 원주민과 이민자의 출산력 차이를 파악하는 데 집중해왔다. 원주민에 비해 이민자가, 특히 한국보다 출산율이 높은 국가에서 온 이민자가 “결과적으로” 더 아이를 많이 낳았는지를 먼저 파악해보고자 하였기 때문이라고 생각된다. 하지만 앞에서 언급했듯 출산은 다양한 상황에서 복잡한 과정을 거쳐 결정되는 것이기 때문에 결과 못지않게 과정도 중요하며 어떤 요인들이 어떻게 영향을 미치는지도 알아보아야 할 필요가 있다.

이 연구는 이민자 여성이 지닌 개별적 특성을 반영하여 기존 연구와의 차별성을 확보하고 아직 명확하게 파악되지 않은 이민자의 출산력에 대하여 추가적인 정보를 제공하고자 한다. 이민자 여성이 가진 복합적인 측면을 최대한 반영하고자 다음의 두 지점을 고려한다. 이민자의 출산력이 출신국별로 다르게 나타날 수 있으므로 이민자의 출신국 정보를 확대하고 결혼이민여성이 아닌 전체 이민자 여성으로 대상을 넓혀 이들이 출산에 이르는 과정을 파악한다. 이를 위하여 이민자에 대한 정보와 사회인구학적 특성을 최대한 담을 수 있는 2020년 인구주택총조사 20% 표본 자료를 이용하여 이산형 생존분석을 실시한다. 원주민과 이민자의 첫 출산 패턴을 분석하여 이들의 출산에 대한 미시적 과정을 파악하고 혼인 형태, 출생 코호트, 교육 수준 등의 주요 사회인구학적 요인이 첫 출산 패턴에 미치는 영향을 알아보고자 한다.

Ⅱ. 선행연구

Ⅲ. 분석 자료 및 방법

1. 분석 자료

원주민과 이민자 여성의 출산 패턴에서의 차이를 분석하는 이 연구에서 사용하는 자료는 통계청(2023e)의 2020년 인구주택총조사 20% 표본조사 자료이다. 인구주택총조사 표본조사 자료에서 출산에 관한 설문이 조사 시점 기준으로 15세 이상 기혼 여성을 대상으로 이루어진 점을 고려하여 이 연구에서는 이혼과 사별을 포함한 기혼 여성을 분석 대상으로 한다. 분석 자료인 인구주택총조사에서 활용 가능한 정보를 사용하여 조사 시점 기준으로 외국인과 귀화인을 포괄하여 이민자로 정의2)한다. 세부적인 분석 대상의 선정 과정에서는 다음과 같은 추가적인 조건을 적용하였다. 첫째, 이민자의 입국 시기이다. 2020년 인구주택총조사에서 관측되는 이민자의 입국 시기가 1924년부터 2020년까지 매우 다양하지만, 이 연구에서는 농촌 지역을 중심으로 한 결혼이민 등 이민자의 규모가 상대적으로 빠르게 증가하기 시작한 1995년 이후에 입국한 이민자 전체 이민자3)를 대상으로 한다.

둘째, 이 연구에서 사용하는 분석 방법은 이산형 로지스틱 생존모형(discrete-time hazard model)으로 분석 단위는 통상적인 개인 단위(person-level) 자료가 아니라 개인-기간(인년; person-period/year) 자료(episodes)이다. 인구학적 연구에서는 횡단면 조사에서 수집된 회고적(retrospective) 정보(예컨대, Demographic and Health Survey)를 활용하는 빈도가 높다. 그러나 회고적 정보에 기초한 자료에서는 개인별(출생 코호트별)로 관측되는 기간에서 차이가 발생하기에 분석 자료의 대표성을 확보하기 위해 전체 회고적 자료 대신에 특정 조건을 충족하는 개인-기간 자료만을 분석 대상으로 설정할 필요가 있다(Rindfuss, Palmore, & Bumpass, 1982; Rodriguez & Hobcraft, 1980). 이 연구에서는 Rindfuss et al.(1982)이 제안한 방식을 따라 전체 관측 자료의 하위 자료를 분석하는데, 이를 도식화하면 [그림 1]과 같이 표시할 수 있다. 시간 기준으로 분석 대상은 1995년부터 2019년까지의 개인-기간 자료(조사 시점(2020년 11월 1일 0시)을 기준으로 완전한 연간 자료가 제공되는 기간)이며, 연령 기준으로는 15세에서 49세까지의 조건을 충족하는 개인-기간 자료이다. 일부 분석 변수에서 결측치가 존재하는 사례(국제결혼 여부 32명, 결혼 전 취업 경험 유무 263명)를 제외한 후 최종적으로 확정된 분석 대상 개인-기간 자료는 14,613,021 인년(원주민 13,767,382 인년, 이민자 845,639 인년)이며, 이러한 개인-기간 자료에 하나 이상의 레코드가 포함된 개인은 1,251,200명(원주민 1,184,392명, 이민자 66,808명)이다.

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그림 1.

