가구소득과 자녀에 대한 소비성 지출 비율이 유아기 어머니의 양육스트레스에 미치는 영향: 잠재성장모형을 활용한 단기종단연구

Effects of Household Income and Rate of Consumption-Oriented Spending on Children on Mother's Parenting Stress: A Short-term Longitudinal Study Using a Latent Growth Model

Article information

Korean J Child Stud. 2018;39(1):61-74
Publication date (electronic) : 2018 February 28
doi : https://doi.org/10.5723/kjcs.2018.39.1.61
Department of Social Welfare, Catholic University, Gyeonggi-do, Korea
이뿐새orcid_icon
가톨릭대학교 사회복지학과
Corresponding Author: BbeunSae Lee, Department of Social Welfare, Catholic University, 43, Jibong-ro, Bucheon-si, Gyeonggi-do, Korea E-mail: saeya1225@hanmail.net
Received 2017 November 5; Revised 2018 January 1; Accepted 2018 February 5.

Trans Abstract

Objective

The purpose of this study was to examine the longitudinal influence of household income and the rate of consumption-oriented spending on children on changes in parenting stress of mothers with young children.

Methods

Data from the 5th year (2012), 6th year (2013), and 7th year (2014) of the Panel Study on Korean Children were used for analysis. The main subjects of the survey were 2,150 mothers who were raising young children, and a Latent Growth Model was verified using the survey data at times when the children were 3, 4, and 5 years old.

Results

From the results of analysis, first, the mother's parenting stress in early childhood follows a gradually decreasing trajectory. Second, the higher the household income, the lower the parenting stress of mothers with very young children. The mother's parenting stress was found to decrease slowly with time in low-income families. Third, in early childhood, the higher the child support costs, the higher the parenting stress, but over time, the parenting stress of a mother with a low child support rate decreases slowly.

Conclusion

This study confirms that household income and consumption spending for children function not only as physical deficits but also psychological disturbances. Therefore, to alleviate the burden of child rearing experiences in early childhood, it is necessary to strengthen the publicity of Childrearing Services, which can fill gaps in the parenting environment.

서론

2012년 전국 결혼 및 출산 동향 조사에 의하면 기혼 여성들은 ‘자녀의 교육비용(25.6%)’과 ‘자녀 양육비용(20.4%)’에 대한 부담으로 추가 자녀를 계획하지 않는 것으로 나타났다(Korea Institute for Health and Social Affairs [KIHSA], 2012). 제1차 사회보장 기본계획(2014-2018년)에서는 2014년 정보공시를 통해 공지 된 유치원 납입금이나 2012년 보육실태 조사에 보고된 어린이집 필요경비를 기준으로 볼 때 자녀 양육에 대한 부담감은 여전히 높다는 문제점을 지적하고 있다. 즉, 무상교육 · 보육의 확대에도 불구하고 양육 과정에서의 경제적 부담감은 자녀의 영유아기부터 고조되고 있으며 이러한 사회적 현상은 양육스트레스와 같은 부정적 인식을 제고하는 요인으로 작용하고 있다는 것이다.

특히 양육스트레스는 단기간에 해소되는 것이 아니라 자녀의 발달단계 특성에 따라 다른 양상으로 지속된다는 점에 주목할 필요가 있다. 영아기 자녀의 부모는 유아기 자녀의 부모에 비해 어린 자녀를 돌보는 비중이 높으며(Renee & Barbara, 2012), 출산 후 양육에 대한 심리적 두려움으로 인한 스트레스가 증가한다(O. J. Choi, 2016). 이러한 이유로 자녀의 영아기 이전까지 점차적으로 증가하던 양육스트레스(Williford, Calkins, & Keane, 2007)는 자조능력이 발달하는 유아기부터 다소 감소하는 것으로 밝혀지고 있다(Chang & Fine 2007; Gaze, 2004). 그러나 이와 같은 현상은 자녀의 유아기에 체감하는 양육스트레스가 완전히 해소되었다는 것이 아니라 양육스트레스에 미치는 영향 요인이 달라지면서 상대적인 감소 양상이 나타나는 것을 의미한다. 구체적으로 자녀의 유아기에는 직접적인 돌봄에 대한 부담 보다는 교육기관 이용과 기대 수준에 따른 스트레스를 경험하며(J. Y. Choi, 2011; Jeon & Cho, 2015) 자녀의 인지, 정서, 사회성 등이 발달 하면서 이에 대한 이해와 적절한 교육방법에 대한 스트레스가 높다고 할 수 있다(N.-L. Choi & Jin, 2014).

이와 같이 영아기와 유아기의 양육스트레스가 다르게 나타나는 이유는 자원보존이론(conservation of resources theory)을 통해 살펴 볼 수 있다. 자원보존이론에서 스트레스는 개인이 처한 상황에 기인하는 것으로 정의되는데 상황(conditions), 개인의 특성(personal characteristics), 대상(objects), 에너지(energies)의 4가지 자원 손실이 스트레스를 가져오는 것으로 밝히고 있다(Hobfoll, 1989). 상황(conditions)은 조건이나 상태로써 관계적 자원을 말한다. 가령, 영아기 부모의 돌봄 증가와 유아기 부모의 교육적 관심의 다양화는 서로 다른 상황적 요인으로 작용할 수 있다. 다시 말하면 자녀의 발달상 특성으로부터 요구되는 돌봄의 형태가 다르기 때문에 영아기 자녀와 유아기 자녀의 양육부담 역시 다른 양상을 나타낼 수 있다는 것이다.

개인의 특성(personal characteristics)은 개인이 가진 성격이나 기술로써 스트레스를 견디는 개별적인 차이를 말한다. 기존에 양육스트레스를 다룬 다수의 연구에서는 부모가 가진 인구사회학적 특성, 정서적 특성 등에 따라 양육스트레스의 체감이 다른 것으로 밝혀지고 있다(Cooper, McLanahan, Meadows, & Brooks-Gunn, 2009; H.-J. Choi & Cho, 2015; J. A. Han, Kim, & Cho, 2014). 특히 양육스트레스 영향 요인 중 개인의 특성에는 부모의 성별 즉, 어머니 혹은 아버지인지에 따라 양육스트레스의 체감 정도가 다른 것으로 보고되고 있다(Jang, 2012; S. K. Son, Jang, Noh, & Hong, 2016). 구체적으로 어머니는 자녀의 임신과 출산을 직접 경험하며 아버지에 비해 양육에 대한 비중이 높은 대상이다(Kong & Lee, 2012). 또한 우리나라 전통사회에서의 가부장적인 가정 문화가 잔존하게 되면서 가정 내 자녀 양육에 대한 어머니의 책임은 여전히 높다고 할 수 있다(Statistical Research Institute [SRI], 2014). 이러한 사회적 배경으로 인해 다수의 연구에서는 어머니의 양육스트레스를 중점적으로 다루고 있으며(H.-J. Choi, Yoon, & Yeon, 2016; Y.-J. Hong & Lee, 2017), 아버지가 체감하는 양육스트레스 보다 어머니의 양육스트레스가 더 높은 것으로 보고되고 있다(J.-H. Choi, 2016). 다시 말하면 어머니라는 대상과 역할의 특성은 양육스트레스에 중요한 영향 요인임을 의미한다.

그러나 상황(conditions)이나 개인적 특성(personal characteristics)에 비해 대상(objects)과 에너지(energies) 자원이 양육스트레스에 미치는 영향력을 검증한 연구는 활성화 되지 않았다. 여기서 대상(objects)은 의식주와 같은 물질적 자원이며, 에너지(energies)는 돈이나 지식과 같이 다른 자원의 획득을 위한 도구적 자원을 의미한다. 소수의 연구에서는 양육비 부담과 부모의 양육스트레스의 관계를 밝힘으로써(H. J. Lee, 2014) 양육에 지출되는 비용의 중요성을 제안한 바 있다. 즉, 대상자원인 동시에 에너지 자원이라 할 수 있는 가정의 경제력은 양육과정에 소요되는 실질적인 지출과 맞물리기 때문에 간과해서는 안 될 요인이라는 것이다(S. S. Kim & Baek, 2014; Lim, 2013).

