광역자치단체의 청년고용정책 예산 결정요인 분석

1. 서 론

저출산, 인구 고령화, 지역 청년 인구의 유출로 인해 지역은 지역 발전의 한계 상황에 직면해 있다. 지역 소재 기업들은 인력 확보의 어려움으로 지역 투자를 꺼리게 되고, 지역은 곧 지역 내 일자리 감소와 인구 유출이라는 악순환을 맞이하고 있다(이규용, 2018). 지역 내 생산가능인구와 경제활동인구의 감소는 심각할 경우 지역경제 위축과 소비력 저하를 가져오고, 지역인재 및 인력 유출은 지역산업과 일자리 기반 자체의 붕괴로 이어질 수 있다. 이처럼 지역노동시장의 청년 유입의 지연과 청년 인구의 이탈은 지방재정을 취약하게 하고 지역경제의 존폐를 좌우할 수 있으므로, 지방자치단체의 청년고용정책은 노동시장 정책 이상의 함의가 있다(박진경, 김도형, 2020).

이러한 인식하에 지방자치단체는 청년고용정책을 지원할 법적 제도를 마련하고, 지역 중심의 고용정책을 추진하기 시작하였다. 그에 따라 지방자치단체는 행정적, 재정적 자율성에 따른 책무성이 요구된다(OECD, 2013). 하지만 지역 청년고용 실태에 대한 객관적 진단 없이 정책이 설계될 때, 선도 지역의 사업 아이템을 단순히 모방하는 동형화 오류를 범할 수 있다. 또한 청년고용정책의 재정 부담에 따른 지역 간 지원 대상과 지원 수준 차이는 청년의 거주 지역에 따라 형평성 이슈를 초래할 위험성을 내포하고 있다(안수란, 2019).

그러나 일자리 창출이 우리 경제의 중요한 현안 과제로 대두되어 온 이래 그 관심만큼이나 일자리 창출을 위해 지역에 따라 공공지출 예산이나 세부 정책 현황을 체계적으로 분석한 연구는 많지 않다(김종웅, 이후형, 2018; 주현정, 김태형, 2018; 이태형, 윤성원, 2023). 특히, 지방자치단체의 통합재정지출 기준 보건복지 예산 규모에 비해 아직 청년고용정책 규모는 크지 않은 수준이나(송수종, 천영민, 박가열, 변정현, 이장희, 이장희, 이서정, 백하나, 최지은, 2021), 지속해서 사업 수와 예산이 증가하는 상황이므로 체계적 분류에 따라 예산 투입과 편성의 정책적 성과를 평가할 필요가 있다(김주일, 김현우, 남우근, 이상호, 이철, 정홍준, 황선웅, 2016; 류기락, 안우진, 김윤아, 김영순, 황선웅, 2021; 허만형, 김은경, 2018). 본 연구는 이러한 논쟁점을 바탕으로 지방자치단체의 재정적, 인구와 사회적, 고용시장 특성이 지방자치단체 청년고용 예산 편성에 어떻게 영향을 미치는가에 관해 탐색하고자 한다.

민선 8기(2022년 7월 1일～)부터 본격화된 광역지방자치단체의 청년정책을 대상으로 양적 분석 방법으로 사용하기에 연구 대상의 사례 수¹⁾는 제한적이며, 광역지방자치단체별 예산 격차 또한 자치구의 여건과 재정 상황에 따라 무척 다른 지출 경향이 발견된다. 따라서, 청년고용정책의 예산 결정 원인을 파악하기 위해서는 자료 수의 한계를 극복하고 지역의 특수성을 확인할 수 있는 방법론이 필요하다(김병민, 신동면, 2015). 이런 이유로 본 연구에서는 중간 규모의 표본에서 회귀분석의 자유도와 다중공선성의 문제를 해결할 뿐 아니라, 사례를 다루면서도 변수 기반 분석을 통해 유사 사례에 대한 일반화 도출이 가능한 퍼지셋 질적분석(fsQCA; Fuzzy-Set Qualitative Comparative Analysis, 이하 퍼지셋 분석)을 연구 방법으로 활용하였다(Woodside, 2013).

Vis(2012)는 서구 민주주의 정부의 적극적 노동시장 정책(ALMPs, Active Labour Market Policies)에 대한 지출을 결정하는 조건을 규명하기 위해 회귀분석과 퍼지셋 분석을 사용하여 유사점과 장단점을 제시한 바 있다. 회귀분석이 결과에 대한 변수의 평균 효과를 평가한다면 퍼지셋 분석은 원인 구성(원인의 조합)을 통해 결과를 설명하는 장점을 갖고 있다. 퍼지셋 분석은 예산 결정과 같이 원인이 여러 가지거나 인과 조건이 복잡한 방식으로 결합할 가능성이 높을 때 유용한 방법론이다(민기채, 2014; Vis, 2012). 국내에서도 예산 결정요인을 분석하는 연구(장우윤, 2022; 전영준, 엄태호, 2019; 정의룡, 2019)에 퍼지셋 분석이 활용된 사례가 있어서 본 연구에서도 유용할 것이다.

