1. 한국의 지역 불균형

한국의 괄목할 경제성장 과정에서 중앙집중적인 기획과 성장축(대도시) 중심의 발전전략, 성과배분으로 인해 지역 간, 산업 간 불균형이 심화되어 왔다(Seo, 2009, p. 649; ⽯黒格 외, 2014, p. ⅰ). 특히 최근 그 정도가 심해지고 있는 청년층의 수도권 등 특정지역 집중은 국가균형발전 측면에서도 우려를 불러일으키기 충분하다(한요셉, 2021). 실제로 몇 가지 통계치를 통해 살펴보면 경제활동참가율은 지역별로 눈에 띄는 차이는 없으나(통계청, 2024a, 통계청 2024b) 1인당 GRDP, 1인당 개인소득 등 보다 구체적으로 개인(및 가구)의 경제적 여건을 나타내는 수치들이 지역 간(주로 수도권 및 광역시 vs. 그 외의 지역) 상당한 차이를 보임을 알 수 있다.

2022년을 기준으로 지역별로 1인당 개인소득을 살펴보면 서울(26,112천 원)을 비롯해 울산(26,066천 원), 대전(24,220천 원), 광주(23,669천 원)가 전국 평균을 웃돌고 있는 가운데 세종, 경기, 부산 등 수도권 또는 광역시의 평균이 전라남도(22,298천 원), 경상남도(21,887천 원) 등 도(道)지역에 비해 상대적으로 높았다(통계청, 2024c). 이와 함께 1인당 지역내총생산(GRDP)을 살폈을 때도 이와 유사한 양상이 확인되었다(통계청 2024d).

일자리의 근간이 되는 사업체의 분포를 살폈을 때도 전체 6,140천 개의 사업체 가운데 19.2%에 해당하는 1,180천 개는 서울에 있었으며, 부산(401천 개, 6.5%), 인천(317천 개, 5.2%), 경기(1,515천 개, 24.7%) 등 수도권 및 광역시 지역에 상대적으로 많은 수의 사업체가 자리 잡고 있었다(통계청, 2024e). 지역별로 위치한 사업체의 종사자수를 기준으로 했을 때도 서울에는 5,795천 명(23.0%)의 종사자가 근로를 하고 있었으며, 부산(1,555천 명, 6.2%), 인천(1,250천 명, 5.0%), 경기(6,103천 명, 24.2%) 등 사업체의 종사자 또한 비슷한 양상을 보였다. 상대적으로 양질의 일자리일 가능성이 높고, 대규모의 고용과 함께 사업체의 지속가능성 또한 비교적 높은 대규모 사업체(여기서는 종사자 300인 이상 사업체)를 기준으로 했을 때 그와 같은 차이는 더욱 두드러지는데 2022년 기준 종사자수 300인 이상 규모의 사업체 4,475개 가운데 35.0%에 달하는 1,566개는 서울에 있으며, 경기(8263개, 18.5%), 부산(260개, 5.8%), 대전(162개, 3.6%) 등 수도권 또는 광역시에 많이 분포되어 있다(통계청, 2024e).

지역 간 경제적 차이뿐만 인구의 차이도 상당한데 면적을 기준으로 했을 때 국토의 0.6%에 불과한 서울에 주민등록인구의 18.3%가 집중되어 있으며, 부산, 대구, 울산 등 6개 광역시의 경우 면적은 5% 남짓이나 해당지역의 주민등록인구의 합은 전체 주민등록인구의 24.6% 수준으로 광역시로의 집중 정도 또한 상당하다고 볼 수 있다(통계청, 2024f, 통계청, 2024g). 15~29세 청년인구를 기준으로 했을 때도 서울에 20.4%가, 부산과 대구에는 각각 6.0%와 4.6%의 인구가 등록되어 있는 등 청년인구 또한 수도권 및 대도시지역에 더욱 집중되어 있을 가능성이 매우 높다(통계청, 2024h). 본 연구의 중심이 되는 대학을 살펴보면 이 또한 지역적으로 상당히 편중되어 있음을 볼 수 있고(한국교육개발원, 2024a), 자연스레 대학생의 분포 또한 지역적으로 큰 차이를 보이고 있다(한국교육개발원, 2024b).²⁾