구체적으로 가정의 경제적 수준은 가구소득과 지출을 통해 파악할 수 있는데 가구 소비 경향을 검증한 연구에서는 유자녀 가정과 무자녀 가정의 소비 지출이 다르게 나타나고 있다(Park, Chong, Koh, & Lee, 2014). 무엇보다 가정에서 자녀수를 결정하는 요인으로 자녀에 대한 예상 지출 비용이 중요한 고려요인으로 밝혀지면서(S. Lee, 2011; J. S. Lee, 2015) 자녀에게 소비되는 지출의 항목과 규모가 가계 부담정도에 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있다. 선행연구에서는 자녀에게 지출되는 비용을 자녀양육비로 정의하고 있으며 세부 항목에는 식비, 의복비, 교육비, 대리양육비 등의 비용이 포함된다(Korean Institute of Child Care and Education [KICCE], 2016). 가구소비실태조사(Statistics Korea, 2000)에서는 양육에 소요되는 비용을 소비성지출과 비소비성지출로 구분하여 조사 하고 있는데 여기서 소비성 지출은 자녀양육비에서 정의한 내용과 유사하며, 비소비성지출은 세금, 적금, 보험 등을 포함하는 개념이다.

자녀 양육에 소요되는 비용을 다룬 연구에서는 양육비용을 추정하기 위해 주로 ‘가계지출조사 방법’을 활용하는 것으로 보고된다(KICCE, 2010). 자녀양육비 추계 방법은 총 지출을 가족 수로 나누어 1인당 소비지출을 자녀의 양육비로 보는 ‘1인당 추계방법’과 주요 지출항목에서 가족 유형에 따른 가중치를 부여한 ‘Prais-Houthakker 추계방법’ 그리고 ‘한계 비용 추계방법’이 있다. ‘한계 비용 추계 방법’은 자녀의 출생 전에 지출비용을 기준으로 자녀 출생 이후에 추가적인 지출비용을 양육비로 간주하는 방식을 말하는데 Engel 방법, Rothbarth 방법, Berten-Gorman 방법을 활용해 왔다. Engel 방법은 자녀의 출산 이후 소비되는 음식물 비율을 자녀가 없는 부부 가구의 음식물 비율로 회복시키는 보상수준을 자녀양육비로 산출하는 방식이며, Rothbarth 방법은 자녀 출산 이전의 성인 재화에 대한 지출수준의 보상금액을 자녀양육비로 측정한다(Deaton & Muellbauer, 1986). Berten-Gorman 방법은 자녀의 출산 전 후 동일한 지출 효용성을 유지하기 위한 소비지출 수준을 항목별로 산출하여 자녀양육비를 측정하는 방식이다(S. Lee, 2011).

본 연구에 반영된 자녀에 대한 소비성 지출은 한국아동패널조사에서 가구소비실태조사(Statistics Korea, 2000)를 통해(식료품/소비지출) × 100의 산출식을 반영한 Engel 방식으로 측정 되었다. 즉, 가구의 소비 지출 중 자녀에 대한 소비성 지출 항목에 중점을 두고 (자녀에 대한 소비성 지출/가구 전체 소비지출) × 100의 산출식을 통해 측정하였다. 이와 같은 방식으로 산출된 자녀에 대한 소비성 지출 비율의 개념은 한국아동패널조사에 근거하고 있다(KICCE, 2008). 따라서 본 연구에는 패널 조사에 사용 된 본래 측정 개념을 그대로 반영 하고자 자녀 양육에 소요되는 직접적인 지출을 ‘자녀에 대한 소비성 지출’로 적용 하였다.

이와 같은 Engel 방식의 산출 근거는 전체 가구의 식료품 소비 지출비율에서 자녀에 대한 식료품 소비지출이 몇 %를 차지하고 있는지를 통해 자녀에 대한 양육비 지출을 산출한다. 이 때 자녀에 대한 식료품 지출의 비율이 높을수록 자녀 양육에 소요되는 지출이 크다는 것을 의미한다(KICCE, 2010). 현재까지 전체 가구 지출에서 자녀를 양육하는데 소요되는 비용의 비율을 측정한 연구는 활성화 되지 않았으나 소수의 연구에서는 양육비의 규모를 확인하기 위한 방법으로 자녀에 대한 지출 비율을 반영하였다. Moon과 Kim (1996)의 연구에서는 직접조사를 통해 전체 가구 지출 중 자녀 양육비가 차지하는 비율을 조사 하였으며, Hur (1997)의 연구에서는 식비지출비율모델을 통해 자녀를 양육하는 지출 규모의 비율을 추계하였다. S. K. Park (2006)의 연구에서는 식료품비의 비율을 5단계로 구분하여 가구 소비 지출에서 자녀 양육비 규모를 제시하고 있다. 이처럼 자녀에 대한 지출 비율의 산출은 동등가치비율(equivalence scale)을 추계하는데 활용된다. 여기서 동등가치비율이란 유자녀 가정에서 무자녀 가정과 동일한 수준의 효용 수준이 되기 위한 비율을 의미하며, 자녀에게 소비되는 비율을 통해 추가적으로 지출해야 하는 비율을 산출할 수 있다(KIHSA, 2010).

그러나 Engel 방식은 소득 수준의 차이뿐만 아니라 생활수준이나 규모 경제에 따라 지출 비중이 다르다는 점을 고려하지 못하며(KIHSA, 2010), 가정의 효용수준에 미치는 요인이 다양하기 때문에 특정 품목의 지출로 효용을 비교할 수 없다는 한계점을 갖는다(KICCE, 2010). 가령, S. L. Lee (2007)의 연구에서 지적한 바와 같이 Engel 방식은 자녀수가 늘면 교육비 지출이 증가하고 다른 소비비중을 줄이는 우리나라의 경향을 반영하지 못한다. 이러한 한계점으로 Lino (2004)는 미국 농무부(U.S. Department of Agriculture [USDA])의 자녀 양육비용 추계 방법을 사용 하였다. 즉, USDA는 자녀 1인당 양육비용을 측정함으로써 한계 비용 방식보다는 측정 오류 정도가 낮은 추계방법이라고 할 수 있다. 그러나 다양한 추계방법에도 불구하고 국가적 혹은 사회적 경향이나 가구의 특성을 모두 반영하기 어렵기 때문에 자녀 양육에 대한 비용을 측정하는 것 자체가 상당한 한계점을 갖는다고 보고된다(KICCE, 2010). 다만, 이와 같은 제한점에도 불구하고 본 연구에서는 자녀의 유아기가 시작되는 시점에서 가구 전체 소비 지출 중 자녀에 대한 지출의 규모를 통한 영향력을 파악하고자 하였다. 이를 위해 자녀를 양육하면서 포기하게 되는 기회비용보다는 직접적으로 소요되는 대리 양육비, 교육비 등의 비용을 반영 하였으며(KIHSA, 2010), 조사 방법의 체계화로 모집단의 대표성이 높은 패널 조사의 장점을 기반으로 하였다(Rubin & Babbie, 2015). 이러한 측정 근거를 통해 경제적 요인이 양육스트레스와 같은 심리적 부담감에 미치는 영향을 검증하고자 하였다.

본 연구의 주 배경은 높은 교육열로 인해 자녀에 대한 소비성 지출이 중요하게 다뤄지며(K.-N. Han, 2010; S.-N. Lee, 2010), 양육에 대한 부담 요인으로도 작용하고 있는 사회적 특성을 바탕으로 한다. 이에 대한 대안으로 2013년부터는 양육과정에 소요되는 비용 부담을 경감시키기 위해 영유아에 대한 무상보육이 실현되었다(Ministry of Health and Welfare [MOHW], 2017). 그러나 공보육료 외에 발생하는 사교육비, 맞벌이 가정 자녀의 대리양육비 등에 대한 비용은 여전히 가계에 부담을 주는 것으로 밝혀지고 있으며(Joung & Choi, 2016; S. R. Lee & Cho, 2016) 무상보육 시행 이후에도 가정 내 자녀 양육비에 대한 비중은 높은 것으로 나타나고 있다(J. E. Choi, 2017). 유치원, 어린이집과 같은 육아지원기관 이용에 대한 보육료 외에도 특별활동, 견학 등 부모가 부담하는 경비가 발생하기 때문이다(MOHW, 2017). 물론 지자체 별로 가정의 필요경비에 대한 상한선을 제시함으로써 그 부작용을 제한하고 있지만(MOHW, 2017) 이 역시 한 자녀일 때와 다자녀일 때 필요경비의 폭은 다르기 때문에 상대적으로 유자녀 가정에서 체감하는 부담은 높다고 할 수 있다.

