Korea Planning Association
[ Article ]
Journal of Korea Planning Association - Vol. 52, No. 2, pp.21-33
ISSN: 1226-7147 (Print) 2383-9171 (Online)
Print publication date 30 Apr 2017
Final publication date 16 Mar 2017
Received 29 Dec 2016 Reviewed 19 Feb 2017 Accepted 19 Feb 2017 Revised 16 Mar 2017
DOI: https://doi.org/10.17208/jkpa.2017.04.52.2.21

신혼가구의 주거 입지에 나타나는 세대간 시간 자원의 이전과 성별 효과

이길제** ; 최막중***
Intergenerational Transfer of Time Resource and Its Gender Effect Reflected in Residential Location of Newly Married Households
Lee, Gil Jae** ; Choi, Mack Joong***
**Korea Research Institute for Human Settlements gjlee35@snu.ac.kr

Correspondence to: ***Seoul National University ( macks@snu.ac.kr)

Abstract

The recent study empirically confirms intergenerational transfer of asset and its gender effect in Korea, as parents’ wealth affects their child’s housing asset prepared for marriage while bridegroom’s parents take a leading role. In comparison, this study investigates how intergenerational transfer of time resource takes place in association with the needs of newly married households for housework and childrearing as well as the parents’ needs for caring for the elderly, paying attention to the difference of role between bride’s and bridegroom’s parents. Since the transfer of time requires a geographical proximity, the probability is approximated by that of parents’ and child’s residences located in the same administrative district. The estimation results of logit and panel logit models based on the survey data of Korean Labor and Income Panel Study demon

Strate that the child’s needs make their residence close to that of bride’s parents and the probability of co-location increases during the childrearing period compared to the time of child’s moving out. The transfer of child’s time to bride’s parents also takes place as parents become older and unhealthier. While these results verify that intergenerational transfer of time occurs centering around bride’s parents, only the wealth of bridegroom’s parents make child’s residence close to their residence at the time of moving out, which might be related to the transfer of asset.

Keywords:

Intergenerational Transfer of Time Resource, Residential Location, Newly Married Household, Parent-Child Relation, Gender Effect

키워드:

세대간 시간 자원의 이전, 주거 입지, 신혼가구, 부모-자녀관계, 성별 효과

Ⅰ. 서 론

세대간 자원 이전(intergenerational transfer of resources)에 관한 여러 이슈 중 최근 들어 한국에서는 결혼으로 분가하는 신혼가구가 부모의 자금 지원을 받아 주택을 마련하는 현상에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 대표적으로 마강래·권오규(2013), Ma and Kang(2015), 이길제·최막중(2017)은 공히 부모세대의 자산이 많을수록 자녀세대의 신혼주택 자산이 증가하는 세대간 자산 이전의 효과를 실증적으로 확인한 바 있다. 그런데 흥미로운 것은 이길제·최막중(2017)에 의하면 주택자금에 대한 경제적 지원에 있어 남성의 부모가 여성의 부모보다 더욱 중요한 역할을 수행하는 남녀간 비대칭성이 발견된다는 점으로, 이는 남성이 경제적으로 가족의 부양을 책임지고 여성이 가사와 양육을 담당해 온 한국의 사회문화적 전통에 따른 성별 역할 분담으로 설명되고 있다.

그렇다면 이로부터 자연스럽게 제기되는 질문은, 성별 역할 분담에 따라 남성의 부모가 경제적 지원을 담당하였다면 여성의 부모는 어떠한 역할을 수행하는가라는 것이다. 이러한 점에서 여성이 주로 가사노동과 특히 육아를 책임지고 있다면, 세대간 자원 이전을 주택자금과 같은 금전적 자원뿐 아니라 시간 자원과 같은 비금전적 자원으로 확대하여 살펴볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 이길제·최막중(2017)의 논의를 확장하여 신혼가구의 주택소비에 나타나는 부모의 ‘물질적 지원’뿐 아니라 손자녀 양육 및 가사노동 등을 위한 ‘시간적 지원’의 문제를 다루도록 한다.

그런데 경제적 지원은 아무런 공간적 제약 없이 이루어질 수 있지만, 대면활동으로 구현되는 시간적 지원을 위해서는 ‘거리에 의한 마찰(friction of distance)’을 극복하여야 한다. 그러므로 세대간 시간 자원의 이전을 위해서는 부모와 자녀가구가 지리적으로 근접한 곳에 거주하여야 하며, 이는 결국 신혼가구의 주거 입지 선택에 영향을 미치게 된다. 또한 경제적 자원의 이전은 자산을 축적한 부모로부터 분가하는 자녀에게로 일방향으로 이루어지는 것이 통상적이지만, 시간적 지원은 손자녀 양육과 노부모 돌봄과도 같이 양방향으로 이루어질 수 있는 특징이 있다. 따라서 부모와 자녀 주택간 지리적 근접성은 보다 일반적으로 부모와 자녀간의 관계, 교류, 도움의 교환 정도를 나타내는 핵심지표가 될 수 있다.

이에 본 연구는 신혼가구의 주거 입지에 있어 부모와의 지리적 근접 여부에 의해 나타나는 세대간 시간 자원 이전의 효과를 실증적으로 분석하는데 목적이 있다. 구체적으로 연구질문은 자녀와 부모의 시간 지원에 대한 요구(needs)가 자녀가구와 부모가구 주택의 지리적 근접 여부에 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 그러한 영향이 남녀 부모에 따라 어떻게 다르게 나타나는지로 구성된다. 분석자료는 한국노동패널조사(KLIPS) 자료에서 결혼으로 인한 분가가구를 추출하여 구성하며, 남녀집단으로 구분하여 비교한다. 분석모형으로는 지리적 근접성을 동일 시군구의 거주 여부로 측정하여 분가시점에서 이항로짓모형을 적용하고. 시간의 흐름에 따른 출산과 육아 등의 생활여건 변화를 반영하기 위해 분가 후 5년까지의 신혼가구를 대상으로 패널이항로짓모형으로 확장한다.

