프로그램 안내

□ 주 제 : 2015 재정패널 학술대회

□ 일 시 : 2015. 11. 27(금) 13:30~17:00

□ 장 소 : 대한상공회의소 소회의실 2, 3, 4홀

□ 주 최 : 한국조세재정연구원

□ 프로그램

13:00~13:30 등록

13:30~14:50 제1세션 (3홀) 사회 : 정재호(한국조세재정연구원 연구기획본부장)

Ⅰ-1. 노인빈곤 및 불평등에 대한 검토: 지역분배 격차를 중심으로

▷ 발표 김태완(한국보건사회연구원)

▷ 토론 김경아(중견기업연구원)
오종현(한국조세재정연구원)

Ⅰ-2. 유형별 공적이전의 빈곤효과성 비교 ․ 분석

▷ 발표 임병인(충북대 경제학과)
정지운(한국직업능력개발원)

▷ 토론 강성호(보험연구원)
윤성주(한국조세재정연구원)

Ⅰ-3. 불평등도의 분해를 통한 소득불평등 추이 분석

▷ 발표 남상호(한국보건사회연구원)

▷ 토론 이철인(서울대 경제학부)
한종석(한국조세재정연구원)

13:30~14:50 제2세션 (4홀) 사회 : 홍범교(한국조세재정연구원 선임연구위원)

Ⅱ-1. 중·고령가구의 주택자산 및 주거이동에 관한 연구:
주택다운사이징을 중심으로

▷ 발표 황남희(한국보건사회연구원)

▷ 토론 민인식(경희대 경제학과)
강성훈(한국조세재정연구원)

Ⅱ-2. 자산과 소득에 따른 차별출산력 연구

▷ 발표 김현식(경희대 사회학과)

▷ 토론 황남희(한국보건사회연구원)
이은경(한국조세재정연구원)

Ⅱ-3. 고위험 흡연행위가 보건의료지출 및 위험자산수준에 미치는 효과

▷ 발표 이순국(방송통신대 무역학과)
전용일(성균관대 경제학과)

▷ 토론 임재영(고려대 식품자원경제학과)
최성은(한국조세재정연구원)

13:30~14:50 대학원생 논문 발표 1 (2홀)

14:50~15:00 한국조세재정연구원장 인사말 및 대학원생 논문 시상식

15:00~16:20 제3세션 (3홀) 사회 : 김성태(청주대 경제학과 교수)

Ⅲ-1. 정부재정지출에 따른 가계 혜택 조사

▷ 발표 윤성주(한국조세재정연구원)

▷ 토론 임병인(충북대 경제학과)
이동규(한국조세재정연구원)

Ⅲ-2. 소득공제혜택이 개인연금 보험료에 미치는 효과

▷ 발표 김재호(한국보건사회연구원)

▷ 토론 석상훈(기획재정부)
김학수(한국조세재정연구원)

Ⅲ-3. Do more tax incentives increase private pension saving?
-Theory and Evidence from extending tax deferral limit in Korea

▷ 발표 정원석(보험연구원)
강성호(보험연구원)

▷ 토론 남재우(자본시장연구원)
홍성훈(한국조세재정연구원)

15:00~16:20 제4세션 (4홀) 사회 : 전병목(한국조제재정연구원 조세연구본부장)

Ⅳ-1. 절세효과가 기부금 지출 의사결정에 미치는 영향: 공제한도초과 기부금에 미치는 한계세율의 영향을 중심으로

▷ 발표 전병욱(서울시립대 세무학과)
선우희연(서울대 경영대학)
정운오(서울대 경영대학)

▷ 토론 성한경(서울시립대 경제학부)
박명호(한국조세재정연구원)

Ⅳ-2. 한계조세부담 및 금융소득종합 과세의 강화가 가계의 금융자산 포트폴리오에 미치는 영향

▷ 발표 선우희연(서울대 경영대학)
전병욱(서울시립대 세무학과)
정운오(서울대 경영대학)

▷ 토론 오승연(보험연구원)
전병목(한국조제재정연구원)

Ⅳ-3. 재정 패널 자료 분석 - 근로소득 및 종합소득 공제를 중심으로

▷ 발표 김병우(한국교통대 교양학부)

▷ 토론 김상겸(단국대 경제학과)
하세정(한국조세재정연구원)

15:00~16:20 대학원생 논문 발표 2 (2홀)

16:20~16:30 중간 휴식

16:30~17:00 제5세션

Ⅴ-1. 생애주기, 직업, 고용형태가 가계자산 구조에 미치는 영향에 관한 연구 (2홀)

▷ 발표 최희원(농협경제연구소)

▷ 토론 박기백(서울시립대 세무학과)
성명재(홍익대 경제학과)

Ⅴ-2. Stata를 활용한 효율적인 재정패널데이터 구축 (3홀)

▷ 발표 민인식(경희대 경제학과)

▷ 토론 송헌재(서울시립대 경제학부)
홍우형(한국조세재정연구원)

Ⅴ-3. 통일세에 대한 납세자 의식 분석 (4홀)

▷ 발표 김우철(서울시립대 세무학과)
신영효(한국조세재정연구원)

▷ 토론 김상겸(단국대 경제학과)
최준욱(한국조세재정연구원)

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총 목 차

❚일반연구자 발표 세션

▷ 제1세션

Ⅰ-1. 노인빈곤 및 불평등에 대한 검토: 지역분배 격차를 중심으로	5

발표 : 김태완(한국보건사회연구원)

Ⅰ-2. 유형별 공적이전의 빈곤효과성 비교 ․ 분석	35

발표 : 임병인(충북대 경제학과)
정지운(한국직업능력개발원)

Ⅰ-3. 불평등도의 분해를 통한 소득불평등 추이 분석	71

발표 : 남상호(한국보건사회연구원)

▷ 제2세션

Ⅱ-1. 중･고령가구의 주택자산 및 주거이동에 관한 연구:
주택다운사이징을 중심으로	107

발표 : 황남희(한국보건사회연구원)

Ⅱ-2. 자산과 소득에 따른 차별출산력 연구	133
발표 : 김현식(경희대 사회학과)

Ⅱ-3. 고위험 흡연행위가 보건의료지출 및 위험자산수준에 미치는 효과	165

발표 : 이순국(방송통신대 무역학과)
전용일(성균관대 경제학과)

▷ 제3세션

Ⅲ-1. 정부재정지출에 따른 가계 혜택 조사	197

발표 : 윤성주(한국조세재정연구원)

Ⅲ-2. 소득공제혜택이 개인연금 보험료에 미치는 효과	237

발표 : 김재호(한국보건사회연구원)

Ⅲ-3. Do more tax incentives increase private pension saving?
- Theory and Evidence from extending tax deferral limit
in Korea	265

발표 : 정원석(보험연구원)
강성호(보험연구원)

▷ 제4세션

Ⅳ-1. 절세효과가 기부금 지출 의사결정에 미치는 영향: 공제한도초과 기부금에 미치는 한계세율의 영향을 중심으로	289

발표 : 전병욱(서울시립대 세무학과)
선우희연(서울대 경영대학)
정운오(서울대 경영대학)

Ⅳ-2. 한계조세부담 및 금융소득종합 과세의 강화가 가계의 금융자산 포트폴리오에 미치는 영향	323

발표 : 선우희연(서울대 경영대학)
전병욱(서울시립대 세무학과)
정운오(서울대 경영대학)

Ⅳ-3. 재정 패널 자료 분석 - 근로소득 및 종합소득 공제를 중심으로	357

발표 : 김병우(한국교통대 교양학부)

▷ 제5세션

Ⅴ-1. 생애주기, 직업, 고용형태가 가계자산 구조에 미치는 영향에
관한 연구	401

발표 : 최희원(농협경제연구소)

Ⅴ-2. Stata를 활용한 효율적인 재정패널데이터 구축	421

발표 : 민인식(경희대 경제학과)

Ⅴ-3. 통일세에 대한 납세자 의식 분석	443

발표 : 김우철(서울시립대 세무학과)
신영효(한국조세재정연구원)

❚대학원생 논문 발표

발표 1. 중소기업 취업 청년 소득세 감면제도가 청년 노동시장에
미치는 영향	477
발표 : 유보배(중앙대 경제학 석사과정)

발표 2. 가계부채와 가계소비 그리고 통화정책	507
발표 : 구희일(서울시립대 경제학 박사과정)

발표 3. 가구 인적 네트워크의 동태적 효과 분석: 경조사비 지출액을
이용한 분석	527
발표 : 진승우(USC 경제학 박사과정)
정다운(USC 경제학 박사과정)

발표 4. 전･월세 선택 결정요인에 관한 연구: 가구특성을 중심으로	563
발표 : 주현태(한양대 도시공학 박사과정)

발표 5. 소득위험(Income Risk)의 세대 간 비교 - 소득불평등, 소득불안정성, 소득이동성을 중심으로	585
발표 : 백승주(서울대 정책학 박사과정)
유수선(서울대 행정학 석사과정)

발표 6. 가구내 부부간의 협상력: 부모에 대한 이전지출을 중심으로	615
발표 : 신동협(서울시립대 경제학 박사과정)

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2015년 재정패널 학술대회

일반연구자 발표 세션

제1세션

제2세션

제3세션

제4세션

제5세션

제1세션

Ⅰ-1. 노인빈곤 및 불평등에 대한 검토:
지역분배 격차를 중심으로
발표 : 김태완(한국보건사회연구원)

Ⅰ-2. 유형별 공적이전의 빈곤효과성 비교 분석
발표 : 임병인(충북대 경제학과),
정지운(한국직업능력개발원)

Ⅰ-3. 불평등도 분해를 통한 소득불평등 추이 분석
발표 : 남상호(한국보건사회연구원)

2015년 재정패널 학술대회

노인빈곤 및 불평등에 대한 검토: 지역분배 격차를 중심으로

❚김 태 완 *

* 한국보건사회연구원 연구위원, Tel: (044)287-8233, E-mail: ininin_love@hanmail.net

차    례

Ⅰ. 서론	9

Ⅱ. 선행연구	11

Ⅲ. 분석자료 및 연구방법	15

Ⅳ. 연구결과	18

Ⅴ. 결론	30

참고문헌	32

노인빈곤 및 불평등에 대한 검토: 지역분배 격차를 중심으로

김 태 완

요 약
	본 연구는 지역불평등 격차로 인한 노인빈곤에의 영향을 분석하고 있다. 분석결과를 살펴보면 우리나라 노인빈곤율은 거의 50% 대에 육박하는 것으로 분석되었다. 노인빈곤율은 4차(2010)에 47.9%에서 7차(2013)에는 48.4%로 증가하고 있다. 노인의 인구사회학적 특성을 기준으로 할 경우 여성, 배우자가 없는 노인이, 교육수준이 낮아질수록, 상용직 보다는 불안정 고용에 근무하고, 도시보다는 농촌에 거주하는 노인의 빈곤율이 높았다. 분배측면에서는 노인 간 소득점유율 차이가 큰 것으로 분석되었다. 4차(2010)년도 9.12배, 7차(2013)년에는 8.99배 이었으며, 4년간 5분위 소득배율이 크게 감소하고 있지 않다는 점에서 노인들 간에도 소득불평등이 높다는 점을 확인할 수 있었다. 불평등이 높은 지역과 낮은 지역으로 구분하여 보면 불평등이 높은 지역이 불평등이 낮은 지역에 비해 빈곤율이 높은 것으로 분석되고 있다. 동태적 분석에서 4년간 빈곤을 경험하지 않은 노인은 36.7%에 불과해 노인 세명 중 두명은 빈곤을 한 번 이상은 경험한 것으로 분석되고 있다. 회귀분석 결과 불평등이 높은 지역에 거주하는 노인이 불평등이 낮은 지역에 거주하는 노인에 비해 빈곤에 놓일 개연성이 높았다. 지역 간에 발생하는 불평등 격차가 노인빈곤에도 영향을 주고 있다는 점이다. 노인빈곤 완화를 위해서는 중앙정부와 더불어 지방정부 차원의 협력과 지원방안 모색이 필요하다.

Ⅰ. 서론

빈곤과 불평등 간에는 어떠한 관계가 있을까? 빈곤이 빈곤선(Poverty line) 이하(혹은 미만)의 사람 혹은 가구를 대상으로 한 연구라면, 불평등은 사회 전체를 대상으로 한 연구라 할 수 있다. 이를 기준으로 보면 빈곤과 불평등은 서로 다른 현상으로 이해할 수 있다. 하지만 실제 빈곤과 불평등은 상반되는 것이 아닌 서로 간에 영향을 주고 영향을 받게 되는 요소라 할 수 있다. 이준구(2003)는 “빈곤의 문제는 분배의 불평등이란 일반적인 문제의 한 특수한 형태로 다루어야 한다”고 주장하였으며, 여유진 외(2004) 연구에서는 빈곤과 불평등의 관계를 설명함에 있어 빈곤이 사회복지의 낮은 쪽(저변)의 기반을 형성한다면, 불평등은 사회복지 전방을 의미하는 것으로 불평등은 빈곤에 비해 더 포괄적인 영역임을 지적하고 있다.

위와 같이 빈곤과 불평등은 상반되는 개념이기 보다는 상호 영향을 주는 사회적 현상이라 할 수 있다. 본 연구에서 관심을 두고자 하는 점은 우리나라 지역별로 소득불평등 혹은 소득분배에 있어 차이가 발생하고 있으며, 이러한 지역간 불평등 혹은 분배 격차가 빈곤에 어떠한 영향을 미치는가에 대한 질문이다. 즉 분배가 다른 지역에 비해 높은 지역이면 빈곤 현상도 심하지 않을까 하는 질문이다. 특히 우리나라 노인빈곤율이 다른 국가에 비해 높다는 점에서 지역별 분배문제가 지역별 노인빈곤에 어떠한 영향을 미치고 있을까 하는 질문이다(이주미‧김태완, 2014). 이미 여러 연구자가 노인빈곤의 문제를 불평등과 함께 분석한 바가 있다(김경아, 2007; 석상훈a, 2012; 김경아 외, 2014). 동 연구들이 노인빈곤의 문제를 단순히 빈곤만의 문제가 아닌 불평등의 문제로 보고 이를 확장해 노인빈곤의 원인과 실태를 분석했다는 점에서 의미 있는 연구들이다. 하지만 기존 연구에서 간과하고 있던 점은 불평등의 지역적 차이에 대한 고민이 없었다는 점이다. 물론 기존 연구자들이 불평등의 지역적 문제를 다루고자 해도 당시에는 지역별 불평등과 소득분배를 파악할 수 있는 자료가 국내에 없었다는 점을 지적하고 싶다. 최근 통계청과 여러 연구기관에서 소득, 자산 관련 자료를 생성해 내고 있지만 대부분의 실태조사 혹은 패널조사 자료들은 지역변수를 충분히 고려하고 있지 못하다. 기본적 지역변수는 도시, 농어촌 구분 혹은 수도권, 경상권, 전라권 등 넓은 범주의 지역만을 대상으로 자료를 제공하고 있는 것이 현실이다. 반면에 본 연구에서 사용하고 있는 조세재정연구원의 재정패널에서는 조심스럽긴 하지만 17개 광역시 및 도(6차부터 세종시 포함)에 대한 정보를 제공하고 있으며, 이외에 추가로 도시와 농촌을 구분할 수 있는 자료를 함께 제공함으로써 지역별 분배 격차가 빈곤에 미치는 영향을 분석할 수 있는 장점이 있다.

통계청의 가계금융복지조사는 소득과 자산에 있어 국내에서 가장 많은 표본을 기준으로 한 실태조사이지만 역시 지역변수는 크게 제공되고 있지 못하다. 서울, 경기 등 16개 광역단위를 대상으로 조사는 진행하지만, 실제 공개 자료에서는 표본상 한계로 광역단위의 정보를 제공하고 있지 않으며, 이로 인해 지역별 분배, 빈곤 분석은 거의 불가능한 것이 현재의 상황이다.

본 연구에서는 연구문제에서 제기한 것과 같이 노인빈곤과 불평등의 관계를 분석함에 있어 지역별 불평등차이가 노인빈곤에 어떻게 영향을 미치고 있는지를 분석해 보고자 한다. 분석방향은 17개 광역단위를 기준으로 한 불평등 격차를 기준으로 하는 것(지역구분Ⅰ)과 기존 지역단위 연구의 기준이 되어 온 대도시, 중소도시, 농어촌의 세가지 지역구분(지역구분Ⅱ)을 대상으로 한 노인불평등과 빈곤과의 관계를 분석해 보고자 한다. 궁극적으로 지역내 불평등 현상이 심하다는 점은 지방자치단체가 관련 정책을 충분히 실시하지 못하고 있으며, 계층 간 이동이 잘 진행되지 않는다는 점에서 지역내 빈곤문제를 심화시킬 수 있다는 가정을 파악할 수 있을 것으로 보인다.

연구자에 따라서는 본 연구의 가정인 불평등이 빈곤에 영향을 준다는 가정이 아닌 반대로 빈곤이 오히려 불평등을 심화시킬 수도 있으며, 이를 기준으로 분석하는 것이 먼저임을 주정할 수 있다. 본 연구자 역시 동 부분에 대해서는 일정부문 동의할 수 있다. 하지만 빈곤과 불평등이 상호영향을 미칠 수 있으며, 선후 관계에 있어 어느 것이 먼저인지는 논쟁의 여지가 있다는 점에서 본 연구는 우선적으로 불평등이 빈곤에 미치는 영향을 보고, 차후 연구를 통해 빈곤이 불평등에 미칠 수 있는 관계도 분석해 보고자 한다.

2장에서는 노인빈곤 혹은 노인빈곤과 불평등을 다룬 연구들을 살펴보고자 하며, 3장에서는 연구방법을 4장에서는 분석결과를 담고자 한다. 5장에서는 분석결과를 통한 결론 혹은 시사점을 도출해 보고자 한다.

Ⅱ. 선행연구

노인빈곤과 불평등문제를 동시에 살펴본 연구는 그리 흔하지 않다. 근본적으로 왜 빈곤과 불평등을 함께 분석해야 하는지에 대한 답을 찾아야 하기 때문이다. 노인소득보장과 관련한 대부분의 연구는 노인빈곤에 촛점을 주고 있으며, 노인의 분배문제에 대해서는 빈곤에 비해서는 많은 연구가 이루어지지는 않았다(여유진 외, 2012). 더불어 분배와 빈곤에 있어 지역격차 문제는 자료구득의 어려움으로 더욱 연구가 진행되기 어려웠다. 2000년대 들어 패널자료가 만들어지면서 지역을 기반으로 한 연구가 분석되기 시작했지만 여전히 많은 연구가 이루어지고 있지는 못하다. 여기서는 두가지 점에서 선행연구를 분석하고자 한다. 먼저 노인을 대상으로 빈곤과 불평등을 함께 분석한 논문들이 어느 정도이고 어떤 분석틀을 활용하여 분석하고 있는지를 보고자 한다. 두번째는 우리나라 지역을 대상으로 빈곤과 불평등을 연구한 논문을 살펴보고자 한다. 지역을 기반으로 하고 있다는 점에서 주로 지역별 빈곤격차를 분석한 논문들이며 불평등을 대상으로 하는 경우는 소득보다는 지역 간 의료격차로 인한 건강불평등을 연구한 논문이라는 점에서 본 연구의 연구주제와는 다소 다른 형태라 할 수 있다.

먼저 노인빈곤과 불평등 그리고 노인간 소득격차에 대해 연구한 논문은 김경아(2007), 석상훈a(2012), 윤석명(2013)의 연구를 들 수 있다.

김경아(2007)는 노인을 대상으로 소득과 불평등 양상을 보여준 연구로 통계청의 1996년 가구소비실태조사와 2006년 가계동향조사 자료를 통해 그 실태를 분석하고 있다. 동 연구에서는 노인의 연령을 60세로 하고 노인 개인보다는 노인가구를 기준으로 분석하고 있다. 분석내용은 소득, 소득분위, 공사적 이전소득 수혜상황을 보여주고 있으며, 불평등에서는 전반적 불평등 양상은 지니계수와 앳킨슨 지수를 그리고 불평등 분해는 엔트로피분해 방법을 이용하여 소득원천과 노인특성별 분해를 하고 있다. 분석결과 노년층의 소득수준은 10년간 소폭 상승하였으며, 2000년대 이후 늘어난 복지제도의 영향으로 사적이전 규모가 축소되고 공적소득 보장이 확대된 것을 보여주고 있다. 소득불평등도 측면에서는 10년간 노년층의 소득불평등도가 확대되고 있으며, 노인 불평등에 영향을 많이 미치는 소득은 근로 및 사업소득이었으며 점진적으로 공적이전의 지니계수 영향력이 증가되고 있다는 점을 강조하고 있다. 동 연구의 경우 노인 소득상황과 불평등을 보여준 연구라는 점에서 의미가 있지만 데이터에 대한 해석과 노인 개인이 아닌 가구를 기준으로 하고 있다는 점에서 한계를 지니고 있다. 특히 데이터 측면에서 2006년 가계동향조사에서는 농어가가 제외되어 조사가 되었다는 점에서 1996년 전가구를 대상으로 한 가구소비실태조사와의 직접적 비교는 해석에 오류를 발생시킬 수 있다.

석상훈a(2012)은 고령화가 진전되는 가운데 퇴직, 사별‧이혼 등으로 노인빈곤이 심각해지고 있으며, 노인문제를 생애사적 관점에서 분석할 필요가 있음에도 충분히 연구가 이루어지지 않은 문제를 지적하며, 노인빈곤과 불평등을 동시에 분석할 필요가 있다는 점을 강조하고 있다. 무엇보다 노인빈곤 방지와 더불어 노인 간에 발생하는 소득격차를 줄이는 것이 중요하다는 점을 보여주고 있다. 연구자는 OECD국가와 비교를 통해 우리나라 노인빈곤율은 OECD 국가중 최고 수준이며, 소득격차 역시 크다는 문제를 지적하고 있다(석상훈b, 2012). 직접적 분석에서는 가계동향조사와 국민연금연구원 국민노후보장패널을 통해 빈곤율과 지니계수 변화를 보여주고 있다. 특히 소득을 10분위로 구분하고 각 분위별 점유율을 분석한 결과(2006년과 2010년 비교) 노인의 경우 노인 간 분배격차가 늘어나고 있음을 보여주고 있다. 노인의 생애주기적 관점에서 노동시장을 로짓회귀 분석하여 노인가구주가 주된 일자리에서 은퇴후 혹은 비자발적으로 퇴직한 이후에 새로운 일자리를 경험하지 않을 경우 빈곤에 빠질 가능성이 높다는 점과 무엇보다 교육수준에 따라 노동시장 지위가 결정되고 노년 소득에 영향을 미친다는 점을 보여주고 있다. 이와 같은 노인 빈곤과 노인 간 소득격차을 완화하기 위한 방안으로 최근에 논의되고 있는 정년연장 혹은 부분은퇴, 점진적 퇴직제도가 도입될 필요가 있음을 보여주고 있다. 윤석명(2013)은 통계청과 한국보건사회연구원의 빈곤 및 불평등 통계를 통해 노인빈곤과 불평등의 문제를 접근하고 있다. 동 연구자가 제시한 것 중 흥미로운 점은 2000년대 들어 복지제도가 도입되면서 우리나라 전체 불평등을 보여주는 지니계수는 크게 변하지 않고 있는 반면에 노인의 경우에는 직접적 현금급여인 기초노령연금이 도입되었음에도 지속적으로 노인빈곤율이 악화되고, 노인을 기준으로 한 지니계수 역시 동시에 악화되고 있다는 점을 보여주고 있다. 동 통계를 통해 연구자가 확인하고 강조하는 점은 노인빈곤을 완화하기 위해서는 노인 전체를 대상으로 하는 복지제도보다는 선택과 집중을 통해 소득이 낮은 노인계층을 대상으로 지원범위가 확대되어야 한다고 주장하고 있다.

빈곤과 불평등을 기준으로 지역별 격차를 분석한 연구는 흔하지 않다. 우선 그 이유는 빈곤과 불평등 분석을 위한 소득 및 자산 등에 대한 자료가 필요하면서 필연적으로 지역변수를 함께 포함하고 있어야 한다. 하지만 2000년대 들어 패널이 만들어지기 까지는 통계청의 가계동향조사가 소득을 조사한 것으로 유일하였으며 동 조사에서는 지역변수를 포함하고 있지 않기 때문에 빈곤과 불평등에 대한 지역을 기준으로 한 분석이 거의 쉽지 않았다는 점이다. 2000년대 들어 연구기관 등에서 패널자료가 구축되고 여기서 소득과 자산은 물론 지역변수를 함께 제공하면서 지역별 소득 분석이 가능하게 되었다. 이후 빈곤측면에서는 지역변수를 고려한 연구가 일부 있지만 불평등을 기준으로 한 지역별 분석은 아직 연구가 진행되고 있지 못하다. 빈곤과 관련하여 지역별 차이를 고려하여 분석한 초기 연구는 송영남(2007), 김교성･노혜진(2009), 이상록･백학영(2008), 이상록･백학영(2009) 등의 연구를 들 수 있다. 송영남(2007)은 한국노동패널을 이용하여 1998~2004년까지의 지역별 빈곤율 변화와 그 원인을 분석하고 있다. 1998년은 경제위기가 시작된 시점으로 구조조정, 노동시장 유연화 정책, 가족 구조 변화(사별, 이혼 등) 등 빈곤을 심화시키는 요소가 다른 어느 시기보다 많이 발생한 기간이다. 따라서 동 정책들이 지역과 빈곤에 영향을 어떻게 영향을 미치게 되는지 분석하고 있다. 빈곤에 영향을 미치는 요소로 성별, 연령, 직업, 교육, 가구형태 등이 있음을 지적하고 있다. 김교성･노혜진(2009)은 한국노동패널을 통해 지역별 빈곤격차 실태와 그 원인을 분석하였다. 동 분석결과 상대빈곤율은 15.5%이었으며, 시간이 지남에 따라 절대 및 상대빈곤율이 악화되고 있음을 보여주고 있다. 지역별로는 강원도와 충청남도의 빈곤이 다른 지역에 비해 높았으며, 서울과 울산이 낮음을 보여주고 있다. 두 지역 간에 빈곤율 격차가 발생하는 주요이유로는 재정자립도, 사회복지비 지출, 상용직 및 제조업 종사자 비율이 영향을 미치고 있음을 강조하고 있다. 실질적으로도 강원도와 충청남도는 농업을 기반으로 한 산업구조를 가지고 있으며, 연령에서도 청장년에 비해 노년층이 높고 인구가 지속해서 감소하고 있다는 점에서 빈곤화를 낮추는 요인이 높지 않다고 볼 수 있다. 반면에 서울과 울산은 우리나라의 대표적인 제조업과 주요 기업들이 입주한 지역으로 제조업, 금융업 등을 중심으로 한 산업이 발전한 지역이다. 또한 인구에서도 고령층보다는 중장년층은 물론 인구가 고르게 분포하고 있다는 점에서 빈곤을 낮추게 하는 요소가 다른 지역에 비해 높다고 할 수 있다. 무엇보다 선행연구를 통해 지역내 빈곤에 영향을 미치는 요소로서 지역경제수준과 지방정부 재정 특성, 인구특성, 지역별 고용‧노동시장 특성 등이 영향을 줄 수 있다는 점을 강조하고 있다.

이상록･백학영(2008)은 앞의 두 연구가 한국노동패널을 활용한 것과 달리 한국복지패널의 2차년도 자료를 기준으로 수도권, 지방으로 구분하여 지역별 빈곤격차의 문제를 다루고 있다. 분석결과 절대 및 상대빈곤 모두에서 수도권보다는 지방의 빈곤현상이 높다는 것으로 보여주고 있다. 특히 도시에 비해 군지역인 농촌지역의 빈곤 심화현상을 강조하고 있다. 도시보다 농촌의 빈곤문제가 더 심각하다는 점은 다른 연구를 통해서도 확인할 수 있다(김태완･윤상용, 2015). 빈곤에 빠질 확률에 있어서도 지방에 거주하는 경우 빈곤에 놓일 가능성이 높으며, 빈곤격차의 49.2~73.7%가 지역 효과에 의한 것임을 보여주고 있다. 동 연구자의 후속연구에서는 선행연구가 지역별 빈곤격차를 단년도만을 기준으로 분석했다면 후속연구에서는 동태적 변화를 고려하고 있다는 점이다(이상록･백학영, 2009). 한국노동패널의 1~9차 자료를 통해 지역 간 발생하는 빈곤이행, 빈곤주기와 빈곤지속기간 등의 빈곤의 동태적인 변화를 분석하고 있다. 역시 분석결과 도시에 비해 지방의 빈곤현상이 심각한 것으로 나타났으며, 빈곤에 진입하는 경우와 빈곤을 유지하는 비율은 지방이 빈곤을 탈출하게 되는 가능성은 도시가 높은 것으로 분석되었다. 특히 지방이 빈곤의 반복현상과 지속 가능성이 높다는 점을 보여주고 있다. 궁극적으로 두 연구를 통해 빈곤정책에 있어 지역별로 빈곤격차가 발생하고 있다는 점에서 이를 고려한 빈곤정책이 중요하다는 점을 강조하고 있다.

한국복지패널에서는 16개 광역시 및 도에 대한 정보제공시 표본 대표성에 문제를 지닐 수 있다는 점에서 16개 지역보다는 전국을 5개권역, 7개권역으로 구분한 광역단위의 지역정보를 제공하고 있다. 따라서 한국복지패널을 통해 지역분석을 할 경우 16개 시도를 기준으로 한 분석은 수행할 수 없는 한계가 있다.

Ⅲ. 분석자료 및 연구방법

본 연구에서는 지역별 분배격차가 노인빈곤에 미치는 영향을 분석하고 있다. 분석자료는 조세재정연구원의 재정패널조사를 기준으로 하고 있다. 동 조사는 패널조사로서 2008년 처음 조사가 시작되었으며, 시작초기 원표본가구는 5,634가구에서 시작되어, 가장 최근년도인 7차년도는 최종 4,839가구가 유지되고 있다. 본 연구에서는 재정패널조사의 1차조사부터 분석하기 보다는 4차조사 자료부터 분석을 진행하고자 한다. 본 연구의 분석 기준은 소득이며, 1~3차 조사까지는 소득조사가 구간별로 조사되었다면 점에서 소득분배 분석을 위해서는 원소득이 필요하다는 한계가 있다는 점에서 원소득에 대한 조사를 진행한 4차 조사부터 최근 조사인 7차 조사까지를 분석의 기준으로 하고자 한다.

본 연구는 65세 이상 노인을 대상으로 노인빈곤율을 산출하고자 한다. 노인가구 보다는 노인개인을 중심을 분석을 수행하고자 한다. 빈곤율 산출은 패널조사에서 제공되는 월평균 경상소득을 기준으로 하고 있으며, 가구원수별 차이로 인한 소득차이를 보정하기 위해 분배 및 상대적 빈곤 측정에 사용되는 OECD 기준 가구균등화지수를 활용하고 있다. 동 방식은 소득은 가구원수의 제곱근으로 나눈 것으로 1인가구화로 균등화된 경상소득을 기준으로 하고 있다. 빈곤율은 상대빈곤 개념을 적용하여 중위소득 50%미만을 기준으로 하고 있다(김태완･윤상용, 2015; 김태완･이주미･정진욱, 2015).

지역과 빈곤 간의 관계는 빈곤분석을 동태를 기준으로 하고 있다는 점에서 빈곤횟수를 기준으로 분석하고자 한다. 즉 분석연도인 4개년도를 기준으로 빈곤을 한 해만 경험하면 빈곤 1회, 빈곤을 두해 경험하면 2회, 빈곤을 3년 경험하면 3회, 마지막으로 4년 내내 빈곤을 경험할 경우 4회로 구분하고자 한다. 이를 기준으로 보면 4년내내 빈곤을 경험한 노인의 경우 매우 심각한 빈곤 상황을 경험하고 있다고 할 수 있다. 연차별 빈곤경험을 횟수(count)를 기준으로 함에 따라 지역과 빈곤동태간의 관계는 포아송 회귀분석(Poission Regression)을 통해 확인해 보고자 한다(김태완･윤상용, 2015). 또한 본 연구에 중요한 변수중 하나인 지역변수는 두가지 측면을 고려하고자 한다. 지역구분Ⅰ은 본 연구의 연구주제인 불평등이 높은 지역과 낮은 지역을 기준으로 하고 있으며, 지역구분Ⅱ는 단순 지역구분에 많이 활용되는 대도시, 중소도시, 농어촌을 기준으로 하였다. 이와 같은 구분을 둔 사유는 실제 노인빈곤 변화에 영향을 미치는 요인이 단순 어느 지역에 거주하느냐인지 아니면 불평등한 지역에 거주함으로써 빈곤을 경험할 확률을 높이는지 파악하고자 함이다.

본 연구의 분배지수는 지니계수와 5분위배율을 기준으로 하고 있다. 빈곤율 산출과 동일하게 월평균 균등화 소득을 기준으로 5분위 배율과 지니계수를 추정하였다. 불평등 정도가 높은 지역과 낮은 지역의 구분은 먼저 각 지역별로 산출 5분위 배율과 지니계수를 추정하고, 추정된 5분위 배율과 지니계수의 지역 평균을 기준으로 평균보다 높은 지역과 낮은 지역을 구분하였다. 최종적으로 측정된 4년을 기준으로 3개년 이상 평균 이상의 불평등도를 보여준 지역은 불평등이 높은 지역, 평균 이하의 불평등도롤 보여준 지역은 불평등도가 낮은 지역으로 구분하였다. 4차년도에 대한 지역별 분배율 변화는 아래 표와 같다.

〈표 1〉 지역별 5분위 배율

(단위: 배)

구분	4차(2010)	5차(2011)	6차(2012)	7차(2013)
서울	7.33	6.61	7.16	7.11
부산	6.51	6.46	7.36	7.63
대구	5.38	4.86	5.38	5.94
인천	6.42	6.89	6.24	7.84
광주	8.06	5.39	7.23	6.53
대전	5.82	6.13	4.95	5.04
울산	6.16	5.46	5.73	6.39
경기	6.74	5.88	6.40	6.54
강원	7.32	6.38	6.26	5.99
충북 세종	5.12	5.20	5.34	5.76
충남	6.90	5.27	7.09	5.85
전북	6.17	5.73	6.47	6.29
전남	6.68	6.76	7.00	7.45
경북	6.87	6.02	5.94	6.22
경남 제주	7.41	6.33	6.11	6.71

자료: 한국조세재정연구원,『재정패널조사』, 각년도.

기타 노인에 대한 세부적 특성을 보기 위해서는 인구적 특성과 사회적 특성으로 구분하였다. 인구 및 사회적 특성은 이미 선행연구인 송영남(2007), 김교성‧노혜진(2009), 김태완･이주미 외(2015) 등의 연구에서 설명하고 있는 지역별 빈곤격차의 주요 요인을 기준으로 하고 있다. 먼저 인구적 특성은 성별, 배우자 유무, 교육수준을 기준으로 하고 있다. 연구에 의하면 성별에서는 여성이, 배우자 유무에서는 현재 배우자가 함께 동거하는 가구에 비해 사별‧이혼 등을 경험한 가구의 빈곤율이 높았다. 교육수준에서는 개인의 교육수준이 낮을수록 빈곤율이 높은 것으로 분석되고 있다. 사회적 특성은 종사상 지위와 지역Ⅰ과 지역Ⅱ를 구분하여 분석하고자 한다.

〈표 2〉 회귀분석변수

구분	변수명	변수설명
종속변수	빈곤	빈곤 횟수(0~4회)
사회적 변수	경제활동 참여 상태	상용직(=1), 임시직(=2), 일용직(=3), 고용원이 없는 자영업자(=4), 고용원을 둔 사업자(=5), 무급가족 종사자(=6)
	지역변수	①불평등이 높은 지역(=1), 불평등이 낮은 지역(=0) ②대도시(=1), 중소도시(=2), 농어촌(=3)
인구적 변수	연령	연속변수
	교육수준	초졸 이하(=1), 중졸 이하(=2), 고졸 이하(=3) 대학 이상(=4)
	성별	남성=1 여성=0
	혼인상태	유배우=1 사별･이혼=2 미혼=3

Ⅳ. 연구결과

재정패널을 통해 본 노인빈곤율 수준은 4차(2010)에 47.9%에서 7차(2013)에는 48.4%로 다소 증가하고 있다. 전인구 빈곤율을 보면 역시 4차(2010)에는 16.3%에서 7차(2013)는 17.2%로 역시 빈곤율이 증가한 것으로 나타났다. 전인구 빈곤율 대비 노인빈곤율은 약 3배 정도 높게 나타나고 있다. 동 자료를 통한 빈곤율과 다른 조사 자료를 통해 본 전인구 빈곤율과 노인빈곤율 수준을 보면 거의 비슷한 수준임을 알 수 있다. 현세대 노인빈곤 수준이 낮아지지 않고 여전히 높은 수준을 유지하고 있다는 점에서 노인 빈곤 완화를 위한 구체적인 방안 마련이 필요한 것으로 보인다. 실제 현 정부에서는 기존 기초노령연금의 지원금액을 두배로 상향조정하는 기초연금을 도입하기도 하였다. 향후 기초연금 급여액의 상향조정은 노인빈곤율 완화에 일정부문 영향을 미칠 것으로 보이지만 아직 구체적인 조사 자료가 발표되지 않았다는 점에서 그 지원효과는 차후에 확인될 수 있을 것이다.

아래 표는 통계청의 가계동향조사를 기준으로 통계청이 발표한 전가구 빈곤율과 지니게수와 한국보건사회연구원의 빈곤통계연보를 통해 본 노인빈곤율을 보여주고 있다.

구분	(상대)빈곤율				지니계수
	전가구		노인
	시장소득	가처분소득	시장소득	가처분소득	시장소득	가처분소득
2010	18.0	14.9	59.1	47.1	0.341	0.310
2011	18.3	15.2	60.9	48.8	0.342	0.311
2012	17.6	14.6	60.0	48.2	0.338	0.307
2013	17.8	14.6	60.6	47.5	0.336	0.302
2014	17.9	14.4	62.1	47.2	0.341	0.302

자료: 통계청,『가계동향조사』, 각년도.
임완섭･이주미(2014),『2014빈곤통계연보』, 한국보건사회연구원

향후 노인빈곤 완화를 기대할 수 있는 부문은 국민연금 노령연금의 전국민 확대 시점이다. 국민연금은 1988년 도입되었지만, 초기 대기업 및 공공기관을 중심으로 도입되었으며, 전국민으로 확대된 시점은 1998년이다. 2018년은 전국민으로 국민연금이 확대된 이후 20년을 넘어서는 해로서 전국민을 대상으로 한 완전노령연금이 지급되는 시점이다. 점진적으로 국민연금의 노령연금수급자와 급여수준이 늘어나고 있다는 점은 일정부문 노후 빈곤완화에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다(김태완, 2015).

〈표 3〉 재정패널을 통해 본 빈곤율 변화

(단위: %)

구분	4차(2010)	5차(2011)	6차(2012)	7차(2013)
노인빈곤율	47.9	49.5	47.8	48.4
전인구빈곤율	16.3	15.4	16.8	17.2

자료: 한국조세재정연구원,『재정패널조사』, 각년도.

노인의 인구학적 특성을 기준으로 한 빈곤율 변화를 살펴보면, 기존 노인빈곤연구의 연구결과와 같이 남성에 비해서는 여성이, 배우자가 있는 노인에 비해서는 배우자가 없는 노인이, 교육수준이 낮아질수록 빈곤율이 높았다. 연도별 변화에서는 남성은 4차 조사에 비해 7차조사의 빈곤율이 감소한 반면에 여성노인 빈곤율은 큰 변화가 없었다. 배우자 유무 측면에서 배우자가 있는 노인은 빈곤율이 분석기간 감소하였지만, 기혼 경험이 있지만 이혼･사별을 경험한 노인은 빈곤율이 오히려 증가하고 있다. 교육수준을 기준으로 보면 학력 차이로 인한 빈곤율 격차가 크게 발생하고 있다. 무학･초졸 이하 노인의 빈곤율이 60%대인 것과 비교해 대학 이상 학력을 가진 노인은 10%대 라는 점에서 학력수준에 따른 빈곤율 격차가 심각하다는 점을 볼 수 있다. 위와 같은 점은 이미 석상훈(2012) 연구에서 지적된바가 있다. 국민노후보장패널 분석을 통해 노인가구의 경우 교육수준이 노동시장 경험이나 지위를 결정하게 되고 결국 이러한 결정은 노년기 소득에 영향을 준다는 점이다.

노인빈곤 연구에 있어 주요하게 살펴보는 것으로 노인가구 형태별 분석을 들 수 있다. 노인가구를 노인독거가구, 노인부부가구, 자녀와 함께 동거 혹은 노인만으로 구성된 가구 등으로 구분하여 노인빈곤율을 분석할 수 있다. 본 연구에서 위와 같이 노인가구 유형별 분석을 하지 않은 이유는 현재의 분석단위가 가구단위가 아닌 개인단위로 분배와 빈곤율을 측정하고 있다는 점에서 본 연구에서는 가구유형별 분석은 제외하였다. 노인가구단위 분석은 선행연구 등을 통해 확인할 수 있다(김경아, 2007; 이주미‧김태완, 2015).

〈표 4〉 노인인구 인구적 특성별 빈곤율 변화

(단위: %)

구분		4차(2010)	5차(2011)	6차(2012)	7차(2013)
성별	남성	42.1	42.3	39.6	41.9
	여성	62.5	64.0	65.1	62.7
배우자 유무	배우자 있음	43.7	43.5	39.6	40.8
	기혼(이혼･사별)	63.7	65.4	68.9	66.9
	미혼	21.5	27.9	29.1	30.3
교육수준	무학･초졸 이하	69.4	73.2	67.8	68.7
	중졸	49.4	47.6	41.8	42.6
	고졸	32.7	35.4	36.2	36.9
	대학 이상	18.2	14.0	18.3	20.0

자료: 한국조세재정연구원,『재정패널조사』, 각년도.

노인의 사회적 특성별 빈곤율 변화는 두가지 측면에서 분석하였다. 첫 번째는 노동시장에 있어 종사상 지위, 두 번째는 본 연구의 주제인 지역별 빈곤율 변화를 살펴보았다. 먼저 65세 이상 노인중 노동시장에 참여하고 있는 노인을 기준으로 빈곤율 변화를 보면 안정적 노동시장에 참여하고 있는 노인의 빈곤율은 4차 12.1%에서 7차 8.2%로 다른 종사상 지위에 비해 매우 낮은 빈곤율을 보여주고 있다. 4차 조사에서는 상용직에 임시직이 함께 포함되어 조사되어 5차 조사 이후의 자료와 차이를 보이고 있다. 반면에 일용직, 고용원 없는 자영업자의 경우에는 다른 종사상 지위에 비해 매우 높은 빈곤율을 보여주고 있다. 노인이 낮은 소득으로 인해 일을 통해 소득보전을 하고자 노동시장에 참여하더라도 안정적 직업에 종사하지 않은 이상 일을 해도 계속 해서 빈곤할 수 밖에 없는 근로빈곤(working poor) 상태를 경험하게 된다는 점을 확인할 수 있다.

외국의 노인과 비교시 우리나라 노령계층의 근로소득 의존비율은 높은 것으로 나타나고 있다. 선진국의 노인계층의 연금에 대한 의존율이 70% 이상인 반면에 우리나라 노인들은 근로소득 의존율이 70%로 나타나고 있다는 점에서 차이를 보이고 있다. 여유진 외(2012) 연구에서는 해외사례를 통해 노후에 연금의 중요성을 네가지 측면에서 강조하고 있다. 첫 번째는 연금수급의 보편성이다. 선진국들은 65세를 기준으로 거주요건은 10년을 기준으로 하여 많은 국민들이 쉽게 연금수급을 받을 수 있도록 하고 있다. 두 번째는 공적연금 급여수준의 적정성이다. 빈곤율 측정의 기준이 중위소득 50%라는 점을 고려시 대부분의 국가들이 빈곤선에 근접하는 급여를 주고 있다. 세 번째 공사적연금의 적절한 역할분담이다. 뉴질랜드와 네덜란드는 기초보장과 퇴직연금을 통해, 캐나다는 OAS와 CPP를 통해, 영국도 공적연금과 사적연금 등을 통해 노인빈곤을 완화하고 있다는 점이다.

지역구분을 먼저 불평등이 높은 지역과 낮은 지역으로 구분하여 보면 본 연구에서 가정하고 있는 불평등이 높은 지역이 낮은 지역에 비해 빈곤율이 높을 것이라는 가정에 부합되고 있음을 확인할 수 있다. 하지만 그 격차는 약 4%p(7차조사는 2%p)로 크지 않은 것으로 나타났다. 지역을 세 개로 구분하여 분석시 대도시와 농촌의 빈곤격차에 비해서 낮은 수준이었다. 대도시, 중소도시, 농촌으로 구분하여 보면 빈곤율 수준은 대도시, 중소도시 및 농촌의 순으로 높아지고 있다. 노인이라도 거주지가 도시지역이라면 농촌에 거주하고 있는 노인에 비해서는 다소 나은 소득을 가진 것으로 볼 수 있다.

〈표 5〉 노인인구 사회적 특성별 빈곤율 변화

(단위: %)

구분		4차(2010)	5차(2011)	6차(2012)	7차(2013)
종사상지위	상 용	12.1	11.7	7.0	8.2
	임 시	-	17.4	28.6	38.5
	일 용	54.5	54.8	45.9	48.7
	고용원 없는 자영업자	41.0	41.4	39.2	39.1
	고용원 있는 자영업자	7.8	-	-	3.3
	무급가족종사자	15.8	-	33.6	26.1
지역Ⅰ	불평등 지역 평균 이상	52.8	53.1	52.1	52.8
	불평등 지역 평균 이하	46.5	49.0	48.0	50.8
지역Ⅱ	대 도 시	44.5	46.3	45.8	46.6
	중소도시	49.3	50.7	47.7	48.9
	농 촌	53.0	54.8	53.9	52.0

자료: 한국조세재정연구원,『재정패널조사』, 각년도.

전인구 및 노인을 기준으로 소득분배 변화를 보면 먼저 5분위 배율의 경우 전체 인구기준으로 4차(2010)년도는 5분위의 소득점유율이 1분위의 소득점유율에 비해 6.78배로 많았다. 7차(2013)년도는 동 배율이 6.73배로 5분위 소득배율이 크게 변하고 있지 않다. 노인을 기준으로 할 경우 전체를 대상으로 한 것에 비해서는 노인 간 소득점유율 차이가 큰 것으로 분석되고 있다. 4차(2010)년도 9.12배에서 7차(2013)년도에는 8.99배로 나타났다. 4년간 5분위 소득배율이 크게 감소하고 있지 않다는 점에서 노인들 간에도 소득불평등이 높다는 점을 확인 할 수 있다. 지니계수를 기준으로 해도 전인구 기준이 0.353에서 0.342로 줄어들고 있었으며, 노인은 0.437에서 0.425로 역시 감소하고 있다. 하지만 전인구를 대상으로 한 경우에 비해서는 노인을 대상으로 한 지니계수가 높다는 점에서 노인 간에 소득분배 상태가 좋지 않다고 볼 수 있다. 이와 같은 추정은 앞에서 분석한 인구특성별 빈곤율 분석결과를 통해서도 추정이 가능하다. 즉 노인중에서 남성에 비해 여성이, 유배우자 보다는 무배우자, 안정적 일자리 보다는 불안정 일자리 참여, 학력 수준이 낮을수록 빈곤율이 높고 그 격차가 벌어지고 있다는 점에서 노인 간 불평등 심화 정도를 추정해 볼 수 있다.

〈표 6〉 재정패널을 통해 본 소득분배 변화

(단위: %, 배)

구분			4차(2010)	5차(2011)	6차(2012)	7차(2013)
전인구	5분위 배율	1분위	6.14	6.41	6.16	6.02
		2분위	12.00	12.76	12.39	12.28
		3분위	16.95	17.79	17.40	17.41
		4분위	23.30	23.49	23.74	23.74
		5분위	41.62	39.56	40.30	40.55
		5분위/1분위	6.78	6.17	6.54	6.73
	지니계수		0.353	0.335	0.344	0.342
노인	5분위 배율	1분위	4.93	5.11	4.98	4.92
		2분위	10.92	11.56	11.02	11.09
		3분위	16.03	17.49	16.78	16.52
		4분위	23.16	23.65	23.84	23.21
		5분위	44.96	42.19	43.38	44.25
		5분위/1분위	9.12	8.25	8.71	8.99
	지니계수		0.437	0.430	0.417	0.425

자료: 한국조세재정연구원,『재정패널조사』, 각년도.

다음은 지역을 크게 대도시, 중소도시, 농촌으로 구분하여 소득분위와 그 배율을 본 것이다. 세지역을 기준으로 보면 전반적으로 도시에 비해 농촌지역의 5분위 배율이 낮게 분석되고 있다. 대도시의 5분위 분배율이 9.23배에서 8.93배로 낮아지고 있으며, 중소도시는 동 기간 9.03배에서 9.02배로 큰 변화를 보여주고 있지 않다. 농촌은 4차(2010)년도는 8.23배, 7차(2013)년도는 8.89배로 역시 다른 지역과 같이 높은 5분위 배율을 보여주고 있지만 도시지역에 비해서는 다소 낮은 수준이었다. 지역별 빈곤율 분석과 함께 고려시, 도시지역에 비해 농촌의 많은 노인들이 빈곤을 경험하고 있다는 점에서 도시에 비해 그 격차가 적다는 점에서 전체적으로 소득배율은 낮은 것이 아닌가 추정해 볼 수 있다.

〈표 7〉 노인거주 지역별 소득분배 변화(5분위 기준)

전인구기준으로 5분위로 구분시 노인이 어느 분위에 분포하고 있는가를 살펴본 것이다. 표에서 보듯이 전체 노인의 약 50%가 1분위에 속하고 있다. 반면에 소득수준이 높은 5분위에 속한 노인은 6% 내외라는 점에서 노인 간 소득격차가 크다는 것을 확인할 수 있다. 지역을 기준으로 보면 농촌에 비해 도시에 거주하는 노인의 소득분위가 다소 높다는 점에서 소득불평등이 지역 간에도 차이가 발생하고 있다는 점을 알 수 있다.

〈부표〉 소득분위별 노인분포(5분위 기준)

(단위: %)

구분		4차(2010)	5차(2011)	6차(2012)	7차(2013)
전체노인	1분위	49.7	50.1	47.2	48.1
	2분위	20.8	21.0	23.9	24.0
	3분위	12.2	13.0	14.1	13.0
	4분위	10.7	8.3	9.0	8.8
	5분위	6.7	7.6	5.8	6.2
대도시	1분위	45.4	46.5	45.0	46.6
	2분위	21.5	19.3	21.4	20.2
	3분위	11.6	14.9	15.6	14.8
	4분위	13.0	9.7	10.0	10.9
	5분위	8.5	9.7	8.0	7.5
중소도시	1분위	51.0	51.6	47.3	48.9
	2분위	19.2	20.2	24.3	24.5
	3분위	13.8	13.1	14.4	11.8
	4분위	10.0	7.8	9.1	8.9
	5분위	6.0	7.3	4.9	5.9
농촌	1분위	57.7	55.3	53.0	49.4
	2분위	24.0	28.3	29.6	33.4
	3분위	8.9	7.9	9.2	11.6
	4분위	6.0	6.0	5.8	2.5
	5분위	3.4	2.6	2.4	3.2

자료: 한국조세재정연구원,『재정패널조사』, 각년도.

(단위: %)

구분		4차(2010)	5차(2011)	6차(2012)	7차(2013)
대도시	1분위	6.25	5.24	5.16	4.94
	2분위	13.50	11.64	11.13	11.19
	3분위	19.67	17.38	16.92	16.29
	4분위	2.90	24.14	23.85	23.44
	5분위	57.68	41.60	42.95	44.14
	5분위/1분위	9.23	7.94	8.32	8.93
중소도시	1분위	5.87	5.13	4.88	5.00
	2분위	13.36	11.73	11.07	11.18
	3분위	19.73	18.01	16.67	16.78
	4분위	28.19	23.71	23.89	23.19
	5분위	53.05	44.25	43.31	45.09
	5분위/1분위	9.03	8.62	8.88	9.02
농촌	1분위	6.20	5.15	4.78	4.74
	2분위	13.45	11.73	10.54	10.93
	3분위	19.91	17.64	16.30	17.02
	4분위	29.15	23.92	23.07	22.79
	5분위	51.00	39.69	46.51	42.15
	5분위/1분위	8.23	7.70	9.74	8.89

자료: 한국조세재정연구원,『재정패널조사』, 각년도.

이하에서는 패널의 특성을 고려한 노인빈곤율의 동태적인 변화를 분석하고 있다. 패널의 분석기간이 4차년도라는 점에서 4년동안의 빈곤상태가 어떻게 변화하고 있는지 분석하였다. 아래 그림에서 보면 전인구에서 4년동안 빈곤을 한 번도 경험하지 않은 경우가 68.1%로 세명 중 두명은 빈곤을 경험해 보지 않았다면, 노인은 36.7%로서 노인 세명 중 두명은 빈곤을 한 번 이상은 경험한 것으로 분석되어 전인구의 분석과 다른 양상을 보여주고 있다. 단기적 빈곤이든 장기적 빈곤이든 모든 측면에서 전체인구에 비해서는 노인의 빈곤상태가 심각하다는 점을 확인할 수 있으며, 분석기간이 길어질수록 노인이 장기간 빈곤을 경험할 확률도 함께 증가하고 있다. 동 분석을 통해 보면 전인구에 비해 노인의 경우 한 번 빈곤을 경험할 경우 빈곤에서 스스로의 힘으로 탈빈곤하기는 어렵다는 점을 알 수 있다. 노인이 계속해서 빈곤상태에 머무르는 것을 방지하기 위한 방안이 필요한 것으로 보인다.

[그림 1] 빈곤율 동태변화

(단위: %)

자료: 한국조세재정연구원,『재정패널조사』, 각년도.

지역구분을 불평등이 높은 지역과 낮은 구역으로 구분하고 노인빈곤율의 변화를 분석하였다. 아래 그림을 통해 보면 전국 평균에 비해 불평등이 높은 지역에서 빈곤을 경험하지 않은 노인은 33.7%, 불평등이 평균에 비해 낮은 지역에서는 30.8%로 2.9%p 차이로 오히려 불평등이 낮은 지역에 거주하는 노인들이 빈곤을 경험하는 경우가 조금 높게 나타났다. 빈곤 경험기간별로는 단기, 중기 및 장기로 구분해 보면 단기 및 중기의 경우에는 지역 평균 이상의 불평등을 경험한 지역의 노인빈곤율이 오히려 평균 이하의 불평등을 경험한 지역에 비해 낮았다. 반면에 장기간 빈곤을 경험한 노인의 경우에는 평균 이상의 불평등을 경험한 지역의 노인빈곤율이 높게 나타나고 있다. 지역별 불평등 격차가 빈곤율에 미치는 영향을 보면 불평등이 평균 이상인 지역은 장기빈곤에 불평등이 지역 평균 이하인 지역은 단기 및 중기 빈곤에 취약한 것으로 분석되고 있다.

[그림 2] 노인 빈곤율 동태변화(지역별Ⅰ)

(단위: %)

자료: 한국조세재정연구원,『재정패널조사』, 각년도.

노인빈곤율 동태를 지역별로 보면 도시에 비해서는 농촌에 거주하는 노인이 빈곤을 경험할 확률이 높았다. 4개년도중 빈곤을 경험하지 않은 비율이 대도시 39.2%, 중소도시 37.1%로 30% 이상을 보여주고 있다면 농촌은 28.2%로 나타나 도시지역과 10%p의 격차를 보여주고 있다. 4개년도 중 빈곤을 계속해서 경험하는 비율을 보면 1년, 2년 및 3년에서는 농촌 노인이 도시에 비해 높은 빈곤율을 보여주고 있지만, 4년간 지속적으로 빈곤을 경험하는 경우에는 오히려 도시지역이 농촌에 비해 빈곤율이 높았다. 하지만 지역간 빈곤율 격차는 그리 크지 않았다.

[그림 3] 노인 빈곤율 동태변화(지역별Ⅱ)

(단위: %)

자료: 한국조세재정연구원,『재정패널조사』, 각년도.

지금까지 지역별 불평등 차이를 고려하여 노인빈곤율을 분석하였다면, 실질적으로 지역별 불평등 차이가 소득분배에는 어떠한 영향을 미치고 있는지를 추가적으로 비교분석하였다. 아래 표에서 보듯이 분석은 기준년도 대비 비교년도에 소득분위가 상승하였는지, 그대로 유지되었는지 아니면 오히려 분위가 하락하였는지를 분석하였다. 시간에 따른 분위 변화는 직전년도 대비(4차년도와 5차년도, 5차년도와 6차년도 등)와 2년전 비교(4차년도와 6차년도, 5차년도와 7차년도), 3년전 비교(4차년도와 7차년도)의 세가지 측면에서 살펴보았다. 먼저 세가지 기준을 대상으로 보면 지역별 불평등 차이와 관련없이 약 60% 중반에서 분위를 그대로 유지하고 있는 것으로 나타났다. 즉 노인의 경우 세명중 두명은 거의 소득변화 없이 그 상태를 유지하고 있었다. 반면에 세개의 비교 기간에 분위가 상승한 경우가 분위가 하락한 경우에 비해 높았다. 불평등이 평균 이상인 지역에서는 분위가 상승하고 있으며, 불평등이 지역 평균 이하인 지역에서는 분위가 하락하는 경우가 높았다.

〈표 8〉 노인 기준 4년 간 소득분배 변화

(단위: %)

구분		분위하락	분위유지	분위상승
직전년도 대비	불평등 평균 이상	13.5	67.6	18.9
	불평등 평균 이하	16.6	65.3	18.1
2년전 대비	불평등 평균 이상	15.6	66.1	18.3
	불평등 평균 이하	20.1	65.8	14.1
3년전 대비	불평등 평균 이상	15.8	64.4	19.8
	불평등 평균 이하	17.3	62.7	20.1

자료: 한국조세재정연구원,『재정패널조사』, 각년도.

지역구분을 불평등이 아닌 대도시, 중소도시, 농촌을 기준으로 구분하고 보면, 노인의 60%가 시간변화에도 분위가 크게 변하고 있지 않았다. 이는 노인들의 소득 변화가 크게 발생하고 있지 않다는 점이며, 한 번 특정 그룹에 속할 경우 그 상태를 유지하고 있다는 점이다. 지역 간에도 많은 차이를 보이고 있지 않다. 시간이 변함에 따라 분위가 상승하는지 아니면 하락하는지를 지역별로 구분해보면 도시지역에 거주하는 노인은 농촌에 거주하는 노인에 비해 분위 상승폭은 크게 분위하락폭은 낮은 것으로 나타났다. 지역적으로 큰 도시지역으로 갈수록 분위하락 보다는 분위상승에 대한 기대가 높다고 볼 수 있다.

〈표 9〉 노인 기준 4년 간 소득분배 변화

(단위: %)

구분		분위하락	분위유지	분위상승
전체노인	직전년도 대비	18.2	62.3	19.5
	2년전 대비	19.6	60.6	19.8
	3년전 대비	18.8	58.7	22.5
직전년도 대비	대도시	18.8	61.6	19.6
	중소도시	15.1	64.6	20.2
	농촌	26.6	56.5	16.9
2년전 대비	대도시	18.2	58.5	23.2
	중소도시	19.5	63.1	17.4
	농촌	24.2	58.0	17.9
3년전 대비	대도시	18.3	57.7	24.0
	중소도시	18.7	58.7	22.7
	농촌	20.5	61.9	17.6

자료: 한국조세재정연구원,『재정패널조사』, 각년도.

노인이 거주하는 지역과 지역의 불평등 정도에 따른 빈곤동태와의 관계를 보기 위해 상관분석과 포아송회귀분석을 진행하였다. 아래 표에서 보듯이 상관분석 결과 지역Ⅰ변수인 불평등이 높은 지역과 낮은 지역을 기준으로 한 빈곤동태와의 상관성은 양의 형태를 띠지만 통계적 유의성은 없었다. 반면에 지역을 단순히 세지역으로 구분한 지역Ⅱ변수에서는 지역변수와 빈곤동태변수 간 양의 상관관계를 보여주고 있다. 즉 도시에 비해 농어촌에 거주할수록 빈곤에 놓일 가능성이 높은 것으로 분석되고 있다. 빈곤동태와의 관계에서 기타변수를 보면 모든 변수가 빈곤동태와 상관관계를 가지고 있었으며, 성별, 교육수준은 음의 상관성을 연령, 혼인상태와 경제활동은 양의 상관관계를 보여주고 있다.

〈표 10〉 상관분석

구분	빈곤동태	지역	성별	연령	교육수준	혼인상태	경제활동
빈곤동태	1.0000
지역1)	0.0226 (0.2896)	1.0000
성별	-0.1055*** (0.0000)	0.0056 (0.7913)	1.0000
연령	0.2200*** (0.0000)	0.0106 (0.6189)	-0.1054*** (0.0000)	1.0000
교육수준	-0.2709*** (0.0000)	0.0673*** (0.0016)	0.3720*** (0.0000)	-0.2375*** (0.0000)	1.0000
혼인상태	0.1243*** (0.0000)	-0.0217 (0.3080)	-0.4026*** (0.0000)	0.3445*** (0.0000)	-0.2781*** (0.0000)	1.0000
경제활동	0.1162*** (0.0030)	0.0169 (0.6668)	-0.2341*** (0.0000)	0.2342*** (0.0000)	-0.2820*** (0.0000)	-0.0514 (0.1902)	1.0000

주: 1) 지역은 불평등이 높은 지역과 낮은 지역을 기본으로 한 것이다. 비교로서 지역구분(대도시, 중소도시, 농어촌)으로 구분시 0.0575(0.0070)***으로 분석되었다.

2) ** : p<.05; *** : p<.01

자료: 한국조세재정연구원,『재정패널조사』, 각년도.

여기서는 포아송회귀를 통해 지역 및 기타변수가 빈곤을 경험한 횟수에 미치는 영향을 분석하였다. 빈곤횟수를 기준으로 한다는 점에서 빈도변수 분석에 사용되는 포아송회귀분석을 이용하였다. 아래 표에서 보면 65세 이상 노인을 기준으로 한 분석에서, 지역변수는 불평등의 정도를 기준으로 한 경우에는 통계적 유의성이 있는 것을 분석되었다. 즉 본 연구에서 가정하고 있는 지역별 불평등도에 따라 노인빈곤이 영향을 받고 있다는 점을 보여주고 있다. 반면 단순 지역구분을 한 경우에는 통계적 유의성은 떨어지는 것으로 나타났다. 먼저 불평등이 높고 낮은 지역을 기준으로 노인의 빈곤횟수와의 관계를 보면 서로 간에 양의 관계를 가지며 불평등이 낮은 지역에서 높은 지역으로 이동시 빈곤횟수가 증가하는 것으로 분석되었다. 반면에 단순 지역(대도시, 중소도시, 농어촌)을 기준으로 한 분석에서는 통계적 유의성이 없는 것으로 분석되었다.

다른 변수와의 관계에서 빈곤횟수에 영향을 미치는 변수는 성별, 연령, 교육수준이었으며, 동 변수중 성별과 교육수준은 음의 값을, 연령은 양의 값을 가지는 것으로 나타났다. 이를 기준으로 보면 노인의 경우 남성에 비해 여성이 연령이 증가할수록 교육수준이 낮을수록 빈곤횟수가 증가하는 것으로 분석되었다. 위의 분석결과는 기존 노인을 대상으로 한 분석과 동일한 양상을 보여주고 있다.

〈표 11〉 포아송회귀분석

구분	지역Ⅰ				지역Ⅱ
	B	z	Exp(B)	한계효과	B	z	Exp(B)	한계효과
지역	.149**	1.98	1.16	0.07	.032	0.73	1.03	0.051
성별	-.258***	-3.56	0.77	-0.08	-.267***	-3.67	0.77	-0.423
연령	.047***	8.02	1.05	0.03	.046***	7.96	1.05	0.073
교육수준	-.281***	-7.21	0.76	-0.31	-.272***	-6.93	0.76	-0.430
혼인상태	.067	0.89	1.07	0.28	.058	0.76	1.06	0.091
경제활동 참여상태	-.034	-1.46	0.97	-0.01	-.039	-1.58	0.96	-0.062
상수항	-2.266***	-5.21			-2.164***	-5.03
모형 적합도	LR chi2(6)=232.76 Prob > chi2=0.0000 N=651				LR chi2(6)=229.27 Prob > chi2=0.0000 N=651

주: 1) 지역Ⅰ은 불평등이 높은 지역과 낮은 지역을, 지역Ⅱ는 대도시, 중소도시, 농어촌으로 구분하여 분석하고 있다.

2) *** : p<.001, ** : p<.01, * : p<.05

Ⅴ. 결론

본 연구는 노인빈곤과 불평등과의 관계를 분석하는데 있어 지역별 불평등 격차가 미치는 영향을 분석하였다. 하지만 주요 분석 초점은 지역불평등 격차로 인한 노인빈곤에의 영향을 분석하고 있다고 할 수 있다. 주요 분석결과를 살펴보면 재정패널을 통해 분석을 해도 우리나라 노인빈곤율은 거의 50%대에 육박하는 것으로 분석되었다. 정부가 기초노령연금을 도입하여 노후소득보장을 강화하고 있지만 여전히 노인빈곤율은 4차(2010)에 47.9%에서 7차(2013)에는 48.4%로 오히려 증가하는 양상을 보여주고 있다. 윤석명(2013)이 지적하고 있듯이 현재의 노후소득을 보장하기 위한 정책이 실제 노인빈곤 완화에는 큰 영향을 주고 있지 못하다는 점을 재정패널을 통해서도 확인할 수 있다. 노인의 인구사회학적 특성을 기준으로 할 경우 선행연구와 같이 여성, 배우자가 없는 노인이, 교육수준이 낮아질수록, 상용직 보다는 불안정 고용에 근무하고, 도시보다는 농촌에 거주하는 노인의 빈곤율이 높았다. 무엇보다 농촌지역의 빈곤율이 높게 나타나는 점은 동 지역의 고령화율이 높고 교육수준도 높지 않다는 점에서 빈곤율 격차에 영향을 많이 미치는 교육수준에 의한 영향이 클 것으로 예상된다. 분배측면에서는 노인 간 소득점유율 차이가 큰 것으로 분석되었다. 4차(2010)년도 9.12배, 7차(2013)년에는 8.99배 이었으며, 4년간 5분위 소득배율이 크게 감소하고 있지 않다는 점에서 노인들 간에도 소득불평등이 높다는 점을 확인할 있었다.