구체적으로 우리나라 조기 교육열의 특성상 영유아기부터 다양한 학습과 체험 등에 대한 가정의 욕구가 지속적으로 증가하면서 적게 낳아 질적으로 우수한 양육 환경을 제공 하고자하는 부모들의 기대가 높아지고 있다(Kim & Choi, 2017). 선행연구에서는 영유아기부터 사교육을 시작하고 있으며(An, 2011), 이러한 사회적 현상으로 인해 자녀에게 충분한 교육비나 양육비를 지출하기 어려운 가정의 어머니는 양육에 대한 스트레스가 높은 것으로 밝혀지고 있다(J. A. Han, 2010). 그러나 이러한 부담에도 불구하고 자녀에 대한 지출을 줄이고자 하는 의도는 낮은 것으로 보고되고 있다(K. S. Lee & Kim, 2010). 우리나라 유아기 자녀를 양육하는 가정에서는 가구 전체 소득 중 양육에 대한 지출이 평균 40% 정도라는 점을 살펴볼 때(KICCE, 2010) 일정한 소비 경향과 규모가 있다는 것이다(Min, 2015).

이처럼 자녀에 대한 지출 비중은 소득과 밀접한 연관성을 갖기 때문에 유아기 자녀가 있는 가정의 양육부담 수준을 파악하기 위해서는 가구 전체의 소득도 함께 고려 해 보아야 한다. 선행연구에서는 가구의 소득이 낮을수록 양육스트레스가 증가하는 것으로 밝혀지고 있으며(Gershoff, Aber, Raver, & Lennon, 2007; Joshi & Bogen, 2007; N. S. Lee, 2014; Son & Han, 2016), 이에 따른 경제적 부담이 양육에 대한 스트레스 정도를 심화시키는 것으로 보고되고 있다(Mulsow, Caldera, Pursley, & Reifman, 2002; Y. M. Lee & Min, 2014). 무엇보다 고소득 가정에 비해 저소득 가정 어머니의 양육스트레스 정도가 높은 것으로 보고되면서(J. A. Han, 2010; Ok & Kim, 2015) 물질적 요인의 결핍이 심리적인 부담요인으로 작용하고 있음을 확인할 수 있다.

가구의 소득을 산정하는 방법으로는 가구의 규모 정도에 따른 최저생계비를 고려한 욕구소득비를 활용할 수 있는데(Ku, 2003) 소득에 대한 절대적인 기준과 상대적인 기준을 동시에 고려한 개념이라고 할 수 있다(K.-H. Kim, 2014). 구체적으로 욕구소득은 가구의 실질적인 소득과 가구원수를 고려하는 동시에 당해 연도의 최저생계비를 기준으로 사회변화에 따른 물가지수를 반영한다고 할 수 있다(H. Park, 2008). 선행연구에서는 월평균 가구의 소득을 가구원수별 최저생계비로 나누어 저소득 여부를 측정 개념으로 활용한 연구가 보고되고 있으며(Ha & Kang, 2012), 욕구소득비는 저소득 가정 여부뿐만 아니라 소득분위에 따른 수준을 파악하는데 활용할 수 있다는 점에서 의미 있는 변수로 다뤄져 왔다(H. Park, 2008).

이와 같은 선행연구를 기반으로 볼 때 양육스트레스는 자녀의 발달단계에 따라 보편적인 변화 양상은 존재하지만 자원보존이론에서 제시하고 있는 에너지 자원과 대상자원의 손실 수준에 따라 체감하는 정도는 달라질 수 있음을 예측할 수 있다. 즉, 영아기에 비해 유아기의 양육스트레스가 감소한다 하더라도 가구의 소비와 지출의 편차 문제는 물리적 환경의 격차뿐만 아니라 양육스트레스와 같은 심리적 격차까지 유발할 수 있다는 것이다. 그러나 기존의 선행연구에서는 경제적 요인이 양육스트레스에 미치는 영향에 대한 종단연구는 소수이며(S. H. Kim, 2017; H. J. Lee, 2014), 주로 횡단연구를 통해 양육 과정에 지출되는 비용과 양육스트레스에 관한 영향력을 밝히고 있다(S.-N. Lee, 2010; Min, 2015; Ok & Kim, 2015; S.-H. Son & Han, 2016). 따라서 본 연구에서는 가구의 소득과 자녀에 대한 소비성 지출 비율이 시간의 흐름에 따라 유아기 어머니의 양육스트레스에 미치는 영향을 검증 하고자 잠재성장 모형을 분석하였다. 잠재성장모형(Latent Growth Model)은 시간의 흐름에 따라 변수의 변화나 성장을 검증할 수 있는 모형을 말하며(Duncan & Duncan, 2004) 이와 같은 변화의 개인차를 설명하는데 적절한 추정방법이라고 할 수 있다(Meredith & Tisak, 1990). 이러한 내용을 바탕으로 한 연구문제는 다음과 같이 제시하였다.

연구문제 1

유아기 어머니의 양육스트레스는 시간에 흐름에 따라 어떠한 변화 양상을 보이는가?

연구문제 2

유아기 자녀 가정의 초기 가구소득과 자녀에 대한 소비성 지출의 비율은 양육스트레스 변화에 어떠한 영향을 미치는가?

연구방법

연구대상

본 연구는 육아정책연구소(Korean Institute of Child Care and Education [KICCE])의 한국아동패널(Panel Study on Korean Children [PSKC]) 5차년도(2012년), 6차년도(2013년), 7차년도(2014년) 데이터를 사용하여 분석하였다. 한국아동패널은 2006년 모형 개발을 시작으로 2007년 예비조사 후 2008년 1차년도 조사를 기점으로 2015년까지 매년 조사가 진행되었으며, 그 이후에는 2017년 조사, 2020년 조사 예정이다. 모집단은 2008년 제주도를 제외한 전국 의료기관에서 출생한 2,078명의 신생아 가구이다. 패널의 표본은 층화다단계표본추출방법을 사용하였으며 분만건수 500건 이상의 의료기관을 1차 추출 단위로 하여 권역별 표본수를 비례 배정하였다(KICCE, 2016). 본 연구의 주 조사대상에 대한 인구학적 배경은 Table 1로 제시하였으며 분석 시 결측치는 제외 하였다.

Demographic Characteristics of Research Participants

연구도구

가구소득

가구 소득은 절대적 기준과 상대적 기준의 개념을 동시에 다루고 있는 욕구소득비(income-to-ratio)를 통해 측정 하였다(Ha & Kang, 2012; H. Park, 2008). 본 연구에서 욕구소득비는 실질적인 소득, 가구원수, 당해 연도 물가지수를 반영하기 위해 월평균 가구 소득을 당해 연도의 가구원수 별 최저 생계비로 나누어 산출 하였다(H. Park, 2008). 이렇게 산출된 욕구소득비는 1단위씩 구분하여 소득의 수준을 파악할 수 있다는 연구 결과를(K.-H. Kim, 2008; K-.H. Kim, 2014) 근거로 5단위로 나누어 측정하였다. 즉, 단위가 높을수록 소득이 높다는 것을 의미하기 때문에 소득분위에 따른 가구 소득을 파악하는데 의미있는 변수라고 할 수 있다(Ha & Kang, 2012; K.-H. Kim, 2014; H. Park, 2008;).