이후 제Ⅱ장에서는 세대간 시간 자원 이전에 관한 이론 및 선행연구를 고찰하고, 제Ⅲ장에서 분석자료 및 분석방법과 모형 등에 관한 분석틀을 정립한다. 제Ⅳ장에서는 이항로짓모형과 패널이항로짓모형을 통해 부모와 자녀가구 주택의 지리적 근접 여부에 영향을 미치는 요인들을 추정하고 그 의미를 해석한다. 제Ⅴ장에서는 분석결과를 종합하고 결론을 맺는다.


Ⅱ. 이론 및 선행연구 고찰

1. 세대간 시간 이전과 공간적 제약

1) 세대간 시간 자원의 이전

세대간 자원의 이전은 현금이나 현물과 같은 자산뿐 아니라 육아나 돌봄의 서비스 제공과 같은 시간, 공동 거주와 같은 공간을 통해 이루어질 수 있으며(Cardia and Ng, 2003), 부모에서 자녀로, 자녀에서 부모로의 일방향이나 양방향으로 진행될 수 있다(Ioannides and Kan, 1994). 세대간 자원 이전의 동기에 대해서는 이타주의(altruism) 이론에 의거하면 부모나 자녀의 효용이 상대방의 효용에 의해 영향을 받기 때문에 기꺼이 대가를 바라지 않고 자원을 이전하는 것으로 설명된다. 이에 비해 교환(exchange) 이론은 부모와 자녀가 금전적 자원과 시간 자원 등을 상호 교환한다는데 초점을 맞추고 있다. 그밖에 시간 자원의 이전은 부모와 자녀간 비교우위에 영향을 받는다는 비교우위(comparative advantage) 이론 등이 있다(Altonji et al., 1996).

세대간 시간의 이전은 자산의 이전과는 달리 공여자의 소득이나 자산 규모와 무관하게 이루어질 수 있다. 그러므로 세대간 자산 이전이 상대적으로 상위 소득계층에 편중되어 나타나는데 비해, 세대간 시간 이전은 저소득층에서도 활발하게 일어날 수 있는 특징이 있다. 또한 세대간 자산 이전은 직접적으로 자녀가구의 자산 축적으로 이어지지만, 세대간 시간 이전은 자녀가구의 맞벌이 등 노동공급의 증가를 통해 간접적으로 자본 축적에 기여하게 된다(Cardia and Ng, 2003). 한편 세대간 시간 이전은 자산 이전에 비해 양방향으로 이루어질 수 있는 여지가 크지만, 그 구체적인 방향성은 특히 이타주의 이론에 의거할 때 부모와 자녀 사이에 누가 도움의 요구가 더 크냐에 따라 결정된다(Ioannides and Kan, 1994). 대표적으로 생애주기(life cycle)에 따라 결혼초기의 자녀세대에게는 육아지원 등에 대한 요구가, 그리고 노년기에 접어든 부모세대에게는 돌봄에 대한 요구가 상대적으로 더 크게 나타나기 때문이다.

조부모가 미취학 손자녀를 양육하는 것과 같은 세대간 시간 이전은 실제 미국과 캐나다에서도 적지 않은 비중을 차지하는 것으로 보고된 바 있다(Presser, 1989; Cardia and Ng, 2003). 국내의 경우 보건복지부의 ‘2012년 전국보육실태조사’에 의하면 조부모의 양육지원 비중이 영아의 35.1%, 유아의 28.5%를 차지하며, 특히 맞벌이 가구에서는 그 비율이 영아의 54.5%, 유아의 44.9%에 달한다.

2) 공간적 제약

이렇게 세대간 시간 이전이 이루어지기 위해서는 가족구조가 핵가족 형태로 변화된 이후에도 부모와 성인자녀가 가까운 곳에 살아야 한다. 지리적 근접성은 가족간 상호작용, 접촉의 빈도, 경제적·정서적 자원의 교류에 중요하게 작용하기 때문이다(Rossi and Rossi, 1990:365; Rogerson et al, 1997; 박경숙, 1997). 실증적으로도 부모와 성인자녀간 대면접촉의 빈도는 거주지간 거리와 매우 높은 음(-)의 상관관계를 보이며(Rossi and Rossi, 1990), 손자녀 양육 시간의 양도 거리에 반비례하는 것으로 나타난다(Cardia and Ng, 2003).

이와 관련하여 국토교통부의 ‘2014년 신혼부부가구 주거실태 패널조사’에 의하면 신혼부부가 주거 입지를 결정할 때 고려하는 요소로서 직장과의 거리(47.6%)와 주거환경(26.6%) 다음으로 부모집과의 거리(17.7%)가 높은 비율을 차지했다는 점에 주목할 필요가 있다. 미국에서도 Lin and Rogerson (1995)는 대다수의 노부모에 있어 그들의 거주지로부터 10마일 이내에 최소한 한 명의 성인자녀가, 그리고 보통 30마일 이내에 두 번째 성인자녀가 거주하고 있음을 보고한 바 있다.

부모와 자녀가구간 거주 근접성과 상호작용은 양 가구의 특성에 의해서도 영향을 받는다. 기존의 연구결과에 의하면 대체적으로 자녀의 경우 30세 이하로 연령이 매우 낮거나 경제적 수준과 교육수준이 낮을수록, 그리고 부모의 경우 경제적, 건강상의 자립도와 관련하여 80세 이상의 고령이거나, 홀로 남거나 활동 장애가 있는 경우, 경제적 수준과 교육수준이 낮을수록, 자녀와 손자녀의 수가 많을수록 가까운 곳에 거주하거나 가까운 곳으로 주거 이동하는 경향이 나타난다(Lin and Rogerson, 1995; Rogerson et al., 1997; 박경숙 1997).1) 나아가 어린 자녀를 갖게 되면 부모로부터 멀리 이동하지 못하는 현상도 관찰된다(Michielin et al., 2008).