본 연구에서 보고자 하는 불평등이 높은 지역과 낮은 지역으로 구분하여 보면 가정과 같이 불평등이 높은 지역이 불평등이 낮은 지역에 비해 빈곤율이 다소 높은 것으로 분석되고 있다. 동태적 분석에서 4년간 빈곤을 경험하지 않은 노인은 36.7%에 불과해 노인 세명 중 두명은 빈곤을 한 번 이상은 경험한 것으로 분석되고 있다. 회귀분석 결과에서도 불평등이 높은 지역에 거주하는 노인이 불평등이 낮은 지역에 거주하는 노인에 비해 빈곤에 놓일 개연성이 높은 것으로 분석되었다. 지역 간에 발생하는 불평등 격차가 노인빈곤에도 영향을 주고 있다는 점이다.

본 연구를 통한 시사점은 첫째, 여전히 우리나라 고령층은 OECD비교 대상 국가 노인에 비해 높은 빈곤율을 경험하고 있다는 점이다. 향후 노인빈곤율 완화에 기대할 수 있는 측면은 두가지 점으로 ⅰ)현재의 재정패널 자료에는 기초노령연금이 기초연금으로 변경된 사항이 포함되지 않았다는 점이다. 기초연금의 급여가 기초노령연금에 비해 두배 인상되었다는 점에서 일정수준의 빈곤율 감소를 기대할 수 있다. ⅱ)장기적 측면에서 2018년 국민연금의 완전노령연금지급시기가 도래하면 역시 국민연금으로 인한 노인빈곤 완화를 기대할 수 있을 것이다. 하지만 위의 두가지 현상은 현재의 자료로서는 확인이 어렵다는 점에서 장기적 관심을 두고 분석할 필요가 있다. 둘째, 현재의 노인빈곤율 수준을 고려시 지금까지 노인을 위한 지원방안이 노인빈곤 완화에는 효과적이지 못했다는 점을 확인할 수 있다. 셋째, 노인빈곤에 영향을 주는 요소로서 지역이 미치는 영향을 볼 수 있었다. 즉 불평등이 높은 지역에 거주하는 노인의 경우 빈곤을 경험할 개연성이 불평등이 낮은 지역에 비해 높은 것으로 분석되었다. 현재의 노인정책이 중앙정부 중심의 정책으로는 충분히 효과를 발휘하고 있지 못했다는 점이다. 따라서 두 번째와 세 번째 문제를 해결하기 위해서는 지방정부 차원에서도 지역 간 불평등을 완화하기 위한 정책과 더불어 노인 소득보장을 위한 정책이 함께 진행되어야 할 필요성을 제기 할 수 있다. 중앙정부와 더불어 지방정부 차원에서도 노인을 위한 안정적 일자리를 제공하는 프로그램이 개발되고, 청장년과 노년층에 소득격차를 완화할 수 있는 지원방안이 함께 강구되어야 할 것으로 보인다.

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유형별 공적이전의 빈곤효과성
비교 분석

❚임 병 인 * ･ 정 지 운 **

* 충북대학교 경제학과 교수, billforest@hanmail.net

** 한국직업능력개발원 미래인재·자격연구본부 부연구위원, jiunjung@krivet.re.kr

차    례

Ⅰ. 서론	39

Ⅱ. 기존연구	40

Ⅲ. 우리나라의 공적이전 개관	45

1. 국민기초생활보장제도	45

2. 근로장려세제	48

3. 자녀장려금제도	52

4. 최저임금제도	53

Ⅳ. 빈곤효과성 분석	55

1. 자료	55

2. 분석 방법	55

3. 유형별 공적이전의 빈곤효과성	59

Ⅴ. 요약 및 정책 시사점	63

참고문헌	66

<부록>	68

유형별 공적이전의 빈곤효과성 비교 분석

임 병 인 ･ 정 지 운

요 약
	본 연구에서는 ｢7차 재정패널조사｣를 활용하여 유형별 공적이전의 빈곤효과성을 비교･분석하였다. 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 소득원천을 단계별로 추가하는 방식으로 빈곤저감 효과를 평가할 때 순서의존성이 발생하며, 이는 빈곤저감 수단을 적절하게 평가하는데 왜곡을 야기한다. 둘째, 빈곤저감 정책의 목적과 비용을 고려하여 평가할 경우 기존 연구와 달리 공적이전, 즉, 국민기초생활보장 급여의 빈곤효과성이 가장 높게 나타났다. 셋째, 조세와 사회보험기여금의 경우 전술한 공적이전의 효과를 상쇄할 정도로 빈곤에 악영향을 미치는 것으로 나타났다. 전술한 결과를 바탕으로 적절한 평가가 수반되지 않는 정책대안의 제시는 경계해야 하며, 저임금 근로자들에게 사회보험료를 지원하는 두루누리 사업의 확대를 제안하였다.

Ⅰ. 서론

국내･외 빈곤 관련 연구에서 공적이전으로 분류되는 각종 수당, 사회보험, 국민기초생활보장 급여 등과 같은 소득원천(income sources)에 의한 빈곤완화(저감) 효과를 측정한 연구들이 다수 존재한다(<표 1> 참조). 이 때 대부분의 연구는 가구의 소득원천을 순차적으로 합산하면서 각 단계에서 추정된 빈곤율 변화의 차이를 소득원천의 빈곤완화(저감) 효과로 측정하는 방식을 사용한다. 그 결과로써 그 동안 공적이전과 관련한 기존연구에서 밝혀진 사실을 요약하면, 첫째, 전체 가구에서 공적이전과 사적이전은 대체관계가 발견되며, 둘째, 공적이전의 빈곤저감 효과는 미미하다는 것이다.

본 연구는 ｢7차 재정패널조사｣를 활용하여 유형별 공적이전의 빈곤효과성을 비교 분석하는 것을 목적으로 하며, 국내의 기존연구들과 다음과 같은 차별성을 갖는다. 첫째, 기존연구에서 가구의 소득원천을 순차적으로 합산하여 빈곤완화 효과를 측정할 경우 발생하는 순서의존성이 발생한다는 문제와 그 해결방안에 대해 고찰한다(Shapley, 1964; Shorrocks, 2013). 둘째, 기존연구들이 빈곤정책 수단의 빈곤율 완화에 주목하는데 반해 본 연구는 이들 수단의 빈곤갭 완화에 주목한다. 예를 들어 기초노령연금, 국민기초생활보장 급여는 빈곤율을 낮추기보다 궁극적으로 빈곤갭을 줄이는 것이라고 보는 것이 타당하기 때문이다. 셋째, 공적이전의 빈곤에 미치는 영향을 평가하기 위해 빈곤효과성을 개념 및 방법을 차용한다(Bibi and Duclos, 2010). 이는 정부지출의 적절성 또는 효과성을 평가할 때 정책 수단의 편익(benefit)과 비용(cost)을 동시에 고려한다는 점과 동일한 맥락이다. 즉, 공적이전이 빈곤에 미치는 영향 또는 효과는 빈곤율 또는 빈곤갭의 규모 변화(편익)와 함께 이전지출이 발생시키는 예산(비용)의 규모에 의존하게 된다.

부연하자면, 이들 정책 수단의 목적은 가구가 빈곤을 탈출하도록 돕는 것이 아니며, 최저한의 생활을 유지하도록 도움을 주는 것이라고 이해하는 것이 옳다. ｢국민기초생활 보장법｣ 제1조(목적)에 따르면, “이 법은 생활이 어려운 사람에게 필요한 급여를 실시하여 이들의 최저생활을 보장하고 자활을 돕는 것을 목적”으로 하며, 제3조(급여의 기본원칙) 제1항은 “이 법에 따른 급여는 수급자가 자신의 생활의 유지․향상을 위하여 그의 소득, 재산, 근로능력 등을 활용하여 최대한 노력하는 것을 전제로 이를 보충․발전시키는 것을 기본원칙”으로 한다고 명기하고 있다. 즉, 자활원칙과 최저한의 생활을 유지하도록 하는 보충급여 원칙을 제시하고 있다.

본 연구의 구성은 다음과 같다. 먼저 제II장에서는 본연구와 관련된 기존연구와 본 연구의 차별성에 대해 간략하게 설명하였다. 제III장에서는 우리나라의 대표적인 공적이전에 대해 개관하고, 제IV장에서는 빈곤효과성 분석을 위해 사용한 자료와 분석모형, 그리고 분석결과를 제시하였다. 마지막으로 제IV장에서는 요약 및 정책 시사점을 도출하면 마무리한다.

Ⅱ. 기존연구

국내에 빈곤과 관련하여 공적이전 또는 사회부조, 사회보험 등 각종 소득원천에 의한 빈곤저감(빈곤완화) 정책의 효과를 측정한 연구들은 다수 존재한다(<표 1> 참조). 이들의 연구를 대상, 자료, 소득원천, 소득처리 및 효과측정 방법 등에 따라 유형화하여 분류할 경우 다음과 같은 주요 특징을 파악할 수 있다. 첫째, 주로 노인(가구)을 대상으로 하며, 둘째, 국민기초생활보장 급여, 기초노령연금과 같은 개별적인 이전소득, 또는 이들을 합산하여 공적이전소득으로 정의하여 활용한다. 셋째, 개인 또는 가구의 소득은 소득원을 추가할 때 각각 소득원의 빈곤율과 빈곤갭의 절대 규모 변화 또는 저감율을 측정하는 방식을 활용하여 빈곤저감 효과를 평가한다. 이상의 내용을 분석대상, 소득원천, 효과측정 방식으로 구분하여 도해하면 다음의 [그림 1]과 같다.

[그림 1] 빈곤저감 효과 연구 유형화

기존 연구의 주요 결과는 첫째, 사적이전에 비해 공적이전의 빈곤저감 효과는 크지 않으며, 둘째, OECD 국가에 비해 공적이전의 빈곤저감 효과는 미미하기 때문에 공적이전의 보장기능 강화가 필요하다는 제언으로 요약된다. 구체적으로 살펴보면 다음과 같다. 여유진(2008)은 전체 가구의 경우 연금은 –2.5%p, 기타사회보험 –0.4%p, 기타 정부보조금 –1.7%p, 공공부조 –2.1%p, 그리고 조세 및 사회보험부담금은 +2.1%p의 빈곤저감 효과(한국복지패널)가 있다는 결과를 제시하였고, 이에 따라 공적이전과 조세의 빈곤감소 효과는 미미하다고 평가하였다. 이와 같은 평가는 네덜란드, 덴마크, 스웨덴의 경우 공적연금에 의한 빈곤저감 효과가 –60%p에 달한다는 규제비교 연구에 의해 지지된다(홍경준, 2005). 기초노령연금에 의한 빈곤저감 효과는 김희삼(2008)의 경우 전체 노인가구에 대해 –4.7%p(국민노후보장패널)이며, 장현주(2013)의 경우 독신노인 가구에 대해 –12.92%p(한국복지패널)인 것으로 보고하였다. 이 밖에 국민연금, 기초노령연금, 역모기 등과 같은 연금제도의 도입‧개편과 그 빈곤저감 효과는 김경아(2008), 강성호‧김경아(2008), 강성호‧최옥금(2011), 강성호(2011)에서 찾아볼 수 있다.

김진욱(2011)은 룩셈부르크소득조사(LIS)를 활용한 국제비교 연구에서 중위소득의 40% 기준으로 빈곤선을 설정할 경우 북유럽국가(덴마크, 핀란드, 노르웨이, 스웨덴) 이전소득에 의해 평균 99%(▽77.7%p) 빈곤율이 감소하는 반면, 동아시아국가(한국, 대만) 평균 46.1%(▽35.8%p) 빈곤율의 감소만 야기된다는 점에 의해서도 지지된다.

강성호(2011)에 따르면, 생애경상소득과 비교하여 국민연금 급여를 반영한 생애소득의 빈곤저감 효과는 50대 2.3%(▽3.6%p), 40대 4.1%(▽9.0%p), 30대 2.6%(▽3.9%p)인 것으로 보고하였다. 특히, 그는 전술한 결과에 대해 연금제도의 성숙에 따라 빈곤저감 효과가 발생하지만, 제도의 변화(세대별)에 따라 효과가 상이하다는 점을 제시하였다.

본 연구는 다음의 세 가지 차원에서 기존연구와 차별성을 가진다. 첫째, 섀플리 가치(Shapley value) 방법을 차용하여 순서의존성 문제를 해소한다. 기존연구들은 빈곤저감 효과를 측정하는 방식으로 소득원을 순차적으로 합산하면서, 전후의 빈곤율(갭)을 비교하는 방식을 활용한다. 이 경우 빈곤저감 효과(영향) 역시 순차적으로 발생하는 문제가 야기되며, 이는 공적이전 지출(소득)의 효과(영향)을 과소평가할 가능성이 있다(홍경준, 2010; Shorrocks, 2013). 둘째, 빈곤저감 효과를 측정할 때 빈곤효과성(poverty effectiveness) 개념을 도입하여 빈곤(율/갭)의 변화와 함께 예산(비용)의 규모를 반영한다. 공적이전 지출은 비용-편익 분석의 관점에서 평가되어야 마땅하지만, 기존의 연구들은 비용부문을 고려하지 못하고 있기 때문이다. 셋째, 빈곤저감 정책수단의 효과성 평가 시 (빈곤율 보다) 빈곤갭에 주목한다. 특히 국민기초생활보장 급여의 경우 최저한의 생계 수준(최저생계비)를 보장하는 보충급여 방식을 활용한다는 측면에서 빈곤율을 기준으로 빈곤저감 효과를 평가하는 것은 적절하지 않은 것으로 판단된다.

국민기초생활보장 급여, 정부지원 현금, 사회보험 보조금 등 이상 재정패널조사에서 빈곤저감 정책으로 분류되는 항목은 개인 또는 가구에게 특정한 순서를 가지고 발생하다기 보다 동시다발적으로 발생한다고 이해하는 것이 보다 적절할 것이다. 다시 말해서 연간 소득의 유량을 특정시점에 조사하기 때문에 연구자가 임의로 설정한 순서는 조사대상자의 소득흐름을 왜곡할 가능성이 높다고 평가된다. 예를 들어, K라는 가구가 1~6월에 소득활동을 하지 않고 더불어 사적이전이 존재하지 않아서 국민기초생활보장 급여를 수급하였다고 하자. 그런데 이 가구가 7~12월에 근로활동을 하여 소득이 발생하였고 이를 월소득으로 전환하였을 때 최저생계 수준을 초과한다고 하자. 이상의 경우 기존연구와 같이 근로소득으로 빈곤여부를 판단한 후 국민기초생활보장 급여를 더해 빈곤여부를 판단한다면, 국민기초생활보장 급여의 빈곤율 및 빈곤갭으로 측정하는 빈곤저감 효과는 없는 것으로 나타날 것이다. 즉, 기준소득(benchmark income)에 다양한 공적이전 프로그램 중 한 가지를 임의의 순서에 의해 순차적으로 고려하는 것보다 다양한 소득원천의 순서에 의존하지 않는 배분규칙(sharing rule)을 고려하는 방안이 요구된다.

이하에서는 기존연구에서 활용하는 빈곤저감 효과를 빈곤영향(poverty effect)으로, 비용을 고려한 빈곤저감 효과를 빈곤효과성(poverty effectiveness)라고 명명하며, 이는 Bibi and Duclos(2010)의 정의를 차용한 것이다.

Ⅲ. 우리나라의 공적이전 개관

본 연구에서는 우리나라의 공적이전 중 빈곤정책에 주목한다. 이는 크게 국민기초생활보장법에 의한 국민기초생활보장 급여, 조세특례지원법에 의한 근로장려세제, 근로기준법에 의한 최저임금제도, 빈곤층을 위한 의료급여제도와 같은 현물보조정책 등으로 구분할 수 있다.

저소득층을 위한 의료급여제도는 생활유지 능력이 없거나 생활이 어려운 저소득 국민의 의료문제(질병, 부상, 출산 등)를 국가가 보장하는 공공부조제도이다. 의료급여 수급권자 유형은 두 개로 나뉘는데, 1종 수급권자는 국민기초생활 보장 대상자(근로무능력세대, 141개 희귀난치성질환자, 시설 수급권자), 타법 적용자 이재민, 의상자 및 의사자의 유족, 입양아동(18세미만), 국가유공자, 중요무형문화재 보유자 및 그 가족, 북한이탈주민, 5.18민주운동 관련자, 행려환자 등으로 분류되고 있다. 2종 수급권자는 국민기초생활보장 대상자 중 근로능력세대가 속한다.

1. 국민기초생활보장제도

국민기초생활보장제도는 사실 상당히 긴 역사를 가지고 있는 빈곤층 지원대책이다. 1961년 제정된 생활보호법을 시행하다가 1974년부터 생활보호사업의 일환으로 취로사업을 실시하였다. 다시 1982년부터는 영세민과 준영세민으로 구분하는 것에 자활보호 개념을 도입하여 거택보호자, 시설보호자, 자활보호자로 구분하였다. 이와 같은 빈곤층 지원 대책이 큰 획을 그은 것은 1997년 말 외환위기였다. 외환위기 이후 실업률･빈곤율이 급증하면서 기존의 시혜적 보호차원에서 저소득층에 대한 국가책임을 강화할 필요성이 커졌고, 요보호 노인, 장애인 이외에는 빈곤정책이 부족하였던 현실에서 수급자가 생계･주거･의료 등 포괄적 지원을 받게 할 필요가 있었기 때문에 기존의 생활보호제도가 기초생활보장제도로 개편되면서 권리가 강화되고 근로능력자도 포괄하게 되었다. 따라서 1999년에는 약 40년간 시행해 오던 생활보호법을 대체하는 국민기초생활보장법을 제정하여 2000년 10월부터 시행되었고, 다시 14년이 지난 2014년에 국민기초생활보장법을 전면 개정하여 통합급여 체계를 생계, 의료, 주거, 교육 등 각 급여 대상별 특성에 맞게 맞춤형 개별급여 체계로 개편하였다.

국민기초생활보장제도의 개별급여로의 전환은 그 동안 기초생활보장제도를 개편할 필요성이 계속 제기되었기 때문인데, 첫째 수급기준 충족 시에는 모든 급여가 지급되지만 미충족 시에는 전부 중단(All or Nothing)되어, 자립 유인이 부족하고 위기가구에 대한 탄력적 대응이 곤란하다는 지적이 있었다. 둘째, 매년 최저생계비를 인상해왔으나 실제 주거비 부담을 반영한 지역별 최저생계비 도입의 필요성, 경제 성장에 따른 상대적 빈곤 관점을 반영한 급여 수준 인상 필요성 등이 지속적으로 제기되었다(보장수준 현실화). 이에는 그 동안 시민단체(민주노총, 참여연대 등), 상대빈곤선(평균소득 40%) 도입 및 급여 현실화 요구 등과 연계된다. 셋째, 부양의무자 범위 축소, 소득･재산기준 상향 등 부양의무자 기준 완화를 지속 추진해왔으나 여전히 엄격하다는 지적(사각지대)이 있었다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위한 방안의 일환으로 개별급여체계로 바꾸었던 것이다.

부양의무자 기준 완화에 대해서는 이하에서 개관한다. 기존에도 부양의무자 기준을 완화하였는데, 2012년 노인․장애인 등 취약계층의 부양의무자 소득기준 완화(4.5만명 보호), 2013년 부양의무자 기본재산액을 중위 가구 보유수준으로 완화(2만명 보호) 등이 그것이다. 가족 상황에 의해 실제 부양받지 못하는 가구에 대해서 탄력적 보호를 강화하기로 하였다. 즉, 지방생활보장위원회 운영을 통해 수급자 약 12% 추가 보호, 신청절차 간소화, 부양곤란 사유 확대 등 탄력적 보호 확대 등을 도모하였다.

이하에서는 개편 급여체계를 간략하게 설명해본다. 생계급여는 소비지출이 경상소득을 초과하는 적자 가구인 중위소득 30% 이하 대상자들에 중위 30%수준의 생계급여를 지급하여 책임지고 보호하는 것이다. 의료급여는 의료비로 인한 부채 부담비율이 높은 중위소득 40% 이하 대상자들에게 현행 보장수준을 유지하여 의료비 부담을 완화하고자 하는 것이다. 주거급여(국토교통부)는 월 소득 대비 임대료 부담이 높은 중위소득 43%이하 대상자들에게 거주형태, 주거비 부담 수준 등에 따라 실질적으로 주거를 지원하는 것이다. 임차가구에 대해서는 기준임대료를 상한으로 실제 임차료에 따라 지급한다. 자가 가구는 주택노후도 등을 고려하여 주택개량(수선유지비)을 지원한다. 교육급여(교육부)는 고교 무상교육 도입과 빈곤정책 확대를 고려하여 중위소득 50% 이하 대상자들에게 빈곤대물림을 막기 위해 교육비를 지원하는 것이다.

이하 내용은 보건복지부의 “기초생활보장제도 맞춤형 급여체계 개편방안”(2015. 4)을 인용한 것이다.

[그림 1] 국민기초생활보장제도 개편 전후 비교

현 행 (2015.6월 이전)					개편 후 (2015.7월 이후)
선정기준	급여수준				선정기준	급여수준
최저생계비	최저생계비의 80%수준 현금급여		생계		중위소득 28% 수준	중위소득 28% 수준
			주거		중위소득 43% 수준	지역별 기준임대료
	필수의료서비스의 낮은 본인부담률		의료		중위소득 40% 수준	현행과 동일
	수업료, 교과서대 등		교육		중위소득 50% 수준	현행과 동일

주: 개편 전 생계급여 수준에서 단계적으로 ‘17년까지 중위 30% 수준으로 조정

한편, [그림 1]에서 보듯이 개정 국민기초생활보장법에서는 그간 수급자 선정 및 급여 기준으로 활용되어온 “최저생계비”를 “국민 가구소득의 중위값”으로 개편하여 상대적 빈곤 개념을 도입하였다는 것이 가장 큰 변화라고 볼 수 있다. 이는 보건복지부 장관이 급여의 기준 등에 활용하기 위하여 중앙생활보장위원회의 심의‧의결을 거쳐 기준 중위소득을 고시한다(｢국민기초생활 보장법｣ 제2조제11호). 매년 8.1일까지 다음 연도의 급여별 선정기준 및 최저보장수준을 공표(국민기초생활보장법 제6조제2항)하여야 하므로 기준 중위소득도 매년 8.1일까지 공표한다. 기준 중위소득은 통계청 통계자료의 가구 경상소득 중간값에 최근 가구소득 평균 증가율 등을 반영하여 산정하도록 법 제6조의2 제1항에 규정되어 있다. 이와 같이 결정된 기준 중위소득의 일정 비율은 급여별 선정기준 및 생계급여 최저보장수준으로 기능하게 되어 있다.

국민기초생활보장법 제6조의2(기준 중위소득의 산정) ① 기준 중위소득은 ｢통계법｣ 제27조에 따라 통계청이 공표하는 통계자료의 가구 경상소득(근로소득, 사업소득, 재산소득, 이전소득을 합산한 소득을 말한다)의 중간값에 최근 가구소득 평균 증가율, 가구규모에 따른 소득수준의 차이 등을 반영하여 가구규모별로 산정한다.

<표 2> 2015년 가구원수별 기준 중위소득

구 분	1인가구	2인가구	3인가구	4인가구	5인가구	6인가구	7인가구
금액(원/월)	1,562,337	2,660,196	3,441,364	4,222,533	5,003,702	5,784,870	6,566,039

주: 8인 이상 가구의 기준 중위소득: 1인 증가시마다 781,169원씩 증가(8인 가구: 7,347,208원)

이제 급여별 선정기준 및 최저보장수준은 다음과 같다.

<표 3> 급여별 선정기준

(단위: 원)

가구원 수	1인	2인	3인	4인	5인	6인
생계급여	437,454	744,855	963,582	1,182,309	1,401,037	1,619,764
의료급여	624,935	1,064,078	1,376,546	1,689,013	2,001,481	2,313,948
주거급여	671,805	1,143,884	1,479,787	1,815,689	2,151,592	2,487,494
교육급여	781,169	1,330,098	1,720,682	2,111,267	2,501,851	2,892,435

최저보장수준은 생계급여의 경우, 중위소득 28%에서 소득인정액 차감 후 지원하며, 주거급여는 임차가구의 경우, 기준임대료 상한, 임차료(월임차료+보증금환산액)를 지원한다. 자가가구의 경우, 경보수 350만원(3년 주기), 중보수 650만원(5년 주기), 대보수 950만원(7년 주기)을 기준으로 주택 개량비를 지원한다.

<표 4> 임차가구의 기준임대료

(단위: 만원/월)

구 분	1급지(서울)	2급지(경기･인천)	3급지(광역시)	4급지(그 외)
1인	19	17	14	13
2인	22	19	15	14
3인	26	23	18	17
4인	30	27	21	19
5인	31	28	22	20
6인	36	33	25	23

주: 1) 가구원수가 7인 이상인 경우, 가구원 2인 증가시마다 기준임대료 10% 증가
2) 전월세실거래가와 주택임차료 상승률 자료를 바탕으로 산정

2. 근로장려세제

다음은 근로장려세제에 대해서 논의해본다. 근로장려금 제도는 저소득 근로자 또는 자영업자가구(전문직 제외)에 근로장려금을 지급하여 실질소득을 증가시킴으로써 조세제도를 통한 근로의욕을 높이고 소득재분배 효과를 높이고자 시행된 제도이다. 근로장려금은 거주자를 포함한 1세대의 가구원 구성에 따라 정한 부부합산 총급여액 등을 기준으로 지급되며, 연간 최대 지급액은 210만원이다. 근로장려제도는 2009년부터 근로자부터 시작되어 2015년부터는 자영업자에게도 적용되고 있다. 자영업자의 범위는 부가가치세 일반과세자, 간이과세자, 면세사업자(인적용역자 포함) 전체인데, 제외대상은 부가세법시행령 제109조 2항 7호에 규정하는 변호사, 변리사, 공인회계사, 의사, 약사 등 전문직 사업자(배우자 포함)와 사업자등록을 하지 않은 사업자(미등록사업자)(사업장이 있는 사업자와 특수직 종사자는 2014년 연말까지 반드시 사업자등록을 하여야 함), 학원강사나 보험설계사와 같은 사업소득 원천징수 대상 인적용역사업자 등이다.

이하 내용은 국세청 홈페이지에서 발췌･인용한 것이다.

특수직 종사자는 사업장 없이 사업 활동을 하면서 개인에게 대가를 받는 사람을 말하며 간병인, 파출부, 소포배달원(퀵서비스), 대리운전원, 골프장경기 보조원(캐디), 수하물 운반원, 중고자동차판매원, 욕실종사원이 해당된다.

<표 5> 가구원 구성에 따른 총 급여액등 및 근로장려금 지급액

가구원구성	총급여액 등	근로장려금 지급액
단독가구	600만원 미만	총급여액 등 × 600분의 70
	600만원 이상 ~ 900만원 미만	70만원
	900만원 이상 ~ 1천300만원 미만	70만원-(총급여액 등-900만원)×400분의 70
홑벌이 가족가구	900만원 미만	총급여액 등 × 900분의 170
	900만원 이상 ~ 1,200만원 미만	170만원
	1,200만원 이상 ~ 2,100만원 미만	170만원-(총급여액 등-1,200만원)×900분의 170
맞벌이 가족가구	1,000만원 미만	총급여액 등 × 1,000분의 210
	1,000만원 이상 ~ 1,300만원 미만	210만원
	1,300만원 이상 ~ 2,500만원 미만	210만원-(총급여액 등-1,300만원)×1,200분의 210

주: 1) 단독가구 : 배우자와 부양자녀가 없는 60세 이상인 가구
2) 홑벌이 가족가구 : 배우자 또는 부양자녀가 있는 가구로서 맞벌이 가족가구가 아닌 가구
3) 맞벌이 가족가구 : 전년도 연간 거주자와 배우자 각각의 총급여액 등이 3백만원 이상인 가구
4) 총급여액 등 = 근로소득의 총급여액 + (사업소득 총수입금액 × 업종별 조정률)

근로장려금 제도 도입으로 사회안전망이 2중(사회보험, 국민기초생활보장제도)에서 3중으로 확충되어 저소득 계층의 사회적 보호가 한층 강화될 것으로 기대된다. 구체적으로 설명해보면, 근로장려세제 도입 전에는 일반국민과 빈곤층을 각각 사회보험(1차 안전망)과 국민기초생활보장제도(2찬 안전망)이지만, 도입 후에는 일반국민-사회보험(사회안전망), 저소득근로자․자영업자계층-근로장려세제(2차안전망), 빈곤층-국민기초생활보장제도(3차 안전망) 등으로 구분되어 사각지대가 가능하면 줄어드는 방향이 있다.

한편, 자영업자의 근로장려금과 자녀장려금은 거주자를 포함한 1가구의 가구원 구성에 따라 정한 부부합산 ‘총급여액 등’을 기준으로 지급한다.

국세청에서는 자영업자가 근로장려금과 자녀장려금을 받게 되면 자칫 건강보험료와 국민연금보험료가 크게 늘어날 수 있다고 사업자등록에 주의하라고 촉구하고 있다.

총급여액 등 = 근로소득의 총급여액 + (사업소득 총수입금액 × 업종별 조정률)

사업소득에서 발생한 총수입금액에 업종별 조정률을 곱한 금액을 근로소득의 총급여액과 합산하여 근로장려금·자녀장려금 산정의 기준이 되는 ‘총급여액 등’을 구한다. 총급여액 등의 계산시 사용되는 사업소득을 구하는 방법은 사업소득 = 총수입금액 × 업종별 조정률과 같다.

<표 6> 업종별 조정률과 사업소득만의 신청가능 연간 총수입금액 내역

업종 구분	조정률	근로장려금			자녀장려금
도매업	20%	단독가구	홑벌이가구	맞벌이가구	부양자녀 있는 가구
소매업, 자동차･부품 판매업, 부동산매매업, 농･임･어업, 광업	30%	6,500만원	10,500만원	12,500만원	20,000만원
음식점업, 제조업, 건설업, 전기･가스･증기･수도사업	45%	4,333만원	7,000만원	8,333만원	13,333만원
숙박업, 운수업, 금융･보험업, 상품중개업, 출판･영상･ 방송통신･정보서비스업, 하수･ 폐기물처리･원료재생･환경복원업	60%	2,888만원	4,666만원	5,555만원	8,888만원
서비스업(부동산, 전문과학기술, 사업시설관리, 사업지원, 교육, 보건, 사회복지, 예술, 스포츠, 여가, 수리 수선, 기타)	75%	2,166만원	3,500만원	4,166만원	6,666만원
부동산 임대업, 기타 임대업, 인적용역, 개인 가사서비스	90%	1,733만원	2,800만원	3,333만원	5,333만원
		1,444만원	2,333만원	2,777만원	4,444만원

다음은 근로장려금 수급자격 관련 기준들에 대하여 논의해본다. 가구요건은 다음과 같다. 특정연도 12월 31일 기준으로 ①배우자가 있거나, ②만 18세 미만 부양자녀가 있거나[1996. 1. 2. 이후 출생], ③신청자가 만 60세 이상이어야 합니다. 총소득요건은 특정연도 기준 연간 부부합산 총소득이 가구원 구성에 따라 정한 총소득기준금액 미만이어야 한다.

부양자녀는 구체적으로“실제 부양자녀, 입양자를 포함하며, 부모가 없거나 부모가 자녀를 부양할 수 없는 일정한 경우 손자녀·형제자매를 부양자녀 범위에 포함합니다. 중증장애인인 경우 연령제한을 적용받지 않습니다. 부양자녀의 연간 소득금액 합계액이 100만원 이하여야 합니다”등이다.

<표 7> 근로장려금 수급을 위한 가구 소득기준

가구원 구성	단독가구	홑벌이 가족가구	맞벌이 가족가구
총소득기준금액	1,300만 원	2,100만 원	2,500만 원

주: 1) 단독가구 : 배우자와 부양자녀가 없는 가구
2) 홑벌이 가족가구 : 배우자 또는 부양자녀가 있는 경우로서 맞벌이 가족가구가 아닌 가구
3) 맞벌이 가족가구 : 2014년도 중 거주자 및 배우자 각각의 총급여액 등이 300만원 이상인 가구

총소득은 사업소득, 근로소득, 기타소득, 이자･배당･연금소득 등의 합이고, 소득종류별 소득금액 계산방법은 다음과 같다. 근로소득 = 총급여, 기타소득 = 총수입금액 – 필요경비, 이자･배당･연금소득 = 총수입금액, 사업소득 = 총수입금액 × 업종별 조정률 등과 같다.

주택요건은 매년 6월 1일 기준으로 가구원 모두가 무주택이거나 주택을 1채만 소유하고 있어야 하고, 소득세법 제89조제1항 제3호에 따른 1세대1주택(일시적 2주택포함)이어야 한다. 재산요건은 매년 6월 1일 기준으로 가구원 모두가 소유하고 있는 재산합계액이 1억 4천만원 미만이어야 하고, 주택, 토지 및 건축물, 승용자동차, 전세금(임차보증금), 금융재산, 유가증권, 골프회원권, 부동산을 취득할 수 있는 권리 등을 포함한다. 참고로 재산합계액 1억 이상자는 근로장려금의 50%를 지급한다. 이상의 요건을 모두 충족하해도 특정년도 중에 대한민국 국적을 보유하지 아니한 자(대한민국 국적을 가진 자와 혼인한 자는 제외)와 다른 거주자의 부양자녀인 자는 배제된다.

재산의 평가방법에 관한 상세 내역은 국세청의 “근로장려금, 자녀장려금 안내” 홈페이지 참고.

3. 자녀장려금제도

이하에서는 근로장려세제와 동일한 맥락에서 자녀장려금제도에 대해 개괄한다. 이는 저소득 가구의 자녀양육 부담을 경감시켜 출산을 장려하기 위하여 2015년부터 총소득 4,000만 원 미만이면서 부양자녀(18세 미만)가 있는 가구에게 지급한다. 자녀장려금은 부양자녀(18세미만) 1명당 최대 50만원을 지급하는 제도로 총소득 기준을 제외한 나머지 수급요건은 근로장려금과 동일하다.

<표 6> 가구원 구성에 따른 총급여액 등 및 자녀장려금 지급액

구분	총급여액 등	자녀장려금
홑벌이 가족가구	2천100만원 미만	부양자녀 수 × 50만원
	2천100만원 이상 ~ 4천만원 미만	부양자녀 수 × [50만원 - (총급여액 등 - 2,100만원) × 1,900분의 20]
맞벌이 가족가구	2천500만원 미만	부양자녀 수 × 50만원
	2천500만원 이상 ~ 4천만원 미만	부양자녀 수 × [50만원 - (총급여액 등 - 2,500만원) × 1,500분의 20]

주: 1) 홑벌이 가족가구 : 배우자 또는 부양자녀가 있는 가구로서 맞벌이 가족가구가 아닌 가구
2) 맞벌이 가족가구 : 전년도 연간 거주자와 배우자 각각의 총급여액 등이 3백만원 이상인 가구
3) 단독가구인 경우 (만 60세 이상인 경우)의 근로장려금

자녀장려금은 거주자를 포함한 1세대의 가구원 구성에 따라 거주자(그 배우자 포함)의 총급여액 등을 기준으로 계산되며, 부양자녀 수에 따라 차등 지급된다. 다만, 비과세 소득, 직계존비속 또는 전문직 사업을 영위하는 배우자로부터 받은 근로소득, 사업자등록증 또는 고유번호가 없는 자로부터 지급받은 근로소득, 법인세법에 따라 상여로 처분된 금액, 미등록사업자의 사업소득(단, 원천징수되는 인적용역 사업소득은 미포함)은 제외된다.

자녀장려금의 지급기준은 다음과 같다.

<표 7> 자녀장려금의 지급 기준

구분	총 급여액 등	자녀장려금
홑벌이 가족 가구	100만원 이상 ∼ 2,100만원 미만	부양자녀의 수 × 50만원
	2,100만원 이상 ∼ 4,000만원 미만	부양자녀의 수 × [50만원－(총급여액 등 – 2,100만원) × 1,900분의20]
맞벌이 가족가구	600만원 이상 ∼ 2,500만원 미만	부양자녀의 수 × 50만원
	2,500만원 이상 ∼ 4,000만원 미만	부양자녀의 수 × [50만원 - (총급여액 등 - 2,500만원)×1,500분의20]

4. 최저임금제도

이하에서는 최저임금제도에 대해서 논의한다. 최저임금제란 국가가 노·사간의 임금결정과정에 개입하여 임금의 최저수준을 정하고, 사용자에게 이 수준 이상의 임금을 지급하도록 법으로 강제함으로써 저임금 근로자를 보호하는 제도이다. 동 제도는 ｢헌법｣ 제32조제1항에 국가는 법률이 정하는 바에 의하여 최저임금제를 시행하여야 한다고 규정에 근거한다. 최저임금제의 연혁에 대하여 간략하게 언급해본다. 1953년 ｢근로기준법｣을 제정하면서 제34조와 제35조에 최저임금제의 실시 근거를 두었으나, 실제로 운영하지 않았다. 그러다가 경제환경이 운영할 만큼 되었다고 판단한 1986년 12월 31일에 ｢최저임금법｣을 제정·공포하고 1988년부터 실시하여 현재에 이르고 있다. 주지하다시피 최저임금제의 목표는 저임금 해소로 임금격차가 완화되고 소득분배 개선에 기여하는 것, 근로자에게 일정한 수준 이상의 생계를 보장해 줌으로써 근로자의 생활을 안정시키고 근로자의 사기를 올려주어 노동생산성이 향상될 것이며, 저임금을 바탕으로 한 경쟁방식을 지양하고 적정한 임금을 지급토록 하여 공정한 경쟁을 촉진하고 경영합리화를 기하고자 하는 것에 있다. 고시된 최저임금은 다음 연도 1월 1일부터 12월 31일까지 효력이 있다. 결정기준 및 단위는 근로자의 생계비, 유사근로자의 임금, 노동생산성 및 소득분배율을 고려하여 업종별 또는 전산업 동일하게 정하고 최저임금액은 시간․일․주 또는 월 단위로 결정하되 반드시 시간급을 명시하게 되어 있다.

<표 8> 적용년도별 최저임금액

적용년도	시간급	일급 (8시간 기준)	인상률 (인상액)
’16.1.1 ~’16.12.31	6,030	48,240	8.1(450)
’15.1.1 ~’15.12.31	5,580	44,640	7.1(370)
’14.1.1~’14.12.31	5,210	41,680	7.2(350)
’13.1.1 ~’13.12.31	4,860	38,880	6.1(280)
’12.1.1 ~’12.12.31	4,580	36,640	6.0(260)
’11.1.1~’11.12.31	4,320	34,560	5.1(210)
’10.1.1~’10.12.31	4,110	32,880	2.75(110)
’09.1.1~’09.12.31	4,000	32,000	6.1(230)
’08.1.1~’08.12.31	3,770	30,160	8.3(290)
’07.1.1~’07.12.31	3,480	27,840	12.3(380)
’05.9~’06.12	3,100	24,800	9.2(260)
’04.9~’05.8	2,840	22,720	13.1(330)
’03.9~’04.8	2,510	20,080	10.3(235)
’02.9~’03.8	2,275	18,200	8.3(175)
’01.9~’02.8	2,100	16,800	12.6(235)
’00.9~’01.8	1,865	14,920	16.6(265)
’99.9~’00.8	1,600	12,800	4.9(75)
’98.9~’99.8	1,525	12,200	2.7(40)
’'97.9~’98.8	1,485	11,880	6.1(85)
’96.9~’97.8	1,400	11,200	9.8(125)
’95.9~’96.8	1,275	10,200	8.97(105)
’94.9~’95.8	1,170	9,360	7.8(85)
’94.(1~8)	1,085	8,680	7.96(80)
’93	1,005	8,040	8.6(80)
’92	925	7,400	12.8(105)
’91	820	6,560	18.8(130)
’90	690	5,520	15.0(90)
’89	600	4,800	1그룹29.7(137.5) 2그룹23.7(112.5)
’88	1그룹 462.50 2그룹 487.50	3,700 3,900	-

(단위: 원, %)

주: 법률 제7563호 최저임금법 일부 개정법률(2007. 1. 1. 시행) 부칙 제2항에 의하여 2007년 1월 1일부터 효력을 발생하는 최저임금은 2007년12월31일까지 효력을 가짐적용년도별 최저임금액

Ⅳ. 빈곤효과성 분석

1. 자료

본 논문에서는 ｢7차 재정패널조사｣자료를 활용하여 빈곤효과성을 평가한다. 동 자료는 가구 단위의 조세-지출-복지에 관한 자료를 조사, 제공함으로써 조세정책과 행정을 연구하고 분석하는데 활용할 수 있는 자료이다. 본 연구는 다양한 공적이전소득이 빈곤에 미치는 효과성을 비교･분석하는 것이 목적이므로 가능하면 모든 유형의 공적이전소득이 조사된 자료가 유용할 것이다. 이에 가장 적절한 자료가 재정패널조사라고 판단된다. 구체적으로 공적이전에 해당되는 유형들을 살펴보면, 대표적인 빈곤저감정책인 국민기초생활보장제도에 의한 급여, 일부 특성 및 조건에 부합하는 대상자에게 지급하는 정부지원현금(보훈급여(연금식), 보훈보상금(일시금), 기초노령연금, 농어업정부보조금, 장애수당 및 장애인연금, 기타), 사회보험료를 납부하여 수령조건을 충족한 이후에 받고 있는 국민연금을 비롯한 사회보험 수급액(이를 사회보험보조금이라 칭하고 있음) 등이 있다. 이와 같은 공적이전의 빈곤효과성을 사적이전소득의 효과성과 비교하는 것이 의미가 있다고 판단하여 재정패널자료에서 제공하고 있는 사적이전소득과 민간연금보험소득을 사적이전소득으로 묶어 사적이전소득으로 분류하여 분석에 활용한다.

보건복지부 홈페이지에 링크되어 있는 복지로 홈페이지의 메인화면 상 ‘내가 받을 수 있는 복지서비스 찾기(간편검색)’를 선택하면, 총 3단계로 복지서비스를 탐색‧확인한 후 신청할 수 있도록 안내되어 있다. 1단계는 연령대, 2단계는 상황특성별, 그리고 3단계는 주요욕구별 선택지가 제시되고, 개인이 처한 상황을 선택지에서 고를 경우 제공되는 전체 360가지의 복지서비스 중 선택 가능한 복지서비스를 제시하고 있다. 예를 들어, 개인이 처한 상황이 ‘청년(연령대별)-저소득(상황특성별)-경제지원(주요욕구별)’와 같다면, 총 16가지의 복지서비스가 제공되며, 서비스별 세부정보를 탐색하는데 용이하게 제시되고 있다.

2. 분석 방법

빈곤효과성을 측정하기 위해서 다음의 단계를 따른다. 우선 섀플리 가치 방법을 활용하여 소득원천의 빈곤율 및 빈곤갭에 대한 빈곤영향(4인 가구 기준)을 측정하고, 빈곤선(2014년, 4인 가구 1,956.98만원) 대비 소득원천의 평균 비중을 시산한다. 그리고 전술한 두 정보를 활용하여 빈곤효과성을 계산한다.

가. FGT 지수

본 연구에서는 Foster, Greer, and Thorbecke가 개발한 빈곤지수군을 차용한다(Foster, Greer, and Thorbecke, 1984). 빈곤선(z)이 주어졌을 때 FGT 지수는 다음과 같이 나타낼 수 있다.

[eqn: P _{alpha } LEFT ( z RIGHT ) =100 int _{0} ^{z} {LEFT ( {z-y} over {z} RIGHT ) ^{alpha } dF LEFT ( y RIGHT )}]

이 때 [eqn: alpha =0]이면 [eqn: P _{0} LEFT ( z RIGHT )]는 빈곤선(z) 이하 가구의 누적밀도가 되며, 이는 빈곤율이 된다. 그리고 [eqn: alpha =1]이면 [eqn: P _{1} LEFT ( z RIGHT )]는 [eqn: LEFT ( {z-y} over {z} RIGHT ) ^{1}]는 빈곤으로 판명된 가구의 소득(y)이 빈곤선에서 몇 % 떨어져있는지 나타내는 정규화된 빈곤갭이 된다.

나. 섀플리 가치(Shapley value)

Shorrocks(2013)는 Shapley(1964)가 제안한 섀플리 가치를 응용하여 소득원천의 순서에 의존하지 않는 빈곤영향을 측정하는 방식을 제안하였다. 이하에서는 섀플리 가치(Shapley value) 방법에 대해 개관한다.

구체적인 이론 부분은 <부록> 참조

섀플리 가치는 빈곤 완화에 대해 각 소득원천 [eqn: y _{i}]의 한계적 기여(marginal contribution)의 가중된 평균을 할당하도록 하는 배분 규칙 [eqn: pi _{alpha } LEFT ( BULLET RIGHT )]이다. 이와 같은 배분 규칙은 효율성(efficiency), 대칭성(symmetry), 더미(dummy), 가법성(additivity)의 공리들을 만족한다. 소득원천 [eqn: y _{i}]에 의한 빈곤 완화는 특성함수(characteristic function) [eqn: pi _{alpha } LEFT ( BULLET RIGHT )]로 나타낼 수 있으며,

[eqn: ` pi _{alpha } LEFT ( y _{i} ,z RIGHT ) = {1} over {2 ^{LEFT ( T-1 RIGHT ) !}} sum _{R} ^{} LEFT [ P _{alpha } LEFT ( S _{i} ^{R} CUP LEFT { y _{i} RIGHT } ,z RIGHT ) -P _{alpha } LEFT ( S _{i} ^{R} ,z RIGHT ) RIGHT ]]

이 때 [eqn: R]은 [eqn: Y]의 가능한 순열(possible permutation) [eqn: 2 ^{LEFT ( T-1 RIGHT ) !}]와 결합되고, [eqn: S _{i} SUBSETEQ Y`/ LEFT { y _{i} RIGHT }]는 [eqn: R]의 순서에서 [eqn: y _{i}]을 제외한 소득원천의 하위집합이다. 즉, 소득원천 [eqn: y _{i}]의 전체 빈곤 감소에 대한 기여 [eqn: pi _{alpha } LEFT ( y _{i} `,`z RIGHT )]는 모든 가능한 서로 다른 순열 [eqn: S _{i} ^{R}]에 대한 한계기여(marginal contribution)를 평균하여 얻을 수 있다.

섀플리 가치(Shapley value)를 보다 명확히 이해하기 위하여 순서로 인해 나타날 수 있는 문제를 논의해본다. 먼저 구체적인 사례로써 순서의존성으로 인한 문제점을 살펴보자. 초기에 누구도 소득이 없는 상태, 즉, 100%의 빈곤(빈곤율 또는 빈곤갭)을 상정한다. 또한 가구의 소득은 [eqn: `T]개의 원천으로 구성되며, 특정 방식으로 정렬할 수 있다고 가정한다. 우선 시장소득을 유일한 소득원천으로 하여 빈곤을 측정하고, 이를 전체 빈곤에서 차감할 경우 시장소득의 빈곤에 대한 기여(contribution)를 계산할 수 있다. 다음의 소득원천이 국민기초생활보장 급여라면 시장소득에 해당 급여를 추가하여 빈곤측정이 가능하며, 이 때 국민기초생활보장급여의 빈곤율에 대한 기여를 계산할 수 있다. 이와 같은 방식을 전체 빈곤감소가 각 소득원천에 할당될 때까지 반복할 수 있는데, 이를 증분 이익(incremental benefit) 할당 방식이라 한다. 이와 같은 방식은 일반적으로 첫 번째로 포함된 소득원천의 빈곤완화에 대한 기여는 과다 추정될 수 있는 반면, 마지막에 포함된 소득원천의 기여는 과소 추정되는 문제가 있는데, 이 때문에 순서의존성 문제(path dependence problem)가 제기된다.

이를 구체적인 자료로써 시산해본 결과가 <표 9>이다. 이에 따르면, 공적이전의 빈곤영향(빈곤저감 효과)을 측정할 때, 방식 1)은 기존 연구(<표 2>에서 홍경준(2010)을 제외한 모든 연구)들에서 활용한 ‘소득원 추가 시 빈곤 변화 측정’방식으로, 방식 2)는 저자가 임의로 사례 1)의 순서를 바꾼 것이다. 그 결과, 정부지원현금의 경우 방식 1)에서는 빈곤율을 저감하는 효과가 –1.3%p인데 반해 방식 2)의 경우 –0.4%p로 그 효과가 작은 것으로 나타났다. 이와 같이 유형별 소득의 순서를 어떻게 놓느냐에 따라 빈곤에 대한 영향이 다르게 나타나는 것은 문제가 있다. 이는 국민기초생활보장 급여에서도 방식 1)은 –0.48%, 방식 2)는 –0.07%로 그 효과가 작았다는 것에서 확인된다. 즉, 유형별 소득을 어디에 위치시키느냐에 따라 전술한 바와 빈곤율 저감효과가 달라지며, 이는 순서중립적인 Shapley value를 빈곤영향 분석에 사용해야 하는 이유이다.

빈곤갭의 경우에도 유사한 양상이 나타난다.

<표 9> 유형별 공적이전 소득 빈곤저감의 순서의존성 예시

(단위: %)

구분					방식 1				방식 2
소득 유형				소득원천	순서	한계 기여	순서	한계 기여	순서	한계 기여
1 차소득	시장소득	총소득	가처분소득	근로소득	①	-59.07	①	-80.90	⑤	-81.68
				사업소득	②	-17.52
				부동산임대소득	③	-1.14
				이자 및 배당소득 + 기타소득 금액	④	-3.17
				민간연금보험 소득	⑤	-0.32	②	-2.48	⑥	-2.38
				사적이전소득	⑥	-2.16
				정부지원현금	⑦	-1.26	③	-3.7	①	-0.28
				사회보험보조금	⑧	-2.53	④	-2.53	②	-2.70
				국민기초생활보장 급여	⑨	-0.48	⑤	-0.48	③	-0.07
				조세	⑩	0.12	⑥	0.85	④	0.25
				사회보험기여금	⑪	0.72
				한계기여 합계		-86.9		-86.9		-86.9
주: 1) 한계기여는 개별 소득원천이 저감시키는 빈곤율을 의미하며, 빈곤율은 100에서 한계기여의 합계를 차감한 값임. 2) 방식1은 소득정의만 상이할 뿐 순서는 기존연구들과 동일한 방식을 적용한 것임.

다. 빈곤효과성

여기서는 Bibi and Duclos(2010)가 제시한 빈곤효과성(poverty effectiveness)에 대해 살펴본다. 이들은 Shorrocks(2013)가 Shapley(1964)가 제안한 섀플리 가치를 응용하여 소득원천의 순서에 의존하지 않는 빈곤영향과 비용(예산)을 고려한 빈곤효과성을 측정하는 방식을 구체적으로 제시하였다.

우선 소득원천의 크기로써 빈곤영향(편익)은 [eqn: pi _{alpha } LEFT ( y _{i} `,`z RIGHT )]이며, 섀플리 가치 방식을 활용하여 추정할 수 있다. 또한 [eqn: y _{i} ^{*}]는 [eqn: y _{i}]와 달리 소득원천 [eqn: i LEFT ( i=1,`...`,T RIGHT )]별로 균등화된 소득으로 정의할 수 있다. 또한 [eqn: y _{i} ^{*}]의 평균은 다음과 같이 (절대)빈곤선의 비율로 나타낼 수 있으며,

[eqn: {bar{y}} _{i} = {100} over {z} int _{0} ^{+ INF } {ydF _{i} LEFT ( y RIGHT )}]

여기서 [eqn: F _{i} LEFT ( y RIGHT )]는 소득 원천 [eqn: y _{i} ^{*}]의 분포 함수이다.

이제 [eqn: {bar{y}} _{i}]에 대한 빈곤영향 [eqn: pi _{alpha } LEFT ( y _{i} `,`z RIGHT )]의 비율은 [eqn: GAMMA _{alpha } LEFT ( y _{i} `,`z RIGHT )]로 정의할 수 있으며, 이는 빈곤선과 같아지도록 하는 [eqn: {bar{y}} _{i}]의 값에 대한 소득 원천 [eqn: i]의 영향으로써 다음과 같으며,

[eqn: ` GAMMA _{alpha } LEFT ( y _{i} ,z RIGHT ) =100 delta {pi _{alpha } LEFT ( y _{i} ,z RIGHT )} over {{bar{y}} _{i}}]

이 때 소득원천 [eqn: i]가 양(+) 인지 음(-)인지에 따라 [eqn: delta]는 1 또는 –1이 된다.

3. 유형별 공적이전의 빈곤효과성

이하에서는 소득원천별 빈곤효과성을 계산하는 단계를 간략하게 살펴본다. 첫 번째 단계로 빈곤선 [eqn: z]을 이용하여 소득원천 [eqn: y _{i}]의 빈곤영향(poverty effect, [eqn: pi _{alpha } (y _{i} ,`z)])을 계산하며, 이는 <표 13>과 <표 14> 상 ‘빈곤영향-절대기여’에 제시하였다. 두 번째 단계로 빈곤선 대비 소득원천(별)의 비중을 계산한다. 구체적으로 재정패널조사 자료의 소득원천별 평균을 구하고, 이를 빈곤선으로 나누고, 다시 여기에 100을 곱하면 된다. 마지막 단계는 빈곤효과성, 여기서는 [eqn: ` GAMMA _{alpha } LEFT ( y _{i} ,z RIGHT )]을 계산한다. [그림 2]의 우변을 살펴보면 분모는 빈곤선 대비 소득원천(별) 비중 [eqn: {bar{y}} _{i}]이고, 분자는 소득원천(별)의 빈곤영향 [eqn: pi _{alpha } LEFT ( y _{i} ,z RIGHT )]이다. 여기서 이 때 [eqn: alpha =0]이면, 빈곤율에 대한 빈곤영향과 빈곤효과성으로 구분되고, [eqn: alpha =1]이면, 빈곤갭에 대한 빈곤영향과 빈곤효과성으로 구분할 수 있다.

[소득원천별 빈용효과성 계산 단계]

부연하자면, 소득원천별 비용효과성 [eqn: GAMMA _{alpha } LEFT ( y _{i} `,`z RIGHT )] 추정치를 이용하여 투입금액(단위: 만원) 당 빈곤 감소에 가장 효과적인 공적이전 유형을 파악할 수 있다. 만약에 [eqn: GAMMA _{alpha } LEFT ( y _{i} `,`z RIGHT ) > GAMMA _{alpha } LEFT ( y _{j} `,`z RIGHT )]인 경우 프로그램 [eqn: i]에 소요된 금액이 프로그램 [eqn: j]에 대한 소요된 금액보다 평균적으로 더 빈곤을 감소시킨다고 평가할 수 있다.

<표 12>는 빈곤율에 대한 소득원천의 빈곤영향과 빈곤효과성을 정리한 것이다. 우선 빈곤영향을 살펴보면, 정부지원현금(유형 합산)과 국민기초생활보장 급여는 빈곤율을 각각 –0.94%p, –0.26%p 저감시키는 것으로 나타났다. 이에 비해 사회보험보조금은 –2.59%p 저감시키며, 정부지원현금과 국민기초생활보장 급여와 같은 공적이전에 비해 빈곤율을 저감시키는 효과가 더 크다. 이 때 소득원천이 빈곤율 저감에 미치는 영향(빈곤영향)을 크기순으로 정리하면, ‘1차소득 → 사회보험보조금 → 사적이전 + 민간연금보험 소득 → 국민기초생활보장 급여 → 정부지원현금’의 순으로 나타난다. 이는 빈곤율을 저감(빈곤영향)하는데 가장 비용효과적인 소득원천, 빈곤효과성의 크기순과 동일하다. 이상에서 유형별 공적이전의 빈곤율 저감 효과, 즉, 빈곤영향은 여타 소득원천보다 미미하다는 것을 확인할 수 있다. 이와 같은 결과는 기존 연구들(<표 1> 참조)에서 밝힌 바와 유사하다.

<표 10> 소득항목별 빈곤영향과 비용효과성: 빈곤율

가구(원)빈곤	소득 항목 (단위: 만원, %)		빈곤선 (만원) (B)	빈곤선 대비 비중 (A/B)	빈곤영향		빈곤갭	빈곤 효과성 (C×B)/A
	평균 (A)	비중			절대 기여 (C)	상대 기여
1차소득(A)	4958.6	97.66	1,956.98	253.4	-81.24	93.58		-32.06
사적이전 소득+ 민간연금보험 소득	210.6	3.05		10.8	-2.27	2.62		-21.12
정부지원현금(유형1)	76.7	1.12		3.9	-0.87	1.00		-22.11
정부지원현금(유형2)	6.2	0.07		0.3	-0.06	0.07		-19.94
정부지원현금(유형3)	0.2	0.00		0.0088	0.00	0.00		0.00
사회보험보조금	218.1	2.99		11.1	-2.59	2.98		-23.23
국민기초생활보장 급여	26.6	0.31		1.4	-0.26	0.30		-19.05
(조세 + 사회보험기여금)	255.3	-5.21		13.0	0.48	-0.56		3.70
		100.0			-84.8	100.0	13.19

그렇다면 국민기초생활보장 급여의 빈곤저감 효과가 미미하다고 평가해야 하는가? 먼저 공적이전 중 국민기초생활보장 급여는 그 구조 상 빈곤가구를 온전히 빈곤을 탈출하도록 설계된 것이 아니고, 단지 인간다운 삶은 최소한 유지한다는 차원에서 만들어진 제도라는 간과하면 안 된다. 즉, 빈곤율과 직접적으로 연계될 수 없으며, 오히려 빈곤갭에 미치는 영향을 파악하는 것이 보다 적절하다는 것이다.

국민기초생활보장제도는 가구의 최저한의 생활수준(최저생계비)을 설정한 후 부족분을 지원하는 보충급여 방식을 활용하고 있으며, 이는 새로 도입된 개별(맞춤형)급여 체계 하에서도 동일하다. 단, 개별급여 하에서는 욕구별(생계, 주거, 의료, 교육)로 중위소득 대비 일정 수준(최저생계비와 유사)을 상이하게 설정한다는 차이만 있을 뿐 여전히 보충급여 방식을 활용한다.

<표 11>에 따르면, 빈곤갭을 줄이는 효과(빈곤영향)는 국민기초생활보장 급여의 경우 –0.73%p, 정부지원현금(유형 합산)의 경우 –2.13%p인 것으로 나타났다. 이에 비해 사회보험보조금, 사적이전(민간연금보험 소득 포함)은 각각 빈곤갭을 –3.70%, –3.99% 줄이는 것으로 나타났다. 조세의 경우 빈곤갭을 오히려 7.33%p만큼 증가시키는 것으로 나타났다. 이 때 소득원천이 빈곤갭 저감에 미치는 영향(빈곤영향)을 크기순으로 정리하면, ‘1차소득 → 사적이전 + 민간연금보험 소득 → 사회보험보조금 → 정부지원현금 → 국민기초생활보장 급여’의 순으로 나타난다.

본 연구에서 제시하는 빈곤갭은 빈곤선을 100%(1,956.98만원)로 했을 때 빈곤가구의 소득이 얼마나 떨어져 있는지를 나타낸다. 즉, 빈곤갭 5%는 모든 소득원천을 합산하여 고려하더라도 여저히 빈곤으로 평가되는 가구의 빈곤선과의 평균적인 격차는 97.85만원이라는 의미이다. 더불어 국민기초생활보장 급여의 빈곤영향 –0.73%은  빈곤갭을 14.29만원 줄인다는 것을 의미한다.

이제 빈곤효과성을 추정한 결과를 이용하여 투입금액(만원)당 빈곤갭 감소효과에 대하여 논의해본다. 예상대로 국민기초생활보장급여가 가장 커서 만원당 53.35만큼의 빈곤갭 감소효과를 보여주었고, 다음은 정부지원현금(유형 합산)으로 나타났다. 빈곤갭을 저감하는데 가장 비용효과적인 소득원천은 ‘국민기초생활보장 급여 → 정부지원현금 → 사적이전 소득 + 민간연금보험 소득 → 사회보험보조금 → 1차 소득’의 순으로 나타났다. 사회보험보조금의 경우 실업, 산업재해, 질병 등과 관련하여 빈곤완화에 직접적으로 연계되는 정도가 미약하여 빈곤효과성 높지 않은 것으로 해석된다. 이에 비해 조세와 사회보험기여금은 오히려 빈곤갭을 확대, 즉 부과금액(만원) 당 빈곤악화(poverty aggravation) 요인이 56.22에 해당되는 것으로 나타났다.

물론 조세의 경우, 각종 정부지원 현금의 재원이 되기 때문에 이 해석만으로 빈곤 효과성을 논의하는 것에는 문제가 있다. 따라서 엄밀한 의미로는 조세를 배제하여 추정하는 것이 타당하다고 판단된다.

<표 11> 소득항목별 빈곤영향과 비용효과성: 빈곤갭

가구(원)빈곤	소득 항목 (단위: 만원, %)		빈곤선 (만원) (B)	빈곤선 대비 비중 (A/B)	빈곤영향		빈곤갭	빈곤 효과성 (C×B)/A
	평균 (A)	비중			절대 기여 (C)	상대 기여
1차 소득(A)	4,958.6	97.66	1,956.98	253.4	-91.92	96.76	5.0	-36.28
사적이전 소득+ 민간연금보험 소득	210.6	3.05		10.8	-3.99	4.20		-37.04
정부지원현금(유형1)	76.7	1.12		3.9	-1.87	1.96		-47.62
정부지원현금(유형2)	6.2	0.07		0.3	-0.14	0.14		-43.20
정부지원현금(유형3)	0.2	0.00		0.0088	0.00	0.00		-42.17
사회보험보조금	218.1	2.99		11.1	-3.70	3.89		-33.17
국민기초생활보장 급여	26.6	0.31		1.4	-0.73	0.76		-53.35
(조세 + 사회보험기여금)	255.3	-5.21		13.0	7.33	-7.72		56.22
		100.0		-	-95.0	100.0

이상과 같이 본 연구가 빈곤갭에 초점을 맞추어 논의하는 것은 다음과 같은 이유에서이다. 먼저 공적이전 중 국민기초생활보장 급여는 빈자가 온전히 빈곤을 탈출하도록 설계된 것이 아니고, 단지 인간다운 삶은 최소한 유지한다는 차원에서 만들어진 제도라는 것이므로 빈곤율과는 직접적으로 연계될 수 없다는 것이다. 즉, 정부의 빈곤층 지원정책별 비용효과성을 측정하는 것에는 빈곤율이 아닌 빈곤갭이 보다 적절한 지표라는 것이다. 둘째, 비용 대비 편익을 고려해야 한다는 것이다. 이는 전술한 투입금액 만원당 빈곤갭 축소효과 수치에 초점을 맞추어야 한다는 것이다. 예를 들어, 국민기초생활보장 급여가 최저한의 생활을 유지하도록 하는데 –0.73%p만큼 기여하여 정부지원현금(유형 1)의 –1.87%p보다 낮지만, 비용(예산)과 비교한 비용효과성은 전체 소득원천 중 가장 높다는 점에서 확인이 가능하다.

추가로 빈곤율과 빈곤갭에 대한 공적이전에 의한 빈곤영향이 적게 나타나는 원인은 전체 소득 대비 비중이 적기 때문이라는 점에서 찾을 수 있다. 예를 들어 1차 소득의 빈곤효과성이 여타 소득원천에 비해 적은 이유는 근로소득 증대(만원 당)에 따른 빈곤의 감소가 더 낮다는 것을 의미한다. 즉, 소득원천별 비교 결과 빈곤효과성이 적은 값을 나타낸다는 것은 향후 해당 소득원천의 성장이 빈곤완화(저감)에 덜 효과적일 수 있다는 것이다.

각 소득원천의 평균으로 측정한 빈곤효과성의 변동성은 소득원천별 규모로 측정한 빈곤영향과 약한 상관관계를 가지게 된다(Bibi and Duclos, 2010). 이와 같은 측면에서 이전소득 또는 조세가 빈곤에 미치는 영향을 온전히 이해하기 위해서는 개별 소득원천의 합계로 측정한 빈곤영향과 함께 개별소득원천의 평균으로 측정한 빈곤효과성을 함께 고려하는 것이 유용하다.

Ⅴ. 요약 및 정책 시사점

본 연구는 유형별 공적이전의 빈곤효과성을 평가하기 위해서는 순서의존성 문제를 해소하는 셰플리 가치 방법을 차용하고, 공적이전의 목적을 적절하게 고려한 평가가 필요하다는 점을 강조한다. 특히 비용(예산)을 적절하게 고려하지 않을 경우 정책수단의 빈곤저감(완화) 효과를 오판할 가능성이 크다는 점을 제시하였다.

주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 가구 조사자료 중 공적이전 (연간)소득과 그 정의(유형)에 따라 소득원천을 단계별로 추가하는 방식으로 빈곤저감의 효과를 평가할 때 순서의존성이 발생한다. 이 경우 섀플리 가치 방법을 활용하면 연구자가 임의로 소득원천의 순서를 정할 때 발생하는 문제를 해결할 수 있다. 둘째, 빈곤저감 정책, 즉, 국민기초생활보장 급여의 목적이 최저한의 생활을 유지하도록 보충급여 방식을 유지하는 하는 것이기 때문에 (빈곤율 뿐 아니라) 빈곤갭에 보다 주목할 필요가 있다. 셋째, 소득원천의 빈곤율 저감 수준만 고려하고, 비용을 고려하지 않을 경우 효과성 평가 결과가 왜곡될 가능성이 배가된다. 즉, 국민기초생활보장 급여가 빈곤율을 낮추지 못하기 때문에 새로운 정책수단을 도입하다는 식의 대안은 경계할 필요가 있다. 셋째, 조세와 사회보험험기여금은 공적이전의 빈곤영향과 빈곤효과성을 상쇄할 만큼 부정적인 영향이 큰 것으로 추정되었다. 이와 같은 결과를 역으로 활용하면, 저임금 근로자들에게 국민연금과 고용보험 보험료의 절반을 지원하는 두루누리 사업의 확대는 빈곤선 근처에 있는 한계가구의 빈곤 진입 방지 및 빈곤갭 완화에 효과적일 것으로 평가된다.

사회보험보조금의 목적과 설계는 빈자에게 제공되기보다 오히려 실업, 은퇴 등의 위험은 높지만 비(非)빈자에게 제공되는 가능성이 높기 때문에 국민기초생활보장 급여 또는 정부지원 현금보다 빈곤효과성이 덜 효과적일 가능성이 있기 때문에 해석에 주의가 필요하다. 뿐만 아니라 <표 12>에서 볼 수 있는 바와 같이 ｢재정패널조사｣ 자료의 연간소득을 합산하여 빈곤을 판별할 때 비빈곤으로 분류된 가구에서 국민기초생활보장 급여의 수혜자 수는 59가구이며, 평균 476.2만원을 수급한 것으로 보인다. 이는 자료가 월별로 조사되는 것이 아니기 때문에 연중 가구의 수급여부 및 소득변화를 반영하지 못한 결과일 수 있다.