분석 대상 개인-기간 자료의 시각화

자료: 저자 작성

원주민과 이민자 여성의 출산 패턴을 분석하기 위해 이 연구에서는 횡단면 자료에 기초한 기존 연구들과 마찬가지로 인구주택총조사 자료가 제공하는 가능한 모든 정보를 최대한 활용한다. 세부적으로, 핵심 변수인 이민자 지위 외에 교육 수준, 초혼 연령, 혼인 형태, 고용 상태, 가구 형태, 거주 지역이 사용된다. 이 연구에서 이민자 지위는 두 가지 형태로 사용되는데, 원주민과 이민자를 이분법적으로 구분하는 방식과 함께 출생 국적 기준으로 이민자를 세부적으로 구분하는 방식을 고려한다. 출생 국적별 이민자 구분은 표본 규모를 고려하여 1) 중국, 2) 중국(한국계), 3) 필리핀, 4) 태국, 5) 베트남, 6) 기타 범주이다. 기타 범주에는 캄보디아, 몽골, 우즈베키스탄, 미국 등 20% 표본조사 원자료에서 통계청이 국적을 밝히는 국가는 물론 출생 국적을 공개하지 않는 미상 범주가 포함된다.4)5)

교육 수준은 최종 교육을 기준으로 교육 이수 기간(년)으로 측정하였으며, 초혼 연령은 24세 이하, 25~29세, 30~34세, 35세 이상의 네 범주로 구분한다. 혼인 형태는 가구 정보에 기초하여 생성된 정보로 국제결혼(혼종혼; intermarriage) 여부를 구분한다(국제결혼 대 기타 혼인 형태).6) 이 연구에서 국제결혼으로 분류되는 사례는 원주민(대한민국 출생자)과 이민자 간 혼인으로 동일 가구에 함께 거주하는 개인에 한정되며 여기에는 이민자 여성이 대한민국 출생 남성과 결혼하는 경우는 물론 대한민국 출생 여성이 이민자 남성과 결혼한 사례도 포함한다. 가구 및 가구주와의 관계 정보에 기초하여 원주민과 이민자가 배우자 관계로 동일 가구에서 함께 거주하는 경우에만 국제결혼으로 분류되기에 이 연구에서 사용하는 국제결혼은 전체 국제결혼의 일부에 해당하는 것으로 추정해 볼 수 있다. 분류상의 한계에도 불구하고 이러한 혼인 형태 정보는 결혼이민이나 노동이민 등 이민자의 속성이 다양한 상황에서 이민자 내부의 이질성이 출산과 연계되는 패턴을 이해하는데 일정한 기여를 할 수 있을 것으로 추정된다.

고용 상태는 인구주택총조사 조사 시점 기준으로 임금근로자, 자영자/무급가족종사자, 비취업자로 구분하며, 가구 형태는 일반가구, 집단(시설)가구, 외국인가구로 구분한다. 거주 지역은 권역 기준으로 수도권(서울, 인천, 경기), 중부권(대전, 세종, 충북, 충남, 강원), 호남권(광주, 전북, 전남, 제주), 영남권(부산, 대구, 울산, 경북, 경남)으로 구분한다. 이민자만을 대상으로 한 분석에서는 이민자의 입국 전후에 걸친 기간(duration) 변수를 사용한다.7) 이민 과정에서 경험하는 교란(disruption), 적응(adaptation) 등의 기제로 인해 이민 전후 기간에 걸친 출산 패턴에서 차이가 발생할 수 있기에 이민 전후 기간을 일련의 더미 변수로 구성하였다. 분석 대상 표본에서 관측되는 기간별 출산 위험(해저드)의 패턴과 분석 모형의 간명성을 확보하기 위해 입국 전 5년부터 입국 후 5년까지의 기간은 연도별로 더미 변수를 구성하고, 입국 전 6년 및 그 이전 기간과 입국 후 6년 및 그 이후의 기간은 각각 하나의 범주로 처리하였다. 마지막으로 출생 코호트는 개인-기간 자료 기준으로 전체 표본을 대략 반분하는 1970년대 이전 출생자와 1980년대 이후 출생자를 구분한다.

Ⅳ. 분석 결과

분석 결과를 세부적으로 살펴보기 전에 분석 대상의 주요 사회인구학적 특성을 간략하게 짚어보도록 한다(표 1). 분석 대상은 총 1,251,200명(원주민 1,184,392명, 이민자 66,808명)으로 이민자는 전체 분석 대상 중 5.34%를 차지한다. 중국과 중국(한국계), 베트남은 규모가 비슷하고, 필리핀과 태국은 조금 적은 편이다. 이민자는 원주민에 비해 연령(2020년 기준) 구성에서 비교적 젊은 층에 더 많이 분포해 있는데, 특히 태국과 베트남 출생 여성은 34세 이하가 각각 45.94%, 68.62%로 상당수가 젊은 연령대에 속해 있다. 교육 수준은 원주민은 전문대졸 이상이 과반이었으나 이민자는 73.22%가 고졸로 나타나 이민자가 원주민에 비해 낮은 수준이다. 혼인 형태에서 원주민은 0.28%(3,331명)만이 외국 출생의 남성과 결혼했는데, 이민자는 43.20%가 대한민국 출생 남성과 결혼하였다. 이민자는 출생 국가별로 필리핀(69.95%), 베트남(66.64%)이 국제결혼 비율이 높았고 중국과 태국도 40%를 넘었다. 이민자의 입국 시기에서 중국과 필리핀은 입국 시기별로 고른 분포를 보였으나 중국(한국계), 베트남, 기타/미상 국가는 최근 입국자의 비율이 상대적으로 높았다. 특히 태국 출생 이민자는 전체 분석 대상의 70.23%가 2015년 이후에 입국하였다.