이 외에 도시화의 진전으로 자녀가 도시로 이주함에 따라 농촌지역에 거주하는 부모나 도시지역에 거주하는 자녀의 경우에는 지리적 근접성이 감소하는 지역적 특성이 나타난다(Lee et al., 1990; 박경숙, 1997; Michielin et al., 2008). 한편 부모와 가까이 살고 싶어도 해당 지역의 주택가격이 비싸면 그러할 수 없듯이, 김준형·최막중(2009)에서와 같이 지역의 주택가격 수준이 자녀의 분가에 따른 주거이동에 있어 지리적 근접을 제약하는 지역적 요인으로 작용할 수 있다.

2. 세대간 시간 이전의 성별 효과

한국의 가족주의적 문화와 부거제(父居制) 등의 전통으로 인해 신혼부부의 주택 마련을 위한 세대간 자산 이전에 있어 남성의 부모가 여성의 부모에 비해 더 큰 역할을 담당하고 있다는 이길제·최막중(2017)의 연구결과는, 신혼부부의 자녀 양육 등을 위한 세대간 시간 이전에 있어서도 남성과 여성 부모의 역할이 비대칭적으로 나타날 수 있음을 시사한다. 전통적으로 남성은 가족의 경제생활을 책임지고, 여성은 가사와 양육을 담당하는 성별 노동 분업이 이루어져 왔을 뿐 아니라(앤서니 기든스, 2011:552-564), 조선시대부터 유교의 영향으로 가부장제 가족의 전통을 이어온 한국에서는 이러한 성별 역할 구분이 더욱 뚜렷하게 남아있기 때문이다.

대표적으로 통계청의 ‘2014년 생활시간조사’에 의하면 평일을 기준으로 성인여성의 가사노동 참여율은 91.5%, 평균 가사노동시간은 3시간44분에 달함에 비해 성인남성은 그 비율과 시간이 각 52.6%, 1시간14분에 불과한 것으로 보고되고 있다. 이러한 성별 역할 구분은 남녀 부모에게로 확장될 수 있는데, 실제 이윤진 외(2015)에 의하면 조부모가 손자녀를 양육할 때 여성의 부모(외할머니)가 담당하는 비율이 56.8%로 남성의 부모(친할머니) 38.8%보다 더 큰 역할을 하는 것으로 나타난다. 이러한 세대간 성별 역할의 확장은 여성이 가사와 육아의 도움을 받을 때 친정어머니를 시어머니보다 더 편하게 느끼고 선호하기 때문으로 설명된다(Lee and Bauer, 2013; 최연실(편), 2015:393).

이렇게 여성 부모에게서 가사와 양육지원을 많이 받는 경우에는 여성 부모와 더 근접하여 살게 되는데, 김인지 외(2010)는 친정부모와의 거주 근접성이 모계 친족에 대한 배려라기보다 가사와 양육을 담당해야 하는 여성의 편의성 추구를 위한 전략적 선택의 결과임을 지적하고 있다. 이에 따라 부모와의 거주 근접성에 영향을 미치는 요인도 남성과 여성 부모에 따라 달라질 수 있다. 한경혜·윤성은(2004)에 따르면 여성이 교육수준이 높거나 취업한 경우에는 여성 부모와의 거주 근접성이 높은 반면, 남성의 연령이 낮거나 여성의 교육수준이 낮은 경우와 농촌지역에서는 남성 부모와의 거주 근접성이 높아지는 것으로 나타난다. 한편 부모 봉양 등의 전통적 사회문화 규범에 따라 거주 근접성이 달라질 수 있으므로(박경숙, 1997) 자녀의 출생순서도 특히 남성 부모와의 근접성에 영향을 줄 수 있다.


Ⅲ. 분석틀

1. 분석 자료

본 연구는 한국노동패널조사(Korean Labor and Income Panel Study; 이하 KLIPS) 자료에 기초하는데, 이 자료는 가구원인 자녀가 분가하여 새로운 가구를 형성하더라도 추적 조사를 함으로써 부모가구(원가구)와 자녀가구(분가가구)에 대한 정보를 함께 구득할 수 있는 장점이 있다. 그렇지만 남성의 가구원이 분가한 경우에는 남성의 부모에 대한 정보만을, 그리고 여성의 가구원이 분가한 경우에는 여성의 부모에 대한 정보만을 추적할 수 있기 때문에 자녀가구를 구성하는 남성과 여성의 양쪽 부모를 쌍으로(pair-wise) 직접 비교할 수는 없고, 남성의 부모와 여성의 부모를 두 개의 집단으로 구성하여 간접적으로 비교해야 하는 한계가 있다. 본 연구에서는 이길제·최막중(2017)과 동일하게 6차 조사년도(2003년)부터2) 15차 조사년도(2012년)까지 10년간 전국에 걸쳐 결혼으로 분가한 가구를 추출하여 분석자료를 구축하였으며, 자료의 정합성을 유지하기 위해 자녀가구는 가구주가 남성이고 배우자가 여성인 가구로 한정하였다.

분석대상은 분가시점을 기준으로 총 419가구의 신혼부부로 구성되며, 이 중 198가구는 자녀와 남성의 부모간 관계를 분석할 수 있는 ‘남성집단’, 그리고 221가구는 자녀와 여성의 부모가구의 관계를 분석할 수 있는 ‘여성집단’으로 분류된다. 나아가 본 연구의 주된 관심사로서 출산에 따른 육아시기를 보다 폭넓게 반영하기 위해 분석대상을 분가 후 5년까지의 신혼가구로 확장하면,3) 관측치수는 남성집단 734개, 여성집단 829개가 된다.4) 분가시점 기준의 분석자료는 각 년도의 분가가구를 병렬적으로 통합한 횡단면자료로 구성되며, 이를 분가 후 5년까지 확장한 자료는 패널자료의 성격을 갖는다. 이에 따라 2003년∼2012년간 분가시점에 따른 물가 변화의 영향을 통제하기 위해 소득이나 자산과 같은 화폐 단위의 변수는 소비자물가지수에 기초하여5) 2010년 기준의 실질가치로 변환하였다.