<표 12> 유형별 공적이전의 수혜자 및 수급액

	빈곤 (697가구)		비빈곤 (3,924가구)
	수혜자 수	평균 수급액	수혜자 수	평균 수급액
정부지원현금1	364	150.8	769	212.8
정부지원현금2	43	119.2	78	153.4
정부지원현금3	2	98.0	2	235.0
사회보험보조금	120	311.5	708	884.5
국민기초생활보장 급여	91	418.3	59	476.2
조세 및 사회보험료	339	114.7	3,231	295.9

그럼에도 불구하고 과연 빈곤효과성의 평가에 해당 가구가 포함되어야 하는지 여부에 대해서는 이견이 존재할 가능성이 있다. 이는 목표효율성(target efficiency)의 개념을 활용하여 다양한 공적이전이 수급대상자에게 적절하게 제공되었는지, 그리고 얼마나 혜택이 제공되었는지 분석해볼 수 있겠으나 이는 추후과제로 남겨둔다. 마지막으로 국민기초생활보장제도의 급여체계는 2015년 7월 개별급여(맞춤형 급여) 방식으로 전환되었음을 고려하여 빈곤저감 정책의 평가 방법 역시 재고되어야 할 것이다.

참고문헌

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<부 록>

이하 소개할 섀플리 가치의 활용은 앞서 제기한 소득원천의 순서 의존성 문제를 해결하는데 도움이 된다. [eqn: Y]는 모든 소득원천 [eqn: y _{i}]의 집합([eqn: i=1,...,T])이며, 소득세와 같은 음(-)의 소득원천을 포함한다. 소득원천의 가치는 개인의 욕구(needs)와 가구 구성의 차이에 대해 균등화된 소득(adult equivalent income)으로 조정한다. 다만, 본 연구의 경우 가구원수 별 최저생계비 산출에 활용된 모수를 사용하여 4인 가구 기준 균등화 소득을 산출한다. 일부 소득원천의 경우 [eqn: Y]의 하위집합 [eqn: S]의 형태([eqn: S SUBSETEQ Y])로 그룹화 된다. 이 때 [eqn: Y]의 하위 집합으로써 [eqn: S _{i}]는 [eqn: y _{i}]을 포함하지 않으며([eqn: S _{i} SUBSETEQ Y` RSLANT LEFT [ y _{i} RIGHT ]]), [eqn: pi _{alpha } LEFT ( S _{i} ,z RIGHT )]는 [eqn: EMPTYSET]이 공집합(empty set)일 때 [eqn: pi _{alpha } LEFT ( EMPTYSET ,z RIGHT )]을 만족하는 특성 함수(characteristic function)이다. 이제 [eqn: P _{alpha } LEFT ( S _{i} ,z RIGHT )]는 [eqn: S _{i}]가 총소득(total income)에 포함되는 소득 원천일 때만 빈곤의 수준이 된다. 소득원천의 하위집합 [eqn: S _{i}]인 경우 [eqn: pi _{alpha } LEFT ( S _{i} ,z RIGHT )]는 전체 빈곤감소, 즉, [eqn: TRIANGLE P _{alpha } =100-P _{alpha } LEFT ( Y,z RIGHT )]에 대한 소득 원천 [eqn: S _{i}]의 할당된 기여(assigned contribution)가 된다. [eqn: S _{i}]의 일부 요소가 다른 요소들에 비해 [eqn: pi _{alpha } LEFT ( S _{i} ,z RIGHT )]에 더 기여할 수 있으며, 이 때 [eqn: S _{i}]의 요소를 통해 [eqn: pi _{alpha } LEFT ( S _{i} ,z RIGHT )]을 ‘어떤 방식으로 배분할 것인가(how to distribute)’하는 문제가 발생한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 다양한 방법들이 제기되었으며, 가장 대표적인 방식인 섀플리 가치 방식에 대해 개관한다.

섀플리 가치는 효율성(Efficiency), 대칭성(Symmetry), 더미(Dummy), 그리고 가법성(Additivity)의 공리를 만족한다.

효율성(Efficiency): [eqn: Y]에 의해 발생되는 전체 빈곤 감소는 [eqn: pi _{alpha } LEFT ( S _{i} ,z RIGHT )]의 합이다. 즉, 빈곤 감소의 합은 각 소득 원천 [eqn: i]의 영향을 받으며, 다음과 같이 표현할 수 있다.

[eqn: sum _{i=1} ^{T} pi _{alpha } LEFT ( y _{i} ,z RIGHT ) = TRIANGLE P _{alpha } =100-P _{alpha } LEFT ( Y,z RIGHT ) = pi _{alpha } LEFT ( Y,z RIGHT )]

이는 총소득을 구성하는 다양한 소득원천의 결합 효과(joint effect)가 전체 빈곤 감소에 할당(assign)되므로 바람직한 배분 규칙(good allocation rule)의 자연스런 요구(natural requirement)로 보여진다.

대칭성(Symmetry): [eqn: y _{i}]와 [eqn: y _{j}]의 빈곤에 대한 영향이 대칭적([eqn: FORALL S _{i,j} SUBSETEQ Y` RSLANT LEFT { Y _{i} ,Y _{j} RIGHT }]) 이라면, [eqn: P _{alpha } LEFT ( S _{i,j} ,z RIGHT ) -P _{alpha } LEFT ( S _{i,j} CUP LEFT { y _{i} RIGHT } ,z RIGHT ) =P _{alpha } LEFT ( S _{i,j} ,z RIGHT ) -P _{alpha } LEFT ( S _{i,j} CUP LEFT { y _{j} RIGHT } ,z RIGHT )]가 성립된다. 다시 말해서 [eqn: pi _{alpha } LEFT ( y _{i} ,z RIGHT ) = pi _{alpha } LEFT ( y _{j} ,z RIGHT )]가 된다.

이것은 만약 두 개의 상이한 소득원천이 빈곤에 동일한 영향을 미칠 수 있다면, 그것들은 역시 같은 빈곤 효과를 야기할 것이다. 이와 같은 결과는 배분규칙(allocation rule)이 충족해야 할 바람직한 규칙(성질)으로 보인다.

더미(Dummy): 어떤 경우라도 가 빈곤의 변화에 영향을 주지 않는다면, 다시 말해서 [eqn: FORALL S _{i}]인 경우[eqn: P _{alpha } LEFT ( S _{i,j} CUP LEFT { y _{i} RIGHT } ,z RIGHT ) =P _{alpha } LEFT ( S _{i} ,z RIGHT )]이며, [eqn: pi _{alpha } LEFT ( y _{i} ,z RIGHT ) =0]이 된다.

이는 협조적 게임 이론(cooperative game theory)에서 잘 알려진 공리이며, 맥락상 빈곤에 영향을 끼치지 못하는 소득원천에 대해서는 0의 빈곤 효과를 할당해야 한다는 것이다.

가법성(Additivity): [eqn: S]에 의해 발생한 누적된 빈곤 감소는 그것을 구성하는 각 요소에 의한 빈곤 감소의 합이다. 또는 단계적으로 상이하게 [eqn: FORALL S _{i,j} SUBSETEQ Y` RSLANT LEFT { Y _{i} ,Y _{j} RIGHT }]이면, [eqn: P _{alpha } LEFT ( S _{i,j} CUP LEFT { y _{i} RIGHT } ,z RIGHT )]는 [eqn: pi _{alpha } LEFT ( S _{i,j} CUP LEFT { y _{i} RIGHT } ,z RIGHT ) + pi _{alpha } LEFT ( y _{j} ,z RIGHT )]이거나, [eqn: pi _{alpha } LEFT ( S _{i,j} CUP LEFT { y _{j} RIGHT } ,z RIGHT ) + pi _{alpha } LEFT ( y _{i} ,z RIGHT )]가 된다.

이는 효율성 공리와 유사하며, 그룹 의 빈곤 효과는 그룹에 포함된 소득원천의 효과의 합과 같아야 함을 의미한다.

불평등도 분해를 통한 소득불평등
추이 분석

❚남 상 호 *

* Sang-Ho Nam, Research Fellow, KIHASA). (+82 44) 287-8109, e-mail: johnnam@kihasa.re.kr

차    례

Ⅰ. 서론	75

1. 연구의 배경	75

2. 연구의 방법과 구성	77

Ⅱ. 선행 연구의 소개	78

1. 해외의 연구	78

2. 국내의 연구	78

Ⅲ. 분석 방법 및 자료	80

1. 소득불평등 현황	80

2. 소득불평등 척도	82

3. 소득이동성의 측정	85

Ⅳ. 분석 결과	91

1. 분석 자료	91

2. 소득 이동성 추이	93

3. Fields-Ok의 이동성 지수 추이	95

4. Jenkins and van Kerm의 이동성지수	97

Ⅴ. 요약 및 시사점	99

참고문헌	101

불평등도 분해를 통한 소득불평등 추이 분석

Analysis of Inequality Trends by Decomposition Methods

남 상 호

요 약
	본 연구에서는 2008~2014 재정패널조사 1~7차 자료를 이용하여 소득불평등도 분해를 통한 불평등 추이를 살펴보았다. 불평등도는 순위재설정 요소와 소득집중도로 분해될 수 있는데, 순위재설정 요소는 소득이동성의 척도로 볼 수 있다. 분석 결과, 소득이동성은 기존의 연구에서 얻어진 결과와는 달리 특별히 낮아지는 추세를 보이지는 않고 있었으며, 불평등 추이 또한 특별히 큰 변화를 보이지는 않고 있었다. 또 우리나라의 경우 통상적으로 사용되는 불평등 척도인 지니계수의 값에 큰 변화가 없는 것은 순위재설정 성분과 누진성 부분의 크기가 비슷하여 순 효과가 0에 가깝기 때문이다. 소득이동성을 나타내는 순위재설정 성분의 추이를 살펴보면, 2010년 이후 이동성이 감소하였는데 그 중에서도 통상적인 지니계수로부터 얻어진 순위재설정 성분은 소득이동성이 가장 빨리 낮아지는 것으로 나타났다. 주제어: 소득불평등, 소득이동성, 지니계수 Keywords: income inequality, income mobility, Gini coefficient

Ⅰ. 서론

1. 연구의 배경

1980년대 이후 대부분의 국가에서는 소득불평등이 증가하는 추세를 나타내었음은 잘 알려진 사실이다. 이러한 세계적인 불평등 심화에 대하여 2011년의 세계경제포럼(World Economic Forum, WEF)에서는 세계에서 가장 심각한 두 가지 도전(two most serious challenges in the world) 중의 하나가 바로 “소득불평등”이라고 지적한 바 있다. 또 2008년부터는 유럽을 비롯한 대부분의 선진국들이 커다란 경제위기를 경험하였다. “Great Recession”이라고도 불리는 이 위기로 인하여 각국에서는 경제위기 이전 수준으로 경제성장률 회복, 실업률의 하락, 공공 재정수지균형 회복 등에 어려움을 겪었으며, 그 이후에도 계속하여 가계는 고용불안정, 임금동결이나 하락의 위협에 시달리고 있다. 뿐만 아니라 이들은 과거에 비하여 정부로부터 받는 이전소득이 줄어들고, 추가적인 세금을 부담하는 경우가 많다. 결국 제도적인 요인이나 복지시스템적인 요소는 궁극적으로 가계의 가처분소득에 영향을 미치게 되는데, 그 종합적인 결과로 나라마다 경제위기의 영향이 각각 다르게 나타나게 되는 것이다.

외부로부터의 충격은 한 나라 내에서도 소득계층별로 차별적인 영향을 미치게 된다. 특히 경제위기는 소득이동성에 큰 영향을 미치게 되는데, 소득이동성에 주목하는 이유는 중장기적인 측면에서 사회복지정책의 효과를 살펴볼 수 있는 유용한 방법이기 때문이다. 그런데 많은 경우 한 사회에서 소득이동성이 높으면 바람직한 것으로 받아들여지는 경우가 많다. 하지만 이에 대해서는 조금 조심스럽게 접근할 필요가 있는데, 왜냐하면 소득이동성은 저소득에서 고소득으로의 이동뿐만 아니라 고소득에서 저소득으로의 이동 또한 같이 살펴보는 척도이기 때문이다. 그럼에도 불구하고 정책적인 관점에서는 저소득에서 고소득으로의 이동에 초점을 맞추게 되는 것이 당연하며, 많은 선행연구에서도 이러한 시각에서 다양한 분석을 수행한 바 있다.

우라나라는 빠른 고령화와 더불어 급속하게 사회복지지출이 증가하고 있다. 그런데 이처럼 급속하게 증가하는 복지지출과는 달리, 소득재분배 효과는 그리 가시적이지 않다. 장기에 걸친 양질의 패널조사 자료를 갖지 못한 우리나라는 대안적으로 두 시점간의 소득불평등 척도로부터 소득불평등 추이를 분석하고, 그 결과를 바탕으로 시사점을 도출하는 경우가 일반적이다.

이러한 소득이동성의 개념을 이용한 연구는 최근 들어 상당히 많이 이루어졌다. 경제학 분야에서는 경제적 이동성의 대표적인 척도로서의 소득측면에 주목하였으며, 사회학이나 사회복지학 분야에서는 사회적 이동성의 한 측면으로서 소득계층의 이동에 대하여 연구가 이루어진 것으로 보인다(Payne 1989, Prais 1955).

본 연구에서는 Jenkins and van Kerm (2004)에서와 같이 두 시점간 불평등도의 분해를 통하여 소득불평등 추이에 대한 분석을 시도한다. 이 분해방법은 두 시점에 대한 소득의 결합분포를 이용하며, 기존에 널리 사용되던 tax progressivity 분석법과도 관련되어 있다. 이 분해법은 일반화된 지니지수를 이용하여 두 시점간의 소득불평등도를 누진적인(progressive) 부분과 순위재설정 (re-ranking)에 기인하는 부분으로 구분한다. 여기서 re-ranking 부분을 표준화 하면 소득 이동성을 나타내는 척도가 된다. 기존의 많은 연구에서는 re-ranking 부분을 직접적으로 고려하지 않고 있으나, 여기서는 개인이 아닌 그룹별 변화 추이에 주목하는 것이 큰 차이점이다.

본 연구에서는 조세재정연구원의 한국재정패널조사 자료에 Jenkins and van Kerm (2004)의 방법론을 적용하여 소득불평등과 소득이동성 추이를 살펴보고자 한다. 이 방법은 소득불평등도의 변화 추이에 대한 과학적인 설명을 제공할 수 있고, 바람직한 사회를 지향할 수 있도록 사회적 불평등을 축소시킬 수 있는 정책방향을 제시해 줄 수 있을 것이다.

2. 연구의 방법과 구성

본 연구에서는 2008~2014년 기간의 한국재정패널조사 자료를 이용하여 인구특성별 소득이동성을 다양한 척도를 이용하여 살펴보고, 우리나라의 소득이동성의 특징을 바탕으로 소득이동성의 결정요인에 대한 분석을 수행한 다음, 이를 바탕으로 정책적 시사점을 도출하고자 한다. 본 연구의 구성은 다음과 같다. 제2절에서는 선행연구를 개관하고, 제3절에서는 소득이동성 분석을 위한 다양한 척도를 소개한다. 여기서 사용되는 척도는 Shorrock의 상대적 소득이동성 척도, 이전행렬(transition matrix), Fields and Ok(1999)의 상대적 소득이동성 지수, 그리고 Jenkins and van Kerm (2006)의 순위재설정 척도 등이다. 제4절에서는 분석에 사용된 자료와 특징과 소득이동성에 대한 실증분석 결과를 제시한다. 마지막으로 제5절에서는 본 연구의 주요 결과를 요약하고 정책적 시사점을 제시한다.

Ⅱ. 선행 연구의 소개

1. 해외의 연구

Jenkins(2000)는 1991~1996년간에 걸친 영국의 British Household Panel Study (BHPS) 개인별 자료를 이용하여 소득이동성을 분석하였는데, 소득이동성의 주요 결정요인은 가구주의 근로소득 외에도 가구원의 근로소득, 비근로소득(사회수혜 포함), 그리고 가구원 구성의 변화라고 한다.

Prieto-Rodrigez, Rodriguez, and Salas (2010)에서는 이동성이 바람직한 재분배효과를 가져오기 위해서는 소득불평등과 소득이동성 사이에 유의적인 양(+)의 관계가 존재해야 한다고 한다. 이들은 선행연구에서는 그러한 관계가 존재하는 것을 확인하였으나 European Community Household Panel(ECHP) Survey 자료를 이용하여 유럽의 지역별 수준에서도 동일한 결과가 성립하는지 살펴보았다. 이들은 총이동성을 성장(growth), 분산(dispersion), 그리고 교환(exchange)의 세 부분으로 분해하였는데, 궁극적으로 지역별로도 그러한 관계가 성립하였음을 발견하였다.

Van Kerm (2004)에서는 소득이동성을 두 가지 원천으로 분리하고 있다. 첫째는 소득분포의 형태 변화에 다른 이동성 부분이고, 둘째는 개인의 소득순위가 변화하는데 다른 이동성 부분이 그것이다. 가상적인 분포함수를 이용하는 이 분해방법은 다양한 이동성 척도에 대하여 적용 가능하다는 것이 가장 큰 장점이다. 그는 1985~1997기간의 벨기에, 서독, 그리고 미국 자료에 대하여 이 분해방법을 적용하였는데, 세 나라 모두에 있어서 공통적으로 순위재설정 효과가 소득이동성을 결정하는 중요한 요인이라고 주장하였다.

2. 국내의 연구

성명재･김종면(2004)에서는 1982년 이후 맞벌이가구의 비율이 지속적으로 증가하고 있음에 주목하고 맞벌이가구 비중의 증가가 소득분배에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 통계청의 2인 이상 도시취업자가구를 대상으로 분석한 결과, 2003년의 맞벌이가구 평균소득은 4,083만원으로 비맞벌이가구의 3,470만원에 비하여 18% 정도 높지만 소득세 부담은 양자가 모두 152만원으로 거의 유사하게 나타났다고 한다. 1982~2003년 기간에 있어서 맞벌이 가구 비율과 지니계수 추이를 살펴보면 맞벌이 가구 비중이 높아진 년도에 지니계수가 낮아짐을 발견하였으며, 이를 바탕으로 주부취업의 증가는 소득분배를 개선시킨다고 보았다. 정책처방으로는 재정지출이나 조세정책을 통하여 중간 또는 저소득층의 맞벌이 장려정책이 소득재분배 효과를 제고할 수 있을 것이라고 하였다.

함재봉(2005)에서는 1997~2001년간의 노동패널자료를 이용하여 소득불평등 변화 추이와 소득이동성을 분석하였다. 1인가구와 비임금근로자 자구가 포함되어 있어 가계조사 자료에 비하여 좀 더 대표성이 있는 자료임을 지적하고 있다.

경제성숙기나 경기침체기에는 고소득자의 자산소득과 가타소득이 소득불평등 악화에 큰 영향을 미치고 있었으며, 저소득층의 실직 등으로 인하여 중산층의 규모가 축소되었다고 한다. 경제위기를 경험한 이후 소득불평등의 개선은 나타나지 않고 있었다. 정책대안으로는 고소득층의 자산소득 집중을 줄이고, 저소득층의 근로소득 보존을 위한 지속적인 일자리 창출 등을 제시하였다.

이성림(2005)에서는 취업한 여성배우자가 얻는 추가적인 소득이 가계경제에 대한 기여도를 살펴보고, 이 추가적인 소득이 전체적인 소득분배와 소득이동성에 미치는 영향을 분석하고 있다. 분석 결과를 살펴보면 여성배우자의 취업이 소득계층 상승을 가져온 경우는 54%, 변동이 없는 경우는 39%, 그리고 하락한 경우는 7%이었다. 여성배우자가 취업하지 않은 경우에는 약 절반 정도의 가구에서 소득계층이 하락하였으며, 나머지 절반은 동일한 소득계층을 유지한 것으로 나타났다. 상위소득계층에서 여성배우자의 소득이 상대적으로 매우 높게 나타났는데, 그 크기는 저소득분위의 6배에 이른다고 한다. 이성림(2005)의 또 다른 발견은 소득계층의 변동은 주로 중간소득계층에서 발생하였는데, 여성배우자가 취업한 경우는 주변계층으로 상향이동 하였고, 여성배우자가 취업하지 않은 경우에는 주변계층으로 하향이동 하였다고 한다. 그리하여 여성배우자 취업률이 36%에 불과하고, 가계소득에 대한 기여도 또한 20%에 미달하지만 소득분포와 소득계층 이동에는 상당한 영향을 미쳤다고 한다. 끝으로 여성배우자의 취업과 그로 인한 소득증가가 소득분배를 지속적으로 상승시킬지는 미지수라고 보았다.

이원진(2012)에서는 한국노동연구원의 노동패널조사 2차, 7차, 12차 자료를 분석하여 노년기로의 이행에 따른 소득불평등의 변화와 소득이동성을 분석하였는데, 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 비노년기에서 노년기로 이행할 때 소득불평등 수준이 높아지는 것으로 나타났으며, 둘째, 이 시기에 소득순위의 변동이 크게 나타나지만 노년기로의 이행이 끝난 다음에는 노년기 후기로 갈수록 소득순위는 고착화되는 양상을 보였다. 셋째, 노년기로 이행할 때 소득불평등 수준을 높이고 소득순위의 변동을 초래하는 가장 큰 요인은 근로소득의 감소인 것으로 나타났다. 결과적으로 노년기로의 이행에 있어서 근로소득의 감소가 소득불안정성을 초래하는 가장 큰 요인임을 발견하였다.

다음 절에서는 소득불평등과 소득이동성 분석을 위한 방법을 소개한다.

Ⅲ. 분석 방법 및 자료

1. 소득불평등 현황

특정 시점에서의 소득불평등을 측정하기 위해서는 지니계수와 일반화된 엔트로피 지수를 주로 이용한다. 지니계수는 직관성과 보편성 때문에 많이 쓰이고, 일반화된 엔트로피 지수는 성분별 분해 등 이론적 논의에 있어서 바람직한 속성을 가지고 있기 때문이다.

다음은 지니계수와 빈곤율을 이용하여 우리나라의 전가구를 대상으로 소득불평등 추이를 나타낸 것이다. 이에 의하면 2011년을 제외하고는 2009년 이후 우리나라는 소득분배가 개선되는 추이를 보이고 있으며, 빈곤율 또한 낮아지는 추이를 보이고 있다. 그런데 이러한 결과를 액면 그대로 받아들이는데 있어서는 조심해야 할 필요가 는데, 특히 이들 결과는 동일하지 않은 대상에서 얻어진 횡단면 자료이기 때문에 두 시점에 대한 직접 비교로부터 얻은 결과는 해석에 신중할 필요가 있다.

특히 소득불평등 지표에는 몇 가지의 이질적인 속성 혼재되어 있기 때문에 각 속성별로 특성을 구분하여 살펴볼 필요가 있다. 이 연구에서는 그 중에서도 소득누진성과 순위재설정 성분으로의 분해에 주목하고자 한다. 순위 재설정(re-ranking)이란 소득분포에서 상대적인 위치의 변화를 지칭하는 것인데, 소득의 계층별 이동성이라는 의미를 가지는 것으로 본다. 만약 소득이동성이 높다면 저소득층에 대한 기초생활보장 등과 같은 사회정책의 효과가 크게 나타날 수 있으므로 높은 소득이동성은 사회적 이동성을 높이는 중요한 수단으로 받아들여지고 있다. 많은 사회과학 연구에서 사회적 이동성은 통상 기회의 균등을 의미하는 것으로 받아들여지고 있다. 즉 이동성이 높다는 것은 기회의 균등을 보장하는 것이므로 그렇지 않은 경우보다 더 바람직하다는 것이다. 만약 어떤 사회에서 이동성이 높다면 특정한 개인의 일생에서 일어나는 삶의 변화는 자신의 능력과 노력에 의하여 결정되는 부분이 부모에 의하여 물려받는 부분에 비하여 상대적으로 더 크다는 것을 의미하므로 그렇지 않은 경우보다 좀 더 바람직한 사회가 된다는 것이다.

<표 1> 전국 2인 이상 가구의 가계수지 추이

구분	소득 (A)	가계지출			처분 가능소득 (A-C)	흑자율	평균 소비성향 B/(A-C) ×100
			소비지출 (B)	비소비지출 (C)
2005	2,898.3	2,366.4	1,871.9	494.5	2,403.8	22.1	77.9
2006	3,038.3	2,475.3	1,945.0	530.3	2,508.0	22.4	77.6
2007	3,200.0	2,583.7	2,015.9	567.8	2,632.2	23.4	76.6
2008	3,390.7	2,718.0	2,114.2	603.8	2,786.9	24.1	75.9
2009	3,432.0	2,775.6	2,149.2	626.4	2,805.6	23.4	76.6
2010	3,631.7	2,960.9	2,286.9	674.0	2,957.7	22.7	77.3
2011	3,841.6	3,114.9	2,392.7	722.3	3,119.3	23.3	76.7
2012	4,076.9	3,216.9	2,457.4	759.5	3,317.4	25.9	74.1
2013	4,161.8	3,261.6	2,480.7	780.9	3,381.0	26.6	73.4
2014	4,302.4	3,355.5	2,551.1	804.5	3,497.9	27.1	72.9
2015 Q1	4,517.3	3,502.3	2,653.4	848.8	3,668.4	27.7	72.3
Q2	4,270.6	3,281.1	2,494.3	786.8	3,483.8	28.4	71.6
Q3	4,416.5	3,396.7	2,562.5	834.2	3,582.3	28.5	71.5

(단위: 만원, %)

자료: 통계청, Kostat

[그림 1] 소득불평등 및 빈곤율 추이(전국 전가구)

(a) 지니계수	(b) 상대빈곤율

(c) Entropy 지수	(d) Atkinson 지수

주: 상대빈곤율은 통계청 가계조사 자료의 균등화된 중위소득 50% 미만을 기준으로 함. Entropy 및 Atkinson 지수는 재정패널자료에서 계산한 값임.

2. 소득불평등 척도

소득불평등 정도를 계산하기 위한 불평등지수 [eqn: I(.)]로는 지니계수와 더불어 일반화된 엔트로피(generalized entropy, GE) 지수가 주로 쓰인다. 이 일반화된 엔트로피 지수는 현재까지 이용 가능한 불평등지수 중에서는 가장 바람직한 특징을 가진 척도로 받아들여지고 있는데, 파라메터 [eqn: alpha]값에 따라 계산방식이 달라진다는 점이 가장 큰 특징이다. 일반화된 엔트로피(generalized entropy, GE) 지수의 계산식은 다음과 같다.

(1a)	[eqn: I`` it ( alpha )= {1} over {alpha ( alpha -1)} LEFT [ {1} over {n} sum _{i=1} ^{N} ``w _{i} ` LEFT ( {y _{i}} over {mu } RIGHT ) ^{alpha } -1 RIGHT ] ,`][eqn: alpha not= 0,1]인 경우

(1b)	[eqn: I``(0) = 1 over N sum_{i=1}^N w_i ( X_i over {bar X} ) ``{rm ln} ( X_i over {bar X} ),] [eqn: alpha = 0]인 경우

(1c)	[eqn: I``(1)=- {1} over {N} sum _{i=1} ^{N} w _{i} `` rm ln it ( {X _{i}} over {bar{X}} ),] [eqn: alpha=1]인 경우.

이 일반화된 엔트로피(GE) 값은 0에서부터 무한대([eqn: infty])까지의 값을 가질 수 있는데, 모든 소득이 동일하여 분배상태가 완전히 균등한 경우에 최소치 0을 가지지만 분배상태가 불평등할수록 그 값은 커진다. 또 파라메터 [eqn: alpha]의 값이 작을수록 하위계층의 소득변화에 민감한 반면, [eqn: alpha]값이 클수록 상위계층의 소득변화에 민감하게 반응한다는 특징을 가지고 있다. 따라서 이 파라메터 값을 달리하면 관심대상 소득계층의 소득이동성을 좀 더 세분하여 살펴볼 수 있게 된다는 것이 이 척도를 이용하는 또 다른 장점이다.

경제학 분야에서 폭넓게 쓰이는 다른 불평등 척도로는 Atkinson 지수가 있는데, 계산식은 다음과 같다.

(2a)	[eqn: A_epsilon (y) = 1-{1 over mu} LEFT ( {1 over N} sum_{i=1}^N y_i^{1-epsilon} RIGHT )^{1/{(1-epsilon)} } ``` for ```` epsilon ``in [0, 1) union (1, +infty)]

(2b)	[eqn: A_epsilon (y) = 1 - {1 over mu} LEFT ( {rm PI}_{i=1}^N y_i RIGHT )^{1/N} ``````` for ```epsilon = 1]

다음의 표는 각 년도의 재정패널조사 황단면 자료를 이용하여 불평등 및 빈곤지수를 계산한 결과를 나타내고 있다. 계산을 위하여 각 년도의 소득자료로는 균등화된 소비지출 자료를 사용하였으며, 시점간 비교의 불일치를 줄이기 위하여 한국은행 국민계정의 소비지출 디플레이터(2010년=1.00)를 이용하여 불변화시켰다.

<표 2> 횡단면 분석 결과(한국재정패널조사)

	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014
평균소득(만원)	103.06	114.49	109.50	113.07	117.68	117.57	123.23
중위소득(만원)	89.76	105.18	101.52	100.00	109.14	105.49	107.91
Obs.	5,014	5,039	4,830	4,778	4,740	4,756	4,804
지니계수	0.3079	0.2894	0.2927	0.2926	0.2904	0.2993	0.2941
엔트로피지수	0.1583	0.1385	0.1445	0.1435	0.1455	0.1529	0.1486
Atkinson지수	0.1684	0.1536	0.1555	0.1568	0.1608	0.1674	0.1655
상대빈곤율(%)	12.91	11.93	11.73	11.66	13.02	12.28	11.97

주: 여기서 평균소득은 균등화된 소비지출을 의미하며, 균등화 척도에 해당하는 가중치를 사용하였음. Atkinson 지수의 계산에서 파라메터는 1을 사용함.

소득분배 현황을 분석하는데 있어서 통상적으로 사용되는 소득불평등 척도에는 몇 가지 특성이 혼합되어 있어서 순수한 소득불평등도의 변화를 분리하는 것을 어렵게 한다. 일반적으로 소득불평등 척도에는 불평등 추이를 나타내는 성분, 소득의 차별적인 변화 행태, 소득이동에 관한 특성 등이 뒤섞여 있는데다가 이들이 서로 독립적이지도 않기 때문에 소득분포의 변화로부터 불평등 추이만을 분리하여 분석하는 것이 쉽지 않은 것이다. 만일 횡단면 자료만 분석에 이용 가능하다면 소득이동성에 관한 분석은 사실상 불가능한데, 그 이유는 종단자료(또는 패널자료)에서만 소득이동성에 관한 정보를 추출할 수 있기 때문이다.

횡단면 분석 결과에 큰 영향을 미치는 또 다른 변수는 가중치이다. 대부분의 패널조사에서는 시간의 경과에 따라 표본의 소실이 발생하게 되는데, 이를 보완하는 방법으로 사후적인 가중치 조정이 이루어진다. 다음의 그림은 사후 가중치 조정의 영향을 나타낸 것이다. 먼저 왼쪽 그림은 최초의 표본설계를 반영하는 2008년도의 가중치와 자료가 이용가능한 마지막 년도인 2004년 조사의 가중치를 나타낸 것이다. 오른쪽 그림은 2014년도의 종단가중치와 횡단가중치를 나타낸 것이다. 왼쪽의 그림에서는 별다른 특징이 나타나지 않아서 횡단면 가중치에서는 사후보정의 효과가 과도하지는 않은 것으로 보인다. 반면 오른쪽에서는 가로축의 10,000 이상에서 상당수의 결측항이 생긴 것을 확인할 수 있으며, 이는 패널조사에서 발생하는 attrition으로 인한 결과로 보인다. 따라서 본 연구에서는 표본추출이 가장 바람직하다고 판단되는 2008년의 가중치를 사용한 결과도 참고를 위하여 함께 살펴보고자 한다.

[그림 2] 가중치의 변화

(a) 횡단면 가중치 (2008 vs. 2014)	(b) 횡단면 및 종단면 가중치 (2014)

3. 소득이동성의 측정

소득이동성의 정도를 측정하는 가장 간단한 방법은 기준년과 비교년의 소득이 서로 얼마나 밀접하게 연관되어 있는지를 확인하는 것이다. 구체적으로 두 시점에 대하여 공통적으로 관찰된 가구를 대상으로 Pearson 상관계수 또는 순위 상관계수를 계산하는 것인데, 이들 상관계수는 0과 1 사이의 값을 가지는 것으로 나타나게 된다. 만약 상관계수의 값이 0에 가까우면 소득이동성이 크고, 반대로 그 값이 1에 가까우면 소득이동성이 작다는 것으로 해석한다. 또 두 기간의 (대수변환된) 소득이나 소비에 대하여 회귀선을 추정하고 그 기울기를 살펴보는 방법도 많이 쓰인다. 이 방법은 세대간 소득이동성을 측정하는 연구에서 주로 쓰이고 있으며 이렇게 추정된 기울기 파라메터를 세대간 소득탄력성이라고 부른다. 기울기 파라메터 추정치가 0에 가깝다면 소득이동성이 크고, 1에 가깝다면 소득이동성이 작은 것으로 해석한다.

좀 더 체계적인 이동성 분석을 위해서는 이행행렬(transition matrix)을 통하여 상대적인 이동성 패턴을 살펴볼 수도 있다. 이 방법은 기준년과 비교년의 소득을 그룹별로 구분한 다음, 기준년도의 각 분위로부터 비교년도의 각 분위로 몇 퍼센트씩 이동하였는가를 살펴보는 방법이다. 두 기간에 있어서 동일한 소득분위에 머물러 있는 사람들의 비율이 많을수록, 또 최초의 소득분위에서 더 먼 소득분위로 이동한 사람들의 비율이 많을수록 소득이동성이 높다고 보는 방법이다.

좀 더 학술적인 소득이동성 측정 방법으로는 Shorrocks의 소득이동성지수를 들 수 있다. 이 방법은 장기에 걸친 소득의 균등화 정도를 측정하는 지수인데, 장기간에 걸친 평균적인 불평등도와 가중평균한 특정시점의 불평등도를 비교하여 소득이동성의 정도를 측정한다. Shorrocks의 소득이동성지수의 구체적인 산식은 다음과 같다.

(3)	[eqn: M=1- {I( sum _{t=1} ^{T} y _{t} )} over {sum _{t=1} ^{T} w _{t} I(y _{t} )} ,~~~~w _{t} = {{bar{mu _{t}}}} over {{ 1 over T } sum _{t=1} ^{T} {bar{mu _{t}}}}]

여기서 [eqn: I(.)]는 불평등지수, [eqn: y]는 가구소득, 그리고 [eqn: mu]는 평균소득을 각각 나타낸다. Shorrocks의 소득이동지수는 0과 1 사이의 값을 가지는데, 0에 가까우면 소득이동성이 작고, 1에 가까우면 이동성이 크다는 것을 의미한다. 소득이동성을 계산하기 위한 불평등지수 [eqn: I(.)]로는 일반화된 엔트로피(generalized entropy, GE) 지수가 주로 쓰인다.

또 다른 이동성 척도는 Fields and Ok의 income mobility index인데, 이하에서는 이를 총소득이동성지수라고 부른다. Fields and Ok의 이동성지수의 계산식은 다음과 같다.

(4)	[eqn: d(x, y) = sum_{i=1}^N | x_i - y_i |]

여기서 [eqn: N]은 관찰치의 개수, [eqn: x_i]는 초기소득, 그리고 [eqn: y_i]는 말기소득을 나타낸다. 이 들의 총소득이동성 지수는 다음의 두 부분으로 분해가 가능하다.

- 1인당 소득이동성:

(5)	[eqn: m(x, y) = { { d(x, y) } over N }]

- 퍼센트 소득이동성:

(6)	[eqn: m(x,y) = {d(x, y)} over { sum_{i=1}^N x_i }]

이들 세 이동성 척도는 다시 이전(transfer)성분과 성장(growth)성분으로 분해가 가능하다. 소득이 감소하는 경우는 수축성분(shrink)이라고 부른다. 초기 및 최종소득에 로그를 취하면 상대적 이동성을 나타내는 척도가 된다(Fields and Ok, 1996, 1999).

소득불평등 척도로부터 이동성에 대한 정보를 추출하려는 최근의 연구로는 Jenkins and van Kerm (2006)이 대표적이다. 이들은 초기 및 말기의 두 시점에 대하여 불평등 척도의 하나인 일반화된 지니계수를 추정하여 그 변화를 비교함으로서 시간의 변화에 따른 불평등 추이를 분석하는 방법을 제시하고 있다. 구체적으로 이들은 두 시점에 있어서 불평등도의 변화를 두 가지의 가법적 (additive) 성분으로 분해가 가능함을 보였다. 그 두 가지 가법적 성분은 소득분위별 소득증가 패턴과 소득 순위재설정의 두 부분인데, 이를 위하여 일반화된 지니계수를 이용하면 순위재설정 (re-ranking) 효과와 소득증가에 따른 누진성(progressivity)으로 분리가능 (additively separable)하다는 것이다.

이들의 분해방법을 좀 더 자세히 살펴보기로 하자. 먼저 두 시점에서의 불평등도를 측정하기 위하여 일반화된 지니지수를 구해야 하는데, 이 척도는 소득분포에 대한 Lorenz곡선과 균등분배선의 수직편차를 가중평균한 값이며 수식으로는 다음과 같이 나타낼 수 있다.

(7)	[eqn: G(v)= int _{0} ^{1} {k(s;v)} (s-L(s))`ds,``````v>1,`] [eqn: k(s; v) = v(v-1)(1-s)^{v-2} .]

여기서 일반화된 지니지수인 [eqn: G(v)]는 0에서 1 사이의 값을 가지는데, 모든 사람들이 동일한 소득을 가지는 완전평등의 경우에는 그 값이 0이고, 오직 한 사람에게만 모든 소득이 집중된 극단적인 불평등 상태에서는 1의 값을 가진다. 또 이 척도는 하나의 파라메터의 값에 의존하는데 유일한 파라메터 [eqn: v]는 불평등 회피 파라메터 (inequality aversion parameter)로 알려져 있으며 [eqn: s=2]이면 통상적인 Gini지수에 해당한다. 또 [eqn: v>2]인 경우에는 통상적인 지니지수보다 가난한 사람들의 소득변화에 더 많은 의미를 두는 것이고, 이와는 반대로 [eqn: v<2]인 경우에는 소득이 높은 사람들의 소득변화에 더 주목한다는 것을 의미한다.

[eqn: F(x)]가 소득의 누적분포함수이고, 이를 [eqn: s=F(x)]라고 나타내기로 하자. 그러면 일반화된 지니계수(S-Gini 계수)는 다음과 같이 나타낼 수 있다.

(8)	[eqn: G(v)=1- int _{z_{-}} ^{z^{+}} {w(F(x); v) { x over mu} f(x) dx}],  [eqn: w(F(x); v) = v(1-F(x))^{v-1}]

여기서 [eqn: f(cdot)]는 소득 [eqn: x]의 확률밀도함수, [eqn: z_{-}]와 [eqn: z^+]는 각각 [eqn: x]가 가질 수 있는 하한값과 상한값이다(즉, [eqn: z_{-} = F^{-1} (0)]이고, [eqn: z_+ = F^{-1}(1)]). 이 식에 의하면 일반화된 지니계수는 각 개인의 상대소득 [eqn: (x/mu)]을 가중평균한 값과 같으며, 또 만일 모든 사람들의 소득이 동일한 균등분배의 경우에는 [eqn: G(v)=0]이 된다는 것을 알 수 있다. 또 소득이 [eqn: x]인 어떤 사람의 순위(rank)는 [eqn: F(x)]가 되고 정의상 이는 곧 소득이 [eqn: x]보다 적은 사람들의 비율과 같으므로 결국 각 개인이 전체 불평등도에 기여하는 정도는 (1) 자신의 상대소득 [eqn: (x/mu)]과 (2) 자신의 소득 순위 [eqn: F(x)]에 의존한다는 것을 알 수 있다.

편의상 총인구수가 고정되어 있다고 가정할 때, 두 시점에 있어서의 S-Gini지수의 변화를 살펴보자. 초기를 0으로, 말기를 1로 표시하고, [eqn: L_j (s)]는 [eqn: j]시점에 대한 Lorenz곡선을 나타낸다고 하면 [eqn: G(v)]는 다음과 같이 나타낼 수 있다.

(9)	[eqn: DELTA G(v) == G _{1} (v)-G _{0} (v)# #`` ````````````````````````= int _{0} ^{1} {k(s;v)(L _{0} (s)-L _{1} (s))ds}]

또는

(10)	[eqn: DELTA G(v)= int _{z _{-}} ^{z ^{+}} {w(F _{0} (x);`v)` {x} over {mu } f _{0} (x)dx} ```-``` int _{z _{-}} ^{z ^{+}} {w(F _{1} (x);`v)` {x} over {mu } f _{1} (x)dx}]

여기서 [eqn: F_j ,`` f_j] 및 [eqn: mu_j]는 [eqn: j]년도에 대한 누적분포함수, 밀도함수, 그리고 평균소득을 각각 나타낸다. 위 식의 의미는 결국 두 시점간의 불평등도의 변화는 각 개개인의 상대소득의 변화와 그들의 사회적 중요도에 의존하며, 그 중에서 사회적 중요도(가중치)는 소득분포 상에서의 순위에 따라 결정된다는 것이다. 그런데 상대소득이 큰 폭으로 증가하면 통상 순위 또한 상승하여 사회적인 가중치가 줄어들 수도 있어서 이들 두 결정요인이 서로 완전히 독립적이지 않을 수도 있다. 그렇지만 소득변화와 순위변화는 완전하게 상관되어 있지도 않다. 예를 들어 소득의 평균은 동일한데 분산만 커지는 경우(mean preserving spread)를 생각해 보면 상대소득이 1보다 작은 사람들의 소득은 줄어들고 상대소득이 1보다 큰 사람들의 소득은 증가하지만 이들의 소득 순위에는 변화가 없다. 결과적으로 모든 사람들의 소득이 비례적으로 변화한다면 이들의 소득순위에는 아무런 변화가 발생하지 않을 것이다. 반면에 어떤 사람들의 상대소득에는 변화가 없다고 하더라도 이들을 제외한 다른 사람들의 소득이 변화하는 경우에는 그들의 사회적 가중치에는 변화가 있을 수 있다. 좀 더 일반적으로 말하면, 불평등이나 빈곤과 같은 주제에 대한 사회적인 평가가 순위에 기초한 사회적 가중치 함수와 소득 함수의 곱하기 형태로 표현가능한 척도로 얻어진 경우에는 사회적 평가의 시간의 경과에 따른 변화분은 소득증가의 누진성(progressivity) 부분과 순위재설정(re-ranking) 부분으로 분해가 가능하다는 것이다.

이제 이를 좀 더 자세히 살펴보기로 하자. 먼저 불평등도 변화를 분해함에 있어서는 다음과 같은 집중곡선 (concentration curve)이 필요한데, 초기 (year 0)의 순위를 이용하여 계산한 말기 (year 1)의 소득집중곡선은 다음과 같이 나타낼 수 있다.

(11)	[eqn: C_1^{(0)} (p) = mu^{-1} int_{z_{-}}^{F_0 ^{-1}(p)}E_1 (x) f_0 (x) dx]

여기서 [eqn: E_1 (x)]는 초기 소득이 [eqn: x]로 주어졌다고 할 때 말기 소득의 기대치를 나타내는데, 이로부터 다음과 같은 관계식을 얻을 수 있다.

(12)	[eqn: Delta G(v) = R(v) - P(v)]

여기서 우변의 두 항은 각각 다음과 같이 나타낼 수 있다.

(13)	[eqn: P(v) = int_0^1 k(s; v) (C_1^(0) (s) - L_0 (s)) ds # # ````````````````= G_0 (v) - G_1^{(0)} (v),]

(14)	[eqn: R(v)= int _{0} ^{1} {} k(s;v)(C _{1} ^{(0)} (s)-L _{1} (s))ds## ````````````````= G _{1} (v)-G _{1} ^{(0)} (v)]

여기서 [eqn: G_1^{(0)} (v)]는 초기의 소득순위를 이용하여 구한 일반화된 집중지수이고, [eqn: P(v)]는 소득증가의 누진성 정도 (progressivity)를 나타내는 척도이며, [eqn: R(v)]는 순위재설정 (re-ranking)으로 나타나는 이동성지수로 볼 수 있다. 이 경우 위의 식 (13)은 누진적 소득 증가가 동시발생적인 소득이동성에 의하여 서로 상쇄되지만 않는다면 전체적인 소득불평등도가 낮아지게 됨을 의미한다.

Ⅳ. 분석 결과

1. 분석 자료

분석에 사용된 자료는 조세재정연구원에서 구축한 재정패널조사 1~7차 자료이다. 2008년부터 2014년에 이루어진 1~7차 조사 자료는 각각 전년도인 2007~2013년의 정보를 담고 있다. 조세정책과 행정을 연구하고 분석하는데 활용할 수 있는 실증적인 조사 자료를 수집하기 위해 한국조세재정연구원은 년 1회 재정패널조사를 수행하고 있다. 이 조사는 가계의 조세부담 및 가계가 정부로부터 받는 혜택을 파악하고 이를 기준으로 부담과 혜택의 공평성 및 소득 재분배 효과를 분석함으로써 국가정책의 성과를 평가하고 이를 바탕으로 정부지출의 합리성 판단과 국민 부담을 개선할 수 있는 정책을 수립하는데 조사의 목적이 있다.

재정패널조사의 조사 대상자는 제주도 및 도서지역을 제외한 전국 15개 시도에 거주하고 있는 일반 가구와 가구원이다. 여기서 ‘가구’란 ‘1인 또는 2인 이상의 가족이 모여서 취사, 취침 등 6개월 이상 생계를 함께 하는 생활 단위’를 의미하며 그 구성원을 가구원으로 한다. 가구주는 경제적으로 가계를 책임지는 사람으로, 현재 가구소득의 상당부분을 차지하거나 가구를 경제적으로 대표하는 사람을 지칭한다. 이 조사의 조사표는 가구 조사표와 가구원(개인) 조사표로 구성되는데, 가구조사표는 가구의 현황이나 경제 상황에 대한 설문으로 구성되어 있고, 가구원 조사표는 15세 이상 가구원 중 소득활동을 하는 사람을 대상으로 경제활동 상태, 연간소득이나 소득세 납부액, 소득신고 현황에 대한 설문 등으로 구성되어 있다.

6개월 이상 함께 생활한 가족은 가구원으로 보지만 6개월 이상 비동거를 했더라도 대학원생을 제외한 학업만을 목적으로 분가한 초·중·고 및 미혼인 대학생은 가구원으로 본다. 단, 혈연관계가 없는 동거인이나 기러기아빠는 가구원에서 제외된다.

재정패널 조사는 가구의 조세내역․소득공제뿐만 아니라 가구가 정부로부터 지원받는 복지혜택을 파악하기 위해 소득수준 상위 10% 이상 고소득층과 차상위 계층 이하 저소득층을 관심 연구 대상으로 선정하였다. 저소득 계층은 그 수가 작으므로 일반적인 방식의 표본추출로는 원하는 정보를 수집하기 어렵기 때문에 고소득층 및 저소득층에서 각각 300가구 정도를 추가로 표집(over-sampling)하였다는 점에 이 조사의 특징이 있다.

이상의 내용은 조세재정연구원 홈페이지에서 발췌하였음.

여기서 분석에 사용된 변수는 1인당 소비지출이며, 물가변화의 영향을 통제하기 위하여 2010년 기준년의 소비지출 디플레이터로 나누어 불변가격으로 변환하였다. 이 변수는 균등화된 항상소득(equivalized permanent income)의 의미를 가지는데, 다음의 그림은 해당 변수에 대한 분포상의 특징을 나타내고 있다. 첫 번째로, 불변화된 변수로부터 얻어진 소득분포는 시간이 경과하더라도 별다른 차이를 보이지는 않는 것으로 나타났다. 또 다른 특징으로는 가구 규모에 따라서는 분포의 모양이 상당히 다르게 나타나고 있다는 점인데, 이는 향후 소득 관련 연구에서 가구원수가 중요한 역할을 할 것임을 시사한다.

[그림 3] 소비지출 (1인당, 매월)

[그림 4] 가구원수에 따른 소비지출 (2010년 불변가격)

2. 소득 이동성 추이

다음 표는 소득계층을 10분위로 구분하고 이번 기의 각 분위에서 다음 기에 어느 분위로 이동하였는지를 행렬형태로 나타낸 것이다. 주 대각선에 있는 값들이 크게 나타나면 자기 분위에 머물러 있는 사람의 비율이 높다는 것이고, 이는 곧 소득이동성이 낮음을 의미하는 것이다. 2008년에서 2009년으로의 이전행렬에서는 제1분위(0.466)와 제10분위(0.458)에서의 이동성이 특히 낮은 것으로 나타나고 있다.

<표 3> Transition matrix: 2008~2009

	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	계
1	0.466	0.183	0.110	0.064	0.067	0.027	0.040	0.021	0.016	0.007	1.000
2	0.202	0.240	0.171	0.084	0.105	0.037	0.047	0.054	0.038	0.021	1.000
3	0.107	0.204	0.192	0.145	0.134	0.040	0.062	0.063	0.029	0.023	1.000
4	0.100	0.158	0.252	0.138	0.101	0.066	0.062	0.076	0.032	0.013	1.000
5	0.027	0.082	0.164	0.141	0.194	0.065	0.118	0.113	0.049	0.046	1.000
6	0.033	0.071	0.123	0.122	0.142	0.106	0.146	0.156	0.067	0.034	1.000
7	0.008	0.038	0.107	0.059	0.151	0.095	0.156	0.188	0.088	0.110	1.000
8	0.011	0.022	0.035	0.089	0.144	0.067	0.184	0.202	0.106	0.140	1.000
9	0.006	0.021	0.045	0.033	0.101	0.099	0.096	0.283	0.128	0.189	1.000
10	0.004	0.005	0.025	0.020	0.044	0.033	0.095	0.152	0.166	0.458	1.000

주: row: 2008, column: 2009.

여기서 한 가지 특기할만한 점은 1년 사이에서도 상당한 이동성이 포착된다는 점이다. 구체적으로 2008년 조사에서 1분위에 있던 사람 중에서 2.4%는 상위 20%로 이동하였음을 알 수 있다. 반면에 2008년 조사에서 10분위에 속했던 사람 중에서 다음 기에 최하위 20%로 이동하는 사람도 0.9%나 존재하고 있다. 이러한 사실은 우리 사회에서도 소득의 계충간 이동성이 상당히 크다는 사실을 보여주는 결과이다.

다음의 표는 6년간의 시차를 두고 관찰된 소득분위별 이동을 정리한 결과이다. 먼저 2008년 조사에서 1분위에 속하였던 사람의 41.9%는 6년 후에도 최하위 10%에 머물러 있었다. 2008~2009년에 대한 이동성에서는 이 비율이 46.6%이었음을 상기하면 주로 최빈곤계층에 속하는 이들은 상당한 시간이 경과하더라도 소득계층이 상승할 가능성은 크지 않다는 것을 의미한다. 이와는 달리 최상위 10%에 속하는 사람들은 6년에 걸쳐서 자기 분위에 계속 머무를 확률이 16.8%로 낮아진 것으로 나타나서 고소득층에서의 소득이동성이 상당히 크다는 사실을 확인할 수 있다.

<표 4> 10분위별 Transition Matrix (2008→2014)

2014 2008	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	계
1	0.419	0.162	0.082	0.115	0.053	0.030	0.059	0.044	0.027	0.009	1.000
2	0.196	0.164	0.142	0.138	0.103	0.052	0.059	0.062	0.053	0.031	1.000
3	0.108	0.153	0.169	0.132	0.114	0.091	0.088	0.069	0.051	0.025	1.000
4	0.121	0.177	0.107	0.137	0.134	0.116	0.035	0.091	0.058	0.024	1.000
5	0.059	0.067	0.116	0.143	0.185	0.078	0.076	0.107	0.101	0.069	1.000
6	0.037	0.074	0.121	0.115	0.135	0.119	0.082	0.129	0.116	0.071	1.000
7	0.012	0.061	0.083	0.139	0.127	0.059	0.140	0.133	0.126	0.118	1.000
8	0.022	0.049	0.072	0.108	0.135	0.089	0.076	0.173	0.109	0.167	1.000
9	0.018	0.025	0.042	0.091	0.099	0.120	0.126	0.135	0.148	0.196	1.000
10	0.016	0.018	0.015	0.059	0.089	0.065	0.101	0.145	0.168	0.324	1.000

주: 2008년 가중치를 사용함

다음의 <표5>는 소득이동성을 계산한 결과이다. [그림 5]는 이를 다시 정리하고 있는데 지수에 따라 조금씩 차이는 있으나, 2008년 조사 이후부터 2014년 조사까지는 소득이동성이 약간의 등락을 거듭하면서 완만하게 낮아지고 있는 것을 알 수 있다.

이러한 결과는 분석에 적용된 가중치의 영향이 크지 않은 것으로 나타났다.

	2008~9	2009~10	2010~11	2011~12	2012~13	2013~14
Shorrock	0.858	0.842	0.853	0.813	0.809	0.818
Atkinson	0.476	0.440	0.452	0.412	0.427	0.412
Determinant	0.918	0.902	0.903	0.892	0.902	0.878
N	4,396	4,122	3,998	3,945	3,884	3,865

<표 5> 균등화된 소득의 Mobility index (2008년 가중치)

	2008~9	2009~10	2010~11	2011~12	2012~13	2013~14
Shorrock	0.858	0.844	0.858	0.815	0.804	0.813
Atkinson	0.476	0.446	0.457	0.416	0.423	0.413
Determinant	0.918	0.907	0.901	0.890	0.908	0.876
N	4,396	4,122	3,998	3,945	3,884	3,865

<표 6> Mobility index, with initial year weights

[그림 5] 소득이동성 추이

(a) 2008년 가중치 사용	(b) 초기년도 가중치 사용

3. Fields-Ok의 이동성 지수 추이

다음 표는 Fields-Ok의 이동성지수를 정리하고 있다. 먼저 2008년도 가중치를 적용한 결과에서는 2008/10년 이후부터는 두 시점간의 시차가 커질수록 소득이동성이 높아지는 것으로 나타났다. 2008/9년의 경우에는 대외충격의 영향으로 인한 예외적인 현상으로 판단되며, 장기로 갈수록 소득이동성이 높아진다고 해석하는 것이 타당할 것이다.

초기년도의 가중치를 이용한 분석결과에서는 위와 다른 양상을 보이고 있는데, 우선 총이동성 척도는 등락을 보이고 있다. 이러한 변화 패턴은 Per capita 이동성척도나 Percentage 이동성 척도에서도 동일하게 관찰되는 현상이다. 반면, 로그 변환한 값을 이용하여 계산되는 상대적 이동성 척도는 대외적인 충격이 있었던 2009년을 제외하고 보면 꾸준히 이동성이 낮아지는 모습을 보임을 확인할 수 있다.  또 transfer 성분보다는 성장성분의 변화가 상대적으로 더 크게 나타나는데, 이는 성장으로 인하여 소득이동성이 더 높아질 수 있기 때문이다.

이러한 현상의 이면에는 고소득층의 소득증가가 중요한 역할을 하였을 것으로 짐작할 수 있는데, 경제성장에 따른 과실의 분배 몫이 소득이동성이나 불평등 척도에 어떻게 영향을 미치는지에 대해 향후의 연구가 필요한 부분이다.

<표 7> Fields-Ok의 이동성지수(2008년 가중치 사용)

	2008/9	2008/10	2008/11	2008/12	2008/13	2008/14
1. Absolute Mobility (Fields-Ok, 1996)
- Total	16.3e08	15.1e08	15.8e08	17.0e08	18.1e08	18.9e08
(transfer)	10.8e08	12.0e08	11.2e08	10.5e08	10.7e08	9.61e08
(growth)	5.52e08	3.09e08	4.61e08	6.42e08	7.40e08	9.32e08
- Per capita	38.75	37.79	40.46	44.51	48.09	50.42
(transfer)	25.67	30.05	28.64	27.65	28.48	25.60
(growth)	13.08	7.74	11.82	16.86	19.62	24.82
- Percentage	38.24%	37.45%	40.26%	44.49%	48.19%	50.50%
(transfer)	25.33%	29.78%	28.50%	27.64%	28.54%	25.64%
(growth)	12.91%	7.67%	11.76%	16.85%	19.66%	24.86%
Obs.	4,396	4,172	4,072	3,976	3,933	3,910
2. Relative Mobility (Fields-Ok, 1999)
Rel. Mobility	0.379	0.378	0.400	0.437	0.461	0.475
(transfer)	0.240	0.290	0.283	0.272	0.279	0.247
(growth)	0.139	0.089	0.117	0.165	0.181	0.228
Obs.	4,396	4,172	4,071	3,976	3,933	3,910

<표 8> Fields-Ok Mobility index(초기가중치 사용)

	2008/9	2009/10	2010/11	2011/12	2012/13	2013/14
1. Absolute Mobility (Fields-Ok, 1996)
- Total	16.3e08	16.3e08	17.9e08	17.6e08	16.7e08	17.2e08
(transfer)	10.8e08	14.1e08	16.0e08	14.5e08	15.8e08	14.9e08
(growth)	5.52e08	2.26e08	1.91e08	3.13e08	9.54e08	2.24e08
- Per capita	38.75	35.99	37.92	36.68	35.34	36.10
(transfer)	25.67	31.01	33.89	30.18	33.32	31.40
(growth)	13.08	4.98	4.03	6.51	2.02	4.71
- Percentage	38.24%	31.55%	34.72%	32.65%	30.09%	30.67%
(transfer)	25.33%	27.18%	31.03%	26.86%	28.37%	26.67%
(growth)	12.91%	4.37%	3.69%	5.79%	1.72%	4.00%
Obs.	4,396	4,720	4,618	4,617	4,626	4,673
2. Relative Mobility (Fields-Ok, 1999)
Rel. Mobility	0.379	0.336	0.355	0.329	0.314	0.311
(transfer)	0.240	0.286	0.322	0.273	0.303	0.269
(growth)	0.139	0.049	0.034	0.056	0.011	0.041
Obs.	4,396	4,720	4,617	4,616	4,626	4,673

4. Jenkins and van Kerm의 이동성지수

우리나라의 경우 통상적으로 사용되는 불평등 척도인 지니계수의 값에 큰 변화가 없는 이유는 순위재설정 성분과 누진성 부분의 크기가 비슷하여 순 효과가 0에 가깝게 나타나기 때문이다. 이러한 결과는 불평등도의 계산과정에서 파라메터의 값의 영향은 그다지 크지 않았으며, 적용된 가중치 또한 별다른 영향을 미치지는 않는 것으로 나타났다. 소득이동성을 나타내는 변수로 볼 수 있는 순위재설정 성분의 변화추이를 살펴보면 불평등 파라메터의 모든 값에 대하여 2010년 이후 이동성이 감소한 것으로 나타났다. 그 중에서도 통상적인 지니계수로부터 얻어진 순위재설정 성분은 소득이동성이 가장 빨리 낮아지는 것으로 나타났다.

<표 9> S-Gini의 분해(초기년도 가중치 사용)

Parameter:	v=1.5	v=2	v=3	v=4
2008→2009 [w=2008]	평균증가율= 0.129
초기 S-Gini	0,200	0.306	0.424	0.491
말기 S-Gini	0.188	0.290	0.406	0.473
변화분	-0.012	-0.016	-0.018	-0.018
- 순위재설정 부분	0.070	0.104	0.140	0.160
- 누진성 부분	0.083	0.12	0.158	0.179
2009→2010 [w=2009]	평균증가율= -0.044
초기 S-Gini	0.186	0.287	0.401	0.468
말기 S-Gini	0.190	0.292	0.406	0.473
변화분	0.004	0.005	0.005	0.005
- 순위재설정 부분	0.066	0.098	0.129	0.143
- 누진성 부분	0.062	0.093	0.124	0.137
2010→2011 [w=2010]	평균증가율 = 0.037
초기 S-Gini	0.191	0.293	0.407	0.473
말기 S-Gini	0.190	0.293	0.410	0.477
변화분	-0.001	0.000	0.002	0.004
- 순위재설정 부분	0.071	0.106	0.140	0.158
- 누진성 부분	0.072	0.105	0.138	0.153
2011→2012 [w=2011]	평균증가율 = 0.058
초기 S-Gini	0.188	0.290	0.405	0.472
말기 S-Gini	0.186	0.287	0.403	0.472
변화분	-0.002	-0.003	-0.002	0.000
- 순위재설정 부분	0.062	0.093	0.124	0.138
- 누진성 부분	0.065	0.096	0.126	0.138
2012→2013 [w=2012]	평균증가율 = 0.017
초기 S-Gini	0.188	0.290	0.407	0.476
말기 S-Gini	0.195	0.283	0.413	0.480
변화분	0.007	0.008	0.006	0.004
- 순위재설정 부분	0.058	0.084	0.108	0.119
- 누진성 부분	0.051	0.077	0.102	0.115
2013→2014 [w=2013]	평균증가율 = 0.040
초기 S-Gini	0.195	0.298	0.416	0.484
말기 S-Gini	0.193	0.296	0.413	0.482
Change	-0.002	-0.003	-0.002	-0.002
- 순위재설정 부분	0.055	0.080	0.105	0.117
- 누진성 부분	0.056	0.083	0.108	0.119

주: 균등화된 소비지출을 소득변수로 사용함

Ⅴ. 요약 및 시사점

우리나라는 저출산 및 고령화의 진전으로 인하여 사회복지지출에 대한 수요가 급증하고 있으며, 정책당국은 지출의 효과성을 극대화하기 위한 정책수단 개발하여야 하는 과제를 안고 있다. 사회복지지출이 사회통합이라는 결과를 가져오기 위해서는 우리사회의 소득불평등을 완화하는 정책을 수행해야 하는 것은 당연하다. 그런데 지니계수로 대표되는 소득불평등 척도는 몇 가지의 이질적인 속성이 혼재되어 있어서 단순 비교만으로는 소득불평등 완화 여부를 확인하는 데에는 어려움이 있다. 또 이와 더불어 소득이동성의 변화 추이에도 관심을 가져야 할 필요가 있다.

여기서는 소득분포상의 특정부분에서의 영향에 주목할 수 있는 일반화된 지니지수와 불평등도의 변화를 순위재설정 부분과 누진성 부분으로 분할하는 Jenkins and van Kerm (2006)의 방법을 원용하여 불평등도의 변화와 더불어 소득계층간 이동성의 변화를 살펴보았다. 분석결과, 우리나라의 경우 통상적으로 사용되는 불평등 척도인 지니계수의 값에 큰 변화가 없는 이유는 순위재설정 성분과 누진성 부분의 크기가 비슷하여 순 효과가 0에 가깝게 나타나기 때문이다. 이러한 결과는 불평등도의 계산과정에서 파라메터의 값의 영향은 그다지 크지 않았으며, 적용된 가중치 또한 별다른 영향을 미치지는 않는 것으로 나타났다. 소득이동성을 나타내는 변수로 볼 수 있는 순위재설정 성분의 변화추이를 살펴보면 2010년 이후 이동성이 감소한 것으로 나타났다. 그 중에서도 통상적인 지니계수로부터 얻어진 순위재설정 성분은 소득이동성이 가장 빨리 낮아지는 것으로 나타났다.

앞으로의 연구에서는 표본가구의 소실에 따른 가중치의 사후 조정 문제, 소득분포의 양 끝단에서의 변화를 좀 더 효과적으로 반영할 수 있는 불평등 지수의 선택 문제, 그리고 불평등 지수와 소득이동성의 연계 문제 등에 대하여 좀 더 관심을 가질 필요가 있다. 그 이후에는 사회지출의 규모 또는 구성 변화가 불평등 지수 또는 소득이동성에 미치는 영향을 분석하고, 사회통합을 제고할 수 있는 정책 처방의 도출이 가능해 질 것이다.

이와 더불어 사회정책의 효과를 사전적으로 분석할 수 있는 시뮬레이션 모형의 개발이 필요하다. 구체적으로 인구전망을 내생화할 수 있는 시뮬레이션 모형을 바탕으로 하되 가구 구성의 변화를 모형 내에 명시적으로 포함하며, 사회수혜와 조세 및 사회보장 부담을 분석할 수 있는 동태적 시뮬레이션 모형의 개발은 저출산 및 고령화 시대의 사회정책의 효과성을 제고하는데 필수적인 도구가 될 것이다.

