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사회서비스 확대와 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있음에도 불구하고, 사회서비스에 대한 개념적 합의는 여전히 이뤄지지 못하고 있다(김용득, 2017). 사회서비스의 개념적 정의를 위한 시도들 또한 있었지만, 각 연구에서 사회서비스의 정의는 여전히 차이를 보이고 있다. 연구자에서 따라 때로는 국가가 공적으로 제공하는 포괄적 서비스의 의미로, 때로는 사회복지서비스와 같은 의미로, 때로는 사회서비스바우처의 의미로 사용하기도 한다(김용득, 2017). 이와 같이 사회서비스에 대한 개념적 합의가 어려운 이유는 국가별로 그리고 우리나라의 관련 법규에서 사회서비스의 내용, 범위, 이용자 등이 각기 다르게 나타나기 때문이라 할 수 있다(남찬섭, 2012).

이러한 상황에서 본 연구는 사회서비스를 바우처 방식으로 제공되는 사회서비스로 한정하고자 하였다. 이는 지난 10년간 확대된 사회서비스 영역에 보다 초점을 두기 위함이다. 김영종(2012)에 따르면, 우리나라 사회서비스는 1세대인 생활시설원조, 2세대인 이용 서비스 원조, 3세대인 바우처 방식으로 구분할 수 있으며 여전히 통합되지 않은 상태로 공존하고 있다. 이에 최근의 공급확대가 의도한 목적을 달성하였는가를 살펴보기 위해서는 원조 방식의 사회복지서비스와 바우처 방식의 사회서비스를 구분할 필요가 있다.

한편, 삶의 질이 무엇인지를 규정하는 것 또한 어렵고, 그 자체가 하나의 연구 분야이자, 특정 사회 집단, 학문 분야별로 각기 다른 차원들을 구성하고 정의한다(Bowling & Windsor, 2001). 일반적으로 삶의 질은 신체적, 정서적, 사회적으로 건강한 삶의 욕구(need)를 포괄하며, 행복, 안녕(well-being), 복지, 만족도, 행복감 등의 개념과 중복하여 사용하기도 한다(배정희, 윤옥화, 2014; Bowling & Windsor, 2001).

1970년대 이전에는 경제적 지표를 활용한 객관적 평가가 주를 이루었지만, 이후에는 개인의 행복감과 만족감과 같은 주관적 측면을 포함하는 개념으로 확대되었다(Gómez, Ángel, & Arias, 2011; Prasoon & Chaturvedi, 2016). 즉 삶의 질은 소득, 주거, 교육수준 등 사회적 물리적 환경요소들을 통해 객관적으로 측정되어왔지만, 행복혹은 만족에 대한 개인적 감정과 같은 주관적 측면을 포괄하는 개념으로 발전하였고(Bowling & Windsor, 2001; Gómez et al., 2011), 최근에는 주관적 삶의 질의 중요성이 더욱 조명 받고 있다.

주관적 삶의 질은 개인들이 인식하는 삶에 대한 주관적 만족감에 의해 결정된다고 할 수 있다. 개인의 삶의 질은 주관적으로 평가하는 삶의 만족도로 표출될 수 있기 때문이다(Meggiolaro & Ongaro, 2015). 실제로, OECD(2013)는 삶의 만족도가 개인의 인생에 대한 주관적 평가로서 개인의 삶의 질을 측정하기에 매우 유용한 변수임을 제시한다.⁴⁾

이러한 주관적 삶의 질에 대한 측정은 전반적인 삶의 질에 대한 평가를 묻는 하나의 질문을 활용하기도 하지만(Gómez et al., 2011), 다양한 영역을 포함하기도 한다. 예컨대, 세계보건기구(WHO)의 경우 삶의 질과 관련된 영역을 신체적·정신적 건강, 자립수준, 사회적 관계, 환경과의 관계로 구분하고, ASCS(Adult Social Care Survey)에서는 통제, 존엄, 돌봄, 식생활, 안전, 직업, 사회참여, 주거의 8가지 영역으로 구분한다(Department of Health & Social Care, 2018). Schalock & Verdugo(2007)는 자기결정, 사회적 통합, 대인관계, 권리, 물질적·정서적·신체적 안녕, 자기계발 등으로 삶의 질 영역을 나누기도 하였다. 결론적으로 주관적 삶의 질은 개인의 특성과 더불어 물리적·사회적 환경에 대한 개인의 인식이나 평가로 구성되어 있음을 알 수 있다.

본 연구는 삶의 질에 대한 최근의 경향과 관련 경험적 연구들을 고려하여 삶의 질을 주관적 삶의 질로 측정하였다(김정훈, 2018; 이재웅, 양혜린, 2015; 이진숙, 최원석, 2014; Gómez et al., 2011; Li, Jiang, Li, & Zhang, 2018; Schalock & Verdugo, 2007). 구체적으로는 한국복지패널에서 제공되는 건강, 가족의 수입, 주거환경, 가족관계, 직업, 사회적 친분관계, 여가생활의 7가지 영역을 포함한다.

