[ Article ]

GRI REVIEW - Vol. 26, No. 1, pp.239-269

ISSN: 2005-8349 (Print)

Print publication date 28 Feb 2025

Received 09 Jan 2025 Revised 21 Feb 2025 Accepted 24 Feb 2025

DOI: https://doi.org/10.23286/gri.2025.27.1.009

지역대학 졸업 청년의 취업을 위한 지역이동 결정요인 연구: 성별 차이를 중심으로

이희정^* ; 추주희^**

*국립공주대학교 일반사회교육과 부교수(제1저자)
**전북대학교 사회학과 조교수(교신저자)

A Study on the Determinants of Inter-Regional Mobility for Employment Among Regional University Graduates: Focusing on Gender Differences

Lee, Hee-jeong^* ; Choo, Joo-hee^**

*Associate Professor, Dept, of Social Studies Education, Kongju National University (First Author)
**Assistant Professor, Dept, of Sociology, Jeonbuk National University(Corresponding Author)

초록

본 연구는 한국 사회의 지역대학을 졸업한 여성청년의 질 좋은 일자리 취업을 위한 지역이동 결정을 사회경제적 불평 등 구조와 개인의 일자리 가치관을 고려하여 살펴본다. 2020년 『대졸자직업이동경로조사』자료를 활용하여 지역대학 졸업자이면서 34세 이하 청년 4,863명(여성 2,244명, 남성, 2,619명)을 분석하였다. 지역대학 졸업 여대생의 노동시장 진입과 지역이동의 상관성을 고려하기 위해 표본선택이변량 프로빗 모형 분석을 활용하였다. 분석 결과, 지역 여성청년이 질좋은 일자리를 찾아 적극적으로 지역이동을 하고 있지만, 이동한 청년 중 취업률은 남성청년이 여성보다 상대적으로 여전히 높았다. 둘째, 큰 규모의 기업 및 지역 내 일자리 부족과 높은 유보임금이 지역 여성청년의 지역이동을 촉진하며, 취업 지향의 전공 선택 효과가 지역 내 질 좋은 일자리 취업에 작용하고 있음이 확인된다. 셋째, 여성청년이 사회자본이 높을수록, 일자리 가치관에서는 개인발전을 중요하게 생각할수록 지역 이동률이 높아진다. 특히 부모 자산과 사회자본 효과는 여성청년에 비해 남성청년의 취업에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타난다. 따라서 여성청년의 지역이동 및 정주는 개인적 요인 이외에도 사회구조적 요인에 의한 차별에 영향을 받고 있으며, 이를 극복하기 위해서는 가족 배경을 고려한 지역 노동 시장에서의 적극적인 노동 및 교육 정책 개발이 필요하다.

Abstract

This study examines decisions of regional mobility for young women graduates of regional universities in South Korea to relocate for better jobs, considering socioeconomic inequalities and their personal job values. Using data from the 2020 「Graduates Occupational Mobility Survey(GOMS)」 4,863 young individuals (2,244 women and 2,619 men) under the age of 34 who graduated from regional universities were analyzed. We examined the relationship between labor market entry and regional mobility for female graduates of regional universities through a sample selection bivariate probit model analysis.

The analysis shows, firstly, that local young women are actively migrating in search of quality jobs. However, among migrant youth, the employment rate remains higher for males than for females. Secondly, the shortage of large-scale companies and local job opportunities, combined with high reservation wages, has been found to drive young women to relocate. Moreover, the choice of employment-oriented majors influences their ability to secure quality jobs within the region. Thirdly, young women with higher social capital and those who prioritize personal development in their job values are more likely to relocate. Notably, parental assets and social capital are found to have a greater influence on the employment prospects of young men compared to young women. The mobility and settlement of young women are influenced not only by personal factors but also by structural discrimination. To overcome this, it is necessary to develop active labor and education policies in the local labor market, taking into account family background.

Keywords:

job mobility, inter-regional mobility, regional youth, quality employment, gender inequality

키워드:

취업이동, 지역이동, 지역 청년, 좋은 일자리, 성 불평등

Ⅰ. 서 론

한국 사회에서 지역 소멸 문제는 심각한 사회적 이슈로 부각되고 있으며, 그 중심에는 청년층의 수도권 유출이 있다. 비수도권 청년 인구의 지속적인 이동은 지역 간 격차를 심화시키며, 경제적 불균형과 사회적 문제를 초래하고 있다. 특히, 최근 청년층의 수도권 유출은 과거보다 더욱 가속화되고 있으며, 그 과정에서 성별에 따른 차이가 뚜렷하게 나타나고 있다.

2000년대 초반까지 청년층의 이동은 일정한 패턴을 보였으나, 2015년 이후 수도권으로의 유출이 급격히 증가하면서 그 양상과 성격이 변화하고 있다(최예술, 2022). 특히, 여성청년들의 수도권 유출 비율이 남성보다 높아, 성별 불평등과 지역 소멸 문제가 결합된 복합적인 상황을 초래하고 있다(정민수·김의정·이현서 외, 2023). 이는 단순한 지역 경제 침체를 넘어, 여성청년들이 지역에서 겪는 구조적 불평등과 노동시장 제약을 더욱 부각시킨다. 수도권으로의 청년 유출은 단순히 수도권의 경제적 기회 때문만에 나타난 현상이 아니다. 오히려 지역 여성청년들은 지역적·성별적 제약 속에서 노동시장 진입과 지역이동을 동시에 고려해야 하는 복잡한 상황에 놓여 있기 때문이다. 이와 함께 불균등한 지역 발전과 수도권을 중심으로 형성된 대학 서열화가 이러한 문제를 더욱 심화시키고 있다(정재현·동진우·김기승, 2019).

특히, 지역 여성청년들은 노동시장 이행 과정에서 성별과 지역적 요인이 결합된 이중 차별을 경험하고 있다. 박미희(2019)는 대졸자의 직업 지위 획득 과정에서 지역과 학벌이 결합하여 차별적 영향을 미친다고 지적하며, 서울 소재 대학 졸업생이 지역대학 졸업생보다 구조적으로 우위를 점하는 현실을 비판했다. 또한, 강민정과 신선미(2016)는 청년 고용의 성별 격차를 분석하며, 학력이 높을수록 여성의 고용 격차가 더욱 커지는 경향이 있다고 주장했다. 이는 지역 여성청년들이 고학력임에도 불구하고 수도권으로 이동하지 않으면, 직업적 불안정성과 저임금 일자리에 머무를 가능성이 크다는 문제로 이어진다. 따라서, 지역 여성청년들의 수도권 이동은 단순히 지역 소멸 문제 해결의 차원을 넘어, 지역 불평등과 성 불평등 문제를 함께 고려해야 한다.

본 연구는 지역 청년들이 취업을 위해 지역을 이동하는 결정 과정에서 사회구조적 요인과 개인적 동기가 어떻게 작용하는지를 종합적으로 분석하는 것을 목표로 한다. 기존 연구들은 청년들의 취업과 지역이동에 영향을 미치는 사회구조적 요인, 예를 들어 학벌, 가족 배경, 경제적 자원 등을 중심으로 다뤄왔다(박미희·홍백의, 2014; 변금선, 2018; 남재욱, 2021). 그러나 지역이동 자체를 주요 연구 대상으로 삼은 사례는 상대적으로 부족하며, 특히 가족 배경이 지역이동에 미치는 영향에 관한 연구도 제한적이었다(김재홍·도수관, 2020; 상명성·문영만, 2024). 또한, 기존 연구들은 사회구조적 요인을 경제적 자본 중심으로 접근하는 경향이 있어, 사회적 연결망과 같은 사회자본의 영향을 충분히 다루지 못했다.

아울러 본 연구는 청년들의 개인적 동기 요인에도 주목한다. 동일한 사회구조적 조건에 놓인 청년들일지라도, 개인의 일자리 선호도, 가치관, 동기와 같은 주관적 요인에 따라 지역이동 결정이 달라질 수 있기 때문이다(엄창옥·나주몽·백경호, 2021; 권혁범·신형진, 2022; 김현우, 2023; 윤지영·조성은, 2024). 하지만 기존 연구들은 청년들의 개인 동기적 요인을 독립적으로 분석하거나, 사회구조적 요인과 개인적 혹은 동기적 요인을 일부만 탐색하는 경향이 있었다. 이에 본 연구는 경제적 자본과 사회적 자본을 종합적으로 고려하여, 청년들의 취업을 위한 지역이동 결정 과정에서 사회구조적 제약과 개인적 동기의 상호작용을 탐구하고자 한다.

마지막으로, 본 연구는 청년의 취업과 지역이동 결정을 개별적이고 단절된 선택이 아니라, 연속된 과정으로 파악한다. 선행 연구들은 주로 두 가지 선택을 개별적으로 접근하여, 학교에서 직장으로의 생애과정 이행을 분석하거나(박미희·홍백의, 2014; 변금선, 2018; 이희정, 2019; 남재욱, 2021), 취업 이후의 지역이동에 초점을 맞추는 경향을 보였다(류장수, 2015; 강동우, 2019; 권혁범·신형진, 2022; 상명성·문영만, 2024). 그러나 취업을 위한 지역이동 결정은 취업 여부가 결정된 이후에 이루어지는 선택의 결과물이다. 따라서 두 요인의 상관성을 고려하지 않으면, 표본 선택 편의(sample selection bias)로 인해 정확한 추정 결과를 도출하기 어렵다.

이러한 맥락에서 최근 일부 연구들은 취업 여부 결정과 지역이동 결정 간의 상관성을 강조하고 있다(박성익·조장식, 2019; 윤지영·조성은, 2024). 본 연구 역시 이러한 관점을 반영하여, 청년들의 취업과 지역이동 결정 간의 내생성을 충분히 고려하는 분석을 수행하고자 한다. 특히, 성별 차이를 고려하여 지역대학을 졸업한 청년들의 양질의 일자리 취업을 위한 지역이동 결정 요인을 심층적으로 살펴보며, 한국 사회에서 지역과 성별이 청년들의 취업을 위한 지역이동 결정에 미치는 영향을 분석할 것이다.

Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구 검토

1. 청년의 지역이동의 복합성: 경제적 요인과 사회적 맥락

청년층의 지역이동은 산업구조 변화, 지역적 불이익, 그리고 교육과 같은 동기적 요인들이 복합적으로 작용한 결과이다(Jones, 1999). 한국 사회에서 청년들은 대체로 수도권을 중심으로 이동하는 경향을 보였으며, 이는 경제적 변화와 고등교육이 밀접하게 연결되면서 더욱 두드러졌다(Beer, 2012; Corbett & Forsey, 2017). 특히 지식 기반 고용의 확대로 인해, 노동시장에 안착하기 위해서는 더 나은 교육과 기술 습득이 필수적이었고, 이에 따라 청년들의 이동은 더욱 증가했다(박찬용, 2023).

지역이동이 소득에 긍정적인 영향을 미친다는 연구도 존재하지만, 지역의 경제구조와 직업 기회의 차이가 지역이동의 한계를 더욱 드러낸다. 지역이동은 단기적 및 장기적 차이를 보이며, 직업 변경과 노동시장의 특성에 따라 달라진다(Yankow, 1999; Lehmer & Ludsteck, 2011). 특히 지역 내 일자리 부족은 개인에게 세 가지 선택을 강요한다. 첫 번째는 실업 상태에 머무는 것, 두 번째는 학력에 비해 더 낮은 직업을 선택하는 것이며, 세 번째는 먼 곳으로 이동하여 취업 기회를 찾는 것이다. 많은 연구가 지역이동이 실업 위험을 줄이고 취업 기회를 증가시키는 경향이 있음을 보여준다(Schmutz et al., 2021; Fouque & Sari, 2023).