2. 분석모형 및 변수

KLIPS 자료는 부모와 자녀가구의 정보를 동시에 포함하고 있는 장점에도 불구하고, 세대간 시간 이전에 관한 정보를 직접적으로 제공하지는 않는다. 부모와 자녀간 관계에 대한 유일한 정보는 연간 자녀가 부모를 방문한 횟수로서, 이는 통상적인 왕래 또는 노부모 돌봄이라는 측면에서는 유의한 정보이기는 하지만 신혼가구에 대한 가사나 육아지원 등과 같이 부모가 자녀에게 제공하는 서비스의 관점에서 해석하기에는 무리가 따른다. 따라서 간접적인 측정 지표이지만 그동안 선행연구들에서 세대간 시간 이전과 긴밀히 관련되어 있는 것으로 확인된 거주 근접성을 기본적인 분석기준으로 삼고, 자녀의 방문빈도는 사전적으로 이의 타당성을 검토하기 위한 보조 지표로 사용하도록 한다.

그런데 KLIPS 자료에서는 부모와 자녀가구의 거주지를 시군구의 행정구역 단위로까지만 취득할 수 있다. 그러므로 부모와 자녀간 거주 근접성을 물리적 거리로 측정하려면 전국적으로 시군구간 거리를 적용할 수밖에 없는데, 이는 가사나 육아지원 등을 위한 일상적인 공간적 범위를 벗어난 광역적인 척도로서 현실성이 떨어진다. 이에 단순하지만 보다 국지적인 척도로서 부모와 자녀가구의 동일 시군구 거주 여부를 지리적 근접성의 지표로 사용하도록 한다. 이에 따라 분석모형으로는 분가시점을 기준으로 부모와 자녀 거주지의 동일 시군구 여부를 종속변수로 하는 이항로짓모형을 적용하고, 분가 후 5년까지 육아시기의 패널자료에 대해서는 이를 패널이항로짓모형으로 확장한다.

지리적 근접 여부를 설명하기 위한 핵심적인 독립변수는 자녀와 부모의 시간 지원에 대한 요구를 나타내는 가구특성으로 구성된다. 자녀의 경우에는 가사와 양육의 부담을 나타내는 맞벌이 여부, 취학전 6세 이하 자녀 여부, 맞벌이와 6세 이하 자녀의 상호작용(interaction)항, 그리고 부모의 경우에는 노부모 돌봄의 요구를 나타내는 배우자 유무, 가구주 연령 65세 초과, 가구주 또는 배우자 건강상태(아주 안좋음),6) 65세 초과와 건강상태의 상호작용항이 이에 해당한다.7)

이와 함께 자녀가구의 소득과 자산, 부모가구의 자산과 같은 경제적 특성을 포함하는데, 이를 통해 분가에 따른 세대간 자산 이전 효과가 주택의 입지에도 나타나는지 또는 경제적 자원이 도우미 고용 등을 통해 세대간 시간 이전을 대체하는 효과를 갖는지 등을 파악할 수 있다. 그밖에 자녀가구의 특성으로는 가사와 육아의 부담을 지는 여성에 초점에 맞추어 배우자(여성)의 연령과 교육수준을 추가하고,8) 부모와의 가족관계로는 장자(長子)를 우선시하는 전통적인 가족주의 문화를 고려하여 출생순위를 포함하였다. 자산은 총자산에서 총부채를 공제한 순자산, 교육수준은 초등학교부터의 총 교육년수를 각각 기준으로 측정하였다.

또한 지역 및 주택특성으로 주택가격 수준이 부모와의 거주 근접성을 제약하는 요인으로 작용하는지, 그렇다면 주택의 임차를 통해 이러한 제약을 극복하는지를 살펴보기 위해 자녀의 거주지 대비 부모 거주지의 주택가격의 상대적 비(比)와 자녀 주택의 점유형태를 독립변수에 추가하였다. 지역 주택가격은 한국감정원의 전국주택가격동향조사 자료의 시군구 ‘아파트 단위면적(㎡)당 평균매매가격’을 기준으로 하였다.9) 그밖에 도시화 정도 또는 전통적인 생활양식이 남아있는 정도에 따라 거주 근접성에 차이가 있는지를 확인하기 위해 거주지가 서울을 포함한 수도권과 광역시인 경우(이하 대도시지역)를 다른 지역과 구분하였고, 이와 유사하게 도시적 주거양식을 대표하는 주택유형으로서 아파트를 다른 유형과 구별하였다.

한편 분석과정에서 유의할 점은, 남성과 여성의 부모가 동일 시군구에 거주하지 않는 이상, 신혼의 자녀가구가 양가 부모 중 한편에 근접하여(동일 시군구) 거주하게 되면 상대적으로 다른 한편의 부모로부터는 멀어져(다른 시군구) 거주하게 된다는 사실이다. 따라서 남성과 여성의 부모를 한데 묶어 분석하면 종속변수인 거주 근접성이 상호 상쇄됨으로써 독립변수들의 영향을 온전히 포착하기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 남성집단과 여성집단을 분리하여 분석하여야 하며, 이는 두 집단의 차이를 규명하려는 본 연구의 목적과도 일치한다.


Ⅳ. 실증분석 결과 및 해석

1. 거주 근접성 관련 통계

세대간 시간 이전의 측정 지표로 사용되는 자녀와 부모가구의 동일 시군구 거주 여부는 본 연구의 중심이 되는 종속변수로서 이의 관련 통계는 <표 1>에 제시되어 있다. 분가시점의 분석자료를 구성하는 419가구 가운데 자녀와 부모가 동일 시군구에 거주하는 경우가 189가구로 45.1%를 차지하며, 그 비율이 남성집단에서는 50.5%(100가구), 여성집단에서는 40.3%(89가구)로 나타난다. 이러한 비율을 주재선 외(2015)의 ‘2015년 여성가족패널조사’ 결과와 비교하면, 30대에서 친정부모와 시부모 거주지와의 거리가 ‘도보 가능 또는 차로 30분 이내’인 경우가 각각 36.9%, 35.3%로 나타났으므로, 동일 시군구가 이와 유사하거나 조금 더 먼 거리를 포함하는 범위에 있음을 짐작할 수 있다.