학업을 이유로 생활하던 곳과 떨어진 곳에서 살게 되면 생활 전반에 걸쳐 상당한 변화를 경험할 수 있다. 일상적으로는 학업 외에 의식주를 해결하기 위해 본인의 노력이나 물리적 시간이 상대적으로 많이 소요될 가능성이 있으며, 금전적 비용도 차이가 발생할 수 있다.³⁾ 이는 대학재학 기간이라는 비교적 장기간에 걸쳐 지속되는 만큼 대학졸업 이후의 삶에도 큰 영향을 미칠 것으로 짐작되는데 혼인에도 영향을 미칠 가능성이 높다. 앞에서 언급한 바와 같이 한국사회의 대학졸업자의 경우 ‘대학졸업→취업→혼인’과 같은 일련의 순서 규범을 따르는 경우가 많은데 혼인의 결정에는 일정 수준의 자산형성, 주거안정 등과 같은 경제적 안정 또한 중요한 요인으로 기능할 것이다. 혼인에 상당한 비용이 들어가고 이에 대해 상당한 부담감을 가지고 있음(양은모, 배호중, 2020; 한국리서치, 2022)을 감안한다면 타 지역으로 대학을 진학한 경우 상대적으로 큰 비용이 들었을 가능성이 높은 만큼 청년기의 자산형성의 속도는 더딜 수 있으며, 이는 혼인을 지연 또는 포기하게 만드는 요인이 될 수도 있다.

실제로 혼인 및 혼인과 밀접한 관련이 있는 출산관련 통계를 살펴보면 이 또한 지역별로 상당한 차이를 보이기도 하는데 평균 초혼연령(남편)의 경우 서울이 34.38세로 가장 높으며, 부산(34.31세), 경기(33.97세) 등이 비교적 높은 것으로 나타났다. 아내의 평균 초혼연령 또한 서울이 가장 높고(32.42세), 부산(31.95세), 경기(31.59세), 인천(31.57세) 등에서 전국 평균을 웃도는 것으로 집계되어 전반적으로 수도권 및 광역시에서 혼인이 늦을 가능성이 확인되었다(통계청, 2024i). 아울러 2022년 합계출산율을 살펴보면 서울이 0.593으로 현저히 낮은 가운데 부산(0.723), 인천(0.747). 대구(0.757)에서 전국 평균(0.778)보다 낮았으며, 강원(0.968), 전남(0.969), 세종(1.121) 등은 비교적 높았다(통계청, 2024j).

수도권 및 대도시를 중심으로 대학이 몰려 있고, 상당한 비용을 감수하고서라도 조금이라도 더 위세 높은 대학에 진학하려는 경향이 강한 한국에서 타 지역으로의 대학진학 선택은 상대적으로 많은 시간과 비용이 요구되며, 치열한 경쟁에 놓이게 될 가능성 또한 높다고 할 수 있을 것이다. 그런 만큼 타 지역으로의 대학진학은 혼인을 지연시키는 상당한 요인이 될 가능성도 충분할 것이다. 이런 가능성을 염두에 두고 본 연구에서는 타 지역으로의 대학진학이 혼인시기에 미치는 영향에 대해 보다 구체적으로 분석하고자 한다.

2. 혼인(시기)에 대한 의사결정

혼인을 둘러싼 의사결정에는 여러 가지 요인들이 영향을 미치게 된다. 혼인 그 자체에 대한 결정뿐만 아니라 혼인시점 등의 결정에 있어서도 다양한 요인들을 염두에 두고 결정하게 되는데 이러한 의사결정 또는 선택의 과정에 대해 1970년대 이후 본격적으로 이론적 틀을 통해 분석이 이루어지기 시작하였다. 특히 Becker, Schultz 등 신고전파 경제학자들을 중심으로 혼인을 하나의 ‘시장’으로 가정하고 미혼남녀들은 혼인시장에 진입할 때 혼인이 주는 편익과 비용을 계산하게 되며, 그 손익에 따라서 혼인 여부를 선택할 것이라 주장하였다(문선희, 2012, p. 6).

이와 같은 관점에서는 비혼 상태로 있는 것에 비해 혼인 상태의 이점이 더 클 것이라고 판단할 때 혼인을 할 것이라고 가정되며, 해당 논의를 확장해 생각해 보면 혼인의 시기 또한 개인(및 그가 속한 가족)의 효용이 극대화되는 시점에서 혼인을 결정하게 될 것이라 할 수 있다. 즉, 개인이 독신 상태로 남아 있을 때 보다 가구 내 역할분담, 소득 및 비용의 공동 운용 등 혼인을 통해 얻게 될 편익이 극대화가 되었다고 판단되는 시점에 혼인이 이루어지게 되는데, 이와 같은 결정(선택)에 미치는 변수로 교육 및 소득수준, 자산(부채), 상대적 소득차이 등 다양한 요인들이 제시되며 실제로 혼인 및 혼인시기 결정을 둘러싼 여러 실증연구에서 그러한 요인들이 설명변수로 활용되고 있다(이상헌, 이상호, 2011; 배호중, 한창근, 2018; 배호중 외, 2020; 남윤미, 황인도, 2023).