원주민과 이민자의 첫 출산 패턴 분석과 관련하여 [그림 2]는 연령의 경과에 따른 기준선 해저드를 시각화한 것이다. 기준선 해저드를 통해 해당 연령에서 첫 출산을 할 (조건부) 확률의 패턴에 대한 정보를 추출할 수 있다. 이 연구처럼 함수형 형태의 기준선 해저드를 구성하는 방식이 뒤에서 검토하게 될 예측 변수들과 기준선 해저드 사이에 존재할 수 있는 상호작용(비 비례적 오즈 모형) 효과를 검토할 수 있는 매우 유용한 접근(우해봉, 2009, p.36)이지만, 더미(연령) 변수를 사용하는 접근에 비해 제약이 강하다는 점에서 그 적절성을 점검해 볼 필요가 있다.

전체를 대상으로 한 기준선 해저드(그림 2의 왼쪽)는 31세를 정점으로 하는 포물선의 형태를 띠며, 더미형과 함수형의 형태가 상당히 유사하다. 다만 이민자로 한정하여 도출한 기준선 해저드(그림 2의 오른쪽)에서는 일부 연령 구간에서 더미형에 대비한 함수형 기준선 해저드의 적합도가 다소 떨어지는데, 이는 함수형 형태의 기준선 해저드를 통해 이민자의 출생 국가별 차이 등 첫 출산과 관련한 이민자 집단의 다양한 특성을 모두 반영하기 어려운 점을 반영하는 것으로 보인다. 그럼에도 전체적으로 함수형 형태의 기준선 해저드를 통해 이민자 여성의 첫 출산 패턴을 모형화하는 데 큰 문제는 없는 것으로 판단된다.10)

<표 2>는 원주민과 이민자의 첫 출산 패턴에 관한 이산형 로지스틱 생존모형의 분석 결과를 보여준다. 모형 1은 앞에서 언급한 기준선 해저드 함수이며(그림 2의 왼쪽), 중심이동된 연령을 기준으로 한 곡선 계수의 추정치가 음수이므로 그림 2에서 보는 것처럼 오목한 형태를 갖게 된다. 모형 2는 기준선 해저드에 원주민을 준거 범주로 하여 전체 이민자를 하나의 집단으로 묶은 더미 변수를 포함한 모형이다. 분석 결과, 일반적인 예상과는 반대로 이민자가 첫 출산을 하지 않을 승산11)(odds)이 원주민에 비해서 8.87% 높다([1/exp(-.085)-1]×100=8.87). 그러나 다른 사회인구학적 변수를 추가한 모형 3에서는 다른 결과가 도출된다. 사회인구학적 변수를 통제하면 원주민에 비해 이민자가 첫 출산을 할 오즈는 모형 2와는 반대로 12.29% 더 높다. 한편 모형 3에서는 국제결혼(동거)을 한 집단이 첫 출산을 할 오즈가 기타 혼인 형태에 비해 높은 모습을 보여 준다. 또한 다른 변수들의 효과를 통제한 상태에서 교육 수준이 높을수록 첫 출산을 할 오즈가 감소하며, 1970년 이전 출생 코호트에 비해 1980년 이후 출생 코호트의 첫 출산 오즈가 유의하게 낮음을 확인할 수 있다.

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그림 2.

전체(좌) 및 이민자(우)의 연령별 첫 출산 확률(기준선 해저드)

자료: 통계청(2023e). 2020년도 인구주택총조사 20% 표본 자료. 원격접근서비스(RAS)를 이용하여 원자료 분석.

모형 4는 사회인구학적 특성과 함께 이민자 지위와 주요 변수들의 상호작용 효과가 연령에 걸쳐 어떻게 나타나는지를 살펴보는 모형이다. 이민자 지위의 효과가 혼인 형태는 물론 교육 수준과 출생 코호트에 따라 조정됨을 확인할 수 있다. 교육 수준이 높을수록 첫 출산을 할 오즈가 감소하지만, 교육 수준과 첫 출산의 부적(-) 관계는 이민자 집단에서 더 강하게 관측됨을 보여 준다. 한편 1970년 이전 출생자에 비해 1980년 이후 출생자의 첫 출산 오즈가 낮지만(main effect), 이민자 집단에서는 반대 방향의 상호작용 효과가 작용함으로써 1980년 이후 출생 코호트에서 관측되는 원주민과 이민자 간 격차가 1970년 이전 출생 코호트에 비해 확대되는 모습이 관측된다. 이민자 지위의 효과는 또한 혼인 형태에 따라 다른 모습을 보이는데, 이민자의 출산에서 혼인 형태가 갖는 중요성을 고려하여 아래에서는 이민자 지위(원주민, 이민자)와 혼인 형태(국제결혼, 기타 혼인 형태)를 조합하여 그 관계를 세부적으로 살펴본다.

