Ⅳ. 분석결과
Ⅴ. 결론 및 제언
글 홍명기** · 공정식***
Ⅵ. 분석결과 1. 기술통계
1) 지원사업 시작 시점부터 지원 기간 내 재범까지 걸린 기간
지원사업 시작일부터 지원 기간 중 재범으로 인하여 지원이 종료된 일까지의 걸린 시간을 3개월 단위1) 로 분석한 것은 <표 3>과 같다. 지원사업 시작 이후 3개월 내 재범으로 인해 지원에서 이탈하는 대상은 3명(3.45%), 6개월 내에는 4명(4.60%)이었으나, 9개월 내에는 13명(14.94%)으로 재범으로 인하여 지원에서 이탈한 대상자가 급격하게 늘어났다. 그러나 12개월 내에는 다시 4명(4.60%), 그리고 18개월에는 5명(5.75%)으로 다시 감소하는 추세를 보였다. 다만, 21개월(8명, 9.20%), 24개월(7명, 8.05%)에 다시 증가하는 등 36개월까지는 재범으로 인한 지원이탈자의 추세가 소폭 증가, 소폭 감소의 형태를 뗬다. 그 이후 39개월부터 117개월까지는 3명에서 1명으로 지속적으로 감소하였다. 주거지원이 이루어진 후 1년 이내에 재범을 저질러 지원에서 이탈이 된 대상자의 수는 24명, 전체 중 27.59%이며, 2년 이내에는 55.17%(48명)가 재범으로 인해 지원에서 이탈된 것으로 나타났다. 결과적으로 전체 재범으로 인한 지원이탈 대상자의 절반이 2년 이내에 분포해 있기 때문에, 지원 시작한 후 초기에 이들에 대한 세심한 관리가 필요할 것으로 보인다.
<표 3> 지원사업 시작일부터 지원기간 내 재범으로 인한 종료일까지 걸린 시간
2) 조사 대상자의 인구사회학적 특성과 범죄경력에 대한 기술통계
전체 주거지원 대상자의 인구사회학적 특성 및 범죄경력에 대한 기술통계 분석은 <표 4>와 같다. 먼저 인구사회학적 특성을 살펴보면, 성별의 경우 전체 대상자 중 86%는 남성, 14%는 여성으로 남성의 비율이 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 연령의 경우 연구에 포함된 대상자의 연령은 최소 22살부터 최대 83살까지였으며, 평균연령은 52.18살(SD=9.56)로 확인되었다. 건강상태의 경우 전체 중 85%가 건강이 양호하였으며, 15%는 지병 혹은 장애 등을 가지고 있었다. 교육수준의 경우 고등학교 졸업 이하가 50.46%(1,589명)로 가장 높은 비율을 차지하였으며, 그 뒤로 대학교 재학 이상 19.50%(614명), 중학교 졸업 이하 15.97%(503명), 전문대 졸업 이하 6.73%(212명), 초등학교 졸업 이하(무학 포함) 7.34%(231명) 순으로 나타났다.
다음으로 범죄경력을 살펴보면, 2범 이상인 대상자는 40%로 초범인 대상자(60%)가 더 많은 것으로 확인되었다. 범죄유형의 경우 사기죄를 저지른 대상자가 33.19%(1,045명)로 가장 높은 비율을 차지하였으며, 그 뒤로 기타(18.70%), 절도(8.70%), 폭력(8.00%), 살인(5.72%), 교통특례법 위반(5.65%), 향정(5.37%), 강도(4.92%), 횡령(4.89%), 성범죄(4.86%) 순이었다.
<표 4> 주거지원사업 대상자들의 인구사회학적 특성 및 범죄경력에 대한 기술통계2. 지원사업 기간 내 재범으로 인한 지원이탈에 대한 위험비(hazard-ratio) 분석
다음으로 <표 5>는 주거지원사업 기간 내 재범으로 인한 지원이탈에 대한 위험비2)를 분석한 결과이다. Death는 해당 기간 내 발생한 사건의 수(재범으로 인한 지원이탈)를 의미하며, Lost는 기간 내 중도절단된 자료의 수를 의미한다. Hazard ratio는 위험비로 주거지원이 시작된 이후부터 3개월 단위마다 해당 기간에 재범으로 인한 지원이탈이 발생할 확률을 나타낸다. 구체적으로 3개월 단위로 나누어서 위험비를 살펴보면, 7~9개월 사이에 위험비가 0.0046으로 가장 높았으며, 그 뒤로는 19~21개월(0.0033)과 22~24개월(0.0030)의 위험비가 다른 기간에 비해 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 이를 백분위로 표현하면 7~9개월 동안에 100명 중 0.46명이, 19~21개월 동안에는 100명 중 0.33명, 22~24개월 동안에는 100명 중 0.30명이 재범으로 지원에서 이탈한다는 것을 확인할 수 있다. 또한 누적 위험비(Cum. Failure)를 보면, 69개월까지 0.0391까지 상승하다가 72개월부터는 0.0400에서 0.0464를 유지하는 것으로 나타났다. 즉 전반적으로 지원이 시작된 이후 6년이 지나도록 재범으로 인해 지원에서 이탈되지 않는다면, 장래에도 재범으로 인해 지원에서 이탈할 가능성이 상당히 낮다고 볼 수 있다.