한편, 삶의 질은 사회 정책과 실행을 평가하고 수정하기 위한 체계적 도구로 발전해왔으며(Miller, Cooper, Cook, & Petch, 2008; Verdugo et al., 2010), 사회서비스를 평가하는 도구 또는 평가 틀의 요소로 활용되고 있다. 예컨대, 웨일스 정부와 영국의 보건·사회복지부(Department of Health & Social Care)는 장기요양서비스 평가 요소로서비스와 지원이 필요한 사람들에 대한 삶의 질향상을 상정하고 구체적인 평가 방법들을 제시한다(Department of Health & Social Care, 2018; Welsh Government, 2016). 그뿐만 아니라 학술적 연구들도 사회적 지원 및 서비스와 삶의 질간 관계를 경험적으로 검증해 왔다(Ferguson & Spruijt-Metz, 2006; Gómez et al., 2011; Li etal., 2018; Schalock & Verdugo, 2007; Schalock, Bonham, & Verdugo, 2008).

앞서 언급했듯이, 삶의 질 향상은 우리나라 사회보장법에 명시된 사회서비스 제공의 목적 중 하나이다. 그뿐만 아니라 보건복지부의 지역사회투자사업 안내를 보면 사회서비스의 필요성을 “사회로부터 서비스·일자리를 제공받음에 따른 사회적 신뢰 형성, 삶의 질에 대한 격차 완화 등으로 사회통합에 기여(보건복지부, 2018, 4쪽)”로 제시하여, 사회서비스의 중요한 목적 중 하나로 삶의 질 향상을 상정한다. 다만, 우리나라의 경우 사회서비스의 정책효과로서 삶의 질을 구체적으로 평가하지 않고 있다. 사회서비스의 품질평가에는 이용자 만족도를 조사하여 이용자 관련 평가를 포함하지만, 서비스 기관의 운영 체계, 정보제공, 서비스 제공 및 모니터링, 제공 인력 등 주로 서비스 제공기관에 초점을 둔다(사회보장정보원, 2017).

우리나라에서 사회서비스와 삶의 질 간 관계는 주로 학술적 연구들에서 중요하게 다루어졌다. 기존의 연구들은 사회서비스와 이용자 삶의 질 간직접적 인과 관계부터, 매개, 조절 효과 등 다양한 인과 관계를 파악하는데 중점을 둔다(강혜규 외, 2012; 배성우 외, 2011; 배정희, 윤옥화, 2014; 이진숙, 최원석, 2014; 전병주, 2013; 천재영, 최영, 2014; 황태연, 박찬일, 이종국, 고영, 이명수, 이우경, 2001).

예컨대, 전병주(2013)는 지역사회투자사업의 하나로 제공되는 노인 맞춤형 운동 처방 서비스가 삶의 질에 미치는 영향력을 분석하였는데, 서비스참여 집단에서 삶의 질이 유의미하게 상승하였음을 발견하였다. 국내 연구는 아니지만, Li et al.(2018)과 Ng, Tey, & Asadullah(2017)의 연구에서는 지역사회에서 제공되는 사회서비스 이용정도가 노년기 삶의 질에 미치는 긍정적인 효과가 있음이 발견되었다.

사회서비스의 직접적 효과가 아닌 매개 효과를 검증한 이진숙, 최원석(2014)은 소득 활동과 관련된 서비스인 노인일자리사업, 취업지원/알선서비스 외에 자원봉사활동지원, 여가서비스가 삶의 질에 미치는 영향력을 검증하였다. 연구 결과 사회서비스의 이용 정도가 자아존중감을 매개로 삶의 질에 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이재웅, 양혜린(2015)은 주거취약계층 대상으로 15가지 사회서비스 이용 경험이 주거비 부담과 삶의 질 간 관계에 조절 효과가 있음을 발견하였다. 구체적으로 다양한 사회서비스의 경험은 주거비 부담이 삶의 질에 미치는 부적 효과를 감소시키는 것으로 나타났다.

특정 대상에게 제공되는 사회서비스에 대한 종단적 분석도 수행되었다. 배성우 외(2011)는 정신장애인들을 대상으로 5년간 삶의 질 변화를 분석하여 지역사회 정신보건 프로그램이 삶의 질에 긍정적인 영향을 미치고 있음을 발견하였다.