이민자 지위의 효과가 혼인 형태뿐만 아니라 연령에 따라 상이하게 나타나는 복잡한 모형의 해석을 돕기 위하여 [그림 3]에서는 해저드 곡선(좌측)과 생존곡선(우측)을 통해 이민자 지위와 혼인 형태의 관계를 보여 주고 있다. 이민자는 원주민보다 첫 출산을 빠르게 시작하는 모습을 보이는데, 원주민은 20세까지도 첫 출산 확률이 낮다(그림 3 좌측). 해저드 곡선의 형태는 혼인 형태에 따라서도 다르게 나타나는데, 원주민의 경우 국제결혼 여성의 출산 확률이 낮은 패턴을 보이는 반면 이민자의 경우 국제결혼을 한 여성의 출산 확률이 높은 상반된 모습을 보인다. 첫 출산 확률이 가장 높은 연령은 원주민 32세, 이민자 31세이다. 국제결혼을 하지 않은 원주민은 이민자에 비해 더 늦게 첫 출산을 시작하지만, 연령이 높아짐에 따라 상대적으로 빠른 속도로 출산을 함으로써 30세 전후에는 대체로 이민자를 따라잡는(catch-up) 동시에 첫 출산을 하는 최종 비중에서 이민자와 비슷한 패턴을 보인다(그림 3 우측).

첫 출산에 대한 혼인 형태의 영향은 이민자와 원주민 집단에서 다르게 나타난다. 국제결혼을 한 이민자의 해저드 곡선은 다른 집단에 비해 상대적으로 이른 시기에 상승하는 한편 정점을 거쳐 완만하게 감소하는 패턴을 보인다. 출산 생애 종료 시점(49세)에서 첫 출산을 하지 않는 여성의 구성비 또한 가장 낮다. 국제결혼을 한 원주민은 이와 반대로 가장 늦게 출산을 시작하고 출산 생애 종료 시점에서도 출산하지 않는 비중이 가장 높다. [그림 3]의 생존곡선에서는 출산 시기의 지연 현상이 나타나지만, 연령이 증가함에 따라 비교 대상 집단들을 가로질러 첫 출산 수준이 대체로 수렴하는 패턴이 관측된다(국제결혼 원주민 제외). 비록 출산 생애 종료 시점 기준으로 첫 출산 수준에서 수렴 현상이 관측되지만, 국제결혼을 하지 않은 원주민 여성이 보여 주는 출산 지연 현상은 둘째 출산 등 후속 출산에 부정적인 파급 효과를 미칠 수 있다.

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그림 3.

혼인 형태에 따른 원주민/이민자의 첫 출산 확률과 생존곡선(모형 4)

주: 이민자 지위, 혼인 형태, 연령을 제외한 다른 예측변수는 일정한 값으로 고정함. 준거집단은 초혼 연령 25~29세, 교육 수준 12년, 비취업, 일반가구 및 중부권 거주, 1980년 이후 출생, 결혼 전 비취업자 집단임.

자료: 통계청(2023e). 2020년도 인구주택총조사 20% 표본 자료. 원격접근서비스(RAS)를 이용하여 원자료 분석.

모형 5, 모형 6, 모형 7은 이민자의 출신국을 구분하여 출신국별 첫 출산 위험을 분석한 모형이다. 모형 5는 출신국 변수만 포함한 모형이다. 분석 결과, 이민자의 출신국별로 첫 출산 위험이 다른 것으로 나타났다. 중국, 중국(한국계), 태국, 기타/미상 출생 이민자는 원주민에 비해 첫 출산 위험이 낮지만, 베트남과 필리핀은 원주민에 비해 첫 출산 위험이 높다. 이민자를 하나의 집단으로 묶었을 때는 이민자의 첫 출산 위험이 원주민에 비해 낮았지만(모형2), 출신국별로 구분하여 분석한 결과 사회인구학적 요인을 통제하지 않더라도 원주민 대비 첫 출산 위험이 국가별로 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있다(모형 5). 사회인구학적 변수를 통제한 모형 6의 결과도 기타/미상 국가 출생 이민자를 제외하고 모형 5와 비슷한 패턴을 보인다. 한편 이민자를 하나의 집단으로 통합하여 분석한 모형 3에서 혼인 형태의 효과가 통계적으로 유의하지만, 이민자의 출생 국가를 구분한 모형 6에서는 그 효과가 통계적으로 유의하지 않았다.

모형 7은 원주민과 이민자를 통합한 분석에서 검토하는 가장 종합적인 모형이다. 전체 이민자를 하나로 포괄한 접근과 마찬가지로 출생 국가를 구분하더라도 전반적으로 이민자 지위는 혼인 형태, 교육 수준, 출생 코호트에 따라 그 효과가 조정되는 패턴을 보인다. 1970년 이전 출생자에 비해 1980년 이후 출생자의 첫 출산 오즈가 낮지만, 이민자 집단(태국 제외)에서는 상반되는 패턴이 관측됨으로써 1980년 이후 출생 코호트에서는 원주민과 이민자 간 차이가 확대되는 모습을 확인할 수 있다. 교육 수준의 경우 모형 4에서는 교육 수준과 첫 출산 위험 간의 부적(-) 관계가 이민자 집단에서 더 크게 관측되는 모습을 보이지만, 출생 국가를 구분한 모형 7에서는 국가별 차이가 관측된다. 예컨대, 교육 수준과 첫 출산 위험 간의 부적(-) 관계는 베트남 여성에서 더욱 확대되는 반면에 중국(한국계) 여성의 경우 그 반대의 패턴을 보인다.