참고문헌

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<표 A1> Fields-Ok Mobility index(2008년 가중치 사용)

	2008/9	2009/10	2010/11	2011/12	2012/13	2013/14
1. Absolute Mobility (Fields-Ok, 1996)
- Total	16.3e08	14.0e08	14.2e08	13.4e08	13.2e08	13.6e08
(transfer)	10.8e08	11.8e08	12.7e08	11.5e08	12.3e08	11.9e08
(growth)	5.52e08	2.20e08	1.54e08	1.97e08	0.92e08	1.75e08
- Per capita	38.75	35.47	37.05	35.57	35.51	36.72
(transfer)	25.67	29.90	33.04	30.35	33.05	32.02
(growth)	13.08	5.58	4.01	5.22	2.46	4.70
- Percentage	38.24%	31.12%	34.18%	31.88%	30.43%	30.72%
(transfer)	25.33%	26.23%	30.48%	27.20%	28.32%	26.78%
(growth)	12.91%	4.89%	3.70%	4.68%	2.11%	3.94%
Obs.	4,396	4,122	3,998	3,945	3,884	3,865
2. Relative Mobility (Fields-Ok, 1999)
Rel. Mobility	0.379	0.331	0.351	0.326	0.316	0.309
(transfer)	0.240	0.280	0.323	0.278	0.308	0.267
(growth)	0.139	0.052	0.027	0.048	0.013	0.043
Obs.	4,396	4,122	3,997	3,944	3,884	3,865

<표 A2> S-Gini의 분해(2008년 가중치 사용)

Parameter:	v=1.5	v=2	v=3	v=4
2008→2009 [w=2008]	평균증가율= 0.129
초기 S-Gini	0.200	0.306	0.424	0.491
말기 S-Gini	0.188	0.290	0.406	0.473
변화분	-0.012	-0.016	-0.018	-0.018
-순위재설정 부분	0.070	0.104	0.140	0.160
-누진성 부분	0.083	0.120	0.158	0.179
2008→2010 [w=2008]	평균증가율= 0.077
초기 S-Gini	0.198	0.304	0.421	0.488
말기 S-Gini	0.189	0.291	0.407	0.474
변화분	-0.009	-0.012	-0.014	-0.015
-순위재설정 부분	0.073	0.107	0.139	0.155
-누진성 부분	0.082	0.119	0.153	0.169
2008→2011 [w=2008]	평균증가율= 0.118
초기 S-Gini	0.197	0.303	0.42	0.487
말기 S-Gini	0.193	0.297	0.416	0.484
변화분	-0.004	-0.005	-0.005	-0.003
-순위재설정 부분	0.077	0.113	0.148	0.166
-누진성 부분	0.082	0.118	0.153	0.170
2008→2012 [w=2008]	평균증가율= 0.169
초기 S-Gini	0.196	0.302	0.419	0.486
말기 S-Gini	0.186	0.289	0.408	0.479
변화분	-0.011	-0.013	-0.011	-0.007
-순위재설정 부분	0.086	0.129	0.174	0.198
-누진성 부분	0.097	0.142	0.185	0.206
2008→2013 [w=2008]	평균증가율= 0.197
초기 S-Gini	0.196	0.301	0.419	0.486
말기 S-Gini	0.194	0.299	0.417	0.486
변화분	-0.002	-0.003	-0.002	0.000
-순위재설정 부분	0.096	0.142	0.188	0.212
-누진성 부분	0.098	0.145	0.190	0.213
2008→2014 [w=2008]	평균증가율= 0.249
초기 S-Gini	0.196	0.301	0.418	0.486
말기 S-Gini	0.190	0.293	0.411	0.481
변화분	-0.006	-0.008	-0.007	-0.005
-순위재설정 부분	0.092	0.139	0.189	0.216
-누진성 부분	0.098	0.147	0.196	0.221

주: 균등화된 소비지출을 소득변수로 사용함

제2세션

Ⅱ-1. 중고령 자가거주가구의 주거이동에 관한 연구: 주택다운사이징을 중심으로
발표 : 황남희(한국보건사회연구원)

Ⅱ-2. 자산과 소득에 따른 차별출산력 연구
발표 : 김현식(경희대 사회학과)

Ⅱ-3. 고위험 흡연행위가 보건의료지출 및 위험자산수준에 미치는 효과
발표 : 이순국(방송통신대 무역학과),
전용일(성균관대 경제학과)

2015년 재정패널 학술대회

중고령 자가거주가구의 주거이동에 관한 연구 :

주택다운사이징을 중심으로 *

* 본 연구는 재정패널 학술대회를 위해 작성된 초안이므로, 인용은 삼가주시기 바랍니다.

❚황 남 희 **

** 한국보건사회연구원 인구정책연구실 부연구위원
세종특별자치시 시청대로 370 세종국책연구단지 사회정책동 2층, 044-287-8357, nhui@kihasa.re.kr

차    례

Ⅰ. 서론	112

Ⅱ. 이론적 배경	112

1. 선행연구	112

2. 연구가설	115

Ⅲ. 분석모형 및 분석자료	116

1. 분석모형	116

2. 분석자료	117

3. 분석대상 및 변수설명	118

Ⅳ. 추정결과	122

1. 주택다운사이징 영향요인 : 단변량 프로빗모형	122

2. 주거이동 및 주택다운사이징 영향요인 : 이변량 프로빗모형	125

Ⅴ. 요약 및 한계	128

참고문헌	132

중고령 자가거주가구의 주거이동에 관한 연구 :

주택다운사이징을 중심으로

The Housing Downsizing Decision for Homeowners :

the Experience of Middle-aged or
Old-aged Koreans

황 남 희

요 약
	본 연구는 재정패널조사 4~7차 자료를 이용하여 50세 이상 중고령 자가거주 가구의 주택다운사이징에 영향을 미치는 요인을 살펴보았다. 주택다운사이징 기초통계에서 최근 1년간 이사를 경험한 가구는 전체의 약 4.4%이며, 주택다운사이징 가구는 1.5%였다. 또한 최근 1년간 이사한 중고령 자가가구의 약 1/3(33.8%)은 주거소비를 감소시켰지만, 2/3(66.2%)는 주거소비를 유지하거나 증가시킨 것으로 확인되었다. 중고령 자가거주 가구의 주택다운사이징 영향요인은 가구주 연령과 가구부동산자산(거주주택 이외), 거주지역으로 확인되었다. 가구주 연령이 높을수록, 거주주택 이외의 부동산자산이 많을수록 주택다운사이징 가능성이 감소하였다. 반면 거주지역이 광역시일 경우 주택다운사이징 가능성이 증가하였다. 가구주 연령과 주택다운사이징의 관계는 주거소비 조정을 통한 자산의 소득화는 중고령 가구에서도 젊은 연령대에서 발생하는 것을 의미하며, 노년기 자신의 주택에서 계속 머물기를 원하는 욕구(aging in place)를 보여주는 결과라 할 수 있다. 핵심주제어 : 주거이동, 주택다운사이징, 주택거주형태, 주거소비 Keywords : Residential mobility, Housing Downsizing, Housing Tenure, Housing Consumption

Ⅰ. 서론

최근 우리나라 베이비붐 세대의 은퇴가 본격적으로 시작되어, 베이비붐 세대의 대량 주택처분의 가능성과 이로 인한 주택 및 부동산시장에 미치는 영향에 대한 관심이 증가하고 있다. 은퇴한 중고령 가구가 한꺼번에 주택자산을 처분하여 부족한 생계비를 충당하려 한다면 주택가격이 크게 하락하고 장기적으로 주택 및 부동산시장이 침체될 것으로 예측된다. 그러나 한편에서는 베이비붐 세대의 대량 주택 처분의 가능성은 크지 않고, 일시에 주택 처분 상황이 벌어지더라도 주택시장에 미치는 효과는 매우 제한적일 것이라는 주장도 있다(김준형･김경환, 2011).

그러나 이러한 견해에 대한 뒷받침이 다양하게 제시되고 불구하고 중고령 가구의 주거소비, 특히 이사 등 거주주택의 조정을 통한 주택소비가 어떻게 변화하는지에 대한 실증분석은 매우 부족한 수준이다. 따라서 본 연구는 과연 우리나라 중고령 가구들은 자가에서 임차로 주거이동 하거나 보다 싼 주택으로 이사하는 등의 주택다운사이징이 얼마나 이루어지는지, 그리고 그 영향요인은 무엇인지 살펴보고자 한다. 본 연구의 결과는 중고령 가구의 주거소비 조정과정을 이해하고 향후 주택 및 부동산시장에 대한 영향을 예측하는데 도움이 될 것이다.

이하 본 연구의 구성은 다음과 같다. Ⅱ장에서 선행연구를 검토하고 연구가설을 설정한다. Ⅲ장에서는 분석모형과 분석자료, 변수에 대해 설명한 후, Ⅳ장에서 실증분석 결과를 살펴본다. 마지막 Ⅴ장에서는 본 연구의 결과를 요약하고 한계점을 제시한다.

Ⅱ. 이론적 배경

1. 선행연구

미국의 베이비부머는 1946년부터 1965년 동안 태어난 연령집단이며, 우리나라의 베이비부머는 이 보다 늦은 1955년부터 1963년에 태어난 연령집단이다. 따라서 우리나라는 미국에 비해 베이비부머에 대한 연구적 및 정책적 관심이 최근에서야 크게 증가하였다. 이러한 영향으로 국내의 중고령자 주거이동 및 주택다운사징에 관한 연구는 2010년대에 들어서 체계적으로 이루어지기 시작했다.

가장 최근의 국내연구는 김용진ㆍ손재영(2014)에 의해 이루어졌다. 김용진ㆍ손재영(2014)은 주택다운사이징의 정의에 대해 선행연구를 검토한 후에 50세 이상 중고령 자가거주 가구의 주택다운사이징 결정요인을 분석하였다. 주택다운사이징은 자료의 가용성을 고려하여 ‘주거이동을 수반하는 주택자산의 감소 또는 더 싼 주택가격(가치)’을 적용하였다. 전자(주택자산의 감소)는 주택점유형태가 소유에서 임차로 변한 경우이며, 후자(더 싼 주택가격)는 기존의 소유주택을 처분한 이후 보다 저렴한 주택을 소유하는 경우이다. 선행연구에서 이 두 가지 외에도 주거서비스의 양적 감소로서 주거공간의 축소도 주택다운사이징으로 정의하고 있다. 국민노후보장패널조사 1~3차(2005~2009)를 pooled data로 구성한 후 이변량 프로빗모형과 네스티드 로짓모형을 이용하여 분석을 실시하였다. 그 결과 중고령 자가거주 가구의 주택다운사이징 결정요인은 가구주 연령(75세 이상)과 혼인상태 변화, 교육수준, 가구원 수 감소, 가구주택자산, 가구금융자산, 가구주 부모로부터 받은 상속경험으로 확인되었다. 즉 가구주의 연령이 75세 이상인 경우와 가구주택자산이 많을수록, 그리고 가구금융자산이 많을수록, 가구주의 상속경험이 있는 경우 주택다운사이징의 가능성이 감소하였다. 반면 가구주의 혼인상태에 변화가 있는 경우와 가구원 수 감소가 있는 경우, 가구주의 교육수준은 주택다운사이징의 가능성을 증가시키는 변수였다. 그러나 김용진ㆍ손재영(2014)은 장기적인 주택다운사이징의 영향요인을 파악하지 못했으며, 질병 등 가구주의 건강 관련 변수와 자녀소득 및 자산은 고려하지 못했다는 점에서 스스로 한계로 지적하고 있다. 그리고 가구의 자산을 설명변수로 사용하면서 부채수준을 고려하지 못했다는 점도 한계로 꼽을 수 있을 것이다.

정의철ㆍ이경애(2013)는 만 55세 이상 주택소유가구의 주거이동과 주택점유형태의 결정요인을 살펴보았다. 한국노동패널조사 8~11차(2005~2008)를 pooled data로 구성하여 단변량 및 이변량 프로빗모형으로 분석하였다. 그 결과 가구주의 교육수준, 가구주의 건강상태 및 변화, 가구원 수와 변화, 가구주 취업상태, 총자산 대비 거주주택 자산 비율은 주거이동에 정적인(+) 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 주택점유형태의 결정요인은 이와 달랐다. 가구주의 취업상태는 주택점유형태 전환에 정적인 영향을 미치는 반면, 가구주의 건강상태 및 변화, 총자산 대비 주택자산 비율, 주택점유형태별 주거비용의 차이는 주택점유형태 전환에 부적인(-) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 정의철ㆍ이경애(2013)는 주거이동과 주택점유형태의 전환에 초점을 두고 있어 주거이동에 따른 주거소비조정 형태에 대한 면밀한 분석이 아니라는 점을 한계로 밝히고 있다. 그 외에도 김용진․손재영(2014)과는 달리 주거이동을 동반한 소유는 분석대상에서 제외하였으며, 주거이동으로 인한 주택가치의 변화는 고려하지 못하였다. 또한 주거면적의 변화를 반영하지 않았으며 가구자산규모에서 부채수준을 고려하지 않았다.

정의철(2013)은 55세 이상 자가거주 가구의 주택점유형태 변화의 결정요인을 종단적으로 연구하였다. 한국노동패널조사 7~11차(2004~2008년)와 Cox 비례적 위험모형을 이용하여 주택점유형태가 소유에서 임차로 전환한 경우를 분석하였다. 그 결과 가구주의 건강상태 및 변화, 가구주 혼인상태의 변화, 배우자의 건강상태, 가구주의 근로상태 변화, 가구주 변화, 총자산 대비 거주주택자산 비율이 임차로 전환할 확률을 높이는 것으로 나타났다. 반면 가구주의 혼인상태와 가구주의 근로상태, 총자산 대비 금융자산 비율, 총자산 대비 부채 비율은 주택점유형태를 임차로 전환할 확률을 낮추는 것으로 확인되었다. 그러나 정의철(2013)은 수량 관점에서 주택규모의 축소와 주택가격의 축소에 대해서는 다루지 못한 한계가 있다고 스스로 밝히고 있다. 즉 주택점유형태가 소유에서 소유로 유지되더라도 주택규모 혹은 주택가격 축소에 따른 주거소비조정에 대해서는 파악하지 못하고 있다.

김준형ㆍ김경환(2011)은 한국노동패널 2차(1999)와 7차(2004), 11차(2008)를 이용하여 은퇴 전후 주택소비의 변화를 연구하였다. 2차년도를 기준으로 은퇴시점에 있는 가구주의 연령이 55세 이상 65세 미만인 가구의 2차(1999)와 11차(2008), 7차(2004)와 11차(2008) 기간 동안 부동산자산 중 주택에 한정하여 대형 및 중대형주택 거주가구의 주거면적 변화, 점유형태의 변화, 보유형태의 변화, 부동산자산의 구성비 변화를 기술통계로 살펴보았다. 그 결과 은퇴가구의 대형 및 중대형 주택 지속거주율이 다른 연령집단과 큰 차이가 없는 것으로 확인되었다. 그러나 이러한 결과가 은퇴 이후 부동산자산의 재배분이 발생하지 않는다는 증거는 아니라고 밝히고 있다. 그 이유는 65~75세 및 75세 이상 가구에서 대형 및 중대형유지율이 크게 하락하고 있다는 점에서 은퇴 이후 10년이 경과한 시점부터 주거소비의 조정이 본격적으로 발생할 수 있기 때문이다. 자가유지율과 주택보유율, 부동산자산 구성비 또한 다른 연령집단과 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 즉 은퇴 이후 자가에서 임차로 이주하거나 보유하고 있는 주택을 처분하는 행위가 부동산시장의 지각변동을 일으킬 수준으로 발생하는 것은 아닐 수 있다는 것을 의미한다 하겠다. 김준형ㆍ김경환(2011)은 향후 주택 및 부동산가격이 안정 기조로 정착되어 베이비부머의 은퇴 이후 부동산 선호가 감소하고 그에 따른 수요가 감소하더라도 부동산가격을 폭락시킬 수 가능성은 높지 않다고 언급하고 있다(p. 70).

이상 중고령자의 주거소비의 조정과 관련된 국내 선행연구를 살펴보았다. 중고령자의 주거소비에 관한 국외 선행연구는 김용진･손재영(2014)과 정의철･이경애(2013) 등을 참고하기 바란다.

선행연구 검토결과, 가구의 소득과 자산을 설명변수로 포함하고 있지만 자녀소득 및 자산은 포함하지 않거나 가구부채는 고려하지 않는 등의 한계가 엿보이다. 따라서 본 연구는 가구의 소득과 자산 등에 대한 신뢰성 높은 재정패널조사 4~7차년도 자료를 이용하여 50세 이상 중고령 자가거주 가구의 주택다운사이징 영향요인을 살펴보고자 한다. 본 연구에서 주택다운사이징은 가장 광의로 측정한 본 김용진․손재영(2014)의 정의를 이용한다. 즉 주택다운사이징은 최근 1년간 거주형태가 자가에서 자가 이외로 전환된 경우와 자가로 주거이동하였지만 주택가치가 하락한 경우이다.

2. 연구가설

본 연구는 선행연구의 검토에 따라 밝혀진 주택다운사이징 영향요인 중 소득과 자산에 주목하고자 한다. 구체적으로 가구의 소득감소와 거주주택 이외의 부동산자산, 금융자산이 중고령가구의 주택다운사이징에 영향을 미치는 요인인지 파악하고자 한다. 본 연구의 연구가설은 다음과 같이 설정한다.

연구가설 1 : 가구의 소득감소는 주택다운사이징과 정적인(+) 관계일 것이다.

연구가설 2 : 금융자산은 주택다운사이징과 부적인(-) 관계일 것이다.

연구가설 3 : 거주주택 이외의 부동산자산은 주택다운사이징에 유의한 영향을 미칠 것이다.

연구가설 1과 연구가설 2는 이론적으로 자산의 소득화 과정에서 쉽게 유추되며, 실제로 일부 실증연구에서 부분적으로 확인된 사실이다. 소득 감소에 대응하여 부족한 생계비는 거주주택 처분을 통해 해결하는 방법이 주택다운사이징이다. 또한 자산의 소득화는 현금성이 높은 자산을 우선 처분하는 경향이 있으므로 금융자산이 많을수록 주택다운사이징의 가능성은 감소되는 것으로 예상된다.

연구가설 3은 본 연구가 기존연구와 차별되는 것으로, 부동산자산은 크게 거주주택과 거주주택 이외로 구분된다는 점에서 연구가설로 설정하였다. 거주주택의 처분 보다는 거주주택 이외의 자산을 처분하는 것이 상대적으로 더 용이할 수 있기 때문이다.

Ⅲ. 분석모형 및 분석자료

1. 분석모형

김용진･손재영(2014)의 37~38쪽의 분석모형 설명을 근거로 작성하였다.

분석모형은 단변량 프로빗모형과 이변량 프로빗모형을 이용한다. 단변량 프로빗모형은 t-1기와 t기 사이에 이사를 경험한 가구에서 주택다운사이징의 영향요인은 무엇인지 분석한다. 이변량 프로빗모형은 단변량 프로빗모형의 확장으로 t-1기에 자가거주 가구가 t기에 이사 여부와 주택다운사이징을 동시에 결정한다는 점을 감안한 것이다. 단변량 프로빗모형을 확장한 이변량 프로빗모형의 기본식은 다음과 같다.

[eqn: M ^{*} = beta _{1} X _{1} + epsilon _{1}]

[eqn: M=1,`if`M ^{*} >0`]                                      (식 1)

[eqn: M=0,`otherwise]

(식 1)에서 이사에 따른 효용 [eqn: M ^{*}]는 실제 관측되지 않는 잠재변수로, 일정 수준의 임계치에 도달하면 실제 이사 [eqn: M]이 이루어진다는 것을 의미한다. 이 때 [eqn: X _{1}]은 이사에 따른 효용에 영향을 미치는 변수의 집합이며, [eqn: epsilon _{1}]은 오차항이다.

[eqn: D ^{*} = beta _{2} X _{2} + epsilon _{2}]

[eqn: D=1,`if`D ^{*} >0`]                                      (식 2)

[eqn: D=0,`otherwise]

(식 2)는 주택다운사이징에 따른 효용 [eqn: D ^{*}]를 의미한다. 주택다운사이징에 따른 효용은 관찰되지 않는 잠재변수이며, 일정 수준의 임계치에 도달할 때만 주택다운사이징으로 관찰가능하다. [eqn: X _{2}]는 주태다운사이징에 따른 효용에 영향을 미치는 변수의 집합이며, [eqn: epsilon _{2}]는 오차항이다.

여기서 단변량 프로빗모형은 (식 2)만을 추정하는 것이며, 이변량 프로빗모형은 (식 1)과 (식 2)를 동시에 추정하는 것이다.

2. 분석자료

자료는 한국조세재정연구원에서 실시하는 재정패널조사의 4~7차년도(2011~2014년)이다. 재정패널조사(National Survey of Tax and Benefit; NaSTaB)는 조세 및 재정정책을 연구하고 분석하는데 활용할 수 있는 기초정보를 수집하고자 2008년 1차년도부터 매년 생산되고 있다. 조사의 지역범위와 대상은 제주도를 제외한 전국 15개 시도의 약 5,600가구와 해당 가구에서 소득이 있는 약 7,000여명의 가구원이며, 현재 7차년도(2014년)까지 완료한 상태이다(재정패널조사 홈페이지, http://panel.kipf.re.kr). 재정패널조사는 개인의 인구학적 특성 뿐 아니라, 가구소득과 자산 등에 대한 풍부한 조사문항을 포함하며 이사여부와 주택점유유형, 주택가격 등 주거이동에 관련된 내용도 제공하고 있다. 중고령 가구의 주거이동에 대한 관한 조사는 한국노동패널조사와 한국복지패널조사, 국민노후보장패널조사, 고령화연구패널조사 등이 있지만 재정패널조사는 소득공제 내역 증빙서류를 통해 소득에 대한 신뢰성이 높은 조사라는 점에서 본 연구 목적에 적합한 자료라고 판단된다. 중고령자의 주거이동, 주택다운사이징은 소득 감소에 대처한 것이라는 점에서 가구소득의 정확한 측정이 중요하다 할 수 있다.

3. 분석대상 및 변수설명

본 연구의 분석대상은 t-1기에 자가거주하는 50세 이상 중고령 가구주이며, 종속변수는 t-1기와 t기 사이의 이사경험여부와 주택다운사이징 여부이다(<표 3-1> 참조). 따라서 4~5차와 5~6차, 6~7차 자료를 결합하여 종속변수를 측정하였으며, 이들 자료를 pooled data하여 분석을 실시하였다. 본 연구에서 주택다운사이징은 ① 거주유형이 t-1기 자가에서 t기에 자가 이외(전세, 보증부 월세, 무보증 월세, 무상거주, 기타)로 전환된 경우 또는 ② 거주유형이 t-1기와 t기 모두 자가로 변화없지만 주거이동하여 t기의 거주주택가격이 t-1기에 비해 20% 이상 하락한 경우로 정의하였다. 따라서 본 연구에서는 거주주택가격을 포함하여 소득과 자산, 의료비 지출 등 가격변수는 소비자물가지수를 이용하여 4차 기준 실질가격으로 조정하였다.

주택점유유형이라는 명칭이 보다 일반적이지만, 재정패널조사은 거주유형으로 정의하고 있으므로 본 연구는 이를 따른다.

설명변수는 <표 1>에 제시된 것과 같이 가구주의 인구사회학적 특성과 가구소득, 가구자산 및 부채, 가구의 의료비지출 등이다. 가구주의 인구사회학적 특성은 선행연구에서 주거 이동에 영향을 미치는 것으로 확인된 변수 중 자료의 가용성을 감안하여 가구주 연령과 성별, 혼인상태 변화, 가구주 취업활동 변화, 가구주 교육수준, 가구원 수, 가구원 수 감소, 거주지역을 설명변수로 선정하였다. 거주지역은 선행연구에서 설명변수로 투입되지 않은 경향이 높았지만, 가구의 이사를 결정할 때 지역규모에 따라 이사에 대한 기회비용이 크게 다를 수 있다는 점에서 서울특별시와 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산광역시를 더미로 측정하여 모형에 투입하였다.

가구소득은 가구원별로 연간 근로소득과 사업소득, 금융소득, 부동산소득, 이전소득을 가구단위로 합산하여 만원 단위로 측정하여 2010년 기준 실질가격으로 환산하였으며, 추정모형에는 자연로그를 취하여 투입하였다. 이하 가구자산과 가구부채, 가구의료비도 연간 및 만원 단위, 실질가격이다. 자산별로 범위를 살펴보면 가구금융자산은 은행 등 금융기관의 예적금, 펀드 가입금액, 채권 및 주식 보유 금액, 저축성 및 연금성 보험, 빌려준 돈 등이며, 가구부동산자산은 현재 거주주택과 거주주택 이외의 보유주택, 주택 이외의 보유 부동산(토지, 건물) 등이다. 가구기타자산은 골프 및 콘도 등 보유 회원권, 농기계, 가축, 선박, 건설중장비, 귀금속 등의 총액이다. 가구부채는 정부지원 주택자금대출, 학자금 대출, 금융기관 주택담보대출, 금융기관 대출, 신용카드 관련 대출, 세입자에게 돌려주어야하는 전세금 및 임대보증금 등의 합산 총액이다. 가구의료비는 건강보조식품 등은 제외한 병원비와 약제비 등에 지출한 금액이다.

2011년에 조사된 4차 재정패널조사에서 소득과 자산, 부채, 지출은 작년말 기준으로 조사한다. 따라서 분석에 활용한 모든 가격자료는 소비자물가지수 2010년 기준으로 환산하였다.

자료의 효율성을 위해 자연로그 전환 후 결측치는 모두 0으로 수정하였다.

최종분석대상은 pooled data에서 변수의 결측치를 제외하고 4,512가구이다(<표 3> 참조). t-1기와 t기 사이에 이사를 경험한 가구는 전체의 약 4.4%인 198가구이며, 주택다운사이징에 해당하는 가구는 1.5%인 67가구이다. 이사를 경험한 가구 증 주택다운사이징의 비중은 33.8%이다. 즉 t-1기와 t기 사이에 이사를 경험한 중고령 자가거주 가구의 약 1/3은 주거소비를 감소시켰지만, 2/3(66.2%)는 주거소비를 유지하거나 증가시킨 것으로 확인된다. 이하 기초통계는 자가거주 가구 전체와 주택다운사이징에 해당하는 가구를 중심으로 비교하여 살펴보고자 한다.

자가거주 가구에는 주택다운사이징 가구가 포함된 것임을 밝힌다.

자가거주 가구주의 연령은 평균 64.3세로 주택다운사이징 가구주 59.5세에 비해 4.8세 높다. 가구주의 남성비율은 자가거주 가구와 주택다운사이징 가구 각각 82.1%와 83.6%로 유사한 수준이다. 가구주 혼인상태 변화는 자가거주 가구와 주택다운사이징 가구 2.5%와 3.0%로 매우 작다. 거주지역의 광역시 비중은 자가거주 가구 42.9%로 주택다운사이징 가구 50.7%에 비해 낮은 편이다. t-1기와 t기 사이의 가구주 소득활동 변화는 자가거주 가구가 주택다운사이징 가구에 비해 높은 반면 가구주 교육수준은 주택다운사이징 가구가 자가거주 가구에 비해 높은 편이다. 소득활동 변화는 자가거주 8.8%, 주택다운사이징 7.5%이며, 초대졸 이상 비중이 각각 22.2%와 32.8%이다. 가구원수는 주택다운사이징 가구가 3.0명으로 자가거주 가구 2.6명에 비해 조금 많지만, t-1기와 t기 사이 가구원 수가 감소한 비중은 모든 가구에서 10%로 유사한 수준이다.

<표 1> 변수의 조작적 정의

구분	변수		측정 및 단위	표준편차
종속변수	이사여부		더미	이사 경험=1, 그 외=0
	주택다운사이징 여부		더미	거주유형이 자가에서 자가 이외로 변화된 경우와 싼 주택의 자가로 이사한 경우=1, 그 외=0
설명변수	가구주 연령		세	전년도(t-1기) 기준 50세 이상 중고령 가구의 가구주 연령
	가구주 성별		더미	남=1, 여=0
	가구주 혼인상태 변화		더미	혼인상태 변화=1, 그 외=0
	거주지역		더미	광역시(서울,부산,대구,인천,광주,대전,울산)=1, 그 외=0
	가구주 소득활동 변화		더미	변화=1, 그 외=0
	가구주 교육 수준	고졸	더미	고졸=1, 그 외=0
		초대졸 이상	더미	초대졸 이상=1, 그 외=0
	가구원 수		명	가구주를 포함한 가구원 수의 합
	가구원 수 감소		더미	감소=1, 그 외=0
	가구소득		만원	연간 가구의 근로소득, 사업소득, 금융소득, 부동산소득, 이전소득을 합산하여 실질화한 후 자연로그
	가구소득 감소		더미	연간 실질 가구소득 감소=1, 그 외=0
	가구순자산		만원	가구자산에 가구부채를 차감하여 실질화한 후 자연로그
	가구금융자산		만원	금융기관 예적금, 펀드, 채권, 주식, 저축성/연금성 보험 등의 금융자산을 합산하여 실질화한 후 자연로그
	가구부동산자산		만원	현재 거주주택과 그 외 보유주택/토지/건물 등 부동산자산을 합산하여 실질화한 후 자연로그
	(거주주택)		만원	현재 거주주택을 실질화한 후 자연로그
	(거주주택외)		만원	현재 거주주택을 제외한 보유주택/토지/건물의 부동산자산을 합산하여 실질화한 후 자연로그
	가구기타자산		만원	회원권, 귀금속 등의 기타자산을 합산하여 실질화한 후 자연로그
	가구부채		만원	가구부채(전월세 보증금 포함)의 총합을 실질화한 후 자연로그
	가구의료비		만원	가구의 의료지출비을 실질화한 후 자연로그

<표 2> 기초통계량

구분		자가거주 가구 (N=4,512)		이사 가구(N=198)
				주택다운사이징 가구(N=67)		그 외 가구(N=131)
		평균	표준편차	평균	표준편차	평균	표준편차
이사여부(1=이사)		0.044	0.245	1.00	0.00	1.00	0.00
다운사이징 여부(1=다운사이징)		0.015	0.121	1.00	0.00	0.00	0.00
가구주 연령(세)		64.3	9.29	59.5	7.50	62.4	8.69
가구주 성별(1=남)		0.821	0.383	0.836	0.373	0.863	0.346
가구주 혼인상태 변화(1=변화)		0.025	0.155	0.030	0.171	0.031	0.173
거주지역(1=광역시)		0.429	0.495	0.507	0.504	0.542	0.500
가구주 소득활동 변화(1=변화)		0.088	0.284	0.075	0.265	0.092	0.290
가구주 교육수준 (중졸 이하)	고졸	0.309	0.462	0.403	0.494	0.305	0.462
	초대졸 이상	0.222	0.416	0.328	0.473	0.321	0.469
가구원 수(명)		2.6	1.2	3.0	1.3	28	1.1
가구원 수 감소(1=감소)		0.1	0.3	0.1	0.4	0.1	0.3
가구소득(만원)		2,277.8	1,995.7	2,601.6	1,616.2	2,666.2	1,842.6
가구소득 감소(1=감소)		0.253	0.435	0.299	0.461	0.191	0.394
가구순자산(만원)		25,246.6	33,636.3	10,097.2	54,261.5	31,110.1	24,384.3
가구금융자산(만원)		4,454.1	10,973.2	5,128.1	8,080.1	4,433.1	6,823.8
가구부동산자산(만원)		28,454.3	44,194.4	26,969.9	54,121.1	31,625.7	27,759.8
(거주주택)		18,603.9	23,972.3	10,437.3	35,597.8	23,485.5	18,296.3
(거주주택외)		9,850.4	31,139.1	16,532.6	32,108.0	8,140.3	20,663.6
가구기타자산(만원)		311.7	2,168.3	149.2	889.2	155.6	785.6
가구부채(만원)		7,973.5	29,067.0	22,149.9	34,102.3	5,104.2	17,928.7
가구의료비(만원)		165.2	330.8	123.3	164.0	182.9	283.1

자료: 재정패널조사 4~7차 원자료

가구소득은 자가거주 가구 2,278만원으로 주택다운사이징 가구 2,602만원에 비해 작고, t-1기와 t기 사이 가구소득이 20% 이상 감소한 비중은 주택다운사이징 가구가 29.9%로 자가거주 가구 25.3%에 비해 높다. 가구순자산은 자가거주 가구가 25,247만원으로 주택다운사이징 가구의 10,097만원에 비해 2.5배 이상 큰 것이 특징적이다. 가구자산을 세부적으로 살펴보면 가구금융자산은 자가거주 가구 4,454만원으로 주택다운사이징 가구 5,128만원에 비해 작지만, 가구부동산자산은 자가거주 가구 28,454만원으로 주택다운사이징 가구 26,970만원 보다 많다. 부동산자산을 거주주택과 거주주택 이외로 구분하여 살펴보면, 자가거주 가구의 거주주택이 18,604만원으로 주택다운사이징 가구의 10,437만원에 비해 약 2배 많지만, 거주주택 이외 부동산은 자가거주 가구가 9,850만원으로 주택다운사이징 가구 16,537만원의 약 1/2 수준이다. 가구기타자산은 자가거주 가구가 312만원으로 주택다운사이징 가구 149만원 보다 많다. 가구부채는 자가거주 가구 7,974만원으로 주택다운사이징 가구 22,150만원의 약 1/3수준이다. 가구의료비는 자가거주 가구가 165만원으로 주택다운사이징 가구 123만원 보다 약 42만원 많다.

Ⅳ. 추정결과

1. 주택다운사이징 영향요인 : 단변량 프로빗모형

단변량 프로빗모형을 이용하여 t-1기와 t기 사이, 즉 최근 1년간 주택다운사이징을 경험한 가구의 주택다운사이징에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 살펴보았다. <표 3>에 단변량 프로빗모형의 주택다운사이징 영향요인 추정결과가 제시되어 있다. 추정모형은 자산 및 부채의 구분기준에 따라 세 가지로 구성하였다. 먼저 추정모형 1은 가구자산에서 가구부채를 차감한 가구순자산을, 추정모형 2는 가구자산과 가구부채를 모두 활용하되 가구자산을 금융, 부동산, 기타로 세분하여 설명변수로 투입한 것이다. 추정모형 3은 추정모형에서 부동산자산을 보다 세분화하여 거주주택과 거주주택 이외의 부동산으로 구분하여 설명변수에 투입하였다.

세 가지 추정모형에서 모두 유의미한 변수는 가구주의 연령과 자산 관련 변수로 확인되었다. 가구주의 연령이 증가할수록 주택다운사이징을 선택할 가능성이 감소하였다. 이는 가구의 주택다운사이징을 통한 자산의 소득화는 중고령 연령집단 내에서도 보다 이른 연령에서 이루어진다는 것을 의미한다 할 수 있겠다. 또한 노년기 노인의 주거욕구에서 새로운 장소나 주택으로 이주하는것 보다는 자신의 주택에서 계속 머물며 살기(aging in place)를 원하는 것을 반영한 결과로 볼 수 있을 것이다. 김용진ㆍ손재영(2014)에서도 가구주의 연령이 75세 이상인 경우 주택다운사이징이 감소하는 것으로 확인되었다.

본 연구에서도 중고령층의 연령집단을 보다 세분화하여 계량분석을 실시하고자 하였으나, 주택다운사이징 가구가 67가구에 불과해 추가 분석은 불가능하였다.

추정모형별 주택다운사이징의 영향요인을 살펴보면, 추정모형 1에서 가구주의 교육수준이 주택다운사이징에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 가구주의 교육수준이 중졸 이하를 기준으로 고졸, 초대졸 이상으로 교육수준이 높아질수록 주택다운사이징을 선택할 가능성이 증가한다. 그러나 가구순자산을 자산과 부채로 세분하여 설명변수로 투입한 추정모형 2와 추정모형 3에서 가구주의 교육수준은 더 이상 주택다운사이징의 영향요인이 아니었다.

추정모형 3에서 가구의료비가 주택다운사이징에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 가구의료비가 많을수록 주택다운사이징의 가능성이 증가한다. 이는 중고령 가구에서 의료비지출을 충당하기 위해 거주주택의 처분을 통한 자산 유동화 가능성이 증가한다는 것으로 해석된다. 정의철ㆍ이경애(2013)는 가구주의 건강상태 및 건강상태 악화가 주거이동에 영향을 미친다는 것과 유사한 결과로 볼 수 있을 것이다. 재정패널조사는 아쉽게도 건강상태에 대한 설문이 이루어지지 않기 때문에, 본 연구에서는 건강관련 변수를 추정모형에 포함시킬 수 없었다.

가구의 자산 및 부채현황이 주택다운사이징에 영향을 미치는지 살펴보면, 추정모형 1에서 순자산이 많을수록 주택다운사이징 가능성이 감소하는 것으로 나타났다. 추정모형 2에서는 가구부동산자산이 많을수록 그리고 가구기타자산이 많을수록 주택다운사이징의 가능성이 감소하였다. 반면 가구부채가 많을수록 주택다운사이징의 가능성은 증가하는 것으로 확인되었다. 따라서 가주자산과 주택다운사이징 간의 관계는 자산과 부채로 세분하여 그 효과를 살펴볼 필요가 있다 하겠다.

물론 자산은 더욱 세분화할 필요가 있다.

가구부동산을 거주주택여부로 구분한 추정모형 3에서도 추정모형 2와 유사한 결과가 확인되었다. 다만 가구부동산 중 거주주택만이 주택다운사이징과 부적인 관계이며, 거주주택 이외의 부동산은 주택다운사이징에 영향을 미치지 못하였다. 즉 가구부동산자산에서 오로지 거주주택의 가격이 높을수록 주택다운사이징의 가능성이 감소하였다. 이러한 결과는 일정 부분 가구의 부동산자산 보유율이 영향을 준 것으로 판단된다. 분석대상가구에서 부동산자산을 보유한 비율은 98.3%(4,435가구)이다. 하지만 거주주택과 거주주택 이외로 구분하여 보유율을 살펴보면, t-1기에 자가거주가구를 분석대상으로 하였기에 t기의 거주주택 보유율은 97.0%(4,378가구)로 매우 높지만 거주주택 이외 보유율은 38.4%(1,731가구)에 지나지 않는다.

<표 3> 주택다운사이징 영향요인 추정결과

단변량 프로빗모형 (1=주택다운사이징)		주택다운사이징 여부
		(모형1)순자산			(모형2)자산, 부채 구분			(모형3)거주주택 구분
		Coef.	Std. Err.		Coef.	Std. Err.		Coef.	Std. Err.
가구주 연령		-0.023	0.009	**	-0.022	0.009	**	-0.026	0.010	**
가구주 성별(1=남)		0.081	0.187		0.021	0.189		0.119	0.203
가구주 혼인상태 변화(1=변화)		0.006	0.399		-0.047	0.412		0.068	0.421
거주지역(1=광역시)		0.137	0.117		0.149	0.118		0.182	0.131
가구주 소득활동 변화(1=변화)		0.154	0.203		0.098	0.205		0.126	0.228
가구교육수준 (중졸 이하)	고졸	0.285	0.153	*	0.222	0.152		0.145	0.166
	초대졸 이상	0.324	0.176	*	0.267	0.173		0.170	0.190
가구원 수		-0.059	0.060		0.017	0.056		-0.011	0.064
가구원 수 감소(1=감소)		-0.062	0.180		0.091	0.172		0.011	0.191
ln 가구소득		0.129	0.098		0.018	0.102		0.043	0.114
가구소득 감소(1=감소)		0.183	0.137		0.160	0.136		0.178	0.153
ln 가구순자산		-0.215	0.017	***
ln 가구의료비		0.053	0.036		0.047	0.036		0.082	0.041	*
ln 가구금융자산					-0.002	0.022		0.000	0.024
ln 가구부동산자산					-0.174	0.019	***
(거주주택)								-0.206	0.017	***
(거주주택외)								-0.018	0.019
ln 가구기타자산					-0.070	0.030	**	-0.056	0.033	*
ln 가구부채					0.114	0.016	***	0.070	0.025	**
상수		-0.296	1.078		-0.508	1.056		-0.226	1.182
N		4,512
log likelihood		-254.621			-263.408			-218.220

주: * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01

자료: 재정패널조사 4~7차 원자료

2. 주거이동 및 주택다운사이징 영향요인 : 이변량 프로빗모형

<표 4>에서 <표 6>까지 이변량 프로빗모형의 주거이동 및 주택다운사이징에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과가 제시되어 있다.

<표 4> 주거이동 및 주택다운사이징 영향요인 추정결과 : 자산, 부채 구분

추정모형 2 (1=이사, 주택다운사이징)		이사여부			주택다운사이징 여부
		Coef.	Std. Err.		Coef.	Std. Err.
가구주 연령		-0.009	(0.005)	*	-0.023	(0.007)	***
가구주 성별(1=남)		0.048	(0.108)		-0.038	(0.192)
가구주 혼인상태 변화(1=변화)		0.116	(0.212)		-0.100	(0.265)
거주지역(1=광역시)		0.183	(0.071)	**	0.124	(0.120)
가구주 소득활동 변화(1=변화)		0.092	(0.121)		0.167	(0.184)
가구교육수준 (중졸 이하)	고졸	0.095	(0.090)		0.171	(0.145)
	초대졸 이상	0.225	(0.102)	**	0.193	(0.178)
가구원 수		-0.003	(0.035)		-0.033	(0.056)
가구원 수 감소(1=감소)		0.083	(0.109)		0.006	(0.171)
ln 가구소득		0.107	(0.062)	*	0.139	(0.109)
가구소득 감소(1=감소)		-0.001	(0.086)		0.108	(0.145)
ln 가구금융자산		-0.006	(0.013)		-0.007	(0.022)
ln 가구부동산자산		-0.092	(0.017)	***	-0.142	(0.018)	***
ln 가구기타자산		-0.034	(0.016)	**	-0.064	(0.024)	**
ln 가구부채		0.031	(0.010)	***	0.097	(0.016)	***
ln 가구의료비		0.006	(0.021)		0.022	(0.029)
상수		-1.388	(0.622)	**	-1.144	(1.001)
N		4,512
/athrho		12.888
log likelihood		-855.730

주: * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01

자료: 재정패널조사 4~7차 원자료

<표 5> 주거이동 및 주택다운사이징 영향요인 추정결과 : 순자산

추정모형 1 (1=이사, 주택다운사이징)		이사여부			주택다운사이징 여부
		Coef.	Std. Err.		Coef.	Std. Err.
가구주 연령		-0.009	(0.005)	*	-0.018	(0.009)	**
가구주 성별(1=남)		0.066	(0.108)		0.050	(0.183)
가구주 혼인상태 변화(1=변화)		0.129	(0.215)		0.060	(0.367)
거주지역(1=광역시)		0.195	(0.070)	**	0.139	(0.099)
가구주 소득활동 변화(1=변화)		0.120	(0.120)		0.170	(0.192)
가구교육수준 (중졸 이하)	고졸	0.119	(0.090)		0.209	(0.158)
	초대졸 이상	0.246	(0.101)	**	0.277	(0.152)	*
가구원 수		-0.021	(0.035)		-0.060	(0.060)
가구원 수 감소(1=감소)		0.045	(0.111)		-0.048	(0.167)
ln 가구소득		0.136	(0.059)	**	0.155	(0.082)	*
가구소득 감소(1=감소)		0.002	(0.086)		0.102	(0.152)
ln 가구순자산		-0.122	(0.015)	***	-0.192	(0.017)	***
ln 가구의료비		0.009	(0.021)		0.037	(0.035)
상수		-1.263	(0.624)	**	-0.829	(0.858)
N		4,512
/athrho		13.751
log likelihood		-845.063

주: * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01

자료: 재정패널조사 4~7차 원자료

이변량 프로빗모형은 이산적인 종속변수에 대한 동시의사결정 상황에 적합하다. 즉 주택다운사이징에 대한 의사결정은 주거이동이라는 결정과 동시에 이루어진다는 점에서 이변량 프로빗모형이 프로빗모형에 비해 더 적합한 모형으로 판단된다. 추정모형은 단변량 프로빗모형에서와 마찬가지로 자산과 부채의 구분 기준에 따라 세 가지이다.

<표 6> 주거이동 및 주택다운사이징 영향요인 추정결과 : 거주주택 구분

추정모형 3 (1=이사, 주택다운사이징)		이사여부			주택다운사이징 여부
		Coef.	Std. Err.		Coef.	Std. Err.
가구주 연령		-0.009	0.005	*	-0.017	0.008	**
가구주 성별(1=남)		0.079	0.108		0.086	0.121
가구주 혼인상태 변화(1=변화)		0.119	0.214		0.050	0.232
거주지역(1=광역시)		0.209	0.072	***	0.159	0.085	*
가구주 소득활동 변화(1=변화)		0.109	0.122		0.096	0.134
가구교육수준 (중졸 이하)	고졸	0.089	0.090		0.115	0.140
	초대졸 이상	0.219	0.103	**	0.193	0.149
가구원 수		-0.011	0.035		-0.044	0.051
가구원 수 감소(1=감소)		0.057	0.111		0.030	0.150
ln 가구소득		0.128	0.062	**	0.123	0.081
가구소득 감소(1=감소)		-0.005	0.087		0.033	0.116
ln 가구금융자산		-0.004	0.013		-0.008	0.017
ln 가구부동산자산	거주주택	-0.118	0.013	***	-0.192	0.016
	거주주택 이외	-0.008	0.011		-0.007	0.013	***
ln 가구기타자산		-0.030	0.017	*	-0.037	0.028
ln 가구부채		0.014	0.015		0.029	0.019
ln 가구의료비		0.014	0.021		0.047	0.034
상수		-1.329	0.636	**	-0.959	0.903
N		4,512
/athrho		13.999
log likelihood		-812.786

주: * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01

자료: 재정패널조사 4~7차 원자료

주거이동 및 주택다운사이징의 영향요인을 살펴보면, 세 가지 추정모형에서 일관되게 가구주 연령이 주거이동과 주택다운사이징에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 가구주의 연령이 증가할수록 주거이동 및 주택다운사이징의 가능성이 감소한다. 거주지역과 가구주 교육수준, 가구소득은 세 가지 추정모형에서 모두 주거이동의 영향요인으로 밝혀졌다. 그러나 주택다운사이징에 대해는 추정모형 1에서만 가구주 교육수준과 가구소득, 추정모형 3에서만 거주지역이 영향요인인 것으로 나타났다. 일부 선행연구에서 가구주의 교육수준과 가구소득은 주택다운사이징의 영향요인으로 확인된 바 있다(김용진･손재영, 2014; 정의철･이경애, 2013).

가구의 자산 및 부채가 주거이동과 주택다운사이징에 미치는 영향을 살펴보면, 추정모형 1에서 가구순자산은 주거이동 및 주택다운사이징에 부적인 영향을 미친다. 추정모형 2에서 가구부동산자산과 가구기타자산은 주거이동 및 주택다운사이징에 부적인 영향을 미치지만, 가구부채는 정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 그러나 추정모형 3에서 가구부채는 더 이상 주거이동 및 주택다운사이징의 영향요인이 아니었으며, 가구기타자산은 주거이동에만 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 가구부동산자산 중 거주주택의 가격이 높을수록 주거이동의 가능성이 감소하는 반면, 거주주택 이외의 부동산이 많을수록 주택다운사이징의 가능성은 감소하는 것으로 확인되었다. 거구주택 이외의 부동산은 주거이동의 영향요인이 아니며, 거주주택은 주택다운사이징의 영향요인이 아니었다.

주택다운사이징 관련 선행연구에서 자산의 소득화는 유동성이 높은 금융자산의 처분이 먼저 발생하며 이후 주택자산을 조정한다고 주장하고 있다. 그러나 본 연구에서 금융자산은 주거이동 및 다운사이징에 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다.

Ⅴ. 요약 및 한계

본 연구는 재정패널조사의 4~7차년도(2011~2014년)와 프로빗모형을 이용하여 50세 이상 중고령 자가가구의 주택다운사이징에 영향을 미치는 요인을 살펴보았다. 전체 4,512가구 중 최근 1년간 이사를 경험한 가구는 약 4.4%인 198가구이며, 주택다운사이징에 해당하는 가구는 1.5%인 67가구였다. 반면에 이사를 경험한 가구 중에서 주택다운사이징의 비중은 약 33.8%였다. 즉 최근 1년간 이사한 중고령 자가가구의 약 1/3은 주거소비를 감소시켰지만, 2/3는 주거소비를 유지하거나 증가시킨 것으로 확인되었다.

단변량 프로빗모형을 이용하여 중고령 자가거주 가구의 주택다운사이징 영향요인을 살펴본 결과, 가구주의 연령과 가구부동산자산(거주주택), 가구기타자산, 가구부채, 가구의료비가 영향요인으로 밝혀졌다. 가구주의 연령이 높을수록, 가구부동산자산이 많을수록, 가구기타자산이 많을수록 주택다운사이징의 가능성이 감소하였다. 특히 가구부동산자산을 거주주택과 거주주택 이외로 구분하면 오로지 거주주택만이 주택다운사이징의 영향요인이었다. 반면에 가구부채가 많을수록, 가구의료비지출이 많을수록 주택다운사이징의 가능성이 증가하였다.

가구자산 및 부채에 대해 가장 세분화한 추정모형 3 기준이다.

주택다운사이징에 대한 의사결정은 주거이동이라는 결정과 동시에 이루어진다는 점에서 이변량 프로빗모형이 더 적합한 분석모형일 수 있다. 이러한 측면에서 이변량 프로빗모형을 이용하여 주택다운사이징의 영향요인 분석을 실시하였다. 그 결과  다음과 같은 사실이 확인되었다. 중고령 자가거주 가구의 주택다운사이징 영향요인은 가구주 연령과 가구부동산자산(거주주택 이외)으로 확인되었다. 단변량 프로빗모형과 동일하게 가구주 연령이 높을수록 주택다운사이징의 가능성이 감소하였다. 그러나 가구부동산자산에서는 거주주택 이외의 부동산이 많을수록 주택다운사이징의 가능성이 감소하였으며, 거주주택은 더 이상 영향요인이 아니었다. 또한 가구의료비지출도 더 이상 주택다운사이징의 영향요인이 아니며, 거주지역이 새로운 영향요인으로 확인되었다. 거주지역이 광역시일 경우 주택다운사이징 가능성이 증가하였다.

분석모형에 상관없이 주택다운사이징과 부적인 관계가 밝혀진 가구주 연령에 대해 본 연구는 다음과 같이 해석하고자 한다. 주거소비 조정을 통한 자산의 소득화는 중고령 연령집단 내에서도 보다 젊은 연령에서 이루어진다는 것을 의미한다 할 수 있겠다. 또한 노년기 노인의 주거욕구에서 새로운 장소나 주택으로 이주하는 것 보다는 자신의 주택에서 계속 머물며 살기(aging in place)를 원하는 것이 반영된 것이다.

이상의 결과 본 연구가설에 대한 답은 다음과 같다. 가구 소득의 감소와 금융자산은 주택다운사이징에 유의한 영향을 미치지 않는다(연구가설 1과 연구가설 2). 거주주택 이외의 부동산자산은 주택다운사이징의 영향요인이지만 정적인 관계로 나타났다(연구가설 3). 이는 거주주택 보다는 거주주택 이외의 자산을 처분하는 것이 상대적으로 더 용이할 수 있기 때문에 부적인 관계로 예상한 것과 상반된 결과이다. 여기서 거주주택 이외의 부동산자산과 주택다운사이징의 관계는 역인과관계일 가능성을 무시할 수 없다. 가령 주택다운사이징을 한 가구가 거주주택을 처분하거나 보다 싼 주택으로 주거이동하여 발생한 소득으로, 거주주택 이외의 부동산자산에 투자한 결과일 수 있다. <표 3-2>의 기초통계에서 자가거주 가구의 거주주택가치는 주택다운사이징 가구의 2배 수준이지만, 거주주택 이외의 부동산가치는 1/2 수준으로 확인되었다.

한편 본 연구의 결과는 횡단분석에 의한 것이므로 다음과 같은 한계가 있다. 주거이동, 주택다운사이징은 주택거래비용과 기회비용 등이 매우 크기 때문에 1년 이내 단기 상황에서 결정하기 어려울 수 있다. 가구의 소득이 감소하거나 의료비의 지출이 발생했을 경우 가구는 1년 이상의 기간을 두고 주택다운사이징을 결정하는 것이 현실가능성이 높다고 본다. 따라서 주택다운사이징은 보다 장기적인 연구 또는 종단연구가 적합하다 할 수 있다. 그러나 패널분석을 실시하기에 주거이동 및 주택다운사이징을 경험한 가구의 관측치가 너무 작았다는 점을 밝힌다. 또한 주택자산 처분결정과 관련해서 이론적으로 은퇴를 주요하게 다루고 있지만, 본 연구에서는 이를 정교하게 분석할 수 없었다. 은퇴 가구주를 대상으로 분석하기에는 주거이동 및 주택다운사이징을 경험한 가구의 수가 너무 작았기 때문이다. 따라서 향후 중고령자의 주거이동 또는 주택다운사이징과 관련된 연구에서는 가구주의 은퇴를 고려한 패널분석이 이루어질 필요가 있겠다.

평소 소득활동을 하지 않는 중고령 자가거주 가구는 1,402가구이다. 이 중 최근 1년간 이사경험이 있는 가구는 51가구, 주택다운사이징에 해당하는 가구는 14가구이다.

마지막으로 재정패널조사를 이용하면서 개선사항을 제시하고자 한다. 거주주택면적에 대한 조사를 보다 정확하게 실시할 필요가 있다. 주택다운사이징은 주택면적의 감소를 고려할 수 있다. 그러나 재정패널조사 4~7차 자료에서 t-1기와 t기에 이사한 적이 없는 가구에서 거주주택의 면적이 변한 경우가 상당수 있었다. 따라서 본 연구에서는 부득이 하게 주택면적에 의한 주거서비스 감소를 고려할 수 없었다. 재정패널자료의 클리닝과정에서 이와 관련된 부분을 점검하여 향후 조사에서 보다 정확한 정보를 제공할 수 있도록 개선해야 할 것이다.

참고문헌

김용진ㆍ손재영, ｢중고령 자가거주가구의 주택다운사이징 요인｣, □주택연구□ 제22권 1호, 2014, 29-57.

김준형ㆍ김경환, ｢고령화와 주택시장: 은퇴 전후 주택소비 변화를 중심으로｣, □부동산학연구□ 제17집 제4호, 2011, 59-71.

정의철, ｢고연령 가구의 주택점유형태 변화 결정요인 분석 : 55세 이상 자가점유 가구를 중심으로｣, □국토연구□ 제77권, 2013, 119-136.

정의철ㆍ이경애(2013), ｢고연령 소유가구의 주거이동 및 주택점유형태 결정요인 분석｣, □주택연구□ 제21권 3호, 2013, 37-60.

재정패널조사 홈페이지, http://panel.kipf.re.kr

한국조세재정연구원, 재정패널조사 4~7차년도 원자료.

자산과 소득에 따른 차별출산력 연구

❚김 현 식 *

* 주소: 02447 서울특별시 동대문구 경희대로 26 정경대학 521호. 전화: 02-961-0806
E-mail: sochyunsik@khu.ac.kr

차    례

Ⅰ. 연구관심	137

Ⅱ. 연구 모형	140

Ⅲ. 자료 및 측정	143

1. 자료	143

2. 변수 및 측정	145

Ⅳ. 분석 결과	147

1. 기술 통계	147

2. 모형 추정 결과	155

Ⅴ. 요약 및 논의	160

참고문헌	163

자산과 소득에 따른 차별출산력 연구

Fertility Differentials by Assets and Incomes in South Korea

김 현 식

요 약
	최근 15년간 지속적으로 나타나고 있는 초저출산 현상을 이해하고자 하는 시도로서 이 연구는 자산과 소득변수가 자녀 순위별 출산율에 주는 영향을 경험적으로 검증하고자 한다. 이러한 목적을 위해 재정패널 1-7차 자료를 활용하여 생존 분석 모형으로 분석하였다. 자산과 소득은 거주형태, 거주주택 외 주택소유여부, 주택 외 부동산 소유여부, 금융자산의 크기, 부채의 크기, 가구소득으로 측정하였다. 이 연구의 발견을 요약하면 다음과 같다. 첫째 자녀 출산에 있어 월세 및 기타 형태의 주택에 거주하는 경우는 자가나 전세인 경우에 비해 낮은 출산율을 보이며 금융자산이 많은 여성은 0원인 여성에 비해 출산율이 떨어진다. 둘째 자녀 출산에서는 부채가 없는 여성에 비해 부채가 많은 여성이 출산율이 높았다. 마지막으로 셋째 자녀 출산에 있어서는 가구소득에 따른 출산율의 차이가 매우 뚜렷하게 나타났으며 가구소득이 증가할수록 출산율이 떨어지는 일관된 규칙을 발견하였다. 이렇게 다양한 발견을 이해하기 위한 이론적 틀로서 하나의 생애과정이론을 제안하였다. 핵심주제어: 차별출산력, 자산, 소득, 출산 순위, 생애과정이론 Keyword: fertility differentials, assets, income, parity, life course theory

Ⅰ. 연구관심

한국 사회는 2001년 합계출산율 1.297을 기록한 이후, 2014년 현재까지 합계출산율 1.3 이하를 뜻하는 초저출산(lowest low fertility) 현상을 지속적으로 경험하고 있으며, 이는 세계적 국가비교의 맥락에서도 극히 예외적이다(김현식, 2015a; 통계청, 2015). 이러한 배경 하에 초저출산의 지속으로 인한 인구고령화 및 인구감소에 대한 우려가 확산되고 있으며(김현식, 2015b), 정부도 2005년 저출산·고령사회기본법의 제정과 더불어 매 5년마다 시행계획을 추진하는 등 저출산현상을 완화하고자 범국가적인 노력을 기울이고 있다(이삼식, 2010). 하지만 막대한 예산과 자원 및 시간을 투입하고 있음에도 불구하고 저출산 현상이 완화되고 있다는 경험적 증거를 찾기는 어려운 실정이다(정성호, 2012; 허만형, 허정철, 2012).

출산 행위와 관련한 사회적 행위에 대한 이론적 이해를 향상시키고, 효과적이며 효율적인 정책적 수단을 탐색하려는 맥락 속에서 출산력에 영향을 주는 다양한 요인에 대한 연구가 진행되고 있다. 예를 들어, 여성의 출산 및 양육 관련 어려움과 사회적 도움 추구행위에 대한 탐구로서 김현식·김지연(2012)은 부모동거가 첫째 자녀 출산에 유의미한 영향을 주는지 탐구하고 있으며, Kim(2014)은 여성의 노동시장참여가 출산에 영향을 주는지 살피고 있다. 이에 더해, 여성 임금근로자의 소득효과를 검증하고 가족 내 여성의 지위가 출산율에 주는 영향을 탐구하고자 Kim(2015)은 여성의 임금과 가구 내 임금의 비율이 출산에 영향을 주는가를 경험적으로 고찰하였다.

이렇듯 다양한 영역에서 연구가 이루어지고 있지만, 이 연구에서는 자산과 소득이 출산율에 미치는 영향을 경험적으로 검증하고자 한다. 이 주제에 대한 연구는 상당히 오래된 역사를 가지고 있으나, 이론적인 면에서 체계화를 시작한 것은 Gary Becker(1960, 1965; Becker & Lewis, 1973)라는 것이 정설이다. 애초 가구소득에 따른 출산 자녀수를 설명하고자 발전된 Becker의 이론이 시간과 자원이라는 측면에서 자산이라는 변수에도 적용될 수 있다고 보고 여기에서는 이 이론을 간략히 설명한다.

가구소득이 높을수록 자원이 많기 때문에 자녀수가 많을 것이라는 것이 일반적인 믿음이었지만 정반대로 가구소득이 많은 사람들이 자녀수가 적다는 것이 경험적인 법칙이었다는 것이 Becker 이론의 배경을 이룬다. 이런 면에서 가구소득이 높은 경우 자녀수가 낮아지는 사회이론을 재구성할 필요가 생긴다. Becker(1960, 1965)에 따르면 소득효과로 인해, 즉 소득이 높아지면 가용한 자원이 많아지기 때문에 한 자녀 당 사용할 수 있는 자원도 많아져서, 소득이 높은 가구에 속한 여성의 출산력이 높을 것으로 예측해 볼 수 있다. 하지만 적어도 두 가지 측면에서 이러한 이론은 반박을 받고 있다. 우선은 자녀의 수에 대한 수요와 질에 대한 수요가 소득에 따라 탄력성이 다르고 후자의 경우가 더 크다는 주장이 있다. 그렇기 때문에 소득이 올라갈수록 자녀의 수보다는 질을 선호하게 되고, 따라서 소득이 많은 가구는 자녀의 질에 대한 투자가 커서 절대적 수는 줄어들게 될 것이다. 또한 기회비용이라는 관점도 소득의 상승이 자녀 출산으로 이어지지는 않는다는 예측을 가능하게 한다. 즉 소득이 높으면 자녀를 출산하고 양육하는데 드는 기회비용이 높기 때문에 출산을 꺼릴 수 있고, 그럼으로써 소득이 높은 가구의 여성은 낮은 출산율을 보일 것이다. 이렇듯 상반되는 이론이 존재하기 때문에 이론적 가설을 경험적으로 검정하는 것이 매우 중요하다.

한국에서도 이러한 이론적 가설에 대한 검증을 시도한 여러 선행 연구들이 있다. 예를 들어, 김두섭(2007)은 IMF 경제위기 전후로 사회경제적 지위와 출산력에 변화가 생겼다고 보면서 IMF 이후 중산층의 출산력이 가장 높고 하층이나 상층에서는 출산력이 상대적으로 작다는 발견을 보고하였다. 김현숙(2007)은 2003년 출산력 조사를 활용하여 보다 직접적으로 Becker의 가설을 검정한 바 있는데, 40세 이상에서는 소득효과가 커서 소득이 많을수록 자녀수가 많지만 40세 미만에서는 소득효과보다 대체효과가 커서 소득이 많을수록 자녀수가 적다는 결론을 내렸다. 이 연구와 가장 밀접한 관련을 맺고 있는 김현식(2012)의 연구는 한국 노동패널 1-11차 자료를 분석한 후 가구소득과 거주형태가 자녀 출산 위험에 단순하지 않은 복합적인 영향을 준다는 발견을 보고하고 있다. 즉 첫째 자녀 출산의 경우 가구소득은 출산율에 영향을 주지 않지만, 월세에 거주하는 여성은 전세에 거주하는 여성에 비해 낮은 출산율을 기록하였다. 하지만 둘째 자녀 출산의 경우에는 두 변수 모두 출산율에 영향을 주지 않고 있음을 보여주었다.

이러한 선행연구들에 기초하여 이 연구는 자산과 가구소득이 출산율에 주는 영향을 경험적으로 분석한다. 특정 변수가 출산율에 주는 영향을 인과적 추론의 입장에서 파악하기 위해 혼동변수(confounding variable)를 통제할 필요가 있다(Morgan & Winship, 2007; Wooldridge, 2002). 통계적 통제를 하기 위해 사용한 생존 분석 모형 중 콕스비례위험모형(Cox proportional hazards model)과 이산시간위험모형(discrete time hazard model)을 활용하는데, 2장은 이러한 모형에 대해 기술한다. 이어지는 3장은 자료와 변수의 측정에 대해 살펴본다. 여기서 분석하는 1~7차 재정패널에 대해 기술하며 자녀 순위에 따라 달라지는 영향을 고려하기 위해 첫째, 둘째, 셋째 자녀 출산 자료로 구분한 방법을 제시한다(Cleves, Gould, & Gutierrez, 2004; Klein & Moeschberger, 2003; Singer & Willet, 2003). 이 연구의 핵심이라고 할 수 있는 4장에서는 분석 결과를 제시한다. 변수 값에 따른 출산율의 차이를 그림으로 제시하며, 통계 모형 추정 결과를 보여줄 것이다. 마지막 장에서는 이러한 분석 결과로 도출된 발견들을 설명하기 위해 하나의 생애과정이론을 제시하였다.

Ⅱ. 연구 모형

이 연구에서 설정한 연구 가설들을 검정하기 위해 사건사 분석(event history analysis)이라고도 알려진 생존 분석(survival analysis) 모형을 활용하여 재정패널 1차~7차 자료를 분석한다(Cleves, Gould, & Gutierrez, 2004; Klein & Moeschberger, 2003; Singer & Willet, 2003). 이 유형의 분석은 특정 사건이 발생할 위험에 처한 사례들이 그 사건이 발생할 때까지의 시간을 분석하는 것으로 자녀 출산을 핵심 사건으로 다루는 현재의 연구에 매우 적합한 분석 방법이다. 특히 연구 설계 상 모든 사례가 사건을 겪을 때까지 관찰할 수 없을 때 관찰이 종료되는 시점까지 사건을 겪지 않은 사례들이 발생하고, 이들을 지속적으로 관찰했다면 이 사건이 발생했을 것이라고 가정할 수 있다면 이 사례들을 우측절단(right censoring) 되었다고 하는데, 생존 분석은 이러한 우측절단 자료에 가장 적합한 분석 방법이다.

생존 분석에서 가장 중요한 개념이 위험률(hazard rate)이라고도 불리는 위험(hazard)이다. 생존 분석에서 위험은, 두 시점이 있다고 할 때 시작 시점이 되기까지 사건을 겪지 않았다는 조건 아래 두 시점 사이에 사건이 일어날 확률을 시점이 시간 길이로 나누어준 것으로, 두 시점의 기간이 0에 가까워질 때의 순간 측정치이다. 수학적인 정의는 다음과 같다.

[eqn: h(t)= Lim _{TRIANGLE t -> 0} {{Pr(t+ TRIANGLE t>T>t|T>t)} over {TRIANGLE t}}]	(1)

언뜻 보기에 해석이 어려운 이 개념은 인구학에서 많이 사용하는 율(rate)의 개념과 유사하다. 즉 율은 어떤 기간 동안 사건의 수를 사례들이 위험에 처해 있었던 시간으로 나누어준 것인데, 위험은 특정 시간의 순간 사건율(instantaneous event rate)과 동일한 개념으로 이해할 수 있다(Preston, Heuveline, & Guillot, 2001). 따라서 현재 연구의 맥락에서 위험은 특정 시점의 순간 출산율을 의미하는 것으로 해석할 수 있다. 여하튼 많은 생존 분석 모형은 이러한 위험을 다양한 변수의 함수로 모형화하는 방향으로 발전하였다.

질문지 조사와 같은 관찰 자료를 사용하는 경우, 인과 변수(causal variable)가 결과 변수(response variable)에 주는 인과적 영향을 살펴보기 위해서는 혼동 변수(confounding variable)를 통제할 필요가 있다(Morgan & Winship, 2007). 혼동 변수는 인과 변수와 결과 변수 모두에 영향을 주는 변수로, 이러한 변수를 통제하지 않으면 경제학에서 누락변수편의(omitted variable bias)로 널리 알려진 문제가 생긴다(Wooldridge, 2002). 따라서 혼동 변수를 통제하기 위해 회귀 모형을 사용하는 것이 일반적인 방법인데, 이 연구에서는 콕스비례위험모형(Cox proportional hazards model)에 더해 이산시간위험모형(discrete time hazard model)을 활용한다(Cleves, Gould, & Gutierrez, 2004; Klein & Moeschberger, 2003; Singer & Willet, 2003).

조금 더 자세한 설명을 하자면 콕스모형은 다음과 같은 형태로 표현된다.

[eqn: h(t)=h _{0} (t)exp( beta A+ alpha X)]	(2)

위 식에서 [eqn: h(t)]는 시간 [eqn: t]에서의 위험을 뜻하며 [eqn: h_{ 0}(t)]는 [eqn: t] 시기의 기본위험(baseline hazards)이라고 불린다. [eqn: A]는 자산변수이며 [eqn: X]는 혼동변수를 뜻하고 [eqn: beta]와 [eqn: alpha]는 각 변수들과 연관된 계수 값들이다. 여기에서 설명의 편의를 위하여 자산변수는 하나이고 혼동변수 또한 하나로 설정하였으나 둘 이상의 변수로 확장하는 것은 매우 쉬운 일이고 실제 분석에서도 다양한 자산 및 소득변수와 혼동변수를 고려할 것이다.