그렇지만 여성 경제학자들은 기존 연구들이 여전히 거대 경제구조에서의 ‘밀고 당기기’ 이론을 적용하고, 이를 통해 청년들이 더 나은 일자리를 추구한다는 선형적인 모형을 제시한다고 비판하고 있다. 이는 서구 중산층 남성 중심의 모델에 의해 여성청년의 이동을 지나치게 단순화함을 보여준다. 특히, 여성청년들의 지역이동은 그들의 개인적 관계, 젠더 정체성, 사회적 기대에 의해 강하게 영향을 받는다(펜티넨·킨실레토, 2017). 한국 사회에서도 남성 중심의 산업 도시 일자리 구조와 가부장적인 문화가 여성청년들의 지역이동을 방해하는 주요한 요인으로 작용하고 있다(이정은, 2022; 신하영·이정인, 2024). 여성청년들은 고학력과 전문직으로서 수도권으로 이동하는 경향이 있지만, 그들의 이동 결정은 단순히 경제적 보상뿐만 아니라 개인적인 발전 가능성, 적성, 흥미 등 다양한 요인에 영향을 받는다(김현우, 2023). 이는 지역이동 결정이 취업 기회뿐만 아니라 개인적 가치와 직업적 정체성과도 관련이 있음을 시사한다.

청년들이 자란 지역에서 남고자 하는 마음도 여전히 존재하는데, 이는 복잡한 사회 계층적, 지역성의 교차적인 측면에서 설명할 수 있다. 특히 지역에 대한 애착과 이주 결정에서 관계적 측면, 즉 소속감과 사회적 유대의 경험이 중요한 역할을 한다(Cook & Woodman, 2020). 또한, 작은 도시에서의 사회적 유대는 지역 내 안정성을 제공하지만 동시에 지역 내 이동성을 감소시킨다(McLeod et al., 2023). 전통적인 가족 구조와 지역 사회의 유대가 위기 시 활성화되며, 이는 청년들이 지역을 떠나거나 남는 결정에 영향을 미친다(Kan, 2007). 대표적으로 코로나 팬데믹 이후에 가족과의 거리가 가까운 지역으로의 이동이 활발히 이루어졌으며, 이는 가족이라는 요인이 여전히 중요한 역할을 하고 있음을 보여준다(Kan, McLeod & López, 2024).

무엇보다도 가족은 다른 요인들과는 독립적으로 영향을 미치는 측면이 있지만, 한국 사회에서는 교육을 매개로 청년세대의 노동시장 이행, 사회관계망 형성 및 미래 전망에 대해 큰 영향을 미친다(김형수 외, 2023). 이와 관련해 학계는 청년들의 진학이나 취업이라는 생애과정 이행의 사회구조적 차원을 탐색하기 위해, 부모의 학력, 직업, 가계소득 등 가족 배경의 영향력에 관심을 기울여왔다(박미희·홍백의, 2014; 변금선, 2018; 남재욱, 2021). 그러나 가정 배경, 지역대학을 졸업한 청년들의 개인 성과 차이, 전공계열에 따른 교육 성과 차이, 그리고 지역의 노동시장 여건들이 실제 노동시장에서의 성과와 지역이동에 어떤 영향을 미치는지에 대한 연구는 여전히 부족하다.

2. 청년의 지역이동에 관한 젠더적 분석

여성청년들의 지역이동은 남성과 다른 양상을 보이며, 이는 성별에 따른 사회적 기대와 노동시장 구조의 차이와 깊이 연결되어 있다. 기존 연구들은 남성의 지역이동이 더 활발하다고 평가하며, 이를 경제적·심리적 요인과 연관 짓는다. 남성은 전공과 관계없이 더 높은 임금과 안정된 직업을 선택하는 경향이 있으며(강민정·신선미, 2016; 박미희, 2019), 일부 연구에서는 금전적·심리적 비용이 남성에게 더 유리하게 작용하기 때문에 지역이동 확률이 높다고 설명한다(김현우·양준석, 2024). 또한, 여성청년들은 비수도권에서 취업할 가능성이 상대적으로 높지만, 수도권 소재 대학을 졸업한 여성은 비수도권으로 돌아갈 확률이 낮다는 연구도 있다(정재현 외, 2019).

여성청년들의 수도권 이동은 단순한 경제적 기회의 문제가 아니라, 노동시장 구조, 사회적 규범, 그리고 개인적 가치관과도 밀접하게 관련된다. 특히 고학력 여성청년들은 지역 내에서 적절한 일자리를 찾기 어렵고, 취업하더라도 낮은 임금과 제한적인 직업 선택의 문제에 직면하는 경우가 많다. 이에 따라 수도권으로 이동하는 것이 전략적 선택이 되지만, 단순히 경제적 요인뿐만 아니라 삶의 균형, 직업적 만족도, 그리고 지역 사회에서 자신의 역할을 실현할 가능성 등을 함께 고려하는 경향이 있다(엄창옥 외, 2021).

전공과 직업군에 따라 지역이동 패턴도 차이를 보인다. 특정 자격증이 필요한 직업군에서는 지역에 정착할 가능성이 높아지지만, 의약 계열과 같은 분야에서는 수도권 이동이 두드러지는 경향이 있다(강동운, 2019; 김진영, 2023a/2023b; 추주희·이희정, 2024). 한편, 수도권 내에서 결혼과 가족 구성도 지역이동의 중요한 요인으로 작용하는데, 높은 집값과 주거 비용 등 주거 환경이 주요한 영향을 미치는 것으로 나타났다(최조순·박지영·조해진, 2023). 그러나 여성들이 노동시장에서 겪는 결혼과 출산으로 인한 불이익을 고려하면, 고학력·고숙련 여성의 결혼 및 출산율 변화도 중요한 논의가 된다. 연구에 따르면, 소득 수준, 일자리의 안정성, 근로 조건 등 일자리의 질이 결혼과 출산의 결정 요인으로 작용한다(이철희·이소영, 2024). 이는 여성청년들의 결혼을 위한 지역이동이 제한적으로 해석되어야 함을 시사한다. 오히려 노동시장에서 불안정한 미혼·비혼 여성청년들은 지역 간 이동보다는 현재 지역에 머물면서 더 나은 자원과 기회를 모색하는 경향이 있다는 연구도 존재한다(여수연, 2022; 백미록, 2023).

이상의 연구들은 청년들의 지역이동을 주로 수도권 유입 현상에 초점을 맞춰 설명해 왔으며, 젠더 차이 또한 인구이동이나 노동시장 성과 분석 중심으로 논의되었다. 성별과 지역이 교차하는 측면은 상대적으로 간과되었으며, 특히 여성청년의 지역이동을 결정하는 실증적 연구는 부족한 실정이다. 여성청년들의 지역이동은 단순한 경제적 기회 추구를 넘어, 성별에 따른 역할 기대, 사회적 규범, 가족 내 책임, 전공과 직업적 특성 등 복합적인 요인들이 얽혀 있는 현상이다. 따라서 청년의 지역이동을 분석할 때, 성별 차이와 사회구조적 요인의 상호작용을 보다 심층적으로 고찰할 필요가 있다.

3. 취업을 위한 지역이동에 영향을 미치는 요인 연구

취업을 위한 지역이동에 영향을 미친 요인의 관련성을 검토해 보면, 첫째 취업 경로와 일자리 선택 시 근로 시간, 기업 복지 등 업무 환경, 개인의 가치관, 전공의 관련성 등이 지역이동에 중요한 영향을 미친다(오성욱·윤성준, 2009; 정미나·임영식, 2010; 윤지영·조성은, 2024). 특히 직업 가치관은 지역이동과 연결되며, 고학력, 상용직, 전문직 일자리를 선호하는 청년들이 수도권으로 이동할 확률이 높다. 수도권으로 이동한 청년들은 근로소득을 중요시하는 반면, 고용 안정성에는 큰 비중을 두지 않는 경향을 보인다(김현우, 2023). 또한, 신규로 노동시장에 진입하는 대학 졸업자의 경우, 구직 수단의 차이가 취업에 큰 영향을 미친다. 특히 지역에서의 사회적 연결망에 기반한 구직 경로에 따라 직업 만족도가 달라지며, 직업 훈련은 성별 임금 격차를 해소하는데 기여할 수 있다. 비수도권 대학을 졸업하고 취업하는 경우, 남성보다 여성의 수도권 지향성이 강하며, 의약 및 예체능 계열 전공자는 수도권으로 이동할 가능성이 높다. 그러나 자격증이 많고 대학에 대한 만족도가 높을수록 비수도권에 거주할 가능성도 커진다(강동운, 2019; 김진영, 2023a/2023b). 교육 계열과 의약 계열처럼 직업 교육을 전공하는 경우 지위 획득에 덜 제약을 받지만, 여전히 전공의 효과는 성별에 따라 차별적으로 나타난다. 동일 전공이라 하더라도 남성은 여성보다 임금 수준이 높거나 안정된 일자리에 정착하는 경향이 있다(강민정·신선미, 2016; 박미희, 2019; 추주희·이희정, 2024).

또한, 교육과 고용이라는 구조적 한계들이 청년들로 하여금 지역을 떠나게 만드는 중요한 요인인 동시에, 자신이 쌓은 사회적 관계망과 지지 관계 등의 요소도 지역에 머물게 하는 중요한 요인이다(추주희·김지영, 2020). 앞서 언급했듯이, 지역에서의 사회적 자본과 주거 안정은 청년들의 이동 경향을 감소시키는 요소로 작용할 수 있다. 특히 청년들이 집을 물질적 가치보다 비물질적 가치로 인식할수록, 소득이 행복에 미치는 영향이 더 커진다는 분석이 있다(황현정·김지원, 2023:314). 이는 청년들이 단기적인 경제적 이익에만 의존해 취업을 위해 지역을 이동하지 않는다는 점을 보여준다.이상의 논의를 토대로 이 연구가 주목하는 연구 문제를 정리해 보면 다음과 같다.

연구문제 1. 지역대학 졸업 청년의 취업을 위한 지역이동은 성별 차이가 있는가?
연구문제 2. 지역대학 졸업 여성청년과 남성청년의 취업을 위한 지역이동에 영향을 미치는 사회구조적 요인과 개인적 요인은 무엇이며, 이에 따른 차이가 있는가?

Ⅲ. 연구방법

1. 연구 자료 및 분석 대상

본 연구는 지역대학을 졸업한 여성청년의 안정적인 일자리 취업을 위한 지역이동을 분석하기 위해 한국고용정보원의 2020년 『대졸자직업이동경로조사』 (2019GOMS: 2019 Graduate Occupational Mobility Survey) 자료를 활용한다. GOMS는 청년 대졸자의 학업과 취업에 대한 정보를 제공하고 있어 청년의 지역이동 연구에 사용되고 있다. 본 연구는 공개된 GOMS 자료 중 가장 최신의 자료인 2019GOMS를 이용한다.

본 연구에서 지역대학 졸업자는 비수도권역에서 졸업한 고등학교 소재 권역과 졸업한 대학 소재 권역이 동일한 졸업생을 말한다. 이에 따라 본 연구의 분석 대상은 2019GOMS의 조사 대상 중 지역대학 졸업자이면서 34세 이하 청년으로 주요 변수에 결측치가 없는 4,863명이다. 이들은 여성청년 2,244명과 남성청년 2,619명으로 구성되어 있다. 이들의 취업 여부와 지역이동 여부는 <표 1>에 제시되어 있다. 여성청년이 지역대학을 졸업한 후 지역에 더 머무는 것으로 나타난다. 지역에 정주하는 여성청년 비중(83.33%)이 남성청년(79.46%)보다 크다. 여성청년 중 상용임금근로자에 종사하는 비중(48.98%)이 남성청년(53.23%)보다 상대적으로 작다. 여성청년의 대학교 진학 비율이 높지만, 안정적이고 좋은 일자리로의 취업은 남성청년에 비해 여전히 어려운 현실을 보여준다고 할 수 있다.