모형 4와 마찬가지로 모형 7에서도 [그림 4]와 [그림 5]를 통해 이민자 지위와 혼인 형태의 관계를 심층적으로 살펴본다. 또한 모든 집단을 열거하는 대신에 특징적인 패턴을 가지고 있는 집단을 위주로 설명하도록 한다. [그림 4]는 출신국과 혼인 형태를 조합한 집단별로 산출한 해저드 곡선을 보여 준다. 출신국과 혼인 형태에 따라 첫 출산 위험이 각각 다른 패턴을 보이고 있다. 이민자를 하나의 집단으로 파악한 앞의 [그림 3]에서 원주민과 이민자의 해저드 곡선이 유사한 형태를 나타내지만, 이민자를 출신국과 혼인 형태에 따라 구분한 결과, 국가별, 그리고 혼인 상태별로 상당히 다양한 패턴을 확인할 수 있다. 이 중 필리핀 출신 이민자와 태국 출신 이민자가 가장 특징적이다. 필리핀 출신 국제결혼 이민자는 30~35세 사이 첫째 출산 확률이 가장 높고, 이후에도 완만하게 감소한다. 국제결혼을 하지 않은 필리핀 출신 이민자는 국제결혼을 한 필리핀 이민자보다 첫 출산 위험이 전 연령에서 낮다. 태국 출생 이민자는 다른 국가에 비해 첫 출산 확률이 상당히 낮은 분포를 보인다. 국제결혼을 하지 않은 태국 출신 이민자는 분석 대상 집단 중 25~35세 구간에서 첫 출산을 할 확률이 가장 낮다. 이민자에 비해 상대적으로 첫 출산을 늦게 시작하는 원주민 여성은 20대 중반 이후 가파른 상승 패턴을 보이지만, 30대 초반 이후에는 가파른 감소 패턴을 보인다(특히 기타 혼인 형태). 이민자의 경우 대부분 국제결혼을 한 집단의 첫 출산 확률이 더 높게 나타나지만, 원주민은 그 반대이다.

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그림 4.

출신국 및 혼인형태별 첫 출산 확률(모형7)

주: 출생 국가, 국제결혼, 혼인 형태와 연령을 제외한 일정한 값으로 고정한 준거집단은 초혼 연령 25~29세, 교육 수준 12년, 비취업, 일반가구 및 중부권 거주, 1980년 이후 출생, 결혼 전 비취업자 집단임.

자료: 통계청(2023e). 2020년도 인구주택총조사 20% 표본 자료. 원격접근서비스(RAS)를 이용하여 원자료 분석.

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그림 5.

출생 국가 및 혼인형태별 첫 출산 생존곡선(모형7)

주: 출생 국가, 국제결혼, 혼인 형태와 연령을 제외한 일정한 값으로 고정한 준거집단은 초혼 연령 25~29세, 교육 수준 12년, 비취업, 일반가구 및 중부권 거주, 1980년 이후 출생, 결혼 전 비취업자 집단임.

자료: 통계청(2023e). 2020년도 인구주택총조사 20% 표본 자료. 원격접근서비스(RAS)를 이용하여 원자료 분석.

[그림 5]는 출신국과 혼인 형태를 조합한 집단별로 산출한 생존곡선을 보여 준다. 국제결혼 집단의 출신국별 생존곡선을 보면(그림 5 좌측), 국제결혼을 한 원주민(대한민국 출생)의 특이성을 다시 확인할 수 있다. 국제결혼을 한 원주민은 첫 출산을 늦게 하는 동시에 출산 생애 종료 시점까지 첫 출산을 하지 않는 비율도 7개 국가 중에서 가장 높다. 태국 출생 국제결혼 이민자는 처음에는 다른 이민자들과 유사하게 첫 출산을 일찍 시작하지만, 25세를 기점으로 첫 출산을 하는 속도가 느려지는 모습을 보인다. 국제결혼을 하지 않은 집단에서도 태국은 다른 국가와 상당히 다른 패턴을 보인다(그림 5 우측). 원주민과 비교할 때 태국 출생 이민자는 첫 출산을 빨리 시작하지만, 26~27세 구간을 지나면서 첫 출산 속도가 느려지는 동시에 출산 생애 종료 시점에서 첫 출산을 하지 않은 비율이 가장 높은 모습을 보인다. 반면에 국제결혼을 하지 않은 원주민은 상대적으로 첫 출산을 늦게 시작하지만, 연령이 높아짐에 따라 빠른 속도로 첫 출산을 함으로써 49세 기준으로 첫 출산을 하지 않은 비율에서 태국을 제외한 다른 집단들과 큰 차이를 보이지 않는다.

<표 3>는 이민자만을 대상으로 하여 통합 모형에서 다루지 않은 입국 전후 기간(거주 기간)의 효과를 추가로 고려한 분석 결과를 보여 준다. 기준선 해저드를 표상하는 모형 1(그림 2의 우측)에 이어 모형 2에서 연령과 출생 국가의 효과만을 분석한 결과, 이민자의 출신 국가별로 첫 출산 위험이 각각 다르게 나타남을 볼 수 있다. 필리핀과 베트남, 기타/미상 국가 출생 이민자는 중국 출생 이민자에 비해 첫 출산을 할 오즈가 유의하게 높다. 특히 베트남은 중국 출생 이민자보다 첫 출산을 할 오즈가 2배가량 높게 나타났다. 반면 태국 출생 이민자는 중국 출생 이민자보다 첫 출산을 할 가능성이 낮은데, 태국 출생 이민자가 첫 출산을 하지 않을 오즈는 중국 출생 이민자보다 51.29% 높다.

