영유아기 첫째 자녀를 둔 어머니의 취업 여부에 따른 후속출산계획 예측요인 탐색

Investigating Predictors of Subsequent Childbirth Plan According to Employment Status of Mothers with Firstborn Infants and Preschoolers

Article information

Korean J Child Stud. 2025;46(2):1-17
Publication date (electronic) : 2025 May 31
doi : https://doi.org/10.5723/kjcs.2025.46.2.1
1Ph. D. Student, Department of Child Development & Intervention, Ewha Womans University, Seoul, Korea
2Assistant Professor, Department of Child Development & Intervention, Ewha Womans University, Seoul, Korea
이아영1orcid_icon, 이운경,2orcid_icon
1이화여자대학교 아동학과 박사과정생
2이화여자대학교 아동학과 조교수
Corresponding Author: Woon Kyung Lee, Assistant Professor, Department of Child Development & Intervention, Ewha Womans University, 52, Ewhayeodae-gil, Seodaemun-gu, Seoul, Korea E-mail: lwk@ewha.ac.kr
Received 2024 October 25; Revised 2025 February 25; Accepted 2025 May 11.

Trans Abstract

Objectives

As South Korea's low birth rate becomes an increasingly serious social issue, attention must be paid to the multifaceted factors influencing subsequent childbirth plans compared with first births, including employment status, and child-rearing experience. Therefore, based on Bronfenbrenner's (1979) ecological systems theory, this study examines the impact of maternal employment status on subsequent childbirth plans. Specifically, it investigates how variables within five distinct categories influence subsequent childbirth plans among stay-at-home and working mothers.

Methods

Data were gathered using a questionnaire distributed to 291 stay-at-home mothers and 285 working mothers with firstborn infants and preschoolers. Pearson’s correlation coefficients and binomial logistic regression analyses were used for data analysis.

Results

First, no association was observed between mothers’ employment status and subsequent childbirth plans, with both groups expressing low subsequent childbirth plans. Second, among stay-at-home mothers, maternal age, maternal education, firstborn’s age, co-parenting, and parenting time significantly influenced subsequent childbirth plans, with maternal education being the strongest predictor, followed by maternal age, co-parenting, parenting time, and firstborn’s age. Third, among working mothers, only maternal age was significantly associated with subsequent childbirth plans.

Conclusion

This study contributes to a nuanced understanding of the individual and environmental factors that shape mothers’ subsequent childbirth plans, a critical dimension of the broader discourse on declining birth rates. These results highlight the importance of developing policy proposals tailored to mothers’ employment status. Future policies should carefully address the personal and environmental factors that influence subsequent childbirth plans among mothers of firstborn infants and preschoolers.

Introduction

한국 사회의 낮은 출산율은 심각한 사회 문제로 주목받고 있다. 여성 한 명이 가임기 동안 출산할 것으로 예상되는 평균 출생아 수를 의미하는 합계출산율이 2018년에 0.98명을 기록하며 1970년 이래 처음으로 1명 아래의 수치를 기록하였고, 그 이후로도 지속적인 감소세를 보여 2023년 기준 0.72명으로 역대 최저 수준을 기록하였다(Statistics Korea, 2024a). 비록 2024년에는 합계출산율이 전년 대비 소폭 상승하여 0.75명을 기록하였으나(Statistics Korea, 2025), 여전히 국내 인구를 유지하기 위한 인구 대체 출산율인 2.1명(Organization for Economic Cooperation and Development [OECD], 2016)에는 현저히 부족한 실정이다. OECD에 따르면 합계출산율이 1.3명 미만이면 ‘초저출산’ 국가로 분류되는데, 대한민국은 2002년부터 저출산 시대를 넘어선 초저출산 시대에 접어들어 22년째 벗어나지 못하고 있다. 적절한 수준의 출산율을 유지하는 것은 국가의 발전과 유지를 위한 기초로서, 출산율 감소는 국가의 사회・경제적 측면에 중대한 영향을 미친다(Oh & Ryu, 2015). 이에 저출산의 원인을 규명하고 대처하기 위한 연구들이 다수 진행되어 왔다. 특히, 현재 인구 규모를 유지하기 위한 인구 대체 출산율이 2.1명으로 제시되고 있는 것을 고려할 때, 첫째 자녀 이후의 출산으로 볼 수 있는 후속 출산 자녀 수가 증가할 필요가 있다는 제안에 따라(Ha, 2020), 후속출산계획은 저출산 문제와 관련된 중요한 주제로 주목 받고 있다(H. J. Lim & Lee, 2013).

후속출산계획이란 한 명 혹은 그 이상의 자녀가 있는 유자녀 부모의 후속출산에 대한 향후 계획, 즉 둘째 이상 자녀의 출산 의도를 의미하는데(Seo, 2011), 후속출산을 계획하는 것은 실제 후속출산에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다(Schoen, Astone, Kim, Nathanson, & Fields, 1999). 이는Ajzen (1991)의 계획된 행동이론(Theory of Planned Behavior)에 근거하여 설명할 수 있다. 의도는 특정 행동을 수행하기 위한 노력과 의지를 수반하기 때문에, 일반적으로 특정 행동에 대한 의도가 더 강할수록 해당 행동을 이행할 가능성이 더 높아진다고 보았다. 즉, 후속출산계획에 대한 의지가 높을수록 이후 출산 행동으로 이어질 가능성이 높다고 볼 수 있다. 특히 첫째 자녀 출산 계획과 달리, 출산 이후 양육을 하면서 경험하는 개인 시간 부족, 일・가정 갈등, 양육스트레스 등은 여성이 후속출산을 계획하는 것에 부정적인 영향을 줄 수 있다고 제안되고 있다(Presser, 2001). 즉, 후속출산계획은 첫 출산에 비해 다각적인 요인을 고려하여 이루어지기에, 이미 출생한 자녀의 양육과 관련하여 경험하고 있는 다양한 요인들이 동시에 후속출산계획에 미치는 영향력을 살펴볼 필요성이 있다.

Bronfenbrenner (1979)는 생태체계이론(ecological systems theory)을 제시하며, 개인의 발달 및 적응을 이해하기 위해서는 개인의 특성이 미치는 영향뿐만 아니라 개인이 실존하고 있는 환경적 특성도 함께 고려해야 함을 강조하였다. 이를 토대로 본 연구에서는 어머니의 다양한 개인적 특성 및 다층적 환경이 후속출산계획에 미치는 영향을 살펴보고자 후속출산과 관련한 주요 변인들을 분석한 선행연구(Baek, 2021)의 범주 분류를 고려하는 한편, 선행연구를 통해 보고 된 후속출산계획에 영향을 미칠 수 있는 다양한 변인들의 특성을 범주화하여 총 다섯 가지 범주에 속한 변인들이 후속출산계획에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 다섯 가지 범주는 사회인구학적 특성 및 심리적 특성, 첫째 자녀 관련 특성, 양육 지원 특성, 출산・양육 관련 정책 인지 및 수혜 특성에 해당한다.

먼저, 사회인구학적 특성 및 심리적 특성에 속하는 연령, 교육수준, 양육스트레스 및 양육효능감(Baek, 2021; Y.-M. Lim, 2015)은 어머니의 개인적 특성으로 간주할 수 있다. Bronfenbrenner와 Morris (2006)에 의하면 이러한 생물학적・심리적 특성은 문제해결 및 의사결정 등 개인이 주변 환경과 상호작용하는 방식에 중요한 영향을 미칠 수 있으므로, 개인적 특성이 후속출산계획에 미치는 영향을 고려할 필요가 있다. 대다수의 선행연구에서 후속출산계획에 영향을 미치는 사회인구학적 특성으로는 어머니 연령, 교육수준, 월평균 가구소득이 보고된 바 있다(Chung & Chin, 2008; I.-O. Kim & Jeong, 2015; S. L. Lee, 2010). 특히, 어머니 연령이 증가할수록 신체적 위험 및 부담으로 인해 후속출산계획을 하지 않을 가능성이 높아진다는 점이 일관되게 제시되고 있다. 반면, 어머니 교육수준 및 월평균 가구소득과 후속출산계획 간의 관계는 다양한 변인들과 함께 투입하였을 때 정적 영향, 부적 영향 혹은 유의미하지 않다는 연구 결과가 비일관적으로 보고되어 지속적으로 후속출산과의 관계를 살펴볼 필요성을 보여주고 있다.