<표 1>

지역대학 졸업 청년의 취업과 지역이동(단위: 명(%))

하지만 지역대학을 졸업한 여성청년이 안정적이고 좋은 일자리 취업을 위해 지역이동을 선택하고 있다고 추론된다. 지역이동한 여성청년의 상용임금근로자 취업률(66.04%)이 지역에 정주한 여성청년의 취업률(45.56%)보다 높다. 그러나 남성청년의 취업률도 지역이동한 남성청년(73.98%)이 지역에 정주한 남성청년(47.86%)에 비해 높다. 이처럼 지역이동한 청년 중 취업률이 여성청년(66.04%)이 남성청년(73.98%)보다 상대적으로 낮다. 이는 청년이 취업을 위해 지역이동을 하더라도 안정적인 일자리 취업에 성별 격차가 여전히 존재함을 시사한다.

2. 연구 방법

먼저 지역대학 졸업 여성청년과 남성청년 간 특성의 차이를 비교 분석한다. 성별에 따라 범주형 변수인 취업 또는 지역이동 변수와 특성 변수의 관계가 다른지를 살펴본다. 이에 3가지 변수 간 관련성을 코크란-멘텔-헨젤 검증(Cochran-Mantel-Haenszel test)을 통해 분석한다(신건권, 2023; Agresti, 2019). 코크란-멘텔-헨젤 검정통계량(Q)은 자유도(degree of freedom) 1의 대표본 카이제곱분포를 따른다. 코크란-멘텔-헨젤 검증에서 귀무가설은 범주형 변수(예: K)의 각 수준에서 두 범주형 변수(예: X 또는 Y) 간의 조건부오즈비가 동일하다는 것이다. X와 Y간의 조건부오즈비가 동일하다는 귀무가설을 기각할 수 없다면, K(예: 성별)의 모든 수준에서 Y(예: 취업 또는 지역이동)에 대한 X의 효과는 같고 동질적 연관성(homogeneous association)이 있음을 의미한다. 귀무가설이 기각되면, 동질적 연관성이 없고 K에 따라 Y에 대한 X의 효과가 다르다고 추론할 수 있다. 하지만 이러한 비교 분석 결과는 지역대학 졸업 청년 간 특성의 차이가 존재하는지를 보여주지만 각각의 특성이 청년의 취업과 지역이동에 영향을 직접 미치는 것인지를 확인해 주지는 않는다.

이에 지역대학 졸업자의 취업을 위한 지역이동 결정요인을 파악하기 위해 표본선택 이변량 프로빗 모형(bivariate probit model with sample selection)을 활용한 분석을 시행한다. 대졸 취업자의 지역이동 선택은 대졸자의 취업 여부 선택 과정과 관련되어 있고 대졸 취업자의 지역이동 여부에 영향을 주는 요인이 대졸자의 취업여부에 역시 영향을 줄 수 있기 때문이다. 대졸 취업자의 지역이동 확률은 대졸자가 취업했다는 전제가 되어야 구할 수 있는 조건부 확률의 특성을 가진다. 따라서 취업과 지역이동 결정의 내생성을 고려하지 않고 대졸 취업자만을 단순 프로빗 모형(simple probit model)으로 분석하면 표본선택편의(sample selection bias)를 초래할 수 있다. 다시 말해 대졸 미취업자의 특성 정보를 분석모형에서 제외하면 표본선택편의 문제에 직면하게 된다. 만약 이런 상관성을 무시한다면 일치추정량을 구할 수 없다. 선행연구는 표본선택편의를 해소하기 위해 표본선택 이변량 프로빗 모형을 선택모형(selection model)과 결과모형(outcome model)의 구조로 구성한다(박성익·조장식, 2019; 윤지영·조성은, 2024). 본 연구도 지역대학 졸업자 전체를 분석 대상으로 취업 여부를 추정하는 선택모형과 이를 전제로 취업자만을 분석 대상으로 지역이동을 추정하는 결과모형으로 표본선택 이변량 프로빗 모형을 구성하여 분석한다.

본 연구의 분석모형은 표본선택 이변량 프로빗 모형을 활용한 연구(박성익·조장식, 2019; 윤지영·조성은, 2024)를 참고하여 다음과 같이 정리될 수 있다. 선택모형은 지역대학 졸업 청년 i는 잠재변수 $y 2, i *$ 에 따라 취업 여부를 결정하고, 이 변수는 관찰할 수 있는 독립변수 x_2,i와 관찰할 수 없는 확률변수e₂로 이루어진다. 또한 잠재변수 $y 1, i *$ 에 따라 지역이동 여부를 결정하고, 이 변수는 관찰할 수 있는 독립변수 z_1,i와 관찰할 수 없는 확률변수 e₁로 이루어진다. 두 오차항 e₁과 e₂는 상관관계가 존재한다.

선택모형:

y 2, i * = x 2 i γ 2 + e 2, y 2, i = 1, y 2, i * ≥ 1 인 경 우 : 취 업 0, y 2, i * < 0 인 경 우 : 미 취 업

결과모형:

y 1, i * = z 1 i β 1 + e 1, y 1, i = 1, y 1, i * ≥ 1 인 경 우 : 지 역 이 동 0, y 1, i * < 0 인 경 우 : 지 역 미 이 동 e 1 ∼ N 0,1, e 2 ∼ N 0,1, c o r r e 1, e 2 = ρ

이와 같이 표본선택 이변량 프로빗 모형은 선택모형과 결과모형 오차항의 상관관계에 기초하여 구성되어 있다. 따라서 두 모형 오차항의 상관관계가 통계적으로 유의미한지 검증하여 모형 추정의 적합성을 확인해야 한다. 상관계수가 통계적으로 유의미하다면 단순 프로빗 모형 추정이 아닌 표본선택 이변량 프로빗 모형 추정이 적합하다고 볼 수 있다. 두 모형의 오차항이 상관관계에 있음에도 불구하고 결과모형만을 토대로 단순 프로빗 모형 추정할 경우 표본 선택의 편의가 발생하고 일치추정량을 얻을 수 없는 것이다. 또한 선택모형과 결과모형을 구분하고 모수를 식별하기 위해서는 두 모형의 변수 조합이 서로 달라야 하는 제외 조건(exclusion restriction)을 충족해야 한다. 이를 위해 z_1,i은 x_2,i에 더하여 결과모형에는 영향을 미치지만, 선택모형에는 영향을 미치지 않는 추가적인 독립 변인을 포함한다.

실제 분석은 일자리 취업을 위한 지역이동의 결정요인을 탐색하기 위해 여성청년과 남성청년을 구분하여 실시한다. 두 집단의 특성에 대한 기술적 분석을 시행하고 두 집단에 대한 표본선택 이변량 프로빗 모형 추정 결과를 비교 분석한다. 또한 사회구조적 요인과 개인 동기적 요인에 대한 한계효과 분석을 통해 요인별로 취업과 지역이동 예측 확률을 추정하고 성별로 비교 분석한다.

3. 분석 변인의 구성과 측정

본 연구의 분석 변수는 <표 2>와 같다. 종속변수는 취업 여부와 지역이동이다. 취업 여부는 안정적이고 좋은 일자리에 종사하는지에 따라 구분하므로, 상용임금근로자로 종사하면 취업으로 파악하고 그렇지 않으면 미취업으로 분류한다(윤지영·조성은, 2024). 지역이동은 졸업한 지역대학 소재지와 일자리 소재지가 일치하지 않으면 지역이동으로 보고, 일치하면 지역정주로 구분한다. 독립 변인은 표본선택 이변량 프로빗 모형의 제외 조건을 충족할 수 있도록 취업 여부와 지역이동 모두에 영향을 주는 변인과 지역이동에만 영향을 주는 변인으로 구분하여 선행연구를 토대로 선정한다. 취업 여부와 지역이동 모두에 영향을 주는 변인은 ‘연령’, ‘대학 권역’, ‘전공계열’, ‘취업지향 전공선택’, ‘학점’, ‘직업훈련 횟수’, ‘자격증 개수’, ‘유보임금’, ‘부모 자산’, ‘사회자본’ 등이다. 지역이동에 영향을 미치는 독립 변인으로 ‘일자리가치관’, ‘종사자 수’, ‘지역 사업체의 수’, ‘지역 문화기반시설의 수’ 등이 추가된다.

<표 2>

주요 변수 정의와 측정

독립 변인을 구체적으로 살펴보면, ‘취업 지향 전공 선택’은 전공 선택의 주된 이유를 ‘직업 및 취업 전망이 밝아서’라고 대답한 경우와 그 외로 응답한 경우로 나누어 더미변수로 구성한다. 선행연구는 취업을 고려해 대학 전공을 전략적으로 선택할 경우 비정규직으로 취업할 가능성이 낮아지고 대기업 정규직으로 종사할 확률이 높아진다는 결과를 보여준다(유진성, 2017; 최지은·최율·이왕원, 2017). ‘학점’은 졸업한 대학에 따라 4.0 만점, 4.3 만점, 4.5 만점 등으로 평가된 졸업 평점을 100만 점으로 환산하여 측정한다. 학점은 인적자본의 축적 정도를 보여주는 수단이 될 수 있어 지역정주보다 수도권 등으로 이동을 선호하는 경향을 가진다고 추론할 수 있다(정재현 외, 2019). ‘유보임금’은 대학을 졸업하기 직전 수용할 수 있는 최저 연봉의 자연로그값으로 산출하며, 취업이나 지역이동 여부를 결정하는 경제적 기준 중의 하나로 독립 변인에 포함한다.

‘부모 자산’은 청년의 가족 배경 중 경제 자본을 고려하기 위해 분석에 포함한다. 부모의 자산규모에 관한 질문에 대해 응답한 범주의 중간값을 자연로그값으로 변환하여 측정한다. 선행연구는 부모 자산이 비수도권 출신 대학 졸업자의 귀환 이동 확률을 증가시킨다는 결과(김재홍·도수관, 2020), 비수도권 출신 대학 졸업자의 수도권 기업으로 유출될 확률을 증가시킨다는 결과(상명성·문영만, 2024) 등을 보고하고 있다. 청년의 가족 배경 중 ‘사회자본’은 취업 경로 관련 질문에 대해 학교나 학원의 선생님, 가족, 친지, 지인, 직장 근무자의 소개나 추천이라고 응답한 경우와 그렇지 않은 경우로 구분하여 더미변수로 구성한다. 소개와 추천 등의 비공식경로를 통한 취업은 공개 채용이나 채용 시험 등의 공식경로를 통한 취업과 달리 사회연결망을 통한 취업으로 정의될 수 있다(정한나·김상기, 2013; 권혁범·신형진, 2022). 사회연결망이 취업 정보를 효율적으로 전달한다고 본다면 더 나은 취업을 가져올 수 있다고 추론할 수 있다(Lin, 2001). 청년의 취업 준비와 노력의 영향을 확인하기 위해 직업 교육이나 훈련 횟수 그리고 자격증 개수를 연속변수로 측정하여 분석에 포함한다. 선행연구의 실증 분석 결과는 자격증 취득의 정규직 취업 효과를 확인한 결과(최지은 외, 2017), 통계적으로 유의미한 영향을 발견하지 못한 결과(정재현 외, 2019; 권혁기·김병주, 2023), 지역정주 졸업자의 자격증 수가 더 많다는 결과(류장수, 2015) 등으로 혼재되어 있다.