자녀에 대한 소비성 지출 비율

자녀에 대한 소비성 지출 비율은 가구소비실태조사(Statistics Korea, 2000)에서 자녀를 양육하는데 소요되는 비용 측정을 반영한 한국아동패널조사(KICCE, 2008)를 근거로 한다. 본 연구에서는 동등가치비율(equivalence scale)을 바탕으로 유자녀 가정에서의 자녀에 대한 소비성 지출 비율을 산출하였다. 동등가치비율은 유자녀 가정에서 무자녀 가정과 동일한 효용성을 갖기 위해서 소비되는 비율로써 자녀에게 소비되는 지출의 비율을 통해 산출하는 개념이다(KIHSA, 2010). 따라서 본 연구에서는 가구소비실태조사에서 활용한 (식료품/소비지출) × 100의 Engel 방식을 기반으로 (월평균 자녀에 대한 소비성 지출/월평균 가구의 소비성 지출) × 100의 산출식을 통해 자녀에게 소비하는 지출을 비율을 반영하였다.

이렇게 산출 된 자녀에 대한 소비성 지출 비율은 영유아 자녀의 양육에 소요되는 비용이 전체 가구 지출의 평균 40%이며, 그 중 만3세 유아 1인에 대한 평균 양육비 지출은 26.4%, 소득 4분위기준 250만원 이하 가구의 영유아 1인에 대한 가구 지출은 37%라는 결과(KICCE, 2010)를 근거로 30%이하는 1, 31%이상 40%이하는 2, 41%이상 50%이하는 3, 51%이상은 4로 코딩하였다. 즉, 자녀에 대한 소비성 지출의 비율이 높을수록 전체 가구에서 자녀 양육비가 차지하는 비중이 높다는 것을 의미한다.

어머니의 양육스트레스

양육스트레스는 K. H. Kim과 Kang (1997)의 양육스트레스 척도 문항을 사용 하였다. “좋은 부모가 될 수 있을지 확신이 서지 않는다.”, “아이를 잘 키울 수 있을지 자신이 없다.”, “내가 부모 역할을 잘못하기 때문에 우리 아이가 다른 아이보다 뒤처지는 것 같은 기분이 들 때가 있다.”, “아이로부터 도망치고 싶을 때가 있다.”, “아이를 더 친근하고 따뜻하게 대해야 한다는 것이 어렵게 여겨진다.” 등의 11문항으로 구성된다. 본 척도는 5점 Likert척도로 평정되며 점수가 높을수록 양육스트레스가 높다는 것을 의미한다. 5차년도(2012년) 양육스트레스의 Cronbach’s α는 .881, 6차년도(2013년) 양육스트레스의 Cronbach’s α는 .874, 7차년도(2014년) 양육스트레스의 Cronbach’s α는 .878로 나타났다.

통제변수

통제변수는 아동의 성별에 따라 어머니의 양육스트레스가 다르며(Yoon, Lee & Lee, 2017). 아버지의 양육참여 정도가 어머니의 양육스트레스 정도에 영향을 미친다는 결과(Seo & Lee, 2014)를 기반으로 아버지의 평균 양육참여를 통제변인에 반영 하였다. 또한 어머의 취업 여부(Son et al., 2016)와 연령 등의 인구학적 변인이(G.-H. Kim & Kim, 2013) 양육스트레스 변화 요인이라는 연구를 기반으로 통제변인을 설정 하였다.

자료분석

본 연구는 SPSS 23.0 (IBM Co., Armonk, NY)과 Amos 20.0 (IBM Co., Armonk, NY)을 사용하여 잠재성장 모형을 분석 하였다. 첫째, 주요 변수의 기술통계를 분석하였으며 연도별 양육스트레스의 평균이 시간의 흐름에 따라 감소함을 확인하여 선형적 변화를 가정하였다. 둘째, 변인들 간의 상관관계의 검증을 위해 Pearson의 적률상관관계를 확인하였다. 셋째, 무변화 모형(Random Intercept Fixed Slope Model)과 무조건 모형(Unconditional LGM Model)을 분석하여 변화율의 유의성과 모델 적합도를 확인 하였다. 넷째, 잠재성장 모형(Latent Growth Model)을 분석하여 모델 적합도를 확인하였으며 예측변인의 영향력을 검증하고 그래프로 제시 하였다. 분석 시 완전정보최대우도법(full information maximum likelihood)을 활용하여 결측치를 제외 하였다(Arbuckle, 1996).

연구결과

주요변수의 기술통계 및 상관관계

측정변인들 간의 상관관계는 Table 2에 제시하였다. 5차년도만 3세 유아의 어머니 양육스트레스는 6차년도 만 4세 유아의 어머니 양육스트레스(r = .67, p < .001), 7차년도 만 5세 유아의 어머니 양육스트레스(r = .63, p < .001), 자녀에 대한 소비성 지출(r = .05, p < .05)과 정적 상관관계로 나타났으며, 가구의 소득(r = -.09, p < .001)과는 부적 상관관계로 확인 되었다. 6차년도 만 4세 유아의 어머니 양육스트레스는 7차년도 만 5세 유아의 어머니 양육스트레스(r = .66, p < .001), 자녀의 소비성 지출(r = .06, p < .05)과 정적 상관관계이며, 가구의 소득(r = -.10, p < .001)과는 부적 상관관계로 나타났다. 7차년도 만 5세 유아의 어머니 양육스트레스는 가구소득(r = -.13, p < .001)과부적 상관관계이며 자녀에 대한 소비성 지출과는 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 가구의 소득과 자녀에 대한 소비성 지출은(r = -.05, p < .05) 부적 상관관계로 확인 되었다.

Correlation Between Main Variables

주요 변인의 기술통계는 Table 3으로 제시하였다. 분석결과 5차년도(2012년) 만 3세 유아의 어머니 양육스트레스는 30.07, 6차년도(2013년) 만 4세 유아의 어머니 양육스트레스는 29.15, 7차년도(2014년) 만 5세 유아의 어머니 양육스트레스는 28.33으로 감소하여 선형적 변화를 가정하여 잠재성장 모형을 분석하였다. 측정 대상 변인의 첨도는 절대 값 7.0, 왜도는 절대 값 2.0을 넘지 않으므로 정규분포임을 확인 할 수 있다(West, Finch, & Curran, 1995).

Descriptive Statistics

유아기 어머니의 양육스트레스 무변화 모형과 무조건 모형 분석

무변화 모형(Random Intercept Fixed Slope Model)과 무조건 모형(Unconditional LGM Model)은 Figure 1으로 제시하였으며 분석 결과는 Table 4와 같다. 무변화 모형은 변화율을 고려하지 않은 모형으로 시간이나 예측변인의 투입에 대한 변량의 비율을 알아보기 위한 기초값을 제공하는 모형이며, 무조건 모형은 변화율의 기본값을 평가할 수 있는 모형이다. 분석결과 무변화 모형의 모델 적합도는 Hu와 Betler (1999)가 제시한 적합도 기준에 따라 TLI, CFI는 .95 이상으로 좋은 적합도를 나타내는 것으로 검증 되었으나 RMSEA 기준인 .06 이하의 기준에 적절하지 않고 χ2가 유의미한 것으로 나타나 적합한 모형이 아님을 확인할 수 있다. 반면 무조건 모형의 모델은 좋은 적합도로 검증 되었으며 χ2 값이 유의미하지 않아 적합한 모형임이 검증 되었다.

Figure 1

Random intercept fixed slope model & unconditional LGM model.

Model Fit of Random Intercept Fixed Slope model & Model Fit of Unconditional LGM Model

무변화 모형과 무조건 모형의 평균과 분산은 Table 5로 제시하였다. 어머니의 양육스트레스의 변화율을 고려하지 않은 무변화 모형을 통해 예측변인의 투입되기 전 변량의 비율과 초기 값을 확인 할 수 있다. 분석결과 만 3세 유아 어머니들의 양육스트레스 평균은 29.16, 개별 어머니들의 양육스트레스 평균은 31.56으로 나타났으며 전체 어머니의 양육스트레스 평균과 개인 간 체감하는 양육스트레스는 p < .001 수준에서 유의미한 차이가 있음을 확인하였다.