어머니의 심리적 특성에 속하는 양육스트레스와 양육효능감은 후속출산계획에 중요한 영향을 미칠 수 있다. 후속출산계획에 영향을 미치는 요인들을 다룬 초기 연구들은 주로 어머니의 사회인구학적 특성, 경제적 특성 등 거시적 요인에 중점을 두었으나(Jung, Kim, & Jung, 2013; H. J. Lim, 2013), 이를 토대로 마련된 저출산 대책의 성과는 미비하다는 문제가 제기되었다. 이에 어머니의 심리적 특성 변인들이 주목받기 시작하였다(H. J. Lim & Lee, 2013). 특히 어머니의 심리적 특성 중 양육스트레스는 양육과정 중 부모 역할을 수행하면서 경험하는 심리적 부담감 및 어려움으로(Abidin, 1992), 어머니가 첫째 자녀를 양육하면서 경험하는 양육스트레스가 높을수록 후속출산을 계획하지 않을 가능성이 높은 것으로 일관적으로 보고되고 있다(Baek, 2021; Presser, 2001). 그러나 두 변인 간 관계를 살펴본 대부분의 국내 선행연구는 영유아기 자녀를 둔 국내 가구 중 41%만이 어머니가 취업한 경우임에도 불구하고(E. S. Kim et al., 2021), 취업모만을 대상으로 살펴보고 있다는 한계가 있다. 전업모가 자녀와의 상호작용에서 취업모의 경우에 비해 유의하게 높은 스트레스를 경험한다는 보고에 근거할 때(Forgays, Ottaway, Guarino, & D'Alessio, 2001), 전업모의 양육스트레스가 후속출산계획에 영향을 미칠 가능성 역시 고려할 수 있으나, 이를 살펴본 경험적 연구는 찾기 어려운 실정이다. 또한, 어머니의 양육스트레스가 후속출산계획에 미치는 영향을 살펴본 연구들 중 다수는 어머니의 심리적 특성 중 개인의 일반적 능력에 대한 신념인 자기효능감의 영향력도 함께 살펴보는 경향이 있다(H.-J. Choi, 2015; H. J. Lim & Lee, 2013). 하지만 부모가 양육의 다양한 측면에 직면했을 때 경험하는 효능감을 이해할 필요성은 일찍이 강조되어 왔다(Ballenski & Cook, 1982). 또한, 첫째 자녀의 양육 경험이 후속출산계획에 영향을 미친다는 점을 고려할 때(M. N. Kim & Lee, 2018), 부모 역할 수행에 대한 자신감인 양육효능감(Hess, Teti, & Hussey-Gardner, 2004)이 후속출산계획에 미치는 영향 역시 주목할 필요가 있다.

더불어, Bronfenbrenner와 Morris (2006)에 의하면 미시체계는 개인이 직접 경험하는 환경 내에서 이루어지는 활동, 사회적 역할 및 대인관계의 유형을 포함하며, 물리적 요소(예: 가정, 학교)뿐만 아니라 사회적 및 상징적 요소(예: 가족 관계, 사회적 규범) 역시 포함한다. 개인은 미시체계 내 부모, 친척, 친구, 교사, 동료, 배우자와 같은 다양한 환경적 요소와의 상호작용을 통해 발달을 이루어 나간다. 따라서 어머니의 미시체계 특성으로 첫째 자녀의 특성과 배우자의 지원을 포함한 양육 지원 특성은 중요하게 고려될 수 있다.

먼저, 첫째 자녀의 특성 범주에 속하는 첫째 자녀 연령 및 성별, 양육/교육비는 첫째 자녀를 양육하는 가정에서 후속출산계획에 중요한 영향을 미칠 수 있는 요인으로 이를 주목해서 살펴볼 필요가 있다(Baek, 2021; M. N. Kim & Lee, 2018). 현재까지 이루어진 소수의 선행연구들은 자녀의 연령 및 성별(H.-M. Lee, 2012; Philipov, Spéder, & Billari, 2006), 자녀에 지출하는 양육/교육비의 영향을 살펴본 바 있다(Chung & Chin, 2008). 대체로 첫째 자녀 연령 및 자녀 양육/교육비 지출 수준은 양육 시기의 집중화, 부모의 높은 비용 부담으로 인해 후속출산계획에 부적인 영향을 미치는 경향이 있다(Cha, 2008; I.-O. Kim & Jeong, 2015). 그러나 첫째 자녀 성별이 후속출산계획에 미치는 영향에 대해서는 남아일 때(Jung et al., 2013)와 여아일 때(H.-M. Lee, 2012; Park, 2008) 각각 후속출산계획의 가능성이 높다고 보고한 경우 및 첫째 자녀 성별이 후속출산계획에 유의한 영향을 미치지 않는다고 보고한 결과(S. L. Lee, 2010)가 모두 보고되는 등 비일관적 연구 결과가 존재한다.

다음으로, 양육 지원 특성 범주에는 부모공동양육, 양육 시간, 사회적 지지, 정기적 돌봄 이용 여부가 속한다. 핵가족화에 따라 자녀의 발달에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 ‘아버지 효과(fathering effect)’는 최근 지속적으로 강조되어 왔으며, 아버지 역할의 중요성에 대한 사회적 인식 변화 역시 가속화되고 있다(Y. J. Lee, Kim, & Lim, 2016). 특히 아버지의 양육 참여는 어머니의 양육스트레스를 낮추고 결혼만족도를 높여 후속출산계획에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 다수의 선행연구에서 보고되어 왔다(H.-M. Lee, 2012; Shin, 2013). 그러나 부모공동양육은 배우자의 양육 참여를 중요한 요소로 포함하고 있기는 하지만(Van Egeren & Hawkins, 2004), 가사 및 양육시간 분담과 같은 양적 평가뿐 아니라, 책임감 있는 양육 수행과 어머니의 양육을 지지하는 질적 측면도 중요하게 다룬다(J. E. Choi, Lee, & Kim, 2021). 즉, 부모공동양육이란 양육을 어머니의 역할로 한정하는 기존의 관점을 벗어나(Margolin, Gordis, & John, 2001), 부모가 서로의 양육에 대한 역할, 의견, 행동 등을 지원하거나 소통하는 정도, 또는 갈등을 초래하는 정도를 포함한다(Yang, 2021). 그러나 첫째 자녀 양육과 관련하여 경험하는 부모공동양육이 후속출산계획에 미치는 영향을 살펴본 연구는 찾아보기 어렵다. 다만 어머니와 배우자 간 협력이 원활할수록 심리적 안녕감은 높아지고, 양육스트레스는 완화되며(Zerle-Elsäßer & Gniewosz, 2021), 양육스트레스가 낮을수록 후속출산을 계획할 가능성이 높은 것으로 보고된 연구 결과(Baek, 2021; Presser, 2001)를 통해 부모공동양육이 후속출산계획에 유의한 정적 영향을 미칠 것으로 예상할 수 있다.

나아가, 양육 지원 특성 범주에 속하는 양육시간은 최근 경제적 투자뿐만 아니라 부모의 시간적 투자도 중요한 요소로 부각되면서 더욱 주목받고 있는 변인이다. 특히 가시적으로 드러나지 않는 어머니의 양육시간에 대한 관심이 필요하다는 점이 강조되고 있다(Folbre, 2008). 국내외에서 첫째 자녀를 위한 양육시간과 후속출산계획 간 관계를 살펴본 연구는 활발히 이루어지지 않았지만, 부모가 경험하는 실질적인 자녀 양육의 부담을 객관적으로 평가하기 위해서는 어머니의 양육시간과 후속출산계획 간의 관계에 관한 연구 역시 필요한 실정이다.

또한, 양육 지원 특성 범주에 속하는 사회적 지지와 정기적 돌봄 이용 여부는 어머니의 양육 부담을 완화하는 중요한 요인으로, 이를 가정 내적 및 외적 변인으로 구분해 살펴볼 필요가 있다. 선행연구에 따르면, 어머니는 배우자와 같은 가족 구성원뿐만 아니라 친인척, 이웃, 친구 등 가정 외적 지지원으로부터도 양육 지원을 받을 수 있다(J. H. Kim, Yang, & Sung, 2013). 사회적 지지란 배우자를 제외한 부모, 형제자매, 친구, 이웃 등으로 구성된 사회적 관계망에서 제공받는 정서적, 도구적, 정보적, 사교적 지원을 의미한다(J. R. Lee & Ok, 2001). 특히 영유아기는 자녀의 전인적 발달이 급속히 이루어지는 시기로, 이 시기의 자녀를 둔 어머니는 부모 역할을 처음 수행하며 신체적 피로와 더불어 불안과 스트레스 등 심리적 어려움을 겪을 가능성이 높다(Bigner & Gerhardt, 1979). 이때 어머니가 가정 외 가까운 지인으로부터 받는 사회적 지지는 양육스트레스를 줄이고 자신감을 회복하는 데 도움이 된다고 보고되어 왔다(Cochran & Brassard, 1979). 사회적 지지가 후속출산계획에 미치는 영향에 대해서는, 일부 연구는 영아기 자녀를 둔 어머니가 사회적 지지를 많이 받을수록 후속출산계획의 가능성이 높다고 보고한 반면(H.-M. Lee, 2012), 사회적 지지는 후속출산계획에 직접적인 영향을 미치지 않지만, 양육스트레스와 우울 등의 부정적 감정을 완화하고, 결혼만족도 및 부부갈등을 통해 간접적으로 영향을 미친다는 연구 결과(J. H. Kim et al., 2013)가 보고되는 등 비일관적인 연구 결과가 보고되고 있다.