Becker(1973) 이후 학자들은 혼인에 대해서도 이론적으로 설명하고자 많은 노력을 기울였다. 그 결과 다양한 이론들이 개발되어 왔는데 ‘결혼시장 탐색모형(search model of marriage market)’도 그 가운데 하나이다. 이는 노동경제학에서의 직업탐색이론(job search theory)을 바탕으로 배우자를 탐색하고 결혼하는 과정을 설명하고자 한 것인데 특히 결혼시장 탐색모형은 결혼의 지연을 설명하는 데 적합한 이론 중 하나이며, 이를 바탕으로 결혼이 늦춰지고 있는 사회현상을 실증적으로 설명하고자 한 연구도 존재한다(Becker et al., 1977; Oppenheimer, 1997; 이상헌, 이상호, 2011; 김송희, 김진영, 2016; 남윤미, 황인도, 2023).

해당 이론에 따르면 각자가 결혼(및 결혼시점)을 행하는 것은 미혼 상태의 효용보다 기혼 상태의 효용이 크다고 판단될 때라고 할 수 있다. 앞서 언급한 바와 같이 혼인에 따른 비용과 편익은 다양한 측면에 걸쳐 발생할 뿐 아니라 본인은 물론 가족 및 친지 등 다양한 범위에 걸쳐 영향을 주고받을 수 있어 이를 명확하게 계산하는 것은 불가능에 가깝다고 할 수 있다. 혼인과 관련한 편익 및 비용에 대한 불확실성 가운데 비교적 명확한 비용 중 하나는 주거비라 할 수 있는데 결혼생활을 영위하기 위해서는 적당한 거처가 마련되어야 하며 거처를 위한 비용이 마련되지 않았거나 이에 대처하기 위한 계획이 불투명한 경우 혼인을 포기하거나 미룰 수밖에 없게 된다.

이러한 논의에 기대어 생각해보면 상대적으로 높은 정도의 주거비 또는 생활비가 들어가는 곳에서의 생활은 혼인에 필요한 주거마련이나 자산축적을 어렵게 하여 혼인을 늦추거나 포기하게 만드는 요인이 될 수 있다. 이와 함께 도시집중에 따른 부동산 가격의 급등은 불확실성을 높여 혼인을 둘러싼 의사결정에 더 많은 탐색시간을 요하게 되어 혼인을 미루는 요인으로 작용할 수도 있다(배호중, 한창근, 2018). 따라서 이와 같은 관점에 비추어보면 (물가, 지가 등이 상대적으로 비싼) 도시생활이나 도시로의 집중 현상은 혼인을 늦추는 상당한 요인이 될 수 있으며, 그러한 논의의 연장선상에서 대학재학 기간 중의 생활비 등과 결부되어 상대적으로 높은 비용이 발생 할 가능성이 높은 타 지역으로 대학진학⁴⁾은 혼인을 지연시키는 요인이 될 가능성도 존재한다.

경제적(비용) 측면에서뿐만 아니라 생물학적･심리적 측면에서도 도시로의 집중 현상이 혼인지연의 가능성에 미치는 영향을 살필 수 있는데 진화생물학자들과 진화심리학자들은 ‘언제 번식(출산)하는 것이 좋을까?’, ‘얼마나 낳으면 좋을까?’ 등과 같은 인간의 전략적 결정을 ‘생애사 이론(life history theory)’의 틀 내에서 설명해왔다(조영태 외, 2024, p. 29). 이 이론에 따르면 인간의 혼인과 출산은 ‘성장-출산-양육’이라는 생애 단계 가운데 하나이며, 주어진 환경에 맞춰 각 단계에 효율적으로 자원배분을 하게 되는데 경쟁이 치열한 상황 속에서는 혼인이나 출산을 미루고 자신의 성장에 더 많은 자원을 투자하는 전략을 세우게 된다. 진화심리학자 올리버 승(Sng et al., 2017)에 따르면 인구 밀도가 높을 경우 사람들은 느린 생애사 전략가가 되는데 이러한 의사결정에서는 객관적 환경이 어떠한가도 중요하지만 그걸 어떻게 지각하는가(사회가 얼마나 경쟁적이라고 지각하는가)도 그에 못지않게 중요한 요인으로 볼 수 있다(조영태 외, 2024. p. 33).