이와 같은 경험적 연구들은 개별 사회서비스나 특정 대상에게 제공하는 사회서비스가 지니는 효과를 다각적으로 살펴보는데 의의를 지닌다. 다만, 이들 연구는 전반적으로 확대된 사회서비스의 공급이 전체 사회적 맥락에서 지니는 효과를 분석하지 못한다. 사회서비스에 대한 이용 경험을 전반적으로 파악하는 연구(이재웅, 양혜린, 2015)에서는 15가지 사회서비스의 이용 경험의 합을 통해 전반적인 사회서비스 이용이 지니는 영향력을 살펴보고 있지만, 주거 취약계층이라는 특정 대상으로 연구범위를 한정하였기 때문에 전체 사회적 맥락은 논의하지 못한다. 즉 사회서비스 공급 확대를 통해 이용자 삶의 질 향상이 달성되는가를 살펴보기 위해서는 다양한 사회서비스를 포함하는 둘 간의 종단적 관계에 대한 검증이 필요하다. 이러한 분석은 사회서비스 공급 확대가 지니는 의미를 확인하는 차원, 향후 사회서비스의 방향성 논의에 있어 기초적 자료를 제공할 수 있다는 점에서 중요하다 할 수 있다.

다음 절에서는 기존의 경험적 연구들이 제시하는 삶의 질에 영향을 미치는 요인들을 살펴본다. 삶의 질에 영향을 미치는 요인들은 매우 광범위하여 모두를 고려할 수는 없지만, 가능한 다양한 요인들을 분석에 포함하고자 하였다.

앞서 언급했듯이, 삶의 질은 물질적 요인과 관련있다는 관점이 지배적이었고, 이에 초기 연구들은 주로 소득과 같은 경제적 지표와 삶의 질 간 관계에 주목하였다(Prasoon & Chaturvedi, 2016). 하지만 1980대 이후 소득만이 행복과 관련이 있다는 인식에 대한 비판이 제기되면서 삶의 질과다양한 요인들의 관계를 살펴보는 연구들이 수행되었다(Gómez et al., 2011). 본 연구는 사회서비스와 삶의 질 간 관계에 대한 과대 추정의 오류를 피하고자, 관련된 다양한 요인들을 통제변수로 활용하였다. 이를 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.

인구·사회학적 요인은 성별, 연령, 결혼상태, 교육수준, 종교, 가구원수, 건강상태, 소득, 소득계층, 노동 상태, 거주 지역이 포함되었다. 먼저, 성별은 전 연령에서 여성이 남성보다 삶의 질이 높지만, 연령이 증가할수록 격차가 감소한다고 보고된다(OECD, 2013; Prasoon & Chaturvedi, 2016). 일반적으로 연령이 증가할수록 전반적인 삶의 질이 감소하는 것으로 보고하는데(Prasoon & Chaturvedi, 2016), 강성진(2010)의 연구에서는 연령과 삶의 질 사이에 U자 형태의 관계가 나타나기도 하였다. 결혼상태 역시 삶의 질에 영향을 미치는 것으로 알려져 있으며, 다수의 연구에서 배우자가 있는 경우가 미혼인 경우보다 삶의 질이 높은 것으로 나타났다(강성진, 2010; 전병주, 2013; Aquino, Russell, Cutrona, & Altmaier, 1996).

다음으로 교육수준은 삶의 질에 긍정적인 효과가 있는 것으로 보고된다(Edgerton, Roberts, & von Below, 2012). 교육수준이 독립적으로 삶의 질에 영향을 미치기도 하지만, 교육수준이 높을수록 소득이 높을 가능성, 노동 시장에서 유리할 가능성이 있어 삶의 질이 높아질 수 있다(OECD, 2013). 종교의 경우 종교가 있는 사람이 없는 사람보다 삶의 질이 높은 것으로 나타나는데, 경험적 연구의 결과는 일치하지 않는다(Ferriss, 2002). 가구원 수의 경우 몇몇 연구에서 삶의 질과의 관계를 살펴보고 있으나, 관계가 없거나 가구원 수가 많을수록 삶의 질이 낮아지는 것으로 나타나는 등 연구에 따라 차이를 보인다(이재웅, 양혜린, 2015; 전병주, 2013).

건강상태는 주로 노인의 전반적인 삶의 질에 영향을 미치는 것으로 알려져 있으나(전병주, 2013), 다수의 연구는 노인뿐만 아니라 다른 연령층에서도 건강 관련 요인이 삶의 질과 관련 있음을 보고한다(Proctor, Maltby, & Linley, 2009; Van-Praag, Frijters, & Ferrer-i-Carbonell, 2003). 한편, 주관적 건강상태는 삶의 질과 밀접한 관련이 있다고 인식되지만, 종단적 관계는 없는 것으로 보고 되기도 하였다(이영리 외, 2016).

소득과 노동 상태는 경제적 요소로서 개인의 행복감, 삶의 질에 영향을 미치는 주요한 요소로 논의되었다(Aquino et al., 1996; Frey & Stutzer, 2002; OECD, 2013; Rode, 2004; Van-Praag et al., 2003). 선행연구들은 개인의 소득뿐만 아니라가구의 소득, 다른 사람과의 소득격차, 빈곤 상태, 소득계층과 같은 소득 관련 변수(황여정, 김수혜, 2010)와 고용상태나 직무만족 등 노동과 관련 요인들이 삶의 질에 미치는 영향을 보고하였다(강성진, 2010; Frey & Stutzer, 2002; Rode, 2004).