본 연구의 목적은 퍼지셋 분석 방법을 사용하여 지역 청년고용정책 예산 결정에 영향을 미치는 결정요인을 탐색하는 것이다. 최근 17개 광역자치단체의 2022년과 2023년 2개년도에 대해 지방자치단체의 총예산 중 청년고용정책 예산 비율을 결과 조건으로 하고, 이에 영향을 미칠 수 있는 지방자치단체의 재정적 요인, 인구와 사회적 요인과 고용시장 요인을 중심으로 영향 관계를 분석하였다.

최근 민선 8기 이후 청년정책이 지방자치단체를 중심으로 경쟁적이며 차별적으로 형성되고 발전되어 오고 있는 상황을 고려할 때 행정구역 단위의 일자리 정책 차이 분석은 현실적으로 중요한 의미를 가질 것이다. 데이터에 대한 접근성의 한계로 지방 고용정책 예산과 관련한 국내 연구는 정재현과 이상호(2016), 홍지훈(2020), 장우윤(2022) 등으로 매우 제한적인 상황이다. 본 연구는 무엇보다 지방자치단체의 청년고용정책 예산에 영향을 미치는 요인을 규명한 연구라는 점에서 의의가 있다.

2. 광역자치단체 청년고용정책 예산 분석

지방자치단체는 ｢청년기본법｣ 제정되기 이전부터 자치 조례 제정을 통해 청년정책을 추진하기 위한 제도적 환경을 적극적으로 구축해나가기 시작하였다. 2020년 2월 제정 이후, ｢청년기본법｣을 계기로 광역자치단체는 지역 상황에 부합하는 정책 수립과 지원 방안을 구체화하기 위해 일제히 연도별 시행계획을 수립·제출하게 되었다(임태경, 2023). 2023년 파악된 지방자치단체 전체 청년정책 총합 규모²⁾는 3.8조이며, 이는 2021년 대비 1.2조 증가한 수치다. 분야별³⁾로 살펴보면 분류체계상 주거 비율(31%)이 가장 높으나, 적극적 노동시장 정책(ALMPs)에 해당하는 일자리 분야와 교육 분야의 합은 주거보다 더 높은 비율(2023년 기준 47%)로 즉, 청년정책 중 고용 부문이 가장 큰 비중을 차지하고 있다.

<표 1>에서 보듯이, 지방자치단체별 청년 일자리 분야 예산은 청년정책 예산 전체 규모에 비례하지 않는다. 광역지방자치단체별로 2023년 일자리 영역의 비율은 청년정책 예산 규모의 12%～63% 범위로 다양하게 나타나고 있다. 전라남도는 지방자치단체 중 청년예산 규모가 3위나, 일자리 영역 비율은 17.6%로 청년예산 규모가 상대적으로 낮은 충청북도와 큰 차이가 없다. 고용정책에 관심은 높으나 자체 세수 부족으로 일자리 사업에 적극적으로 예산을 투입할 여력⁴⁾이 없는 지방자치단체가 존재할 수도 있다. 반면 재정능력이 유사한 지방자치단체 간에서도 일자리 사업 예산 비율을 달리 설정하는 예도 있어 일부 지방자치단체의 경우 세수 부족 외에도 다른 원인 요인이 작용한 것으로 보인다(최종민, 박진우, 2021). 그런데도, 기존 청년고용정책 연구들은 개별 지방자치단체별 청년고용정책의 정책개선에 대한 논의에 머물러 있을 뿐 체계적으로 전체 광역지방자치단체의 청년고용정책 예산 진단과 정책 효과성을 비교·분석한 연구는 미흡한 편이다(송수종 외, 2021; 안수지, 2022; 최종민, 박진우, 2021). 양적으로 지방자치단체의 청년고용정책 사업 수는 증가하고 있으나 내용적 측면에서 객관적인 진단 없이 정책수단과 예산 책정이 이루어지고 있는 것은 아닌지 근본적인 점검이 요구된다.