<식 2>에서 [eqn: h_{ 0}(t)]가 기본위험이라고 불리는 이유는 설명 변수인 [eqn: A]와 [eqn: X]가 0의 값을 가질 때의 위험을 나타내기 때문이다. <식 1>을 살펴보면 설명변수들의 값이 변하면서 [eqn: t] 시기의 위험인 [eqn: h(t)]가 비례적으로 변한다는 것을 알 수 있다. 예를 들어, 자산을 나타내는 변수가 현재의 거주 주택 외의 다른 주택 소유 여부를 나타내는 변수이고, 다른 주택을 소유하고 있다면 1의 값을 갖고 그렇지 않다면 0의 값을 갖는다고 가정해 보자. 이 경우 다른 변수를 통제한 상태에서 다른 주택이 있다면 [eqn: (h(t)|A=1)=h _{0} (t)exp(1* beta + alpha X)]이고, 반대의 경우는 [eqn: (h(t)|A=0)=h _{0} (t)exp] [eqn: (0* beta + alpha X)]이다. 따라서,

[eqn: {(h(t)|A=1)} over {(h(t)|A=0)} = {h _{0} (t)exp(1* beta + alpha X)} over {h _{0} (t)exp(0* beta + alpha X)} =exp( beta )]	(3)

즉, 각 변수의 계수는 변수의 값이 한 단위 변할 때 위험이 [eqn: exp( beta )]배가 된다. 이렇게 위험이 비례적으로 변하는 특성으로 인해 이 모형은 비례위험모형이라고 알려져 있다. 이 모형에 대한 연구가 잘 되어있어 통계적 특성이 널리 알려져 있고, 아마도 이런 이유로 생존 분석에서 가장 많이 사용되는 모형이다. 하지만 위험이 비례적으로 변한다는 가정이 충족되지 않는다면 콕스모형으로 추정한 변수의 계수에 대한 모수 추론에 문제가 생길 수 있다(예를 들어, Schemper, 1992). 재정패널 자료를 분석하여 만든 위험분포에 관한 그래프를 보면(5장 1절의 그림 참조), 시간에 따른 위험이 비례적인 모습을 나타내지 않는 경우가 많이 나타나는 것을 볼 수 있는데 이런 면에서 콕스모형만을 사용하는 것은 오류의 여지를 남긴다.

이렇게 비례위험모형에 대한 가정이 어긋나는 경우를 대비하여 이 연구에서는 흔히 이산시간위험모형(discrete time hazard model)이라고 알려진 모형 또한 추정할 것이다. 이산시간위험모형은 다음과 같은 로짓모형으로 나타낼 수 있다(Singer & Willet, 2003).

[eqn: ln {h(t)} over {1-h(t)} = beta A+ alpha X+ sum _{t} ^{} gamma _{t} *I(T=t)]	(4)

위 식에서 [eqn: I()]는 지수함수(indicator function)를 나타내는 것으로 괄호 안에 들어 있는 조건이 참의 값을 가질 때는 1의 값을 갖게 되고 거짓의 값을 가질 때는 0의 값을 갖게 된다. 따라서 [eqn: sum _{t} ^{} gamma _{t} *I(T=t)]는 관찰이 시작된 처음시기, 즉 우리의 경우 20세 첫 달부터 49세 마지막 달까지의 지수함수를 모형에 포함한 후 계수를 추정한다는 것을 의미한다. 그리고 각 달의 계수, 즉 [eqn: gamma _{t}]는 모든 변수가 0의 값을 가질 때 기본 로그위험오즈를 표시하게 된다.

하지만 이 연구와 같이 매달의 결과를 측정하지만 상대적으로 사건을 경험한 사례수가 그리 많지 않은 자료를 분석할 경우 모든 지수함수를 모형에 사용하여 계수를 추정하는 것은 쉽지 않다. 이러한 경우 시간에 따른 기본 로그위험오즈에 일정한 형태의 함수관계를 가정하는 모형을 사용할 수 있다(Singer & Willet, 2003: 12장). 시간에 따른 위험이 2차 함수의 형태를 띤다는 여러 선행연구의 발견과(김현식, 2012; 김현식, 김지연, 2012a, 2012b; Kim, 2014; Kim, 2015). 경험적 분석을 제시하는 장에서 보게 될, 2차 함수 형태를 보이는 여러 위험함수(hazard function) 그림들은 기본 로그위험오즈가 2차 함수 형태를 띨 것이라는 가정을 정당화 해준다. 따라서 이 연구에서는 다음과 같은 모형을 추정한다.

[eqn: ln {h(t)} over {1-h(t)} = beta A+ alpha X+ gamma _{1} *T+ gamma _{2} *T ^{2}]	(5)

Ⅲ. 자료 및 측정

1. 자료

자산과 소득이 자녀 출산에 주는 영향을 살펴보기 위해 이 연구에서는 1~7차년도 재정패널을 분석한다. 한국조세재정연구원은 “조세정책과 행정을 연구하고 분석하는데 활용할 수 있는 실증적인 조사 자료를 수집하기 위해” 가구 단위의 조세-지출-복지에 관한 설문 조사를 실시하여 재정패널 자료를 발간하고 있다(한국조세재정연구원, 2015). 재정패널은 다음 절에서 상술하는 것처럼 가구 수준 자산의 다양한 형태 및 크기에 대한 정보가 가용하고 신입가구원의 한 형태로 출생에 대한 정보를 수집하였기 때문에 이 연구의 분석 목적에 가장 적합한 자료의 하나로 판단된다. 자녀 출산 위험이 있는 여성에 대한 다양한 정보가 가용하기 때문에 혼동변수로 활용할 수 있는 다양한 변수가 측정되었다는 것 또한 언급할 만한 장점이다.

한국조세재정연구원은 2008년 처음으로 재정패널 실사를 실시하여 이전에 조사에 응답한 패널들을 매년 추적 조사하는 종단조사로 구축한 후 2014년까지 7차 조사를 진행하였다. 재정패널에서는 1차 년도에 5,014가구를 표집하고, 2차 년도에 탈락한 가구를 보충하기 위해 새로 표집한 620가구를 포함하여 원표본 가구를 구축한 후 이들에 대한 추적 조사가 이루어진다. 원표본의 모집단은 제주도와 도서 산간지역을 제외한 전국의 가구로, 표본은 2005년 인구주택총조사를 표집틀로 활용하여 2단계 집락추출법으로 추출하였다. 사망이나 해외이민으로 조사를 더 이상 진행할 수 없는 가구들을 제외하고 조사가 가능한 원표본 가구의 표본유지율은 7차 조사를 기준으로 79.7%로서 매우 높은 유지율을 보이고 있다.

재정패널은 6차 및 7차 년도에 2008년과 2012년 사이 출산 경험에 대한 조사를 실시하였으나 이 연구에서는 이 자료를 활용하지 않고 매년의 가구 구성원에 대한 정보를 활용하여 출산 자료를 구축하였다. 즉, 매년의 여성과 자녀를 연결하고 7년간의 연결 사례를 모은 후 자녀의 생년월을 활용하여 1차부터 7차까지의 기간에 출생하였는가를 판단하였다. 재정패널은 5차 년도까지 가구주와의 가구 구성원의 관계를 명확하게 구분하지 않아, 예를 들어 첫째 자녀인지 둘째 자녀인지를 구분하지 않아 각 년도의 여성과 자녀를 연결하는 과정이 쉽지 않았다. 다만 이러한 문제가 발생하는 경우는 세 세대 이상의 가구원들이 동거하는 가구 중 자녀 출산 위험이 있는 두 번째 세대에 복수의 여성이 있는 경우인데 이런 사례들이 많지 않았다. 특히 혼인 상태인지를 고려했을 때 두 번째 세대에서 혼인 상태의 여성이 복수인 경우는 극히 드물었다. 따라서 보다 원활한 연결을 진행하기 위해 혼인 상태에 있는 여성만을 추출하였으며, 이런 점에서 이 연구는 전체 여성이 아니라 혼인 상태에 있는 여성의 출산력에 대한 분석이라는 점을 유념할 필요가 있다. 이런 결정 하에 자료를 구성하였음에도 불구하고 복수의 여성이 존재하는 경우에는 직접 자료를 보고 연령대와 자녀의 출생 시점을 살펴본 후 여성과 자녀를 연결시켰다.

이런 방식에 더해 이 연구에서는 여성의 연령을 20세부터 49세로 제한하였다. 여성의 가임기에 대한 고려로 인해 출산력에 대한 연구는 15세부터 49세를 사용하는 것이 보편적인데 이 연구에서는 앞서 밝힌 것처럼 혼인 상태에 있는 여성만을 연구 대상으로 설정했기 때문에, 그리고 20세 이전에 결혼한 사례는 거의 없었기 때문에, 하한 연령을 20세로 결정하였다. 또한 이 연구에서 사용하는 변수 중 하나의 변수 값에라도 누락이 있으면 그 사례는 제거하는 완전사례법을 사용하여 분석 자료를 만들었다. 결측 자료를 다루는데 있어 이 방법이 가장 이상적이지는 않지만, 크게 문제가 되지 않으면서 간편하게 활용할 수 있는 특성 때문에 광범위하게 활용되는 방법이다(Allison, 2002).

출산 위험을 측정하는 시간에 차이가 있고, 자녀 순위에 따라 출산력에 영향을 미치는 변수가 다르다는 선행 연구의 발견이 있기 때문에(김현식, 2012; Kim, 2014, 2015), 자녀 출산 순위에 따라 첫째 자녀 출산, 둘째 자녀 출산, 셋째 자녀 출산에 대한 세 개의 자료를 만들었다. 첫째 자녀 출산은 여성이 출생하자마자 위험이 시작된다고 볼 수 있기 때문에 월 단위로 측정한 연령을 분석 시간(analytical time)으로 설정하였다. 분석에서 혼인 상태에 있는 여성만을 포함했기 때문에 결혼 년 월부터 위험이 시작된다고 보고 실제 자녀 출생까지의 시간을 측정하는 것이 더 정확한 측정방법일 수 있으나 이에는 초혼과 재혼을 고려해야하는 복잡한 문제가 생기고, 무엇보다 재정패널에는 결혼 년 월에 대한 정보가 없기 때문에 이를 사용할 수는 없었다. 향후 여성의 결혼 년 월에 대한 정보가 있는 자료를 활용하여 차별 출산력을 연구할 때는 이런 문제를 상세히 고려할 필요가 있다. 둘째 및 셋째 자녀 출산은 이전 순위 출산이 이루어진 달부터 위험이 시작되는 것으로 인식한 후 주어진 순위의 자녀가 출생하기까지의 시간을 월 단위로 측정하였다. 넷째 이상의 자녀가 태어난 경우도 있었으나 분석을 시도하기에는 사례가 너무 적었기 때문에 이 연구에서는 셋째 자녀 출산까지만 분석의 대상이 되었음을 밝힌다.

2. 변수 및 측정

자산과 소득관련 변수는 거주형태, 현재 거주 주택 외 소유주택 여부, 주택 이외의 보유 부동산 여부, 금융자산의 양, 부채 양, 월평균 총 가구소득으로 이루어져 있다. 거주형태는 자가, 전세, 월세 및 기타의 세 가지 범주로 구분하였으며 회귀분석에서는 자가를 기준으로 두 개의 가변수(dummy variable)를 만들어 사용하였다. 현재 거주 주택 외 소유주택 여부와 주택 이외의 보유 부동산 여부는 모두 이런 자산이 있으면 1의 값을 갖고 그렇지 않으면 0의 값을 갖는 지수변수(indicator variable)로 구성하였다.

금융자산에 포함된 항목은 은행 등 금융기관 예적금, 펀드 가입 금액, 채권 보유 금액, 주식 보유 금액, 저축성 및 연금성 보험, 빌려준 돈, 기타 금융자산과 주택마련저축 또는 주택마련펀드 불입 금액이었다. 1차년도 조사에서는 저축성 및 연금성 보험 항목이 없었기 때문에 여타 차수의 조사와 비교 가능성의 문제가 제기될 수 있다. 여기에서는 2차 년도에 금융자산에 대한 정보가 있는 경우 이를 1차 년도 정보로 사용하는 것을 원칙으로 하되, 2차년도의 정보가 없다면 1차 년도 금액을 합한 값을 사용하였다. 모든 항목의 금액을 더한 후 0월, 0원 초과 1,000만 원 이하, 1,000만 원 초과 3,000만 원 이하, 3,000만원 초과의 네 범주로 구분하여 범주형 변수로 사용하였다. 회귀분석에서는 0원을 기준으로 세 개의 가변수를 만들어 분석에 사용하였다.

부채 항목은 정부지원 주택자금 대출, 학자금 대출, 금융기관 대출, 기타 대출로 이루어져 있다. 모든 부채 금액을 더한 후 금융자산과 마찬가지로 네 개의 범주를 구분한 후 범주형 변수로 취급하였다. 회귀분석에서는 0원을 기준으로 세 개의 가변수를 구성하였다. 월평균 총 가구소득은 200만 원, 400만 원, 600만 원을 기준으로 네 개의 변수 값을 구성하였으며 이 변수 값들을 범주형으로 인식하고 분석에 활용하였다. 특정 해당 값은 아래 범주에 속하는 것으로 간주하였는데, 예를 들어 두 번째 범주는 200만 원 초과 400만 원 이하를 의미한다. 회귀분석에서는 200만 원 이하를 기준으로 세 개의 가변수를 만들어 분석에 사용하였다.

혼동변수로는 가구원 수, 여성의 가구 내 세대 위치, 출생 코호트, 교육수준, 노동시장참여여부, 거주지역이 고려되었다. 가구원 수는 3인 이하, 4인, 5인 이상의 세 가지 범주로 이루어져 있으며 회귀분석에서는 3인 이하를 기준으로 두 개의 가변수를 만들었다. 여성의 가구 내 세대 위치는 가구주이거나 가구주의 배우자이면 0의 값을 갖고, 그 외의 경우는 1의 값을 갖는 지수변수인데, 그 외의 경우는 거의 대부분 가구주의 자녀를 의미한다. 출생 코호트는 여성이 출생한 년도를 의미하는데, 1960년대, 1970년대, 1980년대 이후의 세 범주로 측정하였다. 회귀분석에서는 1960년대 출생을 기준으로 두 개의 가변수를 생성하였다. 교육수준은 중졸 이하, 고졸, 대졸 이상으로 구분하였으며 이 또한 범주형 변수로 취급하였다. 회귀분석에서는 중졸 이하를 기준으로 두 개의 가변수를 구성하였다. 여성이 노동시장에 참여하는지 또한 매우 중요한 변수라는 것이 알려져 있기 때문에(Kim, 2014), 혼동변수로 고려하였다. 이 변수는 주부이면 0의 값을 갖고, 노동시장에 참여하고 있으면 1의 값을 갖는 지수변수이다. 마지막으로 거주 지역을 측정하였는데, 이 변수는 서울특별시를 포함하는 광역시, 여타의 시 단위 지역, 군 단위 지역의 세 범주로 측정되었다. 회귀분석에서는 광역시를 기준으로 두 개의 가변수를 측정하였다.

Ⅳ. 분석 결과

1. 기술 통계

다음 쪽부터 제시된 <표 1>에 자료의 기술 통계를 보여주었다. 생존 분석 자료는 각 사례가 여러 시기 동안 관측되기 때문에 어떤 기술 통계가 좋은 것인가에는 논쟁의 여지가 있으나 여기에서는 사례들이 위험에 놓여 있던 년 수와 출생 자녀수, 그리고 출생 자녀수를 년 수로 나눈 출산율을 제시한다. 인구학에서 율의 개념이 특정 사건 수를 위험에 놓인 시간으로 나누는 것이라는 것을 생각했을 때 여기서 제시하는 출산율은 인구학적 의미의 출산율에 가장 근접한 개념으로 이해할 수 있다.

<표 1>을 보면, 첫째 자녀 출산 자료에 한 번이라도 관측된 여성 수는 370명이며 이들은 약 820년 동안 관측되었다. 이들 중 164명이 첫째 자녀를 출산하였으며 출산율은 0.200명으로 나타난다. 이 경우 출산율은 출생 자녀수를 위험에 놓인 년 수로 나눈 값이므로 1년에 얼마나 많은 자녀를 낳는가를 보여주는 지표로 이해할 수 있다. 여타의 연구에서 제시하는 첫째 자녀 출산율과 비교해 볼 때, 상당히 큰 수치임을 알 수 있는데, 이는 혼인한 여성만이 자료에 포함되었기 때문이다. 이런 면에서 <표 1>에서 제시한 출산율은 혼인 출산율이라고 해석되어야 한다. 둘째 자녀 출산 자료에 한 번이라도 관찰된 여성의 수는 937명이며 이들은 2,974년 간 관측되었고, 이들 중 286명이 둘째 자녀를 출산하였다. 둘째 자녀의 출산율은 0.096명으로 첫째 자녀에 비해 크게 줄어든 것을 알 수 있다. 셋째 자녀 출산 자료에는 1,866명의 여성이 있었으며 이들은 총 7,952년 동안 관찰되었다. 이들 중 101명만이 셋째 자녀를 출산하여 출산율은 0.013에 지나지 않는다.

첫째, 둘째, 셋째 자녀 출산 자료에 관한 기본적인 통계를 분석해 보면, 자녀 순위가 올라갈수록 포함된 여성 수가 현저히 늘어난다는 것과 출산율이 급격하게 떨어진다는 것을 알 수 있다. 이러한 두 현상이 나타나는 공통 원인은 자녀 순위가 올라갈수록 출산을 꺼리기 때문인 것으로 이해할 수 있다. 먼저 여성의 수가 커지는 이유는 저순위 자녀 출산의 경우 이미 출산을 경험하였기 때문에 많은 이들이 출산 위험에 포함되지 않은 반면에 고순위 자녀는 출산하지 않으므로 고순위 자녀 출산 위험에 놓여 있으나 위험 집단에서 빠져나가지 않기 때문이다. 또한 출산율이 떨어지는 것은 고순위 자녀 출산을 꺼리는 직접적인 지표로 이해할 수 있다.

거주형태에 따른 출산율이 차이를 보면 첫째 자녀 출산의 경우 자가와 전세에 거주하는 여성은 출산율에서 큰 차이를 보이지 않지만 월세 및 기타에 거주하는 여성은 매우 낮은 출산율을 보이고 있다. 하지만 둘째 자녀를 거쳐 셋째 자녀로 가면 거주형태에 따른 출산율의 격차가 줄어들다 역전현상이 발생하는 것을 볼 수 있다. 즉 둘째 자녀출산의 경우 자가와 전세에 사는 여성의 출산율은 월세 및 기타에 거주하는 여성의 출산율에 비해 약간 높은 수준을 보이고 있으나 그 격차는 크게 감소하였는데 이는 자가와 전세에 거주하는 여성들의 출산율이 급격하게 떨어지지 때문이다. 하지만 셋째 자녀로 가면 월세 및 기타에 거주하는 여성의 출산율이 떨어지기는 하지만 자가와 전세에 거주하는 여성의 출산율이 훨씬 크게 떨어져서 월세 및 기타에 거주하는 여성의 출산율이 높게 나타나고 있다.

<표 1> 자료의 기술 통계

	첫째 자녀 출산			둘째 자녀 출산			셋째 자녀 출산
	(N=370)1)			(N=937)1)			(N=1,866)1)
	년수	자녀수	출산율	년수	자녀수	출산율	년수	자녀수	출산율
전체	820	164	0.200	2,974	286	0.096	7,952	101	0.013
거주형태
자가	289	64	0.222	1,441	118	0.082	4,728	48	0.010
전세	275	81	0.295	992	126	0.127	2,248	31	0.014
월세 및 기타	257	19	0.074	541	42	0.078	976	22	0.023
타 주택소유
없음	715	142	0.199	2,515	249	0.099	6,379	88	0.014
있음	106	22	0.208	459	37	0.081	1,573	13	0.008
타 부동산 소유
없음	757	153	0.202	2,712	270	0.100	6,919	91	0.013
있음	63	11	0.175	263	16	0.061	1,034	10	0.010
금융자산
0	111	23	0.207	448	33	0.074	1,145	22	0.019
≤1,000만 원	295	56	0.190	1,019	110	0.108	2,444	41	0.017
≤3,000만 원	216	51	0.236	773	75	0.097	1,919	18	0.009
>3,000만 원	198	34	0.172	734	68	0.093	2,445	20	0.008
부채
0	562	109	0.194	1,942	169	0.087	4,771	48	0.010
≤1,000만 원	60	14	0.233	262	27	0.103	715	11	0.015
≤3,000만 원	113	19	0.169	341	39	0.114	1,050	21	0.020
>3,000만 원	86	22	0.255	430	51	0.119	1,417	21	0.015
월 가구소득
≤200만 원	254	24	0.094	612	51	0.083	1,090	32	0.029
≤400만 원	333	87	0.261	1,422	162	0.114	3,477	51	0.015
≤600만 원	134	36	0.269	593	48	0.081	1,979	14	0.007
>600만 원	99	17	0.172	348	25	0.072	1,407	4	0.003
가구원 수
3인 이하	752	136	0.181	2,666	259	0.097	1,029	11	0.011
4인	40	19	0.479	191	11	0.058	6,169	78	0.013
5인 이상	29	9	0.312	117	16	0.137	754	12	0.016

주: 1) N은 자료에 한 번이라도 포함되었던 여성 수를 의미한다.

<표 1> 계속

	첫째 자녀 출산			둘째 자녀 출산			셋째 자녀 출산
	(N=370)1)			(N=937)1)			(N=1,866)1)
	년수	자녀수	출산율	년수	자녀수	출산율	년수	자녀수	출산율
여성 세대
가구주	686	130	0.190	2,822	267	0.095	7,774	97	0.012
자녀 및 기타	135	34	0.253	152	19	0.125	178	4	0.022
출생 코호트
1960년대	289	2	0.007	1,041	5	0.005	3,870	4	0.001
1970년대	273	66	0.242	1,328	163	0.123	3,630	76	0.021
1980년대 이후	259	96	0.371	605	118	0.195	452	21	0.046
교육수준
중졸 이하	81	5	0.062	197	5	0.025	356	2	0.006
고졸	345	49	0.142	1,184	88	0.074	3,770	50	0.013
대졸 이상	395	110	0.279	1,594	193	0.121	3,827	49	0.013
노동시장참여
주부	328	71	0.216	1,765	214	0.121	4,672	78	0.017
노동시장참여	492	93	0.189	1,209	72	0.060	3,280	23	0.007
거주 지역
광역시	433	92	0.212	1,568	140	0.089	4,000	40	0.010
시 단위	302	63	0.208	1,254	135	0.108	3,671	52	0.014
군 단위	85	9	0.107	153	11	0.072	281	9	0.032

주: 1) N은 자료에 한 번이라도 포함되었던 여성 수를 의미한다.

거주형태에 따른 차별 출산력이 시간의 흐름과 함께 어떤 형태로 나타나는지를 살펴보기 위해 다음의 그림에 위험 곡선을 제시하였다. 앞서 논의한 것처럼 위험(hazard)는 특정 시기의 순간 출산율로 해석할 수 있기 때문에 다음 그림은 출산율 곡선을 보여주는 것으로 읽을 수 있다. 아래 그림을 해석할 때, y-축에서 나타나는 출산율이 <표 1>에서 제시된 출산율에 비해 크게 줄어드는 것을 알 수 있는데 이는 <표 1>에서 출산율은 년 단위를 취한 반면, 위 그림에서는 월 단위로 출산율을 취했기 때문이다. 따라서 위 그림을 년 단위로 바꾸기 위해 출산율에 12를 곱한 후 평균을 취하면 <표 1>에서 제시하는 출산율과 유사한 것을 확인할 수 있다.

[그림 1] 거주형태에 따른 차별 출산율

위 그림을 보면 출산율은 위험 초기에 상승하다가 이후 떨어지는 모습을 보이고 있어 방법론 관련 논의에서 밝혔던 것처럼 위험 함수를 2차 함수로 모형화하는 것이 적절하다는 것을 알 수 있다. 또한 차별 출산율이 비례적으로 나타나기 보다는 어느 시간에서 겹치거나 역전되는(cross-over) 현상이 나타나기 때문에 콕스모형이 그리 적절한 것은 아니라는 것을 알 수 있다.

현재의 논의와 밀접한 부분과 연관하여 거주형태에 따른 차별 출산력을 보면 첫째 자녀의 경우 자가와 전세는 크게 구별되지 않지만 월세 및 기타의 경우에는 출산율이 떨어지는 것을 볼 수 있다. 둘째 자녀로 가면 위험 초기에는 전세에 사는 여성의 출산율이 가장 높게 나타나지만 이후 거주형태에 따른 출산율의 차이가 없어지는 것을 발견한다. 마지막으로 셋째 자녀 자료에서는 월세 및 기타 방식으로 거주하는 여성의 출산력이 높게 나타나지만 모든 형태의 거주 유형에서 출산력이 낮아 그 차이는 매우 미미한 것으로 판단된다.

타 주택소유 여부와 관련된 부분을 <표 1>에서 살펴보면 현재의 주택 이외에 다른 소유 주택이 있건 그렇지 않건 출산율에 큰 차이는 없는 것 같다. 다시 말해 첫째 자녀이건, 둘째 자녀이건, 셋째 자녀이건에 상관없이 타 주택을 소유했는지의 여부에 따라 여성의 출산율에는 눈에 띠는 차이를 보이지 않고 있다. 물론 타 주택을 소유하지 않은 여성들의 위험 노출 시간이 많은 것으로 보아 이들이 다수를 이루고 있으나 그만큼 낳은 자녀수가 많아 출산율에서는 차이를 보이지 않고 있다. 이러한 관찰은 주택 이외의 토지나 건물 소유 여부에도 적용되는 것으로 판단된다. 즉 여타의 부동산을 소유하였거나 그렇지 않거나에 상관없이 유사한 수준의 출산율을 보이고 있는데 이는 자녀의 출산순위와 무관하다.

금융자산과 관련된 차별 출산율을 살펴보면 첫째 자녀의 경우 뚜렷한 규칙을 파악하기 어려울 정도로 자산의 크기에 따른 출산율의 일관된 변화가 없는 것 같다. 하지만 둘째 자녀에서 셋째 자녀로 갈수록 자산이 적은 여성의 출산율이 상대적으로 큰 현상을 보이고 있다. 예를 들어 셋째 자녀 출산에서는 금융자산이 많을수록 출산율이 떨어지는 일관된 현상을 본다. 부채에 따른 출산율의 차이를 보면 약간 다른 유형이 나타나는데, 첫째 자녀나 셋째 자녀의 경우 일관된 규칙을 찾기 어렵지만 둘째 자녀 출산에서는 부채가 많을수록 출산율이 올라가는 규칙성이 보인다. 이를 더 자세히 살펴보기 위해 시간에 따른 출산율 변화를 [그림 2]에 제시하였다.

[그림 2]를 보면 첫째 자녀 출산과 관련된 출산율 곡선이 부채 정도에 따라 일관된 경향을 보이기보다는 복잡하게 얽혀 있어 특정한 규칙을 발견하기 어렵다. 이는 둘째 자녀나 셋째 자녀에서도 비슷하게 나타나는 현상인데 둘째 자녀의 경우 부채가 1,000만 원 초과인 두 집단이 위험 초기에 높은 출산율을 보이다 위험 시작 후 5년 정도가 되면 역전현상이 나타난다. 앞선 <표 1>에서 둘째 자녀 출산의 경우 부채 크기에 따른 출산율 저하가 관찰되는 것은 이러한 출산율 위험이 전체 위험 기간에서 평균화되면서 나타난 것으로 파악된다.

자산 및 소득에 관한 마지막 변수인 월 가구소득에 따른 차이를 살펴보면, 첫째와 둘째 자녀에서 가구소득이 200만 원 이상 400만 원 이하인 여성이 200만 원 이하인 여성보다 출산율이 높지만 그 이상으로 높아지면서 출산율이 떨어지는 것을 본다. 하지만 셋째 자녀에서는 가구소득이 증가할수록 출산율이 떨어지는 현상이 나타나고 있다. 이러한 관찰들을 보다 자세하게 살펴보기 위해 [그림 3]에 가구소득에 따른 출산율 곡선 그림을 제시하였다.

[그림 2] 부채에 따른 차별 출산율

[그림 3]을 보면 첫째와 둘째 자녀 출산에서는 여러 출산율 곡선이 어지럽게 얽히고설켜 있어 일관된 규칙을 발견하기 어렵다. 이에 반해 셋째 자녀 출산의 경우는 출산율이 전반적으로 매우 낮지만 200만 원 이하의 가구소득이 있는 여성이 여타의 여성보다 높은 출산율을 보이고 있는 것을 발견한다.

다른 변수들은 혼동변수로 포함된 것이기 때문에 이들 변수에 따른 차별 출산율을 길게 논의할 필요는 없는 것 같다. 다만 독자 중 출생 코호트에 따른 출산율의 차이가 일반 상식과는 크게 다르게 나오기 때문에 이에 대한 설명은 필요한 것 같다. 많은 선행연구들이 공통적으로 보고하는 것 중의 하나는 예전 출생 코호트에 비해 최근 출생 코호트의 출산율이 떨어진다는 것이다(김현식, 2015c). 하지만 현재의 자료를 보면 모든 출산 순위에서 정반대의 결과를 보여 최근의 출생 코호트일수록 높은 출산율을 보이고 있다. 이러한 현상은 현재의 자료에서 관찰한 기간이 2008년 이후이기 때문에 나타나는 것으로 이해할 수 있다. 이 기간이 되면 1960년대 출생 코호트는 말할 것도 없고 1970년대 코호트의 많은 사람들이 이미 첫째 자녀나 둘째 자녀 출산을 끝낸 상태이기 때문에, 상당히 선별된, 다시 말해 자녀를 출산하지 않을 것 같은 여성들만이 위험 집단에 포합되기 때문에 이들의 출산율이 낮다. 이에 반해 1980년대 이후에 태어난 여성들은 상대적으로 출산이 가장 활발한 시기에 관찰되었기 때문에 이들의 출산율이 높게 나타나는 것이다.

[그림 3] 가구소득에 따른 차별 출산율

2. 모형 추정 결과

지금까지의 논의들은 여타의 혼동변수를 고려하지 않은 상태에서 나타나는 차별 출산력 결과를 해석하고 있기 때문에 인과 추론(causal inference)에는 적합하지 않다. 예를 들어 여성의 교육수준은 가구소득에도 영향을 주고 출산력에도 영향을 준다는 것이 알려져 있는데, 이 경우 교육수준을 통제하지 않으면 가구소득이 출산력에 미치는 효과는 편의된다(Morgan & Winship, 2007; Wooldridge, 2002). 따라서 다양한 혼동변수들을 통제하는 것이 필요한데 이하에서는 회귀모형을 활용하여 혼동변수를 통제한 추정 결과를 살펴보도록 한다. 각 출산순위에 따른 결과를 제시하고 해석하기에 앞서, 이 연구에서는 통계적 유의미도의 수준은 0.1로 잡는다는 점을 언급할 필요가 있다. 통산 통계적 유의미도를 해석할 때 p-값이 0.05보다 작은 값을 유의하다고 결정하지만, <표 1>에서 제시하는 것처럼 실제 출생아수가 많지 않은 자료의 경우 0.1을 활용하는 것이 더 적절하다는 판단 하에, 이 연구에서는 0.1로 유의미도를 설정하고자 한다. 만약 0.05 수준을 사용하고 싶은 독자라면 각 결과에 제시된 유의미도를 보고 판단할 수 있도록 0.05, 0.01, 0.001 수준도 명기해 놓았다.

<표 2>는 첫째 자녀 출산에 대한 콕스모형과 이산시간모형 추정 결과를 제시하고 있다. 이 표를 보면 거주형태와 금융자산에 따라 출산력에 차이가 있는 것을 발견한다. 우선 거주형태를 보면 자가에 거주하는 경우와 전세에 거주하는 경우는 통계적으로 유의미한 차이를 보이고 있지 않지만 월세 및 기타에 거주하는 경우 낮은 출산율을 보이고 있다. 더욱 구체적으로 위험비(hazard ratio)를 살펴보면, 월세 및 기타 주택에 거주하는 여성은 자가 주택에 거주하는 여성의 출산율 수준 절반에 못 미치고 있으며, 이러한 추정은 통계적으로 유의미하게 나타난다. 위 표에서 제시하지 않았으나 월세 및 기타에 거주하는 여성을 전세에 거주하는 여성과 비교해도 통계적으로 유의미한 결과를 얻는다(콕스모형의 경우 p<0.01, 이산시간모형의 경우 p<0.05). 이산시간모형에서 Stata에서 가용한 margins 함수를 활용하여 한계 추정치를 구해보면(StataCorp., 2011), 자가, 전세, 월세 및 그 외의 순서대로 출산율이 0.019, 0.019, 0.009로 나타난다. 이들 추정치들이 <표 1>에 비해 작게 나타나는 것을 알 수 있으나 이는 앞서 위험 곡선을 소개하면서 언급하였던 것처럼 모형 추정에서도 출산율을 월 단위로 설정했기 때문이라는 점을 밝힌다. 여하튼 두 모형에서 월세 및 그 외의 형태로 주거하는 경우, 다른 거주 방식에 비해 출산율이 절반밖에 되지 않는다는 동일한 결론에 도달한다.

<표 2> 첫째 자녀 출산 모형

	Cox 모형				이산 시간 모형
	계수		표준오차	위험비	계수		표준오차	오즈비
거주형태(vs. 자가)
전세	0.010		(0.221)	1.010	0.027		(0.243)	1.027
월세 및 기타	-0.767	*	(0.299)	0.464	-0.781	*	(0.332)	0.458
타 주택소유(있음)	0.068		(0.252)	1.070	0.053		(0.253)	1.055
타 부동산소유(있음)	0.204		(0.354)	1.226	0.276		(0.384)	1.318
금융자산(vs. 0 원)
≤1,000만 원	-0.396		(0.276)	0.673	-0.483		(0.303)	0.617
≤3,000만 원	-0.436		(0.279)	0.647	-0.564	*	(0.284)	0.569
>3,000만 원	-0.579	†	(0.310)	0.561	-0.697	*	(0.311)	0.498
부채(vs. 0 원)
≤1,000만 원	0.303		(0.314)	1.354	0.239		(0.335)	1.269
≤3,000만 원	-0.045		(0.258)	0.956	-0.116		(0.264)	0.891
>3,000만 원	0.214		(0.264)	1.239	0.233		(0.272)	1.262
월 가구소득(vs. ≤200만 원)
≤400만 원	0.135		(0.266)	1.144	0.121		(0.262)	1.129
≤600만 원	0.153		(0.323)	1.165	0.053		(0.329)	1.055
>600만 원	-0.116		(0.385)	0.890	-0.132		(0.390)	0.876
가구원 수(vs. 3인 이하)
4인	0.947	*	(0.391)	2.577	1.169	**	(0.379)	3.219
5인 이상	0.626		(0.489)	1.871	0.861		(0.558)	2.367
여성 세대(자녀 및 기타)	-0.480		(0.366)	0.619	-0.665	†	(0.404)	0.514
출생 코호트(vs. 1960년대)
1970년대	-0.190		(1.053)	0.827	0.509		(1.044)	1.664
1980년대 이후	-0.766		(1.090)	0.465	-0.035		(1.103)	0.966
교육수준(vs. 중졸 이하)
고졸	0.427		(0.631)	1.533	0.322		(0.606)	1.380
대졸 이상	0.424		(0.641)	1.528	0.332		(0.638)	1.393
노동시장참여(참여)	-0.166		(0.188)	0.847	-0.079		(0.196)	0.924
거주 지역(vs. 광역시)
시 단위	0.086		(0.175)	1.090	0.068		(0.193)	1.070
군 단위	-0.147		(0.379)	0.864	-0.219		(0.412)	0.804
기간					0.031		(0.025)	1.032
기간^2					0.000	†	(0.000)	1.000
절편					-6.873	†	(4.077)	0.001

† p<0.1, * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001,

<표 2>를 보면 거주형태 이외에도 금융자산의 크기에 따른 차이가 나타나고 있다. 금융자산이 0원인 경우에 비해 조금이라도 있으면 출산율이 떨어지기는 하지만 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않다가 3,000만 원을 초과하는 집단과는 유의미한 차이를 보이고 있다. 즉 금융자산이 0원인 경우에 비해 3,000만 원 초과인 경우 출산율이 절반에 그치고 있으며 이는 통계적으로 유의미하다. 위험비는 절반보다 약간 큰 값을 보이고 있으며 이산시간모형에서 한계 추정치를 구해보면, 0원부터 3,000만 원 초과까지 순서대로 0.027, 0.017, 0.016, 0.014의 값을 보인다.

둘째 자녀 출산에 대한 회귀모형을 추정한 결과를 다음의 <표 3>에 제시하였다. 둘째 자녀 출산과 관련하여 첫째 자녀 출산의 경우에 거주형태의 영향이 지니고 있었던 통계적 유의미도가 사라졌다는 것이 눈에 띤다. 표에서 제시하고 있지 않은 분석에서 전세와 월세 및 기타의 차이를 비교해 보았는데 콕스모형의 경우 p-값이 0.062였으나 이산시간모형의 경우 p-값이 0.124였다는 점을 밝힌다. 비록 두 모형 모두에서 유의미한 차이를 보이고 있지 않지만, 이 연구의 분석에 사용된 출생 자녀의 수가 적다는 점에서 향후 더 연구되어야할 부분이라고 판단된다.

이에 비해 부채의 크기에 따라 통계적으로 유의미한 차이가 나타나고 있다. 부채가 0원인 여성에 비해 조금이라도 부채가 있으면 출산율이 높아지고 있으며, 부채가 1,000만 원 초과인 경우부터 통계적으로 유의미한 차이가 나타나고 있다. 예를 들어, 부채가 0원인 여성에 비해 1,000만 원 초과 3,000만 원 이하인 여성은 위험비가 1.395로 출산율이 약 39.5% 높다는 것을 의미한다. 이에 반해 3,000만 원 초과인 여성도 0원인 여성에 비해 출산율이 47.0% 높은 것을 알 수 있다. 이러한 수치는 이산시간모형에서도 유사하게 나온다는 점을 일러둔다.

<표 3> 둘째 자녀 출산 모형

	Cox 모형				이산 시간 모형
	계수		표준오차	위험비	계수		표준오차	오즈비
거주형태(vs. 자가)
전세	0.162		(0.139)	1.175	0.176		(0.139)	1.193
월세 및 기타	-0.182		(0.191)	0.833	-0.116		(0.201)	0.891
타 주택소유(있음)	-0.069		(0.182)	0.933	-0.087		(0.177)	0.917
타 부동산소유(있음)	0.015		(0.267)	1.015	-0.037		(0.268)	0.964
금융자산(vs. 0 원)
≤1,000만 원	0.073		(0.205)	1.075	0.084		(0.207)	1.087
≤3,000만 원	-0.031		(0.221)	0.969	0.009		(0.224)	1.009
>3,000만 원	0.224		(0.231)	1.251	0.239		(0.231)	1.270
부채(vs. 0 원)
≤1,000만 원	0.221		(0.212)	1.247	0.226		(0.223)	1.254
≤3,000만 원	0.333	†	(0.181)	1.395	0.323	†	(0.174)	1.381
>3,000만 원	0.385	*	(0.166)	1.470	0.437	**	(0.157)	1.549
월 가구소득(vs. ≤200만 원)
≤400만 원	-0.143		(0.168)	0.867	-0.114		(0.169)	0.892
≤600만 원	-0.321		(0.222)	0.726	-0.314		(0.223)	0.731
>600만 원	-0.063		(0.282)	0.939	-0.108		(0.278)	0.898
가구원 수(vs. 3인 이하)
4인	-0.521		(0.364)	0.594	-0.438		(0.372)	0.645
5인 이상	-0.304		(0.390)	0.738	0.032		(0.408)	1.032
여성 세대(자녀 및 기타)	0.620		(0.379)	1.859	0.281		(0.389)	1.324
출생 코호트(vs. 1960년대)
1970년대	1.538	**	(0.510)	4.655	1.338	**	(0.492)	3.813
1980년대 이후	1.773	***	(0.522)	5.886	1.656	**	(0.506)	5.238
교육수준(vs. 중졸 이하)
고졸	0.446		(0.478)	1.563	0.451		(0.498)	1.571
대졸 이상	0.480		(0.477)	1.617	0.515		(0.497)	1.674
노동시장참여(참여)	-0.282	†	(0.150)	0.754	-0.437	**	(0.148)	0.646
거주 지역(vs. 광역시)
시 단위	0.047		(0.123)	1.048	0.069		(0.124)	1.071
군 단위	-0.030		(0.322)	0.971	-0.023		(0.373)	0.977
기간					0.030	**	(0.011)	1.030
기간^2					0.000	**	(0.000)	1.000
절편					-6.697	***	(0.681)	0.001

† p<0.1, * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001

<표 4> 셋째 자녀 출산 모형

	Cox 모형				이산 시간 모형
	계수		표준오차	위험비	계수		표준오차	오즈비
거주형태(vs. 자가)
전세	0.080		(0.244)	1.083	0.092		(0.237)	1.096
월세 및 기타	0.358		(0.278)	1.431	0.397		(0.273)	1.488
타 주택소유(있음)	-0.091		(0.314)	0.913	-0.094		(0.315)	0.910
타 부동산소유(있음)	0.213		(0.357)	1.238	0.178		(0.316)	1.195
금융자산(vs. 0 원)
≤1,000만 원	-0.216		(0.271)	0.806	-0.244		(0.262)	0.783
≤3,000만 원	-0.381		(0.335)	0.683	-0.419		(0.329)	0.658
>3,000만 원	-0.078		(0.346)	0.925	-0.105		(0.330)	0.900
부채(vs. 0 원)
≤1,000만 원	0.064		(0.340)	1.066	0.068		(0.340)	1.071
≤3,000만 원	0.412		(0.266)	1.510	0.387		(0.268)	1.473
>3,000만 원	0.323		(0.270)	1.382	0.285		(0.263)	1.330
월 가구소득(vs. ≤200만 원)
≤400만 원	-0.629	**	(0.241)	0.533	-0.676	**	(0.237)	0.509
≤600만 원	-0.973	**	(0.358)	0.378	-1.020	**	(0.355)	0.361
>600만 원	-1.663	**	(0.576)	0.190	-1.752	**	(0.561)	0.173
가구원 수(vs. 3인 이하)
4인	-0.263		(0.396)	0.769	0.722	†	(0.416)	2.059
5인 이상	-0.244		(0.521)	0.783	0.777		(0.542)	2.175
여성 세대(자녀 및 기타)	0.005		(0.607)	1.005	-0.182		(0.653)	0.834
출생 코호트(vs. 1960년대)
1970년대	1.434	*	(0.562)	4.195	1.297	*	(0.569)	3.657
1980년대 이후	1.695	**	(0.617)	5.448	1.586	**	(0.614)	4.883
교육수준(vs. 중졸 이하)
고졸	0.367		(0.745)	1.443	0.447		(0.856)	1.564
대졸 이상	0.159		(0.752)	1.172	0.268		(0.857)	1.308
노동시장참여(참여)	-0.209		(0.255)	0.811	-0.198		(0.251)	0.820
거주 지역(vs. 광역시)
시 단위	0.165		(0.217)	1.179	0.157		(0.221)	1.170
군 단위	0.846	*	(0.385)	2.330	0.880	*	(0.360)	2.411
기간					0.000		(0.008)	1.000
기간^2					0.000	†	(0.000)	1.000
절편					-7.442	***	(1.030)	0.001

† p<0.1, * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001,

마지막으로 셋째 자녀 출산 모형을 다음의 <표 4>에 제시하였다. 이 표를 보면 그 어떤 자산변수도 통계적으로 유의미하지 않지만 가구소득변수는 통계적으로 유의미한 것을 볼 수 있다. 가구소득에 따른 차이를 보면 200만 원이하인 경우에 비해 200만 원 초과인 모든 집단이 낮은 출산율을 보일 뿐, 가구소득이 올라가면서 출산율도 지속적으로 떨어지는 역상관관계를 보이고 있다. 예를 들어, 위험비를 통해 출산율을 비교해 본다면, 가구소득이 200만 원 이하인 여성에 비해 200만 원 초과 400만 원 이하인 여성은 절반 정도의 출산율을 보이고 있으며, 400만 원 초과 600만 원 이하인 여성은 1/3 수준의 출산율을 보이고 있다. 가구소득이 600만 원 초과인 여성은 출산율이 더욱 떨어져서 200만 원 이하인 여성에 비해 1/5보다 적은 수준을 기록하고 있다.

Ⅴ. 요약 및 논의

지금까지의 발견을 요약해 보면 다음과 같다. 첫째 자녀 출산에 있어 월세 및 기타 형태의 주택에 거주하는 경우는 자가나 전세인 경우에 비해 낮은 출산율을 보인다. 첫째 자녀와 관련하여 금융자산이 많은 여성은 0원인 여성에 비해 출산율이 떨어진다는 것 또한 언급할 만하다. 둘째 자녀 출산에서는 부채의 크기에 따른 출산율이 차이가 검출되었는데, 부채가 없는 여성에 비해 부채가 많은 여성이 출산율이 높았다. 통계적으로 유의미한 차이는 아니었다고 하더라도, 월세 및 기타의 거주형태를 영위하는 여성의 출산율에 비해 전세에 살고 있는 여성의 출산율이 높게 나타났다는 점 또한 지적할 만하다. 마지막으로 셋째 자녀 출산에 있어서는 가구소득에 따른 출산율의 차이가 매우 뚜렷하게 나타났으며 가구소득이 증가할수록 출산율이 떨어지는 일관된 규칙을 발견하였다.

출산 순위에 따라 중요해지는 자산 및 소득 변수들이 달라지기 때문에 이렇게 다양한 결과가 나온 인과기제가 무엇인지에 관해서는 더 많은 연구가 필요하다. 무엇보다 일관되지 않은 결과를 이론적 차원에서 통합할 수 있는 하나의 생애 이론(life course) 틀을 구성할 수 있는가를 고민할 필요가 있다. 이 부분은 향후 연구에서 지속적으로 고민되어야 하지만 다음과 같은 가설적 생애이론을 제안하고자 한다.

결혼 초기에 가장 중요한 것은 안정적이고 충분한 거주 공간을 마련하는 것으로 생각된다. 자녀를 출산할 수 있는 공간이 확보될 때 출산을 시작한다고 보면, 전세나 자가에 거주하는 여성들이 월세 및 기타 형태에 거주하는 여성에 비해 출산율이 높다는 것을 이해할 수 있다. 이에 더해 안정적인 주택을 획득할 수 없다면 그러한 공간을 살 수 있는 자금을 모을 때까지 출산을 연기하기 때문에 자산에 있어서 출산율의 차이를 보이는 것 같다. 즉 만족할만한 주택을 구할 수 있을만한 자금을 모을 때까지 출산을 미루거나 포기하는 것으로 판단된다.

이렇게 첫째 자녀 출산에 있어 안정적인 주택의 획득이 중요했었고, 많은 이들이 어느 정도 만족스러운 거주형태에 살기 때문에 둘째 자녀 출산에 있어서 거주형태의 영향력이 감소하는 것으로 판단된다. 그럼에도 불구하고 거주형태의 계수가 통계적 유의미도에 근접한다는 결과는 그 영향력이 완전히 떨어지지는 않고 있다는 것을 암시한다. 둘째 자녀 출산을 하고자 하는 여성은 첫째 자녀 출산 시기에 장만하지 못한 전세나 자가를 구하고자, 혹은 출산 전 거주하는 집보다 더 나은 전세나 자가 주택을 구하고자 부채를 지기 때문에 부채의 영향이 유의미하게 나타나는 것 같다. 이러한 행동의 이면에서, 굳이 부채를 지면서까지 자녀를 출산하고자 하지는 않는 여성들은 둘째 출산을 미루거나 포기하기 때문에 부채가 없는 여성들의 출산율이 적게 나오는 것으로 판단된다.

첫째와 둘째 자녀를 출산한 여성들, 즉 셋째 자녀를 출산할 위험에 처한 여성들은 어느 정도 자신의 이상적인 출산 수준을 달성하였기 때문에 이들의 출산율은 <그림 3>에서 보는 것처럼 급격히 떨어진다. 그리고 셋째 자녀를 출산하고자 하는 의향이 없는 여성은 서서히 노동시장으로 (재)진입하고자 할 것이고, 그럴 의향이 없는 여성들은 노동시장 밖에서 머물 것이다. 비록 통계적으로 유의미하지는 않지만 셋째 자녀 출산 모형에 있어 노동시장참여 변수의 값이 음수인 것은 이러한 측면에서 이해할 수 있다. 둘째 자녀 출산에 만족하는 몇몇은 일을 함으로써 소득에 기여할 것이고, 셋째를 낳고자 하는 여성은 노동시장 밖에 머물면서 소득에 기여를 하지 못하기 때문에 가구소득에 차이가 생길 것이다. 이렇게 본다면 셋째 자녀 출산에 있어 가구소득이 출산율과 가지는 역상관관계를 이해할 수 있다.

어찌 보면 이렇게 자녀에 따라 달리 나타나는 효과는 자녀의 수에 대한 인식과 연관이 있는 것 같다. 많은 여성들이 하나의 자녀는 누구나 가지는 필수 사항인 것으로 생각하고, 둘째는 생기면 낳고 생기지 않으면 굳이 낳고자 하지 않는 우연적 선택 사항이라고 한다면, 셋째는 낳고자 하는 사람들만이 낳는 순수한 선택 사항이라고 여기는 것 같다. 그래서 첫째 자녀와 둘째 자녀에서는 쉽게 변하지 않는 자산인 거주환경과 연관된 변수들이 중요하게 등장하지만 셋째 자녀에서는 쉽게 변할 수 있는 가구소득이 영향을 주는 것 같다.

물론 이러한 이론적 가설은 향후 많은 검증을 거쳐야 할 것이고, 변수들 사이의 관계를 더 섬세하게 연결시킬 필요가 있다. 예를 들어, 둘째 자녀에 있어 부채의 원인이 만족스런 거주형태의 구입에 있다고 한다면 부채를 거주형태와 관련된 부채와 관련이 없는 부채로 나누어 그 효과를 검정해 볼 필요가 있다. 또한 양적 자료의 분석에만 그치지 않고 생생한 사례 조사를 통해 살아있는 경험을 구조화하는 작업이 뒷받침되어야 할 것이다. 이런 면에서 이 연구는 완결된 연구라기보다는 더욱 섬세한 향후 연구를 위한 사전 작업으로 이해될 필요가 있다.

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고위험 흡연행위가 보건의료지출 및 위험자산수준에 미치는 효과

❚이 순 국 *･ 전 용 일 **

* 제1저자: 성균관대학교 경제학과 박사과정수료, 한국방송통신대학교 무역학과 강사,

Tel. +82-2-760-1971, ykk1017@naver.com

** 교신저자: 성균관대학교 경제학과 교수 Tel. +82-2-760-0487, yjeon@skku.edu

차    례

Ⅰ. 서론	169

Ⅱ. 이론적 배경 및 모형	172

Ⅲ. 자료를 통한 흡연 및 의료지출, 위험자산 간의 관계	177

1. 자료의 특징과 변수	177

2. 기술적 통계분석	180

Ⅳ. 흡연행위의 보건의료지출 및 위험자산에 미치는 결과	187

Ⅴ. 결론	192

참고문헌	193

고위험 흡연행위가 보건의료지출 및

위험자산수준에 미치는 효과

The Effect of Smoking on Health Expenditures and Individual High Risk Asset

이 순 국 ･ 전 용 일

요 약
	본 논문은 재정패널 7차조사를 통해 가구주의 담배소비지출에 따른 보건의료비 및 의료비 부담에 미치는 효과를 분석하였으며, 위험자산비중에 미치는 효과를 검증하였다. 분석결과에 따르면, 흡연행위로 인해서 보건의료비 지출뿐만 아니라 소득대비 보건의료비 부담을 가중시키는 것을 확인하였으며, 임금근로자의 경우 그 지출과 부담이 높은 것으로 나타났다. 아울러, 일정소득수준에서 비흡연자에 비해서 흡연자는 위험자산배분을 늘리는 것으로 파악되었으며, 40대 흡연연령층에서 가장 높은 위험선호를 보이고 있고 연령이 증가하면서 하락하는 것으로 나타났다. 따라서, 담배소비가 경제적 의사결정에 반영되고 있고, 개인, 가계, 국가적으로 흡연으로 인한 재정적 부담이 가중되고 있으므로 이를 위한 적극적인 정책개발이 요구된다. 주제어: 흡연행위, 보건의료지출, 경제적 의사결정, 위험자산

Ⅰ. 서론

개인의 흡연행위는 흡연자 자신뿐만 아니라 사회 및 국가적으로 상당한 규모의 손실을 초래한다. 흡연행위가 건강에 얼마나 큰 위해를 주는지에 대한 연구는 그동안 많은 연구가 이루어져왔다. 최근연구에서는 흡연으로 인해 건강보험재정손실 규모가 약 1조원이상(2012년 기준)에 이른다고 한다. 흡연을 통제하기 위해서 2010년 이후 건물내외 금연구역 지정, 금연클리닉 등 국민건강증진법을 개정하고, 담배값을 인상하는 등 여러 각도의 정책적인 노력이 강화되고 있으나 흡연율은 좀처럼 쉽게 감소되지 않고 있다.

최근에는 청소년과 여성층의 흡연행위가 높아지면서 가계지출에서 담배구입비의 실질적 비중이 증가하고 있고, 흡연하는 고령자들의 입원 및 외래, 약제비에 대한 비중이 늘어나면서 보건의료비 지출이 시간이 지나면서 지속적으로 증가하고 있다(통계청 가계동향조사, 2015). 그러나 흡연행태로 인해서 발생하는 소비지출은 단순한 개인의 건강관련 문제로 끝나지 않고 경제적 의사결정 순간에도 영향을 미친다.

한편, 부모로부터 학습효과에 의해 자녀세대로 전이되는 현상이 청소년들의 흡연행태를 부추기는 효과가 있다. 가계구성원들의 건강행위에 대한 학습효과는 장래의 건강문제와 보건의료지출의 증가로 가계의 경제적 부담은 가중될 것이다. 그리하여 향후 고령사회로 진입하면서 가계소비지출의 증가와 함께 흡연하는 가구구성원들이 많은 가정은 소득 및 자산수준과 배분문제가 표출 될 것으로 예상된다.

흡연 및 음주 등 고위험 건강행위를 하는 사람들의 특징으로 건강문제 외에 부각되는 또 다른 특성은 위험선호와 위험평가 왜곡현상이다. 중독적 재화를 장기간 소비하는 사람들의 특성 중 하나는 예방적 행위를 미룬다는 것이다. Hersh, J and Viscisi, W.K(1998)는 흡연행위와 다른행위(예방적 행위, 일상생활 및 산업사고)간에 상관관계를 분석하였는데, 흡연자들은 예방적 건강행위, 특히, 안전밸트 사용, 양치, 혈압체크 등을 덜 수행하는 것으로 나타났으며, 노동시장에서 위험직종에 진입하는 비율도 높고 일자리 안전사고 및 일상생활의 부주의 사고도 비흡연자보다 높은 비율을 차지하는 것을 입증하였다. 산업재해에서도 흡연근로자들의 사고는 비흡연자보다 약 2배 정도 높고, 오토바이사고 등 일상생활의 부주의 사고도 높다(Ryan, J. et. al, 1992; Waller JA, 1986; Ballard, JE, 1992).

흡연과 달리 다른 고위험 건강행위인 음주의 경우 또한 음주자들의 근로사업장내 근무태도, 결석 및 결근, 산업재해 발생이 높아짐에 따라 조직문화적 특성과 함께 노동생산성에 영향을 미치고 있다. 이는 업무시간 내에 음주행위가 높은 사고의 위험을 인지하면서도 음주횟수를 늘리는 것은 중독적 재화의 소비특성이 반영되어 위험활동을 기피하거나 위험수준을 과소평가하여 발생하는 것으로 평가된다.

Viscusi(1992)는 개별 근로자들의 서로 다른 산업재해 발생을 근로자들 개개인마다 위험수준을 보는 인식의 차이에서 그 원인을 찾고 있다. 일자리에서 업무정보에 대한 편의가 있거나 정보부족으로 잘못된 판단을 하는 경우 사고발생의 위험수준은 높다. 이러한 위험수준을 낮추기 위해서 근로자들간의 의사소통 증진과 정보교류 확대, 정신적인 안정을 강조하고 있다. 그러나 흡연하는 근로자들의 일자리 위험수준을 실제 위험수준과 비교되는 사전적 위험인식은 성별, 연령별 특성에 따라 다르고 왜곡정도가 더 심화되어 나타난다고 한다.

한편, 흡연 및 음주 등 고위험 건강행위를 하는 사람들의 노동시장 진입의 결정을 자신이 갖고 있는 초기자산수준에 의해서 결정한다는 주장이 있다(Viscusi, 1978). 이는 위험수준을 다르게 평가함에 있어 개개인마다 갖고 있는 자산수준이 높은 사람일수록 일자리에서 위험직종을 기피한다는 것이다. 즉, 불가피하게 어쩔 수 없이 위험을 선택해야 하는 상황이 아니라면 높은 자산수준을 갖고 있는 사람들은 위험수준이 낮은 직업을 선택한다는 것이다. 만약 개인의 효용수준이 건강상태에 의존한다면 사람마다 서로 다른 효용수준을 갖게 되고 자산수준 또한 현재 건강수준에 따라 영향을 받을 것이다.

그리하여 높은 자산수준을 갖고 있는 사람들인 중고령자층은 자신의 건강수준을 회복하기 위한 의료비 지출을 늘릴 것이고 위험선호를 기피하는 쪽으로 경제적 의사결정을 수행할 것이다. 그러나 상대적으로 흡연자들이 객관적 건강수준의 하락을 경험하게 되는 시기인 중고령층 연령에서는 높은 의료비 지출과 금전적 스트레스를 경험한다면 낮은 자산상태를 유지할 것이고 위험을 선호하는 경제적 행위는 기피할 것으로 예측된다.

따라서 본 연구에서는 가계구성원들의 흡연여부 및 담배지출정도에 따라서 실질적으로 가계 소비지출의 한부분인 보건의료지출 부분에 어떠한 영향을 미치고 있고, 그들이 갖고 있는 금융 및 부동산 자산 중에서 위험자산에 대한 비중을 어느 정도 낮추고 있는지 혹은 높이고 있는지를 분석하여 개인의 흡연행위가 위험수준을 평가하는 대리변수로서 적절한가를 실증분석을 통해 검증하고자 한다.

Ⅱ. 이론적 배경 및 모형

장기적인 흡연습관으로 형성된 중독적 특성이 경제적 의사결정 및 수준에 미치는 인과관계를 설명하기 위해서 두 가지 결정요인으로 건강문제와 위험선호표출을 들 수 있다. 먼저, 흡연의 건강위해는 그동안의 많은 연구들을 통해서 의심할 여지가 없다. 문제는 이 흡연행위가 다음세대에 전이되는 현상과 함께 가계에 금전적인 압박감을 가중시킬 수 있다는 것이다. 최근에 우리나라의 경우 흡연연령층이 점점 더 낮아지고 있는 것은 단순히 담배가격때문인 것으로 평가하기에는 부족하다. 한 가정의 가구주인 부모의 흡연이 미래 후손들이 짊어져야 할 건강보험재정 부담을 가속화하고 있는 것이다.

장기간에 흡연행태와 경제활동의 성과간의 인과성을 연구한 대표적인 문헌들은 흡연의 임금효과 분석이다. Grafova and Stafford(2009)는 금연을 통한 건강상태의 회복과 현재 흡연하는 사람들의 임금수준차이를 살펴보고, 최적건강수준의 하락과 함께 근로활동의 불안정성이 임금수준의 차이를 결정하는데 핵심요소임을 강조하고 있다. 그들의 연구에서는 금연자와 전혀 흡연경험이 없는 사람간에 임금격차는 보이지 않지만, 현재 흡연하고 있는 사람과 금연자간에는 차별적인 임금수준의 차이가 있으며 현재 흡연하는 사람들의 임금수준이 비흡연자에 비해서 감소한다고 한다. 이는 장기간 일생에 걸쳐 형성된 합리적이고 체계화된 흡연습관 행태가 경제활동과정에서 그 특성을 드러내고 있는 것이다(Becker and Murphy, 1988).

Zagorsky, J.L(2004)는 낮은 소득계층에 속하는 사람들의 흡연중단 행위는 자산수준을 증가시키는데 기여한다고 한다. 또한, 흡연정도가 높은 흡연자들은 비흡연자들보다 순자산수준이 낮은 것을 실증분석을 통해 확인하였다. 금연을 통한 금전적인 절약과 건강상태의 회복이 실질적으로 자산축적에 영향을 미친다고 주장하면서, 실증분석을 통해 흡연행위와 자산상태간의 인과관계를 증명하였다. 즉, 미국의 베이비 붐세대들의 순자산을 확인하고 고흡연자, 저흡연자, 비흡연로 구분하여 그들의 흡연여부에 따른 자산수준의 변화를 살펴본 결과 금연을 하고 있는 비흡연자는 상대적으로 높은 순자산을 갖고 있으며 흡연정도가 높은 흡연자일수록 낮은 자산상태를 갖는 그룹에 속해 있는 것을 입증하였다.

한편, 흡연행태가 건강수준을 떨어뜨려 발생되는 건강상 문제 외에 경제활동 과정에서 위험수준 평가 왜곡현상은 경제행위의 결과와 관련하여 중요한 문제가 된다. Viscusi(1992)는 흡연과 관련된 건강위험정보는 우리사회에서 누구나 알고 있는 사실이지만, 그 실질적 위험성에 대해서 사람들은 실질적으로 존재하는 위험보다 과대평가하거나 과소평가할 소지가 있다고 한다. 이러한 위험수준의 왜곡판단은 의사결정 순간에서 중요한 판단기준이 된다.

여기서 우리가 주목해야 할 것은 현재 흡연자와 비흡연자 간에 실질위험과 사전적 위험평가 간에 차이가 서로 다르다는 것이다. 예방적 행위 혹은 경제적 행위를 하는 과정에 서로 다른 방향의 결과를 초래할 수 있다. 이에 흡연여부 및 정도와 흡연에 전혀 노출된 경험이 없는 사람사이에서 위험수준을 보는 시각이 다를 수 있어 보험결정, 소득 및 자산의 배분, 보상임금수준의 결정 등 경제적 의사결정을 할 때도 이러한 차이는 반영될 것이다(Viscusi, 1992).

이와 같이, 흡연행위는 개인의 육체적, 정신적 건강상태를 결정하고 보건재정손실과 연관되는 동시에, 경제행위 과정에 위험자산배분을 어떻게 하는지에 대한 결정적 요소가 된다. 그동안의 기존문헌들을 논리적 결과를 중심으로 본 연구는 몇 가지 가설들을 구성하였다.

가설 1. 일반적으로 일정소득수준에서 위험선호성향이 높은 사람들은 안전자산보다 위험자산을 선호할 것이다.

가설 1-1. 일정소득수준에서 비흡연자에 비해서 위험선호성향이 높은 흡연자는 위험자산에 대한 비중을 높일 것이다.

가설 2. 중독적 건강행위를 하는 사람들은 건강수준의 하락으로 보건의료비 지출은 증가할 것이다.

가설 2-1. 고위험행위인 흡연을 하는 사람들의 객관적 건강수준이 하락하여 이를 회복하기 위한 보건의료지출은 증가한다.

가설 3. 일반적으로 연령이 늘어나면서 가계 보건의료 지출 증가와 더불어 순자산 수준이 하락하여 위험자산배분은 낮아질 것이다.

가설 3-1. 연령이 증가하면서 흡연자들은 보건의료지출 증가와 함께 위험기피성향이 높아지면서 위험자산배분을 낮출 것이다.

일반적으로 성별, 연령, 현재 건강상태 등에 따라 자신의 순자산에 대한 배분을 달리할 수 있다. 예를들어, 흡연하는 사람들의 객관적 건강수준은 젊었을 때 보다 나이가 들면서 상대적으로 더욱 하락할 가능성이 높다. 그리하여, 본 연구는 평상시 건강할 때 건강상태와 지속적 흡연으로 인한 건강이 손실된 상태 두 가지 건강상태로 인해 결정되는 불확실성하 효용함수를 구성하여 경제이론모형을 전개한다.

이를 위한 기본적인 가정은 건강상태는 흡연정도에 의해서만 결정되며, 이렇게 형성된 건강상태는 근로소득에는 영향을 미치지 않고, 위험수준에 입각하여 소득수준이 결정된다고 한다. 그리고 제약조건은 담배소비와 담배소비를 제외한 일반적 소비의 합으로 구성하여([eqn: C=s+x]), 그리고 초기자산, 주어진 위험수준 하에서 결정되는 소득수준 간의 함수관계로 형성된다. 따라서, 주어진 제약조건하에서 자신의 효용수준을 극대화하는 간단한 효용함수식을 구성하면 다음과 같다.

[eqn: Max`V=(1- pi )u ^{1} (s)+ pi u ^{2} (s)# s,` pi # ```````````````s.`t```````````s=(a-x)+y( pi )]                                        (1)

[eqn: u ^{1}]   : 평상시 건강할 때의 효용함수

[eqn: u ^{2}]   : 흡연으로 인한 건강손실상태의 효용함수

[eqn: s]    : 담배소비 축적정도

[eqn: x]    : 일반적 소비

[eqn: a]    : 초기자산

[eqn: y( pi )] : 주어진 위험수준([eqn: pi])에 따른 소득수준

위의 식을 통해 주어진 예산제약식 하에서 흡연정도와 위험수준에 따른 효용함수를 극대화하도록 제1차 조건에 따라 식을 풀면 만족하는 해를 구할 수 있다.

[eqn: & {Partial V} over {Partial s} =(1- pi )u _{s} ^{1} + pi u _{s} ^{2} + lambda =0]                                            (2)

[eqn: {Partial V} over {Partial pi } =-u ^{1} (s)+u ^{2} (s)- lambda y _{pi } =0]                                           (3)

정리하면,

[eqn: {Partial y} over {Partial pi } =y _{pi } = {u ^{1} (s)-u ^{2} (s)} over {(1- pi )u _{s} ^{1} + pi u _{s} ^{2}} ``]                                              (4)

식 (4)는 흡연정도와 위험수준에 따른 소득수준 결정을 나타내고 있다. 이는 건강할 때의 효용함수에서 흡연으로 인한 건강손실상태의 효용함수 차이로 결정된다. 그리하여, 일반적으로 흡연으로 인한 소득수준의 변화는 건강할 때의 효용함수의 크기가 클 때 상승하여 건강할 때의 효용수준에 따라서 좌우된다. 그러나 만약 흡연으로 인한 건강손실상태가 클 경우 위험수준에 따른 소득수준은 음의 효과를 보여 경제행위를 함에 있어 발생되는 위험수준변화에 따라 결정되는 소득수준이 감소할 수 있다.

따라서, 흡연으로 인해 건강상태의 손실이 있을 때부터 개인의 위험자산에 대한 배분이 달라질 수 있다. 아래의 식은 자산수준과 위험수준간의 관계를 확인하기 위해 위의 효용함수식을 제2차 조건을 통해 풀어쓴 결과를 나타낸다.