지역이동에 영향을 미치는 독립 변인으로 개인의 동기적 요인, 취업 기업의 특성 그리고 지역의 특성이 포함한다. 지역이동에 대한 개인의 동기적 요인으로서 일자리 가치관은 취업 지원에서 고려하는 항목의 중요도로 측정한다. 구체적으로는 근로소득, 개인 발전 가능성, 직장(고용) 안정성, 복리 후생, 일자리에 대한 사회적 평판 등의 중요도에 대한 5점 척도(‘전혀 중요하지 않음’ 1점 ∼ ‘매우 중요함’ 5점) 응답으로 산출한다. 선행연구는 일자리 가치관이 지역이동과 밀접하게 관련되어 있음을 보여준다. 예를 들어 개인의 발전 가능성을 중요하게 생각하는 청년이 지역 간 이동과 수도권으로의 이동을 선택할 확률이 높고, 수도권 이동한 청년은 근로소득을 중요시하는 반면 직장(고용) 안정성에 대한 중요도는 낮은 경향이 나타나기도 했다(김현우, 2023). 선호 기업의 규모가 지역이동에 미치는 영향을 고려하기 위해 일하는 사업체의 ‘종사자 수’를 독립 변인에 포함한다(윤지영·조성은, 2024).

마지막으로 지역의 고용 여건과 문화 자원의 지역이동에 미치는 영향을 확인하기 위해 지역 사업체 수와 문화기반시설 수를 독립 변인에 포함한다. 김민석과 강민규(2023)는 비수도권 청년들의 경우 지역의 사업체 수가 많을수록 지역정주 확률이 상승한다고 보고한다. 문화기반시설 수로 측정한 삶의 질이나 여가 및 문화생활에 대한 선호가 지역이동에 미치는 영향에 대해 선행연구는 일치된 결론을 보여주지 못한다. 비수도권 청년들의 수도권으로 이동에 미치는 문화시설 수의 영향은 통계적으로 유의미하지 않다는 연구(김민석·강민규, 2023), 취업 지역의 문화기반시설 수가 많을수록 취업 지역으로의 이동 확률이 높아진다는 연구(김노은·윤갑식, 2022), 사회·문화 여건이 좋은 지역 소재의 대학 졸업생일수록 지역에 정주할 확률이 높다는 연구(최형재, 2022) 등이 혼재한다.

이상의 내용을 토대로 지역대학 졸업 청년의 취업을 위한 지역이동을 분석하기 위하여 표본선택 이변량 프로빗 모형을 시각화하면 <그림 1>과 같다.

<그림 1>

지역대학 졸업 청년의 취업과 지역이동에 대한 표본선택 이변량 프로빗 모형

Ⅳ. 분석 결과

1. 지역대학 졸업 청년의 성별 특성 비교

분석 대상의 사회인구학적 특성을 살펴보면 <표 3>과 같다. 평균연령의 경우 상용임금근로자로 취업하거나 지역이동한 청년이 그렇지 않은 청년보다 길고, 여성청년(24.82세)보다 남성청년(26.71세)의 평균연령이 군 복무기간 등으로 길게 나타난다. 하지만 코크란-멘텔-헨젤 검증 결과, 평균연령의 취업 또는 지역이동에 대한 성별 차이는 통계적으로 유의하지 않다. 대학 권역을 보면, 모든 권역에서 여성청년의 취업률이 남성청년에 비해 낮고, 여성청년의 경우 충청권과 강원권에서만 취업률이 미취업률보다 상대적으로 높다. 전라권의 취업률은 여성청년과 남성청년 모두 전체 권역 중에서 가장 낮다. 전라권을 제외하고 여성청년의 지역 이동률이 남성청년보다 낮게 나타난다. 코크란-멘텔-헨젤 검증 결과, 성별에 따른 대학 권역과 취업 또는 대학 권역과 지역이동의 동일적 연관성이 있다는 귀무가설이 각각 5% 유의수준에서 기각된다. 대학 권역의 취업 또는 지역이동에 대한 성별 차이가 존재한다고 추론할 수 있다. 전공계열의 경우 의약과 교육 전공에서만 여성청년의 취업률이 미취업률보다 높고 남성청년에 비해서도 높다. 남성청년의 취업률은 의약(68.9%), 공학(55.0%), 사회(54.1%), 자연(50.0%) 순으로 높게 나타난다. 코크란-멘텔-헨젤 검증 결과는 1% 유의수준에서 성별에 따른 전공계열의 취업률 차이가 있음을 보여준다. 여성청년의 경우 교육과 의약 전공의 지역 정주율이 높고 지역 이동률은 30%대 이하로 나타난다. 공학(30.9%)과 인문(27.7%) 전공의 지역 이동률은 여타 전공에 비해 상대적으로 높다. 하지만 코크란-멘텔-헨젤 검증 결과, 성별에 따른 전공계열의 지역 이동률 차이는 없다고 추론할 수 있다. 취업지향 전공선택을 한 여성청년과 남성청년의 취업률이 높지만, 여성청년의 취업률이 남성청년보다 상대적으로 낮은 경향을 보인다. 코크란-멘텔-헨젤 검증 결과도 성별에 따른 취업지향 전공선택의 취업률 차이가 있음을 보여준다.

<표 3>

지역대학 졸업 청년의 성별 특성 비교

취업 또는 지역이동한 청년의 학점이 그렇지 않은 청년보다 높고, 취업 또는 지역이동한 청년 중 여성청년의 학점이 남성청년보다 더 높다. 코크란-멘텔-헨젤 검증 결과에 따르면 학점의 취업 또는 지역이동에 대한 성별 차이가 각각 1% 유의수준에서 통계적으로 유의하다. 직업 훈련 횟수가 많을수록 여성청년과 남성청년의 취업률이 높아지지만, 남성청년과 달리 여성청년의 지역 정주율이 높다고 예상할 수 있다. 자격증을 많이 보유할수록 남성청년과 달리 여성청년의 취업률이 낮게 나타나고, 여성청년과 남성청년의 지역 이동률도 모두 낮은 경향을 보인다. 코크란-멘텔-헨젤 검증 결과에 따르면, 직업 훈련 횟수와 자격증 개수의 취업과 지역이동에 대한 성별 차이가 통계적으로 유의하다고 추론할 수 있다. 남성청년과 달리 여성청년의 경우 유보임금이 클수록 미취업률이 높지만, 여성청년과 남성청년 모두 유보임금이 클수록 지역 이동률이 높다. 성별에 따른 유보임금의 취업과 지역이동에 대한 코크란-멘텔-헨젤 검증 결과는 각각 1% 유의수준에서 통계적으로 유의한 성별 차이가 있음을 보여준다.

여성청년과 남성청년 모두에서 부모 자산이 많을수록 또는 사회자본을 가진다면 미취업률보다 취업률이 높고 지역 이동률보다 지역 정주율이 높은 경향을 보인다고 예상할 수 있다. 취업 또는 지역이동한 청년 중 여성청년의 부모 자산이 남성청년보다 상대적으로 작다. 사회자본을 가진 청년 중 여성청년의 취업률은 남성청년보다 상대적으로 더 낮지만, 지역 정주율은 상대적으로 더 높다. 코크란-멘텔-헨젤 검증 결과는 부모 자산의 취업에 대한 성별 차이만 통계적으로 유의하지만, 사회자본의 취업과 지역이동에 대한 성별 차이는 모두 1% 유의수준에서 통계적으로 유의함을 알 수 있다. 이는 지역대학 졸업 청년의 취업에 부모 자산이나 사회자본 등의 자산효과가 작용하고 있다는 추론을 가능케 한다.

결혼한 여성청년의 취업률이 그렇지 않은 경우보다 상대적으로 낮지만, 결혼한 남성청년의 취업률은 그렇지 않은 경우보다 상대적으로 높다. 결혼한 여성청년과 남성청년의 지역 정주율은 그렇지 않은 경우보다 더 높고 여성청년의 지역 정주율이 남성청년보다 더 높다. 하지만 코크란-멘텔-헨젤 검증 결과는 결혼의 취업이나 지역 정주에 대한 성별 차이는 통계적으로 유의하지 않음을 보여준다. 일자리를 지원할 때 소득 중요도를 여타 항목보다 더 중요하게 생각하는 여성청년과 남성청년의 지역이동 가능성이 높게 나타난다. 개인발전의 중요도가 지역정주와 지역이동 간 일자리 가치관 중요도의 상대적 차이가 가장 큰 항목임을 알 수 있다. 코크란-멘텔-헨젤 검증 결과에 따르면, 일자리 가치관의 지역이동에 대한 성별 차이는 모두 통계적으로 유의하다. 사업체 규모가 커질수록 여성청년과 남성청년 모두의 지역 이동률이 증가하고, 여성청년보다 남성청년의 지역 이동률 더 높은 경향을 보인다. 코크란-멘텔-헨젤 검증 결과는 1% 유의수준에서 통계적으로 유의한 성별 차이가 있음을 보여준다.

2. 지역대학 졸업 청년의 취업을 위한 지역이동 결정요인 분석

1) 지역대학 졸업 여성청년의 취업을 위한 지역이동에 영향을 미치는 요인

지역대학 졸업 여성청년의 취업이동에 대한 표본선택 이변량 프로빗 모델 분석 결과는 <표 4>와 같다. 상용직 취업여부에 대한 선택모형은 전체 2,244명을 대상으로 분석하며, 지역이동 결과모형은 선택모형의 취업확률을 고려하면서 1,099명을 대상으로 추정한다. 두 모형 오차항의 상관성이 없다는 귀무가설(ρ = 0)이 1% 유의수준에서 기각되기 때문에 표본선택 이변량 프로빗 모형으로 추정하는 것이 적합하다고 할 수 있다.

<표 4>

지역대학 졸업 여성청년의 취업과 지역이동 표본선택 이변량 프로빗모델 추정

선택모형에서는 여성청년의 취업에 ‘연령’, ‘대학 권역’, ‘전공’, ‘취업지향 전공선택’, ‘학점’, ‘직업 훈련 횟수’, ‘부모 자산’, ‘사회자본’이 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타난다. ‘연령’이 높을수록 상용임금근로자로 취업할 확률이 높아진다. 경상권역 대학 졸업에 비해 전라권역 대학을 졸업한 여성청년의 상용임금근로자로 종사할 확률은 낮아진다. 인문 전공에 비해 교육, 공학, 의약 전공은 취업률을 상승시키고, 취업지향 전공선택을 하거나 학점이 높을수록 그리고 직업 훈련 횟수가 많을수록 안정적이고 좋은 일자리로 취업할 가능성을 증가시킨다. 여성청년의 사회구조적 요인도 취업률에 긍정적인 영향을 미친다고 추정된다. 부모 자산이 많을수록 또는 사회자본이 있다면 상용임금근로자로 취업할 확률을 상승시키는 것으로 나타난다.