<표 1>

2023년 광역자치단체 유형별 청년정책 예산(단위: 억원)

3. 청년고용정책 예산 결정요인에 관한 선행연구 분석

2007년 시작된 세계 금융위기로 인한 지역의 청년실업은 지방자치단체에 큰 타격이 되었다. 지방자치단체는 이를 해결하기 위해 합리적인 고용정책 추진 필요성을 인식하게 되었고, 그에 합당한 지역별 청년고용 실태에 따른 시사점과 독자적인 해결 방안을 제시하는 연구들이 증가하기 시작하였다(김용원, 2014; 김준현, 2019; 김태운, 박선주, 2019; 신동훈, 김세현, 2021; 유일, 김선명, 2011; 이상아, 이승윤, 2018). 해당 연구들은 청년고용정책의 지속가능성을 위해 정책 의도를 효과적으로 달성할 지역별 청년고용정책 예산 확보를 공통으로 강조하였다(김용원, 2014; 김준현, 2019; 이상아, 이승윤, 2018). 중앙정부의 획일적인 주도가 아닌 지방정부의 환경과 전달체계를 고려한 지방자치단체의 고용정책은 지역의 자율성을 높이는 동시에 정책의 실효성을 강화할 수 있는 점에서 바람직할 수 있다. 하지만, 정책 대상의 규모를 고려하지 않은 획일적인 정책의 예산 규모는 의도한 성과를 달성하지 못할 가능성이 크다(김주일 외, 2016).

한편, 기존의 적극적 노동시장 정책의 국내외 연구들은 복지국가 발달에 따른 국가 단위의 예산 결정요인을 밝히는 데 초점을 맞추고 있다(김영범, 2014; 신동면, 김도한, 김지영, 2015; 정의룡, 2019; 조근식, 김보경, 서정욱, 2013; Armingeon, 2007; Nelson, 2013; Rueda, 2005; Rueda, 2007; Tepe & Vanhuysse, 2010; Vis, 2012). 이후 지역 정부 수준의 연구 역시 국내외에서 시도되고 있으나 그 필요성에 비해 지역 수준 자료를 이용한 분석은 미흡한 실정이다(김주일 외, 2016; 정재현, 이상호, 2016; 홍지훈, 2020; 장우윤, 2022; Bacher, Koblbauer, Leitgӧb, & Tamesberger, 2017). 이에 본 연구는 지방자치단체의 사회복지예산에 대한 예산 결정요인을 규명한 선행연구⁵⁾를 통해 공공사회복지지출의 한 영역 중 하나(고경환, 김재진, 이기호, 박아연, 강지원, 안민영, 정영애, 2017)인 적극적 노동시장 정책의 예산 결정요인을 살펴보고자 한다.

3) 고용시장 요인

류기락 외(2021)는 코로나19 이후 지역 일자리 정책 예산 비중에 따라 지역 간 청년고용 변화율의 편차가 발생한다는 결과를 입증하였다. 이 연구는 지역의 고용 상황에 따라 청년고용정책 예산의 비중을 확대할 필요가 있음을 뒷받침한 사례로서, 고용 성과에 따른 맞춤형 청년고용정책의 필요성을 시사한다.

청년층의 취업 기회의 양적 측면을 나타내는 지표인, 경제활동참가율⁷⁾은 해당 지역의 노동시장 접근 가능성을 제시한다(권일웅, 이준범, 한서영, 2018). 경제활동참가율은 노동력과 관련한 지역단위 대표적인 지표로서 활용되고 있다(김혜원, 2007; 반정호, 2005, 이창근, 2019). 지역 간 실업률이나 임금 수준 차이 등과 같은 노동력의 양적인 조정이 지역 간 노동이동으로 이뤄지는 미국, 호주, 뉴질랜드와 달리 우리나라의 경우 경제활동참가율의 변화를 통해 이루어진다(김혜원, 2007). 이러한 차이의 원인으로 이창근(2019)은 중앙정부 또는 지방정부의 청년고용정책과 같은 외부적 요인으로 보고 있다.⁸⁾

반면, 노동시장의 질적 측면을 나타내는 지표인, 지역 노동시장의 (임금근로자 중) 상용근로자 비율⁹⁾은 고용의 질을 담보하는 대표적 지표로서 고용 안정적인 일자리의 규모를 나타내는 개념으로 사용되고 있다(반정호, 김경희, 김경휘, 2005; 이성균, 2011; 최창곤, 2015). 20-40대 청년 고용형태 이행을 분석한 최요한(2018)은 비정규직 형태의 일자리가 안정된 고용으로 전환되기보다 불안정한 고용이 지속되는 출발로 작용하고 있다고 분석하고 있다. 통상 노동시장의 이중구조로 일컬어지는 우리나라 노동시장의 구조적 문제는 고용형태에 따른 근로조건의 격차가 큰 만큼 지방자치단체는 청년계층이 지역에서 안정된 고용상태로 유지할 수 있도록 지원하는 것을 중요한 과제로 삼고 있다(김유빈, 오선정, 2022). 즉, 청년고용 관점에서 경제활동참가율이 낮은 경우 노동시장 진입 및 재진입이 쉽지 않은 고용시장 상황을 고려해 고용장려금, 고용서비스 제공 등을 통해 노동시장 진입을 증진할 수 있는 양적 활성화 정책을 고려할 것이다(장효진, 2017). 반면 상용직 근로자 비중이 상대적으로 낮은 고용시장이라면 지역 내 근로자들의 교육·훈련, 고용주 지원 등을 통해 좋은 일자리를 형성할 수 있는 기반을 만드는 정책으로 지역의 불일치 문제 해소에 영향을 미칠 수 있다(이상아, 이승윤, 2018; 황광훈, 2021).