<표 5> 지원사업 기간 내 재범으로 인한 지원이탈에 대한 위험비 분석 결과3. 콕스 회귀분석(cox regression)
주거지원 기간 내 재범으로 인한 지원이탈에 대한 cox 회귀분석 결과는 <표 6>과 같다. 분석모형은 성별, 연령, 건강상태, 교육수준(기준: 중졸 이하)과 같은 인구사회학적 변수와 범죄경력인 전과, 범죄유형(기준: 향정)을 투입한 것으로 적합도에 문제가 없는 것으로 나타났다(LR χ2(17)=82.81, p<0.001). 건강상태의 경우 건강이 양호한 사람일수록 그렇지 않은 사람에 비해 재범을 저질러 지원에서 이탈할 위험이 149.8% 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 건강상태와 재범의 관계의 방향성에 대해서는 상반된 논의들이 존재한다. Link, Ward와 Stansfield(2019)는 신체적·정신적으로 건강하지 않을 경우 원활한 사회복귀가 힘들어지기 때문에 결과적으로 재범의 가능성이 높아진다고 설명한다. 반면에 건강한 사람들이 범죄를 저지를 가능성이 높다고 주장한 연구(Bauld, et. al., 2005)에서는 건강상태가 나쁘다는 것은 정신적 혹은 육체적인 한계가 존재한다는 것을 의미하며, 이러한 한계는 범죄를 저지르는데 방해물이 된다고 설명한다. 본 연구의 결과는 표면적으로 후자의 내용을 지지하는 것으로 나타났다. 그러나 정신적 건강과 신체적 건강이 재범에 미치는 영향이 다르다는 점(Wallace and Wang, 2020) 그리고 본 연구에서 사용된 건강상태 변수의 한계점을 고려할 때 이에 대한 추가적인 검증이 필요할 것으로 보인다. 범죄경력 중에서는 전과변수의 영향력이 상당히 강력한 것으로 나타났다(HR=3.298, p<0.001). 초범이 ‘0’, 2범 이상이 ‘1’이기 때문에, 전과가 2범 이상인 대상자는 그렇지 않은 대상자에 비해 지원기간 내에 재범을 저질러 지원에서 이탈될 위험이 229.8% 증가한다는 것을 의미한다. 전과의 횟수와 재범 가능성의 정(+)적인 관계는 수많은 연구들에 의해 검증되어왔다(조윤오, 2016). 또한 범죄 유형의 경우 향정(마약)관련 범죄를 기준으로 설정하였을 때, 횡령을 제외한 나머지 범죄유형 모두 재범으로 인한 지원이탈 위험에 부(-)적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 향정(약물)로 인하여 처벌을 받은 대상자는 다른 범죄를 저지른 대상자들에 비해 재범을 저질러 지원에서 이탈할 위험이 상대적으로 크다고 해석할 수 있겠다. 선행연구(Huebner and Berg, 2011)에서도 범죄 유형에 따라 재범률에 차이를 보였으며, Spohn와 Holleran(2002)에 의하면 마약사범이 마약과 관계없는 범죄자보다 재범의 가능성이 높고, 재범을 더 빨리 저지르는 것으로 나타났다.