결과모형은 상용임금근로자로 취업한 여성청년의 지역이동 확률을 추정한다. ‘연령’이 높을수록 지역이동 가능성이 높아지지만, 비선형적 인과관계가 포착된다. 일정 나이에 이르기까지는 지역이동 확률이 커지지만, 그 나이를 지나면 지역정주 확률이 높아진다고 추론할 수 있다. 경상권역 대학 졸업에 비해 충청권역 대학을 졸업한 여성청년의 경우 지역이동 확률이 하락한다. 인문 전공에 비해 사회, 교육, 의학 전공의 경우 상용임금근로자로 취업하면서 지역에 머물 가능성을 상승시킨다고 추정된다. 취업지향의 전공 선택은 지역이동 가능성을 하락시키는 것으로 나타난다. 여성청년의 인적자본 축적을 엿볼 수 있는 ‘학점’과 ‘직업 훈련 횟수’는 지역이동 가능성에 부정적 영향을 미친다고 추정된다. 여성청년의 사회구조적 요인인 부모 자산이 많아질수록 또는 사회자본이 있다면 지역이동 확률이 낮아진다. 이는 김형수 외(2023)의 연구 결과와도 맥을 같이 한다. 부모 세대의 경제적 자본과 사회적 자본 등은 청년세대의 미래 전망에 유의미한 영향을 미치고 있으며, 부모 자본의 상속을 위해서 서로 상호 의존하고 있다는 점에서 같은 지역에 거주할 가능성이 더 높아진다. 또한 일자리 가치관에서는 개인 발전을 중요하게 생각할수록 지역이동 확률이 통계적으로 유의미하게 높아진다. 김현우(2023)는 지역 간 이동과 수도권으로의 이동을 선택할 가능성이 높은 청년들은 고학력·상용직·전문직 일자리 종사자와 개인 발전 가능성을 중요하게 생각하는 청년들이라는 점을 밝혔듯이, 본 연구도 같은 결과를 보여준다. 마지막으로, 취업한 기업의 종사자가 많은 기업일수록 지역이동 확률을 높이는 것으로 나타난다. 지역 특성 변수 중에는 지역 사업체 수가 많을수록 지역이동 확률이 낮아진다고 추정된다. 이는 기존 선행연구의 일관된 결과를 지지한다.

이와 같이 지역의 경제와 산업이 발달하여 안정되고 좋은 일자리가 많은 지역일수록 해당 지역의 대학을 졸업한 고학력 여성 인재들이 그 지역에서 취업하여 거주할 확률이 높아진다면 지역간 일자리 격차가 지역간 경제 산업적 불균형을 심화시킬 수 있음을 시사한다. 지역간 균형발전은 지역의 일자리 확대와 함께 지역간 균형된 일자리 확충이 필요함을 알 수 있다. 그러나 지역의 여성청년의 경우, 지역노동시장에 진입은 하였으나 평생 경력을 찾지 못한 채 산업과 업종을 변경하면서 일자리를 탐색하는 경력 간 이동이 많이 나타난다는 점에서(전명숙, 2018), 지역이동의 가능성이 계속 상존한다. 다만 추주희와 이희정(2024) 연구에서 강조했듯이, 청년층 중 낮은 연령층과 성별이 여성인 경우 등 노동시장에서 불리한 위치에 있는 경우 고용 확률이 상대적으로 낮다는 점에서 지역노동시장과 산업구조가 여성청년에게 미치는 영향에 대한 더 면밀한 접근이 필요하다.

2) 지역대학 졸업 남성청년의 취업을 위한 지역이동에 영향을 미치는 요인

지역대학 졸업 남성청년의 취업과 지역이동에 대한 표본선택 이변량 프로빗 모델 분석 결과는 <표 5>와 같다. 상용임금근로직 취업여부에 대한 선택모형은 전체 2,619명을 대상으로 추정하며, 지역이동에 대한 결과모형은 선택모형의 취업확률을 고려하면서 상용임금근로자로 종사하는 1,394명을 대상으로 분석한다. 두 모형 오차항의 상관성이 없다는 귀무가설(ρ = 0)이 0.05% 유의수준에서 기각되기 때문에 표본선택 이변량 프로빗 모형으로 추정하는 것이 적합하다고 할 수 있다.

<표 5>

지역대학 졸업 남성청년의 취업과 지역이동 표본선택 이변량 프로빗모델 추정

선택모형에서 남성청년의 취업에 ‘연령’, ‘대학 권역’, ‘전공’, ‘취업지향 전공선택’, ‘학점’, ‘직업 훈련 횟수’, ‘부모 자산’, ‘사회자본’이 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타난다. 여성청년의 취업여부 추정과 대부분 유사한 결과를 보여주고 있으나 여성청년과 달리 경상권역 대학 졸업에 비해 강원권역 대학을 졸업한 남성청년의 경우 상용임금근로자로 취업할 확률이 상승한다고 추정된다. ‘전공계열’의 경우 여성청년에서 통계적으로 유의미하지 않았던 사회와 공학 전공이 인문 전공에 비해 취업확률을 통계적으로 유의미하게 상승시킨다. 이는 성별로 지역과 전공에 따라 취업 가능성이 차별화된다는 점을 시사한다. ‘학점’과 ‘직업 훈련 횟수’는 남성청년의 취업확률을 상승시키는 것으로 추정된다. ‘부모 자산’과 ‘사회자본’의 경우 여성청년에 비해 남성청년의 취업에 더 큰 영향을 미치는 것으로 보인다. 여성청년에서 통계적으로 유의미하지 않았던 ‘결혼’은 취업확률을 통계적으로 유의미하게 상승시킨다.

결과모형에서 상용임금근로직에 취업한 남성청년이 지역 이동할 확률을 추정한다. 여성청년과 달리 ‘연령’, ‘대학 권역’, ‘직업 훈련 횟수’, ‘유보임금’의 지역이동에 미치는 영향이 통계적으로 유의미하지 않다, 전공계열의 경우 여성청년과 마찬가지로 사회, 의학 전공은 지역이동 확률을 하락시킨다고 추정되지만, 여성청년의 지역이동에 통계적으로 유의미하게 부정적 영향을 미쳤던 교육 전공은 남성청년의 경우 통계적 유의성을 확인할 수 없다. ‘부모 자산’과 ‘사회자본’ 모두 지역이동에 유의미한 영향을 보여주는데, 상용임금근로직 취업확률에서와 마찬가지로 여성청년에 비해 남성청년의 지역이동 확률을 더 크게 낮추는 것으로 보인다. 여성청년에게 통계적으로 유의미하지 않았던 ‘결혼’은 지역이동에 통계적으로 유의미하게 부정적인 영향을 미친다.

일자리 가치관의 경우 ‘개인발전 중요’가 여성청년과 마찬가치로 남성청년의 지역이동 확률을 증가시키고, 여성청년에게 통계적으로 유의미하지 않았던 ‘사회평판 중요’는 남성청년의 지역이동에 긍정적인 영향을 미친다고 추정된다. 사회적 평판은 사회적으로 인정받는 일자리, 일 또는 회사 규모를 포괄한다(이혜영·강순희, 2017). 평판가치의 경우 주위 사람들의 일자리 평가를 중시한다는 점을 보여주며, 평판가치를 중요시할수록 지역이동 가능성이 낮아진다는 연구결과가 있다(김대현·김민혜, 2023). 그러나 본 연구는 이와는 상이한 결과이다. 적어도 남성청년에게 있어서는 직업의 사회적 서열과 지위에 대한 인식이 어느 정도 유효하게 작용하고 있음을 보여준다. 지역 특성 중 지역 사업체 수가 많을수록 여성청년의 지역이동의 가능성이 낮아진다고 추정되었지만, 남성청년의 경우 지역 문화시설의 수가 지역이동에 부정적인 영향을 통계적으로 유의미하게 미친다고 확인된다. 이는 김노은과 윤갑식(2022)의 연구 결과처럼, 취업 지역의 문화기반시설 수가 많을수록 취업 지역으로의 이동 확률이 높아진다는 연구결과를 지지한다.

이상의 여성청년과 남성청년의 안정적인 좋은 일자리로의 취업을 위한 지역이동을 표본선택 이변량 프로빗 모형으로 추정한 결과를 정리해 보면 다음과 같다. 먼저 청년의 인적자본 요인인 학점과 직업훈련은 안정적이고 좋은 일자리 취업확률은 높이지만 지역이동 가능성을 낮추는 것으로 나타난다. 지역대학 졸업 청년이 지역 내 좋은 일자리 취업을 위한 치열한 스펙 쌓기 경쟁에 직면하고 있다고 추론할 수 있다.

둘째, 청년의 취업과 지역이동에 대한 사회구조적 요인의 유의미한 영향이 확인된다. <그림 2>는 경제 자본인 부모의 자산이 많을수록 여성청년과 남성청년의 안정적이고 좋은 일자리 취업 가능성을 높이지만, 지역이동 가능성을 낮추고 있음을 보여준다. <그림 3>도 사회자본을 가진 여성청년과 남성청년의 취업률이 상승하지만, 지역 이동률은 하락하고 있음을 알려준다. 청년층의 고용 형태는 강한 상태 의존성(state dependence)을 보여 현재의 일자리가 향후의 일자리에 막대한 영향을 줄 가능성이 크다(이용호·김민수, 2022). 따라서 안정적이고 좋은 일자리로의 취업에 자산효과가 작동한다면, 부모의 사회경제적 배경에 따라 청년의 노동시장 성과 격차가 지속적이고 누적적으로 발생할 수 있다. 또한 앞서 언급한 바와 같이 지역의 사업체 수가 많을수록 여성청년의 지역 이동률이 하락한다. 2022년 기준으로 100대 기업의 본사 중 86%가 수도권에 위치하고 있는 실정이다(지방시대위원회, 2023). 이는 경제·산업의 지역간 격차가 고학력 인적자본 확보의 격차로 이어질 수 있음을 의미한다. 한국사회에서 2014년을 기점으로 자산 격차가 확대되는 추세를 보이는 등 부의 불평등이 심화하고 있으며(한국보건사회연구원, 2023), 지역간 성장 격차가 커지고(곽노성·채희봉, 2015) 생산·고용·기업·인구 등의 여러 측면에서 수도권과 비수도권 간의 격차도 확대되고 있다(지방시대위원회, 2023). 이러한 상황은 청년의 취업과 지역이동이 한국 사회의 불평등한 사회구조를 확대 재생산하는 결과를 초래할 수 있음을 시사한다.

<그림 2>

부모 자산별 여성청년과 남성청년의 취업 및 지역이동 예측 확률

<그림 3>

사회자본에 따른 여성청년과 남성청년의 취업 및 지역이동 예측 확률

셋째, 사회구조적 요인의 성별 효과가 포착된다. 경제 자본과 사회자본의 취업률 상승효과와 지역 이동률 하락 효과가 여성청년에 비해 남성청년에게 상대적으로 더 크게 나타난다. 경제 자본이 많을수록 또는 사회자본을 가진다면 여성청년과 남성청년의 지역이동 확률이 하락하지만, 경제 자본과 사회자본의 지역이동에 미치는 영향은 여성청년에 비해 남성청년에 대해 더 긍정적으로 작용한다고 추정된다.

마지막으로 청년의 개인 동기적 요인이 지역이동에 미치는 영향도 젠더별로 차별화되고 있다. <그림 4>는 여성청년과 남성청년 모두에게 통계적으로 유의미한 영향을 보인 ‘개인발전 중요’의 가치는 여성청년에 비해 남성청년의 지역이동 가능성을 더 크게 상승시키고 있음을 보여준다.

<그림 4>

개인발전 중요도 인식에 따른 지역이동 예측 확률

5. 결론

이 연구는 지역대학을 졸업한 여성청년의 취업 이동 결정에 영향을 미치는 개인적 요인과 사회구조적 요인을 살펴보았다. 이를 위해 2020 「대졸자직업이동경로조사」 자료를 활용하여 지역대학 졸업 여대생의 노동시장 진입과 지역이동을 표본선택이변량 프로빗 모형 분석을 통해 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다.

먼저, 본 연구는 만 34세 이하 지역대학 졸업 청년 4,863명(여성 2,244명, 남성 2,619명)을 대상으로 취업과 지역이동의 결정 요인을 분석하였다. 분석 결과, 여성청년은 남성청년보다 지역에 정주하는 경향이 더 강하게 나타났지만, 양질의 일자리를 확보하기 위해 지역을 떠나는 경우도 적지 않았다. 특히, 지역이동을 선택한 여성청년은 지역에 정주한 여성청년보다 상용임금근로자 취업률이 높게 나타났다. 이는 여성청년이 이동을 통해 더 나은 일자리 기회를 찾고 있음을 시사하지만, 이동한 여성청년의 취업률이 남성청년에 비해 상대적으로 낮다는 점은 성별 격차가 이동 여부와 관계없이 지속됨을 보여준다. 즉, 여성은 취업 이동을 선택하더라도 남성보다 상대적으로 불리한 노동시장 환경에 놓여 있음을 확인할 수 있다.