Estimates of the Trajectory of Random Intercept Fixed Slope Model & Unconditional LGM Model

무조건 모형의 분석결과 만 3세 유아의 어머니의 양육스트레스는 평균 30.06으로 나타났으며 매년 -.93씩 감소하는 것을 확인 할 수 있다. 공변량은 -2.85 ( p < .001)로 나타나 초기 양육스트레스가 높을수록 감소폭이 작고, 초기 양육스트레스가 낮을수록 감소폭이 큰 것으로 나타났다.

유아기 어머니의 양육스트레스 잠재성장 모형 분석

잠재성장 모형(Figure 2)의 분석 결과는 Table 6에 제시 하였다. 분석결과 TLI, CFI는 .95 이상, RMSEA는 .06 이하로 나타나 좋은 적합도로 검증 되었으며(Hu & Betler, 1999) χ2값 역시 유의미하지 않아 좋은 모형임을 확인 할 수 있다.

Figure 2

Latent growth model.

Model fit of Latent Growth Model

잠재성장 모형의 예측효과에 대한 결과는 Table 7로 제시하였다. 통제변수로 투입한 유아의 성별과 어머니의 취업여부, 아버지의 양육시간은 유의미하지 않았으나 어머니의 연령은 유의미한 것을 확인 할 수 있다. 즉, 유아기 초기 어머니의 연령이 높을수록 양육스트레스는 감소하는 것으로 나타났으며(β = -1.63, p < .05) 어머니의 연령이 낮은 집단에 비해 높은 집단에서 양육스트레스의 감소폭이 크다는 것을 확인할 수 있다(β = 1.00, p < .01).

Predictive Effect of Latent Growth Model

주요 예측변수의 분석결과 첫째, 초기 가구의 소득이 높을수록 양육스트레스가 낮음을 확인 할 수 있으며(β = -.63, p < .01) 시간이 흐를수록 가구 소득이 낮은 집단의 양육스트레스가 더디게 감소함을 확인 할 수 있다(β = -.15, p < .01). 이러한 결과는 저소득 가정일수록 양육에 대한 부담이 높고, 양육에 대한 스트레스 역시 쉽게 감소되지 않는다는 것을 의미한다.

둘째, 자녀의 유아기 초기에는 자녀에 대한 소비성 지출 비율이 높을수록 양육스트레스가 높은 것으로 나타났으나(β = .36, p < .05) 시간의 흐름에 따라 지출이 높은 집단에 비해 낮은 집단의 양육스트레스가 더디게 감소하는 것으로 검증 되었다(β = -.14, p < .05). 자녀의 유아기 초기에 증가하는 지출은 부담 요인으로 작용하지만 이후에는 자녀에 대한 교육비, 식비, 대리 양육비 등을 충분히 제공하지 못할수록 양육에 대한 스트레스가 쉽게 완화되지 않음을 의미한다. 동시에 자녀에 대한 지출은 직접적인 스트레스 요인으로 작용하기 보다는 양육스트레스의 변화 요인임을 확인할 수 있다.

본 연구의 잠재성장모형 회귀식은 Yti = η0i + η1iTt + eti 로 정리할 수 있다. Yti는 시간의 변수 값을 의미하며, η0i는 시간이 0일 때의 Y의 기댓값인 절편, η1iTt 는 시간이 0일 때 변화율인 기울기이다. 여기서 η0i = α0 + β0wi + r0i, η1i = α1 + β1wi + r1i 로 정리 할 수 있다(Hong, 2015). 본 연구에서 가구의 소득과 자녀에 대한 소비성 지출의 예측효과는 η0i =G32.35 - .36 × 가구소득 + .36 × 자녀에 대한 소비성 지출 + r0i이며, η1i = 1.30 - .15 × 가구소득 + r0i,의 식으로 도출된다. 이와 같은 식은 Figure 3의 그래프로 나타낼 수 있으며 가구의 소득이 낮은 집단에 비해 높은 집단의 양육스트레스의 기울기가 급격히 감소함을 확인할 수 있다. 또한 가구의 소득과 자녀의 소비성 지출의 예측효과 검증 결과 가구의 소득이 낮고 자녀에 대한 소비성 지출이 높은 집단의 양육스트레스가 가장 높은 것으로 나타났다.

Figure 3

Predictive effects of household income and consumption spending for children.

논의 및 결론

본 연구는 시간의 흐름에 따라 유아기 자녀의 어머니가 체감하는 양육스트레스의 변화 양상을 검증하고자 잠재성장모형을 이용한 단기 종단 연구 모형을 검증하였다. 주요 예측변인으로는 경제적 요인인 가구의 소득과 자녀에 대한 소비성 지출 비율을 설정하여 그 변화를 확인하였으며 연구의 결론은 다음과 같다.

첫째, 유아기 어머니의 양육스트레스는 시간의 흐름에 따라 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 자녀의 유아기부터 양육스트레스가 다소 감소하기 시작한다는 기존의 연구 결과와도 동일하다고 할 수 있다(Williford et al., 2007). 그러나 양육스트레스의 감소 양상은 양육에 대한 부정적 인식이 완전하게 해소 되었다는 것을 의미하는 것이 아니라 점차적으로 완화되었다는 점에서 다뤄질 필요가 있다. 즉, 자녀의 발달단계에 따라 양육 상황이 변화 하면서 어머니가 체감하는 양육스트레스도 변화 한다는 것이다.

구체적으로 유아기 자녀의 양육은 영아기 자녀의 양육보다 직접적인 돌봄 노동의 비중이 감소하며, 유아기 이후 학령기 자녀의 양육 과정에서 경험하는 자녀의 교육 부담이 상대적으로 낮은 과도기적 시기이다. 이와 같은 특징은 제3차 저출산 고령사회 기본계획(Government of the Republic of Korea, 2017)에도 반영되는데 영아기 자녀를 양육하는 가정에는 직접적인 산전·산후 서비스를 제공하는 반면 유아기 자녀를 양육하는 가정은 무상보육을 기반으로 한 육아지원기관 서비스의 비중이 크다고 할 수 있다. 다시 말하면 자녀의 유아기에는 돌봄에 대한 부담보다는 교육에 대한 관심이 높아지기 시작 한다는 것을 의미한다. 따라서 유아기 자녀를 양육하는 가정에 대해서는 자녀의 교육적 관심의 증가로 인한 부담감을 경감시킬 수 있는 지원 방향이 필요함을 확인 할 수 있다.

둘째, 자녀의 유아기 초기에 어머니 양육스트레스는 가구 소득이 높을수록 감소하며, 가구 소득이 높은 집단에 비해 낮은 집단 어머니의 양육스트레스가 더디게 감소하는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 저소득 가정일수록 양육에 대한 스트레스가 높으며 이러한 부담 정도가 쉽게 완화되지 않는다는 것으로 해석된다. 저소득 가정일수록 자녀를 양육하는 비용에 대한 부담이 높고(N.-S. Lee, 2014), 양육비용에 대한 부담이 양육스트레스로 이어진다는 결과(J. A. Han, 2010; Ok & Kim, 2015)와 일맥상통한다. 특히 소득이 낮인 집단의 양육스트레스가 더디게 감소한다는 결과는 소득의 편차가 지속적인 양육 부담에 중요한 영향 요인임을 의미한다.

현재 유아기 자녀의 양육 지원 방안으로 보육의 공공성 강화에 대한 논의가 지속되고 있으며, 모든 영유아에 대한 무상보육이 실현되고 있다. 무상보육 시행에 대한 가정의 만족도는 비교적 높은 것으로 보고되고 있으며 양육비 감소에 기여하였다는 점에서 긍정적인 평가를 받고 있다. 그럼에도 불구하고 어린이집, 유치원과 같은 육아지원기관 이용 시에는 특별활동비, 특성화경비, 견학비 등의 필요경비를 가정에서 부담하게 되는데 그 비용의 편차가 매우 큰 것으로 보고되고 있다(MOHW & KICCE, 2012). 다시 말하면 공보육료 이외에 지출되는 비용에 대한 가정의 부담감은 충분히 반영되지 않음으로써 저소득 가정의 경제적 부담감은 더 높은 것으로 해석할 수 있다. 저출산 고령화 정책의 방향에서도 양육에 대한 경제적 부담의 감소 혹은 물리적 지원을 확대하고 있지만 저소득 가정의 자녀 양육에 대한 지원은 부족한 실정이다(PCASPP, 2017). 따라서 유아기 보육의 공공성을 확보하기 위한 방안에는 보육료뿐만 아니라 그 외에 소요되는 비용에 대한 세부적인 대안을 마련함으로써 저소득 가정의 양육 부담을 완화시킬 수 있는 지원이 실현되어야 할 것이다.