심리적·정서적 요인에는 자아존중감, 우울 그리고 자원봉사활동을 포함하였다. 먼저, 관련 연구들은 자아존중감이 삶의 질에 긍정적인 영향을 미치고 있음을 보고한다(Griffiths, Parsons, & Hill, 2010; Van Dongen, 1996). 주로 아동, 청소년, 노인과 같은 특정 시기나, 암환자와 같은 특정 질환을 가지고 있는 사람들을 대상으로 하는 연구들이 주를 이루지만(Langeveld, Grootenhuis, Voute, De Haan, & Van Den Bos, 2004), 이진숙, 최원석(2014)은 사회서비스 이용 정도가 자아존중감을 높이고 이를 통해 삶의 질에 긍정적 영향을 미치고 있음을 보고하기도 하였다.

한편, 우울은 삶의 질에 부정적인 영향을 미치는 것으로 보고된다(Aquino et al., 1996; Goldney, Phillips, Fisher, & Wilson, 2004; Li et al., 2018). 자아존중감과 유사하게 우울과 관련된 연구는 주로 질병을 지닌 환자들의 우울이 삶의 질에 미치는 영향을 살펴보는데(Cramer, Blum, Reed, & Fanning, 2003; Goldney et al., 2004), 우울을 포함하는 다양한 인과관계에 관한 연구도 존재한다. 예컨대, Li et al.(2018)의 경우 노년기 우울이 삶의 질에 미치는 부정적 영향이 사회적 지지를 통해 감소할 수 있음을 보고하였다.

마지막으로 자원봉사활동은 사회활동 참여의 일환으로 삶의 질과 관련 있다고 할 수 있다(이영리 외, 2016; Cattan, Hogg, & Hardill, 2011; George, 2011). 일반적으로 자원봉사활동은 삶의 질에 긍정적인 영향을 미친다고 알려져 있다(George, 2011). 경험적 연구의 결과는 대체로 일치하는데 Aquino et al.(1996)은 자원봉사활동 참여와 자원봉사시간이 노년기 삶의 질에 긍정적인 영향을 미치고 있음을 보고하였으며, Cattan et al.(2011) 역시 자원봉사활동이 노년기 삶의 질 향상에 주요한 변수임을 확인하였다.

본 연구는 사회서비스 이용 경험과 삶의 질관계의 종단적 양상을 살펴보고자 한국복지패널(Korean Welfare Panel Study)을 분석자료로 활용하였다. 한국복지패널은 소득계층, 경제활동상태, 생활 실태와 복지 욕구, 사회서비스 이용 경험 등 다양한 변수들을 포괄적으로 조사하고, 전국 가구의 특성을 고려하여 농어촌과 읍면까지 표본으로 포함하고 있어 표본의 대표성이 높다.

본 연구의 주요 변수인 사회서비스 관련 정보들은 2008년 4차 조사부터 조사가 이루어졌다. 이에 본 연구는 2008년 4차 조사부터 2016년 12차 조사까지 9년간 자료를 활용하여 종단자료를 구축하였다. 분석 자료는 인구·사회학적 배경과 사회서비스 이용 정보가 포함된 가구 패널 데이터와 노동 상태, 자원봉사활동, 자아존중감, 우울 등이 조사된 가구원 패널 데이터를 결합한 자료를 활용하였다. 본 연구의 분석 모형에 포함된 관련변수의 조사가 어렵다고 판단되는 20세 미만의 사례는 분석에서 제외하였고, 최종 분석모형에 포함된 표본 수는 19,011명이다.

본 연구의 종속변수는 삶의 질이다. 한국복지패널에는 건강, 가족의 수입, 주거환경, 가족관계, 직업, 사회적 친분 관계, 여가 그리고 전반적 삶의 만족까지 8가지 문항에 대해 ‘1=매우 불만족’～‘5=매우 만족’ 의 5점 리커트 척도로 주관적 삶의 질을 조사하고 있다. 본 연구에서는 전반적 만족을 제외하고 7개 문항의 평균으로 삶의 질을 측정하였고 점수가 높을수록 삶의 질이 높음을 의미하며, Cronbach’α 값은 .751로 나타났다.