둘째, 지역 여성청년과 남성청년의 취업 및 지역이동 결정 요인을 비교한 결과, 여성청년의 경우 ‘대규모 기업 및 지역 내 일자리 부족’, ‘높은 유보임금’, ‘개인 발전’을 중요하게 여기는 일자리 가치관이 지역이동을 촉진하는 주요 요인으로 작용했다. 또한, 취업을 고려한 전공 선택(취업지향적 전공 선택)과 부모의 경제적 자본이 여성청년의 지역 내 질 좋은 일자리 취업에 긍정적인 영향을 미치는 요인으로 작용하는 것으로 나타났다. 반면, 남성청년의 경우 연령, 대학 권역, 학점, 유보임금이 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않았으며, 여성청년과 마찬가지로 부모 자산과 사회자본이 지역이동 여부에 유의미한 영향을 미쳤다. 즉, 남성청년과 여성청년 모두 가족의 경제적·사회적 자본이 지역이동을 결정하는 중요한 요소로 작용했으나, 이러한 요인의 효과는 남성청년에게서 더 강하게 나타났다.

특히, 남성청년은 ‘사회 평판’이 높은 직업을 선호할수록 지역이동 가능성이 증가했으며, 지역 내 문화시설 부족 역시 이동을 촉진하는 요인으로 작용했다. 이는 최근 청년들이 단순한 경제적 보상만이 아니라 사회적 인정과 워라밸(Work and Life Balance)까지 고려하며 취업과 지역이동을 결정하고 있다는 점을 보여준다. 기존 연구에서는 이동의 핵심 요인으로 경제적 보상을 강조해 왔으나, 본 연구는 노동시간과 여가시간을 함께 고려하는 가치관 변화가 이동 결정에 중요한 영향을 미친다는 점을 실증적으로 밝혀냈다.

마지막으로, 기존 연구들이 수도권과 비수도권의 일자리 격차, 부모의 경제적 지원, 성별 임금 격차 등의 거시적 구조에 초점을 맞춰왔다면(박미희·홍백의, 2014; 변금선, 2018), 본 연구는 동일한 성별 내에서도 취업 이동의 격차가 존재한다는 점을 발견했다. 즉, 부모의 사회경제적 지위가 여성청년의 진로 및 직업 선택에 영향을 미치며, 이러한 차이가 지역 노동시장의 구조적 문제와 맞물려 특정 계층의 여성청년이 더욱 불리한 위치에 놓이게 된다는 점을 시사한다. 이는 지역 간 일자리 격차와 부의 불평등이 한국 사회의 구조적 불평등을 확대·재생산할 가능성이 높다는 점을 의미하며, 단순한 취업 지원을 넘어 구조적 해결 방안이 필요함을 보여준다.

본 연구 결과를 바탕으로 지역 청년, 특히 여성청년의 취업 및 지역이동과 관련하여 다음과 같은 정책적 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, 여성청년들이 지역 내 취업 기회 부족으로 이동을 촉진하는 상황에서 양질의 일자리를 창출하고 성별 임금 격차 해소 정책을 강화하는 것이 시급하다. 예를 들어, OECD 국가들은 성별 임금 차이를 공시하고 이를 개선하기 위한 계획을 의무화하는 성별 임금공시제를 도입하고 있다. 현재 지역사회의 산업 구조와 규모를 고려할 때, 성별 임금공시제에 대한 차별화된 접근이 필요하며, 이를 통해 실질적으로 지역 차원에서 제도가 시행될 필요가 있다.

둘째, 지역대학은 산업 연계 맞춤형 교육과정 및 인턴십 프로그램을 강화해야 한다. 그러나 지역 산업 구조가 여전히 남성 중심 산업에 집중되어 있기에, 여성청년들의 취업 기회는 여전히 제한적이다. 이에 보다 여성 친화적인 산업을 발굴하거나, 기존 산업에서 여성들이 진출할 수 있는 분야를 확장하는 노력이 필요하다. 예를 들어, IT, 보건의료, 디자인 등 여성들이 선호할 수 있는 산업에 대한 교육과정을 강화하고, 이러한 산업과 연계된 기업들과 협력하여 여성청년들이 실제 취업 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있는 인턴십 및 취업 연계 프로그램을 제공해야 한다. 이와 함께 성평등한 취업 기회를 보장하는 정책을 적극적으로 추진하여, 지역 내 여성들이 경제적 자립을 실현할 수 있도록 지원해야 한다.

셋째, 여성청년들의 노동시장 진입과 지역이동에서 발생하는 이중 차별을 해소하기 위해, 성평등적 관점에서 지역 네트워크와 워라밸을 고려한 정책적 지원이 강화되어야 한다. 여성청년들이 경력 개발을 위한 기회에 공평하게 접근할 수 있도록, 네트워킹과 멘토링 프로그램이 성별, 계층, 지역적 특성을 반영하여 설계되어야 한다. 특히, 지역 내에서 다양한 삶의 경로를 살아온 여성들의 경험을 반영한 프로그램을 운영하고, 이들이 직면한 현실적인 문제들을 해결할 수 있는 실질적인 지원을 제공해야 한다. 예를 들어, 지역에서 장기적으로 거주하며 경력을 쌓은 여성들이 참여하는 멘토링 프로그램을 통해, 젊은 여성청년들이 현장에서 겪을 수 있는 어려움을 미리 인식하고 극복할 수 있도록 돕는 기회를 제공할 수 있다. 이를 통해 성별에 관계없이 청년들이 자신의 경로를 자유롭게 선택하고, 지역 내에서 다양한 직업적 성장의 기회를 가질 수 있도록 지원하는 것이 중요하다.

이상의 연구 결과는 지역대학을 졸업한 여성청년의 취업과 지역이동에 영향을 미치는 사회구조적 요인과 개인적 요인을 보여주는 데 도움을 주고 있으나 추가적인 후속 연구를 통해 본 연구의 결과를 보완할 필요가 있다. 우선 최신의 여타 자료를 활용한 연구들이 필요하다. 본 연구의 분석 대상은 2018년 8월과 2019년 2월에 졸업한 청년이기 때문에 2020년대 졸업한 청년을 대상으로 한 후속 연구가 요청된다. 다양한 패널조사자료를 활용한 연구는 자료의 최신성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 취업과 지역이동의 변화를 추적 분석함으로써 횡단면적 분석의 한계를 보완할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 지역별 특성을 충분히 고려하기 위하여 청년 집단을 지역별로 구분하여 비교 분석하는 연구도 요구된다. 이를 위해서는 무엇보다 지역노동시장의 질 좋은 일자리의 조건들에 대한 더 면밀한 검토가 필요하다. 또한 대학 권역을 분석할 때 해당 지역의 산업 특성을 고려할 필요가 있다. 예를 들어, 울산 등과 같이 제조업 중심의 산업 지역의 경우 여성의 일자리 자체가 부족하므로 여성청년의 이동률이 상대적으로 높을 가능성이 있기 때문이다. 후속 연구에서는 시도별 산업 특성을 반영한 변수 등과 같이 적절한 변수를 분석에 포함한다면 더 엄밀한 분석이 가능할 것으로 생각된다. ‘지역이동’이 반드시 더 좋은 일자리로의 이동을 의미한다고 볼 수 없다는 점도 고려한 후속 연구가 요구된다. 본 연구 결과는 취업을 상용임금근로자 취업으로 측정했으므로 ‘안정적인 좋은 일자리 취업’을 위한 지역이동을 분석하고 있다. 더 좋은 일자리로 이동을 분석하기 위해서는 현재 일자리와 이전 일자리를 비교하는 작업이 필요하다. 이러한 맥락에서 지역 간 이동의 긍정적 또는 부정적 의미를 탐색하는 연구도 요청된다. 어느 지역으로 이동하였는지를 추적함으로써 지역이동 경로에 따른 비교 연구도 흥미로운 후속 연구 주제가 될 것이다. 아울러 본 연구 결과에서 제시되었듯이, 문화시설 수 등 지역의 문화예술공간과 향유 여건의 격차와 소외의 양상이 지역이동에 미치는 영향 등은 향후 연구과제이기도 하다. 지역별로 차별화되어 있는 지자체의 청년정책이 지역대학졸업 청년의 취업과 지역이동에 미치는 영향을 탐색하는 연구도 진행될 필요가 있다. 마지막으로 취업과 지역이동에 대한 심층적인 이해를 위해서는 취업과 지역이동에 관한 지역 청년의 이야기와 관점을 분석하는 질적 연구를 통해 양적연구 결과를 보충 설명하고 추가 검증하는 작업이 필요하다.