셋째, 자녀의 유아기 초기에는 자녀에 대한 소비성 지출이 높을수록 어머니의 양육스트레스가 높지만, 시간의 흐름에 따라 자녀에 대한 지출이 높은 집단보다 낮은 집단 어머니의 양육스트레스가 더디게 감소하는 것을 확인 할 수 있다. 여기서 자녀에 대한 소비성 지출은 가구 소득에서 자녀에 대한 식비, 교육비, 대리 양육비 등에 대한 비용이며(KICCE, 2016), 소비성 지출의 비율은 유아기 자녀를 양육하는 가정에서 자녀에 대한 평균적인 지출 경향을 파악하는데 용이하다(Min, 2015). 이러한 점을 고려 할 때 유아기 초기에는 영아기와는 다른 지출 즉, 자녀의 교육과 관련한 지출 비용의 증가로 인한 부담을 경험하지만 시간이 흐를수록 자녀 교육에 대해 충분한 소비가 이루어지지 않을 경우 오히려 어머니의 부담감을 가중 시키는 것으로 해석 할 수 있다.

현재 공보육료 이외에 꾸준히 증가하고 있는 유아기 사교육비 증가는 이러한 현상을 뒷받침하며, 무상보육이 시행 되었음에도 불구하고 여전히 양육에 소요되는 비용 부담이 높다는 연구결과와도 동일하다고 할 수 있다(J. E. Choi, 2017). 따라서 이와 같은 문제점을 해소하기 위해서는 유아기 교육서비스를 확대하는 방안이 필요하다. 가령, 어린이집이나 유치원에서의 공보육 프로그램에만 의존하는 것이 아니라 지자체 육아종합지원센터의 프로그램을 확장하여 유아기부터 시작되는 조기 사교육비의 감소 방안을 모색해야 한다. 유아를 대상으로 한 문화센타, 학습 학원 등의 이용이 보편화 되고 있다는 점을 고려할 때 이를 대체 할 공공프로그램이 확대 된다면 유아기부터 시작되는 교육수준의 격차를 줄이는 실질적인 방안이 될 것이다.

넷째, 가구의 소득과 자녀에 대한 소비성 지출 비율의 예측효과를 검증한 결과 가구의 소득이 낮고 자녀에 대한 소비성 지출이 낮은 집단의 양육스트레스가 가장 높은 것을 확인 할 수 있다. 즉, 저소득 가정일수록 양육에 대한 부담감이 높다고 할 수 있다. 이와 같은 결과는 경제적 양육지원의 욕구를 가진 가정에 대한 공공서비스 강화가 필요하다는 것을 의미한다. 현재 보건복지부에서는 어린이집 입소 우선순위를 통해 맞벌이 가정, 다자녀 가정, 저소득 가정, 한부모 가정 등에 대해 어린이집 입소 시에 가산점을 부여하고 있으며 맞벌이인 동시에 다자녀 가정에 대해서는 가중치가 부여되고 있다(MOHW, 2017). 특히 국공립 어린이집에서는 이와 같은 입소 우선순위의 준수가 강화 되면서 다양한 양육지원 욕구를 확대하고 있다고 할 수 있다.

그러나 한편으로는 맞벌이 가정에 대한 우선순위의 배점과 저소득 가정에 대한 우선순위의 배점이 동일하게 됨으로써 저소득 가정에 대한 지원은 상대적으로 그 효과성이 낮다고 할 수 있다. 본 연구의 연구결과에서 살펴볼 수 있듯 경제적 상황이 어려운 가정의 양육부담이 가장 크다는 것을 고려할 필요가 있다는 것이다. 따라서 기존에 지속적으로 강화되고 있는 맞벌이 가정에 대한 지원 방향만을 고수하기 보다는 소득이 낮아 양육의 어려움이 있는 가정에 대한 지원 확대가 필요하다. 즉, 맞벌이인 동시에 다자녀인 가정에만 입소 가중치를 두는 것이 아니라 저소득 가정에 대해서도 국공립 육아지원기관을 우선적으로 이용할 수 있도록 해야 한다는 것이다.

이와 같은 결론을 통해 본 연구가 갖는 함의는 다음과 같다. 첫째, 유아기 자녀를 양육하는 어머니의 양육스트레스 발달궤적을 검증함으로써 자녀의 발달단계에 따른 지원 방향을 모색하였다는데 의의가 있다. 이와 같은 결과는 양육에 대한 부담으로 출산을 기피하는 인식이 만연한 가운데 생애주기별 특성을 검증함으로써 구체적인 양육지원 방향을 모색하는데 도움이 될 것으로 사료된다.

둘째, 가구 전체의 소득뿐만 아니라 자녀를 양육하는데 지출되는 비율이 양육부담에 영향 요인임을 확인하였다. 이러한 결과를 통해 경제적 편차로 인한 가정의 양육 부담을 줄이기 위해서는 유아기 육아지원서비스의 공공성 강화가 필요함을 제언하였다는데 의의가 있다.

그럼에도 불구하고 본 연구가 갖는 한계와 제한점은 다음과 같다. 첫째, 패널연구의 특성상 조사 대상자 표본의 대표성은 확보되었으나 지역의 특성에 따른 경제수준의 차이를 고려하지 못하였다는 한계점을 갖는다. 따라서 후속연구에서는 지역의 특성을 반영하여 가정에서 체감하는 양육 부담의 차이점을 검증할 필요성이 있다. 둘째, 본 연구에서는 소득 수준에 따른 격차를 검증 하였으나 후속 연구에서는 가장 취약한 계층인 빈곤 가정에서 체감하는 양육스트레스의 검증을 통해 우선적인 양육지원 가정에 대한 지원방향을 모색할 필요성이 있다. 셋째, 본 연구에서는 2차 데이터를 활용하여 양육비 추계 방법을 적용하였다. 이러한 이유로 자녀 1인당 양육비용을 측정하지 못하였다는 한계점을 갖는다. 따라서 후속 연구에서는 기존의 양육비 추계오류를 최소화하기 위한 연구가 활성화 되어 실질적인 육아지원정책방향에 도움이 되길 기대한다.