이러한 관점에서 보면 서울을 비롯한 대도시에 주로 위치해 있는 위세 높은 대학으로의 치열한 진학경쟁은 심리적으로도 혼인(및 출산)을 지연시키는 상당한 요인이 될 수 있다. 위세 높은 대학진학을 위한 치열한 경쟁 그 자체뿐만 아니라 대학진학 이후에도 치열한 경쟁이 계속적으로 이어진다고 판단되면 개인은 출산이나 혼인보다는 개인의 경쟁력을 높이는 데 시간이나 노력을 투입할 가능성도 충분히 존재한다.

3. 선행연구 검토: 혼인에 영향을 미치는 요인

혼인은 여러 가지 요인들을 복합적으로 고려하여 이를 둘러싼 의사결정을 하기 마련이다. 또한 혼인을 둘러싼 의사결정은 그 어떤 활동에 비해 장기간에 걸친 탐색기간을 가지는 경우도 많다고 할 수 있다. 혼인에 대한 분석은 혼인의 실행 그 자체뿐만 아니라 언제 혼인을 하는지 또한 상당히 중요한 분석의 대상이 될 수 있는데 이와 같은 혼인이행을 살핀 실증연구에서는 어떠한 요인들이 혼인을 촉진 또는 지연하는지에 살핀 경우가 많다(오지혜, 임정재, 2016; 배호중, 한창근, 2018; 배호중 외, 2020).

이러한 실증 연구들에서는 대체로 교육수준, 취업, 소득 등과 같은 사회인구학적 특성이 혼인 가능성 및 혼인시기에 미치는 영향을 계량적으로 분석하였는데 혼인에는 상당한 정도의 경제적 자원이 요구되는 경우가 많으므로 양호한 정도의 경제적 여건, 그 가운데 부모(가구)의 경제적 여건은 혼인을 앞당기거나 지연을 막는 요인(배호중, 한창근, 2018; 오지혜, 2020, p. 71, 배호중 외, 2020, p. 115)으로 제시되는 경우가 많다. 이와 유사한 논지로 혼인 이후 살게될 양호한 거주지가 마련된 경우에는 혼인이 상대적으로 빠른 것으로 제시되었으며(엄다원, 홍경준, 2019, p. 53; 유진성, 2020, p. 14), 양질의 일자리를 가진 경우에도 혼인에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 제시된 경우(배호중, 한창근, 2018, p. 543; 배호중 외, 2020, p. 116; 김가현, 김근태, 2023, p. 220)가 많다.

다만 이와 같은 요인들의 영향력은 성별로 달리 작용하는 것으로 제시되기도 하는데 그와 같은 연구에서는 (기혼여성의 높은 경력단절 가능성을 염두에 두고) 혼인으로 인한 가사노동 및 자녀양육 부담 등이 일･가정 양립 등에 있어 상대적으로 여성에게 더 큰 어려움으로 인식되어 높은 교육수준 또는 양질의 일자리가 때로는 여성의 혼인시기를 지연시키는 요인으로 분석된 연구가 존재한다(이인수, 1994; Goldscheider & Waite, 1986; Thornton et al., 1995; 이삼식, 2006; 유홍준, 현성민, 2010; 윤자영, 2012; 이상림, 2013; 김성준, 2015; 오지혜, 임정재, 2016; 배호중 외, 2020).

이와 같은 개인 및 그를 둘러싸 가구의 특성뿐만 아니라 지역 또한 개인의 혼인시기와 관련이 있는 요인으로 지목되기도 하는데 앞에서 살펴본 바와 같이 지역별로 보았을 때 초혼연령에 상당한 차이가 있으며(통계청, 2024i; 장대익 외, 2020) 개인수준에서 분석을 했을 때도 지역적 요인이 혼인시점과 관련이 있음을 밝힌 연구(Lee et al., 2021; Yoon et al., 2022; 김가현, 김근태, 2023)가 존재한다. 이러한 연구에서는 지역의 특성 가운데 인구밀도, 경쟁(장대익 외, 2020; 조영태 외, 2024)이 개인의 혼인선택에 상당한 영향을 미칠 것으로 제시하고 있다.

1. 이용 자료

타 지역으로의 대학진학이 대학을 졸업한 이후 혼인을 하기까지의 기간과 어떠한 관련을 갖고 있는지를 실증적으로 살펴보기 위해 한국노동연구원에서 제공하는 ^｢한국노동패널조사(Korean Labor and Income Panel Study, 이하 KLIPS)_｣를 이용하여 분석을 실시하였다. KLIPS는 국내유일의 노동관련 가구패널조사로 횡단면 자료와 시계열 자료의 장점을 모두 갖고 있는 자료인데 1차년도(=1998년)를 기준으로 도시지역에 거주하는 한국의 5,000가구와 가구원을 대표하는 패널표본 구성원(5,000가구에 거주하는 모든 가구원)을 대상으로 1년에 1회씩 조사를 실시하고 있으며(한국노동연구원, 2023), 2024년 11월을 기준으로 25차 조사까지 공표되었다.