References

강동우(2019). “청년층 지역이동의 특징과 지역 특성의 영향”, 『노동리뷰』, 167: 47-60.
강민정·신선미(2016). 『청년여성 취업 애로요인 해소를 위한 정책과제』, 서울:한국여성정책연구원.
곽노성·채희봉(2015). “세계화와 한국의 지역간 성장격차”,『한국경제지리학회지』, 18(2): 152-167.
권혁기·김병주(2023). “4년제 대졸자 취업의 고용형태에 영향을 미치는 개인 및 대학 변인 분석”, 『교육행정학연구』, 41(4): 205-233.
권혁범·신형진(2022). “대구·경북지역 대졸자의 취업 이동 연구: 사회연결망과 직업가치 요인이 이동목적지의 선택에 미치는 영향”,『사회과학담론과 정책』, 15(1): 303-323.
김노은·윤갑식(2022). “부산광역시 대학 졸업자의 취업이동 특성과 결정요인 분석”, 『한국지역개발학회지』, 34(5): 55-69.
김대현·김민혜(2023). “동남권 대학 졸업자의 수도권 2차 유출 요인 연구: 직업가치를 중심으로”, 『지역사회학』, 24(2): 41-66.
김민석·강민규(2023). “개인 및 지역 특성을 고려한 비수도권 청년유출 영향 요인 분석”, 『도시행정학보』, 36(2): 47-66.
김재홍·도수관(2020). “비수도권 출신 대학졸업자의 귀환이동 결정요인”, 『한국지방자치학회보』, 32(4): 157-181.
김진영(2023a). “청년층의 지역이동과 출신 지역 및 대학 소재 지역에 따른 임금 격차”, 『한국경제의 분석』, 29(2): 1-39.
김진영(2023b). “대졸자 취업 미스매치의 변화: 전공계열, 대학 소재 지역, 유보임금의 영향”, 『산업관계연구』, 33(1): 23-46.
김현우(2023). “청년세대 지역 간 이동자의 직업 가치관 변화에 대한 실증분석”, 『지방행정연구』, 37(1): 319-342.
김현우·양준석(2024). “대졸 청년 취업 이동에서의 인적자본 특징의 변화”, 『국토연구』, 121: 43-58.
김형수·박성민·유재은·백경민(2023). “부모세대 자본이 청년의 미래전망에 미치는 영향: 수도권/비수도권별 차이를 중심으로”, 『미래사회』, 14(3): 30-46.
남재욱(2021). “청년의 노동시장 진입 이후 이행과정의 불평등 연구”, 『한국사회정책』, 28(1): 133-160.
류장수(2015). “지역 인재의 유출 실태 및 결정요인 분석”, 『지역사회연구』, 23(1): 1-23.
박미희(2019). 『대졸자의 초기 직업지위획득 연구』, 서울대학교대학원 박사학위논문.
박미희·홍백의(2014). “청년층의 노동시장 이행 유형과 그 결정요인”, 『사회복지정책』, 41(4): 21-49.
박성익·조장식(2019). “이변량 프로빗 모형을 활용한 인력유출 결정요인 분석”, 『한국데이터정보과학회지』, 30(1): 23-31.
박찬용(2023). “국제비교를 통한 지방소멸 원인의 새로운 규명”, 『한국지방자치연구』, 24(4): 122-143.
백미록(2023), “20~30대 비혼 여성들의 주거 경험과 주거 취약청년 담론의 재구성: 청년주거정책 제도화 과정 분석을 중심으로”, 『젠더와 문화』, 16(1):43-77.
변금선(2018). “학교에서 노동시장으로 이행의 계층화”, 『한국사회복지학』, 70(3): 113-137.
상명성·문영만(2024). “비수도권 대졸 청년의 취업 및 수도권 유출 결정요인: 부모 소득과 노동시장 성과를 중심으로”, 『아시아연구』, 27(1): 349-366.
신건권(2023). 『SPSS 29 논문통계분석』, 청람.
신하영·이정인(2024). “지방 소도시 여대생의 진로탐색 경험 분석: 다층적 격차와 노동시장 내 자기인식을 중심으로”, 『인격교육』, 18(3): 117-135.
엄창옥·나주몽·백경호(2021). “청년의 취업선호가 지역정착에 미치는 영향요인 분석”, 『지역개발연구』, 53(2): 125-147.
여수연(2022). 『“꼭 떠나야 하나요?”: 지방 여성청년의 생애기획과 정체성』, 서울시립대학교대학원 석사학위논문.
오성욱·윤성준(2009). “대졸 첫취업자의 구직경로별 직무일치, 직업만족 영향에 관한 연구”, 『고객만족경영연구』, 11(1): 125-143.
유진성(2017). “대졸 청년취업의 요인분석과 정책적 시사점 : 취업교육 및 취업프로그램의 효과성을 중심으로”, 『KERI Insight』, 9월호: 1-23.
윤성준·오성욱(2009). “대졸 첫취업자의 구직경로별 직무일치, 직업만족 영향에 관한 연구”, 『고객만족경영연구』, 11(1): 125-143.
윤지영·조성은(2024). “4년제 대졸 청년 취업자의 지역이동 영향요인”, 『기업교육과 인재연구』, 26(2): 49-77.
이용호·김민수(2022). “청년층 고용형태의 상태의존성 분석”,『한국사회복지학』, 74(4): 241-264.
이정은(2022). “산업도시의 젠더 인식과 청년들의 이동 : 경남 창원의 사례를 중심으로”, 『경제와 사회』, 134: 282-316.
이철희·이소영(2024). “지역 고용이 결혼과 출산에 미치는 영향의 성별 차이 - 결혼·출산의 패널티에 대한 함의”, 『페미니즘 연구』, 24(2): 3-50.
이혜영·강순희(2017). “대졸자의 직업가치와 첫 일자리 직업적응에서 기업특성이 미치는 영향”, 『취업진로연구』, 7(2): 125-149.
이희정(2019). “청년여성의 학교-직장 이행 유형과 결정요인 연구”,『한국인구학』, 42(4): 27-63.
전명숙(2018). “전남지역 대졸 청년여성의 지역노동시장 경험연구: 노동이동을 중심으로”, 『산업노동연구』, 24(2): 215-245.
정미나·임영식(2010). “대졸 청년층의 노동시장 진입관련 변인에 대한 경로분석”, 『진로교육연구』, 23(2): 135-152.
정민수·김의정·이현서·홍성주·이동렬(2023). “지역간 인구이동과 인구경제”, 『BOK 이슈노트』, 2023(29), 한국은행.
정재현·동진우·김기승(2019). “고학력 노동자의 지역 이동에 관한 실증연구: 비수도권 인재유출을 중심으로”, 『국제경제연구』, 25(4): 55-78.
정한나·김상기(2013). “사회연결망을 통한 입직 결정요인 분석”, 『직업능력개발연구』, 16(3): 1-28.
지방시대위원회(2023). “윤석열 정부, 「지방시대 종합계획(2023-2027)」 발표” (보도자료, 2023.11.1.). 출처:https://www.balance.go.kr/base/board/read?boardManagementNo=11&boardNo=9245
최예술(2022). “인구감소지역의 인구변화 실태와 유출인구 특성분석”, 『Working Paper』, 2022-06, 국토연구원.
최조순·박지영·조해진(2023). “경기도 청년인구의 사회적 이동 실태 및 특성”, 『한국지적정보학회지』, 25(2): 34-50.
최지은·최율·이왕원(2017). “대입시기 대학 및 전공에 대한 선택이 노동시장 진입에 미치는 영향”, 『직업능력개발연구』, 20(1): 57-94.
최형재(2022). “지역의 사회·문화 여건이 대졸자들의 지역이동에 미치는 효과”, 『노동정책연구』, 22(2): 97-125.
추주희·김지영(2020). “좌절과 불안을 마주하는 지역 청년들의 대응과 전략: 구직 중 ‘자기반성’ 서사를 중심으로”, 『한국융합인문학』, 8(1): 141-168.
추주희·이희정(2024). “지역에 거주하는 고학력 여성청년의 경제활동에 대한 연구: 전공계열과 전공선택지향의 상호작용을 중심으로”, 『문화와사회』, 32(3):107-146.
펜티넨, 엘리나·킨실레토, 아니타(2017). 『젠더와 모빌리티』, 최성희 옮김, 부산대출판문화원.
한국보건사회연구원(2023). 『한국사회 격차현상 진단과 대응전략 연구(부문)』협동연구총서 23-56-01. 경제·인문사회연구회.
황현정·김지원(2023). “청년세대의 소득과 행복: 집의 의미의 조절효과를 중심으로”, 『행정논총』, 61(1): 291-324.
Agresti, A.(2019). An Introduction to Categorical Data Analysis. 3rd Edition. John Wiley & Sons, Inc.
Beer, A.(2012). “The economic geography of Australia and its analysis: from industrial to post-industrial regions”, Geographical Research, 50(3):269–281 [https://doi.org/10.1111/j.1745-5871.2012.00771.x]
Cook, J. & Woodman, J.(2019). “Belonging and the Self as Enterprise: Place, Relationships and the Formation of Occupation-Based Identities”, Sociologia Ruralis, 60(2): 375-393 [https://doi.org/10.1111/soru.12285]
Corbett, M. & Forsey, M.(2017). “Rural youth out-migration and education: challenges to aspirations discourse in mobile modernity”, Discourse: Studies in the Cultural Politics of Education, 38(3): 429–444. [https://doi.org/10.1080/01596306.2017.1308456]
Fouquet, F. & Sari, F.(2023). “Spatial mobility and overeducation of young workers: New evidence from France”, Papers in Regional Science, 102(5): 945-984. [https://doi.org/10.1111/pirs.12755]
Jones, G. (1999). “‘The Same People in the Same Places?’ Socio-Spatial Identities and Migration in Youth”, Sociology, 33(1): 1-22. [https://doi.org/10.1177/S0038038599000012]
Kan, K. (2007). “Residential mobility and social capital”, Journal of Urban Economics, 61(3): 436-457. [https://doi.org/10.1016/j.jue.2006.07.005]
Kan, U., McLeod, J. & López, E.(2024). “Non-coresident family as a driver of migration change in a crisis: the case of the COVID-19 pandemic.” Humanities and social sciences communications 11, Article number: 503. [https://doi.org/10.1057/s41599-024-03020-6]
Lehmer, F. & Ludsteck, J.(2011). “The returns to job mobility and inter–regional migration: Evidence from Germany”, Papers in Regional Science, 90(3): 549-572. [https://doi.org/10.1111/j.1435-5957.2010.00326.x]
Lin, N. (2001). Social Capital: A Theory of Social Structure and Action. Cambridge: Cambridge University Press. [https://doi.org/10.1017/CBO9780511815447]
McLeod J, Kan U & López E.(2023). Origins of face-to-face interaction with kin in US cities. [https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.07944]
Schmutz, B., Sidibé, M. & Vidal–Naquet, E. (2021). “Why are low–skilled workers less mobile? The role of mobility costs and spatial frictions” Annals of Economics and Statistics, 142: 283-304. [https://doi.org/10.15609/annaeconstat2009.142.0283]
Yankow, J.(1999). “The wage dynamics of internal migration”, Eastern Economic Journal,, 25: 265-278.

저자 소개

이희정 heejeonglee@kongju.ac.kr

2012년 영국 버밍엄 대학교(University of Birmingham) 사회학과에서 박사학위를 취득하였으며, 현재 국립공주대학교 일반사회교육과에 재직 중이다. 주요 연구 분야는 문화사회학, 시민사회, 정보사회, 공유경제, 사회불평등, 청년 세대이다. 주요 논문으로 “청년들의 기회공정성 인식 분절화: 지역과 젠더를 중심으로”(2021), “청년들은 소득불평등을 어떻게 바라보고 있는가: 사회계층 인식과 능력주의 인식을 중심으로”(2022), “한국사회 공유경제의 의미와 변화: 차량공유경제 논쟁에 대한 문화사회학적 접근”(2023) 등이 있다.

추주희 jhch2024@jbnu.ac.kr

2015년 전남대 사회학과에서 박사학위를 받고, 현재 전북대학교 사회학과에 재직 중이다. 주요 연구 관심 분야는 소수자 연구, 젠더와 가족사회학, 문화사회학, 페미니즘 연구이다. 주요 논문으로는 “지역에 거주하는 고학력 여성청년의 경제활동에 대한 연구: 전공계열과 전공선택 지향의 상호작용을 중심으로”(2024), “금융기술 불법화 과정에서의 부채경험과 의미: 광주지역 ‘내구제대출’청년피해자를 중심으로”(2024) 등이 있다.

		여성청년			남성청년
		이동 여부		계	이동 여부		계
		지역이동	지역정주	계	지역이동	지역정주	계
취업여부	상용 임금직	247 (66.04) (22.47)	852 (45.56) (77.53)	1,099 (48.98) (100.0)	398 (73.98) (28.55)	996 (47.86) (71.45)	1,394 (53.23) (100.0)
취업여부	미취업	127 (33.96) (11.09)	1,018 (54.44) (88.91)	1,145 (51.02) (100.0)	140 (26.02) (11.43)	1,085 (52.14) (88.57)	1,225 (46.77) (100.0)
계		374 (100.0) (16.67)	1,870 (100.0) (83.33)	2,244 (100.0) (100.0)	538 (100.0) (20.54)	2,081 (100.0) (79.46)	2,619 (100.0) (100.0)