모형 3에서는 기준선 해저드와 함께 입국 전후 기간(거주 기간)의 효과를 분석한 결과, 첫 출산 위험에서 입국 전 6년 이전 기간과 입국 전 1년은 통계적으로 차이가 없지만, 그 외의 나머지 기간은 모두 입국 전 6년 이전 기간과 통계적으로 유의한 차이를 보인다. 입국 전 5년부터 입국 전 2년의 기간까지는 첫 출산을 할 가능성이 입국 전 6년 이전에 비해 낮지만, 입국 당해 연도에 첫 출산을 할 오즈는 입국 전 6년 이전의 약 4배 수준이며 입국 후 1년에 첫 출산을 할 오즈는 입국 전 6년 이전 기간의 8.82배 수준이다. 입국 후 1년에 정점을 기록한 뒤 첫 출산 가능성은 점차 낮아지지만, 입국 전 6년 기간에 비해서는 지속적으로 높은 수준을 유지한다.

모형 4는 출생 국가와 거주 기간을 동시에 고려한 모형인데 모형 2와 모형 3의 결과와 유사하다. 다만, 출생 국가를 포함한 모형 4에서는 준거 범주인 입국 전 6년 이전 기간과 비교할 때 입국 전 1년의 첫 출산 위험이 통계적으로 유의하게 낮은 모습을 보인다. 사회경제적 요인의 영향을 추가로 고려한 모형 5에서도 거주 기간의 효과는 기본적으로 동일하다. 출생 국가의 경우 태국 출생자를 제외한 다른 모든 출생 국가 이민자의 첫 출산 오즈가 중국 출생자에 비해 유의하게 높은 모습을 확인할 수 있다. 이민자만으로 분석 대상을 한정하더라도 국제결혼 집단의 첫 출산 오즈가 기타 혼인 형태에 비해 유의하게 높다. 원주민과 이민자 통합 모형과 마찬가지로 교육 수준이 높을수록 첫 출산 오즈가 감소하는 한편 1980년 이후 출생자의 첫 출산 오즈가 1970년 이전 출생자에 비해 낮은 패턴이 관측된다.

마지막으로 모형 6은 앞에서 살펴본 원주민과 이민자 통합 모형의 최종 모형에 상응하는 모형이다. 다만, 이민자만을 대상으로 한 모형 6에서는 출생 국가별 첫 출산 위험에서의 차이가 거주 기간에 따라 차별적으로 나타나는지를 추가로 검토하고 있다. 출생 국적(4개)과 거주 기간(12개) 더미 변수들을 모두 조합하여 효과를 검토하기 어려운 동시에 거주 기간의 효과에서는 입국 전후 구분이 근본적이라는 점을 고려하여 입국 전후를 구분(입국 당해 연도는 입국 후로 분류)하는 더미 변수와 출생 국적과의 상호작용을 검토하였다. 이민자만을 대상으로 한 모형에서도 1970년 이전 출생자에 비해 1980년 이후 출생자의 첫 출산 오즈가 낮은 패턴이 공통적으로 나타나지만, 준거 범주인 중국 이외의 국가들에서 확대되는 모습이 관측된다. 이민자 모형에서는 교육 수준과 첫 출산 위험 간의 부적(-) 관계가 출생 국가를 교차하여 뚜렷하게 다른 패턴을 보이지는 않는다(기타/미상 제외). 지면상의 제약으로 별도의 그림을 제시하지는 않지만, 출생 국적과 혼인 형태 간 상호작용 효과는 원주민과 이민자 통합 모형에서 관측된 패턴과 유사하다. 예컨대, 중국 출생 국제결혼 이민자에 비해 중국(한국계) 출생 국제결혼 이민자가 출산 생애 종료 시점 기준으로 첫 출산을 하지 않는 비율이 높은 반면에 베트남 출생 국제결혼 이민자는 반대의 패턴을 보인다(그림 5).

[그림 6]은 모형 6에 기초하여 구성한 것으로, 이민자의 출신국별로 입국 전후 기간에 걸쳐 첫 출산 확률이 어떠한 패턴을 보이는지를 보여 준다. 출생 국가를 모두 아울러 입국 연도를 기점으로 첫 출산 위험에서 큰 변화가 나타남을 살펴볼 수 있다. 입국 전후 기간별로 첫 출산 확률에서 가장 큰 변동을 보이는 집단은 베트남 출생 이민자이다. 그 뒤를 태국, 필리핀, 기타/미상이 잇는다. 중국은 한국계를 포함하여 변동 폭이 가장 작다. 모든 출생 국가에서 입국 후 1년에 정점을 기록한 후 감소하는 패턴이 관측되지만, 한국계를 포함한 중국 국적을 제외하고는 입국 후의 첫 출산 확률은 입국 이전 기간에 비해 상대적으로 높게 형성됨을 확인할 수 있다.

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그림 6.

이민자의 출신국 및 입국 전후 기간별 첫 출산 확률(모형5)

주: 출생 국가와 거주 기간을 제외한 일정한 값으로 고정한 준거집단은 국제결혼, 초혼 연령 25~29세, 비취업, 일반가구 및 중부권 거주, 1980년대 이후 출생, 결혼 전 비취업자 집단임.

자료: 통계청(2023e). 2020년도 인구주택총조사 20% 표본 자료. 원격접근서비스(RAS)를 이용하여 원자료 분석.