정기적 돌봄 이용 여부와 관련하여, 국외 연구에서는 배우자, 조부모, 친인척 등으로부터 받는 비공식적 사회적 지원(informal social support)과 유료 보육시설, 정부 비영리 단체의 서비스와 같은 공식적 사회적 지원(formal social support)을 구분하여 분석하는 경우가 발견된다(Schaffnit & Sear, 2017). 유료 양육 서비스를 이용하는 여성은 그렇지 않은 여성에 비해 후속출산 가능성이 약 45∼52% 낮은 것으로 나타났다(Schaffnit & Sear, 2017). 이러한 결과는 자녀 양육에 드는 비용 부담이 출산에 부정적인 영향을 미친다는 해석을 뒷받침하였다(Blau & Robins, 1989). 이에, 핵가족화와 도시화가 가속화되면서 배우자, 조부모 등 외에도 아이돌보미, 베이비시터 등의 정기적 돌봄 이용 여부가 후속출산계획에 미치는 영향을 부가적으로 살펴볼 필요성이 제기된다.

마지막으로, 출산・양육 관련 정책 인지 및 수혜 특성 범주에는 정책 인지 수준, 어머니 및 배우자의 정책 수혜 수준이 포함된다. Bronfenbrenner (1979)에 따르면 국가의 정책은 인간이 생활하는 전반적인 상황을 결정함으로써 인간의 발달에 지대한 영향을 미치는 요인이다. 초저출산 문제를 타개하기 위한 다양한 정책이 수립 및 실시되고 있는 가운데, 정부에서 제공하는 정책을 인지하고 수혜하는 경험이 후속출산을 계획할 가능성을 높인다는 연구 결과도 있는 반면(Yoo, 2009), 유의한 영향을 미치지 못한다는 상반된 연구 결과도 보고되고 있다(Chung & Chin, 2008). 대부분의 출산 및 양육 관련 정책은 여성 근로자가 직접 신청하지만, ‘배우자 출산휴가 및 급여’, ‘육아휴직 및 급여’, ‘육아기 근로시간 단축 및 급여’ 제도는 남성 근로자도 신청할 수 있다. 그러나 국내 다수의 연구들은 취업모가 직접 신청하여 수혜받는 경우에만 초점을 맞추고 있으며, 취업모와 전업모 모두에게 영향을 미칠 수 있는 배우자의 출산 및 양육 관련 정책 수혜 여부와 후속출산계획 간의 관계를 분석한 연구는 많지 않다. 1974년 스웨덴에서 육아휴직 제도가 도입된 이후, 아버지의 육아휴직 사용이 후속 출산에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다(Duvander & Andersson, 2006). 남녀가 평등하게 육아휴직을 사용하는 것은 부부가 양육의 기쁨과 책임을 공유하도록 돕고, 후속 출산에 대한 긍정적인 인식을 형성한다. 그러나 배우자의 정책 수혜 수준과 후속출산계획 간의 관계를 다룬 경험적 연구는 찾기 어려운 실정이다.

한편, 어머니의 취업 여부에 따라 후속출산계획에 미치는 영향을 구분하여 살펴볼 필요성 역시 제기된다. 경제학적 관점에서 출산율 감소를 설명할 때, 여성의 경제 활동 참여 여부는 중요한 변수로 다뤄져 왔다(Brewster & Rindfuss, 2000). 어머니의 취업 여부에 따른 양육 비용, 인적 자원, 양육 상황 차이를 바탕으로 취업모와 전업모의 후속출산계획에 영향을 미치는 요인 분석이 증가하고 있으며, 이를 토대로 실효성 있는 정책 마련의 필요성이 제기되고 있다(Chung & Chin, 2008). 선행연구들을 통해 각 집단의 후속출산계획에 영향을 미치는 것으로 보고된 변인들을 살펴보면, 전업모와 취업모의 후속출산계획에 공통적으로 영향을 미치는 요인은 어머니 연령, 아동 지출비, 부모 역할에 대한 태도, 정서적 자녀 가치관, 결혼만족도, 배우자의 양육 참여 등이 보고되었다(Chung & Chin, 2008; J. H. Kim et al., 2013; Shin, 2013). 특히, 배우자의 양육 참여는 양육스트레스와 결혼만족도를 매개로 후속출산의도에 긍정적 영향을 미쳤으며, 이는 전업모와 취업모 모두에게 해당되었다. 반면, 전업모와 취업모의 후속출산계획에 영향을 미치는 요인에는 차이가 있다는 연구 결과도 보고되고 있다. 취업모는 사회적 지원이 후속출산계획에 긍정적인 영향을 미치는 반면, 전업모는 약한 부정적 영향을 받는 것으로 나타났다(H. J. Lim & Lee, 2013). 이는 취업모는 일로 인해 형성된 관계망에서 다양한 지원을 받는 반면, 전업모는 자녀와 함께하는 시간이 길어 사회적 지원의 필요성을 덜 느끼기 때문으로 해석된다. 또한, 취업모의 후속출산계획에는 배우자의 가사노동 시간, 친정어머니의 생존 여부, 출산 지원 정책에 대한 사회적 책임 인식이 유의미한 영향을 미친 반면, 전업모의 경우 자녀 양육비와 첫 자녀의 성별이 주요 요인으로 차이가 있었다(Chung & Chin, 2008).

종합하면, 저출산과 관련된 중요한 주제로 후속출산계획이 제시되고 있지만, 어머니 개인의 특성 및 다양한 환경적 특성을 다각적으로 범주화하여 후속출산계획에 미치는 영향을 살펴본 연구는 미비한 실정이다. 특히 여러 환경적 요인의 복합적 영향을 고려한 연구가 부족하며, 어머니의 취업 여부를 구분하여 살펴본 국내외 연구 또한 매우 부족하다. 이에 본 연구에서는 사회인구학적 특성 및 심리적 특성, 첫째 자녀 관련 특성, 양육 지원 특성, 출산・양육 관련 정책 인지 및 수혜 특성으로 다섯 가지 범주를 구분하여, 각 범주에 속하는 변인들이 전업모와 취업모의 후속출산계획에 미치는 영향을 구체적으로 살펴보고자 한다.

연구문제 1

전업모와 취업모 집단 간 후속출산계획 여부에 차이가 있는가?

연구문제 2

전업모와 취업모의 후속출산계획에 영향을 미치는 요인은 무엇인가?

Figure 1

The hypothesized model.

Methods

연구대상

본 연구는 영유아기 자녀를 둔 유자녀 가구 비율이 전국에서 가장 높은 것으로 보고되고 있는 경기도 및 서울특별시에서(Statistics Korea, 2024b) 영유아기(만 0-5세) 첫째 자녀를 양육하고 있으며, 배우자와 함께 거주하고 있는 전업모 291명, 취업모 285명 총 576명의 어머니를 대상으로 실시되었다. 배우자의 직장에서 지원하는 출산・양육 관련 정책이 후속출산계획에 미치는 영향을 살펴보고자, 배우자가 취업한 경우만 연구대상에 포함하였다. 연구대상자의 사회인구학적 특성을 Table 1에 제시하였다.

Demographic Characteristics of Participants

연구도구

본 연구는 사회인구학적 특성(어머니 연령, 어머니 교육수준, 월평균 가구소득) 및 심리적 특성(양육스트레스, 양육효능감), 첫째 자녀 관련 특성(첫째 자녀 연령, 첫째 자녀 성별, 첫째 자녀 양육/교육비), 양육 지원 특성(부모공동양육, 양육시간, 사회적 지지, 정기적 돌봄 이용 여부), 출산・양육 관련 정책 인지 및 수혜 특성(정책 인지 수준, 어머니의 정책 수혜 수준, 배우자의 정책 수혜 수준)을 측정하기 위해 다음 척도가 사용되었으며, 모든 응답은 어머니의 보고를 통해 수집되었다.