다음으로 독립변수인 사회서비스 관련 변수는 사회 서비스 이용 경험, 사회서비스 이용 정도, 사회서비스 만족도로 구성하였다. 먼저, 사회서비스이용 경험은 지난 1년간 바우처서비스 이용 경험에 대한 응답으로 ‘경험 있음=1’과 ‘경험 없음=0’의 이항변수로 구성하였다. 다음으로 사회서비스 이용 정도는 본 연구의 연구 기간인 4차～12차동안 지속해서 조사된 사회서비스로 한정하였고, 이에 4～5차 연도에만 조사된 비만아동건강서비스, 12차부터 조사되기 시작한 에너지바우처의 경우는 제외하였다. 구체적으로 사회서비스 이용 정도 산출에 포함된 사회서비스는 노인돌봄종합서비스, 장애활동지원, 산모신생아도우미, 가사간병방문서비스, 아동인지능력향상, 임신출산 진료비지원, 발달재활서비스, i사랑 보육서비스, 언어발달지원, 기타바우처서비스의 10가지이며, 이용 경험 ‘있음=1’, ‘없음=0’으로 변환한 뒤, 이를 합산하여 산출하였다. 마지막으로 사회서비스 만족도는 이용 정도 산출에 포함된 서비스 중 만족도 조사가 제외된 기타바우처서비스를 제외하고 9가지 서비스에 대한 만족도 5점 리커드 척도(‘1=매우 불만족’, ～‘5=매우 만족’)의 평균으로, 점수가 높을수록 만족도가 높음을 의미한다. 다만, 사회서비스 만족도 조사는 4차～7차 혹은 5～7차 연도 만 조사되어 사회서비스 이용 경험과 이용 정도의 조사 기간과 차이가 있기 때문에 별도의 모형을 구성하여 분석하였다.

통제변수는 인구·사회학적 요인인 성별, 연령, 종교, 건강상태, 가구원 수, 거주 지역, 소득, 소득계층, 노동 상태와 심리·정서적 요인인 자아존중감, 우울, 자원봉사활동을 포함하였다. 성별의 경우 ‘남성=0’, ‘여성=1’로 하는 이항변수로 구성하였고, 연령의 경우 이차함수관계를 확인하기 위해 연령과 연령 제곱을 활용하였다. 결혼상태의 경우 비해당, 유배우, 사별, 이혼, 별거, 미혼의 6개의 집단으로 조사된 문항을 유배우, 사별·이혼·별거, 미혼의 세 집단 변환한 뒤 ‘유배우’를 기준으로 2개의 더미변수를 구성하였다. 종교의 경우 ‘있음=1’, ‘없음=0’의 이항변수로, 건강상태는 주관적 건강상태로 ‘1=아주 건강하다’～‘5=건강이 아주 안 좋다’로 점수가 높을수록 건강상태가 좋지 않은 것으로 측정된 문항을 역점수화 하였다. 교육수준은 무학, 초등학교, 중학교, 고등학교, 전문대학, 대학교, 대학원(석/박사)로 조사된 것을 활용하였다.

다음으로 소득의 경우 가처분소득을 활용하였으며, 가처분소득과 더불어 또 다른 경제적 여건을 파악하기 위한 변수로 소득 계층 변수를 활용하였다. 이는 빈곤 상태, 소득 계층이 삶의 질에 영향을 미칠 수 있다는 경험적 연구들의 결과를 고려하기 위함이다. 구체적으로 소득계층은 균등화 소득에 따른 가구구분 즉, 균등화 소득의 중위 60%를 기준으로 ‘저소득 가구=1’, ‘일반 가구=0’의 이항변수로 구성하였다. 노동 상태는 ‘임금소득자와 자영업자=1’, ‘무급가족자원봉사와 미취업자=0’으로 하는 이항변수로 구성하였다.

가구원 수는 함께 거주하는 가구원 수에 대한 응답을 사용하였고, 거주 지역은 ‘서울시’, ‘광역시’, ‘시’, ‘군’, ‘도농복합군’로 5개로 구분된 변수를 서울시와 광역시를 합친 ‘대도시’를 기준으로 하여 ‘중·소도시’, ‘군·도농복합군’의 2개의 더미변수를 구성하였다.

심리·정서적 요인 중 자아존중감은 Rosenberg의 자아존중감 척도로 6개의 긍정 문항과 4개의 부정 문항으로 구성되었다(‘1=대체로 그렇지 않다’～‘4=항상 그렇다’, 4점 리커드 척도). 점수가 높을수록 자아존중감이 높음을 의미하도록 부정문항을 역점수화 하였고, 척도의 Cronbach’α 값은 .772로 나타났다. 우울의 경우 CES-D 11개의 문항 중 2개의 긍정 문항을 역코딩 하여(‘1=극히 드물다’～‘4 대부분 그랬다’ 4점 리커드 척도)점수가 높을수록 우울한 상태인 것으로 합산하였고, Cronbach’α 값은 .793으로 나타났다. 마지막으로 자원봉사활동 경험은 ‘정기적인 기부나 자원봉사활동 참여 여부’가 있는 경우 1, 없는 경우를 0으로 하는 이항변수로 구성하였다.

종단적 관점에서 사회서비스와 삶의 질 간 관계를 분석하기 위한 모형으로서 본 연구는 동적패널 모형(Dynamic panel model)을 활용하였다. 동적 패널 모형은 종속변수가 과거의 값과 상관관계 즉, 시계열 상관이 존재하는 경우 활용하는 모형이다. 본 연구는 동일한 자료를 활용한 이전 연구(이영리 외, 2016)에서 삶의 질에 자기 상관이 발견되었으며, 시간이 지날수록 증가하다가 증가폭이 감소하는 2차 함수의 형태를 보인 점 그리고 삶의 질의 초기값과 변화율에 공분산 관계가 발견되었다는 점에서 삶의 질에 내생성이 있을 것으로 판단하고 동적 패널 모형을 활용하였다.