Relationship between residential proximity and frequency of visits

한편 앞서 언급하였듯이 KLIPS 자료가 제공하는 자녀의 부모 방문빈도를 변수화하여10) 거주 근접성과의 관계를 분석한 결과도 <표 1>에 포함되어 있다. 남성집단에서는 부모와의 평균 왕래횟수가 동일 시군구에 거주하는 경우에 연간 59.9회로 거주하지 않은 경우의 28.0회에 비해 훨씬 더 많았으며, 그 차이는 t검정 결과 통계적으로 유의하게 나타났다.11) 여성집단에서도 부모와의 왕래횟수는 동일 시군구인 경우 연간 63.5회로 거주하지 않은 경우의 25.8회에 비해 훨씬 더 많게 나타났으며 그 차이 역시 통계적으로 유의하다. 따라서 동일 시군구 거주 여부는 자녀와 부모간 교류의 정도와 긴밀히 관련되어 있어 세대간 시간 이전을 근사하는데 유용한 지표임을 확인할 수 있다.

2. 분가시점의 이항로짓분석

분가시점을 기준으로 자녀가구와 남성(가구주)과 여성(배우자)의 부모가구가 각각 짝을 이룬 남성집단 198가구, 여성집단 221가구를 대상으로 하여, 자녀와 부모의 도움에 대한 요구가 거주 근접성에 미치는 영향을 이항로짓모형(binary logit model)을 통해 추정한 결과는 <표 2>에 정리되어 있다. 유사결정계수(Pseudo R2)값은 남성집단 0.11, 여성집단 0.12 수준으로 모형의 설명력이 높지는 않지만, 분석의 초점은 각 독립변수의 추정계수가 갖는 통계적 영향력을 검증하는데 있다.

Estimation results of binary logit models

먼저 본 연구의 주안점으로서 자녀측에서의 도움의 요구를 나타내는 맞벌이 여부, 취학전 6세 이하 자녀 여부, 그리고 부모측에서의 도움의 요구를 나타내는 배우자 여부, 65세 초과 여부, 건강상태(아주 안좋음)에 초점을 맞추면, 남성집단에서는 이러한 변수들이 모두 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타난다. 이에 비해 여성집단에서는 자녀가구가 맞벌이인 경우, 6세 이하의 자녀가 있는 경우, 그리고 이의 상호작용항이 모두 자녀와 부모가구가 동일 시군구에 거주할 확률을 통계적으로 유의하게 높이는 것으로 나타났다.

구체적으로 여성집단의 추정계수값을 살펴보면 다른 모든 조건이 일정할 때(ceteris paribus) 동일 시군구에 거주할 확률이 맞벌이의 경우 2.6배(=exp (0.952)), 6세 이하 자녀의 경우 3.4배(=exp(1.216))로 산정되어, 맞벌이에 따른 가사부담에 비해 육아부담이 부모와의 거주 근접성을 좀 더 높이는 요인으로 나타난다. 특히 상호작용항을 보면 맞벌이이면서 동시에 6세 이하의 자녀가 있는 경우 그 확률은 4.1배(=exp(1.412))로 증가하여 맞벌이이기만 하거나 6세 이하의 자녀만 있는 경우에 비해 추가적으로 거주 근접 확률을 더욱 크게 높이고 있다. 한편 부모의 배우자 여부, 65세 초과 여부, 건강상태와 같은 부모측 도움의 요구는 여성집단에서도 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않고 있어, 분가시점에서 세대간 시간의 이전은 여성의 부모로부터 자녀에게 일방향으로 이루어지는 특징을 보인다.

남성과 여성집단이 대조적인 차이를 보이는 추정결과는 자녀와 부모의 경제적 수준이 미치는 영향에서도 나타난다. 남성집단의 경우 자녀의 소득이 많거나 순자산이 작을수록, 그리고 부모의 순자산이 많을수록 통계적으로 유의하게 거주 근접성이 높아지지만, 여성집단에서는 그 영향이 모두 유의하지 않다. 주목할 것은 부모의 자산의 영향으로, 신혼가구의 주택 마련에 있어 세대간 자산 이전의 효과가 상대적으로 남성 부모의 순자산에 비례하여 나타나는 현상(이길제·최막중, 2017)과 연계하면, 남성 부모의 경제력이 주택의 자산가치뿐 아니라 입지에도 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 이는 자녀의 자산이 작으면 남성의 부모에 가까이 거주하게 되는 추정결과와도 결부되어, 결국 부모와 자녀간 자산의 격차가 클수록 남성의 부모로부터 멀리 떨어져 분가하기 어려움을 보여준다. 그밖에 자녀가구의 배우자 연령이나 교육수준이 높을수록, 그리고 출생순서가 늦을수록 부모와의 거주 근접성이 낮아지는 경향이 발견되나 통계적으로 유의하지는 않다.

이에 비해 남성과 여성집단에서 모두 통계적으로 유의하게 영향을 미치는 것은 지역 주택가격의 상대적 수준으로, 자녀의 거주지역에 비해 부모의 거주지역의 주택가격이 높을수록 점유형태와 상관없이 동일 시군구에 거주할 확률이 낮아져 주택가격이 거주 근접성을 제약하는 주요 요인임을 알 수 있다. 이 외의 지역 및 주택특성으로 점유형태가 자가인 경우 예상과는 달리 거주 근접성이 높아지는데, 남성집단에서는 통계적으로도 유의하다. 또한 상대적으로 도시화된 생활환경과 주거환경을 제공하는 대도시지역 및 아파트의 거주가 부모와의 지리적 접근성을 낮추는 효과도 발견되는데, 전자는 여성집단, 후자는 남성집단에서 각각 유의하다.

3. 육아시기의 패널이항로짓분석

분석대상을 분가 후 5년까지의 신혼가구로 확장하여 육아시기를 폭넓게 포함한 패널자료를 갖고 남성집단과 여성집단에 대해 각각 패널이항로짓모형(panel binary logit model)을 추정한 결과는 <표 3>에 제시되어 있다. 패널 개체의 고정효과와 확률효과를 가름하기 위한 하우스만 검정(Hausman test) 결과, 남성과 여성집단 모두에서 개체별 고정효과가 존재하지 않는다는 귀무가설을 기각하지 못하여 확률효과모형을 적용하였다.