후속출산계획

후속출산계획 여부는 “현재 자녀 외에 앞으로 자녀를 더 낳으실 계획입니까?”의 단일 문항으로 측정되었다. 해당 질문에 대해 ‘계획이 있다’, ‘계획이 없다’ 중 응답하도록 하였다.

사회인구학적 특성

어머니의 사회인구학적 특성에 속하는 어머니 연령, 어머니 교육수준, 월평균 가구소득에 대해서는 연구대상자가 질문지에 대한 답을 직접 기입하는 형태로 측정하였다.

심리적 특성

어머니의 심리적 특성에 속하는 양육스트레스는 Abidin (1995)이 개발한 ‘Parenting Stress Index: Short-Form (PSI-SF)’을 우리나라 실정에 맞춰 K.-S. Lee, Chung, Park과 Kim (2008)이 번안한 한국판 부모 양육스트레스 검사-축약형(Korean version of Parenting Stress Index-Short Form [K-PSI-SF]) 척도를 사용하였다. 하위요인에는 부모의 고통(12문항), 부모-아동 역기능적 상호작용(12문항), 까다로운 아동(12문항) 총 3개의 하위요인(36문항)으로 구성되었다. 각 문항은 전혀 그렇지 않다(1점)∼매우 그렇다(5점)의 5점 Likert 척도로 구성되었으며, 평균 점수가 높을수록 어머니의 양육스트레스 수준이 높음을 의미한다. 문항의 내적합치도(Cronbach’s ⍺)는 .93이었다.

양육효능감은 Meunier와 Roskam (2009)이 개발한 ‘Echelle Globale du Sentiment de Competence Parentals (EGSCP)’를 Sung과 Baek (2011)이 타당화한 한국판 양육효능감 척도(K-EGSCP)를 사용하였다. 원 척도는 다섯 가지 영역별 양육효능감과 두 가지 인지 구조 요인에 대한 총 29개 문항으로 구성되었으나, 어머니의 양육효능감을 측정하기 위하여 인지 구조 요인에 해당하는 7개 문항을 제외하고 사용하였다. 하위요인에는 훈육 효능감(5문항), 놀이 효능감(5문항), 애정 효능감(5문항), 일상체계 조직 효능감(4문항), 교육 효능감(3문항)의 총 5개 하위요인(22문항)으로 구성되었다. 각 문항은 전혀 아니다(1점)∼매우 그렇다(6점)의 6점 Likert 척도로 구성되었으며, 평균 점수가 높을수록 어머니의 양육효능감 수준이 높음을 의미한다. 문항의 내적합치도(Cronbach’s ⍺)는 .92이었다.

첫째 자녀 관련 특성

첫째 자녀 관련 특성에 속하는 첫째 자녀 연령, 첫째 자녀 성별, 첫째 자녀 양육/교육비에 대해서는 연구대상자가 질문지에 대한 답을 직접 기입하는 형태로 측정하였다. 이때 첫째 자녀 양육/교육비는 최근 3개월을 기준으로 첫째 자녀에 대한 월평균 지출액을 만 원 단위로 기입하는 형태로 측정하였다.

양육 지원 특성

양육 지원 특성에 속하는 부모공동양육은 Yang (2021)이 개발 및 타당화한 유아기 자녀의 부모용 공동양육 척도를 사용하였다. 하위요인에는 지지(7문항), 침해(7문항), 갈등(5문항), 소통(5문항)을 포함한 총 네 개의 하위요인(총 24문항)으로 구성되었다. 각 문항은 거의 그렇지 않다(1점)∼매우 그렇다(4점)의 4점 Likert 척도로 구성되었으며, 평균 점수가 높을수록 부모공동양육 정도가 높음을 의미한다. 문항의 내적합치도(Cronbach’s ⍺)는 .95이었다. 양육시간은 어머니가 한 주 동안 양육에 사용한 시간을 직접 기입하는 형태로 측정하였다. 사회적 지지는 한국아동패널 연구진(Panel Study on Korean Children, 2015)이 제작한 사회적 지원 척도를 사용하였다. 하위요인에는 정서적 지지(2문항), 도구적 지지(3문항), 사교적 지지(4문항), 정보적 지지(3문항)의 네 가지 하위요인에 속한 총 12문항 및 한 개의 부가적 문항으로 구성되어 있다. 각 문항은 전혀 그렇지 않다(1점)∼매우 그렇다(5점)의 5점 Likert 척도로 구성되었으며, 평균 점수가 높을수록 사회적 지지의 수준이 높음을 뜻한다. 문항의 내적합치도(Cronbach’s ⍺)는 .94이었다. 마지막으로 정기적 돌봄(첫째 자녀를 양육하면서 베이비시터, 아이돌보미 등 친인척을 제외한 정기적 돌봄을 제공해 주는 인력) 이용 여부에 대해서는 연구대상자가 질문지에 대한 답을 직접 기입하는 형태로 측정하였다.

출산・양육 관련 정책 인지 및 수혜 특성

출산・양육 관련 정책 인지 및 수혜 특성은 출산 관련 6종, 양육 관련 7종 정책에 대해 어머니의 인지 여부 및 어머니와 배우자 각각의 수혜 여부(O, X)를 ∨로 표기한 후, 인지하거나 수혜한 경험이 있다고 표기한 경우를 각 1점으로 간주하여 합산하는 형태로 측정하였다.

연구절차

본 연구는 연구대상자의 윤리적 보호를 위해 연구자 소속 대학의 IRB 승인을 받은 후 연구대상자 모집과 자료 수집을 진행하였으며, 자료 수집은 2023년 8월 17일부터 8월 24일까지 약 160만 명 이상의 패널을 보유한 온라인 리서치 기관을 통해 이루어졌다. 설문 시작 전 연구의 목적 및 배경, 연구 참여에 소요되는 예상 시간, 연구 참여에서 종료까지의 절차 및 방법 등을 포함한 연구 참여 설명문을 제공하였다. 해당 내용을 모두 읽은 후 연구 참여에 동의한 경우에만 설 문에 참여할 수 있도록 하였다. 설문에 소요되는 시간은 약 20분이었으며, 설문을 완료한 후에는 온라인 리서치 기관을 통해 소정의 적립금을 제공하였다.

자료분석

본 연구를 위해 수집된 자료는 SPSS 22.0 (IBM Co., Armonk, NY)을 사용하여 분석하였다. 먼저, 빈도분석 및 백분율 산출을 통해 취업모와 전업모 집단의 전반적인 특성을 살펴보았고, 본 연구에서 사용한 연구도구의 내적합치도를 살펴보기 위해 Cronbach’s ⍺값을 산출하였다. 또한, 연구변인 간 상관관계를 살펴보기 위해 Pearson의 적률상관계수를 산출하였다. 취업모와 전업모의 후속출산계획 여부 현황을 살펴보고, 취업모와 전업모 간 다섯 가지 특성에 유의한 차이가 있는지 확인하기 위하여 교차분석과 독립표본 t 검정을 실시하였다. 마지막으로 전업모와 취업모 집단에서 후속출산계획 여부에 영향을 미치는 변인들을 살펴보고자 이항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다.

Results

기술통계 및 상관분석

본 연구의 분석에 앞서 정규성 조건 충족 여부를 검토하기 위해 연속변수에 해당하는 변인들의 왜도와 첨도를 산출하였다. 두 집단 모두 왜도 범위는 -.88∼1.31, 첨도 범위는 -1.20∼3.74로 자료의 정규성이 확보되었다. 또한 종속변인인 후속출산계획 여부와 모든 독립변인들 간의 상관관계를 확인하기 위하여 전업모와 취업모 집단을 구분하고 Pearson 의 적률상관계수를 산출하였다(Table 2).

Descriptive Statistics and Correlations Among Variables

전업모와 취업모의 일반적 특성 비교

본 연구모형을 분석하기에 앞서, 어머니의 취업 여부에 따라 후속출산계획 여부에 영향을 미칠 것으로 예상되는 독립변인들의 수준에 차이가 있는지 살펴보기 위해 교차분석 및 독립표본 t 검정을 실시하였다(Table 3). 교차분석 결과, 어머니 교육수준, 정기적 돌봄 이용 여부는 전업모와 취업모 집단 간 통계적으로 유의한 차이가 있었으나, 첫째 자녀 성별 비율은 유의한 차이가 나타나지 않았다. 독립표본 t 검정 결과, 어머니 연령, 월평균 가구소득, 첫째 자녀 연령, 양육 시간, 사회적 지지, 어머니와 배우자의 정책 수혜 수준에서 전업모와 취업모 집단 간 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 반면, 양육스트레스, 양육효능감, 첫째 자녀 양육/교육비, 부모공동양육, 정책 인지 수준에서는 유의한 차이가 나타나지 않았다.