25년 간 조사가 이어져 옴에 따라 다수의 표본들이 고등학교 졸업, 대학진학, 혼인과 같은 사건들을 새로이 경험하였을 것이다. 이에 본 연구에서는 KLIPS를 이용하여 조사가 시작된 이후 고등학교를 졸업하고 4년제 대학에 진학하여, 대학을 졸업한 이들(=1차년도 당시 주로 미성년자였던 원가구주의 자녀들)을 대상으로 고등학교 재학 중(=고3 당시)의 상황과 이후 그들의 대학진학과 대학졸업 이후의 혼인 양상에 대해 분석하였다.

앞서 언급한 바와 같이 본 연구에서는 KLIPS를 통해 적어도 ‘고3~4년제 대학졸업’에 대한 경험을 알 수 있는 표본의 개인 및 가구 자료를 이용해 타 지역으로의 대학진학과 혼인시점 간의 관계를 살펴보고자 한다. 본 연구에서 4년제 대학 졸업자로 한정한 이유는 전문대학과 4년제 대학은 노동시장에서도 일정 부분 구조적 차이(구분된 채용공고 등의 예)가 어느 정도 존재하고, 전문대 진학자들은 4년제 대학에 비해 주로 고등학교 졸업 당시 거주지역에서 크게 벗어나지 않는 곳으로 진학할 가능성이 클 것이라 판단된다. 또한 혼인을 둘러싼 연령규범이나 순서 규범(예컨대 대학졸업→독립→혼인 등) 비교적 강하게 작용하고 있는 한국에서 전문대 및 4년제 대학 졸업자 간 재학기간 차이에 따른 졸업연령의 구조적 차이가 존재할 것으로 판단해 본 연구에서는 그와 같은 구조적 차이에 따른 영향을 배제하고자 KLIPS가 시작된 이후 고등학교를 졸업하고 4년제 대학을 졸업한 이들을 대상으로 ‘대학졸업 후 혼인’까지의 기간에 대해 살펴보고자 하였다.

2. 변수의 구성

나. 설명변수

본 연구에서는 우리 주변에서 널리 경험하고 있음에도 불구하고 기존의 실증분석에서 주목하지 않았던 타 지역으로의 대학진학에 초점을 두고 이에 따른 혼인 시점 차이의 가능성에 대해 밝혀보고자 하였다. 이를 위해 고3 당시의 거주지와 졸업한 대학에 대한 문항을 통해 거리변수를 생성하였다.

고3 당시 거주지와 진학한 대학 간의 거리는 KLIPS를 통해 파악할 수 있는 위치정보의 최소단위인 기초자치단체(시/군/구) 행정기관의 코드를 추출하여 이를 고3 당시의 주소와 진학한 대학의 주소로 삼았다.⁶⁾ KLIPS를 통해 조사된 시/군/구청의 좌표는 각 기관의 홈페이지를 통해 수집하였으며, 수집된 주소정보는 위도･경도로 변환시켜주는 인터넷사이트(http://map.esran.com/)를 통해 위도･경도 정보로 변환시켰다. 이러한 위도･경도 정보를 이용해 두 지점 간 간 직선거리⁷⁾를 산출하였다. 이렇게 산출한 ‘고3 당시 거주지↔진학한 대학 간 직선거리’ 변수는 그 자체인 연속형의 거리(km) 형태로만 아니라 동일행정구역 소재 여부, 몇 가지로 범주화한 형태 등 다양한 변수로 바꾸어 분석을 진행하였다.

거리의 범주화 등에 대해 조금 더 자세히 살펴보면 우리 생활이나 의식에 행정구역이 상당한 영향을 미치는 비교적 객관적인 범위이기는 하나 교동수단의 발달, 높은 수준의 주택가격 등의 사유로 비교적 먼 거리를 통학하거나 대학이 대도시의 인근지역으로 옮기면서 타 광역자치단체로 다수의 대학생들이 통학을 하는 경우도 있다. 예컨대 대구광역시의 경우 경산시(경상북도)에 많은 대학교가 위치해 있으며, 수도권(서울･인천･경기)의 경우 지하철･광역버스 등을 이용해 타광역자치단체로 통학을 하는 경우도 빈번하다.