<표 6> 주거지원 대상자의 지원기간 내 재범으로 인한 지원이탈에 대한 콕스 회귀분석 결과†p<0.01, *p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001Ⅴ. 결론 및 제언
본 연구는 주거지원사업에 대한 탐색적 연구로서, 주거지원 대상자의 지원 기간 내 재범으로 인한 지원이탈 위험에 영향을 미치는 요인을 확인하고자 하였다. 구체적으로, 기간에 따른 재범으로 인한 이탈(종료)에 대한 위험(생존)비와 재범을 설명하는 기존 요인들이 주거지원 대상자의 재범에도 유의미한 영향을 미치는지 분석하였다. 재범이라는 종속변수의 특징과 분석자료의 형태를 고려하여 연속시간 생존분석을 실시하였으며, 분석결과는 다음과 같다.
cox 회귀분석 결과 건강상태, 전과, 범죄유형이 지원사업 기간 내 재범으로 인한 지원이탈의 위험에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 구체적으로 건강상태가 양호한 대상자는 그렇지 않은 대상자에 비해 재범으로 인해 지원에서 이탈할 위험이 149.8%, 전과횟수가 2범 이상인 대상자는 그렇지 않은 대상자에 비해 재범으로 인해 지원에서 이탈할 위험이 229.8% 증가하는 것으로 나타났다. 또한 범죄유형의 경우 이전에 횡령을 제외한 나머지 범죄를 저지른 대상자는 향정 관련 범죄를 저지른 대상자에 비해 재범으로 인해 지원에서 이탈할 위험이 47.9%~91.9% 감소하였다.
이와 같은 연구의 결과를 통해 도출된 시사점은 다음과 같다. 첫 번째로, 분석 대상자 3,149명 중 재범을 저질러 지원에서 이탈한 대상자는 87명으로 전체의 2.76%에 불과하였다. 이는 법무부에서 발간하는 <법무연감>과 수치를 단순 비교하였을 때, 주거지원 대상자들의 재범률이 낮은 것을 확인할 수 있다. 2006년 전체 출소자의 3년 이내 재범률은 24.3%였고, 2015년에는 3년 이내 21.4%로 감소하다가 2019년 출소자들의 3년 이내 재범률은 26.6%였다. 주거지원사업 대상자의 경우에도 지원이 시작된 이후 3년 이내에 재범을 저지를 위험이 매우 높은 것으로 나타났다. 또한 재범을 저지른 대상자만을 고려하였을 때 3년 이내에 약 71%가 재범을 저지르는 것으로 나타나기 때문에 지원 초기에 집중된 관리와 감독이 이루어져야 할 것이다. 또한 주거지원을 받은 대상자들의 전체 기간의 누적 위험비가 0.0464(100명 중 4.6명)로 나타났다는 점을 고려할 때 주거지원사업이 높은 재범억제력을 가지고 있다는 것을 의미한다. 이는 주거지원사업이 출소 후 사회에서 배제되어 다시 범죄를 저지를 수밖에 없는 환경에 놓일 수 있는 출소자들을 지원하여 재범을 방지한다는 본연의 목적을 달성하고 있음을 보여준다. 또한 재범의 억제는 궁극적으로 우리 사회의 범죄에 대한 사회적 비용을 줄이는 결과를 가져오기 때문에 범죄자뿐만 아니라 일반 시민들에게도 긍정적인 영향을 미친다고 볼 수 있다. 따라서 갱생보호사업의 목적과 효과성에 대해 시민들에게 충분히 설명하는 과정이 필요하고, 이를 바탕으로 해당 사업의 정당성을 확보하는 것이 중요할 것이다. 왜냐하면 기관·제도에 대한 정당성은 시민들의 협조 혹은 협력 이끌어내는 데 반드시 필요한 요소이기 때문이다(Tyler, 2006).
두 번째로, 생존분석 결과 건강상태가 양호할수록 재범을 저질러 지원에서 이탈할 위험이 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 전술한 바와 같이 신체와 정신적 건강상태를 구분하지 않았으며, 건강상태에 대한 척도를 통해 정확하게 측정된 자료가 아닌 상담 혹은 자기기입식으로 된 자료를 이분화하여 사용하였다는 한계점이 존재한다. 따라서 이러한 결과에 대해서는 추가적인 연구가 수행되어야 할 것이다. 건강상태에 대해서 최근 국외의 연구에서는 교도소 내의 건강악화는 출소 이후에도 출소자들로 하여금 다양한 한계에 직면하게 만든다고 설명한다. 즉 취업 등과 같은 사회적 활동을 수행하는 데 방해요소로 작용한다는 것이다. 또한 정신적 건강상태의 경우 우울, 무력감과 같은 부정적인 상태에 있는 출소자는 그렇지 않은 출소자에 비해 재범을 저지를 가능성이 높아진다는 결과(Wallace and Wang, 2020)도 제시되고 있다. 따라서 본 연구의 결과와는 상반되지만, 주거지원 대상자들의 신체적·정신적 건강을 지속적으로 확인하고 치료를 유도하는 노력이 필요할 것으로 보인다.