구체적으로 동적 패널 모형은 y_-1, y_-2 등 종속변수의 과거의 값이 우변에 존재하는 모형이다(한치록, 2017). 즉, 우변에 종속변수의 시차변수인 y_-1이 투입되는 모형으로, 이를 간단하게 표현하면 다음 식과 같다.

y_it=α+γy_it-1+βx_it+μ_i+ϵ_it,

i=1, ...n, t=1...T

동태적 모형에는 개별효과(μ_i)와 여타 설명변수(x_it) 및 종속변수(y_i0)의 관계 혹은 μ_i의 분포에 대한 가정에 따라 고정효과와 임의효과를 구분한다. 고정효과 모형은 μ_i가 ϵ_it들과 상관이 없다는 것 외에 어떠한 가정도 하지 않으며, 임의효과 모형은 μ_i와 ϵ_it가 서로 간에는 독립이며, x_it가 μ_i와 ϵ_it에 대하여 독립이라고 가정한다. 이때 y_-1은 μ_i와 상관되고, 총오차(μ_it)와 상관되기 때문에 OLS 추정은 불편추정량을 얻을 수 없다(한치록, 2017).

이를 해결하기 위해 Bhargava & Sargan(1983)은 무한히 먼 과거부터 데이터가 생성되기 시작하여 그 결과로 0기에 y_i0가 형성되었음, 즉 외생적으로 주어졌다고 가정한 뒤, 이로부터 μ_i0, μ_i1, .....μ_it의 분산과 공분산 구조를 통해 임의효과를 추정하는 준최대우도추정법(Quasi-maximum likelihood estimation, 이하 QML)을 제시하였다(한치록, 2017; Kripfganz, 2016).⁵⁾

QML은 고정효과와 임의효과 모두 추정하는 것이 가능하며, 짧은 시간으로 구성된 동적 패널 자료의 경우 편향을 우회하는 함수 모델링이 가능하여 보다 효율적인 추정을 할 수 있다(Kripfganz, 2016). 본 연구는 삶의 질이 지니는 내생성과 통제변수에 시간불변변수가 포함되기 때문에 고정효과와 임의효과 중 효율적인 추정량이 무엇인지를 판별할 필요가 있다는 점, 사회서비스 만족도의 경우 4개 년도의 조사 자료만을 사용하기 때문에 비교적 짧은 시간으로 구성되었다는 점을 고려하여 QML 방식을 활용하였다.

사회서비스와 삶의 질의 종단적 관계를 분석하기 위한 본 연구의 분석 과정은 다음과 같다. 먼저, 본 연구의 주요 독립변수인 사회서비스 이용 경험과 사회서비스 만족도의 조사 기간의 차이를 고려하여 각각의 모형을 구성하였다. 다음으로 종속변수인 삶의 질의 자기 상관에 대한 검증 결과 시계열상관이 발견되어 분석모형으로서 동적 패널 모형이 적합함을 확인하였다. 다음으로 연구모형의 고정효과와 확률효과의 추정량 비교하였다. QML방식을 활용할 때, 횡단면 이분산성(cross-sectional heteroskedasticity)이 존재할 경우 전통적인 하우스만 검정(Hausman test)은 확률효과의 추정량이 효율적이지 않다. 따라서 일반화된 하우스만 검증(Generalized Hausman test)을 수행하는 것이 적절하다(Kripfganz, 2016).⁶⁾ 이에 본 연구는 고정효과와 확률효과를 비교하기 위해 일반화된 하우스만 검정을 수행하였다.

본 연구의 분석 누적 기간 기술통계를 살펴보면 <표 2>와 같다. 먼저 인구·사회학적 요인에서 성별은 남성이 44.59% 여성이 55.41%로 여성이 비율이 더 높았다. 연령은 평균 54.49세(SD=18.47)로 나타났고, 결혼 상태는 유배우 63.05%, 사별·별거·이혼 20.72%, 미혼 16.22%로 나타났다. 종교는 종교가 있는 사람이 51.77%, 없는 사람이 48.23%로 종교가 있는 사람의 비율이 약간 높았다. 가구원 수는 평균 2.90명(SD=1.31)이었으며, 주관적 건강상태의 경우 건강한 편이라고 응답한 사람이 44.65%로 가장 많았고, 보통이다 20.90%, 건강하지 않은 편이다 20.08%, 아주 건강하다11.77%, 건강이 아주 안 좋다 2.60%로 나타났다. 교육수준은 고등학교 27.87%, 초등학교 20.76%, 대학교 17.96%, 중학교 11.64% 등의 순으로 나타났으며, 가처분 소득은 평균 3924.22만원(SD=4638.54)로 소득 차가 크다 할 수 있다. 소득 계층은 저소득 가구 33.02%, 일반 가구 66.98%로 나타났고, 노동 상태는 노동이 52.31%, 비 노동이 47.69%로 노동 참여 집단의 비율이 약간 높았다. 거주 지역은 대도시가 42.54%, 중·소도시 54.34%, 군·도·농복합군 3.12%로 중·소도시 거주자가 가장 많은 것으로 나타났다.