구분		정의와 측정
종속변수
취업		더미변수, 상용임금근로자일 경우 = 1, 그 외 = 0
지역이동		더미변수, 졸업한 지역대학 소재지와 일자리 소재지 일치하지 않을 경우 = 1, 그 외 = 0
독립변수
연령		연속변수, 조사기준일(2020년 9월 1일) 당시 연령
연령제곱		연속변수, 연령×연령 값으로 산출
대학 권역		더미변수, 대학 소재지 기준으로 4개(충청권, 경상권, 전라권, 강원권) 구분
전공계열		더미변수, 7개(인문, 사회, 교육, 공학, 자연, 의학, 예체능)로 구분
취업지향		더미변수, “해당 대학의 (편)입학 시 전공을 선택한 주된 이유는 무엇이었습니까?”라는 질문에
전공선택		직업 및 취업 전망이 밝아서라고 응답한 경우 = 1, 그 외 = 0
학점		연속변수, 100점 만점으로 재산출
직업훈련 횟수		연속변수, 직업 교육 혹은 훈련을 받았던 횟수
자격증 개수		연속변수, 소지한 자격증 개수
유보임금		연속변수, 졸업하기 직전 받아들일 수 있는 최저 연봉의 자연로그값
부모 자산		연속변수, “현재 부모님의 자산규모는 어느 정도 됩니까?”라는 질문에 대해 응답한 범주의 중간값 자연로그값
사회자본		더미변수, “현재 일자리에 들어가게 된 주된 경로는 무엇입니까?”라는 질문에 학교(학원) 선생님, 가족, 친지, 지인, 직장 근무자의 소개나 추천이라고 응답한 경우 = 1, 그 외 = 0
결혼		더미변수, 조사기준일 당시 기혼인 경우 = 1, 그 외 = 0
일 자 리 가 치 관	소득중요	연속변수, “다음은 일자리에서 고려하는 항목들입니다. 각 항목이 얼마나 중요하다고 생각하십니까?”라는 일자리 지원시 고려 항목에 관한 질문에 근로소득의 중요도, 5점 척도(1점: 전혀 중요하지 않음 ∼ 5점: 매우 중요함)
	개인발전중요	연속변수, 일자리 지원 시 고려 항목으로서 개인 발전 가능성의 중요도, 5점 척도(1점: 전혀 중요하지 않음 ∼ 5점: 매우 중요함)
	안정성중요	연속변수, 일자리 지원 시 고려 항목으로서 직장(고용) 안정성의 중요도, 5점 척도(1점: 전혀 중요하지 않음 ∼ 5점: 매우 중요함)
	복리후생중요	연속변수, 일자리 지원 시 고려 항목으로서 복리후생의 중요도, 5점 척도(1점: 전혀 중요하지 않음 ∼ 5점: 매우 중요함)
	사회평판중요	연속변수, 일자리 지원 시 고려 항목으로서 일자리에 대한 사회적 평판의 중요도, 5점 척도(1점: 전혀 중요하지 않음 ∼ 5점: 매우 중요함)
종사자 수		더미변수, 현재 일하는 사업체의 종사자 수를 3개 범주(49명 이하, 50∼299명, 300명 이상)로 구분
지 역 특 성	지역사업체수	연속변수, 졸업한 대학 소재 지역의 만명당 사업체 수
지 역 특 성	지역문화시설수	연속변수, 졸업한 대학 소재 지역의 십만명당 문화기반시설 수

		여성청년 (2,244명)		남성청년 (2,619명)		Q	여성청년 (1,099명)		남성청년 (1,394명)		Q
		취업	미취업	취업	미취업	Q	지역이동	지역정주	지역이동	지역정주	Q
주) 1) 평균을 제외한 나머지 단위는 % 2) * p<.01, p<.05, * p<.1
연령	<=25	48.1	51.9	52.3	47.7	2.37	21.5	78.5	26.8	73.2	0.30
	26∼29	50.5	49.5	53.0	47.0		24.6	75.4	29.1	70.9
	>=30	50.0	50.0	62.1	37.9		8.3	91.7	23.7	76.3
	평균(세)	24.9	24.8	26.8	26.6		25.1	24.8	26.8	26.8
대학권역	충청권	51.6	48.4	56.5	43.5	4.57**	22.6	77.4	35.5	64.5	4.63**
	경상권	49.3	50.7	53.7	46.3		22.5	77.5	29.2	70.9
	전라권	45.5	54.5	48.2	51.8		20.8	79.2	19.4	80.7
	강원권	52.3	47.7	64.7	35.3		32.4	67.7	36.4	63.6
전공	인문	41.5	58.5	42.5	57.5	13.8***	27.7	72.3	29.0	71.0	0.01
	사회	45.6	54.4	54.1	46.0		19.7	80.3	26.0	74.0
	교육	52.9	47.1	49.0	51.0		17.0	83.0	26.8	73.2
	공학	50.7	49.3	55.0	45.0		30.9	69.1	30.6	69.4
	자연	41.4	58.6	50.0	50.0		25.4	74.6	25.2	74.9
	의약	73.3	26.7	68.9	31.1		17.8	82.2	25.8	74.2
	예체능	37.3	62.7	48.8	51.2		25.6	74.4	30.7	69.4
취업지향선택	없음	46.1	53.9	49.3	50.8	62.2***	23.3	76.7	26.9	73.2	0.67
취업지향선택	있음	58.8	41.2	62.1	37.9	62.2***	20.2	79.8	31.6	68.5	0.67
학점	<=65	39.5	60.5	47.7	52.3	14.0***	6.1	93.9	23.5	76.5	8.90***
	66∼89	49.0	51.0	52.6	47.4		22.3	77.7	28.3	71.7
	>=90	52.1	47.9	60.2	39.8		27.3	72.7	32.1	67.9
	평균(100점)	81.5	80.2	79.6	78.0		82.4	81.3	80.1	79.4
직업훈련횟수	0	47.0	53.0	52.2	47.8	36.4***	21.7	78.3	27.6	72.4	3.39*
	1	54.5	45.6	58.0	42.1		26.9	73.1	34.6	65.4
	2	71.7	28.3	65.1	34.9		25.6	74.4	32.1	67.9
	3 이상	74.1	25.9	65.8	34.2		25.6	74.4	32.0	68.0
	평균	0.46	0.17	0.30	0.17		0.38	0.48	0.34	0.28
자격증개수	0	44.5	55.5	49.2	50.8	2.80*	29.9	70.1	29.8	70.2	4.00**
	1	56.1	43.9	57.6	42.4		18.7	81.3	26.8	73.2
	2	46.6	53.4	56.1	43.9		18.2	81.8	27.6	72.4
	3 이상	46.0	54.1	52.5	47.6		19.9	80.2	30.4	69.6
	평균	1.18	1.20	1.14	1.06		0.99	1.24	1.12	1.15
유보임금	<=2400만	46.7	53.3	49.4	50.6	8.80***	15.1	85.0	22.4	77.6	41.4***
	2401∼2800만	51.0	49.0	51.7	48.3		24.7	75.3	25.9	74.1
	2801∼3000만	49.8	50.2	54.4	45.6		25.9	74.1	27.2	72.8
	>3000만	50.6	49.4	57.0	43.0		34.4	65.6	39.1	60.9
	평균(로그값)	7.82	7.85	7.91	7.87		7.93	7.79	7.99	7.88
부모 자산	<1억5천만	46.7	53.3	47.9	52.2	9.44***	22.8	77.2	30.7	69.3	0.44
	1억5천∼3억	49.1	50.9	56.2	43.8		22.5	77.5	24.7	75.3
	3억∼5억	51.4	48.6	56.1	44.0		21.0	79.1	26.4	73.6
	>=5억	49.8	50.2	54.7	45.3		24.7	75.4	36.9	63.1
	평균(로그값)	9.85	9.76	9.92	9.76		9.83	9.85	9.89	9.93
사회 자본	없음	45.4	54.6	48.9	51.1	193***	24.5	75.5	31.3	68.7	29.6***
사회 자본	있음	72.5	27.6	79.3	20.7	193***	14.1	85.9	18.5	81.5	29.6***
결혼	기혼	41.9	58.1	70.3	29.7	0.54	16.7	83.3	19.2	80.8	1.45
결혼	그 외	49.1	50.9	53.0	47.0	0.54	22.6	77.4	28.7	71.3	1.45
일자리 가치관(5점)	소득중요						4.45	4.29	4.33	4.20	17.3***
	개인발전중요						4.12	3.96	4.12	3.93	21.6***
	안정성중요						4.29	4.20	4.17	4.12	2.89*
	복리후생중요						4.19	4.07	4.07	3.93	13.1***
	사회평판중요						3.72	3.62	3.66	3.47	11.1***
종사자 수	<=49명						17.3	82.7	21.9	78.1	54.4***
	50-299명						24.8	75.2	30.4	69.6
	>=300명						33.6	66.4	37.9	62.2

구분		상용직 취업		지역이동
구분		Coef.	S.D.	Coef.	S.D.
주) * p<.01, p<.05, * p<.1
연령		0.043**	0.019	0.718***	0.157
연령제곱				-0.014***	0.003
대학권역 (기준:경상권)	충청권	0.009	0.073	-0.166*	0.092
	전라권	-0.164**	0.070	0.020	0.089
	강원권	-0.015	0.164	0.009	0.175
전공 (기준: 인문)	사회	0.072	0.093	-0.171*	0.097
	교육	0.263**	0.103	-0.386***	0.108
	공학	0.181*	0.105	-0.131	0.109
	자연	0.019	0.102	-0.023	0.106
	의약	0.756***	0.111	-0.754***	0.113
	예체능	-0.170	0.117	0.172	0.124
취업지향 전공선택		0.146**	0.069	-0.165**	0.070
학점		0.011***	0.003	-0.006**	0.003
직업 훈련 횟수		0.177***	0.033	-0.086***	0.027
자격증 개수		-0.008	0.019	-0.021	0.020
유보임금		-0.082	0.055	0.496***	0.104
부모 자산		0.054**	0.025	-0.061**	0.026
사회자본		0.733***	0.084	-0.722***	0.083
결혼		-0.173	0.203	0.123	0.217
일자리 가치관	소득 중요			0.038	0.029
	개인발전 중요			0.044*	0.027
	안정성 중요			-0.027	0.029
	복리후생 중요			0.017	0.028
	사회평판 중요			-0.009	0.019
종사자 수 (기준: 49명이하)	50-299명			0.100**	0.046
종사자 수 (기준: 49명이하)	300명 이상			0.155***	0.056
지역 특성	지역사업체 수			-0.0010**	0.0005
지역 특성	지역문화시설 수			-0.002	0.017
상수		-2.119***	0.689	-11.063***	2.177
LR test (Ho: ρ = 0)		χ2(1)=6.70***
Wald test		χ2(28)=295.13***
관측수(censored/uncensored)		2,244(1,145/1,099)

구분		상용직 취업		지역이동
구분		Coef.	S.D.	Coef.	S.D.
주) * p<.01, p<.05, * p<.1
연령		0.031**	0.015	0.111	0.137
연령제곱				-0.002	0.003
대학권역 (기준:경상권)	충청권	0.082	0.069	0.101	0.086
	전라권	-0.151**	0.063	0.052	0.082
	강원권	0.291*	0.163	0.022	0.166
전공 (기준: 인문)	사회	0.195*	0.107	-0.202*	0.113
	교육	0.147	0.136	-0.041	0.141
	공학	0.174*	0.097	-0.151	0.102
	자연	0.088	0.111	-0.095	0.116
	의약	0.515***	0.147	-0.445***	0.147
	예체능	0.090	0.143	-0.022	0.149
취업지향 전공선택		0.257***	0.057	-0.159***	0.057
학점		0.012***	0.002	-0.008***	0.002
직업 훈련 횟수		0.099***	0.031	-0.037	0.023
자격증 개수		0.007	0.018	-0.020	0.018
유보임금		0.026	0.034	0.007	0.035
부모 자산		0.090***	0.024	-0.093***	0.024
사회자본		0.850***	0.079	-0.779***	0.073
결혼		0.410*	0.223	-0.379*	0.227
일자리 가치관	소득 중요			0.038	0.025
	개인발전 중요			0.073***	0.025
	안정성 중요			-0.043	0.030
	복리후생 중요			-0.005	0.032
	사회평판 중요			0.037**	0.018
종사자 수 (기준: 49명이하)	50-299명			0.126***	0.039
종사자 수 (기준: 49명이하)	300명 이상			0.199***	0.047
지역 특성	지역사업체 수			0.0005	0.0004
지역 특성	지역문화시설 수			-0.020***	0.005
상수		-3.139***	0.544	0.352	1.909
LR test (Ho: ρ = 0)		χ2(1)=5.80**
Wald test		χ2(28)=243.40***
관측수(censored/uncensored)		2,619(1,225/1,394)