세 번째로, 전과 2범 이상의 대상자는 그렇지 않은 대상자에 비해 재범을 저질러 지원에서 이탈할 위험이 높은 것으로 나타났다. 또한 범죄유형별로는 향정 관련 범죄를 저지른 대상자가 타 범죄를 저지른 대상자에 비해 재범으로 인해 지원에서 이탈할 위험이 높은 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 선행연구들의 논의를 지지하는 것으로 범죄경력에 따라 지원 대상자를 유형화하여 재범으로 인한 지원이탈 위험이 높은 집단에 대한 더 세밀한 관리와 감독이 이루어져야 할 것이다.
결론적으로 본 연구는 2005년부터 2020년까지의 주거지원 대상자들의 자료를 분석한 것으로 연구의 범위가 상대적으로 포괄적이며, 분석방법에 있어서도 생존분석을 사용함으로써 지원 대상자의 재범으로 인한 지원이탈의 위험을 계산하였다는 장점이 있다. 또한 그동안 질적 연구를 통해 주거지원사업의 기준과 과정 등을 정교화하였다면, 본 연구는 양적 연구방법을 통해 주거지원사업 대상의 재범 위험과 그에 미치는 요인들을 탐색적으로 접근하였다는 데 의의가 있다. 그러나 탐색적 연구라는 점을 감안하더라도 두 가지의 한계점이 존재한다. 첫째, 본 연구는 어떠한 사업의 결과로 보여줄 수 있는 결과(효과성)에 대해서는 정확한 결론을 내지 못했다는 것이다. 주거지원 대상의 재범률을 <법무연감>의 재범률과 수치상으로 비교하여 결론을 도출하였으나, 이는 전술한 바와 같이 방법론상의 한계를 가지고 있다. 즉 어떠한 사업 혹은 프로그램의 효과를 분석하기 위해서는 각 집단 내에서 재범에 영향을 줄 수 있는 특성이 동일한 대상자들을 매칭하여 결과(재범)를 분석하는 방법인 경향점수매칭(propensity score matching, PSM) 혹은 역확률가중(inverse probability weighting, IPW)을 사용하여 분석하는 것이 타당할 것이다. 둘째, 갱생보호사업과 주거지원의 이론적 배경을 통해 도출된 변수(혼인상태, 지원 전과 지원 후의 가족의 거주유형 등)들이 재범으로 인한 지원이탈을 설명하는 모형에 투입되지 못했다는 점이다. 또한 선행연구에서 재범의 위험을 높이는 범죄경력 변수로 논의된 복역기간, 직업유무, 처분유형 등이 충분히 통제되지 못한 점도 존재한다. 추가적으로, 주거지원사업은 2005년부터 현재까지 지속되어오면서 대상자를 선정하는 기준(평가표)에 많은 변화가 이루어졌다. 즉 본 연구에서 분석한 대상자들은 지원 시점에 따라 그 특성이 상이할 수도 있다. 따라서 지원 시점에 따라 집단을 구분하여 각 집단의 재범에 대한 위험을 분석할 필요가 있다. 후속연구에서는 이러한 한계점을 보완하여 주거지원사업의 명확한 효과성과 재범 위험에 영향을 미치는 요인들에 대한 세부적인 검증이 필요할 것이다.
※ 참고 문헌은 지면 한계상 생략합니다.
* 본 연구는 2020년 과학기술정보통신부 산하 한국지능정보사회진흥원 (NIA) ‘출소자 재범방지 빅데이터 기반 AI 플랫폼 구축’사업의 지원으로 이루어짐.
* 교정연구 제30권 제3호 통권 제88호에 실린 논문을 수정·보완하였음.
** 경기대학교 일반대학원 범죄학과 박사과정, 제1저자(audrl0406@gmail.com).
*** 경기대학교 인문사회계열 교수, 교신저자(crime0824@daum.net).
▶ 접수일(2020. 10. 14.), 심사일(2020. 12. 23.), 수정일(2020. 12. 27.), 게재확정일(2020. 12. 28.)
1) 후술할 cox 회귀분석에서 종속변수로 사용한 기간은 ‘일’ 단위로 측정하였으나, 여기에서는 기간에 따른 사건의 발생 빈도를 요약적으로 살펴보는 것이기 때문에 가독성을 위해 3개월 단위로 기간을 묶어서 살펴보았다.
2) 위험비란 어떠한 기간 내에 사건이 발생할 조건부 확률을 나타내며, 이에 대한 공식은 다음과 같다.
ht = Pr(T = t | T > t - 1)=Pr(T = t | T ≥ t)
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