Conflict of Interest

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

References

Arbuckle J. L.. 1996. Full information estimation in the presence of incomplete data. In : G. A. Marcoulides, R. E. Schumacker, eds. Advanced structural equation modeling: Issues and techniques p. 243–277. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Chang Y., Fine M. A.. 2007;Modeling parenting stress trajectories among low-income young mothers across the child’s second and third years: Factors accounting for stability and change. Journal of Family Psychology 21(4):584–594. doi:10.1037/0893-3200.21.4.584.
Cooper C. E., McLanahan S. S., Meadows S. O., Brooks-Gunn J.. 2009;Family structure transitions and maternal parenting stress. Journal of Marriage and Family 71(3):558–574. doi:10.1111/j.1741-3737.2009.00619.x.
Deaton A. S., Muellbauer J.. 1986;On measuring child cost: With application to poor countries. Journal of Political Economy 94(4):720–744. doi:10.1086/261405.
Duncan T. E., Duncan S. C.. 2004;An introduction to latent growth curve modeling. Behavior Therapy 35(2):333–363. doi:10.1016/S0005-7894(04)80042-X.
Gaze C. M.. 2004. Parenting stress over time: A comparison of mothers and fathers of children with developmental delays and typically developing children (Unpublished doctoral dissertation). Pennsylvania State University, Pennsylvania; U.S:
Gershoff E. T., Aber J. L., Raver C. C., Lennon M. C.. 2007;Income is not enough: Incorporating material hardship into models of income associations with parenting and child development. Child Development 78(1):70–95. doi:10.1111/j.1467-8624.2007.00986.x.
Hobfoll S. E.. 1989;Conservation of resources: A new attempt at conceptualizing stress. American Psychologist 44(3):513–524. doi:10.1037/0003-066X.44.3.513.
Hu L., Bentler P. M.. 1999;Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A multidisciplinary Journal 6(1):1–55. doi:10.1080/10705519909540118.
Joshi P., Bogen K.. 2007;Nonstandard schedules and young children’s behavioral outcomes among working low-income families. Journal of Marriage and Family 69(1):139–156. doi:10.1111/j.1741-3737.2006.00350.x.
Lino M.. 2004;Expenditures on children by families, 2003. Family Economics and Nutrition Review 16(1):31–38.
Meredith W., Tisak J.. 1990;Latent curve analysis. Psychometrika 55(1):107–122. doi:10.1007/BF02294746.
Mulsow M., Caldera Y. M., Pursley M., Reifman A. & Huston.. 2002;Multilevel factors influencing maternal stress during the first three years. Journal of Marriage and Family 64(4):944–956. doi:10.1111/j.1741-3737.2002.00944.x.
Renee K., Barbara A. M.. 2012;Parenting infants: Relative importance of parenting characteristics and related behaviors. Journal of Early Childhood & Infant Psychology 8:21–34.
Rubin A, Babbie E. R.. 2015. Research methods for social work (Kim et al.). Seoul: Cengage Learning. (Original work published 2015).
West S. G., Finch J. F., Curran P. J.. 1995. Structural equation models with nonnormal variables: Problems and remedies. In : R. H Hoyle, ed. Structural equation modeling: Concepts, issues, and application p. 56–75. Thousand Oaks: Sage Publications.
Willford A. P., Calkins S. D., Keane S. P.. 2007;Predicting change in parenting stress across early childhood: Child and maternal factors. Journal of Abnormal Child Psychology 35(2):251–263. doi.:10.1007/s10802-006-9082-3.
An J.. 2011;A study on the use of preschooler’s part-time private education: Focusing on the comparison between age groups and with school age children. Korean Journal of Child Care and Education Policy 5(2):96–120.
Choi H.-J., Cho S.-K.. 2015;The effect of the psychological characteristics of parents of children on the childcare stress of the mother. Journal of Korea Academy Industrial Cooperation Society 16(12):8157–8164.
Choi H.-S., Yoon H.-O., Yeon E.-M.. 2016;A short-term longitudinal study on the relationships among mother’s parenting stress, father’s depression and parenting attitude: Focused on mother’s employment. The Journal of Korea Open Association for Early Childhood Education 21(3):253–279.
Choi J. E.. 2017. The effectiveness of childcare support policy for infants and toddlers: Focusing on the effects of parental support for child support. Proceedings of 2017 Spring Conference of the Korean Social Security Association 181–203. Seoul, Korea: Korean Social Security Association;
Choi N., Jin M. K.. 2014;The moderating effects of gratitude on the relationship between parenting stress and the subjective well-being of mothers with young children. Korean Journal of Play Therapy 17(4):453–469.
Choi O.. 2016;A longitudinal study between parenting stress and depression of mother, and early childhood sociality. Journal of Early Childhood Education 36(3):127–149.
Choi J. H.. 2016;Comparison of parenting efficacy and parenting stress of the parents on their young children. Journal of Korean Coaching Research 9(3):101–120.
Choi J. Y.. 2011;Correlation of infant’s initial adaptation to child care center with mother’s child-rearing attitude and child-rearing stress. Journal of Early Childhood Education & Educare Welfare 15(3):77–100.
Ha T.-J., Kang H.. 2012;The effects of poverty on the psychosocial adjustment of adolescents: testing Mediator effects of neighborhood environments and parental depression. Journal of the Korean Society of Child Welfare 40:139–166.
Han K.-N.. 2010;Research about the expenses of low income families raising children while earning below 36,000,000 won per year. Korea Journal of Child Care and Education 61:299–318.
Han J. A.. 2010;Maternal parenting behaviors perceived by children and mothers’ family stress in low income divorced and intact families. Family and Environment Research 48(8):87–97.
Han J. A., Kim. J ., Cho Y. J.. 2014;Effects of preschool children’s gender, age, temperament, mother’s employment status and maternal depression on maternal parenting stress. Journal of Korean Council for Children & Rights 18(4):525–544.
Hong S. H.. 2015. Byeonhwa bunseokeul wihan jamjaeseongjangmohyeong bunseok[변화분석을 위한 잠재성장모형] Seoul: SNM Research Group.
Hong Y.-J., Yi S.-H.. 2017;Links among parenting stress, family cohesion and family flexibility of mothers with young children: The moderating effect of the parenting role-sharing with fathers. Korean Journal of Child Care and Education Policy 11(1):105–125.
Jang Y. A.. 2012;The effect of mother and father’s parenting efficacy and parenting stress on daily stress of elementary school children. The Korean Journal of Community Living Science 23(2):163–175.
Jeon G., Cho S.. 2015;The effects on the parent’s self-esteem and parenting stress according to the childhood education center satisfaction. Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology 8(4):299–309.
Joung E. H., Choi S.-E.. 2016;The process of giving up the second birth intention: A qualitative analysis. Family and Culture 28(3):131–161.
Kim G.-H., Kim H.-S.. 2013;The relationships between 5 year-old preschooler parents’ social economic status and father’s parenting involvement and mother’s parenting stress. The Journal of Chid Education 22(4):111–129.
Kim K.-H.. 2008;The influence of the family income change on the child abuse change: Using Latent Growth Curve Modeling. Journal of Social Sciences 24(1):23–44.
Kim K.-H.. 2014;The Effect of Childhood Economic Deprivation on Social Development. Journal of Critical Social Policy 42:7–43.
Kim K. H., Kang H. K.. 1997;Development of the Parenting Stress Scale. Family and Environment Research 35(5):141–150.
Kim K.-K., Choi Y.. 2017;Low fertility as education fever phenomenon: Family building process and child-rearing practices among middle class married couples. Korean Journal of Sociology of Education 27(2):1–34.
Kim S. H.. 2017;The longitudinal influence of marital conflict and maternal parenting stress on young children’s behavior problems in low-income families. Journal of Early Childhood Education 37(5):57–78.
Kim S., Baeck H.. 2014;The effects of household`s economic status on the childbirth. Korea Social Policy Review 21(3):129–157.
Korean Institute of Child Care and Education. 2010. Youngyua yangyuk biyonge gwanhan yeongu[영유아양육비용에 관한연구] (Report No. 2010-01). Retrieved from KICCE. website: http://www.kicce.re.kr.
Korea Institute of Childcare and Education. 2008. Panel Study of Korean Children 1st survey. [Data file and code book] Retrieved from http://panel.kicce.re.kr.
Korean Institute of Child Care and Education. 2016. Hanguk adong baldal jongdan yeongu[한국아동성장발달 종단연구] (Report No. 2016-35). Retrieved from KICCE website: http://www.kicce.re.kr.
Korea Institute for Health and Social Affairs. 2010. Estimation of the cost of children and policy implications (Report No. 2010- 30-8). Seoul: KIHASA.
Korea Institute for Health and Social Affairs. 2012. 2012yeon jeonguk gyeolhon mit chulsan donghyang josa[2012년 전국 결혼 및 출산 동향 조사] (Report No. 2012-88). Seoul: KIHASA.
Kong M.-H., Lee S.-Y.. 2012;Childless women’s experience of making the decision not to have children. Family and Culture 24(2):39–63.
Ku I.. 2003;The effect of family background on adolescents educational attainment. Korean Journal of Social Welfare Studies 22:5–32.
Lee H.-J.. 2014;A longitudinal changes on maternal parenting stress in low-income families. Journal of the Korean Society of Child Welfare 46:115–141.
Lee G. S., Kim J. H.. 2010;Analysis of private tutoring expenses for young children by family characteristics. Journal of Future Early Childhood Education 17(1):21–38.
Lee N.-S.. 2014;Mediation effect of the problem-solving styles between psychological distress and parenting stress of mothers with infants and young children: A comparison of working and non-working mothers. The Journal of Korea Open Association for Early Childhood Education 19(2):225–244.
Lee S.-N.. 2010;Interaction types among economically dissolved families and normal families and related stresses in childrearing and children’s interactions with peers play. Korean Education Inquiry 28(2):187–214.
Lee S.. 2007;An estimation of the cost of children in korea. Family and Environment Research 45(2):77–90.
Lee S.. 2011;Consumption of child care and education services in the households with preschool children. Journal of Human Life Sciences 14:117–134.
Lee S. R., Cho E. M.. 2016;The child care policy and inequality of raising a child: Are there changes in the effect of the socioeconomic status factors on the child care expense after child care policy expansion in 2009. Social Science Research Review 32(1):141–169.
Lee Y.-M., Min H.-Y.. 2014;Working and non-working mothers’ perception of financial pressure and marital conflict and their influence on child-rearing stress: The mediation of marital conflict. Korean Journal of Child Psychotherapy 9(3):73–89.
Lee J.-S.. 2015;A study on influencing factors for number of children by income. Family and Culture 27(3):224–249.
Lim H.-J.. 2013;A study on effects of economic related variables, children’s developmental profiles-daily routines and mothers’ self-esteem influencing on mothers’ parenting stress. Journal of Early Childhood Education 33(4):197–215.
Min M.-H.. 2015;Analysis of trends and predictor variables in private early childhood education in Korea. The Journal of Korea Open Association for Early Childhood Education 20(5):117–136.
Ministry of Health and Welfare. 2017. Boyuk saeop annae[보육사업안내] Seoul: Ministry of Health and Welfare.
Ministry of Health and Welfare, ; Korean Institute of Child Care and Education. 2012. Boyuk siltae josa[보육실태조사] Retrieved from www.korea.kr.
Moon S. J., Kim S. H.. 1996;Human capital investment in children: By the employment status of housewife. Family and Environment Research 34(5):49–66.
Ok K., Kim M.. 2015;The effects of parenting beliefs and supportive interaction on mothers’ parenting stress of young children: Variations by income level and employment status. Korean Journal of Childcare and Education 11(1):461–480.
Park H.. 2008;Effects of Poverty status on socio-emotional development in childhood: focused on comparing the effects of proxy variables and poverty-co-factors. Journal of the Korean Society of Child Welfare 26:113–137.
Park M., Chong H. K., Koh D., Lee K.-H.. 2014;An analysis of consumer expenditure patterns according to household characteristics. Journal of the Korea AcademiaIndustrial Cooperation Society 15(9):5564–5577.
Park S. K.. 2006;Burden of the costs of children and policies influencing low fertility rates. Health and Welfare Policy Forum 111:33–49.
Government of the Republic of Korea. 2017. Plan for ageing society and population: 2016-2020[제3차 저출산 고령사회 기본계획] Seoul: Government of the Republic of Korea.
Seo S.-W., Lee D.-K.. 2014;The effect of father’s parenting participation, mother’s social support, and mother’s psychological characteristics on mother’s parenting behavior. Early Childhood Education Research & Review 18(2):135–158.
Son S., Jang Y. N., Noh J., Hong S.. 2016;A longitudinal study on the parents’ perception of paternal involvement, parenting stress and depression: Application to Actor-Partner interdependence model using latent growth model. Korean Journal of Child Care and Education Policy 10(3):25–50.
Son S.-H., Han C.-K.. 2016;Parenting stress and household income: focusing on the mediating effects of parents’ selfefficacy and multi-group analysis on mothers and fathers. Korean Journal of Child Care and Education Policy 10(3):117–141.
Statistics Korea. 2000. Kagu sobi siltae josa[가구소비실태조사] Retrieved from KOSTAT website: http://kostat.go.kr.
Statistical Research Institute. 2014. Korean social trends 2014[2014 한국의 사회동향] Seoul: SRI.
Yoon J., Lee M., Lee Y.. 2017;The effect of mother’s parenting stress and expectation of child’s school adaptation on school readiness as for their child’s gender. Korean Journal of Children’s Media 16(1):131–155. doi:10.21183/kjcm.2017.03.16.1.131.