게다가 경제활동참가율과 상용근로자 비율은 지역별 청년고용 현황 진단과 지역별 적합한 청년고용 정책 수립을 목적하여 우리나라에 맞춰 보정¹⁰⁾된 표준 지표로서 그 유용성을 갖고 있어, 사회복지 예산 결정요인과 차별화된 요인으로 고려할 수 있다.

<표 2>

원인조건과 결과조건의 세부 요인을 표현한 분석모형

4. 연구설계

3) 연구방법

17개 광역자치단체를 대상으로 청년고용정책 예산을 결정하는 원인조건을 밝히기 위해 본 연구는 퍼지셋 질적 비교분석(fsQCA: fuzzy-Set Qualitative Comparative Analysis)을 실시하였다. 광역자치단체별 다양한 특성과 최근 경향을 반영하기 위해 2022년과 2023년 두 시점을 개별사례로 취급하였다. 총 34개 사례 수의 분석 대상은 결과조건과 원인조건과의 관계를 맥락적인 측면에서 파악할 수 있는 중수에 해당하며, 본 연구에서 설정한 원인조건의 수는 사례수 대비 분석하기 적합한 범위 내에 존재한다.¹⁴⁾ 연구 분석을 위해 fs/QCA 3.0 프로그램과 STATA 17.0을 사용하였다. 기존의 fs/QCA 프로그램으로 분석하면 Y-일관성 검증만 가능했으나, 논리적으로 더 타당한 입증을 위해 STATA 17.0을 활용하여 Y-일관성과 N-일관성¹⁵⁾을 동시에 검증하였다. 기존의 다수 연구가 Y-일관성 검증만 했으나, 최근 퍼지셋 질적 분석에 있어 Y-일관성 검증과 N-일관성을 동시에 검토하고 있다(민기채, 2014; 최예나, 김상헌, 2017; 전영준, 엄태호, 2019). 이러한 원인조건을 반영한 본 연구의 분석모형은 <그림 1>과 같다.

<그림 1>

분석 모형

4) 연구절차

퍼지셋 분석을 위한 절차를 간략하게 도식화하면 <그림 2>와 같다.

<그림 2>

퍼지셋 질적분석 절차

5. 분석결과

1) 기술통계분석 및 퍼지점수 변환

광역자치단체 중 전라북도의 22년과 23년 청년고용정책 예산 비율은 각각 1.3%, 1.4%로 타 광역자치단체에 비해 가장 높았고, 인천시는 22년과 23년 각각 0.2%, 0.3%로 가장 낮은 것으로 확인되었다. 22년과 23년간 청년고용정책 예산은 광역자치단체별로 감소와 증가가 있었으며, 그중 대표적으로 전라남도는 2022년과 2023년 사이 약 271억이 증가했지만, 경상남도는 약 100억이 감소하였다.

원인조건 중 첫 번째 조건인 재정자주도의 표준편차는 4.46로, 재정자주도가 높은 서울시와 가장 낮은 부산시 간의 차이가 약 20%에 달했다. 둘째 요건인 청년 인구 비율의 경우, 광주시(23년)는 약 20%지만 경상북도(22년)는 가장 낮은 수준인 14.5%로 다른 지역보다 큰 폭으로 감소하고 있다. 청년실업률은 코로나19가 진행되었던 22년 서울 지역에서 가장 높은 실업률 9.0%가 나타났으나 23년 들어 청년실업률은 대다수 광역자치단체에서 회복되는 추세이다.

인구소멸지수는 그 값이 낮을수록 인구소멸 가능성이 큰 것으로 해석되는 수치로, 광역자치단체 간 가장 큰 표준편차를 보이는 변수다. 지역의 일반적인 고용현황을 살펴보고자 확인한 경제활동참가율은 다른 원인변수에 비해 표준편차의 차가 크지 않은 수치를 보인다. 고용 안정성을 확인하고자 살펴본 임금근로자 대비 상용근로자 비율은 세종시가 23년 86.42%로 가장 높고 전라남도는 22년 64.8%로 가장 수치가 낮았다.