Ⅴ. 논의 및 제언

이 연구는 이민자의 첫 출산 패턴을 원주민과의 비교 및 출신국별 비교를 통하여 심층적으로 파악하였다. 이민자의 사회인구학적 특성을 추출할 수 있는 2020년 20% 표본 자료를 이용하여 이산형 로지스틱 생존분석을 통해 이민자의 첫 출산 패턴을 동태적으로 파악하였다. 우선 원주민-이민자 통합 모형을 설정하여 원주민과 전체 이민자 간의 첫 출산 패턴이 어떻게 나타나는지 알아본 뒤 이민자의 출신국 정보도 포함시켜 분석하였다. 더불어 이민자만을 분석 대상으로 모형을 구축하여 이민자 내부의 특성에 따른 첫 출산 패턴의 차이를 확인하였다.

통합 모형에서는 출신국과 이민자 지위, 혼인 형태, 교육 수준, 출생 코호트 등 관련 사회인구학적 요인에 따라 이민자의 첫 출산 패턴이 다르게 나타남을 확인하였다. 출생 국가를 구분하더라도 전반적으로 이민자 지위가 첫 출산에 미치는 영향은 혼인 형태, 교육 수준, 출생 코호트에 따라 효과가 조정되는 패턴을 보였다. 이민자를 하나의 집단으로 설정하여 분석한 결과(모형 4) 이민자가 원주민보다 첫 출산을 빠르게 시작하였는데, 특히 국제결혼을 한 이민자의 첫 출산 확률이 높게 나타났다. 출생 국가를 구분하여 분석한 모형 7에서는 혼인 형태, 교육 수준, 출생 코호트는 첫 출산 패턴을 조정하는 주요한 영향 요인으로 나타났다. 주요 사회인구학적 요인인 출생 코호트의 경우, 1980년 이후 출생 코호트가 1970년대 이전 출생 코호트에 비해 첫 출산 오즈가 낮고 1980년 이후 출생 코호트에서는 원주민과 이민자 간의 차이가 확대된 것을 확인할 수 있었다. 교육 수준은 베트남 여성에서 첫 출산 위험과 부적 관계를 보였으나 중국(한국계) 여성의 경우 그 반대의 모습을 보여 국가별로 영향이 다르게 나타나는 것을 확인하였다. 국제결혼을 한 원주민은 첫 출산을 늦게 하는 동시에 출산 생애 종료 시점까지 첫 출산을 하지 않는 비율이 가장 높은 반면, 국제결혼을 하지 않은 원주민은 첫 출산은 늦게 시작하지만 이내 따라잡아 나중에는 태국을 제외한 다른 집단들과 큰 차이를 보이지 않았다.

이민자 모형에서는 사회인구학적 요인과 더불어 입국 전후 기간(거주 기간)의 효과를 함께 파악하였다. 통합 모형과 동일하게 1980년 이후 출생자의 첫 출산 오즈가 1970년 이전 출생자에 비해 낮게 나타나지만 중국(준거 범주) 이외의 국가들에서 확대되고 있었다. 교육 수준은 통합 모델과는 달리 첫 출산 위험과의 부적인 관계가 출생 국가별로 다른 패턴을 보이지 않았다. 거주 기간의 경우 이민자의 입국 연도를 기점으로 하여 첫 출산 위험에 크게 변화가 나타나 입국 후 1년에 정점을 기록하고 이후 감소하는 패턴을 확인할 수 있었다. 출생 국가별로 베트남 여성이 변동이 가장 컸고 태국, 필리핀, 기타/미상의 순서대로 변동이 작았으며 중국(한국계 포함)은 가장 적은 변동을 보였다.

연구의 결과는 주요 선행연구와 몇 가지 유사점과 차이점이 존재한다. 우선 출신국별 원주민과 이민자의 출산 수준 차이이다. 유정균(2015)와 김현식(2018)에서 원주민과 이민자의 출산 수준에 차이가 있으며 출신국별로 다시 차이가 있다는 점이 공통적으로 확인되었다. 유정균(2015)에서는 외국인 아내의 출산율이 한국인 아내보다 높았다. 이 연구에서도 이민자를 하나의 집단으로 하여 원주민과 비교했을 때에는 이민자가 첫 출산을 더 빠르게 시작한 것과 유사점을 찾을 수 있다. 출신국별로는 두 연구에서 일관적으로 중국 출신 여성이 한국 여성에 비해 출산 수준이 낮은 것으로 파악되었는데 이 연구에서는 어떤 사회인구학적 특성을 고려하느냐에 따라 각 모형별로 출생 국가가 첫 출산 패턴에 미치는 영향에 차이가 있는 것으로 나타나 앞으로 면밀한 검토가 다시 이루어져야 함을 알 수 있었다.