Article information Continued

Figure 1

Random intercept fixed slope model & unconditional LGM model.

Figure 2

Latent growth model.

Figure 3

Predictive effects of household income and consumption spending for children.

Table 1

Demographic Characteristics of Research Participants

5th wave (2012) 6th wave (2013) 7th wave (2014)
Average age of the mother 34.79 36.09 36.83
Age of child 3-year-old 4-year-old 5-year-old
Mother’s employment status Employed 715 (42.5%) 667 (41.8%) 680 (44.1%)
Unemployed 968 (57.5%) 927 (58.2%) 862 (55.9%)
Mother’s level of education 3-year college graduate or lower 957 (56.5%) 926 (56.4%) 911 (56.7%)
4-year college graduate, Master’s degree, or higher 736 (43.5%) 716 (43.6%) 697 (43.3%)

Note. N = 2,150.

Table 2

Correlation Between Main Variables

1 2 3 4 5
1. 3-year-old mother’s parenting stress
2. 4-year-old mother’s parenting stress .67***
3. 5-year-old mother’s parenting stress .63*** .66***
4. Household income -.09*** -.10*** -.13***
5. Rate of consumption oriented spending on children .05* .06* .01 -.05*
*

p < .05.

***

p < .001.

Table 3

Descriptive Statistics

n M (SD) Skewness Kurtosis Min. Max.
3-year-old mother’s parenting stress 1669 30.07 (7.21) .09 -.03 11 53
4-year-old mother’s parenting stress 1610 29.15 (6.82) .05 .16 11 53
5-year-old mother’s parenting stress 1565 28.33 (6.85) .14 .15 11 52
Household income 1693 3.00 (1.41) -.02 -1.28 1 5
Rate of consumption- oriented spending on children 1643 2.50 (1.13) .00 -1.40 1 4

Table 4

Model Fit of Random Intercept Fixed Slope model & Model Fit of Unconditional LGM Model

χ2 df CFI TLI RMSEA
Random intercept fixed slope model 182.54*** 6 .91 .91 .11
Unconditional LGM models .88 3 1.00 1.00 .00
***

p < .001.

Table 5

Estimates of the Trajectory of Random Intercept Fixed Slope Model & Unconditional LGM Model

M (SE) Variance (SE) Covariance (SE)
Random intercept fixed slope model Intercept 29.16 (.15)*** 31.56 (1.30)***
Unconditional LGM model Intercept 30.06 (.17)*** 36.55 (1.75)*** -2.85 (.65)***
Slope -.93 (.08)*** 1.65 (.43)***
***

p < .001.

Table 6

Model fit of Latent Growth Model

χ2 (df) p CFI TLI RMSEA
26.32 (18) .09 .99 .99 .01

Table 7

Predictive Effect of Latent Growth Model

Estimate (β) SE C.R.
Predictor variable
 Mother’s parenting stress intercept Household income -.36** .12 -2.85
 Mother’s parenting stress slope -.15** .05 -2.72
 Mother’s parenting stress intercept Rate of consumption-oriented .36* .15 2.43
 Mother’s parenting stress slope spending on children -.14* .06 -2.17

Control variable
 Mother’s parenting stress intercept Gender of child .38 .33 1.14
 Mother’s parenting stress slope -.08 .15 -.58
 Mother’s parenting stress intercept Age of mother -1.63* .70 -2.32
 Mother’s parenting stress slope 1.00** .31 3.17
 Mother’s parenting stress intercept Mother’s employment status -.51 .35 -1.44
 Mother’s parenting stress slope .21 .16 1.34
 Mother’s parenting stress intercept Father’s parenting time -.40 .25 -1.57
 Mother’s parenting stress slope .15 .11 1.36
*

p < .05.

**

p < .01.

***

p < .001.