Comparison of General Characteristics Based on Mothers’ Employment Status

전업모와 취업모 집단 간 후속출산계획 여부의 차이

영유아기(만 0-5세) 첫째 자녀를 둔 전업모와 취업모 576명 중, 후속출산계획이 있는 경우는 전업모가 92명(31.6%), 취업모가 88명(30.9%)으로 나타났다(Table 4). 반면, 후속출산계획이 없는 경우는 전업모가 199명(68.4%), 취업모가 197명(69.1%)으로 두 집단 모두 후속출산계획이 없다고 응답한 비율이 훨씬 더 높은 것으로 나타났다. 또한, 어머니의 취업 여부에 따른 후속출산계획과 배우자와의 의견 일치 여부 비율에 차이가 있는지를 확인하기 위해 교차분석을 실시한 결과, 통계적으로 유의한 차이는 나타나지 않았다.

Differences in Subsequent Childbirth Plan and Alignment with Spousal Opinions According to Mothers’ Employment Status

전업모와 취업모의 후속출산계획에 영향을 미치는 요인

영유아기(만 0-5세) 첫째 자녀를 둔 어머니를 대상으로 사회인구학적 특성 및 심리적 특성, 첫째 자녀 관련 특성, 양육 지원 특성, 출산・양육 관련 정책 인지 및 수혜 특성이 후속출산계획에 미치는 영향을 살펴보기 위해, 전업모와 취업모 집단을 나누어 로지스틱 회귀분석(Logistic regression analysis)을 수행하였다(Table 5).

The Factors Influencing the Subsequent Childbirth Plan of Stay-at-Home Mothers and Working Mothers

먼저 전업모를 대상으로 실시한 로지스틱 회귀분석 결과, 모형의 적합도를 검증하기 위한 Hosmer와 Lemeshow 검정의 유의확률은 .05 이상으로 모형의 적합도는 수용할 만한 것으로 나타났으며(Hosmer & Lemeshow χ2 = 6.27, p > .05), 회귀모형의 설명력은 약 25%로 나타났다(Nagelkerke R2 = .25). 각 독립변수들의 영향력은 다음과 같다. 첫째, 사회인구학적 특성 중 어머니 연령(B = -.10, p < .01)과 어머니 교육수준(B = -.93, p < .01)은 전업모의 후속출산계획에 유의한 부적 영향을 미쳤다. 즉, 어머니 연령이 한 단위 증가할수록 후속출산을 계획할 승산이 0.90배 감소하는 것으로 나타났으며, 어머니 교육수준이 대학졸업 이상인 집단은 대학졸업 미만인 집단에 비해 후속출산을 계획할 승산이 0.39배 낮은 것으로 나타났다. 월평균 가구소득의 영향력은 유의하지 않았다. 둘째, 심리적 특성에서는 양육스트레스와 양육효능감 모두 전업모의 후속출산계획에 유의한 영향을 미치지 못하였다. 셋째, 첫째 자녀 관련 특성 중 첫째 자녀 연령이 전업모의 후속출산계획에 유의한 영향을 미쳤으며(B = -.24, p < .05), 첫째 자녀 연령이 한 단위 증가할수록, 후속출산을 계획할 승산이 0.79배 감소하는 것으로 나타났다. 한편, 첫째 자녀 성별 및 첫째 자녀 양육/교육비는 유의한 영향을 미치지 못하였다. 넷째, 양육 지원 특성에서는 부모공동양육(B = .87, p < .01)과 양육시간(B = .01, p < .05)이 전업모의 후속출산계획에 유의한 정적 영향을 미쳤으며, 사회적 지지와 정기적 돌봄 이용 여부는 유의한 영향을 미치지 못하였다. 즉, 부모공동양육 수준이 한 단위 증가하면 후속출산을 계획할 승산이 2.38배 증가하였으며, 양육시간이 한 단위 증가할수록 후속출산을 계획할 승산은 1.01배 증가하였다. 마지막으로, 출산・양육 관련 정책 인지 및 수혜 특성에서는 정책 인지 수준 및 어머니의 정책 수혜 수준, 배우자의 정책 수혜 수준 모두 전업모의 후속출산계획에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

나아가, 로지스틱 회귀계수의 효과 크기를 측정하기 위하여 BIC (Bayesian Information Criterion)를 산출한 후 상대적 영향력을 살펴보았다. Raftery (1995)가 제시한 기준에 따르면 BIC 값은 0 이상 2 미만의 값일 경우 작은 효과 크기, 2 이상 6 미만일 경우 보통 효과 크기에 해당하며, 10 이상일 경우 매우 큰 효과 크기라고 볼 수 있다. 전업모의 후속출산계획에 영향을 미친 5개의 변인 중 어머니 교육수준의 BIC 값이 3.35로 보통의 효과 크기를 나타냈으며, 어머니 연령(BIC = 1.34), 부모공동양육(BIC = 1.33), 양육시간(BIC = -0.27), 첫째 자녀 연령(BIC = -0.55) 순으로 나타났다.

다음으로 취업모를 대상으로 실시한 로지스틱 회귀분석 결과, Table 5에 제시된 바와 같이 모형의 적합도를 평가하기 위한 Hosmer와 Lemeshow 검정의 유의확률은 .05 이상으로 모형의 적합도는 수용할 만한 것으로 나타났으며 (Hosmer & Lemeshow χ2 = 6.86, p > .05), 회귀모형의 설명력은 약 14%로 나타났다(Nagelkerke R2 = .14). 각 독립변수들의 영향력은, 취업모의 경우 사회인구학적 특성 중 어머니 연령만 후속출산계획에 유의미한 부적인 영향을 미치는 것으로 나타났다(B = -.11, p < .05). 즉, 어머니 연령이 한 단위 증가할수록 후속출산을 계획할 승산이 0.90배 감소하였다. 로지스틱 회귀계수의 효과 크기를 측정하기 위하여 BIC(Bayesian Information Criterion)를 산출한 결과, 후속출산계획에 유의한 영향을 미친 어머니 연령 BIC 값은 0.28로 작은 효과 크기가 나타났다.

Discussion

본 연구는 배우자와 함께 거주하며, 만 0-5세 영유아기 첫째 자녀를 둔 전업모 291명과 취업모 285명을 대상으로 어머니의 취업 여부에 따른 후속출산계획 여부 현황과 후속출산계획을 예측하는 변인들의 영향력을 다섯 가지 범주로 구분하여 살펴보았다. 본 연구에서 제시한 두 가지 연구문제에 따른 결과 및 논의점은 다음과 같다.

먼저, 전업모와 취업모 집단의 후속출산계획 여부의 차이를 살펴본 결과, 어머니의 취업 여부에 관계없이 두 집단 모두 후속출산계획이 없는 비율이 훨씬 높았으며, 후속출산계획 여부 비율에 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이는 비록 영아기 자녀를 둔 어머니를 대상으로 조사하였다는 점에서 본 연구대상과는 차이가 있으나, 전업모와 취업모 간 후속출산계획 여부 비율에 유의한 차이가 없고 후속출산계획이 없는 비율이 훨씬 높았다는 선행연구 결과(H.-M. Lee, 2012; H. J. Lim & Lee, 2013; Y.-M. Lim, 2015)와 유사한 맥락이다. 이와 같이 후속출산계획이 없는 비율이 여전히 높게 나타난 것은 이전 선행연구가 수행된 지 거의 10년이 지났음에도 불구하고 유사한 경향이 지속되고 있음을 나타낸다.

다음으로, 후속출산계획을 살펴봄에 있어 사회인구학적 특성 및 심리적 특성, 첫째 자녀 관련 특성, 양육 지원 특성, 출산・양육 관련 정책 인지 및 수혜 특성의 다섯 가지 범주로 구분하여 각 범주에 속하는 변인들의 영향을 전업모와 취업모로 구분하여 살펴보았다. 먼저, 전업모의 경우 어머니 연령, 어머니 교육수준, 첫째 자녀 연령, 부모공동양육, 양육시간이 후속출산계획에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 차례로 논의하자면 다음과 같다.

첫째, 전업모의 연령은 후속출산계획에 유의한 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 어머니 연령이 1세 증가할수록 후속출산을 계획할 가능성이 0.90배 감소하였다. 이는 어머니 연령이 후속출산계획에 부정적인 영향을 미쳤다고 보고한 대다수의 선행연구들과 일치하는 결과이다(Jeon, 2024; Seo, 2011). 이러한 결과는 기혼여성의 연령 증가에 따른 신체적・심리적 부담이 후속출산을 저해한다는 선행연구(I.-O. Kim & Jeong, 2015)를 지지하며, 평균 초산 연령이 상승하는 추세를 고려할 때, 후속출산 자녀 수를 늘리기 위해서는 첫 출산 연령을 앞당겨 가임기 내 후속출산 계획을 수립할 수 있는 방안을 모색할 필요성을 보여준다.