Estimation results of panel binary logit models

무엇보다 주목할 것은 자녀 측에서의 도움의 요구를 대표하는 맞벌이와 6세 이하 자녀 여부 및 이의 상호작용항이 여성집단에서 여전히 통계적으로 유의한 영향을 미치고 있을 뿐 아니라 그 신뢰수준이 높아지고 영향력이 더욱 커졌다는 점이다. 구체적으로 추정계수값을 보면 동일 시군구에 거주할 확률이 맞벌이의 경우 15.7배(=exp(2.756)), 6세 이하 자녀의 경우 8.3.배(=exp(2.118)), 그리고 추가적으로 맞벌이와 동시에 6세 이하 자녀의 경우 11.6배(=exp(2.447))로 크게 증가하여, 분가시점에 비해 육아시기에 세대간 시간 지원을 위한 거주 근접성이 훨씬 더 높아짐을 확인할 수 있다. 그리고 이 시기에는 단순 육아부담보다 맞벌이에 따른 가사부담이 거주 근접성을 더욱 높이는 요인으로 작용하지만, 가사부담과 육아부담이 맞물리면 근접 확률이 증폭되는 것은 마찬가지이다.

이와 동시에 육아시기에 여성집단에서 포착되는 새로운 변화는 부모측에서의 도움의 요구를 나타내는 변수 중 연령 65세 초과의 경우와 연령과 건강상태의 상호작용항이 미치는 영향이 통계적으로 유의하게 나타난다는 점이다. 즉, 동일 시군구에 거주할 확률은 65세 초과의 경우 5.9배(=exp(1.767)), 그리고 이에 더하여 건강상태가 아주 좋지 않은 경우 추가적으로 무려 24.9배(=exp(3.214))배 증가하는데, 이는 분가 후 세월이 흐름에 따라 부모의 연령이 증가하고 건강이 악화될 수 있는 경향을 반영한다. 이에 따라 분가시점과는 달리 분가 후 5년까지의 육아시기에는 자녀와 여성의 부모간 시간의 이전이 양방향으로 이루어지기 시작하는 특징을 포착할 수 있다.

이에 비해 남성집단에서는 자녀측이나 부모측에서의 도움의 요구를 반영하는 변수들의 경우 단 하나를 제외하고는 여전히 그 영향이 통계적으로 유의하지 않다. 하나의 예외가 자녀측의 상호작용항으로, 맞벌이와 동시에 6세 이하의 자녀를 가진 경우 남성의 부모와 동일 시군구에 거주할 확률은 오히려 0.007배(=exp(-2.714)) 수준으로 감소한다. 이는 여성집단의 추정결과와 연계할 때 육아시기에 맞벌이에 따른 가사부담과 육아부담이 동시에 겹치는 경우 남성의 부모로부터 멀어지는 대신 여성의 부모에게로 근접하는 상쇄관계가 존재함을 보여준다.

한편 분가시점과는 달리 육아시기에는 남성집단에서 부모의 순자산을 비롯한 자녀의 소득, 순자산의 경제적 특성이 더 이상 통계적으로 유의한 영향력을 발휘하지 못한다. 따라서 신혼가구의 주택 마련에 있어 남성 부모의 경제력이 주택의 자산가치뿐 아니라 입지에도 영향을 미치는 세대간 자산 이전은 분가시점에 국한된 현상이었음을 알 수 있다. 또한 자녀가구의 배우자 연령이나 교육수준, 그리고 출생순서도 여전히 유의한 영향력을 갖지 못한다.

지역 주택가격의 상대적 수준은 여전히 부모와의 거주 근접성을 제약하는 방향으로 작용하고 있는데, 다만 그 통계적 유의성은 여성집단에서만 확보되고 있다. 따라서 지역 주택가격 수준은 거주 근접성에 비교적 공통적이고 일관되게 영향을 미치는 요인으로 꼽을 수 있다. 이 외의 지역 및 주택특성의 영향은 남성집단에서만 일부 유의하게 관찰되는데, 부모와의 지리적 근접성은 주택의 점유형태가 자가인 경우 낮아지지만 대도시지역에 거주하는 경우에는 예상과는 달리 높아진다.


Ⅴ. 결 론

본 연구는 세대간 자원 이전의 한 형태로서 그동안 금전적 자산의 이전에 비해 연구가 부족했던 비금전적 시간의 이전에 초점을 맞추어, 신혼가구의 주택 마련을 위한 세대간 자산 이전에 대비하여 가사나 육아지원 등을 위한 시간 이전이 특히 남성과 여성 부모와의 관계에 따라 어떻게 나타나는지를 실증적으로 규명하고자 하였다. 자산의 이전과는 달리 대면활동을 필요로 하는 시간의 이전을 위해서는 지리적으로 자녀와 부모가 근접한 곳에 거주하여야 하므로 동일 시군구 거주 여부를 종속변수로 설정하여, KLIPS 자료에서 추출한 분가가구를 대상으로 분가시점에서의 이항로짓분석과 분가 후 5년까지의 육아시기에 대한 패널이항로짓분석을 수행하였다. 주요 분석결과는 다음과 같이 종합할 수 있다.

먼저 세대간 시간 이전에 초점을 맞추면 맞벌이, 취학전 6세 이하 자녀의 존재 및 이의 상호작용항과 같이 자녀가구가 시간 지원을 필요로 하는 상황은 여성 부모와의 관계에서만 거주 근접성을 높이며, 그 확률은 분가시점에서 육아시기로 시간이 흐름에 따라 더욱 증가한다. 반면 육아시기에 맞벌이이면서 동시에 6세 이하 자녀의 존재는 오히려 남성 부모와의 거주 근접성을 낮추는 요인으로 작용한다. 이러한 결과는 신혼가구에 있어 세대간 시간 이전이 존재하며, 이는 기본적으로 여성 부모와의 관계에서 이루어지는 현상임을 확인해준다. 또한 연령 65세 초과 및 연령과 건강상태의 상호작용항에 의해 포착되듯이 부모가구가 시간 지원을 필요로 하는 상황은 분가 후 육아시기에서 여성 부모와의 거주 근접성을 높인다. 따라서 여성 부모와의 관계에서 이루어지는 세대간 시간 이전은 분가시점에서는 일방향이지만, 시간이 흐름에 따라 양방향으로 확산됨을 알 수 있다.