이러한 이유로 단순히 광역자치단체를 기준으로 분석을 한다면 상당수의 대학생들이 타광역자치단체에서 통학을 하고 있는 현실을 제대로 담아낼 수 없을 것이다. 이에 본 연구에서는 고3 당시 거주지와 ‘동일 광역자치단체 대학진학 여부’를 기준으로 살피기도 하였고, 20km, 40km 등 몇 가지 범주를 설정하여 분석을 진행하였다. 그 가운데 ‘인근지역’으로 정의한 40km의 경우 가장 많은 수의 대학생이 있는 서울･인천･경기지역을 염두에 두고 서울시청을 기준으로 했을 때 직선거리 40km는 인천광역시 대부분과 수원, 용인, 남양주 등을 포괄한다. 이러한 지역의 경우 많은 인구가 서울로 통근 통학을 하고 있으며, 지하철, 광역버스 등의 대중교통도 비교적 잘 구축되어 통학을 하는 경우가 많다.

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그림 1

구청 좌표의 획득: 은평구청의 예

출처: 위도경도찾기 사이트(http://map.esran.com/).

한편 부산광역시청을 기준으로 했을 때 직경 20km의 범위에는 부산광역시 및 기장군 대부분 지역과 양산시 일부지역이 포함되며, 40km로 범위를 넓히면 창원시 및 밀양시 일부, 울주군 일부를 포괄하게 되며 울산광역시의 경계지역 근처에 이르게 된다.⁸⁾ 일상에서 이야기되는 생활권 등을 고려했을 때 이 같은 기준은 비록 완벽하지는 않으나 비교적 합당한 것으로 판단되며, 대구광역시, 광주광역시 등의 지도를 통해 살폈을 때도 인근 시군 또는 광역자치단체의 경계 등에 비추어 보았을 때 생활권이나 용이한 정도의 통학(또는 통학의 어려움)을 이야기하기에 무리가 없을 기준으로 판단해 분석에 활용하였다.⁹⁾

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그림 2

서울시청 및 부산시청을 기준으로 한 직경 20km, 40km의 범위

출처: 네이버 지도(http://map.naver.com/)

3. 분석 방법

대학을 졸업하고 시간이 지남에 따라 혼인을 하게 되는 이들이 생겨나게 될 것이다. 앞서 언급한 여러 요인에 따라 혼인가능성에 차이가 있을 것이며, 혼인시점 또한 달리 나타날 것이다. 이와 같은 차이의 가능성에 대해 통계적 방법을 이용해 보다 구체적으로 그려내기 위해 ‘혼인(=사건)의 발생 여부’와 ‘대학졸업 이후 혼인까지의 기간(=이행기간)’의 두 가지 측면을 함께 고려한 혼인이행 위험비에 대해 분석하고자 했다. 이를 위해 기간에 대한 분석에 자주 이용되는 분석 방법인 생존분석(survival analysis)을 통해 진행하였다.

4년제 대학을 졸업한 이들의 혼인발생에 대한 생존자 함수를 살피기 위해 Kaplan-Meier 방법을 이용해 본 연구에서 기준시점으로 삼은 대학졸업 시점 이후 시간의 흐름에 따른 혼인 발생양상을 살폈다. 이러한 시간의 흐름에 따른 ‘사건의 발생’에 대한 계산에는 승법극한 추정 방식을 사용하게 되는데 이는 사건의 발생이 해당 시점(t)을 지나 일어날 순간적 가능성을 의미하는 것으로 생존자 함수는 아래와 같이 계산된다(한준, 2005; 오지혜, 임정재, 2016, p. 214). 본 연구에서는 혼인시점에 사건이 발생한 것으로 간주되며, ‘대학졸업일로부터 혼인까지의 기간(개월)’이 생존기간이 된다.

(단, E_l: 시점 τ_l에 사건을 경험할 경우의 수, R_l: 시점 τ_l에 사건 발생위험 집합에 속할 경우의 수)

이러한 K-M 추정 방법은 분석 대상을 몇 개의 집단으로 나누어 사건의 발생 양상 차이를 직관적으로 볼 수 있다는 장점이 있으나 다른 조건들을 통제하여 살필 수는 없다는 한계를 지닌다. 이를 보충하기 위한 방법으로 콕스 비례위험 모형(Cox proportional hazard model)을 활용되는데 이는 기간에 대한 분석에 있어 우측절단된(right-censored) 표본이 있을 때(본 논문에서는 미혼 상태로 남아 있는 표본의 존재)에도 그 표본들을 함께 포함해 통계적 통제를 통해 일치성 있는 추정을 할 수 있다는 장점이 있다(박재빈, 2006; 김양진, 2013).