둘째, 전업모의 교육수준은 후속출산계획에 부적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 대학 졸업 이상인 집단은 대학 졸업 미만인 집단에 비해 후속출산을 계획할 가능성이 0.39배 낮았다. 이는 유아기 자녀를 양육하는 어머니가 대학 졸업 이상의 학력을 가진 경우, 대학 졸업 미만인 어머니보다 후속출산계획 비율이 낮다고 보고한 선행연구의 결과(J. W. Lee & Min, 2015)를 확장한 것으로, 영유아 자녀를 양육하고 있는 전업모의 높은 교육수준이 후속출산계획에 부정적인 영향을 미치는 것을 확인한 결과이다. 취업모를 대상으로 한 연구에서는 여성의 교육수준이 높을수록 경제 활동 참여가 증가하고(Brewster & Rindfuss, 2000), 교육을 통해 얻은 성취를 사회경제적 지위 향상의 기회로 인식하면서 출산을 기피하는 경향이 있다고 설명한다(Kong, 2006). 그러나 경제 활동을 하지 않는 전업모에게서도 이와 유사한 연구 결과가 나타난 점에 주목할 필요가 있다. 교육은 새로운 사상과 지식에 대한 접근성을 높여 가치관 변화에 중요한 역할을 한다고 보고하고 있는데(Y. K. Min & Lee, 2013), 여성의 교육수준이 높아질수록 전통적인 가족 가치관과 성역할에서 벗어나 양성평등적 사고방식을 취하게 된다(Shirahase, 2000). 가정 내 성별 분업이 불평등하면 여성은 출산을 제한할 수 있으며(McDonald, 2000), 전업모의 후속출산계획을 긍정적으로 유도하려면 성별 분업의 평등을 촉진하고 양육 부담을 줄이는 제도적 변화가 필요할 것이다.

셋째, 첫째 자녀 특성 중 첫째 자녀 연령은 후속출산계획에 부적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 첫째 자녀의 연령이 1세 증가할수록 전업모가 후속출산계획을 할 가능성이 0.79배 감소하였다. 이는 전업모는 취업모와 달리 자녀 간의 간격을 조절하여 집중적인 양육 기간을 선호하는 경향이 있으며, 이로 인해 첫째 자녀가 2세 미만일 경우 후속 출산을 계획할 가능성이 더 높다는 선행연구(Park, 2008)와 일치하는 맥락이다. 또한, 첫째 자녀의 연령이 높아짐에 따라 증가하는 어머니의 신체적 및 심리적 부담, 첫째 자녀와의 긴 터울 등은 후속출산계획 가능성을 낮추는 요인으로 작용한다고 보고한 연구 결과와 일맥상통한다고 볼 수 있다(I.-O. Kim & Jeong, 2015; Philipov et al., 2006). 본 연구 결과는 전업모의 첫째 자녀와의 출산 간격이 후속출산계획과 밀접하게 관련되며, 스웨덴의 스피드 프리미엄 제도처럼 단기간 내 둘째 자녀 출산 시 혜택을 제공하는 정책의 필요성을 시사한다.

넷째, 양육 지원 특성 중 전업모의 부모공동양육이 한 단위 증가할수록 후속출산계획을 할 승산이 2.38배 증가하는 것으로 나타났다. 두 변인 간의 관계를 살펴본 선행연구는 찾아보기 어려우나, 아버지의 양육 참여가 어머니의 양육스트레스를 낮추고 결혼만족도를 높여 후속출산계획에 긍정적인 영향을 미친다는 선행연구 결과와 유사한 맥락이다(H.-M. Lee, 2012; Shin, 2013). 또한, 배우자와의 일치감 및 친밀감 같은 심리적 유대감이 높을수록 자녀를 출산하려는 경향이 더 높다는 연구 결과(Myers, 1997)와도 유사하다. 즉, 아버지의 적극적인 양육 참여는 어머니의 양육 부담을 경감하고 심리적 안녕감을 향상시켜 후속출산계획에 긍정적인 영향을 미치며, 이는 영유아기 자녀를 둔 전업모에 있어 배우자의 역할이 특히 중요한 영향을 미친다는 것을 확인한 결과이다. 이러한 선행연구를 바탕으로, 본 연구는 전업모가 가정에서 자녀 양육에 상대적으로 많은 시간과 노력을 기울이는 상황에서 배우자의 양육 참여뿐만 아니라 서로의 생각과 행동에 대한 지지와 소통이 어머니의 후속출산계획에 중요한 요소임을 시사한다. 특히 현대 사회에서 핵가족으로의 변화가 두드러지면서 부모공동양육의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 본 연구 결과는 전업모의 후속출산계획에 부모 공동양육이 유의미한 영향을 미친다는 점에서 큰 의의를 가진다. 따라서 부부 간의 양육 분담을 양적으로 협력하는 것 뿐만 아니라, 양육 과정을 서로 조율하고 협력하는 질적인 측면도 포함하는 부모공동양육(Feinberg, 2003)에 대한 인식을 증진하기 위해, 이러한 내용을 부모교육 프로그램에 포함할 필요가 있다.

다섯째, 전업모의 양육시간이 한 단위 증가할수록 후속출산을 계획할 승산이 1.01배 증가하였다. 두 변인 간의 관계를 살펴본 선행연구는 찾아보기 어려우나, 이는 취업모가 주중에 자녀와 보내는 시간이 많을수록 후속출산계획을 세울 가능성이 증가한다고 보고한 선행연구의 결과(J. W. Lee, Yoo, & Kim, 2014)를 확장한 것이다. 가시적으로 쉽게 드러나지 않는 어머니의 양육시간에 주목할 필요성이 대두되고 있는 가운데(Folbre, 2008), 본 연구 결과는 전업모가 자녀와 보내는 시간이 단순히 부담으로 느껴지지 않고, 오히려 부모로서의 소중한 경험으로 받아들인다는 것을 나타낸다. 이는 전업모가 자녀와의 시간을 적극적으로 원한다는 의미이며, 이러한 점에서 자녀와의 충분한 시간을 보장받고 부모로서의 역할을 충실히 수행할 수 있도록 전업모의 부모권을 지원해야 하며, 이를 위해 정서적・시간적 투자에 대한 경제적 지원과 심리 상담, 부모교육 프로그램 제공 등의 정책적 개입의 필요성이 강조된다. 따라서 향후 두 변인 간의 관계를 지속적으로 살펴볼 필요가 있을 것이다.

반면, 취업모의 경우 어머니 연령만 후속출산계획에 유의한 부적 영향을 미쳤다. 구체적으로 어머니 연령이 1세 높아질수록 후속출산을 계획할 가능성이 0.90배 감소하였다. 이는 취업모의 연령이 높을수록 신체적 위험 및 부담으로 인해 후속출산계획을 하지 않을 가능성이 높아진다고 보고한 선행연구들(Kang & Kim, 2018; J. W. Lee et al., 2014)과 일치하는 결과이다. 특히 30대 어머니들의 경제 활동 복귀 및 경력 단절 문제는 후속출산을 계획하는 데 있어 중요한 영향을 미친다는 점에 주목할 필요가 있다(Eom, 2024). 즉, 자녀를 출산하기 전에 직업을 가지고 있었던 경우 출산 후에는 휴직을 하게 되지만, 경력을 이어가기 위해 30세 전후로 재취업이나 복직을 결심하는 경향이 있다. 이러한 이유로 인해 30세 이후에는 후속출산을 계획하지 않을 가능성이 높아지므로, 취업모의 후속출산 연령을 앞당기기 위한 다양한 대책이 필요할 것이다.