이에 비해 남성 부모와의 관계에서는 오로지 분가시점에서 부모와 자녀의 자산과 같은 경제적 특성만이 거주 근접성을 높인다. 신혼가구에 대한 주택자금 지원이 주로 남성 부모의 역할임을 고려할 때, 이는 남성 부모로부터의 세대간 자산 이전이 주택의 자산가치뿐 아니라 입지를 통해서도 나타나고 있음을 시사한다. 또한 지역의 주택가격 수준은 분가시점과 육아시기의 남성과 여성 부모와의 관계에서 비교적 일관되게 거주 근접을 제약하는 요인으로 나타난다.

이상에서 세대간 시간 이전이 여성의 부모를 중심으로 이루어지는 현상이라는 분석결과는 세대간 자산 이전이 주로 남성의 부모로부터 이루어지는 현상이라는 기존의 연구결과(이길제·최막중, 2017)와 대비할 때, 남성이 가족의 경제적 부양을 책임지고 여성이 가사와 양육을 담당하는 전통적인 성별 노동 분업이 세대간 자원 이전에서도 나타나고 있음을 의미한다. 즉, 기본적으로 남성의 부모는 금전적 자산을 통해, 그리고 여성의 부모는 비금전적 시간 자원을 통해 신혼가구의 자녀를 지원하는 역할을 분담하고 있다는 것이다.

세대간 자산 이전이 부의 대물림을 통한 사회적 불평등의 논란을 야기할 수 있는 여지가 있음에 비해, 손자녀 양육이나 노부모 돌봄 서비스의 제공과 같은 시간 이전은 사회적 미덕(美德)으로 치부될 수도 있고 가족관계를 보다 끈끈하게 이어주는 역할을 할 수도 있다. 그렇지만 부모의 손자녀 양육이 자발적 선택이 아니라 자녀의 부탁을 거절할 수 없어 비자발적으로 선택한 경우가 대부분이라는 조사결과(이윤진 외, 2015)에 주목하면, 손자녀 양육이나 노부모 돌봄과 같은 시간 이전은 부모나 자녀에게 큰 부담이 될 수도 있다. 나아가 세대간 시간 이전이 여성의 노동공급량 변화를 통해 자본 축적에 영향을 미치면 사회계층의 재생산 문제도 제기될 수 있다(Cardia and Ng, 2003; 최연실(편), 2015:400- 403). 따라서 탁아·보육 및 노인 돌봄 서비스를 위한 세대간 시간 이전도 사회복지 차원에서 일정 부분 제도적으로 그 요구를 흡수할 필요가 있을 것이다.

Acknowledgments

본 논문은 이길제의 서울대학교 박사학위 논문 중 일부를 수정‧보완한 것임.

Notes

주1. 자녀의 교육수준이 높을수록 부모와 가까운 곳에 거주하지 않는 경향은 직장과 관련한 주거이동의 필요성이 크기 때문으로 설명되고 있음(박경숙, 1997).
주2. 초기 KLIPS 자료에는 자녀의 부모 방문홧수 등조사항목에 일부 변동이 있어 분석에 투입되는 변수의 일관성을 기하기 위해 6차 조사년도 자료부터 사용하였음.
주3. 국토교통부의 ‘2014년 신혼부부가구 주거실태 패널조사’에 의하면 신혼부부는 결혼한지 5년 이내의 부부로 정의되고 있음.
주4. 2003∼2007년 분가가구는 분가 후 5년까지, 그리고 2008년, 2009년, 2010년, 2011년 분가가구는 각각 분가 후 4년, 3년, 2년, 1년까지 추적됨.
주5. 한국은행 경제통계시스템(https://ecos.bok.or.kr/)의 소비자물가지수를 사용.
주6. KLIPS 자료에서는 건강상태를 ‘아주 건강함’, ‘건강한 편’, ‘보통’, ‘건강하지 않은 편’, ‘건강이 아주 안좋음’의 다섯 개 항목으로 구분하고 있음.
주7. 분가시점(‘분가’)과 분가 후 5년까지(‘5년’)를 각각 기준으로, 자녀가구 중 맞벌이 비율은 40.6%(분가), 18.8%(5년), 6세 이하 자녀가 있는 비율은 21.7%(분가), 45.9%(5년)이며, 부모가구 중 배우자가 없는 비율은 17.0%(분가), 19.2%(5년), 65세 초과 비율은 16.0%(분가), 23.3%(5년), 건강상태가 매우 안좋은 비율은 4.1%(분가), 2.7%(5년)임.
주8. 자녀가구의 가구주(남성)와 배우자(여성)의 연령과 교육수준은 상관관계가 높아 배우자의 연령과 교육수준 대신 가구주의 연령과 교육수준을 사용하거나 또는 남성과 여성집단에 따라 교차 적용해도 분석결과에 큰 차이는 없음.
주9. 한국감정원 부동산 통계정보(http://www.r-one.co.kr/rone/)에 기초하여 2003~2012년 각 시점의 가격을 시군구별 아파트매매가격지수를 이용하여 환산하였고, 가격 자료가 제공되지 않는 일부 지역은 네이버 부동산의 지역별 아파트 시세(http://land.naver.com/article/) 자료(한국감정원 기준)로 보완하였음.
주10. ‘작년 한해 동안 가구주의 부모님과 어느 정도 왕래를 하셨습니까?“라는 질문에 대해 ‘거의 찾아뵙지 않았다’라고 응답한 경우는 연간 왕래횟수를 0회, ‘가끔 찾아뵈었다’라고 응답하고 그 정도를 ‘연10회’로 기입한 경우는 연간 왕래횟수를 10회, ‘자주 찾아뵈었다’라고 응답하고 그 정도를 ‘월5회’로 기입한 경우는 연간 왕래횟수를 60회 등으로 산정하였음.
주11. 등분산 가정을 기각하여 STATA의 Unequal variance option을 사용하여 t검정을 수행함.