위험함수 h(t)는 사건(T)이 특정시점(t)까지 발생하지 않았다는 조건 하에서, 분석하려 한 사건이 특정시점(t)에서 발생할 ‘조건부 순간탈출확률’을 나타내는 함수이며, 탈출확률에 영향을 미치는 독립변수들(x_i)은 시간변화에 독립적이라고 가정한다(김양진, 2013, p. 20). 본 논문에서는 미혼 상태로 있다가 혼인(=기혼 상태로의 이행)을 하는 경우가 탈출위험에 해당하며 특정시점(t)에서 혼인으로의 이행에 대한 ‘조건부 순간탈출확률’은 식 (2)와 같이 제시할 수 있게 된다. 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)은 <수식 3>처럼 정의된다(전현중 외, 2009).

대학졸업 후 혼인이행 기간에 대한 분석을 위해 앞서 변수에 대한 설명에서 제시한 설명변수 및 통제변수들을 분석에 이용하였으며, 본 연구의 주된 관심사인 진학한 대학의 거리를 다각적으로 살펴보고자 가장 단순한 형태로 ‘동일한 광역자치단체 소재 대학진학 여부(=[모형 Ⅰ])’과 ‘(직선거리 40km 미만의) 인근지역 소재 대학진학 여부(=[모형 Ⅱ])’, ‘고3 당시 거주지↔진학 대학 간 거리(=[모형 Ⅲ])’ 그리고 ‘대학까지의 거리를 다섯 가지 범주로 구분(=[모형 Ⅳ])’한 모형과 같이 네 가지 콕스 비례위험 모형을 통해 분석을 실시하였다.

1. 기술통계 분석

대학을 졸업한 이후 혼인까지의 기간에 대한 분석에 이용한 변수에 대한 설명과 함께 각 변수에 대한 기술통계는 <표 1>에 담았다. KLIPS 1차~25차년도 자료에서 회고¹⁰⁾가 아닌 추적조사를 통해서 적어도 ‘고3 당시~4년제 대학졸업’ 당시의 상황을 파악할 수 있는 표본의 수는 1,144명이었다. 분석대상 표본 가운데 1/4가량(24.9%)는 혼인을 경험하였고, 혼인을 경험한 이들의 ‘대학졸업~혼인까지의 기간’은 67.7개월(≒5.64년)이었다. 휴학 등으로 20대 후반에 이르러 졸업을 하는 이들이 상당함을 감안한다면 30대의 혼인이 상당할 것임을 유추할 수 있으며, 통계청(2024i) ^｢인구동향조사_｣를 통해 제시된 평균 초혼연령(2022년 기준 남성: 33.7세, 여성: 31.3세)과도 어느 정도 부합하는 통계치로 판단된다.

통제변수로 활용한 변수들, 그 가운데 개인특성과 관련한 변수들에 대한 기술통계를 살펴보면 응답자의 46.3%(530명)은 남성으로 여성이 조금 더 많았으며, 첫 일자리에서의 월평균소득은 205.4만 원¹¹⁾이었다. 평균 1.2명의 형제 또는 자매가 있었고, 응답자 가운데 10.1%(115명)는 대학원에 진학한 것으로 분석되었다.

응답자들의 고3 때를 기준으로 한 가구특성을 살펴보면 부 또는 모 가운데 높은 정도의 교육수준을 기준으로 했을 때 13.4%는 고졸미만의 학력을 가지고 있었고, 절반 가까이(47.6%)는 고졸이었다. 전문대졸은 11.7%였으며, 대졸 이상은 27.4%를 차지하였다. 가구소득은 평균 438.9만원이었으며, 응답가구의 73.3%는 자가를 보유한 것으로 나타났다. 고3 당시의 거주지를 살펴보면 10명 중 4명 이상은 서울(21.4%) 또는 경기(19.8%)에 살고 있었고, 부산(12.2%), 대구(5.9%), 인천(5.9%) 등 대도시에 비교적 많이 거주하고 있었다. 경상남도와 경상북도에 9.6%가 거주하고 있었으며, 강원도는 2.4%로 상대적으로 비율이 낮았다.

응답자들의 전공을 살펴보면 인문계열(29.6%), 공학계열(25.7%)이 절반 이상을 차지하였고, 의약계열(5.0%)이나 사범계열(3.5%) 전공자들은 상대적으로 적었다. 졸업 대학의 순위를 살펴보면 10명 중 1명가량(9.9%)은 1~10위권 대학 출신이었고, 11~20위, 21~30위권 대학을 졸업한 비율은 각각 8.0%와 7.4%였다.