[eqn: y _{pi pi } = {-2y _{pi } LEFT [ u _{s} ^{2} -u _{s} ^{1} RIGHT ] -(y _{pi } ) ^{2} LEFT [ (1- pi )u _{ss} ^{1} + pi u _{ss} ^{2} RIGHT ]} over {(1- pi )u _{s} ^{1} + pi u _{s} ^{2}} ``]                            (5)

음함수 정리를 통해서 [eqn: d pi /da]에 관한 해를 구하면,

[eqn: {d pi } over {da} = {- LEFT [ (1- pi )u _{ss} ^{1} + pi u _{ss} ^{2} RIGHT ] y _{pi } - LEFT [ u _{s} ^{2} -u _{s} ^{1} RIGHT ]} over {y _{pi } ^{2} LEFT [ (1- pi )u _{ss} ^{1} + pi u _{ss} ^{2} RIGHT ] +2y _{pi } LEFT [ u _{s} ^{2} -u _{s} ^{1} RIGHT ] +y _{pi pi } LEFT [ pi u _{s} ^{2} +(1- pi )u _{s} ^{1} RIGHT ]} ``````<0]       (6)

따라서, 개인의 경제적 행위와 관련하여, 자산수준 변화와 위험수준 선택은 반비례관계가 성립함을 알 수 있다. 그리하여 자산상태의 변화가 크면 상대적인 위험수준 기피정도는 강하게 나타나서, 오히려 위험자산에 대한 배분을 덜 하게 될 가능성이 높다. 반면, 자산축적이 낮은 개인은 더 높은 위험수준을 감내하여 위험자산에 대한 비중을 늘릴 수 있다.

이와같이, 본 연구에서는 이론적 경제모형에 입각하여 흡연자들의 객관적 건강상태 변화에 따른 의료지출 변화에 대해서 살펴보고, 위험선호에 따른 위험자산배분을 어떻게 어떻게 다르게 평가하고 있는지 실증적인 분석을 통해 확인하고자 한다. 그리하여 전형적인 최소자승법을 통한 회귀분석을 시행하여 추정한다. 그리하여 이에 대한 간단한 추정방정식을 구성하면 다음과 같다.

[eqn: HE _{i} = alpha +x _{i} beta + gamma _{1} S _{i} + epsilon _{i} ````````````````````i=1,`2,`...,`n]                             (7)

[eqn: Y _{i} = alpha +x _{i} beta _{1} + gamma _{1} H _{i} + gamma _{2} S _{i} + epsilon _{i} ````````````````````i=1,`2,`...,`n]                       (8)

추정방정식 (7)에서 종속변수 [eqn: HE _{i}]는 보건의료지출관련 변수를 나타낸다. [eqn: x _{i}]는 의료비 지출에 영향을 미치는 요소인 인구학적 및 개인적 특성을 나타내는 변수, [eqn: S _{i}]는 흡연행위관련 특성변수를 나타낸다. 그리고 [eqn: epsilon _{i}]는 오차항을 나타낸다. 또한, 흡연행태가 위험자산상태에 미치는 효과를 살펴보기 위해서(식 (8)), 종속변수 [eqn: Y _{i}]는 위험자산비중을 나타내는 변수를, [eqn: H _{i}]는 객관적인 건강상태 변수이다. [eqn: x _{i}]는 위험자산상태에 영향을 미치는 개인적 특성관련변수를 나타내고, [eqn: S _{i}]는 흡연여부, 흡연정도 등 흡연행태와 관련된 특성을 나타내는 변수이다.

Ⅲ. 자료를 통한 흡연 및 의료지출, 위험자산 간의 관계

1. 자료의 특징과 변수

저출산, 고령화, 소득격차문제가 심화되면서 국가성장잠재력이 위협받고 있어 재정정책의 역할과 수요가 절실히 요구되고 정책효과에 대한 실증적인 분석이 필요하다. 그러나 현행 국세청 자료를 연구목적으로 이용하기에는 불가능하며 조세-지출-복지에 관한 포괄적인 테이터가 부족한 실정이다. 이에 한국조세재정연구원에서는 실증적인 조사자료를 수집하고 재정패널을 기획하였다. 이에 조세모의실험 운용을 위한 패널데이터 베이스를 구축하고 종합적이고 포괄적인 정보수집이 가능하도록 하여 체계적인 통계 인프라 구축을 통해 장기적인 효과평가, 학문적인 연구의 활성화로 정책발전에 기여할 것으로 기대된다.

재정패널조사는 가구주를 대상으로 하는 가구조사와 개인을 대상으로 하는 가구원조사로 구분된다. 조사대상가구는 제주도 및 도서지역을 제외하여 전국 일반가구로 2008년 구축된 5,014가구, 2009년 2차년도에 구축된 620가구를 포함하는 원표본가구와 2009년 이후 분가하여 신규발생한 가구이다. 1차와 2차 원표본을 포함하여 2014년 7차년도 현재 원표본유지율은 5,634가구 중 4,426가구가 조사에 성공하여 78.6% 원표본 유지율을 기록하고 있다.

가구조사의 응답자는 가구주로서 현재 가구소득의 상당부분을 차지하거나 가구를 경제적으로 대표하는 사람을 의미한다. 또한 가구주가 여러명일 경우 연장자 가구원을 맞벌이 부부일 경우 남편을 가구주로 간주하였다. 가구원은 조사대상년도에 6개월이상 함께 동가한 혈연관계의 친족으로 정의되는데, 가구원변동이 있는 경우 6월 30일을 기준으로 판단한다. 2차조사부터 학업만을 목적으로 분가한 초중고 및 미혼 대학생, 원양어선 및 기숙사에서 거주하는 가족은 6개월이상 동거하지 않더라도 가구원으로 인정하였다. 만 15세이상 소득이 있거나 소득활동을 하는 가구원으로 조사대상으로 하였으며, 1차년도 가구원은 총 6,919명이 조사되었다. 2014년 7차년도 조사에서는 4,807가구 중 총 7,559명이 가구원으로 조사되었다.

가구조사에서는 가구기본현황인 가구주, 가구주와의 관계, 주말부부, 혼인상태 등을 조사하도록 되어 있으며, 가구원의 기본적인 인적사항인 교육수준, 직업 및 종사상지위 등 경제활동상태를 기록하도록 되어있다. 소득 및 자산관련 현황조사는 가구조사와 가구원조사 모두 조사내용이 있다. 그러나 가구조사는 주택, 전월세금, 경상소득, 저축 등 파악하고 있는데, 제4차조사부터 월평균 경상소득 금액을 묻는 문항을 추가하였다. 이는 정확한 소득을 기준으로 하기보다 개략적인 세전금액을 기록하도록 하여 실제 가구원조사의 각 소득총합금액과 다를 수 있는 특징이 있다.

또한, 자산항목과 관련된 세부적인 사항은 가구조사에서 찾아볼 수 있다. 자산 및 부채현황에서 작년말 기준 평가금액으로 하여 금융기관 예적금, 주식, 펀드 등 위험자산, 저축 및 연금성 보험 등 금융자산, 현재거주하고 있는 주택과 거주주택외 보유주택, 주택이외의 부동산 금액을 나타내는 부동산 자산, 보유회원권, 농기계, 건설중장비, 귀금속 등 기타자산으로 비교적 구체적으로 설문하도록 조사되어 있다. 부채현황은 작년말 기준으로 부채여부를 묻고 금융기관 담보대출 및 대출, 정부지원 주택자금대출, 학자금 및 신용카드 대출, 전세금 및 임대보증금 등을 상세한 금액을 기록하도록 되어 있다.

가계소비지출 현황은 가구용 설문지를 통해 조사하고 있는데, 가구조사에서 전체 직접소비를 대략적으로 질문하여 가계 월평균 소비지출을 기록하도록 하였는데, 작년 한 해 동안 일상적으로 지출되는 비용은 월평균지출 금액으로 조사하고 특별한 상황에서 일회성 지출은 연간지출총액으로 측정하도록 하였다.

본 연구에서 활용한 보건의료비 지출은 가구조사의 항목으로 연간 총액을 기록하도록 되어 있으며 지출여부를 묻고 각각 세부적 항목으로 한약재, 성형수술비, 치과진료비, 입원치료비, 외래진료비, 약제비를 세부지출항목으로 구분하여 조사하도록 되어 있다. 보건의료비를 전체 가구의 경상소득으로 나누어 소득수준 대비 보건의료지출 총액을 종속변수로 하여 추정모형에 포함한다.

관심있는 설명변수로서 담배소비에 대한 지출항목은 월평균 담배구입액과 흡연가구원으로 설정하였다. 음주관련 변수는 가계단위로 월평균 주류지출비를 조사하도록 되어 있어 주류종류별 지출금액을 합하여 지출총액에 대한 정보를 활용하였다.

가구원 조사에서는 가구원의 경제활동을 조사시점(당해년도 5월 1일)을 기준으로 설문하도록하여 소득, 이익, 봉급 등 수입을 목적으로 소득활동을 1시간이상 일하는 경우에 기록하도록 하고 있다. 한 해 동안 발생된 소득관련 문항들을 세분화하여 연금/보험소득과 연간소득으로 구분하였으며, 연금 및 보험소득은 국민연금, 산재보험, 고용보험 등 각종과 퇴직연금 등 민간연금 및 급여를 포함하고 있고, 연간소득은 근로소득, 사업소득, 금융소득, 부동산소득, 기타소득으로 구체화한다.

그러나 본 연구에서는 가구전체 소득을 개략적으로 기록하도록 구성한 가구 경상소득을 활용하였다. 이는 비교적 모든 가구주들이 응답하여 정보의 누락이 적고 가구원조사에서 세부적인 개인소득항목들을 합해서 가구 총소득을 산출하는 것보다 용이하며 표본손실을 최소화할 수 있는 특징이 있기 때문이다.

<표 1> 재정패널조사 자산항목과 특징

	조사항목	조사차수 및 특징	비고
금융자산	은행 등 금융기관 예적금	1-7차
	주식, 채권, 펀드	1-7차	연금펀드는 기타자산에 포함
	저축성 보험 및 연금성 보험	2-7차 : 2차부터 정식문항	질병, 상해, 생명, 운전자, 배상보험등 보장성보험 제외
	빌려준돈	1-7차
	장기주택마련저축 및 펀드 연간납부금액	1-7차	근로소득공제대상
	기타금융자산	1-7차	해당 조사년도 말까지 납입한 총액기준
부동산 자산	현재거주주택/거주주택외 주택	1-7차
	주택이외 부동산 (토지, 건물 등)	2-7차
기타자산	보유회원권	1-7차
	농기계, 가축	1-7차
	선박, 건설중장비	1-7차
	귀금속	1-7차 : 7차부터 정식문항
	기타자산	1-7차
	전월세 보증금	2-7차	가구원, 비가구원, 주택이외 포함

재정패널에서 가구의 총자산은 금융자산, 부동산자산, 기타자산으로 구분하고 있는데, 본 연구에서 종속변수로 활용할 위험자산은 주식, 채권, 펀드에 대한 연간금액을 활용한다. 위험자산의 비중을 구하기 위해 전체 금융자산액에서 위험자산액을 나누어 산출하였다. 그리하여 먼저, 가구에서 소득대비 보건의료비 지출정도를 파악하여 담배소비지출과의 인과성을 확인하고, 위험자산비중에 미치는 효과를 살펴보도록 하는 추정모형을 구성한다.

2. 기술적 통계분석

본 연구에서는 활용한 재정패널은 2008년부터 2014년까지 7차에 걸쳐서 조사되었으며 가구의 소득 및 자산, 가계소비지출, 복지수혜 등에 대한 여부와 금액을 기록하고 있어 가구와 가구원 개인의 자료를 잘 병합하여 활용하면 가치있는 연구자료가 될 것이다. 가구원의 인적사항 및 경제활동 현황에 대한 정보는 가구데이터에 수록되어 있으므로 개인자료를 활용하기 위해서는 두데이터의 병합이 선행되어야 한다. 그리고 재정패널은 여타 패널조사자료가 갖고 있는 건강관련 정보가 다소 미흡하다. 예를들어 대부분의 패널조사에서 가지고 있는 정보인 주관적 건강상태, 만성질환, 흡연 및 금연여부, 흡연량, 음주량, 음주횟수 등 개인의 기초적인 건강관련 변수를 활용할 수 없다는데 아쉬움이 남는다.

그러나 가계소비지출 부문에서 지출여부와 금전적 액수를 비교적 상세히 기록하도록 되어 있어 이를 대리변수로 활용할 수 있다. 주관적 건강상태에 대한 정보를 얻을 수 없으나 보건의료지출에 대한 정보가 상세히 기록되어 있으므로 이를 객관적인 건강상태로 파악하여 간접하는 대리변수(proxy variable)로 활용하는 것이 가능하다.

또한 본 연구에서 사용한 건강행위변수로 흡연 및 음주와 관련된 정보가 활용될 수 있는데, 흡연여부, 월평균 담배소비지출액, 월평균 음주지출액은 중독적 재화에 대한 가구원 및 가구의 지출여부, 월평균 지출액을 조사하도록 되어 있다. 따라서 본 연구에서는 흡연여부, 담배소비지출액 정도를 간접적인 위험선호 대리변수로 활용한다. 앞서 설명하였듯이, 건강위험에 대한 기피정도가 상대적으로 덜 민감하여 위험판단의 왜곡현상이 심화된 흡연자 혹은 지출액수의 크기로 평가되는 흡연정도는 위험선호를 나타내는 변수로 활용될 수 있다. 그리하여, 본 연구에서는 흡연행위와 정도가 위험선호의 대리변수로서 소득대비 보건의료지출 비중을 나타내는 의료비부담률에 대한 분석으로 흡연자들이 상대적으로 의료비에 대한 부담을 어느정도 갖고 있는지를 파악하고, 아울러 의료비부담의 크기와 함께 주식, 채권, 펀드 등 위험자산배분에 어떠한 인과성을 보이는지 살펴보고자 한다.

한편, 재정패널조사에서 소득 및 자산에 대한 조사는 가구 경상소득을 통해 전체 가구의 개략적인 월평균소득액을 구할 수 있고, 각 가계의 금융자산, 부동산자산, 기타자산으로 분류하여 그 전체 자산구성액에 대한 정보를 산출할 수 있다. 금융자산은 금융기관의 예적금, 주식 및 채권, 펀드 등 위험자산을, 부동산은 주택자산과 주택외자산으로 분류하여 정보를 얻을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 재정패널 7차조사에서 자산관련조사를 이용하여 금융자산대비 위험자산 비중을 산출하여 종속변수로 활용한다.

[그림 1]은 흡연정도를 나타내는 월평균 담배소비지출액과 위험자산금액에 대한 본 표본의 산포도를 보여주고 있다. 전체 흡연자중에서 월평균 10만원이하 중간계층 소비지출을 하는 사람들이 위험자산에 대한 높은 투자를 하고 있는 것으로 나타나는 특이점이 있다. 이는 흡연자들이 자신의 자산배분을 흡연량 정도에 따라 위험자산을 배분하기 보다는 흡연여부가 보다 결정적 요소가 될 가능성이 높다.

또한 월평균 담배구입비와 소득대비 보건의료비 지출간에 산포도를 확인해보면, 월평균 10만원이하 중간소비층에서 높은 보건의료비 부담을 갖고 있는 것으로 나타난다. 이는 담배소비지출이 높지않은 중간소비계층에서 오히려 의료비부담이 높게 나타나고 있을 것으로 판단된다.

[그림 2]는 연령에 따른 위험자산액 분포를 보여주고 있다. 흡연여부에 따라 흡연자와 비흡연자의 연령에 따른 분포를 보여주고 있는데, 연령에 따른 위험자산 배분의 차이를 확인할 수 있다. 흡연자의 경우 연령이 높아지면서 위험자산을 갖고 있는 비중이 떨어지는 것으로 나타난다. 60세 연령은 흡연자들이 객관적 건강상태의 하락으로 각종 질환 및 질병이 현명하게 드러나는 시점으로 건강위험판단이 과대평가될 소지가 있다. 이는 위험을 보는 시각을 상대적으로 크게 왜곡하는 것으로 흡연을 하지 않는 사람들과 비교하여 자신의 위험적 경제적 행위를 기피하는 현상으로 나타날 가능성이 있다. 그러므로 가설 3에 입각하여 연령에 따라 흡연자들의 위험기피현상이 경제적 의사결정을 통해 나타나는지 검증할 필요가 있다. 그리하여 흡연하는 사람들의 연령별로 위험자산에 어느정도 연관성을 갖는지를 분석하기 위해 추정모형을 구성해야 한다.

[그림 1] 담배구입비와 보건의료지출부담 및 위험자산분포

[그림 2] 흡연연령에 따른 위험자산분포

<표 1>은 본 연구에서 활용된 재정패널 7차자료의 흡연여부에 따른 종속변수의 기초통계를 나타내고 있다. 가구주 흡연자들의 의료비지출과 부담에 대해서 파악하고, 흡연행위로 인한 의료비지출 비중이 높게 나타나는지 살펴보고자 한다. 흡연자의 경우 전체 가계소비지출에서 보건의료비가 차지하는 비중은 약 4.15%, 비흡연자는 4.93%를 보이고 있는데, 이는 흡연자의 관측치를 고려한다면 상당히 높은 비중을 차지하고 있는 것이다.

흡연자 1,142명 중 보건의료지출 평균은 약 138만원으로 1인당 0.122만원이며, 비흡연자는 3,206명 중 약 142만원으로 1인당 0.045 만원으로 흡연자에 비해서 일인당 비중은 상당히 낮다. 소득대비 보건의료지출 비중은 흡연자가 4.43%, 비흡연자가 6.01%로 소득대비 보건의료지출에 대한 전체비중은 상대적으로 낮게 나타난다. 이는 소득수준이 높은 흡연자 그룹에서도 보건의료지출비중이 높게 나타 날 가능성이 있다.

또한 본 연구에서 가설 3에 대한 검증을 위해 종속변수를 위험자산에 대한 비중을 확인함으로써 흡연자들이 위험자산의 비중을 얼마만큼 늘리고 있는지를 확인할 수 있다. 만약, 흡연자들이 자신의 객관적 건강수준에 대해서 염려하여 보건의료비 지출의 추가적 부담을 인식한다면 위험자산의 비중은 점점 더 하락할 것이다. 그러나 자신의 건강위험수준에 대한 평가를 민감하게 받아들이지 않아 실제 위험보다 과소평가한다면 위험선호 성향이 높은 흡연자가 자신의 자산 상태에 대한 배분을 높이기 위해 위험자산에 대한 투자를 미루지 않을 것이다. 이러한 가설의 내용을 회귀분석을 통해 확인하기 위해서는 보건의료지출비의 항목이 통제변수로 작용하여야 한다. 그리하여 객관적 건강상태의 대리변수로 입원치료비, 외래진료비 정보를 추정모형에 포함시켰다.

<표 2>에서 흡연자의 위험자산 분포를 살펴보면, 평균 458.29만원으로 비흡연자 525.13만원 보다 월등히 낮게 나타난다. 금융자산대비 위험자산의 비중은 흡연자 36.28%, 비흡연자 41.7%로 전체 금융자산대비 위험자산의 비중은 상대적으로 흡연자가 낮게 나타나고 있음을 확인할 수 있다. 이는 예적금, 저축성보험 등 안정적으로 현금화할 수 있는 자산의 비중이 높게 나타나기 때문일 가능성이 높다. 이는 금전적인 스트레스를 경험하고 있거나 위험선호자체에 대한 왜곡현상이 심화되어 위험기피현상이 강해져 일어나는 현상일 것으로 예측된다. 그러므로 본 연구 가설에서는 보건의료비에 대한 의료부담율의 증가와 무관하지 않다고 보고 흡연자의 의료부담과 위험자산 배분의 연관성을 찾아보고자 한다.

<표 3>은 본 연구의 분석에 활용된 주요 설명변수의 기초통계를 보여주고 있다. 주요 관심변수인 흡연관련 변수 중 연간 담배구입비용은 평균 79.5만원이며 연간 주류비 지출은 평균 60.5만원으로 파악된다. 전체 가구를 대상으로 한 가구자료와 가구원자료를 병합하여 구성한 관측치는 7,215명이며, 이중에서 가구주를 대상으로 한 표본관측치는 4,348명으로 남성은 3,503명, 여성은 845명으로 구성되어 있다. 가구주 전체 평균나이는 55.48세이며, 이중에서 흡연하는 가구원 총 1,296명이며, 이중에서 가구주는 1,142명으로 평균연령은 50.73세이다. 대부분의 흡연자는 가구주의 97%가 남성흡연자이며 여성흡연자는 약 3%에 불과하다.

가구주의 취업형태를 살펴보면, 임금근로자는 2,252명, 비임금근로자는 1,237명으로 분포되어 있으며, 전체 가구원수 평균은 2.96명, 흡연가구주의 평균 가족구성원은 3.31명으로 흡연가구주의 가족구성원수는 높은 것으로 파악되었다. 교육수준에 관하여 살펴보면, 전체 가구주중에서 고졸이하는 2,564명으로 약 58.9%, 대학교 졸업이하는 1,580명으로 약 36.3%, 대학원이상 고학력 수준은 204명으로 약 4.7%에 해당한다. 흡연하는 가구주의 학력수준은 고졸이하 약 55%, 대학교는 약 41.5%, 대학원이상은 약 3.4%로 대학원이상 고학력 비중이 전체 전체 평균수준보다 낮고 대학교 수준에서 상대적으로 높다.

재정패널에서 혼인상태에 대한 조사는 기혼(배우자 있음), 기혼(사별, 이혼), 미혼 세가지로 구분하여 조사하도록 구성되었다. 본 연구에서 활용한 표본에서 기혼가구주는 약 76.3%, 미혼가구주는 약 4.3%로 적은 비율을 차지하고 있다. 이중 흡연하는 사람들의 분포는 전체 흡연자중에서 86.9%가 배우자가 있는 기혼자이며, 사별 및 이혼한 사람은 8.4%, 미혼한 사람은 4.7%를 차지하고 있어 흡연기혼자의 비중이 상대적으로 높은 것으로 나타났다.

<표 2> 흡연여부별 종속변수의 특징과 기초통계

	보건의료지출				위험자산
	관측치	보건의료지출비	소득대비 보건의료지출비중	로그소득대비 보건의료지출비중	관측치	위험 자산	금융자산대비 위험자산비중	로그금융자산대비 위험자산비중
	명	평균 (만원)	평균(%)	평균(%)	명	평균 (만원)	평균(%)	평균(%)
흡연자	1,142	138.63	4.43	0.46	142	458.29	36.28	3.15
비흡연자	3,206	142.78	6.01	0.69	329	525.13	41.70	3.41

<표 3> 주요 설명변수의 특징과 기술적 통계

(단위: 만원)

변수명	변수특징	전체			흡연자
		관측치	평균	표준 오차	관측치	평균	표준 오차
가구주	여성가구주=1, 더미변수	4,348	0.19	0.40	1,142	0.03	0.17
연령(세)	가구주 전체 연령	4,348	55.48	14.01	1,142	50.73	11.57
가족 구성원수	가족구성원 인원수	4,348	2.96	1.29	1,142	3.31	1.20
담배구입비	연간 담배구입비 : 월평균 담배구입액×12	1,142	79.50	30.74	1,142	79.50	30.74
주류비	연간주류비: 월평균 주류비×12	1,745	68.99	143.99	667	60.50	72.99
전체 가구소득	로그 가구경상소득	4,344	8.04	0.90	1,142	8.20	0.76
입원치료비	입원치료비 로그값	680	4.89	1.16	190	4.81	1.15
외래진료비	외래진료비 로그값	3,846	2.83	1.18	1,025	2.76	1.13

<표 4>는 재정패널 7차 2014년도 기준으로 가구주를 대상으로 하여 소득 및 자산, 가계소비지출에 대한 평균값과 중앙값을 흡연여부에 따라 분류하여 보여주고 있다. 가구경상소득은 본 패널조사에서 가구주을 대상으로 개략적으로 질문하여 얻는 정보로써 본 연구에서 전체 가구의 소득수준평가 기준으로 활용하였다. 자산항목은 총자산은 금융자산, 부동산자산, 기타자산을 총합하여 얻은 정보이며, 위험자산은 총 금융자산 중에서 비교적 비안정자산인 주식, 채권, 펀드를 총합하여 얻었다. 부동산 자산은 주택자산과 건물, 토지 등 주택이외의 자산을 통합하였으며, 기타자산은 골프, 콘도 등 할인권, 농기계, 귀금속 등을 합하여 내린 총액이다. 전체 가구경상소득은 연간 4,341만원이며, 흡연자는 4,608만원, 비흡연자는 4,246만원으로 흡연자의 가구경상소득이 높다. 총자산수준은 흡연자와 비흡연자가 비슷한 수준에 있으며 금융자산, 위험자산의 평균값은 흡연자가 비흡연자보다 낮은 것으로 파악된다. 부동산은 전체 27,095만원이며 흡연자는 27,445.6만원, 비흡연자는 26,970.3만원으로 약 475만원 흡연자가 평균수준이 높다. 객관적 건강상태 대리변수로 활용된 연간 입원치료비, 외래진료비는 흡연자 225.7만원, 비흡연자 266만원으로 흡연자가 약간 높다.

<표 4>  가구주 소득 및 자산, 소비지출 기초통계

(단위:　만원)

대분류	중소분류	전체		흡연자		비흡연자
		평균	중앙값	평균	중앙값	평균	중앙값
소득 및 자산	가구경상소득	4,341.1	3,600	4,608.0	4,110	4,246.0	3,600
	총자산	36,750.6	20,000	36,761.1	20,000	36,746.9	19,905.5
	금융자산	3,875.8	1,200	3,464.1	1,110	4,022.4	1,200
	위험자산	507.6	2,000	458.3	1,345.5	525.1	2,000
	부동산	27,095.2	13,000	27,445.6	12,500	26,970.3	13,000
	기타자산	5,779.7	5,000	5,851.4	6,000	5,754.2	5,000
소비지출	가계소비지출	3,009.6	2,645.3	3,337.9	3,062.4	2,892.7	2,405.8
	보건의료비	141.7	55	138.6	55	142.8	55
	입원치료비	254.7	150	225.7	125	266.0	150
	외래진료비	36.3	15	30.6	15	38.4	16
	담배구입비	20.9	0	79.5	90	0	0
	주류비	27.7	0	35.3	12	25	0

Ⅳ. 흡연행위의 보건의료지출 및 위험자산에 미치는 결과

본 연구의 목적은 개인의 흡연행위가 보건의료비출을 높이고 있는지를 추정하여 가구의 의료비부담과 흡연행위간에 인과성을 밝히고, 추정모형을 통해 기존에 설정한 가설들이 맞는지 검증하고자 한다. 아울러, 이러한 보건의료비 지출, 담배구입비 등 건강관련 가계지출이 가구주의 위험자산배분에 영향을 미치고 있는지 실증적으로 분석하고자 한다.

먼저, 가구주의 흡연행위에 따른 보건의료지출은 전체 보건의료지출비와 소득대비 보건의료지출 비중으로 나누어 추정방정식을 구성하여 전통적인 최소자승법(OLS)에 의해 회귀분석을 수행하였다.

[모형 1] [eqn: (EXH) _{i} = alpha +x _{i} beta + gamma _{1} (Smoke) _{i} + epsilon _{i} ``,]                                (9)

[모형 2]  [eqn: (EXH _{-} "INC") _{i} = alpha +x _{i} beta + gamma _{1} (Smoke) _{i} + epsilon _{i} `,]                          (10)

[모형 3]

[eqn: (RSK _{-} ASSET) _{i} = alpha +x _{i} beta + gamma _{1} (Age*Smoke) _{i} + gamma _{2} ("Income"*Smoke) _{i} + epsilon _{i} `# `````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````i=1,`2,`...,`n]       (11)

가계 전체 보건의료지출비에 대한 추정은 가구주의 담배소비를 하는지 혹은 하지 않고 있는지에 따라서 의료지출비 자체의 증감이 어느 정도 일어나고 있는지를 파악할 수 있다. 이는 흡연선택이 가구내 지출수요를 증감하는지에 대한 분석으로 소득수준에 상관없이 개인의 흡연행위에 따른 의료지출의 증감을 확인한다.

그러나 소득대비 보건의료지출의 비중은 가계에서 소득수준이 반영되어 의료비가 차지하는 비율울 나타냄으로써 해당 가구의 의료비부담 비율을 파악할 수 있다. 따라서 가구가 실질적으로 질환 및 질병에 따른 의료서비스의 이용 때문에 발생되는 가구의 경제적 부담을 흡연행위를 통해 확인할 수 있다. 앞서 설정한 가설 2에 따르면 기본적으로 중독적인 건강행위는 건강수준을 떨어뜨려 보건의료지출비용이 늘어나는 것으로 가정하였다. 따라서 흡연행위를 지속하면 할수록 보건의료지출은 증가하고 소득대비 부담률도 증가할 것으로 예상된다.

추정모형에 의한 분석한 결과가 <표 4>와 <표 5>에 잘 나타나 있다. <표 4>는 흡연하는 가구주들이 보건의료지출 또는 소득대비 의료지출 부담에 대해서 어느 정도 느끼고 있는지를 실증분석한 것이다. 분석결과에 의하면, 예상대로 40대 연령을 기준변수로 하여 60대 이상 고령층에서는 가구 소득대비 의료비 부담비중이 다른 연령층에 비해서 상당히 높은 것으로 나타난다. 그리고 40대 미만 젊은 연령층에서는 음(-)의 효과가 나타나며, 여성가구주일수록 남성에 비해서 보건의료비 지출도 높고 소득대비 의료비 부담에 대한 가중도 상대적으로 높은 것을 확인하였다.

또한 비임금근로자보다 임금근로자가 더 큰 의료비 지출을 늘리고 있으며 의료비 부담 또한 높으나 통계적으로 유의성은 낮다. 또한 중간소득계층을 기준변수로 하여 고소득층일수록 보건의료비 지출은 낮으나 실질적으로 소득수준에 따른 의료비 부담은 낮아지는 것으로 파악되었으며 저소득층은 상대적으로 높은 의료비 부담을 갖는 것으로 확인되었다. 또한, 혼인상태에 의한 분석은 미혼보다 결혼한 가구의 보건의료지출도 높고 의료비 부담도 높다. 반면 가구원수가 증가하면서 의료비 지출은 가구원수가 한명 증가할수록 통계적으로 1% 유의수준에서 약 5% 의료비지출이 늘어나는 것으로 파악되었으나 소득대비 의료비 부담은 오히려 줄어드는 것으로 나타났다. 이는 가구원수가 늘어날수록 경제적 수준이 높기 때문으로 판단된다.

한편, 연령에 따라 의료지출도 높고 가구소득대비 보건의료지출 비중이 증가하여 의료비 부담률도 연령이 높아지면서 상승하는 것으로 나타나서 <가설 2>를 입증하였다.

또한 흡연자의 보건의료지출에 대한 흡연효과를 살펴보면, 흡연자들의 담배소비가 지속될수록 전체 보건의료비지출은 증가하는 것을 실증적으로 분석하여 확인하였다. 즉, 가계보건의료지출에 대해서 흡연자들의 추정치는 0.0681을 나타내고 있으며 통계적으로 미약하지만 흡연으로 인해 전체 보건의료지출을 늘리는 것을 증명하였다.

또한 가계소득대비 보건의료지출비중을 나타내는 [모형 2]에서는 가구주의 흡연을 통해서 의료비 부담이 지속적으로 약 7.3% 정도 증가하고 있는 것으로 확인되었으며 통계적으로 유의할만한 결과를 얻었다. 이는 흡연자들이 비흡연자에 비해서 의료서비스에 대한 이용도가 높아 흡연행위에 따라 보건의료지출에 따른 소득대비 부담비율이 늘어나고 있음을 암시하고 있다. 이 결과는 흡연행위가 여러 기존문헌에서 주장하고 흡연과 의료비지출간의 높은 인과관계가 있음을 입증한 것이며 가계에서 차지하는 지출비중도 높아 의료비가 비흡연 가구에 비해서 높은 경제적 부담으로 작용하고 있음을 시사한다. 반면 가구의 음주소비에 따른 보건의료지출은 낮고 소득대비 의료부담도 낮아지는 것으로 나타났으나 통계적 유의성은 낮다.

자산상태에 따른 의료비 지출과 부담은 금융자산 및 부동산수준이 높을수록 의료비의 지출이 증가하는 것으로 나타났으며 금융자산의 경우는 소득대비 의료비 부담은 감소하는 것으로 나타났다. 이는 금융자산은 상대적으로 현금화가 자유롭고 의료비지출에 대한 대처가 용이한 것으로 판단되고 부동산은 소득대비 의료비 부담은 늘어나는 것으로 확인되었다.

[모형 3]은 금융자산대비 위험자산에 대한 비중에 대한 흡연자의 연령수준에 따른 반응과 일정한 소득수준에서 흡연자의 위험자산 비중에 대한 효과를 살펴보고자 구성되었다. 추정결과는 <표 5>에 잘 나타나 있다. 분석결과에 따르면, 흡연자들이 연령이 증가하면서 위험자산에 대한 배분을 꺼리는 것으로 나타났다. 즉, 40대 연령을 기준으로 흡연자와 연령 간에 교호항 효과를 보면, 50대 이상에서 통계적으로 유의하게 의료비 부담이 증가하는 것을 확인할 수 있다(가설 3).

한편, 소득수준에 따른 흡연자들의 위험수준에 대한 반응을 살펴보기 위해 소득분위변수와 흡연자간에 상호작용 변수를 포함하였는데, 중간소득계층 소득분위 3을 기준변수로 하여 소득 5분위에서 통계적으로 높은 유의수준에서 위험자산을 증가시키는 것을 확인하였다. 이는 동일한 소득수준에서 비흡연자에 비해 흡연자들이 위험자산에 대한 비중을 늘리고 있음을 입증하는 것이다(가설 1). 또한, 소득수준이 낮은 계층에서도 위험자산비중 상대적으로 증가시키고 있으나 통계적 유의수준은 낮다.

<표 4> 보건의료지출비중에 대한 흡연행위의 효과

	모형 (1)		모형 (2)
	로그 보건의료지출비		전체 가구소득대비 보건의료지출 비중
	추정계수	표준오차	추정계수	표준오차
여성가구주	0.0638	(0.065)	0.145**	(0.066)
40세 미만	-0.182***	(0.055)	-0.111**	(0.054)
50대	0.0174	(0.044)	0.0276	(0.043)
60세 이상	0.329***	(0.059)	0.504***	(0.058)
고졸이하	0.0066	(0.0410)	0.0449	(0.039)
대학원	0.135*	(0.081)	0.0994	(0.078)
기혼여부	0.170***	(0.065)	0.106	(0.066)
가구원수	0.0525***	(0.019)	-0.0136	(0.018)
취업형태(비임금)	-0.0729*	(0.039)	-0.0270	(0.038)
주당 근속일수	0.0178	(0.019)	-0.0041	(0.019)
저소득	-0.160***	(0.051)	0.561***	(0.050)
고소득	0.111**	(0.044)	-0.434***	(0.042)
금융자산	0.0167***	(0.006)	-0.0017	(0.006)
부동산	0.0124***	(0.004)	0.0051	(0.004)
입원치료	0.309***	(0.009)	0.300***	(0.009)
외래진료	0.724***	(0.013)	0.557***	(0.013)
흡연자	0.0681*	(0.039)	0.0734**	(0.038)
월평균 음주소비	-0.0011	(0.002)	-0.0011	(0.002)
상수항	1.205***	(0.137)	-1.524***	(0.138)
[eqn: R ^{2}]	0.631		0.546
관측치	3,489		3,286

주: 통계적으로 * 는 유의수준 10%, ** 는 유의수준 5%, *** 는 유의수준 1%를 의미함.

<표 5> 위험자산비중에 대한 흡연행위 효과

	모형 (3)		모형 (3)´
	로그 금융자산대비 위험자산비중		로그 금융자산대비 위험자산비중
	추정계수	표준오차	추정계수	표준오차
여성가구주	-0.8301***	(0.254)	-0.8505***	(0.255)
40세 미만	0.1211	(0.205)	-0.1490	(0.166)
50대	0.2835**	(0.136)	0.1171	(0.114)
60세 이상	0.0012	(0.213)	-0.1643	(0.196)
고졸이하	-0.0771	(0.130)	-0.0981	(0.130)
대학원	0.0645	(0.152)	0.0892	(0.153)
기혼여부	-0.4516*	(0.252)	-0.3820	(0.251)
가구원수	0.0054	(0.058)	-0.0094	(0.059)
취업형태(비임금)	-0.1208	(0.118)	-0.1228	(0.118)
주당 근속일수	-0.2067***	(0.069)	-0.2061***	(0.069)
소득분위 1	0.2012	(0.315)	0.0285	(0.361)
소득분위 2	-0.2677	(0.229)	-0.2333	(0.258)
소득분위 4	-0.1131	(0.144)	-0.2782	(0.176)
소득분위 5	-0.0242	(0.145)	-0.2288	(0.171)
흡연자	-0.0117	(0.145)	-0.6787***	(0.247)
월평균 음주소비	-0.0010	(0.003)	0.0016	(0.003)
금융자산	-0.1648***	(0.049)	-0.1738***	(0.048)
부동산	0.0086	(0.013)	0.0067	(0.013)
입원치료비	0.0001	(0.0275)	0.0068	(0.028)
외래진료비	-0.0449	(0.034)	-0.0419	(0.035)
40세 미만 × 흡연	-0.6026*	(0.324)
50대× 흡연	-0.5079**	(0.235)
60세 이상× 흡연	-0.5348	(0.433)
소득분위 1× 흡연			0.4235	(0.704)
소득분위 2× 흡연			-0.2916	(0.545)
소득분위 4× 흡연			0.4478	(0.305)
소득분위 5× 흡연			0.6001**	(0.291)
상수항	6.548***	(0.596)	6.8540***	(0.601)
[eqn: R ^{2}]	0.131		0.130
관측치	433		433

주: 통계적으로 * 는 유의수준 10%, ** 는 유의수준 5%, *** 는 유의수준 1%를 의미함.

Ⅴ. 결론

본 연구는 개인의 흡연행위가 객관적 건강수준을 떨어뜨려 가계 보건의료지출의 증가를 초래하고 있는지를 실증적으로 검증하고, 일정한 소득수준에서 위험자산비중을 변화시키는 역할을 하고 있는지를 파악하여 경제적 의사결정에 흡연행위가 반영되고 있는지를 파악하였다, 크게 세 가지 가설에 입각하여 추정모형을 설정하여 이를 전형적인 회귀분석에 따라 분석하였다.

분석결과에 따르면, 흡연자들의 흡연행위가 가계 보건의료지출을 늘리고 있음을 파악하였으며, 통계적으로 높은 유의수준에서 소득대비 의료비 부담비율을 증기시키는 것을 확인하여 가설을 입증하였다. 또한 남성보다 여성가구주일수록 증가하며, 60대 이상 고령자 층에서 더욱 크게 나타나는 것을 확인하였다. 객관적 건강상태를 나타내는 입원치료비, 외래진료비에 대한 의료부담은 외래진료비가 더 높은 부담을 주고 있는 것으로 파악된다. 또한 비임금근로자보다 임금근로자들의 보건의료비 지출 및 의료부담이 가중되는 것을 나타났다.

그리하여, 가계의 담배소비지출은 보건의료지출을 늘려 경제적 부담을 가중시키는 역할을 하고 있으며, 흡연연령이 낮아지고 있는 현실을 볼 때 향후 국가적으로 큰 재정부담이 가중될 것으로 예상되므로 적정수준의 담배탄력성과 가격을 찾아 정기적으로 물가수준에 연동하여 담배가격 인상을 추진하는 것이 바람직하다. 아울러 임금근로자들의 의료지출부담이 증가하고 있는 것으로 볼 때 사업장 내에서 금연에 대한 교육 및 홍보를 적극강화하고 성별, 흡연정도에 따른 차별적인 금연정책을 시행할 필요가 있다.

또한, 일정한 소득수준에서 흡연자들이 비흡연자에 비해서 위험자산에 대한 배분을 늘리고 있는 것으로 파악되었다. 이는 흡연자들이 동일수준에서 위험선호에 대한 표출을 파악한 것으로 가구주들의 자산수준을 배분함에 있어 흡연행위에 따른 효과가 반영되었다고 할 수 있다. 또한 기초자산수준이 낮은 상태에서 위험수준에 대한 선호는 나타나고 있으나 통계적으로 유의성은 낮다.

이와같이, 가계의 담배소비 지출은 개인의 건강상의 문제를 일으켜 가계는 물론 국가적인 재정적 부담을 초래한다. 아울러, 위험선호에 대한 증가는 개인적, 사회적 자산배분을 변화시키는 계기를 마련한다. 그리하여, 정책적 우선수위를 결정할 때 흡연행위에 대한 사회적 지출부담과 재정배분의 효율성을 고려하여야 할 것이다.

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Zagorsky, J.L(2004), “The wealth effects of smoking” Tobacco Control 2004;13:370–374

제3세션

Ⅲ-1. 정부재정지출에 따른 가계 혜택 조사
발표 : 윤성주(한국조세재정연구원)

Ⅲ-2. 소득공제혜택이 개인연금 보험료에 미치는 효과
발표 : 김재호(한국보건사회연구원)

Ⅲ-3. Do more tax incentives increase private pension saving? - Theory and Evidence from extending tax deferral limit in Korea
발표 : 정원석(보험연구원),

강성호(보험연구원)

2015년 재정패널 학술대회

정부재정지출에 따른 가계 혜택 조사 *

* 본 논문은 저자가 공동연구로 진행중에 있는 ‘□분야별 정부지출의 선호 결정요인과 재분배 효과□(가제), 한국조세재정연구원, 2015’의 일부를 발췌･정리한 것임

※ 본 연구는 현재 진행중인 과제의 일부분으로 인용을 하지 말아주시기 바랍니다.
(Preliminary and incomplete draft. Please do not cite.)

❚윤 성 주

차    례

Ⅰ. 서론	201

Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구	202

Ⅲ. 실증분석	204

1. 데이터	204

2. 분석방법	205

3. 분석결과	213

Ⅳ. 결론 및 정책적 시사점	231

참고문헌	233

<부록>	235

정부재정지출에 따른 가계 혜택 조사

윤 성 주

Ⅰ. 서론

정부의 재정은 다양한 역할을 담당하고 있는데 크게 세 가지 기능으로 분류할 수 있다. Musgrave(1959)에 따르면 (1) 자원배분(allocation of resources), (2) 소득과 자산 분배(distribution of income and wealth), (3) 경제안정 및 성장(economic stabilization)이 재정정책의 세 가지 주요 기능이다. 본 연구는 정부재정의 3대 기능 중 소득분배와 관련된 정부지출로 인한 가구의 혜택에 대해 살펴본다.

정부가 재정활동을 통해 가계의 소득분배에 영향을 미친다는 것은 그만큼 소득분배 또는 소득불평등이 국가에 미치는 영향이 크다는 것을 시사한다. 즉, 소득불평등이 심화될 경우 사회적 갈등 유발 및 구매력 감소 등으로 인해 경제성장에 부정적 영향을 미칠 개연성이 높으며, 저성장 국면에서는 저소득층이 생산과정에서 배제될 개연성이 높아, 소득불평등은 더욱 심화될 소지가 있다. 결국 이와 같은 악순환이 되풀이 될 경우, 국가는 어려운 상황에 처하게 된다. 우리나라 정부는 IMF 이후 소득분포 개선을 위한 노력을 지속하고 있으나 그 효과가 높은 편은 아닌 것으로 나타나고 있다.

최근 복지에 대한 국민들의 욕구가 증가함에 따라 정부는 정부재정지출을 통해 다양한 형태의 복지제도를 운용하고 있다. 이 과정에서 정부는 재정지출을 통한 복지제도의 확대가 소득분포 개선에도 도움이 되기를 기대하고 있다. 본 연구에서는 정부의 재정지출이 가구의 소득수준에 따라 평균적으로 어떻게 귀착되는지를 살펴보고자 한다. 이와 유사한 연구들은 기존에도 존재하였으나 대부분 횡단면 분석에 제한되어 있었다. 이에 본 연구에서는 횡단면 분석과 더불어 패널분석을 함께 수행하였다.

Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구

정책당국이 재정정책이라는 수단을 통해 소득분포를 개선시키려는 것은 궁극적으로 경제성장과 관련된다. 소득 및 자산이 일부 계층에게 집중되는 사회에서는 총수요의 증대를 기대하기 어렵다. 이는 결과적으로 국가 총생산량 감소 및 실업 등을 유발하게 되어 경제성장에 부정적인 영향을 미치게 된다. 또한 한 사회에서의 소득불평등이 심화되면, 이는 계층간 갈등을 유발할 개연성이 높고, 이는 결과적으로 정치적·사회적 불안정을 초래하게 된다. 이는 투자감소 등을 통해 경제전반에 부정적 영향을 미치게 되어 경제성장에 부정적 영향을 미치게 된다. 또한 가구간 소득수준의 격차가 자녀 및 가구구성원의 교육, 건강 등에 영향을 미칠 개연성이 높다. 즉, 저소득층 가구의 자녀의 경우 상대적으로 교육 및 의료서비스에 대한 접근성이 제약될 수 있는데, 이는 개인 뿐 아니라 사회 전체에도 부정적 영향을 미치게 된다. 왜냐하면 경제성장에서 중요한 역할을 수행하는 인적자원에 해가되기 때문이다. 이와 같은 여러 측면에서 소득불평등은 경제성장에 영향을 미치게 되므로, 정부는 재정을 투입하여 소득분포를 개선하려고 한다.

소득분포와 성장의 관계에 대한 최근 연구로는 Berg and Ostry(2011), Berg et al.(2012), Ostry et al.(2014), Woo(2011), 신관호·신동균(2014) 등이 있으며, 이 연구들은 실증분석을 바탕으로 소득불평등이 경제성장에 부정적이라는 것을 보여주고 있다. 또한 IMF(2014)는 선진국 및 개발도상국들의 사례를 통해, 소득분포 개선을 위한 효율적이고 효과적인 방안들을 제시하고 있다.

이와 관련된 내용은 홍승현 외(2014), 제Ⅳ장 참조

복지지출과 소득불평등 사이의 인과관계에 대한 연구로는 이동진·김상헌(2008)이 있다. 여기에서는 OECD 30개국의 패널데이터 및 동시방적식모형(Simultaneous Equation Model)을 이용하여 실증분석을 수행하였는데, 그 결과 조세수입과 국공채발행액 등을 통제한 경우, 소득불평등이 커지면 복지지출이 감소하고, 복지지출이 증가하면 소득불평등이 감소하는 것으로 나타났다.

본 연구에서 수행하는 재정정책의 소득재분배 효과와 밀접한 연구로는 박기백 외(2004), 성명재·박기백(2008), 박기백(2010), 성명재(2011) 등이 있다. 박기백 외(2004)는 재정이 소득재분배에 미치는 영향을 조세와 정부지출을 함께 고려한 초기연구에 속한다. 여기에서는 도시가계조사(1995∼2003) 자료를 이용하여 분석하였는데, 실증분석 결과에 따르면 순조세(정부이전소득-세금)는 소득분배를 개선시키는 것으로 나타났으며, 특히 정부이전소득의 급속한 증가가 소득분배 개선에 긍정적 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 그리고 정부의 순수공공재에 대한 지출은 소득분배를 다소 악화시키는 것으로 나타났으나, 반면 주택, 교육, 의료 등에 대한 지출은 소득분배를 개선시키는 것으로 분석되었다.

성명재·박기백(2008)에서는 2006년도 가계조사자료를 이용하여 조세 및 재정지출의 소득재분배 효과를 분석하였는데, 그 과정에서 간접세 및 현물급여까지 고려하였다. 편익접근법에 의한 분석결과에 따르면, 소득세는 비교적 높은 소득재분배 효과를 나타낸 반면, 일반적으로 재분배효과가 낮을 것으로 간주되고 있는 소비세의 재분배 효과는 매우 미미한 것으로 조사되었다. 현물급여의 경우에는 재분배 효과가 크게 나타났으며, 특히 교육급여의 효과가 가장 크게 나타났다. 그리고 모의실험에서는 소득세 증세 또는 교육급여 지출증대 조합을 선택할 경우 순수혜 계층의 범위가 과반에 이르는 것으로 추정되었다. 또한 우리나라에서는 소득세의 소득재분배 효과가 공적이전소득 보다 높게 나타났으나, 선진복지국가들의 경우에는 반대의 모습을 보였으며, 이는 우리나라 복지제도의 범위가 상대적으로 좁기 때문인 것으로 분석하였다.

박기백(2010)은 본 연구와 동일한 재정패널조사 자료를 이용하여 소득단계별 소득분포 및 각종 조세·재정지출정책으로 인한 소득재분배 효과를 살펴보았다. 성명재·박기백(2008)과 같이 편익접근법을 이용하였으나, 등가소득 적용시 발생할 수 있는 편의(bias)를 고려하여 동등화지수를 적용하지 않았다. 분석결과에 의하면 소득세와 사회보장기여금의 부담은 매우 누진적인 것으로 나타났으나, 재산세 및 소비세의 경우에는 누진도가 낮게 조사되었다. 공적이전으로 인한 재분배효과는 강하게 나타났으며, 의료혜택은 소득수준에 중립적인 반면, 교육 및 융자의 경우에는 혜택이 소득이 증가할수록 높아지는 것으로 나타났다. 그리고 소득재분배 효과를 지역을 기준으로 살펴본 결과, 시장소득은 서울이 가장 높게 나타났으나 공적이전의 규모도 가장 높게 나타났다. 그리고 소득세는 경기, 울산 등이 서울보다 높게 나타났으며, 소비세는 지역별로 고른 분포를 보이지만 재산세는 지역간 격차가 큰 것으로 나타났다.

성명재(2011)는 2009년을 대상으로 소득분포를 추정하고, 조세 및 재정지출 분포를 분석한 후 소득분배구조 개선을 위한 조세･재정정책의 방향을 제시하고 있다. 분석결과 직접세, 소비세, 조세, 준조세, 현금이전지출, 교육 및 사회지출 등은 대부분 소득분배 개선에 긍정적 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 단, 재산세의 소득재분배 효과는 미미한 것으로 나타났다. 그리고 재정지출의 소득재분배 효과가 조세를 통한 소득재분배 효과 보다 높게 나타났는데, 이는 소득세 등의 누진도는 높지만 세수규모가 작아 전반적으로 소득재분배 효과가 작게 나타난 것으로 해석하고 있다. 그리고 우리나라의 조세･재정지출 소득재분배 효과가 해외 주요국과 비교시 모두 작게 나타났는데, 이와 같은 현상을 부담･수혜가 소득에서 차지하는 비중이 낮기 때문에 나타나는 현상으로 설명하고 있다. 정책제언 부분에서는 분석결과 부가가치세의 세부담이 역진적이지 않다는 것에 근거하여 급속한 증가를 나타내고 있는 복지재정을 위한 재원으로 부가가치세의 역할을 강조하고 있다. 즉, 부가가치세 증세를 통한 재정지출을 확대로 소득분포 개선을 기대할 수 있을 것으로 주장하고 있다.

Ⅲ. 실증분석

1. 데이터

재정패널조사 홈페이지(http://panel.kipf.re.kr/) 및 기초분석보고서를 참조하여 작성.

본 연구에서는 한국조세재정연구원에서 수행하고 있는 재정패널조사(National Survey of Tax and Benefit: NaSTaB) 자료를 이용한다. NaSTaB는 2008년 1차년도 조사를 시작으로 2013년 6차년도 조사결과가 발표된 상황이며, 2015년 현재 8차년도 조사를 수행 중에 있다. NaSTaB는 가계의 조세부담과 가계가 정부로부터 받는 혜택을 파악하고, 공평성 및 소득재분배 효과를 분석할 수 있도록 초점을 맞춘 조사로, 이를 위해 소득, 지출, 조세, 복지수혜 등을 포괄하는 내용을 조사하고 있다. 특히, 연간소득, 연금·보험 지출 및 소득, 세금부담 수준 등에 대한 정확성을 높이기 위해 소득공제 내역을 증빙할 수 있는 서류를 수집하고 있어 자료에 대한 신뢰성이 다른 패널조사와 비교시 상대적으로 높다고 할 수 있다.

여기서는 재정정책의 소득재분배 효과를 분석하는 것을 목적으로 하고 있으므로 조세, 복지수혜 등에 대한 자료가 자세히 조사되어 있는 NaSTaB를 이용하여 실증분석을 수행한다.

2. 분석방법

‘나. 분석방법’에서 설명하고 있는 변수관련 부분은 재정패널조사 설문지 등을 참조하여 작성하였으며, 추가 자세한 사항은 해당 설문지 참조.

본 연구에서는 정부의 지원이 가구에 미치는 영향을 살펴보기 위해 여러 변수들을 고려하고 있다. 즉, 정부지원 이전의 가구소득 수준, 정부지원의 종류 등에 대해 분석의 범위를 설정할 필요가 있는데, 여기서는 본 연구에서 이용된 변수의 정의, 범위 등에 대한 내용을 설명한다.

1) 기준소득

본 연구의 목적은 정부의 재정지출이 소득재분배에 미치는 영향을 살펴보는 것이다. 즉, 정부의 지출이 소득수준이 서로 상이한 가구들에게 어떻게 귀착되는지를 조사･분석하는 것이다. 이는 정부지출이 개별가구에 귀착되기 전과 후의 가구소득수준을 조사하고 분석하는 과정을 통해 이루어진다. 따라서 조사를 위해서는 먼저 정부지출 이전의 가구소득에 대한 기준(기준소득)을 설정하여야 하는데, 이를 위해서는 소득의 여러 종류에 대해 먼저 살펴볼 필요가 있다.

본 연구에서는 이를‘기준소득’으로 정의.

성명재(2011)에서는 소득의 종류를 [그림 1]에 나타난 바와 같이 포괄범위를 고려하여 단계별로 6가지로 구분하여 설명하고 있다.

[그림 17] 등에 나타난 소득의 개념은 영국 통계청에 기원한 것으로 Sung & Park(2011)에서 개발도상국의 관점으로 수정한 것이라고 성명재(2011)에서 설명하고 있음.

소득의 종류 및 개념에 대한 부분은 성명재(2011, p36-38)을 참조하여 작성.

[그림 1] 소득의 종류

(합산)				(차감)
		시장소득
민간이전소득
		민간소득
공적이전소득 (공적연금, 기타사회보장수혜
		총소득		직접세(소득세, 재산세), 사회보장기여금
		가처분소득
				소비세(간접세)
		세후소득
현물급여(서비스)
		최종소득
자료: 성명재·박기백(2008), 성명재(2011, [그림 1] 단계별 소득의 종류, p38) 재인용

[그림 1]에서 보듯이 포괄범위가 가장 좁은 시장소득(market income)은 시장에서 경제주체들이 노동 또는 자본 공급을 통해 획득한 1차적 소득으로, 근로소득, 사업소득, 임대소득, 이자·배당소득, 자본이득 등이 이에 포함된다. 민간소득(private income)은 시장소득과 경제주체들 사이의 사적인 이전(민간이전소득)을 함께 고려한 것으로 정의된다.

다음 단계인 총소득(gross income)은 시장소득에서 민간이전소득 뿐 아니라 공적이전소득까지 함께 고려한 것을 의미하며, 가처분소득(disposable income)은 총소득에서 직접세(소득세, 상속세, 증여세, 종합부동산세 등)와 사회보장기여금(국민연금료, 건강보험료, 노인장기요양보험료, 고용보험료, 산재보험료 등)을 차감한 것으로 경제주체가 실제로 소비와 저축에 이용할 수 있는 소득을 의미한다.

법인세 또한 직접세에 포함되지만, 본 연구의 초점은 가구소득이므로 여기서는 명시하지 않음

다음으로 세후소득(post-tax income)은 총소득에서 직접세와 사회보장기여금과 더불어 간접세를 차감한 것을 의미하며, 마지막 단계에 나타나 있는 최종소득(final income)은 세후소득에서 물품·시설·대인 서비스 등과 같은 현물급여(in-kind benefits)을 더한 것으로 정의된다.

본 연구의 목적은 정부의 재정지출이 소득분위별 가구에 미치는 영향을 살펴보는 것이므로, 기준소득은 정부로부터의 현금 및 현물혜택이 포함되기 전이어야 한다. 따라서 시장소득에 민간이전순소득 및 사회보험급여를 포함한 소득을 기준소득으로 정의하고 이를 분석의 출발점으로 한다.

시장소득에서는 NaSTaB의 가구원 조사에 나타나 있는 근로소득, 사업 순소득, 부동산 임대소득 총합, 이자 및 배당소득, 그리고 기타소득 총합을 포함하였다. 여기서 사업 순소득은 매출액에서 필요경비를 삭감한 것을 의미하며, 기타소득에는 경조사 소득과 당첨금 등으로 정부가 지원하는 현금은 포함하고 있지 않다. 그리고 이자 및 배당소득은 일백만원 이상의 소득만을 조사대상으로 포함하고 있다. NaSTaB의 소득관련 자료는 가구원 조사에 나타나 있으므로, 이를 가구별로 자료를 조정하여 가구소득 변수를 생성하였다.

민간이전소득(용돈, 생활비, 학비지원 등)은 가구자료에 나타나 있는 타가구 이전 소득에서 타가구 이전지출을 차감하여 순이전소득을 계산하였다. NaSTaB에서의 타가구 이전소득과 지출은 가구원별로 조사되어 있어 이를 가구별로 합산하여 가구단위에서의 민간이전소득 변수를 생성하였다.

그리고 NaSTaB의 가구원 조사에서는 경제주체들의 민간연금 및 민간보험 급여에 대한 조사를 수행하고 있는데, 여기에는 퇴직연금, 연금신탁·펀드·저축, 연금보험, 보장보험, 저축보험, 주택연금 등이 포함된다. 이와 같은 민간으로부터의 연금·보험 소득은 정부의 재정지출 이전에 경상적으로 가구소득에 포함될 수 있는 개념이므로, 이를 가구단위로 조정하여 변수로 생성하였다.

주택연금: 집을 소유하고 있으나 소득이 부족한 고령자들이 평생 또는 일정기간 동안 안정적인 수입을 얻을 수 있도록 집을 담보로 맡기고 자신의 집에 거주하면서 매달 국가가 보증하는 연금을 받는 제도(한국주택금융공사, http://www.hf.go.kr/cmspubl/template3/MN00000195.jsp?on=1)

<표 1> NaSTaB 연간소득 설문 내용

b1. 귀하는 작년 한 해 동안 아래의 유형에 해당하는 소득이 있었습니까? 연간 소득 금액은 얼마입니까? 소득은 세전소득을 기준으로 합니다.
항목			1)소득 유무		2)금액
b1-1. 근로소득			①예	②아니오	연간	(만원)
b1-2. 사업소득	(1) 수입(매출)		①예	②아니오	연간	(만원)
	(2) (순)소득		①예	②아니오	연간	(만원)
b1-3. 부동산 임대소득	(1) 부동산 임대소득 총합		①예	②아니오	연간	(만원)
		① 토지	①예	②아니오	연간	(만원)
		② 주택	①예	②아니오	연간	(만원)
		③ 상가 및 사무실	①예	②아니오	연간	(만원)
		④ 기타	①예	②아니오	연간	(만원)
b1-4. 이자 및 배당소득			①예	②아니오	연간	(만원)
b1-5. 기타소득	(1) 기타소득 총합		①예	②아니오	연간	(만원)
		① 타가구에서 받은 용돈, 생활비, 학비 등	①예	②아니오	연간	(만원)
		③ 노인요양특별급여	①예	②아니오	연간	(만원)
		④ 그 외 기타소득	①예	②아니오	연간	(만원)
자료: 2014 재정패널조사 설문지(가구원용), p.8, 한국조세재정연구원

<표 2> NaSTaB 민간연금･보험 소득 설문 내용

a2. 귀하는 2013년 한 해 동안 민간연금이나 민간보험 급여를 받은 적이 있습니까? 수급한 금액은 총 얼마입니까?
항목	1)납부여부		2)총금액
c4-1. 퇴직연금	①예	②아니오	연간	(만원)
c4-2. 연금저축/연금펀드/연금신탁	①예	②아니오	연간	(만원)
c4-3. 연금보험	①예	②아니오	연간	(만원)
c4-4. 보장보험(질병/상해/사망)	①예	②아니오	연간	(만원)
c4-5. 저축보험	①예	②아니오	연간	(만원)
c4-6. 자동차보험	①예	②아니오	연간	(만원)
자료: 2014 재정패널조사 설문지(가구원용), p.6, 한국조세재정연구원

NaSTaB의 가구원조사에서는 사회보험급여과 관련하여 국민연금, 공무원연금, 사학연금, 군인연금, 별정우체국연금, 산재보험, 고용보험 등을 포함하고 있다. 또한 개별연금급여와 관련하여 노령연금, 퇴직연금, 유족연금, 일시금 등으로 세분화화어 조사되고 있는데, 본 연구에서는 반환·퇴직·산재 일시금 등 일시금 부분은 고려하지 않았다.

국민연금의 반환일시금, 공무원·사학·군인·별정우체국직원연금의 퇴직 일시금, 산재보험의 산재 일시금

연금 일시금은 일시적 성격이 강해 보통 비경상소득으로 분류되며, 본 연구에서 정의하는 기준소득은 경상소득에 가까운 개념이기 때문에 기준소득 계산시 연금 일시금을 제외함

요컨대, 본 연구에서는 정부의 재정지출 이전의 가구의 소득수준인 기준소득을 시장소득, 민간이전소득, 민간연금·보험 소득 및 사회보험급여를 포함하는 개념으로 정의한다. 그리고 기준소득을 기준으로 소득분위를 나눌 때에는 가중치를 부여하여 구분하였다.

기준소득 = 시장소득 + 민간이전 순소득 + 민간연금·보험 소득

2) 현금급여

본 연구에서 고려하고 있는 정부지출 현금급여는 국민기초생활보장급여, 자녀양육지원금, 근로장려금 및 그 외 정부지원현금(기타) 등이다. NaSTaB는 자녀양육지원금조사와 관련하여 출산관련 지원금, 0∼5세 이하 자녀에 대한 지원금, 6세 이상 자녀에 대한 지원금 등으로 구분되어 조사하고 있으며, 여기에는 출산지원금, 임신출산진료비, 보육비, 교육비, 급식비, 다자녀 지원금, 양육수당 등이 포함된다. 그리고 기타 정부지원현금은 국가유공자보훈연금, 기초노령연금, 농어업정부보조금, 장애수당 및 장애인 연금 등을 포함한다.

현금급여 = 국민기초생활보장급여 + 자녀양육지원금 + 근로장려금

+기타(국가유공자보훈연금,기초노령연금,농어업보조금,장애수당･장애인연금 등)

3) 현물급여

정부가 지원하는 현금급여로는 의료, 교육, 융자 및 기타지원을 분석의 대상으로 한다. 의료의 경우에는 건강보험과 의료급여를 구분하여 분석하였다. 건강보험의 경우에는 건강보험 보험료를 납부하는 가구와 연체가구, 그리고 가구원 전체가 피부양자로 등록되어 있는 가구를 분석의 대상으로 하였으며, 의료급여의 경우에는 가구원 전체가 의료급여대상자인 가구를 대상으로 하였다.

의료보험 가구와 의료급여 가구의 혜택을 추정하는 과정은 기본적으로 동일하다. 총진료비는 건강보험공단이 지불하는 급여비와 이용자가 부담하는 자부담 비용으로 구성되는데 여기서 공단이 지불하는 급여비가 보험가입자인 가구의 입장에서 혜택이 된다. 그리고 가구의 비용은 보험료 지출이 된다. 따라서 건강보험과 관련하여 순혜택은 건강보험공단이 지불하는 공단부담금에서 보험료 지출을 차감한 것으로 추정한다. 단, 의료급여의 경우에는 보험료 지출이 0이 된다.

의료혜택 = 건강보험공단 부담금 – 가구 보험료 지출

가구가 지출한 보험료는 NaSTaB에 나타나 있으나, 혜택인 급여는 추정하여야 한다. 이는 공단부담률에 자기부담 지출을 곱한 것을 (1-공단부담률)로 나누어 산출할 수 있는데, 이때 공단부담률은 건강보험통계연보에서 계산이 가능하며, 자기부담 지출수준은 NaSTaB에 조사되어 있는 항목을 이용하여 계산한다. NaSTaB에서는 총의료비에 대한 정보만이 제공되고 있으므로, 이 중에서 의료보험 대상항목에 대한 지출만을 추출할 필요가 있다. 이를 위해서 일반적으로 의료보험 대상이 크지 않은 성형수술, 치과, 한약재 관련 지출은 모두 본인부담금에서 제외하였다. 그러나 이와 같은 치료 부분에서도 일부는 의료보험 대상이 포함될 수도 있기 때문에 분석결과에는 오차가 존재하게 된다. 또한 의료비의 경우 본인부담금 상한액이 존재한다. 따라서 건강보험 및 의료급여 가구의 가구원수와 본인부담 상한액을 고려하여 가구부담금 상한액을 설정하고 이를 적용하였으나, 사전·사후 환급제도로 인해 측정오차가 존재할 수 밖에 없는 한계가 있다. 즉, 의료부분에 대한 분석내용은 상대적으로 높은 오차가 존재할 가능성을 인지할 필요가 있다.

<표 3> 본인부담금 상한액

(단위: 만원)
소득 수준	1분위	2분위	3분위	4분위	5분위	6분위	7분위	8분위	9분위	10분위
본인 부담 상한액	200	200	200	200	200	300	300	300	400	400
주: 적용기간 2009.1.1.-2013.12.31(2014.1.1부터는 분위별 120만원에서 500만원까지 7단계로세분화) 자료: 국민건강보험공단 홈페이지 (http://minwon.nhis.or.kr/menu/retriveMenuSet.xx?menuId=MENU_WBMCA0503)

<표 4> 건강보험·의료급여 공단 및 본인 부담률

(단위: 천원, %)
구분		2009	2010	2011	2012	2013
건강보험	총진료비	39,338,968,656	43,628,316,855	46,237,905,481	47,839,184,796	50,955,151,475
	급여비	28,916,433,592	32,496,847,128	34,565,208,399	35,714,595,778	38,124,824,338
	(공단부담률)	73.51	74.49	74.76	74.66	74.82
	본인부담	10,422,535,064	11,131,469,727	11,672,697,082	12,124,589,018	12,830,327,137
	(본인부담률)	26.49	25.51	25.24	25.34	25.18
의료급여	의료급여비용	4,754,916,495	4,957,209,964	5,143,063,777	5,196,194,408	5,304,147,592
	기급부담금	4,645,318,209	4,864,590,553	5,054,936,094	5,113,055,709	5,221,748,945
	(기금부담률)	97.7	98.13	98.29	98.4	98.45
	본인부담	109,598,286	92,619,411	88,127,684	83,138,699	82,398,647
	(본인부담률)	2.3	1.87	1.71	1.6	1.55
자료: 2013년 건강보험통계연보(2014)

교육부분에 대한 정부의 지원 및 가구의 혜택은 가구내 학생에 대한 공교육비에서 가구의 공교육비 지출액을 차감하여 추정하였다.