<표 3>

주요 변수들의 기술 통계 결과(N=34)

원인조건의 변수와 결과조건의 변수들을 퍼지 점수를 변환한 결과는 <표 4>와 같다. 각 변수를 퍼지 점수로 변환시키는 방법으로 평균과 표준편차를 이용하거나 최대값, 최소값, 평균값을 활용하는 등 다양한 방법이 있지만, 본 연구에서는 fs/QCA 3.0에 내재한 측정(Calibrate) 기능을 사용하였고, 이때 최대값, 중위값, 최소값을 완전 포함점(full membership point), 분기점(cross-over point), 완전 배제점(nonmembership point)로 설정하였다(Ragin, 2008). 연구자의 자의성을 배제하기 위해 중위수¹⁶⁾를 기점으로 사용하였다(민기채, 2014).

<표 4>

퍼지셋 결합요인 분석을 위한 주요 변수의 퍼지점수(N=34)

2) 결과변수에 대한 필요조건 검증

퍼지셋 분석은 정한 결과집합 Y가 원인집합 X의 하위집합(subset)이 될 때 원인집합 X가 결과집합 Y에 대한 필요조건이 성립되었다고 한다. 이때 결과집합의 소속점수는 원인집합의 소속점수보다 낮은 것을 의미한다. 본 연구는 Y-일관성(Y-consistency)과 N-일관성(N-consistency)에 대해 검증하였다. Y-일관성 검증은 연구자가 선정한 수준기표(benchmark proportion) 내에 특정 모델의 일관성을 검증한다. 다음으로, N-일관성 검증은 원인조건이 결과조건의 부분집합이 되는 일관성과 원인조건이 결과조건의 여집합의 부분집합이 될 일관성을 비교하는 것이다. 즉, 필요조건의 기준을 “원인집합 X가 Y의 상위 집합이지만, Y, ～X(X의 부정) 또는 둘 다 보다 훨씬 큰지”를 확인하는 방법이다(Schneider & Wagemann, 2012). 본 연구에서는 일치도 기준을 0.85¹⁷⁾로 적용하였다.

두 번째 단계로, 결과를 설명하는 원인조건에 대한 보다 깊은 이해를 위해 결과조건의 부재(～Y)에 대한 필요조건을 검증하였다. 퍼지셋 분석에서는 전통적인 변수 지향 연구에서와 달리 인과 대칭을 가정하지 않기 때문에 결과와의 관계와 결과의 부정 관계를 모두 테스트할 것을 강조하고 있다. 결과집합의 부정에 대한 시도¹⁸⁾는 오히려 더 큰 일관성 점수를 갖는 구성을 가질 수 있다(Longest Vaisey, 2008; Ragin, 2023). 동일하게 Y-일관성(Y-consistency)과 N-일관성(N-consistency) 검증을 통과한 결합원인 배열만을 이후 충분조건 검증하였다.

(1) 높은 청년고용정책 예산 비율에 대한 필요조건 검증

<표 5>은 Y-일관성 검증(benchmark ≥.85, p<.05)의 결과를, <표 6>은 N-일관성 검증(Y-con ≥ N-con, p<.05) 결과이다. 분석 결과, 청년고용정책 예산에 대한 필요조건의 Y-일관성 및 N-일관성 검증을 통과한 필요조건은 존재하지 않았다. 따라서, ‘높은 청년고용정책 예산’ 집합에 소속되기 위한 개별적인 필요조건은 없는 것으로 나타났다. 그러나 일관성 값의 검증기준인 수준기표((benchmark proportion)을 0.65로 낮추어 필요조건의 Y-일관성을 검증(benchmark≥.65, p<.05)한 결과, 대체로(usually, 0.65)¹⁹⁾ ‘높은 청년고용정책 예산’ 집합에 소속되기 위해 높은 재정자주도(F)와 청년실업률(E)는 필요조건에 해당한다. 하지만 이 역시 조정된 수준기표 기준 적용 시 N-일관성 검증 결과를 통과한 개별 요인은 존재하지 않았다.

<표 5>

높은 청년고용정책 예산 비율에 대한 필요조건의 Y-일관성 검증 결과

<표 6>

높은 청년고용정책 예산 비율에 대한 필요조건의 N-일관성 검증 결과

(2) 낮은 청년고용정책 예산 비율에 대한 필요조건 검증

청년고용정책 예산을 높게 설정하는 이유 외에도 지방자치단체가 청년고용정책 예산을 낮게(소극적으로) 설정하는 이유를 알아봄으로써 원인조건에 대한 보다 깊은 이해를 도모할 수 있다. 이는 ‘낮은 고용청년예산 정책 비율’이 나타나는 원인에 대한 관점이며, Y-일관성과 N-일관성 검증을 <표 7>과 <표 8>에 각각 제시하였다. 동일한 일관성 수준 기표(benchmark≥.85, p<.05)을 적용한 결과 필요조건은 존재하지 않았다. 그러나 필요조건의 검증기준인 유의수준을 .15로 높일 때, 인구소멸지수는 두 가지 일관성을 동시에 통과한 원인조건으로 확인되었다. 낮은 청년고용정책 예산 비율에 대한 설명력은 0.772로 높게 나타났는데, 이는 해당 조건이 제시된 사례를 설명하는 강도로 해석할 수 있다(민기채, 2014).