주요 사회인구학적 특성으로 고려한 교육 수준의 경우 김현식(2018)의 연구 결과와 동일하게 교육 수준과 첫 출산 위험 사이의 부(-)적인 관계와 국가별 차이가 확인되었다. 다만 이는 통합 모형에서 도출된 결과이며 이민자 모형에서는 교육 수준과 첫 출산 위험 사이의 출생 국가별 차이는 확인할 수 없었다. 출생 코호트의 경우에는 김현식(2015)의 연구 결과와 다른 결과가 도출되었다. 김현식(2015)의 연구에서는 1970년 전 출생 코호트에 비해 1970년대와 1980년대 출생 코호트에서 첫째 자녀 출산 위험이 높게 나타났지만 이 연구에서는 1970년 이전 출생 코호트에 비해 1980년 이후 출생 코호트에서 첫 출산 위험이 낮게 나타났다. 이는 김현식(2015)의 연구 대상12)과의 차이 때문이라고 생각된다. 마지막으로 거주 기간의 경우 입국 시기를 전후로 첫 출산 위험이 상승하여 입국 후 1년에 정점에 다다른 뒤 감소하는 패턴을 유삼현(2017)의 연구에서도 마찬가지로 확인할 수 있었다.

분석 결과를 통하여 원주민과 이민자 간 출산력 차이의 단순 비교에서 더 나아가 이민자 내부의 이질성을 파악할 수 있다. 이 이질성은 그들의 출산 행동을 이해하는 데 매우 중요한 지점이 될 것이며 앞으로 인구 정책이나 이민 정책 설계 시 참고할 수 있는 기초 자료가 될 것이라 생각된다. 다만 횡단면 자료를 종단 자료로 구성할 때 과거 시점의 정보가 기억에 의존하여 불분명할 수 있다는 점과 시간의 흐름에 따라 변화하는 특성을 반영하지 못하고 조사 시점의 사회인구학적 특성만을 반영한 점에서 이 연구의 한계가 있다. 첫 출산만을 분석하고 있기에 분석 대상 출생 코호트의 완결 출산율은 물론 전체 출생순위를 모두 아우른 출산율 수준에 관한 함의를 제공하지 못하는 한계와 혼인 형태 변수, 특히 국제결혼이 명확하게 정의되지 않은 한계도 있다. 그러나 이러한 한계점에도 불구하고 이 연구는 이민자의 사회인구학적 요인에 따른 첫 출산 패턴을 분석하고 각 요인 간의 효과를 파악하고자 한 점에서 의미가 있다. 지금까지 이민자 여성을 바라보던 시각은 결혼이주여성에 한정되어 결혼을 전후로 입국해 아이를 출산하는 패턴에 주로 관심이 집중되었다. 그러나 결혼이민 이외에도 이혼과 사별 등의 혼인 형태를 포함하여 차이를 살폈다는 점에서 기존 연구의 한계를 보완한 의의가 있다.

연구의 결과에 기반하여 제안하고자 하는 바는 다음과 같다. 먼저 이민자의 정보를 다양하게 파악할 수 있는 자료의 구축을 제안하고자 한다. 이 연구는 연구 대상의 규모 차원에서도 이민자를 최대로 파악할 수 있고 정보의 다양성 차원에서도 관련 사회인구학적 요인을 최대한 활용할 수 있는 2020년 인구주택총조사 20% 표본 자료를 이용하였음에도 횡단 자료를 종단 자료로 구성하면서 시간의 흐름에 따라 변화할 수 있는 요인(혼인 형태 등)을 파악할 수 없어 자료의 한계가 존재한다. 국제인구이동의 목적도 파악하고 있지 않기 때문에 이민 목적에 따른 분석에도 한계가 있다. 이민으로 인한 인구학적 영향을 명확하게 분석하기 위해서는 이민자의 정보를 다양하게 파악할 수 있는 자료가 수집되어야 할 것이다. 또한 앞으로 종단 자료를 구축하거나 인구주택총조사 자료에 출입국 기록, 비자 유형 등의 행정 자료와 연계한다면 더욱 심층적인 분석도 가능할 것이다.

이민자의 출산과 관련하여 이민 의도가 중요한 요인임은 당연하지만, 단순히 입국 당시의 목적(예를 들면 결혼이민자는 결혼하고 출산한다, 노동이민자는 경제활동을 해서 소득을 높인다 등)에만 집중하면 출산을 둘러싼 다양한 측면을 파악할 수 없다는 점에 유의하여야 할 것이다. 특히 이민 이후 한국에서 혼란을 겪고 변화된 생활에 적응하며 바뀔 수 있는 생각이나 행동에 관심을 기울여야 하며, 이민자의 다양한 특성과 더불어 그들을 둘러싼 환경이 출산에 영향을 미칠 수 있다는 점을 고려해야 할 것이다. 더불어 사회통합이 그 이민자의 적응과 삶의 질뿐만 아니라 정책적으로도 중요한 시사점을 줄 수 있을 것이다. 이민 이후에 개인이 겪는 변화가 출산에 영향을 미치며 최종적으로는 적응과 동화의 과정을 거쳐 이민 수용국의 출산율 수준으로 수렴할 수 있기 때문에 이민자가 이민 이후 사회에 잘 적응하여 출산을 선택할 수 있도록 하는 사회통합이 중요하다고 할 수 있다. 사회통합은 이민 1세대뿐만 아니라 이민자의 배우자와 특히 이민 2세대인 이민자의 자녀의 적응과 삶의 질에도 관련되어 있어 그 후속 출산에 다시 영향을 미치게 될 것이다. 다양성이 인정되어 틀림이 아닌 다름으로 포용할 수 있는 환경이 만들어진다면 가족 구성에 있어 선택의 폭이 더 넓어지게 될 것이다. 이러한 측면에서 사회적, 그리고 정책적 고려가 지속적으로 이루어지기를 기대한다.