교육혜택 =  [eqn: sum _{i=1} ^{가구`학생수}]학생i 공교육비 – 가구 공교육비 지출

학생 1명에 대한 정부의 지원은 한국교육개발원에서 발표하는 학교급별 학생 1인당 공교육비를 통해 파악이 가능하며, 가구의 공교육비는 NaSTaB에서 조사된 내용을 이용한다. 단, 사교육을 받는 가구원의 경우 가구의 지출액이 공교육비 보다 높을 수도 있는데, 이와 같은 경우에는 혜택을 0으로 설정한다. 그리고 2013년 자료는 발표되지 않은 상태여서 2013년 교육혜택과 관련해서는 2011년 자료를 적용하여 분석한다. NaSTaB의 경우에는 공교육비 지출액에서 등록금, 정규수업료, 급식비, 교복비, 교과서비 등을 포함하고 있다. 따라서 공교육비 지출액에는 저소득층에 지원되는 교육비 관련 지원이 일부 반영된 것으로 볼 수 있다.

NaSTaB의 공교육비 지출액은 등록금, 정규수업료, 급식비, 교복비, 교과서비 등을 포함하고 있다.

<표 5> 학교급별 학생 1인당 공교육비

(단위: 천원)
구분	초등교육	중등교육	고등교육
2009년	6,658	9,399	9,513
2010년	6,601	8,060	9,972
2011년	6,976	8,199	9,927
자료: 한국교육개발원, ｢간추린 교육통계｣, 2014, p49를 바탕으로 재구성

정부지원 융자의 경우에는 그 대상을 정부지원 주택자금대출과 학자금 대출로 제한하여 분석한다. 정부로부터의 융자혜택은 시중차입금리와 정부대출금리의 차이를 총대출금액에 곱하여 추정하였다.

재정패널자료에서 조사되고 있는 항목 중 정부관련 융자와 관련성이 높은 것은 주택자금대출과 학자금대출이 존재.

정부지원 융자혜택 = (정부지원 주택자금대출+학자금 대출)

× (시중차입금리-정부대출금리)

<표 6> 정부대출·시중차입 금리

구분	시중차입금리(A)	정부대출금리(B)	융자혜택(A-B)
2009	5.43	2.43	3.00
2010	5.35	2.60	2.75
2011	5.82	3.40	2.42
2012	5.17	2.96	2.21
2013	4.54	2.67	1.87
주: 시중차입금리의 경우 잔액기준이며, 당좌대출 제외, 단 마이너스통장대출은 포함. 자료: 한국은행 경제통계시스템(http://ecos.bok.or.kr/).

본 연구에서 고려된 기타 정부지원현물은 바우처, 교환권 등 상품권, 식료품 및 기타재화를 포함하고 있다. 단, NaSTaB의 현물급여 조사부분에서 양육관련 바우처는 제외되어 있으며, 현물의 가치는 수급당시의 금액으로 환산되어 NaSTaB에서 조사된다.

3. 분석결과

1) 횡단면 분석

2013년 기준 분석대상 표본가구의 소득관련변수들에 대한 기초통계량은 <표 7>과 같다. 본 연구에서 분석의 시작이 되는 4,748가구의 기준소득 평균값은 3,748만원이며, 최소소득가구 및 최고소득가구의 기준소득은 각각 0원, 9억5,335만원으로 나타나고 있다. 기준소득은 시장소득, 민간이전 순소득, 연금·보험소득 및 사회보험급여로 구성되어 있는데, 이 모두를 합한 소득금액이 0원인 가구가 표본 4,748가구 중 122가구로 표본 중에서 2.6%를 차지하고 있다.

<표 7> 소득 관련 변수 기초통계량

(단위: 만원)
변수	평균	표준편차	최소	최대
시장소득	3,579.5	3,712.5	0.0	95,534.6
근로소득	2,635.0	3,308.5	0.0	93,600.0
사업소득	826.2	2,222.9	0.0	55,000.0
부동산임대소득	101.7	642.0	0.0	24,000.0
이자･배당소득	16.5	156.0	0.0	7,200.0
민간이전순소득	31.8	552.1	-9,000.0	6,000.0
민간이전소득	122.6	409.0	0.0	6,000.0
민간이전지출	90.8	351.1	0.0	9,600.0
민간소득	3,612.1	3,576.5	0.0	95,334.6
연금･보험소득	20.5	185.1	0.0	6,240.0
퇴직연금	0.4	28.7	0.0	2,150.0
연금신탁･펀드	0.5	37.7	0.0	3,000.0
연금보험	5.0	111.7	0.0	5,300.0
보장보험	13.4	124.8	0.0	3,700.0
저축보험	0.1	4.6	0.0	280.0
주택연금	1.0	33.2	0.0	1,440.0
사회보험급여	115.6	442.4	0.0	6,000.0
기준소득	3,748.1	3,574.4	0.0	95,334.6
주: 기준소득 4,748가구, 횡단면 가중치 적용

기준소득을 구성하는 4개의 소득이 기준소득에서 차지하고 있는 비중을 살펴보면, 시장소득 95.5%, 사회보험급여 3.1%, 민간이전 순소득 0.9%, 연금･보험소득 0.5%로 시장소득이 압도적으로 높은 비중을 차지하고 있음을 확인할 수 있다. 그리고 시장소득은 다시 4개의 소득으로 구성되어 있는데, 이 중 근로소득과 사업소득이 차지하는 비중이 각각 73.6%, 23.1%로 나타나고 있으며, 부동산 임대소득과 이자･배당소득은 각각 2.8%, 0.4% 수준으로 나타나고 있다.

정부의 지원은 현금지원과 현물지원으로 구분될 수 있다. 본 연구에서는 현금지원을 기초생활보장, 자녀양육지원금, 근로장려금, 그리고 기타 항목으로 분류하고 있는데, 기타항목은 기초노령연금, 농어업정부보조금, 장애수당 및 장애인 연금, 보훈급여금(연금식) 등을 포함하고 있다. <표 8>에 나타난 바와 같이 2013년 기준 현금지원 중 가장 큰 수혜항목은 자녀양육지원금으로 연간 평균 42만원 수준이며, 다음으로 기타 현금지원이 34만원, 기초생활보장이 19만원 수준이다. 그리고 근로장려금의 경우 1만원 수준으로 가장 낮은 항목으로 나타나고 있다.

현물지원에 대해서는 주택과 학자금에 대한 융자지원, 교육 및 의료지원, 그리고 기타 항목으로 분류되고 있는데, 이 중 기타항목은 각종 바우처 및 카드, 쌀, 연탄, 홈스쿨 등을 포함하고 있다. 현물수혜 중에서는 교육과 의료에 대한 혜택이 매우 높은 수준으로 나타나고 있으며, 융자 및 기타 현물수혜의 경우 상대적으로 낮은 수준으로 나타나고 있다.

<표 8> 정부지원 관련 변수 기초통계량

(단위: 만원)
구분		평균	표준편차	최소	최대
현금지원	기초생활보장	18.5	101.3	0.0	1,440.0
	자녀양육지원금	42.1	126.5	0.0	1,464.0
	근로장려금	0.8	12.0	0.0	600.0
	기타 현금지원	34.0	156.5	0.0	5,000.0
현물지원	융자	2.6	18.1	0.0	411.4
	주택융자	2.1	17.3	0.0	411.4
	학자금융자	0.5	5.4	0.0	149.6
	교육	211.0	422.6	0.0	2,879.0
	의료	221.5	1,019.3	-985.0	19,600.0
	건강보험	138.3	489.3	-985.0	3,600.0
	의료급여	83.0	905.8	0.0	19,600.0
주: 기준소득 4,748가구, 횡단면 가중치 적용

본 연구의 초점은 정부의 지원이 소득계층에 따라 어떻게 귀착되는지를 살펴보는 것이다. 따라서 정부지원의 효과를 살펴보기 위해 표본에 포함된 가구를 기준소득을 기준으로 5개 그룹으로 구분하였다.

<표 9> 기준소득 기준 5분위

분위	가구수	%	누적 %	기준소득(만원)
				최소	최대
1	920	19.38	19.38	0.0	1,080.0
2	822	17.31	36.69	1,080.7	2,347.0
3	911	19.19	55.88	2,348.3	3,717.5
4	977	20.58	76.45	3,720.0	5,880.0
5	1,118	23.55	100	5,889.8	95,334.6
계	4,748	100

분위별 소득분포를 살펴보면, 5분위의 기준소득은 1분위의 17.6배 수준으로 나타나고 있으며, 시장소득의 경우 그 배율이 29.2배 수준으로 매우 높은 수준이다. 그러나 저소득 가구의 경우 민간이전소득이 상대적으로 많고 고소득 가구의 경우 상대적으로 민간이전지출이 많으므로 시장소득과 민간이전소득을 함께 고려한 민간소득의 경우 1분위와 5분위 사이의 배율이 19.2 수준으로 시장소득의 배율 보다 낮게 나타나고 있다. 5분위의 연금·보험소득은 1분위의 14.4배 수준으로 높게 나타나고 있고, 사회보험급여는 그 배율이 2.5배 수준으로 상대적으로 낮게 나타나고 있으나 절대적 금액은 사회보험급여가 더 높은 수준이다. 이와 같은 차이는 연금·보험소득의 경우 사적으로 이루어 지는 반면 사회보험급여는 공적인 측면에서 이루어지기 때문으로 사료된다.

시장소득을 구성하고 있는 근로소득, 사업소득, 부동산 임대소득, 이자･배당소득에 대한 분위별 분포에 대한 내용은 <부록> 참조

분위별 민간이전소득, 민간이전지출에 대한 내용은 <부록> 참조

<표 10> 분위별 소득분포

(단위: 만원)
	1분위(a)	2분위	3분위	4분위	5분위(b)	평균	배율(b/a)
시장소득	303.5	1,440.2	2,725.0	4,593.4	8,863.4	3,579.5	29.2
민간이전순소득	152.2	107.4	68.3	-48.7	-121.1	31.8	-0.8
민간소득	455.7	1,547.6	2,793.3	4,544.6	8,742.3	3,612.1	19.2
연금･보험소득	2.5	16.1	17.7	30.1	36.2	20.5	14.4
사회보험급여	48.6	112.4	168.5	129.4	119.7	115.6	2.5
기준소득	506.9	1,676.2	2,979.4	4,704.2	8,898.2	3,748.1	17.6
주: 횡단면 가중치 적용

정부가 지원하는 현금지원에 대한 소득분위별 수혜를 살펴보면 다음과 같다. 먼저, 기초생활보장의 경우 가장 저소득층인 1분위에 대한 귀착이 평균 79만원으로 가장 크게 나타나고 있으며, 2분위와 3분위가 각각 10만원과 3만원 수준으로 소득분위가 높아짐에 따라 지원규모가 감소하는 것으로 나타나고 있다. 이와 같은 현상은 기초생활보장이 가구소득에 근거하여 지원되는 제도이기 때문이다.

자녀양육지원금의 경우 1분위에서 소득분위가 높아짐에 따라 수혜의 규모가 증가하여 4분위의 수혜규모가 73만원으로 가장 크고, 5분위는 다소 감소하는 모습이 나타나고 있다. 즉 상대적으로 소득분위가 높은 가구들의 수혜가 높게 나타나는데 이는 자녀양육지원금이 일반적으로 소득수준과 무관하게 지원되기 때문으로 사료된다. 또한 저소득가구의 상당수가 독거노인 등 1인가구로 구성되어 저소득 가구의 수혜가 상대적으로 낮게 나타날 수 있는 개연성이 존재하며, 5분위의 경우에는 자녀양육지원금 대상이 가구내에 존재하지 않아 평균적으로 수혜수준이 4분위와 비교시 낮아진 측면이 있는 것으로 추정된다.

근로장려금의 경우 수혜금액은 평균적으로 낮은 편으로 나타나고 있으나, 1분위에서 3분위로 소득분위가 높아짐에 따라 평균 수혜금액이 증가하는 것으로 나타나고 있다. 그리고 기초노령연금, 농어업정부보조금, 장애수당 및 장애인 연금, 보훈급여금(연금식) 등으로 구성된 기타 현금지원의 경우 1분위의 수혜가 99만원으로 가장 높게 나타나고 있으며, 2분위 38만원, 3분위 15만원, 4분위 7만원으로 소득분위가 높아짐에 따라 수혜규모가 감소하다 5분위에서 11만원으로 다소 증가하는 모습을 나타내고 있다.

분위별 총 현금수혜를 살펴보면 1분위 189만원, 2분위 73만원, 3분위 71만원, 4분위 81만원, 그리고 5분위 62만원으로 나타나고 있다. 즉, 소득이 가장 낮은 1분위의 수혜규모가 가장 크고, 소득이 가장 높은 5분위의 수혜가 가장 낮으며, 1분위의 수혜규모가 5분위 수혜규모의 3.05배 수준으로 나타나고 있다. 또한 5분위의 수혜규모가 가장 낮게 나타나고 있으나, 2∼5분위의 수혜규모가 유사하게 나타나고 있어 현금지원의 상당부분이 저소득층에 집중되어 있는 것으로 볼 수 있다. 이와 같은 현상은 현금지원의 경우 자녀양육지원금을 제외한 대부분의 항목이 가구소득 및 자산 등을 고려하여 정부가 지원하기 때문이다. 그리고 4분위의 경우, 현금지원에 따른 수혜규모가 2·3·5분위의 수혜보다 더 높게 나타나고 있는데, 이는 소득 및 자산규모를 고려하지 않는 자녀양육지원금에 대한 수혜가 4분위에서 가장 크게 나타나고 있는 것에 기인한 것으로 판단된다.

[그림 2] 분위별 현금지원 분포

(단위: 만원)

주: 횡단면 가중치 적용

<표 11> 분위별 현금지원 분포

(단위: 만원)
	1분위	2분위	3분위	4분위	5분위	평균
기초생활보장	78.5	10.2	2.5	0.5	0.0	18.5
자녀양육지원금	10.9	23.6	52.0	72.8	51.1	42.1
근로장려금	0.5	1.3	1.6	0.6	0.2	0.8
기타 현금지원	98.7	38.1	15.1	6.8	10.7	34.0
주: 횡단면 가중치 적용

다음으로 현금지원과 함께 정부가 지원하는 현물에 대한 소득분위별 수혜를 살펴보면 의료와 교육 부분에 대한 수혜의 규모가 상대적으로 크게 나타나고 있음을 알 수 있다.

먼저 정부의 교육지원에 따른 분위별 평균수혜 규모를 살펴보면, 1분위 60만원, 2분위 131만원, 3분위 185만원, 4분위 312만원, 5분위 369만원 규모로 소득분위가 높아질수록 혜택의 규모가 증가하고 있음을 알 수 있다. 이는 소득수준 낮은 경우 자녀가 없는 1인 또는 2인 가구일 가능성이 상대적으로 높기 때문인 것으로 사료된다. 또한 소득이 높은 가구일수록 자녀가 대학 및 대학원 교육과정에 있을 가능성이 높고, 결과적으로 높은 수준의 수혜를 받을 개연성이 존재한다.

다음으로 의료의 경우 평균적으로 가구당 평균 222만원의 수혜를 받는 것으로 조사되었다. 의료 전반적으로는 1분위의 혜택이 가장 높으며, 소득수준이 높아질수록 수혜의 규모가 작아지는 것으로 나타나고 있다. 특히 1분위의 혜택이 높은 것은 보험료 부담이 없는 의료급여로 부터의 혜택 규모가 다른 소득분위에 비해 높게 나타나기 때문으로 사료된다. 하지만 의료부분의 경우 추정과정에서 오차가 나타날 가능성이 매우 높다. 앞서 언급한 바와 같이 본인부담 상한제, 건강보험 대상 의료지출 구별 등이 오차의 크기에 영향을 미친다. <표 12>에 나타난 결과는 본인부담금 상한제를 적용하고, 가구의 의료지출 중에서 치과진료, 성형수술, 한약재 구입비 등을 제외하고 도출한 수치이다. 그러나 본인부담 상한제를 고려하지 않거나, 치과진료 및 한약재 지출 등을 반영하여 의료혜택을 추정한 경우 [부도 3]에 나타난 바와 같이 전체적인 수혜의 규모가 증가하며, 분위별 분포 또한 상이한 모습을 나타내게 된다. 그럼에도 불구하고 저소득층이 1분위의 혜택이 가장 크게 나타나고 있는데, 이는 1분위에 속하는 가구들의 의료보험료가 낮거나 의료급여 대상의 경우 존재하지 않기 때문으로 사료된다. 1분위의 경우 고령층이 다수 차지하고 있을 개연성이 높기 때문에 이와 같은 연령효과 또한 상대적으로 큰 수혜에 기여할 것으로 추정된다.

전반적으로 융자지원의 경우에는 소득분위가 높을수록 수혜의 규모가 크고, 기타 현물지원의 경우에는 소득분위가 낮을수록 수혜의 규모가 상대적으로 크게 나타나는 모습을 나타내고 있으나, 수혜의 규모는 교육 및 의료 부분과 비교시 매우 낮은 수준으로 나타나고 있다.

분위별 총 현물수혜를 살펴보면 1분위 597만원, 2분위 380만원, 3분위 344만원, 4분위 429만원, 그리고 5분위 427만원으로 나타나고 있다. 전반적으로, 앞서 살펴본 현금수혜와 비교시 그 규모가 크게 나타나고 있음을 알 수 있다. 또한 1분위의 혜택이 가장 크게 나타나고 있지만 4분위 및 5분위의 수혜규모가 2·3분위 보다 높은 다소 수준으로 나타나고 있다. 1분위의 혜택이 큰 것에는 의료급여 부분이 기여하는 바가 높으며, 소득수준이 높은 4·5분위 가구가 상대적으로 높은 수준의 현물수혜를 받는 것에는 교육부분이 기여하는 바가 높은 것으로 사료된다.

[그림 3] 분위별 현물지원 분포

(단위: 만원)

주: 횡단면 가중치 적용.

<표 12> 분위별 현물지원 분포

(단위: 만원)
	1분위	2분위	3분위	4분위	5분위	평균
의료	534.2	246.3	155.5	113.3	54.7	221.5
건강보험	173.8	215.0	135.8	113.3	54.7	138.3
의료급여	359.8	31.1	19.7	0.0	0.0	83.0
교육	59.6	131.2	184.9	311.6	369.3	211.0
융자	1.7	1.7	3.1	3.8	2.7	2.6
주택융자	1.2	1.4	2.4	3.4	1.9	2.1
학자금융자	0.5	0.3	0.6	0.4	0.8	0.5
기타 현물지원	1.4	0.3	0.1	0.1	0.4	0.5
주: 횡단면 가중치 적용

앞서 살펴본 정부의 현금지원과 현물지원이 분위별로 귀착되는 모습은 [그림 3]과 같다. 먼저 두 지원을 합한 총 지원규모를 살펴보면, 1분위에 대한 지원이 786만원으로 가장 큰 것으로 나타나고 있고, 가장 낮은 수혜를 보는 계층은 3분위로 415만원으로 조사되고 있다. 즉, 정부지원이 저소득층인 1분위에 편중되고 있음을 알 수 있다. 또한 모든 소득계층에 있어 현물급여로 부터의 수혜가 현금급여로부터의 수혜 규모 보다 더 크게 나타나고 있음을 알 수 있다.

다음으로 재분배 효과를 살펴보면 정부지원 이전과 이후 5분위와 1분위의 차이는 각각 8,391만원과 8,095만원으로 감소한 것으로 조사되었다. 좀 더 구체적으로 2분위와 1분위의 차이가 정부지원 이전 1,169에서 이후 836만원으로 큰 폭으로 감소하였고, 3분위와 2분위의 차이는 1,303만원에서 1,265만원으로 감소하였다. 반면 4분위와 3분위의 차이는 1,725만원에서 1,819만원으로 오히려 증가한 모습을 보이고 있으며 5분위와 4분위는 다소 감소한 모습을 나타내고 있다. 즉, 전반적으로 소득분포는 다소 개선된 것으로 볼 수 있다.

1분위를 제외한 2∼5분위에 대한 지원은 3분위가 가장 작기는 하지만 유의미한 수준의 큰 차이는 나타나고 있지 않은 것으로 조사되고 있다. 하지만 이에 대한 해석은 조심할 필요가 있다. 왜냐하면 본 연구에서는 조세부담 측면은 고려하고 있지 않기 때문이다. 일반적으로 소득수준이 높을수록 더 많은 세금을 부담하게 된다. 따라서 2∼5분위의 혜택이 유사하게 나타나더라도 재원이 되는 세금부담 측면을 고려하면 4분위 및 5분위의 순혜택은 더 낮은 수준이 될 것임을 유추할 수 있다. 즉, 이는 재정지출로 인한 소득재분배 효과는 앞서 살펴본 것보다 더 크다는 것을 염두에 둘 필요가 있다.

[그림 4] 분위별 정부지원 분포

(단위: 만원)

주: 횡단면 가중치 적용.

<표 13> 분위별 정부지원 분포

(단위: 만원, %)
	1분위	2분위	3분위	4분위	5분위	평균
기준소득(a)	506.9	1,676.2	2,979.4	4,704.2	8,898.2	3,748.1
정부지원(b)	785.6	452.5	414.7	509.2	489.0	530.9
현금지원(c)	188.6	73.2	71.1	80.6	62.0	95.4
현물지원(d)	597.0	379.4	343.6	428.6	427.0	435.5
기준소득+정부지원	1,292.4	2,128.7	3,394.1	5,213.4	9,387.3	4,279.1
현금지원으로 인한 증가율	37.2	4.4	2.4	1.7	0.7	2.5
현물지원으로 인한 증가율	117.8	22.6	11.5	9.1	4.8	11.6
정부지원으로 인한 증가율	155.0	27.0	13.9	10.8	5.5	14.2
주: 횡단면 가중치 적용

2) 패널분석

표본을 구성하고 있는 가구들의 2009년, 2011년, 그리고 2013년 소득관련 기초통계량은 <표 14>에 나타나 있다. 분석의 시발점이 되는 평균 기준소득은 2009년 3,283만원, 2011년 3,571만원, 2011년 3,774만원으로 평균 7.2%의 성장률을 보이고 있다. 시장소득은 평균 6.0%의 성장률을 나타내고 있으며, 기준소득 중에서 차지하는 비중은 2009년 97.8%에서 2011년 95.6% 수준으로 감소하는 모습을 나타내고 있다. 연금･보험소득과 사회보험급여의 경우 기준소득에서 차지하는 비중은 각각 0.5∼0.6%, 2.0∼3.1% 수준으로 그 규모가 크지는 않지만, 상대적으로 빠른 속도로 증가하고 있으며, 특히 사회보험급여의 증가율이 평균 34.6% 수준으로 높게 나타나고 있다.

<표 14> 연도별 소득 추이

(단위: 만원)
	2009	2011	2013
시장소득	3,209.5	3,477.1	3,605.9
근로소득	2,280.8	2,536.8	2,621.4
사업소득	829.0	823.5	866.5
부동산임대소득	79.2	94.9	99.0
이자･배당소득	20.5	21.9	19.0
민간이전순소득	-6.6	-13.0	28.7
민간이전소득	91.1	91.5	114.8
민간이전지출	97.6	104.5	86.1
민간소득	3,202.9	3,464.1	3,635.8
연금･보험소득	15.1	19.2	20.8
퇴직연금	4.2	2.4	0.4
연금신탁･펀드	0.2	0.3	0.6
연금보험	1.0	3.2	5.3
보장보험	9.4	13.4	14.3
저축보험	0.3	0.0	0.1
사회보험급여	64.7	87.1	117.2
기준소득	3,282.7	3,570.5	3,773.8
주: 각 연도별 종단면 가중치 적용.

연도별 정부의 현금지원 관련 지출 추이를 살펴보면, 2009년 64만원, 2011년 74만원, 2013년 95만원 수준으로 평균 21.7%로 증가하는 추세를 나타내고 있다. 현금지원 중 기초생활보장은 2009년 18만원, 2011년 18만원, 2013년 19만원 수준으로 시간에 따른 차이가 크지 않게 조사되었다. 그러나 자녀양육지원금의 경우에는 2009년에는 가구 평균 10만원 수준이었으나, 2011년 32만원, 그리고 2013년 40만원으로 평균 96.5%의 빠른 증가율을 나타내고 있다. 그리고 근로장려금의 경우, 그 규모가 크지는 않으나 가구당 평균 지원금액이 감소하는 모습을 나타내고 있다.

<표 15> 연도별 현금지원 추이

(단위: 만원)
	2009	2011	2013
기초생활보장	17.6	17.5	19.0
자녀양육지원금	10.2	31.5	39.4
근로장려금	1.2	0.8	0.7
기타 현금지원	35.1	24.4	35.7
소계	64.0	74.2	94.8
기준소득 대비 비율	2.0	2.1	2.5
주: 각 연도별 종단면 가중치 적용

정부로부터의 현물지원 경우에는 가구당 평균 수혜규모가 2009년 407만원, 2011년 335만원, 2013년 451만원 수준으로 평균 5.4%의 증가율을 나타내고 있다. 2011년의 규모가 2009년 및 2013년과 비교할 때 낮은 수준인데, 이는 의료와 교육이 그와 같은 형태를 보이고 있기 때문이다. 현물지원 중에서 가장 큰 비중을 차지하고 있는 의료는 평균 0.4%의 증가율을 나타내고 있는데, 이를 좀 더 자세히 살펴보면 건강보험은 평균 –9.8%의 감소추세인 반면, 의료급여는 27.0%의 높은 증가율을 나타내고 있다. 그리고 교육혜택의 증가율은 평균 12.0%로 전체 현물지원의 증가율 보다 높게 추정되고 있다. 융자혜택은 감소추세이나 그 규모는 상대적으로 크지 않은 것으로 보인다.

<표 16> 연도별 현물지원 추이

(단위: 만원)
	2009	2011	2013
의료	223.6	187.5	225.4
건강보험	169.3	123.3	137.6
의료급여	54.3	63.9	87.6
교육	178.2	143.4	223.6
융자	4.8	4.3	2.4
주택융자	3.5	3.7	2.0
학자금융자	1.3	0.7	0.4
소계	406.6	335.2	451.4
기준소득 대비 비율	12.4	9.4	12.0
주: 각 연도별 종단면 가중치 적용

다음에는 연도별 분포추이를 살펴본다. 먼저 기준소득의 경우, 1분위 대비 3분위 배율이 2009년 8.9배, 2011년 8.7배, 2013년 10.0배로 나타나고 있어 전반적으로 분포가 악화되고 있음을 알 수 있다. 특히 시장소득의 배율이 2009년 10.5배에서 2013년에서는 14.0배로 증가하였으며, 이 중 근로소득은 동기간 12.5배에서 19.6배 수준으로 높게 증가하였다. 반면 사회보험급여는 그 규모가 상대적으로 작기는 하나 2009년 2.0배에서 2013년 1.5배 수준으로 감소하는 모습을 나타내고 있다.

[그림 5] 소득 추이(1분위 대비 3분위 배율)

(단위: 배율)

주: 각 연도별 종단면 가중치 적용

정부의 두 가지 지원형태 중 현금지원은 3분위 대비 1분위의 배율이 2009년 5.4배, 2011년 3.5배, 2013년 2.2배로 저소득 분위의 상대적 혜택이 줄어드는 것으로 나타나고 있다. 반면 현물지원의 경우 그 배율이 2009년 1.0배에서 2011년 1.4배, 2013년 1.3배로 저소득분위의 혜택이 상대적으로 다소 증가하는 것으로 나타난다. 결과적으로 현금 및 현물 모두를 고려한 측면에서 볼 때, 3분위 대비 1분위 배율은 2009년 1.2배, 2011년 1.6배, 2013년 1.4배 수준으로 큰 변화는 나타나지 않고 있다.

[그림 6] 정부지원 추이 (3분위 대비 1분위 배율)

(단위: 배율)

주: 각 연도별 종단면 가중치 적용

다음으로는 시간이 흐름에 따른 각 분위별 소득 및 재정지원 추이를 살펴본다. 먼저 1분위의 기준소득 추이를 살펴보면 2009년 749만원, 2011년 826만원, 2013년 776만원 수준으로 2011년에는 2009년 대비 10.2% 증가하였으나, 2013년에는 2011년 대비 5.9% 감소한 모습을 보이고 있다. 이는 2013년의 시장소득이 2011년의 수준보다 큰 폭으로 감소한 것에서 기인한 것으로 보인다.

민간이전 순소득의 경우에는 2009년 77만원, 2011년 127만원, 2013년 148만원으로 증가하는 모습을 나타내고 있으며, 사회보험 또한 2009년에는 40만원 수준이었으나 2011년 53만원, 2013년 75만원 수준으로 증가하는 모습을 나타내고 있다. 현금지원의 경우에는 2009년 132만원에서 2011년 130만원으로 다소 감소하였으나, 2013년에는 152만원 수준으로 증가한 모습을 보이고 있다.

동기간 기타 현금지원이 가장 큰 폭으로 증가하였는데, 이는 기초노령연금 대상자의 확대와 관련이 있을 것으로 사료된다. 그리고 현물지원의 경우에는 2009년 435만원, 2011년 419만원에서 2013년에는 571만원 수준으로 증가하였으며, 동기간 의료급여가 매우 큰 폭으로 증가한 것으로 나타나고 있다.

[그림 7] 분위별 소득·정부지원 추이 (1분위)

(단위: 만원)

주: 각 연도별 종단면 가중치 적용

2분위 기준소득의 경우 1분위와 달리 2009년 2,726만원, 2011년 2,950만원, 그리고 2013년 3,049만원으로 지속적으로 증가하는 추세를 보이고 있다. 기준소득을 구성하는 소득 중에서 시장소득은 2009년 2,638만원에서 2011년 2,845만원으로 증가하였으나 2013년에는 2,827만원으로 다소 감소하는 모습을 나타내고 있다. 하지만 사회보험급여의 경우 2009년 73만원, 2011년 103만원, 2013년 72만원으로 지속적으로 증가하는 추세를 보이고 있다.

2분위에 대한 현금지원은 2009년 43만원, 2011년 60만원, 2013년 153.8만원 수준으로 증가하는 추세이며, 자녀양육지원금이 2009년 17만원에서 2013년에는 49만원 수준으로 큰 폭으로 증가한 것으로 나타나고 있다. 현물지원의 경우에는 2009년 350만원에서 2011년에는 295만원으로 감소하였으나, 2013년에 다시 374만원 수준으로 증가한 것으로 나타나고 있으며, 여기에는 교육부분의 기여도가 매우 높은 것으로 보인다.

[그림 8] 분위별 소득·정부지원 추이 (2분위)

(단위: 만원)

주: 각 연도별 종단면 가중치 적용

기준소득 기준, 상위 30%에 해당하는 3분위의 경우, 기준소득이 2009년 6,636만원, 2011년 7,144만원, 2013년 7,741만원으로 증가하는 추세이며, 시장소득 또한 증가하는 추세에 있다. 현금지원의 경우에는 2009년 24만원에서 2013년 68만원 수준까지 증가하는 모습을 나타내고 있는데, 여기에는 2009년 5만원에서 2013년 57만원 수준으로 증가한 자녀양육지원금이 기여하는 바가 큰 것으로 여겨진다.

반면 기타 현금지원의 경우에는 2009년 19만원에서 2011년과 2013년에는 10만원 수준으로 감소한 것으로 나타나고 있다. 현물지원에 있어서는 2009년 456만원에서 2011년 306만원 수준으로 감소하였다가 2013년에는 다시 438만원 수준으로 증가하는 모습을 보이고 있다. 이는 교육부분에 대한 지원이 2009년 278만원에서 2011년에 216만원으로 감소하였다가 2013년에 다시 369만원 수준으로 증가한 것과 관련이 높아 보인다. 하지만 의료부분은 2009년 170만원에서 2011년 84만원, 그리고 2013년 66만원 수준으로 감소하는 추세를 보이고 있다.

주: 각 연도별 종단면 가중치 적용

[그림 9] 분위별 소득·정부지원 추이 (3분위)

(단위: 만원)

앞서 살펴본 내용을 요약하면 다음과 같다. 먼저 현금지원의 경우 저소득층인 1분위에 대한 지원이 가장 높으며, 상대적 고소득층인 3분위의 지원이 가장 낮다. 그러나 연도별 추세를 살펴보면 1분위, 2분위, 3분위 각각 7.5%, 29.6%, 67.2%로 상대적 고소득층인 3분위의 증가율이 가장 높게 나타나고 있는데, 이는 자녀양육지원금에 대한 지원금액 및 수혜범위가 증가한 것에 기인한 것으로 볼 수 있다.

[그림 10] 분위별 현금지원 추이

(단위: 만원)

주: 각 연도별 종단면 가중치 적용.

현물지원의 경우 또한 저소득층인 1분위에 대한 지원이 가장 높은 수준을 나타내고 있으나, 현물지원과 달리 2분위 보다 3분위의 수혜규모가 더 크게 나타나고 있다. 이 또한 보편적 지원인 교육부분에 대한 지원을 상대적 고소득층인 3분위가 많이 받고 있기 때문으로 사료된다.

[그림 11] 분위별 현물지원 추이

(단위: 만원)

주: 각 연도별 종단면 가중치 적용.

[그림 12]는 분위별 기준소득 및 정부지원, 그리고 정부지원으로 인한 소득의 증가율을 보여주고 있다. 1분위의 경우 2013년의 기준소득이 2011년과 비교시 다소 감소하는 모습을 나타내고 있으나, 2분위와 3분위의 경우 기준소득이 증가하는 모습을 나타내고 있다. 정부의 현금 및 현물지원으로 인한 소득의 증가율을 살펴보면 1분위가 66∼93% 수준으로 높게 나타나며, 다음으로 2분위 12∼15%, 3분위 5∼7% 순으로 나타나고 있다. 절대적 지원금액의 크기를 비교해 보면, 1분위가 여전히 가장 큰 지원을 받는 것으로 나타나고 있으나, 2분위 보다 3분위의 수혜규모가 일반적으로 더 크게 나타나고 있다. 결과적으로 정부지원 이전 1분위와 2분위의 기준소득 차이는 2,125만원 이었으나, 정부지원 이후에는 1,910만원으로 그 차이가 감소하였다. 그러나 2분위와 3분위의 차이는 기준소득 기준 4,265만원, 정부지원 이후 4,310만원수준으로 오히려 증가한 모습을 보이고 있는데, 이는 자녀양육지원금, 교육 등과 같은 보편적 지원에 대해 고소득층이 더 많은 수혜를 받기 때문으로 사료된다.

정부지원 이전인 기준소득과 정부지원 이후 분위별 소득 차이는 3개년도(2009년, 2011년, 2013년) 평균값을 의미함.

[그림 12] 분위별 정부지원 추이

(단위: 만원)

주: 각 연도별 종단면 가중치 적용.

Ⅳ. 결론 및 정책적 시사점

본 연구에서는 재정패널조사 자료를 이용하여 정부의 재정지출이 소득분위별로 어떻게 귀착되고 있는지를 살펴보았다. 자료에 대한 접근성 문제 및 추정방법에 있어서의 한계 등으로 인해 본 연구에서의 실증분석 결과가 한계점을 가지고는 있으나, 그럼에도 불구하고 몇 가지 시사점을 제시하고 있다. 먼저 2013년 기준 횡단면 자료를 이용하여 살펴본 결과 소득 1∼5분위 중에서 가장 저소득층으로 분류되는 1분위에 대한 정부의 현금 및 현물지원이 가장 높은 것으로 조사되었다.

정부의 지원이 가장 소득수준이 낮은 가구들에게 가장 크게 귀착되는 것은 매우 고무적인 현상으로 볼 수 있다. 그러나 2∼5분위에 속하는 가구들이 정부의 지원으로부터 받는 혜택의 크기는 뚜렷한 차이점이 나타나지 않았다. 본 연구에서 세금부담에 대한 부분은 포함하고 있지 않으므로 2∼5분위 가구에 대한 재분배 효과는 분석결과보다 더욱 클 것이라는 것을 유추할 수 있다. 그럼에도 불구하고 1분위와 2분위와의 격차는 시사하는 바가 존재한다. 혹자는 정부의 지원은 최저소득계층에게 제한되는 것이 바람직하다고 볼 수도 있다. 하지만 2분위 계층의 소득수준을 염두에 둘 때, 정부의 정책적 지원이 최저소득 계층에 편향되어 있어 차상위 계층에 대한 지원이 상대적으로 부족한 것으로 볼 수도 있다. 이는 최저소득계층의 이동성을 제한하는 요소로 작용할 소지가 있다.

2009년, 2011년, 2013년 3개 연도의 정부지원 추세를 살펴본 바에 따르면, 1분위(소득 상위 70% 미만)에 대한 혜택 증가율이 14.5%로, 2분위(소득 상위 70% 이상 30% 미만) 6.4%와 3분위(소득 상위 30% 이상) 2.6% 보다 높게 나타나고 있어, 저소득층일수록 정부지원 혜택의 증가율이 더 높게 조사되고 있다. 그러나 동기간 기준소득의 증가율이 1분위는 1.8%에 불과한 반면, 2분위와 3분위는 각각 5.8%, 8.0%로 나타나고 있어, 결과적으로 정부지원을 포함한 소득의 증가율이 1분위의 경우 6.7%, 2분위 5.9%, 3분위는 7.6%로 나타난다. 그리고 지속적인 정부의 지원에도 불구하고 저소득층과 고소득층 간의 소득격차는 유의미한 수준으로 감소하지 않는 것으로 나타나고 있는데, 이는 빈곤관련 정부지원의 수준이 시장소득의 변화 등을 상쇄할 만큼 높은 수준이 아니라는 것을 의미한다. 정부의 현금 및 현물 지원에서 차지하는 비중이 높은 자녀양육지원금 및 교육에 대한 혜택이 가구의 소득수준을 고려하지 않고 지원되도록 설계되어 있는 것 또한 이와 같은 결과를 초래하는 것으로 여겨진다.

저소득층 교육지원에 대한 내용이 일부 반영되어 있으나 그 규모는 크지 않은 것으로 보여짐.

이에 대해서는 상반되는 견해가 존재할 수 있다. 즉 자녀양육지원금과 교육은 가치재로 소득재분배 측면에서 접근하는 것은 바람직하지 않다는 의견과, 두 제도는 사회보험이 아닌 조세를 재원으로 하는 사회서비스이므로 재정이 충분하지 않는 경우 소득재분배 측면에서 고려할 수 있다는 의견이다.

요컨대, 조사내용에 따르면 정부지출로 인해 시간에 따라 소득분포가 개선되는 모습은 발견하기 어렵다. 이는 이용량과 관련하여 수혜를 받게 되는 현물지원이 큰 비중을 차지하고 있기 때문에 나타나는 현상으로 사료된다. 즉, 단순히 복지수요에 따른 복지제도의 증대가 소득분포 개선에 큰 도움을 줄 것으로 기대하기 어렵다는 것이다. 따라서 정책당국의 목표가 재정지출정책, 그중에서도 복지지출을 통한 소득분포의 개선인 경우에는 여러 계층에 지원하는 제도 보다는 소득 및 자산조사를 통해 저소득층에게 차별적으로 지원하는 제도를 우선적으로 검토할 필요가 있다.

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재정패널조사 (http://panel.kipf.re.kr/)

국민건강보험공단 (http://www.nhis.or.kr/)

한국은행 경제통계시스템 (http://ecos.bok.or.kr/)

한국주택금융공사 (http://www.hf.go.kr/)

<부록>

[부도 1] 시장소득 종류별 분포

(단위: 만원)

주: 횡단면 가중치 적용

[부도 2] 민간이전소득·지출 분포

(단위: 만원)

주: 횡단면 가중치 적용

[부도 3] 조건에 따른 의료혜택

(a)                                       (b)

(단위: 만원)

(c)

주: 횡단면 가중치 적용

(a) 본인부담 상한제를 고려하고, 의료비 지출에서 건강보험 적용대상이 많지 않은 치과치료비 및 한약재 제외

(b) 본인부담 상한제를 고려하지 않고, 의료비 지출에서 치과치료비 및 한약재 제외

(c) 본인부담 상한제를 고려하지 않고, 치과 및 한약재를 의료비 지출에 포함하는 경우

소득공제혜택이 개인연금
보험료에 미치는 효과 *

* 본 연구는 2015년 재정패널학술대회 발표논문으로 초고이므로 인용을 금합니다. 본 연구의 연구결과는 저자들의 개인적인 견해이며, 저자의 소속기관과는 무관함을 밝힙니다.

❚김 재 호 **

** 한국보건사회연구원 사회보험연구실 연금연구센터 부연구위원(ksud71@kihasa.re.kr)

차    례

Ⅰ. 서론	242

Ⅱ. 연금세제	243

Ⅲ. 선행연구	245

Ⅳ. 자료 및 기술통계	248

1. 자료 및 변수	248

2. 기술통계	250

Ⅴ. 실증분석	253

1. 세제혜택의 개인연금가입에 미치는 효과	253

2. 보험료에 미치는 효과	256

Ⅵ. 결론 및 시사점	261

참고문헌	263

소득공제혜택이 개인연금 보험료에 미치는 효과

김 재 호

요 약
	「저출산-고령화」에 따라 사회적 부담이 높아지는 가운데 2015년 베이비부머의 은퇴가 본격적으로 시작되었지만 이들의 공적노후소득은 매우 부족한 상황으로 이를 보충할 수 있는 사적연금의 가입과 유지가 절실하다. 정부는 개인연금의 강화를 위해 개인연금 보험료에 대한 소득공제를 점차 확대해 오고 있다. 하지만, 개인연금을 가입과 유지할 경제적 능력이 낮은 저소득층의 경우 가입을 기피하여 사적연금 확대를 위한 정부의 세제혜택은 효과를 볼 수 없다는 지적이 있다. 따라서 본 연구는 개인연금 세제혜택과 가입능력이 개인연금가입과 보험료에 미치는 영향을 분석한다. 세제혜택의 효과로 전체소득공제액 중에서 개인연금보험료의 공제액이 차지하는 비율을 사용하였다. 개인연금에 대한 세제혜택은 양의 효과를 나타내 소득공제가 개인연금가입에 상당한 영향을 미치며, 특히 임금근로자의 경우 전체가구원보다 더 크게 작용하는 것을 알 수 있다. 보험료결정에 대한 분위회귀분석결과에서도 개인연금보험료의 공제비율은 양의 상관관계를 나타냈으나 분위가 높아질수록 그 크기가 점차 줄어들었다. 반면 경상소득에서 소비지출을 뺀 가입능력은 가입에 양의 상관관계를 나타냈지만 보험료에 대해서는 통계적으로 유의미한 값을 나타내지 못했다. 그리고 소득공제의 한도가 변경되는 제도적 변화를 반영한 기간더미에 있어 한도가 300만원에서 400만원으로 확대된 2011년 이후 상위 75%의 보험료지출자에게 양의 상관관계가 점차 커지는 것으로 나타나 제도적 변화에 따라 보험료를 증대시키는 것을 알 수 있다. 이상의 결과를 바탕으로 세제혜택은 개인연금가입과 보험료 증대에 매우 효과적인 수단이지만 가입능력이 낮은 경우 가입자체가 이루어지지 못하기 때문에 세제혜택은 고소득자의 절세수단이라는 비난을 피하기 어렵다. 따라서 저소득층의 개인연금가입과 보험료 증대를 위해서는 정부의 보험료지원과 함께 저소득층에 대한 소득공제한도를 차등 적용하는 안을 고려할 필요가 있다.

Ⅰ. 서론

「저출산-고령화」에 따라 사회적 부담이 높아지는 가운데 2015년 베이비부머의 은퇴가 본격적으로 시작되었다. 하지만 이들의 공적노후소득은 매우 부족한 상황으로 이를 보충할 수 있는 사적연금의 가입과 유지가 절실하다. 정부는 개인연금의 강화를 위해 개인연금 보험료에 대한 소득공제를 점차 확대해 오고 있다. 하지만, 개인연금을 가입과 유지할 경제적 능력이 낮은 저소득층의 경우 가입을 기피하여 사적연금 확대를 위한 정부의 세제혜택은 효과를 볼 수 없다는 지적이 있다. 따라서 본 연구는 개인연금 세제혜택과 가입능력이 개인가입과 보험료에 미치는 영향을 분석한다.

2011년 개인연금보험료에 대한 소득공제혜택이 개인연금 300만원에서 400만원으로 증액되었으며, 2014년 소득부터는 소득공제가 세액공제로 바뀌면서 2015년부터는 기존의 개인연금 400만원에 퇴직연금 300만원으로 더해 총 700만원까지 세액공제의 한계가 확대되었다. 또한 연소득 5,500만원 이하인 근로자에 한해 세액공제율을 13.2%에서 16.5%(15%+1.5%)로 확대되었다.

이처럼 정부는 부족한 공적노후소득보장을 보충할 수 있도록 사적연금의 가입과 보험료를 확대하기 위해 세제혜택을 확대하고 있다. 하지만 5,500만원 이하의 근로자의 경우 처분가능소득에서 소비지출을 차감한 가계수지흑자액이 연 700만원을 경우 넘기거나 이에 미치지 못해 연금저축에 가입할 여력이 없어 실질적으로 세제혜택의 효과가 높지 않다. 따라서 본 연구는 한국조세연구원이 제공하는 『재정패널조사(NaSTaB』를 이용하며, 2011년 세제확대를 전후로 보험료와 유지확률을 비교분석한다. 개인연금가입자수는 많지 않아 일반적인 OLS추정을 사용하는 경우 편의된 추정치를 얻을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 패널 프로빗(panel probit)모형을 통해 개인연금가입결정요인을 분석하고 분위회귀분석(quantile regression)을 통해 보험료결정요인을 분석하여 미관측된 이질성에 따른 편의를 최소화한다.

Ⅱ. 연금세제

연금관련 세제는 납입단계, 운영단계, 그리고 수령단계로 이루어진다. 2001년 연금관련 세제개정 이전에는 납입단계에서 과세(tax)하고 운영과 수령단계에서는 운영단계에서 발생한 이자수익과 원급에 대해 비과세(exempt)하는 TEE형으로 운영되었다. 하지만 2001년 이후에는 기여금 적립시 소득공제, 운용단계에서 발생하는 수익에 대한 비과세, 그리고 연금을 수급할 때 과세하는 EET형으로 전환되었다.

연금종류별로 살펴보면, 공적연금은 2001년 전까지는 국민연금의 직장가입자와 임의가입자 그리고 특수직역연금의 보험료에 대해서는 소득공제가 이루어지지 않고 지역가입자만 연간 불입액의 40%(최대 72만원)까지 소득공제가 이루어졌다. 2001년부터 2005년까지는 공적연금 본인 부담액의 50%까지 소득공제가 이루어졌으며 2006년 이후 본인 부담액의 100%를 소득공제 해주고 있다. 사적연금에 대해서는 1994년 세제적격으로 도입된 개인연금저축은 연간 불입액의 40%(최대 72만원)까지 소득공제가 이루어졌다. 이러한 소득공제 혜택은 2001년 연금저축의 도입과 함께 연간 240만원 한도로 확대되었으며, 2006년부터 퇴직연금제도가 도입되면서 퇴직연금과 개인연금을 합해 300만원, 2011년에 400만원까지 점차 확대되었다. 2014년에는 소득공제에서 세액공제로 전환되면서 혜택의 범위가 400만원×12%(지방세 포함 13.2%)까지 이루어진다. 그리고 2015년에는 세액공제의 퇴직연금을 포함해 700만원으로 크게 확대 되었다. 근로소득자의 가입을 확대시키기 위해 종합소득이 4천만원 이하 또는 근로소득이 5,500만원 이하인 경우에는 15%(지방세 포함 16.5%)로 까지 세액공제율이 확대되었다. 이처럼 우리나라의 연금관련세제는 꾸준히 공제한도를 확대를 통해 가입과 유지 그리고 보험료의 증대를 유인하고 있다.

세제적격과 비교되는 세제비적격은 납입단계에서 공제가 허용되는 세제적격연금인 연금저축제도와 달리 세제비적격인 연금보험은 납입단계에서 소득공제는 되지 않지만 10년 이상 유지시 수급단계에서 비과세, 즉 세제적격은 EET형식이라면 세제비적격은 TEE형태를 갖추어 우리나라 연금세제가 혼합형으로 분류된다.

Ⅲ. 선행연구

개인연금 관련된 연구는 주로 개인연금의 가입결정과 가입상태변화 변화를 분석한 연구들이 주를 이루지만, 개인연금의 수익률(정요섭, 2006)이나 세제혜택의 효과(김원식, 1996; 정요섭, 2003, 전승훈･강성호･임병인, 2007) 등 개인연금의 경제적 효과분석에 치중한 연구, 국민연금과 관련하여 개인연금간의 관계를 분석한 연구(전승훈･임병인･강성호, 2006; 전승훈･임병인, 2008; 양재환･여유경, 2010; 김재호, 2011), 이 밖에도 국민연금의 재정적 부담과 관련하여 대안적인 개인연금형태의 도입을 주장한 연구(장동한, 1996; 김원섭･강성호, 2008)가 존재한다. 이 밖에도 연금과세방식이 TEE에서 EET형식으로 변경한 2000년 세법개정의 효과를 살펴본 연구로 전영준･한도숙(2000), 정운오･박찬웅(2001), 정요섭(2003, 2006) 등을 들 수 있다.

전영준･한도숙(2000)은 2000년 소득세법 개정에 따른 연금과세개편의 경제적 효과를 개인연금과 연금관련 조세정책의 효과로 구분하여 실증분석 하였다. 그들은 개인연금저축을 민간저축의 증가로 보고 있으나 개인연금에 주어지는 조세지원이 민간의 순저축을 증가시키기보다 자산간의 대체 즉 일반저축수단에서 개인연금으로의 이동만을 가져와 노후소득준비를 위한 목적을 달성하지 못한 채 조세수입을 감소시킬 수 있다고 주장했다.

정운오･박찬웅(2001)은 2000년 개인연금관련 세제 변화 전후를 비교하면서, 수급시 연금소득세율이 일정하다고 가정할 때 공적연금 수령액이 상대적으로 적다면 개정제도가 가입자에게 유리하며, 세율이 하락하면 연금수령액이 매우 많지 않은 한(연간 240만원) 개정제도가 여전히 유리하나 세율이 상승하면 연금수령액이 매우 적은 경우를 제외하고 전반적으로 개정제도가 가입자에게 불리하다고 결론짓고 있다. 또한 그들은 개정세법이 보험료 부과시점이 아니라 급여시점에서 과세하는 체계에서 누진소득세체계를 따르게 된다면 가입자에게 불리하지만 국가의 조세수입은 증가할 수 있다고 주장했다.

정요섭(2003)은 개인연금 관련 세제 변화의 경제적 효과를 비교분석하여 세제개편 전후에 따른 가입자의 경제적 효과를 실증분석했다. 그는 보험료불입기간이 길수록 금리차의 효과가 구연금에 유리하게 작용하고, 보험료 불입시와 연금수급시의 한계세율 차가 클수록 개정연금에 유리하게 작용한다고 주장했다. 이는 저리추세로 가는 현상을 고려한다면 가입자에게는 구연금제도가 유리한 것으로 예측되었다. 또한 소득공제혜택이 저소득계층보다 고소득계층에 더 크다는 점을 지적하고 저소득계층에 보다 많은 혜택이 돌라가거나 소득과 관계없이 혜택이 돌아가도록 세제지원체계가 확립되어야 한다고 주장하면서 그에 대한 방안으로 불입금의 일정비율을 일정한도 내에서 세액공제해주는 방안을 제시했다. 또한 정요섭(2006)은 개인연금의 낮은 수익률이 커다란 문제로 대두되고 있다면서 낮은 수익률이 소득공제 혜택으로 인한 수익률 효과로 충분히 만회할 수 있다면 큰 문제가 되지 않을 수 있다고 주장했다. 이를 실증하기 위해 매년 불입금에서 소득공제로 인한 절세액을 차감한 금액들의 10년, 20년 누적합과 매년의 불입금금의 10년, 20년의 단순합이 같도록 하여 연평균 수익률을 구하였다. 그 결과 신․구연금 모두 소득공제의 수익률효과는 한계세율이 놀라갈수록 커지지만 불입기간이 10년일 때보다 20년일 때 거의 반으로 줄어들었고, 전반적으로 소득공제로 인한 절대치에 비하면 수익률효과 수치가 작았음을 밝혔다. 특히 구개인연금의 경우 고소득계층을 제외하고는 그 값이 작아 소득공제효과가 미미하였으며, 신개인연금의 경우, 연금수급시의 한계세율에 따라 수익률효과는 달라질 수 있지만 한계세율 8%의 저소득계층을 제외하고는 소득공제의 수익률효과는 높음을 실증하였다. 따라서 현재의 세제지원방식이 저소득층에 대한 노후소득대비 유인이 되기 어려우므로 다른 세제지원방식으로 전환할 필요가 있다고 정책적 제언을 제시했다.

전승훈･강성호･임병인(2007)은 「대우패널자료」와 「노동패널자료」를 사용하여 개인연금 불입액의 가처분소득탄력성을 측정해 본 결과, 1994년 6월 이전에 판매된 세제혜택이 없는 연금보험상품이 조사된 1994~1997년 기간은 0.404, 1994년 6월 도입된 세제혜택이 있는 개인연금저축이 조사된 1998년 자료에서는 0.153, 2001년 개인연금에 대한 소득세제 변화 이후 판매된 연금상품이 조사된 2001~2004년 기간은 0.31로 측정되었다. 개인연금 불입액에 대한 소득공제가 있었던 1998년과 2001~2004년 기간에 대해 소득공제가 개인연금 불입액을 얼마나 변화 시켰는가를 추정해 본 결과 개인연금에 대한 세제혜택은 주로 고소득층에 집중된다는 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 자발적인 노후대비를 촉진하려는 개인연금 취지와는 달리 개인연금 불입단계에서 이루어지는 세제혜택이 노후대비 유인책으로 거의 기능하지 못하고 있음을 시사하는 것이다. 따라서 개인연금의 노후대비 유인을 제고하기 위한 새로운 정책적인 접근이 필요할 것이라고 주장했다.

강성호(2015)는 공제방식의 변화에 따른 연금저축의 소득보장효과를 2기간 모형을 이용하여 이론모형분석과 함께 분위회귀분석을 이용한 실증분석을 제시했다. 중산층에서 연금저축 납입액이 소득에 민감하게 반응하는 것으로 나타났으며 세액공제방식으로 전환함에 따라 저소득층의 세제혜택이 늘어나는 것은 사실이나 개인연금 가입률과 납입액 증가에는 큰 기여를 하지 못하지만 세제혜택이 줄어드는 중산층의 경우 개인연금 가입 및 납입액에는 부정적인 영향을 미칠 것으로 예측했다.

김재호(2012)는 국민노후보장패널조사의 60세미만의 개인들을 대상으로 2007년 국민연금의 급여삭감으로 인해 합리적 경제주체가 노후소득의 감소를 인식하여 개인연금의 보험료를 추가적으로 증대시키는지를 성향점수매칭과 이중차이분석을 통해 소득계층별로 분석했다. 분석결과 국민연금급여의 감소라는 정책효과에 대해 1분위와 2분위는 유의한 값을 나타내지 못했지만 3분위 해당하는 경제주체들은 오히려 개인연금보험료를 감소시키는 반면 상대적으로 소득이 높은 4분위에서는 개인연금보험료를 증가시켰다. 이는 정부가 국민연금의 삭감과 함께 개인연금과 퇴직연금 그리고 다른 은퇴저축에 대한 세제혜택과 같은 자극(kick-start)을 증가할 필요가 있음을 정책적 함의로 제시한다.

김재호(2013)는 기업의 개인연금보험료에 대한 보조금이 주어졌을 때 개인연금 가입에 미치는 효과는 정태적으로는 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 나타냈지만, 동태적분석에서는 통계적으로 유의하지는 않지만 역시 양의 상관관계를 나타내 보조금의 개인연금가입에 미치는 효과가 존재하지 않다고 말할 수 없다. 이를 통해 독일의 리스터연금과 같은 개인연금에 대한 인증제 보조금은 개인연금 가입과 유지에 일정한 효과가 있을 것으로 전망했다.

Ⅳ. 자료 및 기술통계

1. 자료 및 변수

(1) 자료

본 연구에서는 개인연금의 세제혜택이 가입과 보험료에 미치는 효과를 분석하기 위해 한국조세재정연구원이 발표하는 『재정패널조사(National Survey of Tax and Benefit: NaSTaB)』의 4차(2010년)부터 7차(2013)자료를 이용한다. 이는 2010년 소득공제의 한도가 300만원에서 2011년 이후 400만원으로 유지되는 기간이기 때문이다. 『재정패널조사』는 개인연금과 관련된 다양한 자료와 함께 가구에 대한 소득, 지출, 조세, 그리고 소득공제와 관련된 다양한 자료를 포함하고 있어 본 연구에 가장 적합하다고 판단된다. 『재정패널조사』 대상자는 제주도･도서지역을 제외한 전국 15개 시도에 거주하고 있는 일반 가구와 가구원으로 가구원은 경제활동에 참가하고 있는 15세 이상가구원을 대상으로 조사가 이루어졌다. 『재정패널조사』는 매년 주기로 조사를 진행하고 있으며, 매년 종합소득신고자 신고가 끝나는 5월에 실사를 시작하여 8월말까지 현장실사가 수행된다.

(2) 변수설명

개인연금과 관련된 변수는 개인자료에서 ‘연금저축/연금펀드/연금신탁의 가입여부’와 연간총납부 금액 그리고 ‘연금보험의 가입여부’와 연간 총납부 금액이 있다. ‘연금저축/연금펀드/연금신탁’은 본 연구의 대상인 개인연금에 해당하며 가입단계에서 소득공제(세액공제)가 이루어지는 적격연금이다. 반면 ‘연금보험’은 가입단계에서 소득공제(세액공제)가 이루어 지지는 않지만 수급단계에서 원금과 이자에 대한 공제가 이루어진다. 본 자료에서 개인연금에 대한 근로소득공제와 종합소득공제된 금액은 최대 72만원까지 공제가 이루어지는 ‘개인연금저축’과 시기별로 소득공제가 확대되고 있는 ‘연금저축’으로 다시 나누어진다. 본 연구에서는 개인연금에 대한 소득공제액은 근로소득공제 또는 종합소득공제에서 개인연금저축과 연금저축의 공제액을 모두 합한 금액으로 정의한다.

1994년 도입된 ‘개인연금저축’에 대한 근로소득공제와 종합소득공제된 금액은 최대 72만원까지이며, 2001년 도입된 ‘연금저축’은 2010년에는 300만원, 2011년부터 2013년까지는 400만원까지 소득공제가 확대되고 있다

개인연금 가입과 보험료에 영향을 미치는 세제혜택변수로 총 소득공제액에서 개인연금보험료 공제액이 차지하는 개인연금 소득공제비율을 사용한다. 이는 실제로 보험료를 납부하더라도 다른 항목에서 소득공제가 충분히 이루어져 총공제액에서 개인연금의 공제비율이 낮다면 세제혜택으로서 효과가 낮기 때문이다. 그리고 공제한도의 확대를 제도적으로 반영하기 위해 시간더미변수를 포함시켰다. 개인연금가입과 보험료에 영향을 미치는 인적속성으로 성별, 연령, 학력, 가구주여부, 배우자 유무, 그리고 종사상지위를 포함시켰다. 특히 연령은 각 연령대별 가입과 보험료에 미치는 효과를 살펴보기 위해 연령을 30세 미만을 기준으로 30대, 40대, 50대, 60세 이상으로 구분하였다. 학력은 중졸이하, 고졸, 그리고 전문대졸이상으로, 종사상지위는 비경제활동인구를 기준으로 상용직, 임시직, 일용직의 임금근로자와 자영업자와 사업주의 비임금근로자로 구분하였다. 또한 경제적 변수로 국민연금과 특수직연금의 합인 공적연금, 그리고 공적연금과 퇴직연금의 합인 강제연금, 강제연금에 보험료에 대한 소득공제혜택이 없는 연금보험을 합한 총연금1, 총연금1에 개인연금액을 합한 총연금2의 수준을 살펴보고 실증분석에서는 총연금1만을 사용한다. 가구내 가입능력을 살펴보기 위해 월평균 경상소득과 월평균 지출액 그리고 경상소득과 지출액의 차이를 살펴본다. 그리고 소득공제와 직접적 관련이 있는 개인의 근로소득의 크기를 살펴보고 가구내 순자산수준을 살펴보고 이를 금융자산, 부동산자산, 그리고 부채로 나누어 가입과 보험료에 직접적으로 영향을 미치는 자산항목이 무엇인지 살펴본다.

<표 2> 변수의 정의

변수명		가입
종속변수	개인연금가입여부	가입=1, 미가입=0
	개인연금보험료	연간 개인연금보험료로 지출한 금액
독립변수	성별	여성=0, 남성=1
	연령	30세 미만=1, 30대=2, 40대=3, 50대=4, 60대=5, 60세이상=6
	학력	중졸이하=1, 고졸=2, 전문대졸이상=3
	가구주	비가구주=0, 가구주=1
	배우자	무=0, 유=1
	종사상지위	임금근로자=1, 비임금근로자=2
	공적연금	국민연금+특수직역연금
	강제연금	강제연금=공적연금+퇴직연금
	총연금1	총연금1=강제연금+연금보험
	총연금2	총연금2=총연금1+개인연금
	경상소득	가구 월평균 경상소득
	소비지출	가구 월평균 소비지출
	개인연금가입능력	경상소득-소비지출
	개인 근로소득	개인 근로소득
	금융자산	가구가 보유한 금융자산
	부동산자산	가구가 보유한 부동산자산
	부채	가구가 보유한 부채
	순자산	금융자산+부동산자산-부채
	개인연금 소득공제액	공제받은 개인연금 보험료
	개인연금 소득공제율	전체 소득공제액에서 개인연금의 비율
	총소득 공제액	총 소득공제액
	제도 더미	2010=1, 2011=2, 2012=3, 2013=4

2. 기술통계

재정패널 4차(2010)부터 7차(2013)까지의 개인과 가구자료를 개인연금가입자와 미가입자로 구분하여 각각의 특성을 살펴본 결과 다음과 같다. 먼저 미가입자에 비해 가입자의 남성비율이 다소 높게 나타나고 있으며, 연령은 가입자가 미가입자보다 더 낮은 수준이며 2014년을 기준으로 가입자의 평균연령은 45세로 나타나고 있다. 학력은 미가입자보다 가입자의 학력수준이 더 높은 것을 알 수 있다. 가구주 비율도 가입자가 다소 더 높게 나타나고 있으며 배우자가 존재하는 비율도 더 높게 나타났다. 종사상지위는 가입자와 미가입자 거의 비슷하지만 가입자중에서 비임근근로자의 비율이 다소 높은 것을 알 수 있다.

차수가 높아질수록 연령이 높아지는 것은 패널 조사의 특성으로 판단된다.

개인연금가입자의 보험료지출액은 연평균 340만원 수준으로 나타났으며 가입자와 미가입자의 공적연금보험료의 차액이 2011년 약 50만원수준에서 2014년 약 80만원 수준으로 점차 확대되고 있으며 2014년을 기준으로 미가입자는 140.6만원, 가입자는 220.5만원으로 가입자의 공적연금 보험료지출이 더 높게 나타났다. 공적연금과 함께 퇴직연금을 포함하는 강제연금 역시 공적연금과 비슷한 수준으로 다소 더 높게 나타났다. 강제연금에 연금보험이 포한된 총연금2에서도 개인연금가입여부별로 비슷한 수준의 금액을 나타내고 있지만 개인연금이 함께 포함된 총연금3에서는 그 차이가 매우 크게 발생하여 개인연금가입자는 연간 총 연금보험료로 570만원 내외를 지출하는 반면, 미가입자는 200만원 미만의 연금보험료를 지출하고 있다.

가구 경상소득과 개인 근로소득 역시 가입자가 비가입자에 비해 월등히 높게 나타나고 있으며 월소비지출액 그리고 개인연금가입능력을 나타내는 경상소득과 지출액의 차이도 가입자가 더 높게 나타났다. 자산상태별로 살펴보면, 금융자산, 부동산자산, 그리고 부채 모두가 미가입자보다 가입자가 현저하게 높아 순자산 역시 크게 높은 것을 알 수 있다.

세제혜택과 관련된 변수로 개인연금보험료에 대한 소득공제액은 4차(2010년)에서는 151.2만원에서 5차(2011년)에 185.6만원으로 동기간에 개인연금보험료가 345.6만원에서 336.1만원으로 감소한 반면 소득공제는 늘어난 금액으로 이는 2011년부터 공제한도가 300만원에서 400만원으로 확대되었기 때문이다. 또한 6차(2012년)에 지출한 보험료는 311.4만원으로 줄어들었지만 소득공제액은 203.5만원으로 더 늘어났다. 7차(2013년)에서는 보험료가 크게 증가하여 339.6만원으로 나타났지만 소득공제액은 206.0만원으로 소득공제액이 현저하게 적게 증가했다. 결국 개인연금보험료지출에 따른 소득공제는 총소득공제액 대비 2010년에 17%에서 2011년 20%, 2012년 21%로 다소 완만하게 증가하다 2013년에 18%로 줄어들었다.