<표 7>

낮은 청년고용정책 예산 비율에 대한 필요조건의 Y-일관성 검증 결과

<표 8>

낮은 청년고용정책 예산 비율에 대한 필요조건의 N-일관성 검증 결과

개별요건으로서 인구소멸 위기는 지방자치단체가 청년고용정책 예산을 적극적으로 반영하는 필요요건으로 실증되지 않았지만, 역으로 인구소멸의 위기가 낮을 때 지방자치단체는 청년고용정책 예산을 소극적으로 책정하는 필요조건이 된다.

3) 결과변수에 대한 충분조건 검증

충분조건을 분석한 결과를 <표 9>에 제시하였다. 충분조건이란 원인집합 X가 결과집합 Y의 하위조건에 해당하는 경우이며, 원인집합의 소속점수가 결과집합의 경우보다 낮은 것을 의미한다. 다양한 조합을 통해 청년고용정책 예산 지출이 높거나 낮아질 수 있으므로 충분조건을 만족하는 원인조건들의 조합은 하나 이상일 수 있다. 본 연구에서 높은 청년고용정책 예산 지출의 설정에 대한 충분조건을 살펴본 결과, Y-일관성 기준에 부합하는 경우는 총 64개²⁰⁾의 조합 중 6가지 조합이 확인되었으나 N-일관성을 동시에 검증한 결과 이를 만족하는 조합은 발견되지 않았다. 이는 ‘청년고용정책 예산 비율이 높은 집합’에 속한 지방자치단체에 거의 항상(almost always) 나타나는 원인조건은 존재하지 않는 것을 의미한다. 다만, Y-일관성이 높은 조합의 경우 공통으로 청년 인구비율(y)이 낮고, 인구소멸위험(x)이 큰 경우²¹⁾이다.

<표 9>

높은 청년 일자리 예산 비율에 대한 충분조건 검증 결과

다음으로 ‘청년고용정책 예산 비율이 낮은 집합’에 속한 지방자치단체 원인조합을 분석하였다. 충분조건 검증을 위해 Y-일관성과 N-일관성을 검증하였고, 검증의 기준은 필요조건과 동일하게 적용하였다. Y-일관성 검증한 결과 총 64개의 조합 중 검증기준(benchmark ≥.85, p<.05)를 통과하는 조합은 38개 조합으로 나타났다. Y-일관성 검증을 통과한 조합 중 N-일관성 검증을 시행한 결과 총 38개 조합 중 <표 10>에 제시한 바와 같이 6개 조합이 주어진 검증기준(Y-con≥N-con, p<.05)을 통과한 것으로 확인되었다. 이 조합 내에 최적사례가 6개 존재하므로 ‘청년고용정책 예산 비율이 낮은 집합’에 속한 충분조건이 성립되었다.

<표 10>

낮은 청년고용정책 예산 비율에 대한 충분조건 검증 결과

이후 선정된 결합조건을 기반으로 아래 최소배열 축소 집합(Minimum Configuration Reduction) 과정을 거쳐 최종적인 원인조합을 도출하였다(Ragin, 2000; Ragin, 2017). 그 결과 3개의 원인조합을 <표 11>에 제시하였고, 배열은 Y*e*X*P*S, F*E*X*p*S, F*Y*E*X*p와 같다. 이를 구체적으로 해석하면, 첫 번째 배열 Y*e* X*P*S의 경우 청년 인구 비율이 높으면서(Y), 청년실업률은 낮고(e), 인구소멸의 위험 역시 낮으며(X), 지역 내 경제활동 인구 비율(P)과 상용근로자 비율(S)이 높다. 2023년 경기도의 경우가 이에 해당한다. 두 번째 배열 F*E*X*p*S은 최적 사례가 가장 많이 분포된 경우로, 재정자주도(F)는 높은 지방자치단체로 청년실업률(Y)은 높고, 인구소멸 위험(X)이 낮다. 경제활동참가율(p)은 낮으나 상용근로자 비율(S)은 높은 경우다. 여기에 해당하는 지방자치단체는 울산(2023), 대전(’22), 경기도(2022)이다. 세 번째 배열 F*Y*E*X*p은 앞서 조합과 마찬가지로, 재정자주도(F), 청년 인구 비율(Y)은 높은 편이고 인구소멸 위험(X)은 낮으나 청년실업률(E)은 높고, 전연령의 경제활동참가율(p)은 낮은 편에 속했다. 이 조합은 서울시(2022)의 사례로 대표된다. 충분조건 원인조합들의 총일관성은 0.990이고, 총설명력은 0.505로 나타났다.