심리.정서적 요인 중 자아존중감은 평균 3.10점(SD=0.44)으로 4점 척도인 것을 고려하면 ‘그렇다’ 정도의 수준인 것으로 나타났고, 우울은 평균 14.40점(SD=5.30)으로 총점이 44점임을 고려할 때 우울 정도는 낮은 수준을 보인 것으로 해석가능하다. 마지막으로 자원봉사활동에 참여한 경우는 8.66%로 참여 하지 않은 경우가 대다수였다.

독립변수 중 사회서비스 이용 경험은 있는 사람의 비율이 11.46%로 대다수가 이용 경험이 없는 것으로 나타났고, 사회서비스 이용 정도는 평균0.31회(SD=0.92)로 나타나 사회서비스 이용실태조사의 평균 수치(0.6회)보다 다소 적게 나타났지만(보건복지부, 2017), 이러한 차이는 본 연구의 이용 정도가 누적 기간 평균이기 때문일 가능성이 있다. 사회서비스 만족도는 평균 4.07점(SD=0.71)으로 5점 척도임을 감안할 때 ‘그렇다’ 정도의 수준인 것으로 나타났다. 종속변수인 삶의 질은 평균 3.37점(SD=0.53)으로 5점 척도임을 감안하면 보통 이상의 수준이라 할 수 있다.

연구의 주요 변수 간의 관계를 분석한 결과는 <표 3>, <표 4>와 같다. 먼저, 사회서비스 이용경험과 삶의 질의 관계를 살펴보기 위한 독립표본 t 검증 결과(<표 3> 참조)를 보면, 사회서비스 이용 경험이 있는 사람이 없는 사람보다 삶의 질 평균이 더 높았으며, 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(t=8.9718, p<.001).

다음으로 주요변수 간 상관관계를 분석한 <표 4> 를 보면, 삶의 질은 연령(r=-.232, p<.001), 가구원수(r=-.443, p<.001), 우울(r=-.500, p<.001)과 부적 상관관계를 보였고, 교육수준(r=.320, p<.001), 주관적 건강상태(r=.443, p<.001), 가처분 소득(r=.267, p<.001), 자아존중감(r=.521, p<.001), 사회서비스 이용 정도(r=.033, p<.001)와는 정적상관관계 보였으나, 사회서비스 만족도와는 유의미한 상관관계를 보이지 않았다.

먼저, 고정효과모형과 확률효과모형 중 어떤 모형이 더 효율적인지를 알아보기 위해 일반화된 하우스만 검정을 수행하였다. 앞서 언급했듯이, 독립변수인 사회서비스 관련 변수 중 사회서비스 이용경험과 사회서비스 이용 정도는 4차～12차까지 조사되었고, 사회서비스 만족도는 4차～7차까지 조사되어 조사 기간에서 차이가 있기 때문에 각각의 모형을 구성하여 추정하였다.

일반화된 하우스만 검정은 추정량이 클수록 고정효과 모형이 적합하며 작을수록 확률효과 모형이 적합함을 의미한다. 추정결과(<표 5> 참조)를 보면, 추모형Ⅰ과 모형Ⅱ 모두 추정량이 크기 때문에 고정효과 모형이 적합한 것을 알 수 있다.

앞서 언급했듯이, 사회서비스 이용 경험과 삶의 질 간 종단적 관계 분석에서 패널모형 추정은 내생성과 시계열상관 문제를 해결하지 못한다. 본 연구는 패널 고정효과 모형 추정 결과를 동적 패널모형의 분석 결과와 다른 양상이 나타나는지 확인하기 위해 보고하고, 연구 결과와 결론을 도출에는 삶의 질(t-1)의 시차변수가 독립변수로 투입된 QML 결과를 활용한다.

패널 고정효과 모형과 QML 분석 결과 통제변수와 독립변수의 추정치의 크기나 방향의 차이가 크지 않아 변수들의 강건성이 확보되었음을 알수 있다. 사회서비스 만족도를 투입한 모형Ⅱ에서는 패널 고정효과 모형에서 유의하지 않았던 사회서비스 만족도의 영향력이 유의하게 나타난 점에서 차이를 보인다.