또한, 두 집단에서 후속출산계획에 유의한 영향을 미친 유일한 요인은 어머니 연령으로 나타났다. 최근 어머니의 둘째아 및 셋째아 평균 출산 연령은 각각 34.4세, 35.6세로 지속적으로 상승하고 있다(Statistics Korea, 2024a). 이러한 출산 연령의 상승은 한국 사회에서 여성들이 출산과 경력 사이에서 어려운 선택을 해야 하는 구조적 요인과 맞물려 있다. OECD는 한국 여성들이 일과 가정 사이에서 냉혹한 선택에 직면하여 출산을 미루고 있다는 사실을 보고한 바 있다(OECD, 2022). 또한, 취업 여부에 따른 출산 시기 차이를 살펴본 이전 연구에서는 취업모가 전업모에 비해 첫 임신 시기가 평균 14.5% 늦고, 두 번째 출산 시기 역시 유의하게 지연되는 것으로 나타났다(H. J. Min & Kim, 2011). 본 연구에서도 전업모와 취업모의 일반적 특성을 비교한 결과, 취업모의 평균 연령이 전업모보다 높은 경향이 나타났으며, 이러한 차이는 기존 연구에서 보고된 출산 연령의 차이를 고려하였을 때 자연스러운 현상이라 볼 수 있다. 그럼에도 불구하고, 두 집단 모두에서 어머니 연령만이 후속출산계획에 유의미한 영향을 미친 점은 주목할 만하다. 이는 단순한 집단 차이를 넘어, 출산 연령 상승이 가임기 내 후속출산의 기회를 제한하는 중요한 요인으로 작용할 가능성을 시사한다. 이러한 점을 고려할 때, 전업모와 취업모 모두에 출산 연령을 반영한 제도적 지원이 필요하며, 특히 두 집단의 경제적・사회적 요인을 반영한 맞춤형 정책이 요구된다. 나아가, 이러한 정책적 개입을 통해 적절한 시기에 후속출산을 계획할 수 있는 환경을 조성할 필요가 있을 것이다.

이 외에 전업모와 취업모 집단 모두에서 월평균 가구소득, 심리적 특성, 첫째 자녀 성별, 첫째 자녀 양육/교육비, 사회적 지지, 정기적 돌봄 이용 여부, 출산・양육 관련 정책 인지 및 수혜 특성이 후속출산계획에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 월평균 가구소득과 후속출산계획 간의 관계가 다양한 연구에서 일관되지 않음을 반영하며, 첫째 자녀 성별 및 양육/교육비의 영향력이 최근 약화되고 있음을 시사한다. 또한, 심리적 특성, 사회적 지지, 정기적 돌봄 이용 여부가 후속출산계획에 미치는 영향이 미미함을 보여주며, 이는 현재 시행 중인 다양한 정책들이 출산계획에 실질적으로 영향을 미칠 만큼 체계적이고 효과적인 정책으로 작용하지 않을 가능성을 시사한다. 따라서 후속 연구에서는 이러한 요인들이 후속출산계획에 미치는 영향을 보다 종합적이고 실질적으로 분석할 필요가 있을 것이다.

본 연구의 한계점 및 향후 연구를 위한 제언은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 경기도와 서울특별시에 거주하며 온라인 패널로 참여하는 영유아기(만 0-5세) 첫째 자녀를 둔 어머니를 대상으로 하였기 때문에, 본 연구의 결과를 모든 영유아기 첫째 자녀를 둔 어머니에게 일반화하는 데는 한계가 있다. 따라서 향후 연구에서는 층화 표집을 활용하여 다양한 지역, 경제적 배경, 교육수준 등을 가진 어머니들을 포함한 표본을 구성할 필요가 있을 것으로 보인다. 둘째, 다양한 자녀 수를 가진 가구를 동시에 분석할 경우 변수의 독립적인 영향력을 명확하게 식별하기 어려울 수 있으나(Joung & Choi, 2013), 본 연구에서는 총 자녀 수에 대한 조사가 이루어지지 않았다. 향후 연구에서는 자녀 수를 고려하거나, 특정 자녀 수를 대상으로 분석하는 것이 필요하다. 셋째, 본 연구는 후속출산계획에 영향을 미치는 다양한 변수의 영향을 살펴보았으나, 관련 변인은 매우 다양하다고 보고되고 있다(Hashemzadeh, Shariati, Nazari, & Keramat, 2021). 이항 로지스틱 회귀분석의 설명력 지수(R2)가 과소 추정될 수 있음을 감안하더라도, 본 연구의 결과는 여전히 낮은 설명력을 보였다. 따라서 향후 연구에서는 후속출산계획에 영향을 미칠 수 있는 더 많은 변인을 조사하고 이를 분석에 포함할 필요가 있다.

본 연구는 이러한 제한점에도 불구하고 다음과 같은 의의를 가진다. 첫째, 후속출산계획과 관련된 기존의 선행연구들이 주로 패널 데이터를 사용한 것과는 달리, 본 연구는 직접 수집한 데이터를 기반으로 후속출산계획에 영향을 미칠 수 있는 새로운 변인들을 탐색하고 도출하였다. 또한, 선행 연구에서 비일관적으로 보고된 변인들의 영향력도 면밀히 살펴본 데에 의의가 있다. 특히, 본 연구에서는 전업모에 있어 그간 다루어지지 않았던 부모공동양육과 양육시간 등의 변인의 영향력을 밝혔다. 둘째, Bronfenbrenner (1979)의 생태체계이론에 따라 개인의 발달적 결과를 이해하기 위해 다층적 환경적 특성을 고려하였으며, 어머니 개인과 다양한 환경적 체계의 영향력을 동시에 분석하였다. 셋째, 어머니의 취업 여부에 따라 후속출산계획에 영향을 미치는 요인이 다르게 나타나는 점은 여러 연구에서 확인되었으나, 이를 집단 비교 분석한 연구는 상대적으로 적다. 본 연구는 이러한 차이를 분석하여 그 중요성을 부각시켰다. 두 집단 모두 후속출산계획이 없는 비율이 높게 나타났지만, 후속출산에 영향을 미치는 요인의 차이는 어머니의 취업 여부를 고려한 맞춤형 정책 접근의 필요성을 시사한다. 넷째, 본 연구는 로지스틱 회귀분석을 통해 후속출산계획을 예측하는 변인들의 독립적인 영향력을 분석하고 효과 크기를 산출하여 각 변인의 상대적 중요성을 평가하였다. 이를 통해 영유아기 첫째 자녀를 둔 어머니의 후속출산계획을 촉진하기 위한 여러 환경적 요인들의 영향을 면밀히 살펴볼 필요성을 강조하였다. 또한, 전업모와 취업모를 구분하여 후속출산계획에 영향을 미치는 다양한 요인들을 분석하고, 이에 기반한 개 입 방안을 개발할 필요가 있음을 제안하였다. 본 연구의 결과가 향후 한국의 심각한 초저출산 문제를 해결하는 데 중요한 기초 자료로 활용되며, 이를 통해 보다 실효성 높은 정책적 시사점이 도출되기를 기대한다.

Notes

This article is a part of the first author’s master’s thesis submitted in 2024, and was presented at the 2024 Annual Spring Conference of the Korean Association of Child Studies.

Conflict of Interest

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

Ethics Statement

All procedures of this research were reviewed by IRB (ewha-202308-0007-01).

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Article information Continued

Figure 1

The hypothesized model.

Table 1

Demographic Characteristics of Participants

Stay-at-home mothers (n = 291) Working mothers (n = 285)
Maternal age 20–29 years 28 (9.6%) 7 (2.5%)
30–39 years 224 (77.0%) 226 (79.3%)
40–49 years 39 (13.4%) 52 (18.2%)
Maternal education University degree or higher 189 (64.9%) 237 (83.2%)
Below a university degree 102 (35.1%) 48 (16.8%)
Monthly average household income (unit: 10,000 KRW) Less than 3 million KRW 26 (8.9%) 1 (0.4%)
3 to less than 5 million KRW 157 (54.0%) 26 (9.1%)
5 to less than 7 million KRW 85 (29.2%) 106 (37.2%)
7 to less than 9 million KRW 16 (5.5%) 108 (37.8%)
9 to less than 11 million KRW 5 (1.7%) 41 (14.4%)
11 million KRW or more 2 (0.7%) 3 (1.1%)
Firstborn child’s age Infants and toddlers (ages 0–2 years) 173 (59.4%) 115 (40.4%)
Preschoolers (ages 3–5 years) 118 (40.6%) 170 (59.6%)
Firstborn child’s gender Male 156 (53.6%) 136 (47.7%)
Female 135 (46.4%) 149 (52.3%)
Employment status Part-time 25 (8.8.%)
Full-time 260 (91.2%)
Occupation Business owner, Senior public official 5 (1.8%)
Service worker 1 (0.4%)
Administrative staff 129 (45.2%)
Self-employed worker 10 (3.5%)
Professional 26 (9.1%)
Manager 97 (34.0%)
Others 17 (6.0%)