<표 11>

낮은 청년고용정책 예산 비율에 대한 충분조건의 원인조합

이상의 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 필요조건과 충분조건 분석 모두의 경우에서 ‘인구소멸지수’는 청년고용정책 예산을 설명하는 핵심적인 조건이다. ‘높은 청년고용정책 예산 비율’ 집합에 속하는 개별요건의 필요요건은 아니지만, 청년 인구 비율이 낮은 경우와 결합할 때 충분히 ‘높은 청년고용정책 예산 비율’ 집합에 속하는 원인으로 작용한다. 다만 인구소멸지수가 충분조건은 아니므로, 모든 지방자치단체에서 청년 인구 감소에 따른 위기감으로 청년고용정책 예산 비율을 적극적으로 고려하는 것은 아니다. 이와 반대로 인구소멸위험이 낮을 때 다른 원인조건들과 결합하여 ‘낮은 청년고용정책 예산 집합’에 속하는 것으로 나타났다. 예를 들어 광역시 중 인구소멸 위험이 낮은 울산과 대전의 경우 높은 청년실업률에도 불구하고 청년고용 예산 비율은 낮은 편이다. 정보통신과 자동차 및 조선업과 같은 주력 산업 일자리 창출 능력의 한계로 청년 인구 이탈과 상용근로자 비율의 감소에도 지방자치단체는 인구소멸의 낮은 위험에 따라 이에 대한 수동적 대응을 하는 것으로 판단된다.

둘째, 지방자치단체의 재정능력으로 설명되는 재정자주도는 지방 여건에 따라 청년고용정책 예산 비율이 달라지고 있어 일관된 결론을 내리기 어렵다. 높은 재정능력이 있는 지방자치단체에서 청년실업률이 높고 경제활동참가율이 낮은 상황에서도 인구소멸위험이 크지 않다면 청년고용정책 예산 비율을 낮추지만, 재정자주도와 관계없이 인구소멸위험이 크고 청년실업률이 높은 상황에서 높은 청년고용 예산 비율을 보이는 경우도 존재한다. 이는 사회복지비 지출에서도 동일하게 나타나는 결과로(허만형, 김은경, 2018), 재정능력과 지방자치단체의 청년고용정책 관계가 이차함수 모형에 적합할 수 있는지 혹은 다른 차이에 근거한 것인지 확인이 필요하다.

6. 정책적 시사점

본 연구의 분석적 함의와 정책적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 지방자치단체의 재정능력 요인은 청년고용정책 예산을 적극적으로 지출하는 필요충분조건이 아니다. 이는 개별적으로나 다른 원인 조건과 결합해서도 그렇다. 지역고용정책을 다룬 선행연구마다 지방자치단체가 매년 예산 변화 없이 사회적 수요에 호응하지 못한 정책으로 대응하는 이유를 재정 확보의 문제(김종웅, 이우형, 2017; 이상아, 이승윤, 2018; 정재현, 이상호, 2016)로 언급한 바 있다. 하지만, 본 연구에서는 재정자주도가 높은 상황에서 다른 요인과 결합하였을 때 오히려 청년고용정책 예산 비율이 낮아지는 경우가 확인되었다. 이러한 연구 결과는 중앙정부의 일방적 정책체계에 상당히 의존해 온 관성으로 인해 지방자치단체의 환경과 수요가 고려된 예산 계획을 수립하지 않고 상위 정부에서 강조되는 정책 사항을 따르는 수준으로 정책 대응하고 있음을 시사한다. 한편 허만형과 김은경(2018)²²⁾은 사회복지지출에 있어 재정자립도가 일정 수준 넘으면 재정자립도와 사회복지지출의 관계는 정의 관계였다가 부의 관계로 바뀌는 현상을 실증한 바 있다. 청년고용정책도 이와 유사하게 재정자립도의 편차에 따라 지출 형태 차이가 있는지 향후 추가적인 연구를 시행할 필요가 있다.

둘째, 지역의 정책 수요로서 청년 인구 비중과 청년실업률보다 인구소멸지수에 민감하게 반응하고 있다는 점이다. 인구감소지역을 대상으로 한 중앙부처의 ‘인구감소지역 프로그램 지원’ 사업이 이러한 경향성을 더 확대하는 것으로 보인다. 즉, 지방자치단체에서 실시되는 적극적노동시장정책이 본연의 기능대로 청년의 노동시장 진입과 고용의 질 개선을 고려하기보다 고용정책이 성숙하지 못한 상태에서 인구정책과 관련된 지역정책이 우선되어, 고용정책은 제한적으로 다뤄지고 있을 가능성을 암시한다.