먼저, 사회서비스 관련 변수 중 사회서비스 이용 경험과 사회서비스 이용 정도를 투입한 모형Ⅰ의 분석 결과를 살펴보면, 고정효과 추정 결과 임으로 통제변수 중 시간불변변수인 성별이 제외되었다. 또한, 패널모형과 QML의 관측치(관찰)와 관측대상(집단)이 차이를 보이는데 그 이유는 QML에서 관찰대상 중 시간의 격차가 있거나 관측 수가 충분하지 않은 즉, 중도절단 된 4,287 사례가 분석에서 제외되었기 때문이다.⁷⁾

모형Ⅰ의 QML 분석결과를 보면, 전기(t-1)의 삶의 질은 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 통제변수들의 경우 대체로 기존의 연구와 유사한 분석 결과를 보였다.

구체적으로 종교가 있는 경우, 소득이 높은 경우, 주관적 건강상태가 좋을수록, 노동 참여 집단이, 자아존중감이 높을수록, 자원봉사활동 참여 경험이 있는 사람의 삶의 질이 높은 것으로 나타났으며, 저소득층이, 가구원 수가 많을수록, 우울 정도가 심할수록 삶의 질이 낮은 것으로 나타났다. 결혼 상태는 유배우가 사별·이혼·별거인 경우보다 삶의 질이 낮지만, 미혼자보다는 높게 나타났으며, 연령은 통계적으로 유의하지 않았다.

독립변수인 사회서비스 이용 경험은 정(+)적인 영향을 미치고 있었으나, 사회서비스 이용 정도는 부(-)적인 영향을 미치고 있어, 사회서비스 이용정도가 삶의 질에 긍정적인 영향을 미친다는 기존의 연구들과 반대되는 결과를 보였다(전병주, 2013; Li et al., 2018). 이를 통해 사회서비스 이용 특성은 삶의 질 변화에 서로 다른 영향을 미친다고 해석할 수 있다. 즉 종단적으로 사회서비스 이용은 삶의 질 향상에 긍정적인 영향을 미치지만, 한 가지 이상의 사회서비스를 이용하는 것은 오히려 부정적인 영향을 미칠 수도 있다는 것이다. 그러나 사회서비스 이용 정도의 방향성은 기존 연구와 표본 차이로 인한 것일 수 있기 때문에 해석하는 데 신중할 필요가 있다.⁸⁾

본 연구가 사회서비스 이용 가능성이 높은 특정 집단만을 연구 대상으로 하지 않아, 사회서비스 이용 경험의 비율과 이용 정도가 낮게 나타난 것이 일정 부분 영향을 미친 것으로 보인다. 즉 연구 대상자의 사회서비스 이용 정도가 낮다는 점에서 사회서비스 이용 정도가 미치는 영향이 과소 추정되거나, 기존의 연구와 방향성이 다르게 나타났을 가능성이 있다. 결론적으로 사회서비스 이용률이 매우 낮음을 고려한다면, 다수의 문제를 지닌 이용자들이 필요한 서비스를 이용하지 못하고 있어 삶의 질이 낮아지고 있다는 해석이 가능하다.

다음으로 사회서비스 만족도와 이용정도를 투입한 모형Ⅱ의 분석 결과를 보면(<표 7> 참조), 모형Ⅰ과 마찬가지로 시간불변변수인 성별은 모형에서 제외되었고, QML에서는 관찰대상 중 시간의 격차가 있거나 관측 수가 불충분한 즉, 중도 절단 된 1,552 사례가 분석에서 제외되었다.9)

모형Ⅱ의 QML 분석 결과를 보면, 모형Ⅰ과는 다르게 전기(.y_-1)의 삶의 질이 통계적으로 유의하지 않았다. 통제변수들 역시 모형Ⅰ과 차이를 보였는데, 구체적으로 종교가 있는 경우, 건강상태가 좋을수록, 자아존중감이 높을수록 삶의 질이 높은 것으로 나타났으며, 저소득층이 일반가구에 비해 삶의 질이 낮은 것으로 나타났다. 모형Ⅰ에서 유의미한 영향력이 확인된 결혼 상태, 소득, 가구원 수, 우울, 자원봉사활동 경험은 통계적으로 유의하지 않았다. 이러한 차이는 사회서비스 만족도의 조사 기간의 차이와 더불어 모형Ⅱ의 경우에는 사회서비스 이용 경험이 있는 사람들만 분석 대상에 포함되어 나타난 것일 수 있다.

독립변수인 사회서비스 이용 정도는 통계적으로 유의하지 않았으나, 사회서비스는 만족도 정(+)적인 영향을 미치고 있어 서비스 만족도가 이용자의 삶의 질에 긍정적인 영향을 미친다는 기존의 연구를 지지하는 결과를 보였다(천재영, 최영, 2014). 이는 사회서비스 이용 경험이 있는 사람들 사이에서 서비스에 대한 만족도가 삶의 질 향상에 중요한 요소임을 보여준다. 또한, 앞선 모형 Ⅰ의 결과에 대한 해석과 같이, 사회서비스 이용 정도가 영향력이 없다는 분석 결과는 이용자들의 서비스 욕구 대비 서비스 이용 수가 매우 적어서 나타난 것일 수 있다.