Table 2

Descriptive Statistics and Correlations Among Variables

Var. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 M SD
1 -.17** .14* .01 -.17** .12* -.15* .03 -.06 .19** -.03 .08 -.01 .07 .10 .08 .31 .46
2 -.25*** .02 .05 -.03 .02 .29*** .02 .06 -.06 .07 -.03 .02 .02 -.04 -.04 36.33 3.41
3 -.15** .12* .26*** -.11 .09 -.08 -.00 -.01 .17** .00 .08 .01 .06 .16** .16** .83 .37
4 -.02 .14* .18** -.13* .09 -.05 .07 -.02 .22*** .03 .12* .16** .05 .12* .08 2.82 .12
5 -.17** .18** -.00 .05 -.67*** .07 -.12 .08 -.41*** -.04 -.16** -.08 -.21*** -.13* .04 2.28 .51
6 .12* -.14* .07 .02 -.74*** -.08 .03 -.04 .32*** .08 .20*** .00 .16** .06 -.06 4.38 .64
7 -.22*** .38*** .07 .11 .02 -.02 .01 .15* -.29*** -.17** .01 .05 -.19** -.24*** -.07 2.98 1.46
8 -.11 .06 .08 .05 -.00 .06 -.00 .02 .04 -.01 .03 -.00 .00 .06 .10 .48 .50
9 -.04 .11 .06 .02 .02 -.02 .07 -.05 -.10 .06 -.09 .20*** -.11 -.13* .03 1.73 .33
10 .19** -.08 .14* .04 -.55*** .51*** -.04 .03 -.07 -.02 .24*** .11 .15* .21*** .08 3.13 .54
11 .17** -.09 .07 -.08 -.09 .10 -.23*** .05 .04 .08 .08 -.09 .13* .06 .00 45.17 19.76
12 .17** -.17** -.01 -.04 -.45*** .48*** -.08 -.02 -.01 .38*** .06 -.01 .02 .12 -.00 3.86 .76
13 -.02 .05 .12* .14 .04 -.09 .03 .03 .19** .02 .01 -.02 -.09 .03 .01 .07 .26
14 .04 -.03 .13* .12* -.13* .19** -.11 .10 -.04 .10 .13* .19*** .05 .46*** .02 11.78 1.78
15 .02 .04 .08 .17** -.09 .10 .15** .03 -.00 .10 .03 .17** .16** .44*** .33*** 8.46 1.98
16 .06 -.01 .01 .02 -.08 .05 .15* .02 -.01 .11 -.01 .14* .02 .09 .41*** 1.05 1.00
M .32 35.27 .65 2.62 2.33 4.37 2.32 .54 1.69 3.08 70.32 3.70 .03 11.74 7.71 .78
SD .47 4.08 .48 .14 .58 .80 1.60 .50 .31 .58 39.32 .85 .16 1.74 1.94 .90

Note. Correlation coefficients above the diagonal represent working mothers (n = 285), whereas those below the diagonal represent stay-at-home mothers (n = 291). Var. = variables; 1 = subsequent childbirth plan, mothers who responded yes were coded as 1; 2 = maternal age; 3 = maternal education, mothers who graduated from university or higher were coded as 1; 4 = monthly average household income (log); 5 = parenting stress; 6 = parenting self-efficacy; 7 = child’s age; 8 = child’s gender, males were coded as 1; 9 = child’s parenting/education costs (log); 10 = co-parenting; 11 = parenting time; 12 = social support; 13 = use of regular caregiving, mothers who responded yes were coded as 1; 14 = policy awareness level; 15 = maternal policy benefit level; 16 = spousal policy benefit level.

*

p < .05.

**

p < .01.

***

p < .001.

Table 3

Comparison of General Characteristics Based on Mothers’ Employment Status

Stay-at-home mothers (n = 291)
Working mothers (n = 285)
t2
M SD M SD
Socio-demographic characteristics Maternal age 35.27 4.08 36.33 3.41 3.37***
Maternal education University degree or higher 189 (64.9%) 237 (83.2%) 24.79***
Below a university degree 102 (35.1%) 48 (16.8%)
Monthly average household income 444.96 169.55 689.52 182.79 16.64***
Psychological characteristics Parenting stress 2.33 0.58 2.28 0.51 -1.16
Parenting self-efficacy 4.37 0.80 4.38 0.64 .16
Firstborn child characteristics Child’s age 2.32 1.60 2.98 1.46 5.14***
Child’s gender Male 156 (53.6%) 136 (47.7%) 2.00
Female 135 (46.4%) 149 (52.3%)
Child’s parenting/education costs 62.82 45.39 70.37 53.74 1.82
Parenting support characteristics Co-parenting 3.08 0.58 3.13 0.54 .95
Parenting time 70.32 39.32 45.17 19.76 -9.73***
Social support 3.70 0.85 3.86 0.76 2.34*
Use of regular caregiving Yes 8 (2.7%) 21 (7.4%) 6.43*
No 283 (97.3%) 264 (92.6%)
Childbirth and parenting policy awareness and benefit characteristics Policy awareness level 11.74 1.74 11.79 1.78 .30
Maternal policy benefit level 7.71 1.94 8.46 1.98 .55***
Spousal policy benefit level 0.78 0.90 1.05 1.00 3.44***
*

p < .05.

***

p < .001.

Table 4

Differences in Subsequent Childbirth Plan and Alignment with Spousal Opinions According to Mothers’ Employment Status

Stay-at-home mothers (n = 291)
Working mothers (n = 285)
χ2
With a plan Without a plan With a plan Without a plan
Consistent with spouse 85 (29.2%) 160 (55.0%) 78 (27.4%) 164 (57.5%) .06
Inconsistent with spouse 7 (2.4%) 39 (13.4%) 10 (3.5%) 33 (11.6%)
Total 92 (31.6%) 199 (68.4%) 88 (30.9%) 197 (69.1%) .04

Table 5

The Factors Influencing the Subsequent Childbirth Plan of Stay-at-Home Mothers and Working Mothers


Stay-at-home mothers (n = 291)
Working mothers (n = 285)
Variables B SE Wald Exp(B) BIC B SE Wald Exp(B) BIC
Socio-demographic characteristics Maternal age -.10** .04 7.01 .90 [.84, .97] 1.34 -.11* .04 5.93 .90 [.82, .98] 0.28
Maternal education -.93** .31 9.02 .39 [.21, .72] 3.35 .88 .45 3.82 2.42 [1.00, 5.86] -1.83
Monthly average household income 1.42 1.05 1.82 4.13 [.53, 32.52] -3.85 -1.29 1.24 1.08 .28 [.02, 3.12] -4.57
Psychological characteristics Parenting stress -.33 .39 .72 .72 [.34, 1.54] -4.95 -.61 .39 2.40 .54 [.25, 1.18] -3.25
Parenting self-efficacy -.27 .29 .90 .76 [.43, 1.34] -4.77 -.06 .29 .04 .94 [.53, 1.69] -5.61
Firstborn child characteristics Child’s age -.24* .11 5.12 .79 [.64, .97] -0.55 -.09 .11 .71 .91 [.74, 1.13] -4.94
Child’s gender -.52 .29 3.38 .59 [.34, 1.04] -2.29 .08 .28 .08 1.08 [.63, 1.86] -5.57
Child’s parenting/education costs -.15 .47 .11 .86 [.34, 2.14] -5.56 -.10 .43 .05 .91 [.39, 2.10] -5.60
Parenting support characteristics Co-parenting .87** .33 7.00 2.38 [1.25, 4.53] 1.33 .42 .32 1.77 1.53 [.82, 2.84] -3.88
Parenting time .01* .00 5.40 1.01 [1.01, 1.02] -0.27 -.00 .00 .26 .10 [.98, 1.01] -5.39
Social support .30 .20 2.16 1.34 [.91, 1.99] -3.51 .12 .20 .35 1.12 [.76, 1.65] -5.30
Use of regular caregiving -.05 .96 .00 .96 [.14, 6.33] -5.67 -.19 .56 .12 .83 [.28, 2.47] -5.53
Childbirth and parenting policy awareness and benefit characteristics Policy awareness level -.02 .10 .03 .99 [.82, 1.19] -5.64 .05 .10 .28 1.06 [.87, 1.28] -5.37
Maternal policy benefit level .03 .10 .13 1.03 [.86, 1.25] -5.54 -.01 .09 .00 .99 [.84, 1.18] -5.65
Spousal policy benefit level .18 .17 1.04 1.19 [.85, 1.67] -4.63 .11 .15 .55 1.12 [.84, 1.49] -5.10
Constant -2.00 3.50 .33 .14 5.66 4.41 1.65 287.54
Hosmer & Lemeshow χ2 = 6.27, df = 8, p = .62 Hosmer & Lemeshow χ2 = 6.86, df = 8, p = .55
*

p < .05.

**

p < .01.