지방소멸 위험과 지역고용의 관계를 살펴본 강동우(2019)는 지역고용 상황이 양호할 때 소멸위험이 완화되는 것을 실증하며, 지방소멸 위험을 낮추는 데 지역의 일자리 창출 노력이 효과적일 수 있음을 제시하였다. 하지만 대도시의 많은 고용기회는 인접한 주변지역의 위협이 될 수 있어 인구 규모에 따른 일자리 정책의 중요성을 확인하였다. 이처럼 국내 지방자치단체 간 청년고용정책을 무분별하게 모방하려는 제도적 압력은 고용 창출 외에도 인구증가에 오히려 부정적 영향을 미칠 수 있다. 따라서 지방자치단체는 정책 대상을 특정화하고 지역 수준의 정책 목표를 명확히 함으로써 정책의 효과성을 증진하고, 광역권역 내에서 청년층 특성에 맞는 고용정책 설계와 집행이 필요하다(이규용, 배규식, 윤동열, 전병유, 전인, 정준호, 신운철, 2023).

셋째, 지역의 높은 상근근로자 비율은 다른 원인과 결합하여 청년 고용예산을 낮추는 역할을 한다. 호의적이지 않은 노동시장 상황과 기업의 경력직 채용선호 등으로 대졸자의 하향취업은 늘어나고 있다(오삼일, 강달현, 2019). 비수도권 지역은 점점 저임금과 고임금 일자리가 동시에 증가하고 있지만 중간 일자리가 줄어드는 전형적인 양극화 패턴이 심화하고 있다(이규용 외, 2023). 그 결과 청년층은 노동시장 진입을 유보하거나(오삼일, 강달현, 2019), 더 괜찮은 일자리를 찾기 위해 빈번한 노동이동을 한다(이규용, 고영우, 김우영, 오민홍, 홍성효, 2015; 황광훈, 2021). 특히 지역의 상근근로자 비율은 높지만, 청년실업률은 높고, 경제활동참가율은 낮은 고용시장 상황에서 지방자치단체가 청년고용예산을 소극적으로 편성했을 때, 결국엔 지역 간 청년고용성과 편차가 더 커질 가능성이 있다.

이런 여러 가지 사항들을 고려할 때 지역별 고용 상황에 따라 청년고용정책의 예산 투입 적정 규모는 다를 수 있지만, 지역 내 일자리 창출과 일자리의 질 개선을 위해 정책적, 사회적 수요에 부응할 수 있는 수준까지 예산의 규모와 비율을 산정할 필요가 있다. 하지만 아직 지방자치단체가 일자리 정책의 실질적 성과를 좌우할 수 있을 만큼 적극적 행보를 보이는 실행 사례가 많지 않다. OECD에서도 권고한 바와 같이 청년층의 노동시장 정책프로그램은 상당히 많은 예산 수반이 요구되기 때문에 효율성과 효과성을 최대한 높이기 위한 전략 수립(Quintini & Martin, 2006)을 강조하고 있다. 앞으로는 지역의 청년 일자리 문제를 해결하기 위해 전략적 목표 수립과 그에 합당한 예산설정 기준을 수립하는 합리적 예산 결정 역량이 지방자치단체에 요구되는 중요한 과제라고 할 수 있을 것이다.

청년고용 문제는 한국 사회가 지금까지 장기간에 걸쳐 해결하지 못한 고질적인 문제임을 고려할 때 정책 노력 이외에도 효율성과 효과성의 개선 없이 해결이 어렵다는 점을 간과해서는 안 된다. 이렇듯 지방자치단체는 청년고용정책을 수립할 때 정책의 목표와 수단에 대해 신중히 검토해야 할 것이며, 중앙정부는 이를 제도적으로 뒷받침하는 제도적 장치 마련이 필요할 것이다(김주일 외, 2016).

본 연구는 2022년과 2023년 2개년의 데이터를 활용하여 장기적인 추이를 확인하지 못했다는 점에서 한계를 갖는다. 이러한 분석은 인과관계 원인조합들을 동태적으로 살펴본다면 분석 기간이나 행정 단위 선정에 따라 분석 결과가 다르게 나타나는 원인이 되기도 한다. 또한 청년고용정책 예산 결정의 원인조건을 구성하는 개별 요인들을 설정할 때 점증주의 이론에서 논의하는 내용(이재완, 김교성, 2007; 윤인주, 2014)을 다루지 못한 한계를 갖고 있다. 한번 수립된 정책이 관성을 갖고 계속하여 다음 연도에도 이어지는 경향을 청년고용정책에서도 검증할 필요가 있다.

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