본 연구의 주된 관심사이자 독립변수로 삼은 진학한 대학의 거리 특성을 나타내는 변수를 살펴보면 응답자의 47.7%는 고등학교 재학 당시 살던 곳과 동일한 광역자치단체에 위치한 대학교에 진학하였고, 본 연구에서 인근지역 대학진학으로 간주한 고3 당시 거주지와 직선거리 40km 미만에 소재한 대학에 진학한 비율은 57.3%였다. 고3 당시 거주지와 대학의 군/구청을 기준으로 한 거리는 평균 60.0km였는데 이를 몇 가지 범주로 나누어 살펴보면 10km 미만에 위치한 대학에 진학한 비율은 23.7%였으며, 19.2%는 10~20km 사이에 위치한 대학을 졸업하였다. 20~40km와 40~70km 범주에 위치한 대학에 진학한 비율은 14.4%와 11.2%였으며, 응답자 3명 중 1명가량(31.5%)은 고3 당시 거주지와 70km 이상 떨어진 곳에 있는 대학을 졸업하였다.

2. 대학졸업 후 혼인이행기간에 대한 기저생존함수

가. 진학 대학의 거리 특성에 따른 대학졸업 후 혼인이행: Kaplan-Meier Curve

출신대학의 거리 특성에 따라 혼인이행 양상에 차이가 있는지를 살펴보기 위해 대학졸업 후 시간의 흐름에 따른 혼인이행에 대한 생존자 함수(survivor function)를 확인해 보았다. [그림 3]에서는 동일광역자치단체 소재 대학진학 여부 및 인근지역 소재 대학진학 여부에 따라 대학졸업 후 혼인이행 양상에 차이가 있는지에 대해 각각의 그림(Kaplan-Meier Curve)¹²⁾을 통해 대략적인 양상을 살펴보았다.

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그림 3

타 지역 대학진학 여부에 따른 혼인이행 기간(Kaplan-Meier Curve)

우선 동일광역자치단체 소재 대학진학 여부에 따른 혼인이행 양상의 차이를 살펴보면 고3 때 살던 곳과 동일한 광역자치단체에 있는 대학에 진학한 이들(=파란색 그래프)이 타광역자치단체에 위치한 대학교에 진학한 이들(=빨간색 그래프)에 비해 대학졸업 후 100개월 무렵까지는 그래프의 아래쪽에 있는 등 상대적으로 활발히 혼인을 하는 것으로 나타나기는 눈에 띄는 차이는 아니라고 할 수 있다. 또한 그 이후에는 두 집단의 그래프가 교차하는 등 큰 차이를 보인다고 할 수는 없는 형태의 그래프를 나타내었다. 이러한 시각적 차이에 대해 통계적으로 유의미한 차이인지를 검정하기 위한 방법의 하나인 Wilcoxon test를 실시한 결과에서도 해당 차이는 통계적으로 유의미한 정도의 차이는 아니었다(χ² = 3.39, p < 0.1).

이어 인근지역에 소재한 대학진학 여부에 따른 혼인이행 양상의 차이를 살펴보면 인근지역 대학에 진학한 이들(=파란색)은 타 지역 대학에 진학한 이들(=빨간색)에 비해 아래쪽에 그래프가 위치해 혼인이 상대적으로 활발하게 일어남을 알 수 있다. 아울러 이러한 시각적 차이는 통계적으로도 유의미한 것이었다(χ² =16.12, p < 0.001).

인근지역 진학 여부에 따른 혼인양상의 차이가 확인됨에 따라 이를 더욱 자세히 살펴보고자 거리의 범주별로도 혼인이행 양상에 차이가 있는지를 살펴보았다. 0~10km 미만(=빨간 실선), 10km~20km 미만(=파란 실선), 20km~40km 미만(=녹색 실선), 40km~70km 미만(=빨간 점선), 70km 이상(=파란 점선)으로 구분하여 살펴보았는데 비록 완벽한 경향성을 보이지는 않지만 실선으로 나타낸 상대적으로 가까운 곳에 위치한 대학에 진학한 이들의 그래프가 먼 곳으로 진학한 이들(점선)에 비해 전반적으로 아래쪽에 위치해 있음을 알 수 있다. 특히 졸업 후 5년(60개월) 정도까지는 0~10km 미만, 10km~20km 미만 등 가까운 곳에 위치한 대학에 진학한 이들이 혼인에 활발히 이르게 됨을 알 수 있다. Wilcoxon test를 통해 살폈을 때 이와 같은 시각적 차이 또한 통계적으로 유의미한 차이임이 확인되었다(χ² =16.31, p < 0.01).

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그림 4

진학한 대학의 거리 범주별 대학졸업 후 혼인이행 기간(Kaplan-Meier Curve)