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Table 1.

Relationship between residential proximity and frequency of visits

no. of annual visits obs. Mean std. err. std. dev. t-test
*** p<0.01
** p<0.05
*p<0.1
Male group Same region yes 100 59.9 9.18 91.8 .0034***
no 98 28.0 5.54 54.8
combined 198 44.1 5.49 77.3
diff. -31.87 10.78
Female group Same region yes 89 63.5 10.50 99.0 .0010***
no 132 25.8 3.66 42.0
combined 221 41.0 4.90 72.9
diff. -37.70 11.11

Table 2.

Estimation results of binary logit models

Parents-Child in Same region=1 Male group Female group
Independent variables coef. std. err. z p>z coef. std. err. z p>z
*** p<0.01
** p<0.05
*p<0.1
Child Level Annual income (10M won) 0.156 0.082 1.920 0.055* 0.025 0.052 0.480 0.628
Net assets (10M won) -0.057 0.033 -1.740 0.081* -0.043 0.037 -1.190 0.236
Spouse’s age -0.047 0.052 -0.900 0.369 -0.072 0.057 -1.270 0.203
Spouse’s years of education 0.002 0.099 0.020 0.983 -0.013 0.087 -0.140 0.885
Dual-income (yes=1) -0.239 0.398 -0.600 0.548 0.952 0.383 2.490 0.013**
Children under 6 (yes=1) 0.560 0.414 1.350 0.176 1.216 0.470 2.590 0.010**
Dual-income* Children under 6 0.810 1.148 0.710 0.480 1.412 0.668 2.120 0.034**
Birth order -0.173 0.136 -1.270 0.205 0.114 0.154 0.740 0.459
Regional housing price ratio
(Parents’ region/child’s region)
-0.896 0.500 -1.790 0.073* -1.213 0.492 -2.460 0.014**
Region (Metro=1) -0.545 0.350 -1.560 0.120 -0.678 0.352 -1.930 0.054*
Housing tenure (Owned=1) 0.901 0.444 2.030 0.042** 0.405 0.411 0.990 0.324
Housing type (Apartment=1) -0.643 0.356 -1.810 0.071* -0.451 0.346 -1.300 0.192
Parents Level Net assets (10M won) 0.015 0.007 2.030 0.042** 0.002 0.005 0.400 0.686
Spouse (No=1) 0.396 0.434 0.910 0.362 0.293 0.416 0.700 0.481
Household age over 65 (yes=1) 0.465 0.438 1.060 0.289 -0.173 0.521 -0.330 0.740
Health (Worst=1) -0.942 0.939 -1.000 0.316 -0.357 0.790 -0.450 0.651
Age over 65*Health -0.891 1.458 -0.610 0.541 0.422 1.545 0.270 0.784
Intercept 2.744 2.024 1.360 0.175 2.973 2.069 1.440 0.151
Logistic regression obs.=198, log likelihood=-121.80
LR chi2(17)=30.87, prob>chi2=0.021
Pseudo R2=0.1125
obs.=221, log likelihood=-131.14
LR chi2(21)=36.45, prob>chi2=0.004
Pseudo R2=0.1220

Table 3.

Estimation results of panel binary logit models

Parents-Child in Same region=1 Male group Female group
Independent variables coef. std. err. z p>z coef. std. err. z p>z
*** p<0.01
** p<0.05
*p<0.1
Child Level Annual income (10M won) -0.057 0.081 -0.710 0.479 0.107 0.086 1.240 0.214
Net assets (10M won) 0.043 0.038 1.140 0.256 -0.032 0.025 -1.240 0.214
Spouse’s age -0.205 0.141 -1.450 0.146 -0.190 0.118 -1.610 0.108
Spouse’s years of education 0.153 0.385 0.400 0.690 -0.067 0.317 -0.210 0.833
Dual-income (yes=1) -1.110 0.873 -1.270 0.203 2.756 0.976 2.820 0.005***
Children under 6 (yes=1) -0.678 0.882 -0.770 0.442 2.118 0.900 2.350 0.019**
Dual-income* Children under 6 -2.714 1.090 -2.490 0.013** 2.447 1.061 2.310 0.021**
Birth order -0.045 0.511 -0.090 0.929 0.220 0.510 0.430 0.665
Regional housing price ratio
(Parents’ region/child’s region)
-0.535 0.934 -0.570 0.567 -3.566 0.954 -3.740 0.000***
Region (Metro=1) 1.716 1.020 1.680 0.092* -1.206 0.964 -1.250 0.211
Housing tenure (Owned=1) -1.664 0.727 -2.290 0.022** -0.839 0.606 -1.380 0.166
Housing type (Apartment=1) -0.035 0.648 -0.050 0.957 -0.239 0.616 -0.390 0.698
Parents Level Net assets (10M won) -0.004 0.006 -0.730 0.467 -0.007 0.007 -0.990 0.320
Spouse (No=1) 0.447 1.413 0.320 0.752 1.440 1.180 1.220 0.222
Household age over 65 (yes=1) 0.317 0.830 0.380 0.703 1.767 0.963 1.840 0.066*
Health (Worst=1) 0.496 2.114 0.230 0.814 1.836 1.370 1.340 0.180
Age over 65*Health 0.896 1.601 0.560 0.576 3.214 1.803 1.780 0.075*
Intercept -1.578 6.400 -0.250 0.805 3.776 6.026 0.630 0.531
/lnsig2u 5.192 0.254 4.563 0.263
sigma_u 13.412 1.704 9.796 1.289
rho 0.982 0.004 0.967 0.008
Random-effects
logistic regression
obs.=734, groups=183
log likelihood=-248.20
Wald chi2(17)=24.43, prob>chi2=0.108
obs.=829, groups=207
log likelihood=-272.64
Wald chi2(16)=31.12,
prob>chi2=0.019