<표 3> 개인연금가입여부별 기술통계

	4차(2010년)		5차(2011년)		6차(2012년)		7차(2013년)
변수	미가입	가입	미가입	가입	미가입	가입	미가입	가입
성별	0.59	0.70	0.58	0.67	0.57	0.67	0.56	0.70
연령	51.41	42.73	51.92	44.21	52.42	44.14	52.79	45.01
학력	2.10	2.66	2.10	2.63	2.11	2.72	2.12	2.72
가구주	0.63	0.68	0.62	0.67	0.61	0.67	0.61	0.72
배우자	0.74	0.82	0.73	0.85	0.73	0.86	0.71	0.85
종사상지위	2.09	2.11	2.06	2.14	2.07	2.13	2.05	2.09
개인연금 보험료		345.6		336.1		311.4		339.6
공적연금	131.6	178.9	134.8	193.0	141.6	207.0	140.6	220.5
강제연금	134.2	186.2	137.8	201.6	144.3	225.0	142.9	227.0
총연금1	206.4	248.0	193.3	258.2	194.2	269.4	191.8	272.1
총연금2	206.4	570.9	193.3	572.4	194.2	556.2	191.8	587.6
경상소득	357.5	621.4	345.4	630.6	366.5	662.0	375.1	683.1
월소비지출	196.3	287.5	211.2	322.8	219.4	330.2	230.7	360.3
개인연금 가입능력	161.2	333.8	134.3	307.8	147.1	331.8	144.4	322.8
개인 근로소득	2,695.4	5,215.7	2,749.2	5,692.6	2,842.5	5,931.4	2,874.3	6,015.7
금융자산	3,160.9	8,788.6	3,117.7	9,056.1	3,466.1	8,954.6	3,596.5	10,432.8
부동산자산	26,239.3	42,214.1	25,986.3	41,333.4	26,385.1	43,350.0	27,900.5	43,467.9
부채	4,087.6	7,524.7	4,195.4	6,181.2	4,620.0	7,790.5	4,510.2	7,848.5
순자산	25,312.7	43,478.1	24,908.5	44,208.3	25,231.2	44,514.1	26,986.8	46,052.2
개인연금 소득공제액	6.7	151.2	7.2	185.5	9.4	203.5	6.4	206.0
개인연금 소득공제율	0.02	0.17	0.02	0.20	0.02	0.21	0.01	0.18
총소득 공제액	216.1	922.9	200.9	1,054.7	235.9	1,122.7	232.3	1,183.6

Ⅴ. 실증분석

1. 세제혜택의 개인연금가입에 미치는 효과

(1) 모형 및 분석방법

본 연구에서는 세제혜택이 개인연금가입에 미치는 효과를 살펴보기 위해 패널프로빗(panel probit)모형을 이용하여 분석을 실시한다. 분석에 사용된 종속변수는 개인연금 가입여부를 나타내는 이항변수(binary variable)이며 성별, 연령, 학력, 가구주여부, 배우자유무, 종사상지위, 개인연금을 제외한 총연금액과 공적연금의 자연대수, 경상소득, 근로소득, 자산(금융자산, 부동산자산, 부채)을 통제변수로 사용한다. 본 연구의 정책변수로 총소득공제액에서 개인연금보험료의 공제액의 비율과 개인연금가입능력변수 그리고 제도적 변화를 반영하는 시간더미를 사용했다.

개인연금가입에 따른 만족도([eqn: P*])는 [eqn: X _{0}]는 통제변수, [eqn: X _{1}]은 정책변수의 함수로 여기서 [eqn: P*]는 개인연금 가입에 따른 만족도로 관측되지 않는 잠재변수(latent variable)이다.

[eqn: P*=P(X _{0} ,`X _{1} )`]

이때 [eqn: P* GEQ 0]이면 개인연금가입([eqn: P=1])이며, [eqn: P*<0]이면 가입하지 않는다([eqn: P=0]). 따라서 개인연금 가입 결정요인을 분석하기 위한 실증모형은 다음과 같다.

[eqn: P=X _{0} beta _{0} +X _{1} beta _{1} + varepsilon `]이다.

이때, [eqn: varepsilon]는 오차항으로 정규분포([eqn: varepsilon ~N(0,` sigma ^{2} )])를 가정할 경우 프로빗모형을 통해 실증분석이 가능하다. 본 연구에서는 개인연금의 경우 임근근로자의 경우 대표적인 절세수단으로 많이 사용되는 점을 반영하여 모형을 전체와 임금근로자로 나누어 분석을 실시했다. 그리고 개인연금과 함께 납부하고 있는 연금보험료를 통제하기 위해 공적연금 또는 공적연금, 퇴직연금 그리고 연금보험의 합을 나타내는 총연금수준을 구분하여 모형1과 모형2으로 구분하였으며, 자산의 효과도 순자산과 금융자산, 부동산자산, 그리고 부채의 각각의 효과를 구분하여 모형1(모형4)과 모형3(모형5)으로 구분하여 살펴보았다.

(2) 분석결과

분석결과 전체 모든 모형에서 남성이 여성보다 개인연금을 가입할 확률이 더 낮게 나타났다. 이는 앞서 변수들을 통제하지 않은 경우 남성의 가입비율이 상대적으로 높은 것과 차이가 나지만 기존의 연구에서도 남성보다 여성이 개인연금가입확률이 더 높다는 결과와 일치하고 있다. 전체가구원을 대상으로 했을 경우 가구주의 가입비율이 더 높게 나타났지만 임금근로자들에서는 가구주보다 배우자가 있는 경우가 개인연금가입확률을 더 높이는 것을 알 수 있다. 개인연금을 제외한 총연금수준이 높을수록 개인연금가입에 부정적인 효과를 나타내고 있지만 모형2에서 공적연금은 오히려 양의 부호를 나타내 긍정적인 효과를 나타내고 있다. 경상소득과 근로소득은 모두 개인연금가입의 양의 효과를 나타냈으며 경상소득이 근로소득보다 다소 그 효과가 크게 나타났다. 순자산의 개인연금가입효과 역시 기존연구와 동일하게 양의 효과를 나타냈으며 이를 각 자산항목별로 살펴보면 금융자산만 통계적으로 유의하게 양의 부호를 나타냈으며, 부동산자산과 부채는 통계적으로 유의미한 값을 나타내지 못했다.

세제혜택의 효과로 개인연금보험료의 공제비율은 전체 변수중에서 가장 높은 양의 효과를 나타내 소득공제가 개인연금가입에 절대적인 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 특히 임금근로자의 경우 전체가구원보다 더 크게 작용하는 것을 알 수 있다. 가입능력 역시 개인연금가입에 양의효과를 나타내고 있으며 이는 종사상의 지위와 상관없이 전체가구원이 비슷한 효과를 나타내는 것을 알 수 있다. 제도의 변화를 나타내는 시간더미는 2010을 기준으로 2012년에 통계적으로 유의미하게 음의 부호를 나타내고 있다.

<표 4> 개인연금가입결정요인 분석

구분	전체			임금근로자
	모형1	모형3	모형3	모형4	모형5
성별 (남성=1)	-0.180* (0.107)	-0.253** (0.106)	-0.296** (0.149)	-0.343*** (0.118)	-0.403** (0.173)
연령대 30대	0.159 (0.137)	0.045 (0.135)	0.260 (0.202)	0.081 (0.146)	0.200 (0.223)
40대	0.195 (0.149)	0.066 (0.146)	0.393* (0.212)	0.042 (0.160)	0.240 (0.236)
50대	0.012 (0.162)	-0.117 (0.160)	0.177 (0.225)	-0.182 (0.176)	0.009 (0.253)
60세 이상	0.146 (0.266)	0.162 (0.271)	-0.125 (0.397)	-0.096 (0.322)	-0.988 (0.604)
학력 고졸	0.042 (0.208)	-0.036 (0.203)	0.292 (0.310)	-0.004 (0.241)	0.337 (0.378)
전문대졸 이상	0.124 (0.210)	-0.060 (0.205)	0.284 (0.312)	0.063 (0.240)	0.350 (0.378)
가구주 (가구주=1)	0.514*** (0.113)	0.267** (0.111)	0.530*** (0.156)	0.012 (0.122)	0.052 (0.179)
배우자 (유=1)	0.147 (0.108)	0.135 (0.106)	0.154 (0.147)	0.267** (0.115)	0.306* (0.166)
종사상지위 임금근로자	0.918* (0.524)	0.726 (0.525)	1.290 (0.859)
비임금근로자	-0.086 (0.532)	-0.186 (0.533)	0.326 (0.864)
총연금2의 자연대수	-0.168*** (0.0441)		-0.145*** (0.0540)	-0.547*** (0.0622)	-0.519*** (0.0812)
경상소득의 자연대수	0.565*** (0.119)	0.311*** (0.117)	0.365** (0.156)
금융자산의 자연대수			0.221*** (0.0331)		0.195*** (0.0363)
부동산자산의 자연대수			-0.061 (0.0480)		-0.080 (0.0534)
부채의 자연대수			0.014 (0.0364)		-0.010 (0.0404)
개인연금보험료의 공제비율	6.555*** (0.245)	6.437*** (0.237)	5.908*** (0.306)	8.686*** (0.338)	8.602*** (0.492)
가입능력의 자연대수	0.117** (0.0589)	0.103* (0.0582)	0.121 (0.0766)	0.114** (0.0479)	0.098 (0.0640)
기간 2011	0.109 (0.0689)	0.102 (0.0684)	0.113 (0.0901)	0.010 (0.0757)	0.061 (0.101)
2012년	-0.257*** (0.0714)	-0.274*** (0.0712)	-0.210** (0.0940)	-0.355*** (0.0790)	-0.275*** (0.106)
2013년	0.001 (0.0677)	-0.022 (0.0675)	-0.002 (0.0897)	-0.094 (0.0738)	-0.067 (0.101)
순자산의 자연대수	0.147*** (0.0367)	0.116*** (0.0360)		0.108*** (0.0386)
공적연금의 자연대수		0.423*** (0.0641)
근로소득의 자연대수				1.187*** (0.101)	1.052*** (0.130)
상수	-8.368*** (0.754)	-8.622*** (0.758)	-7.447*** (1.130)	-10.90*** (0.689)	-9.738*** (0.927)
관측치	4,171	4,112	2,619	3,447	2,128

* p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.005

2. 보험료에 미치는 효과

(1) 모형 및 분석방법

개인연금보험료결정요인을 분석하기 위해 일반적으로 최소자승법이 사용되고 있다. 그런데 일반적으로 최소자승법은 종속변수 [eqn: y]를 독립변수 [eqn: x]의 함수, 즉 [eqn: y=f(x)]이며 이는 [eqn: x]조건부 [eqn: y]의 기댓값은 [eqn: E(y｜x)]로 나타낸다. 이는 일련의 독립변수집합의 함수로서 평균수준에서 종속변수분포의 변화율을 추정하는 것이다. 하지만 평균수준에서 뿐만 아니라 종속변수의 다른 분포수준에서도 회귀분석을 실시하는 것이 가능하기 때문에 평균수준에서의 분석만으로는 변수들간의 관계에 대한 완전한 그림을 제공한다고 할 수 없다. 특히 이상치(outlier)가 존재하거나 오차항의 분포에 대한 이질적 분산(heterogeneous variance), 즉 이분산(heteroskedasticity)이 자주 나타나는 사회과학에서는 더욱 문제가 된다. 또한 만일 다른 잠재적인 제약요소이지만 미관측된(unobserved) 요인들이 존재한다면, 종속변수의 분포에 대한 평균적인 수준에서 관측된 요인에 의한 추정효과는 변화에 의해 잘 나타나지 않는다.

Koenker and Bassett(1978)에 의해 처음 소개된 분위회귀모형은 종속변수의 조건부 [eqn: tau]-분위를 중심으로 하는 선형모형을 사용한다는 점에서 좀 더 일반적이다. 독립변수의 영향도를 통제한 후의 종속변수의 조건부 분포를 기준으로 했을 때, 만일 그 분포의 각 분위별로 종속변수의 결정요인이 다를 가능성이 있다면, ‘평균적’ 결정요인만을 추정하는 최소자승법으로는 각 분위별 결정요인을 식별할 수 없다.

개인연금보험료에 대한 세제혜택이 보험료지출의 위로 또는 아래로 확산되는지 보기위해 조건부분위회귀함수(conditional quantile function: CQF)를 다음과 같이 함수로 가정하자.

[eqn: y _{i} = beta _{tau } prime X _{i} +u _{tau `i} ,``````````Q _{tau } (y _{i} ｜X _{i} )= beta _{tau } prime X _{i} `=F _{y} ^{-1} ( tau ｜X _{i} )``````````````(i=1,`2,` CDOTS ,`n)]

여기서 [eqn: y _{i}]는 종속변수(개인연금보험료지출액), [eqn: beta _{tau }]는 ([eqn: k]×1) 계수벡터, [eqn: X _{i}]는 설명변수(교육)의 ([eqn: k]×1) 벡터, [eqn: u _{tau `i}]는 연속분포형태를 갖는 오차항을 각각 나타내며, [eqn: Q _{tau } (y _{i} ｜X _{i} )]는 [eqn: X]가 주어진 상태에서의 [eqn: y]의 [eqn: tau]번째 조건부 분위(conditional quantile)를 가리킨다. 물론, 모든 [eqn: i]에 대하여 [eqn: Q _{tau } (u _{tau `i} ｜X _{i} )=0]이 성립한다.

(2) 분석결과

본 연구에서는 보험료결정요인을 분석하기위해 4차부터 7차까지의 자료를 통합하여 개인연금가입자만을 대상으로 분위회귀분석을 실시했다. 분위회귀분석을 통해 개인연금보험료결정요인을 살펴본 결과 모든 모형에서 성별, 연령, 학력, 배우자유무, 종사상지위, 그리고 개인연금가입능력은 통계적으로 유의미한 값을 나타내지 못했다. 반면 가구주는 모든 모형에서 매우 높은 양의 효과를 나타내고 있다.

모형1에서 총연금액은 개인연금보험료지출액이 높아질수록 계수값의 크기가 점차 작아져서 대체할 다른 연금수단이 많을수록 개인연금에 대한 보험료지출이 줄어드는 것을 알 수 있다. 경상소득의 경우 중위수준에서 가장 높았고 상위 75%로 높아질수록 다소 낮아졌다. 세제혜택에 해당하는 개인연금보험료의 공제비율은 분위가 높아질수록 그 크기가 점차 줄어들었다. 이는 보험료가 높더라도 공제한도가 있기 때문이며, 보험료가 높아질수록 소득공제의 효과가 줄어들지만 다른 변수보다도 보험료에 가장 크게 영향을 미치고 있다. 시간더미는 상위 75%수준에서는 2010년부터 2013년까지 점차 확대되고 있으며 하위 25%와 중위수준에서는 2012년과 2013년에 통계적으로 유의미하게 양의 효과를 나타냈다. 이는 개인연금보험료의 상위 기여자의 경우 소득공제의 한도가 증가할 때 보다 민감하게 작용하는 반면 하위나 중위수준의 기여자는 제도 변화에 다소 덜 민감하게 반응한다고 볼 수 있다. 하지만 모든 분위에서 시간의 효과가 점차 증가하는 것을 통해 시간이 개인연금보험료를 증대시키는 효과가 커지고 있음을 알 수 있다. 순자산의 증가는 개인연금보험료를 증대시키고 있지만 하위에서 상위로 갈 수록 그 효과는 다소 줄어들고 있다. 모형2에서는 모형1과 거의 비슷한 효과를 나타내고 있지만 총연금액 대신에 공적연금으로 대체한 결과 총연금보다 통계적으로 더 높은 유의성을 나타내면서 상위수준으로 갈수록 공적연금의 효과는 점차 줄어들었다. 즉 공적연금이 개인연금보험료와 양의 상관관계는 있지만 보험료가 높아질수록 그 효과는 줄어드는 것을 알 수 있다. 모형3에서는 자산을 순자산에서 금융자산, 부동산자산, 그리고 부채로 각각 나누어 분석을 실시한 결과 금융자산의 효과가 상위수준으로 갈수록 점차 줄어드는 것을 알 수 있다.

임금근로자만을 대상으로 한 모형4에서는 가구주여부, 총연금보험료, 그리고 순자산은 개인연금 보험료를 증가시키는 효과가 있지만 분위가 높아질수록 그 크기가 낮아졌다. 근로소득의 보험료에 미치는 양의 효과는 분위가 높아질수록 점차 줄어들었으며 상위 75%에서는 0.0799로 매우 낮아졌다. 시간 더미 역시 상위 75%에서는 기간이 지날수록 연금보험료에 미치는 효과가 점차 증가했다. 개인연금의 보험료의 총소득공제액에서 차지하는 비율은 역시 양의 상관관계를 나타냈지만 보험료 분위가 높아질수록 줄어들었다. 모형5에서는 순자산을 금융자산, 부동산자산, 그리고 부채로 구분하여 실증분석한 결과 모형3과같이 금융자산에서만 통계적 유의성을 갖는 것으로 나타났다. 기간더미는 분위가 높아질수록 시간효과가 더 높아지는 것으로 나타났다.

<표 5> 분위별 개인연금보험료 결정요인분석결과

구분	전체
	모형1			모형2
분위	q25	q50	q75	q25	q50	q75
성별 (남성=1)	-0.02 [0.0441]	-0.05 [0.0679]	-0.09 [0.0762]	0.0232 [0.0663]	-0.0524 [0.0550]	-0.114** [0.0513]
연령대 30대	-0.01 [0.115]	0.05 [0.0996]	0.02 [0.0928]	-0.01 [0.118]	0.00585 [0.0904]	0.00388 [0.0707]
40대	0.196* [0.100]	0.05 [0.0910]	-0.02 [0.0974]	0.18 [0.114]	0.0156 [0.0840]	-0.0239 [0.0699]
50대	0.16 [0.107]	0.02 [0.0994]	-0.01 [0.0974]	0.12 [0.114]	-0.0268 [0.0878]	-0.0258 [0.0730]
60세 이상	0.14 [0.252]	-0.05 [0.151]	-0.16 [0.140]	0.14 [0.394]	0.0025 [0.225]	-0.151 [0.153]
학력 고졸	0.11 [0.608]	0.00 [0.125]	-0.06 [0.139]	0.22 [0.570]	0.00396 [0.138]	-0.0647 [0.107]
전문대졸 이상	0.08 [0.625]	-0.06 [0.136]	-0.08 [0.149]	0.16 [0.570]	-0.0536 [0.166]	-0.0857 [0.102]
가구주 (가구주=1)	0.273*** [0.0732]	0.290*** [0.0541]	0.221** [0.0875]	0.183** [0.0855]	0.268*** [0.0595]	0.220*** [0.0600]
배우자 (유=1)	-0.10 [0.0799]	-0.10 [0.0712]	-0.126* [0.0666]	-0.09 [0.0757]	-0.066 [0.0643]	-0.0938* [0.0534]
종사상지위 임금근로자	-0.06 [0.357]	-0.29 [0.231]	0.06 [0.215]	-0.16 [0.390]	-0.362 [0.253]	0.0439 [0.216]
비임금근로자	-0.49 [0.394]	-0.36 [0.267]	0.05 [0.253]	-0.59 [0.381]	-0.430* [0.260]	0.0369 [0.299]
총연금2의 자연대수	0.09 [0.0571]	0.0728** [0.0325]	0.02 [0.0281]
경상소득의 자연대수	0.10 [0.116]	0.204** [0.0876]	0.146** [0.0680]	-0.0491 [0.135]	0.139*** [0.0471]	0.132** [0.0565]
금융자산의 자연대수
부동산자산의 자연대수
부채의 자연대수
개인연금보험료의 공제비율	2.064*** [0.235]	1.088*** [0.229]	0.405** [0.174]	2.143*** [0.161]	1.116*** [0.149]	0.389*** [0.139]
가입능력의 자연대수	0.07 [0.0715]	0.02 [0.0545]	0.02 [0.0388]	0.101 [0.0618]	0.0338 [0.0336]	0.0208 [0.0279]
기간 2012	0.05 [0.0699]	0.03 [0.0480]	0.0955** [0.0428]	-0.00163 [0.0756]	0.0255 [0.0494]	0.103*** [0.0368]
2013년	0.02 [0.0835]	0.06 [0.0445]	0.134*** [0.0445]	-0.0242 [0.0612]	0.0384 [0.0462]	0.141*** [0.0277]
2014년	0.142* [0.0826]	0.109*** [0.0421]	0.161*** [0.0302]	0.0879 [0.0676]	0.0801** [0.0372]	0.160*** [0.0406]
순자산의 자연대수	0.180*** [0.0314]	0.0992*** [0.0289]	0.0781*** [0.0175]	0.176*** [0.0371]	0.104*** [0.0255]	0.0724*** [0.0163]
공적연금의 자연대수				0.236*** [0.0427]	0.151*** [0.0517]	0.0392** [0.0197]
근로소득의 자연대수
상수	1.15 [0.779]	2.766*** [0.480]	3.748*** [0.403]	1.303 [0.839]	2.746*** [0.366]	3.845*** [0.367]
관측치	1,205	1,205	1,205	1,195	1,195	1,195

* p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.005

전체			임금근로자만
모형3			모형4			모형5
q25	q50	q75	q25	q50	q75	q25	q50	q75
-0.133 [0.128]	-0.160* [0.0822]	-0.152 [0.180]	-0.0845 [0.0581]	-0.0582 [0.0624]	-0.125** [0.0533]	-0.0284 [0.133]	-0.0972 [0.0826]	-0.1 [0.206]
0.0384 [0.197]	-0.126 [0.184]	-0.134 [0.192]	0.0622 [0.0951]	0.0395 [0.0709]	0.0325 [0.0695]	0.00516 [0.167]	-0.0264 [0.142]	-0.0313 [0.0943]
0.178 [0.226]	-0.133 [0.177]	-0.197 [0.184]	0.135 [0.106]	0.0399 [0.0818]	0.00972 [0.0698]	0.134 [0.174]	-0.0328 [0.146]	-0.0725 [0.0922]
0.116 [0.242]	-0.146 [0.205]	-0.193 [0.192]	0.0927 [0.109]	0.0159 [0.0878]	0.0426 [0.0832]	0.0535 [0.166]	-0.0501 [0.156]	0.0138 [0.0923]
-0.536 [0.452]	-0.476 [0.353]	-0.557 [0.359]	0.269 [0.193]	0.045 [0.160]	-0.0299 [0.142]	0.0506 [0.247]	-0.201 [0.208]	0.0338 [0.221]
-0.151 [0.491]	-0.0899 [0.655]	-0.752 [0.503]	0.409 [0.662]	-0.0242 [0.171]	-0.0632 [0.109]	-0.288 [0.387]	-0.0423 [0.391]	-0.268 [0.545]
-0.156 [0.527]	-0.0512 [0.676]	-0.797 [0.517]	0.37 [0.669]	-0.06 [0.184]	-0.0595 [0.104]	-0.257 [0.356]	0.0117 [0.366]	-0.275 [0.528]
0.382*** [0.137]	0.435*** [0.0994]	0.360* [0.204]	0.198*** [0.0719]	0.159*** [0.0598]	0.171*** [0.0632]	0.208 [0.161]	0.241** [0.0972]	0.187 [0.226]
-0.0768 [0.149]	-0.123 [0.106]	-0.144 [0.141]	-0.0298 [0.0733]	-0.0328 [0.0651]	-0.058 [0.0566]	0.00867 [0.168]	-0.0334 [0.116]	-0.0642 [0.179]
-0.125 [0.155]	0.0398 [0.0750]	0.219*** [0.0804]
-0.301 [0.214]	0.101 [0.136]	0.415** [0.168]
0.0648 [0.0750]	0.0626 [0.0445]	0.0352 [0.0414]	0.0947** [0.0401]	0.0542** [0.0265]	0.000321 [0.0246]	0.108 [0.0673]	0.0447 [0.0289]	-0.0056 [0.0369]
0.155 [0.168]	0.17 [0.104]	0.208** [0.0840]
0.138*** [0.0438]	0.0679** [0.0335]	0.0587** [0.0237]				0.115*** [0.0373]	0.0752*** [0.0159]	0.0508*** [0.0183]
0.0404 [0.0629]	0.0231 [0.0515]	0.034 [0.0314]				0.0652 [0.0599]	0.0225 [0.0362]	0.0526 [0.0327]
0.0149 [0.0365]	-0.0161 [0.0220]	-0.0203 [0.0169]				-0.0246 [0.0337]	-0.00777 [0.0232]	-0.0226 [0.0143]
1.353*** [0.209]	0.755*** [0.144]	0.271 [0.202]	2.645*** [0.267]	1.356*** [0.148]	0.505*** [0.142]	1.920*** [0.345]	1.175*** [0.185]	0.446** [0.180]
0.0898 [0.118]	0.0357 [0.0485]	0.0189 [0.0459]	0.037 [0.0470]	0.0354 [0.0354]	0.0371 [0.0252]	0.0907 [0.0904]	0.0115 [0.0464]	0.0182 [0.0431]
-0.00198 [0.0863]	0.0331 [0.0589]	0.0934 [0.0600]	0.00831 [0.0765]	0.00691 [0.0577]	0.0935** [0.0476]	0.00352 [0.109]	0.018 [0.0454]	0.0869* [0.0517]
0.0248 [0.110]	0.0495 [0.0724]	0.111* [0.0602]	-0.0671 [0.0649]	0.0345 [0.0444]	0.136*** [0.0410]	-0.0156 [0.100]	0.0407 [0.0510]	0.143** [0.0569]
0.0575 [0.111]	0.105 [0.0667]	0.119* [0.0648]	0.0591 [0.0887]	0.0742 [0.0557]	0.169*** [0.0381]	0.0518 [0.131]	0.113*** [0.0417]	0.117 [0.0763]
			0.151*** [0.0312]	0.105*** [0.0285]	0.0922*** [0.0231]
			0.285*** [0.0795]	0.220*** [0.0512]	0.0799* [0.0478]	0.147 [0.105]	0.169*** [0.0515]	0.122* [0.0706]
1.484** [0.669]	3.213*** [0.715]	4.162*** [0.708]	-0.542 [0.911]	1.857*** [0.341]	3.894*** [0.319]	1.172 [0.839]	2.789*** [0.552]	4.131*** [0.676]
681	681	681	1,113	1,113	1,113	614	614	614

* p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.005

Ⅵ. 결론 및 시사점

개인연금가입결정요인 분석결과 세제혜택의 효과로 개인연금보험료의 공제비율은 양의 효과를 나타내 소득공제가 개인연금가입에 절대적인 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 특히 임금근로자의 경우 전체가구원보다 더 크게 작용하는 것을 알 수 있다. 가입능력 역시 개인연금가입에 양의효과를 나타내고 있으며 이는 종사상의 지위와 상관없이 전체가구원이 비슷한 효과를 나타내는 것을 알 수 있다. 제도의 변화를 나타내는 시간더미는 2010을 기준으로 2012년에 통계적으로 유의미하게 음의 부호를 나타내고 있다.

보험료결정요인을 위한 분위회귀분석 결과 세제혜택에 해당하는 개인연금보험료의 공제비율은 분위가 높아질수록 그 크기가 점차 줄어들었다. 이는 보험료가 높더라도 공제한도가 있기 때문이며, 보험료가 높아질수록 소득공제의 효과가 줄어들지만 다른 변수보다도 보험료에 가장 크게 영향을 미치고 있다. 시간더미는 상위 75%수준에서는 2010년부터 2013년까지 점차 확대되고 있으며 하위 25%와 중위수준에서는 2012년과 2013년에 통계적으로 유의미하게 양의 효과를 나타냈다. 이는 개인연금보험료의 상위 기여자의 경우 소득공제의 한도가 증가할 때 보다 민감하게 작용하는 반면 하위나 중위수준의 기여자는 제도 변화에 다소 덜 민감하게 반응한다고 볼 수 있다. 하지만 모든 분위에서 시간의 효과가 점차 증가하는 것을 통해 시간이 개인연금보험료를 증대시키는 효과가 커지고 있음을 알 수 있다. 하지만 개인연금가입 능력은 통계적으로 유의미하지 않아 가입능력은 개인연금가입에는 영향을 미치지만 보험료에는 영향을 미치지 않는 것을 알 수 있다.

이상의 결과를 바탕으로 세제혜택은 개인연금가입과 보험료 증대에 매우 효과적인 수단임을 알 수 있다. 하지만 가입능력이 없는 경우 가입자체가 이루어지기 때문에 세제혜택은 고소득자의 절세수단이라는 비난을 피하기 어렵다. 따라서 저소득층의 개인연금가입과 보험료 증대를 위해서는 정부의 보험료지원과 함께 저소득층에 대한 소득공제한도를 차등적용하는 안을 고려할 필요가 있다. 이는 향후 고령화가 진행됨에도 빈약한 노후소득보장제도를 강화하기 위해서는 공사연금제도가 효과적으로 보완적 기능을 수행해야 함에도 우리나라의 공적연금과 사적연금 모두 충분한 노후소득수단으로 기능하지 못하고 있다. 따라서 정부의 적극적 지원을 통해 비경제활동 여성의 수급권을 강화를 위한 크레딧제도를 확대하는 등 국민연금제도의 사각지대를 감소시키고 개인연금가입을 촉진할 수 있도록 보험료를 지원하는 정책이 필요하다.

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제4세션

Ⅳ-1. 절세효과가 기부금 지출 의사결정에 미치는 영향: 공제한도초과 기부금에 미치는 한계세율의 영향을 중심으로
발표 : 전병욱(서울시립대 세무학과),
선우희연(서울대 경영대학),

정운오(서울대 경영대학)

Ⅳ-2. 한계조세부담 및 금융소득종합과세의 강화가 가계의
금융자산 포트폴리오에 미치는 영향
발표 : 선우희연(서울대 경영대학)
전병욱(서울시립대 세무학과)

정운오(서울대 경영대학)

Ⅳ-3. 재정패널자료분석
- 근로소득 및 종합소득 공제를 중심으로
발표 : 김병우(한국교통대 교양학부)

2015년 재정패널 학술대회

*	서울시립대학교 세무전문대학원 부교수	bwjun@uos.ac.kr, 02-6490-5031
**	서울대학교 경영학과 박사과정, 공인회계사	fanta99@snu.ac.kr, 010-2605-8119
***	서울대학교 경영학과 교수	wjung@snu.ac.kr, 02-880-5764

절세효과가 기부금 지출 의사결정에 미치는 영향: 공제한도초과 기부금에 미치는 한계세율의 영향을 중심으로

❚전 병 욱 * ･ 선우 희연 ** ･ 정 운 오 ***

차    례

Ⅰ. 서론	294

Ⅱ. 과세제도 분석 및 선행연구	295

1. 기부금 지출액 관련 과세제도 분석	295

2. 선행연구	298

Ⅲ. 연구설계	300

1. 연구가설	300

2. 연구모형과 변수의 정의	302

3. 표본구성	304

Ⅳ. 실증분석의 결과	305

1. 기술통계량	305

2. 회귀분석의 결과	307

3. 추가분석	313

Ⅴ. 결론	320

참고문헌	322

절세효과가 기부금 지출 의사결정에 미치는 영향: 공제한도초과 기부금에 미치는 한계세율의 영향을 중심으로

How Does Tax Saving Incentive Influence Decision Making on Charitable Contributions?

전 병 욱 ･ 선 우 희 연 ･ 정 운 오

요 약
	본 연구는 한도초과기부금 지출액에 중점을 두고 절세효과를 반영하는 한계세율과 가구별 기부 의사결정 간의 인과관계를 분석하였다. 본 연구의 실증분석 결과 우선 한계세율이 커짐에 따라 기부금 지출액의 총액이 유의적으로 증가해서 한계세율의 증가에 따라 절세효과가 커지고, 비조세적 요인이 절세효과만큼 중요하지는 않은 것을 확인할 수 있는데, 이러한 분석결과는 기부금 지출액의 총액을 종교적 기부금 지출액과 공익적 기부금 지출액으로 구분하더라도 동일하게 나타났다. 다음으로, 한계세율이 커짐에 따라 한도초과기부금 지출액도 유의적으로 증가해서 한도초과기부금의 경우에도 한계세율의 증가에 따라 커지는 절세효과가 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 이러한 결과는 한계세율의 증가에 따른 기부금 총액의 증가 현상이 영향을 미친 것으로 해석할 수 있다. 또한, 종교적 기부금 비율이 높을수록 동(同)지출액이 유의적으로 증가하는 것으로 나타났는데, 이러한 결과는 별도의 절세효과를 고려하지 않고 지출할 수 있는 종교적 기부금의 기본적 특성이 반영된 것으로 볼 수 있다. 이에 반해 한계세율이 커짐에 따라 한도초과기부금비율은 유의적으로 감소해서 소득공제의 배제에 따른 잠재적 기회비용의 증가에 따라 가급적 한도액을 초과해서 기부금을 지출하지 않으려는 의도가 작용한 것으로 볼 수 있다. 즉, 이러한 결과는 한계세율이 높을수록 가급적 한도초과기부금을 지출하지 않는 대신 절세효과를 충분히 고려해서 가급적 한도 내에서 기부금을 지출하려는 의사결정을 하는 것으로 해석할 수 있을 것이고, 결과적으로 절세효과를 기대할 수 없는 과도한 기부금 지출액에 대해서는 공익․자선 등의 비조세적 요인의 영향이 크지 않다고 할 수 있을 것이다. 또한, 이 경우에도 종교적 기부금 비율은 동(同)비율에 유의적인 양(+)의 영향을 미쳐서 종교적 기부금의 기본적 특성이 역시 반영된 것으로 볼 수 있다. 주제어: 한도초과기부금, 한계세율, 종교적 기부금, 공익적 기부금

Ⅰ. 서론

소득세법에서는 자발적인 공익･자선활동 등을 지원하기 위해 개인의 기부금 지출액에 대해 일정한도 내에서 필요경비의 계상 및 세액공제(2013년 이전에는 소득공제)를 허용하고 있다. 이에 따라 개인 및 가구의 기부금 지출 의사결정에는 공익적･종교적 목적 외에 절세 목적도 중요한 영향을 미치고, 한계세율이 높은 개인 및 가구의 경우에는 이러한 절세효과의 영향이 더욱 클 것으로 예상된다. 여기서 개인 외에 가구 단위의 의사결정까지 고려하는 것은 소득세법에서 본인 외에 부양가족(가구원)의 기부금 지출액까지 필요경비 계상 및 세액공제의 대상으로 허용하고 있기 때문이다.

기부금 지출액이 개인의 과세소득을 감소시키고 이를 통해 한계세율에 비례하여 조세부담을 경감시키므로 절세목적의 기부금 지출액이 기부자의 한계세율에 따라 증가할 것이라는 일반적 예상은 Choi and Jeong(1993)의 선행연구 등을 통해서 확인할 수 있다.

한편, 공제한도액을 초과하는 기부금 (이하 “한도초과기부금”) 지출액에 대해서는 절세효과가 없기 때문에 이러한 절세효과의 배제로 인한 기회비용의 증가는 한계세율이 높은 가구에서 더욱 크다고 할 수 있다. 따라서, 기부금 지출의사결정에 미치는 절세효과의 영향이 공익･자선 등의 비경제적 요인의 영향에 비해 더 큰 경우에는 한계세율이 높을수록 한도초과기부금이 한도 내의 기부금 지출액에 비해 크게 축소될 것으로 예상할 수 있다. 이에 반해 기부금 지출의사결정에서 비경제적 요인의 영향이 더 중요한 경우에는 한도초과기부금의 축소 정도가 상대적으로 작을 것으로 예상할 수 있다. 또한, 이러한 축소효과는 기부의 목적이 공익적인지 또는 종교적인지에 따라 다르게 나타날 수도 있을 것이다. 즉, 공익적 목적과 종교적 목적의 기부금 지출액 중에서 개인적 신념을 더욱 충실하게 반영하는 것이 보다 비경제적 요인의 영향이 큰 것이라고 할 수 있는데, 대개의 경우에는 종교적 목적의 지출액이 여기에 해당할 것으로 볼 수 있기 때문에 종교적 기부금에서 한도초과기부금의 축소 정도가 더욱 작을 것으로 예상할 수 있을 것이다. 본 연구의 실증분석에서 사용한 재정패널조사 자료는 가구주 및 개별 가구원의 기부금 지출액을 세부적인 공익 목적과 함께 종교적 목적의 지출액으로 구분해서 제공하고 있으므로 이러한 연구가설을 검증하기에 적절하다고 할 수 있다.

본 연구는 자료수집의 한계 때문에 그 경제적 중요성에도 불구하고 지금까지 거의 이루어지지 않은 조세부담(즉, 한계세율)이 개인의 의사결정에 미치는 영향에 대해 중요한 실증분석 결과를 제시한 점에서 공헌점이 있다. 이와 함께 기부금 지출이라는 개인적 의사결정에 미치는 한계세율의 효과에 초점을 맞추었기 때문에 본 연구의 분석을 통해 기부금 지출 의사결정이 기부금의 종류 및 기부자의 한계세율 등의 개인적 특성에 따라 어떠한 영향을 받는지에 대해 추가적으로 확인한 측면에서도 공헌점이 있다.

따라서, 본 연구의 실증분석 결과를 바탕으로 공공재적 성격의 기부활동을 장려하기 위한 정책수단이 어떠한 측면에 중점을 두고 고안되어야 하는지에 대해 유용한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 또한, 이러한 정책적 시사점은 재정건전성의 제약 하에서 공익적 기부활동을 유도하기 위해 조세제도를 어떻게 개편할 것인지 대한 논의의 진행에서도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

Ⅱ. 과세제도 분석 및 선행연구

1. 기부금 지출액 관련 과세제도 분석

본 연구에서 분석하는 기부금 지출액에 대한 소득세법상의 취급은 2013년말의 세법 개정을 통해 소득공제에서 세액공제로 개편되었다. 본 연구의 실증분석 기간이 재정패널조사의 2007년 귀속분(제1차 연도)부터 2013년(제7차 연도)까지인 점을 고려하면 세액공제 방식의 현행 과세제도가 직접적으로는 연구설계에 반영되지 않기 때문에 이번 절에서는 동(同)기간 중 가장 최근연도인 2013년을 기준으로 기부금 지출액 관련 과세제도를 분석하면서 2007~2012년과 비교하는 방식으로 기술하기로 한다.

먼저, 기본공제대상자인 거주자의 배우자 및 부양가족이 지급한 기부금은 해당 거주자의 기부금에 포함했는데, 해당 거주자가 사업자인 경우에는 공제대상 기부금을 사업소득금액 총수입금액에서 차감하는 필요경비에 산입하거나(이하 “필요경비 산입방식”) 종합소득공제의 특별공제 항목인 기부금공제를 적용할 수 있다(이하 “기부금공제 방식”).

주요한 공제대상 기부금의 범위는 기부금의 종류별로 아래와 같다.

<공제대상 기부금의 범위>
구분	종류
법정기부금	법인세법에 따른 법정기부금 특별재난지역을 복구하기 위하여 자원봉사한 경우 그 용역의 가액 정치자금에 관한 법률에 따라 정당(후원회 및 선거관리위원회 포함)에 기부한 정치자금으로서 10만원 초과금액
우리사주조합기부금	우리사주조합에 지출하는 기부금(우리사주조합원이 지출하는 기부금은 제외)
지정기부금	법인세법에 따른 지정기부금 노동조합, 교원단체, 공무원직장협의회 또는 공무원 노동조합에 가입한 사람이 납부한 회비 공익법인기부신탁에 신탁한 금액 기부금대상민간단체에 지출하는 기부금

여기서 먼저 개인사업자의 필요경비 산입방식에 따른 세무조정 구조는 <표 1>과 같다.

<표 1> 기부금의 세무조정 구조(필요경비 산입방식 및 기부금공제방식)
단계	구분		필요경비산입(기부금공제)한도액
1단계	법정기부금		한도기준액×100%
2단계	우리사주조합기부금		한도기준액×30%
3단계	지정기부금 금전 외의 자산을 기부하는 경우 법정기부금은 장부가액으로 평가하고, 우리사주조합기부금과 지정기부금은 MAX(시가, 장부가액)으로 평가한다.	종교단체기부금이 없는 경우	한도기준액×30%
		종교단체기부금이 있는 경우	(한도기준액×10%) + MIN((한도기준액×20%), 종교단체기부금 외 지정기부금)

<표 1>의 계산구조에서 한도기준액은 (기준소득금액‒이월결손금‒전단계 기부금의 필요경비 산입액)으로 계산하는데, 여기서 다시 기준소득금액은 차가감소득금액에 공제대상 기부금을 합산한 금액인데, 이전 과세연도의 기부금 한도초과이월액까지 포함할 경우에는 단계별 기부금의 손금산입액은 {MIN(기부금 지출액, 기부금 필요경비산입한도액)+기부금 한도초과이월액의 손금산입액}으로 계산할 수 있다. 여기서 기부금 한도초과액의 필요경비산입 이월기간은 법정기부금은 3년이고, 지정기부금은 5년이다.

과세표준 계산상 공제되는 이월결손금(과세기간 개시일 전 5년(2009년 이후 발생분은 10년) 이내에 발생한 세무상 결손금 중 미공제분

2011년 이전 지출분은 1년

2009년 이전 지출분은 3년

우리사주조합기부금에는 이월 필요경비산입이 적용되지 않는다.

<표 1>의 계산구조를 단순화해서 별도의 이월결손금과 이전 과세연도의 한도초과이월액이 없다고 가정할 경우에는 필요경비산입한도액은 기부금을 필요경비에 산입하기 전의 과세대상 소득(사업소득금액)에 단계별 필요경비산입비율(10~100%)을 곱한 금액이라고 할 수 있다.

이와 같이 공제대상 기부금 중 개인사업자의 필요경비에 산입한 금액을 차감한 금액은 종합소득과세표준 계산시 특별공제 항목으로 차감할 수 있는데, <표 2>와 같이 상용근로소득자인지의 여부에 관계없이 모든 거주자는 기부금공제를 적용할 수 있다.

<표 2> 근로소득자 여부에 따른 특별공제의 내용

구분

특별공제

상용근로소득자

항목별공제와 표준공제(연 100만원) 중 선택

(단, 항목별공제 = 보험료+의료비+교육비+주택자금+기부금공제)

그 외

기부금공제+표준공제(연 60만원, “성실사업자”는 연 100만원)

“성실사업자”는 아래의 요건을 모두 갖춘 사업자를 말한다(소득세법시행령 제113조의2 제1항).

① 다음 중 어느 하나에 해당하는 사업자일 것

㉠ 신용카드가맹점 및 현금영수증가맹점으로 모두 가입한 사업자. 다만, 해당 과세기간에 신용카드매출전표 및 현금영수증 발급의무 등을 위반하여 관할세무서장으로부터 해당 사실을 통보받은 사업자는 제외한다.

㉡ 전사적 기업자원관리설비(ERP) 또는 판매시점정보관리시스템(POS)를 도입한 사업자 등

② 장부를 비치․기장하고, 그에 따라 소득금액을 계산하여 신고할 것(추계조사결정이 있는 경우 해당 과세기간은 제외)

③ 사업용계좌를 신고하고, 해당 과세기간에 사업용계좌를 사용하여야 할 금액의 3분의2 이상을 사용할 것

기부금공제의 경우에도 공제한도액은 <표 1>의 계산구조가 동일하게 적용된다. 다만, <표 1>의 한도액 내의 공제액 중 필요경비에 산입된 기부금을 차감해서 최종적인 기부금공제액을 계산하게 된다.

다만, 한도기준액은 (기준소득금액‒전단계기부금의 공제액)으로 계산하고, 여기서 다시 기준소득금액은 (종합소득금액+필요경비에 산입한 기부금‒원천징수세율 적용 금융소득금액)으로 계산한다.

즉, 기부금공제의 경우에도 이를 단순화할 경우에는 공제한도액은 종합소득공제를 적용하기 전의 과세대상 소득(종합소득금액)에 단계별 공제비율(10~100%)을 곱한 금액이라고 할 수 있는데, 재정패널조사의 조사대상 가구 중에서 개인사업자 가구의 비중이 크지 않고 개인사업자인 가구원의 기부금 지출액에 대하여 필요경비 산입방식과 기부금공제방식 중에서 어떤 방식이 적용되었는지에 대한 자료를 확인할 수 없기 때문에 본 연구의 실증분석에서는 개인사업자의 필요경비 산입방식은 별도로 고려하지 않고 조사대상 가구원별 종합소득금액을 기준으로 기부금 한도액을 계산하였다.

2012년(제6차 연도)의 경우에는 전체 응답가구(4,740가구) 중에서 32.6%(1,547가구)가 개인사업자 가구이다.

2. 선행연구

기부금의 가격탄력성은 정부가 기부금에 대해 제공하는 조세지원(소득공제 및 세액공제)이 바람직한지의 여부의 판단에서 매우 중요하도 할 수 있다. 따라서, 대다수의 선행연구는 기부금에 제공하는 조세지원에 대한 개인의 기부금 지출 반응인 기부금의 가격탄력성을 추정하는데 초점을 두고 있다.

먼저, 국내의 선행연구로 송헌재(2013)는 한국조세재정연구원의 재정패널조사 자료를 이용해서 근로소득자의 기부금 가격탄력성을 추정하였다. 구체적으로, 2008년부터 2012년까지의(귀속 과세기간으로는 2007년(제1차 연도)부터 2011년(제5차 연도)까지의) 조사 자료를 이용해서 random effect Tobit 모형으로 분석한 결과 기부금의 가격탄력성은 7.5~9.9로 추정되었는데, 실증분석을 위한 회귀모형에서 기부금 지출액에 영향을 줄 것으로 보고 통제변수로 포함시킨 인구통계학적 변수는 연령, 성별, 학력, 혼인 여부, 가구원 수, 가구 순자산, 수도권 거주 여부 등이다. 송헌재(2013)는 제1차 연도의 조사 자료를 이용해서 개인기부금의 가격탄력성을 추정한 박기백(2010)의 연구를 확장한 것이라고 할 수 있다.

이용가능한 자료의 한계로 인해 개인 기부에 대한 연구가 활발하지 않았던 국내와 다르게 해외에서는 다수의 선행연구가 수행되었다. 먼저, Taussig(1967)와 Schwartz(1970)는 기부금 가격탄력성이 1보다 작은(0.79) 것으로 추정해서 기부금에 대한 조세혜택이 개인의 기부를 이끌어내는데 유용하지 않음을 시사하였다. Feldstein (1975)은 기부금 수준에 따라 세율이 결정되는 것을 고려해서 기부금이 공제되기 전의 세율을 사용해서 가격탄력성을 추정한 결과 가격탄력성이 1보다 큰(1.24) 것으로 추정했다. Clotefelter(1985)는 기부금 가격탄력성의 추정치가 0.33인 반면 전기의 기부금을 설명변수에 포함시킬 경우에는 가격탄력성이 1보다 크게 추정되기 때문에 장기 가격탄력성이 단기 가격탄력성에 비해 높고 개인은 세율 변화에 대해 천천히 반응하는 것이라고 해석하였다.

Reece(1979)는 납세자료에 기부금 공제를 신청하지 않은 저소득가구가 포함되지 않는 점을 고려해서 Tobit 모형을 사용하면서 기부금을 항목별로 구분해서 가격탄력성을 추정했는데, 그 결과 전체적인 가격탄력성은 1.19이고 종교와 정치기부금이 다른 기부금에 비해 더욱 탄력적인 것으로 나타났다. Reece and Zieschang(1985)은 세율과 기부금간의 내생성을 제거하기 위해 굴절예산선을 이용한 최우추정법을 사용했는데, Reece(1979)와 동일한 자료로 추정한 결과 가격탄력성이 0.85로 나타나서 Reece(1979)보다 작은 가격탄력성을 보고하였다.

Choe and Jeong(1993)는 Reece(1979) 및 Reece and Zieschang(1985)에서 각각 제기된 두 가지 문제점을 동시에 고려할 수 있는 simultaneous equation Tobit model을 이용해서 추정한 결과, 기부금의 가격탄력성이 2.53으로 나타났다.

Randolph(1995)는 기부금의 소득탄력성과 가격탄력성은 소득과 세율의 변화가 항구적인지 일시적인지의 여부에 따라 달라지는데, 가격탄력성의 경우에는 영구적인 세율 변화에 비해 일시적인 세율 변화에 대한 탄력성이 더 크다고 보고하였다.

Barret et al.(1997)은 중산층 자료를 바탕으로 과거의 기부 규모, 현재와 장래의 소득 및 가격 등을 설명변수에 포함시켜서 기부행위에 대한 동태적 분석을 수행한 결과 중산층의 기부금 수준은 이들 변수의 변화에 대해 빠르게 반응하는 것으로 나타났다.

이상과 같이 국내외의 대다수 선행연구들은 조세혜택을 반영한 기부의 가격(cost of giving)이 기부금의 전체 지출액에 미치는 영향을 기부금의 가격탄력성을 추정하는 방식으로 분석한 반면 본 연구와 같이 한도초과액을 별도로 구분하거나 개별 기부금의 특성을 세부적으로 구분해서 분석한 사례는 거의 발견할 수 없다. 본 연구는 이러한 선행연구의 공백을 보충하면서 기부금 지출액에 대한 보다 미시적 관점의 실증분석 결과를 제시할 수 있는 측면에서 차별점이 있다고 할 수 있다.

Ⅲ. 연구설계

1. 연구가설

본 연구는 우선 대다수 선행연구들과 같이 조세혜택을 반영한 기부의 가격이 기부금 지출액에 미치는 영향을 확인하기 위해 한계세율과 기부금 지출액 간의 관계를 분석하였다. 즉, 본 연구의 분석대상 기간(2007~2013년)에 적용된 기부금공제방식에서는 개별 거주자의 한계세율에 따라 세금부담액이 감소하기 때문에 선행연구의 결과에 의하면 한계세율의 증가로 인해 기부의 가격이 감소함에 따라 기부금 지출액이 증가할 것으로 예상할 수 있기 때문에, 이러한 인과관계를 분석하였다.

또한, 전체적인 기부금 지출액과 함께 기부금의 성격에 따라 종교적 목적의 기부금 지출액과 기타 공익적 목적의 기부금 지출액을 구분할 경우에 역시 한계세율의 증가에 따라 개별 기부금 지출액이 증가하는지의 여부에 대한 인과관계를 분석하였다. 즉, 전술한 바와 같이 일반적인 공익적 기부금에 비해 종교적 목적의 기부금 지출액이 개인적 신념을 보다 충실하게 반영해서 비경제적 요인의 영향을 더욱 크게 받을 것으로 예상할 수 있기 때문에 기부금 지출액에 대한 한계세율의 유의성도 상대적으로 낮을 것으로 예상할 수 있는데, 이러한 인과관계를 분석한 것이다.

따라서, 본 연구의 첫 번째 연구가설을 대립가설의 형태로 표현하면 아래와 같다.

<가설 1-1> 가구별 기부금 지출액은 가구주 또는 별도 종합소득세 신고 가구원의 당해연도 및 전년도 한계세율(이하 “가구별 한계세율”)이 커짐에 따라 증가할 것이다.

<가설 1-2> 종교적 목적의 가구별 기부금 지출액은 가구별 한계세율이 커짐에 따라 증가할 것이다.

<가설 1-3> 공익적 목적의 가구별 기부금 지출액은 가구별 한계세율이 커짐에 따라 증가할 것이다.

이상의 연구가설에서 가구 단위의 기부금 지출액에 대한 설명변수로 가구별 한계세율을 적용한 것은 가구주를 제외한 개별 가구원 중 별도의 종합소득세 신고를 한 가구원의 경우에는 소득세법상 부양가족에 해당하지 않기 때문에 이들 개별 가구원의 기부금 지출 의사결정에는 가구주의 한계세율 대신 본인의 한계세율이 적용되고, 결과적으로 별개의 의사결정으로 볼 수 있기 때문이다. 또한, 당해연도와 함께 전년도의 한계세율의 영향을 분석하는 것은 기부금을 지출하는 시점에서는 당해연도의 정확한 한계세율을 모르는 문제점이 있기 때문에 전년도의 한계세율이 의사결정에 적용될 수 있는 가능성을 고려한 것이다. 이러한 점들은 이후의 연구가설에서도 마찬가지이다.

다음으로, 본 연구는 한도초과기부금에 미치는 한계세율의 영향을 분석하였다. 즉, 전술한 바와 같이 절세효과를 기대할 수 없는 한도초과기부금의 지출을 통한 기회비용의 증가는 한계세율이 높은 가구에서 더욱 크다고 할 수 있기 때문에 기부금 지출 의사결정에 미치는 절세효과의 영향이 공익․자선 등의 비경제적 요인의 영향에 비해 더 중요한 경우에는 한계세율의 증가에 따른 한도초과기부금의 축소 정도가 상대적으로 큰 반면 반대의 경우에는 그 축소 정도가 상대적으로 작을 것을 예상할 수 있을 것이다. 또한, 한계세율과 함께 개별 가구별로 차이가 있는 비경제적 요인의 수준도 이러한 한도초과기부금의 축소 정도에 영향을 미칠 수 있는데, 본 연구의 실증분석에서는 전체 기부금 지출액 중에서 종교적 목적의 기부금 지출액의 비율(이하 “종교적 기부금 비율”)이 동(同)수준을 반영할 수 있는 것으로 보고 추가적인 설명변수로 채택하였다.

따라서, 본 연구의 두 번째 연구가설을 대립가설의 형태로 표현하면 아래와 같다.

<가설 2-1> 가구별 한도초과기부금 지출액은 가구별 한계세율 및 종교적 기부금 비율이 커짐에 따라 증가할 것이다.

<가설 2-2> 가구별 한도초과기부금 지출액이 전체 기부금에서 차지하는 비율(이하 “한도초과기부금비율”)은 가구별 한계세율 및 종교적 기부금 비율이 커짐에 따라 증가할 것이다.

<가설 2-1>과 <가설 2-2>는 한도초과기부금의 금액 자체와 함께 구성 비율을 구분해서 종속변수로 채택한 것이다. 위 가설에서 가구별 한계세율과 종속변수 간에 음(-)의 관계가 유의적이면 한계세율이 높을수록 가급적 한도초과기부금을 지출하지 않는 대신 절세효과를 충분히 고려해서 가급적 한도 내에서 기부금을 지출하려는 의사결정을 하는 것으로 해석할 수 있을 것이다. 이와 반대로 양자 간의 비유의적 관계나 유의적인 양(+)의 관계가 확인되면 그 반대의 해석이 가능할 것이다. 다만, 후자의 결과와 관련해서는 앞선 가설과 같이 기부금을 지출하는 시점에서는 당해연도의 정확한 한계세율을 알 수 없는 제약으로 인해 절세효과를 고려한 최적 기부금 지출액을 의사결정에 반영하지 못했을 가능성을 고려해서 당해연도와 함께 전년도의 한계세율을 설명변수로 채택하였다.

2. 연구모형과 변수의 정의

앞선 절의 연구가설 중 먼저 <가설 1-1>, <가설 1-2> 및 <가설 1-3>을 검정하기 위한 연구모형은 식(1)과 같다.

Dependent(Conit, ReliConit, OtherConit) = β0 + β1×MTRit + β2×DYit + β3×AGEit + β4×EDUit + β5×FEMALEit + β6×MARit + β7×FNUMit + β8×METROit + β9×NASSETit + β10×OWNHOUSEit + β11×GDPt + uit	(1)

단, Conit: 기부금 지출액(만원) (가구주의 경우에는 별도의 종합소득세 신고를 한 가구원을 제외한 나머지 가구원의 기부금 지출액 합계, 가구주가 아닌 경우에는 본인의 기부금 지출액(ReliConit, OtherConit 및 ATLConit의 경우에도 마찬가지임))

ReliConit: 종교적 기부금 지출액(만원) (재정패널조사 자료에서 기부분야가 “종교”인 기부금 지출액)

OtherConit: 그 밖의 공익적 기부금 지출액(만원) (동(同)자료에서 기부분야가 “정당”, “교육기관”, “사회복지기관” 및 “문화예술”인 기부금 지출액)

MTRit: 가구별 한계세율 (기부금공제액을 차감하기 전의 종합소득과세표준에 대응하는 단계별 기본세율)

DYit: 가구주 및 가구원의 가처분소득(만원)

AGEit: 가구주 및 가구원의 연령

EDUit: 가구주 및 가구원의 학력이 4년제 대학 졸업 이상이면 1, 그 밖의 경우에는 0

FEMALEit: 가구주 및 가구원의 성별이 여성이면 1, 그 밖의 경우에는 0

MARit: 가구주 및 가구원이 기혼이면 1, 그 밖의 경우에는 0

FNUMit: 가구별 가구원수 (가구주의 경우에는 별도의 종합소득세 신고를 한 가구원을 제외한 나머지 가구원의 수, 가구주가 아닌 경우에는 1)

METROit: 가구주 및 가구원의 거주지가 수도권인 경우에는 1, 그 밖의 경우에는 0

NASSETit: 가구별 순자산(만원)

OWNHOUSEit: 가구별 거주주택이 자가인 경우에는 1, 그 밖의 경우에는 0

GDPt: 연도별 1인당 국내총생산(만원)

식(1)에서 주된 설명변수인 한계세율 외의 독립변수들 중 가처분소득은 송헌재(2013) 등이 기부금 지출 의사결정에 중요한 영향을 미치는 것으로 제시했고, 나머지 통제변수들도 기부에 영향을 미칠 것으로 예상되는 요인들로 선행연구에서 제시되었다. 단, 1인당 국내총생산은 본 연구에서 추가적으로 채택한 설명변수인데, 이것은 전반적인 경제상황에 따라 기부금 지출액이 영향을 받을 수 있는 점을 고려한 것이다.

식(1)에 대한 구체적인 실증분석 방법은 송헌재(2013)와 같이 대다수 가구주 및 가구원의 기부금 지출액이 0으로 관찰되어서 모서리해(corner solution)가 발생할 수 있는 측면을 고려해서 random effect Tobit 모형을 적용하였다. 또한, 당해연도의 한계세율을 적용할 경우에는 가처분소득이 한계세율에 영향을 미칠 수 있는 내생성의 문제를 고려해서 한계세율의 자체값 대신 가처분소득에 대한 한계세율의 추정치를 적용하면서 가처분소득은 설명변수에 포함시키지 않았다. 이것은 아래의 식(2)에서도 마찬가지이다.

당해연도 대신 전년도 한계세율을 적용하는 경우에는 가처분소득도 설명변수에 포함시켰다.

다음으로 <가설 2-1> 및 <가설 2-2>을 검정하기 위한 연구모형은 식(2)와 같다.

Dependent(ATLConit, ATLConRatioit) = β0 + β1×MTRit + β2×ReliConRatioit + β3×DYit + β4×AGEit + β5×EDUit + β6×FEMALEit + β7×MARit + β8×FNUMit + β9×METROit + β10×NASSETit + β11×OWNHOUSEit + β12×GDPt + uit	(2)

단, ATLConit: 한도초과기부금 지출액 (만원) (재정패널조사 자료에서 기부금 지출액이 기부금공제액을 초과하는 경우의 해당 금액)

ATLConRatioit: 한도초과기부금비율

ReliConRatioit: 종교적 기부금 비율

식(2)에서 추가된 설명변수인 종교적 기부금 비율은 전술한 바와 같이 한도초과기부금에 영향을 미치는 비경제적 요인의 수준을 반영한 것이다.

식(2)에 대한 구체적인 실증분석 방법은 종속변수가 한도초과기부금 지출액인 경우에는 random effect Tobit 모형을 적용하고, 종속변수가 한도초과기부금비율인 경우에는 random-effect robust panel regression을 적용하였다. 즉, 후자의 경우에는 동(同)비율이 과도하게 0으로 관찰되지 않기 때문에 Tobit을 적용하지는 않은 것이다.

3. 표본구성

이번 절의 내용은 한국조세재정연구원의 “재정패널조사 1-7차년도 조사자료 사용자 안내서”를 참고하였다.

본 연구는 한국조세재정연구원의 재정패널조사 자료를 이용해서 분석한 것이다. 재정패널조사는 2007년 1월에 개정된 국가재정법에 따라 조세제도 개편에 따른 정책효과를 분석하기 위한 자료를 구축하기 위해 2008년(1차년도, 귀속 과세기간은 2007년)부터 가구와 가구원에 대하여 이루어지고 있고, 2009년부터 매년 전년도의 조사자료가 발표되고 있다.

구체적인 재정패널조사의 목적은 조세정책과 복지정책이 가계에 미치는 영향의 분석, 조세에 대한 부담과 복지 수혜 간의 연계성 분석, 조세 모의실험 운용을 위한 패널 데이터베이스 구축 등이고, 조사방법은 조사원에 의한 면접(face-to-face interview)을 기본원칙으로 하면서 종이 설문지를 사용하였다.

재정패널조사의 차수별 응답가구 및 가구원을 정리하면 <표 3>과 같은데, 조사내용이 대개 전년도의 연간 자료이거나 전년도말 당시의 상태 및 특성 자료이기 때문에 조사대상연도, 조사연도 및 발표연도 간에는 1년씩의 시차가 존재하게 된다.

<표 3> 재정패널 차수별 응답가구 및 가구원수
구분	1차연도	2차연도	3차연도	4차연도	5차연도	6차연도	7차연도
조사대상연도	2007년	2008년	2009년	2010년	2011년	2012년	2013년
조사연도	2008년	2009년	2010년	2011년	2012년	2013년	2014년
발표연도	2009년	2010년	2011년	2012년	2013년	2014년	2015년
응답가구수	5,014	5,039	4,830	4,778	4,740	4,756	4,807
총가구원수	14,904	15,421	14,780	14,525	14,240	14,140	13,984
응답가구원수	6,919	7,095	6,981	7,863	7,298	7,380	7,559

<표 3>에서 응답가구의 전체 가구원 대신 일부 가구원만을 대상으로 가구원 조사를 한 것은 소득세의 신고 대상인 소득이 있는 가구원만을 대상으로 가구원 조사가 이루어지기 때문이다.

단, 본 연구는 기본적으로는 가구 단위의 특성변수를 중심으로 연구모형을 구성했고, 별도의 신고 대상 소득이 없는 가구원의 기본적인 인구통계학적 및 경제적 특성도 가구 조사에 포함해서 이루어지기 때문에 이러한 제한적인 가구원 조사가 특별한 연구의 한계가 되지는 않았다.

Ⅳ. 실증분석의 결과

1. 기술통계량

변수의 기술통계량은 <표 4>와 같다.

<표 4> 기술통계량
변수	N	평균	표준편차	MIN	Q1	중위수	Q3	MAX
Con	51,095	36.00	142.01	0	0	0	0	7,000
ConD	51,095	0.2436	0.4292	0	0	0	0	1
ReliCon	51,095	30.71	132.30	0	0	0	0	7,000
ReliConD	51,095	0.1736	0.3788	0	0	0	0	1
OtherCon	51,095	5.30	48.37	0	0	0	0	5,000
OtherConD	51,095	0.0832	0.2762	0	0	0	0	1
ReliConRatio	12,446	0.6974	0.4507	0.00	0.00	1.00	1.00	1.00
ReliConRatio1	51,095	0.1699	0.3729	0.00	0.00	0.00	0.00	1.00
ATLCon	51,095	23.94	117.80	0	0	0	0	7,000
ATLConD	51,095	0.1866	0.3896	0	0	0	0	1
ATLConRatio	12,446	0.6929	0.4400	0.00	0.05	1.00	1.00	1.00
ATLConRatio1	51,095	0.1688	0.3683	0.00	0.00	0.00	0.00	1.00
MTR	51,095	0.0954	0.0757	0.00	0.06	0.06	0.15	0.38
DY	51,095	2,298.96	2,710.82	0	420	1,680	3,200	93,600
AGE	51,088	49.72	15.94	14	37	47	62	100
EDU	51,095	0.9100	0.2861	0	1	1	1	1
FEMALE	51,095	0.4084	0.4915	0	0	0	1	1
MAR	51,095	0.7897	0.4075	0	1	1	1	1
FNUM	51,095	2.26	1.41	1	1	2	4	9
METRO	51,095	0.4161	0.4929	0	0	0	1	1
NASSET	51,095	26,664.48	50,234.28	-194,000	5,300	13,420	29,800	1,926,900
OWNHOUSE	51,095	0.6403	0.4799	0	0	1	1	1
GDP	51,095	2,519.40	245.70	2,146.70	2,256.40	2,560.80	2,754.70	2,846.40
* ConD: Con>0 인 경우에는 1, 그 밖의 경우에는 0(ReliConD, OtherConD 및 ATLConD의 경우에도 마찬가지임) ReliConRatio: (ReliCon÷Con)의 비율(기부금을 지출한 12,446명만을 대상으로 계산하고, 기부금을 지출하지 않은 나머지 가구주 및 가구원은 missing으로 처리함) ReliConRatio1: (ReliCon÷Con)의 비율(51,095명의 전체 가구원을 대상으로 계산하되, 기부금을 지출하지 않은 가구주 및 가구원은 “0”으로 처리함) ATLConRatio: (ATLCon÷Con)의 비율(기부금을 지출한 12,446명만을 대상으로 계산하고, 기부금을 지출하지 않은 나머지 가구주 및 가구원은 missing으로 처리함) ATLConRatio1: (ATLCon÷Con)의 비율(51,095명의 전체 가구원을 대상으로 계산하되, 기부금을 지출하지 않은 가구주 및 가구원은 “0”으로 처리함)

<표 4>와 같이 소득세를 신고한 가구주 및 가구원의 24.4%가 본인 또는 부양가족이 기부금을 지출했고, 51,095명의 전체 소득세 신고 가구주 및 가구원의 평균 기부금 지출액은 36만원으로 나타났다.

소득세를 신고한 가구주 및 가구원의 17.4%가 종교 목적 기부금을 지출했고, 51,095명의 평균 종교 목적 기부금 지출액은 30만7,100원으로 나타났다. 또한, 소득세를 신고한 가구주 및 가구원의 8.3%가 공익적 기부금을 지출했고, 51,095명의 평균 공익적 기부금 지출액은 5만3,000원으로 나타났다. 이 밖에 기부금을 지출한 12,446명의 경우 전체 기부금 지출액에서 종교 목적 기부금 지출액이 차지하는 비율은 69.7%로 나타났다.

소득세를 신고한 가구주 및 가구원의 18.7%가 한도초과기부금을 지출했고, 51,095명의 평균 한도초과기부금 지출액은 23만9,000원으로 나타났다. 또한, 기부금을 지출한 12,446명의 경우 전체 기부금 지출액에서 한도초과기부금 지출액이 차지하는 비율은 69.3%로 나타났다.

소득세를 신고한 가구주 및 가구원의 한계세율, 가처분소득 및 연령의 평균은 각각 9.5%, 2,299만원 및 49.7세이고, 중위수는 각각 6%, 1,680만원 및 47세로 나타났다. 또한, 가구의 가구원수 및 순자산의 평균은 각각 2.26명 및 2억6,664만원이고, 중위수는 각각 2명 및 1억3,420만원으로 나타났다.

추가적으로, 소득세를 신고한 가구주 및 가구원의 91.0%가 대학 졸업 이상의 학력이고, 40.8%가 여성이며, 79.0%가 기혼인 것으로 나타났다. 또한, 이들이 포함된 가구의 41.6%가 수도권에 거주하고, 64.0%가 자가를 보유한 것으로 나타났다.

사별 및 이혼 제외

마지막으로, 분석대상 기간인 2007년부터 2013년까지 연도별 1인당 국내총생산의 평균은 2,519만4,000원이고, 중위수는 2,560만8,000원으로 나타났다.

2. 회귀분석의 결과

<표 5>는 식(1)의 회귀모형에서 기부금 지출액이 종속변수인 <가설 1-1>에 대한 실증분석 결과를 나타내고 있다.

<표 5> <가설 1-1>의 실증분석 결과(종속변수: Con)
구분	당해연도 MTR 적용			전년도 MTR 적용
설명변수	회귀계수	t값		회귀계수	t값
MTR	399.8987	27.91	***	46.5271	4.88	***
DY				0.0074	22.95	***
AGE	0.3355	4.75	***	0.3534	4.45	***
EDU	10.2716	3.14	***	12.5414	3.16	***
FEMALE	5.7176	2.30	**	9.1900	3.36	***
MAR	5.9566	3.30	***	5.0743	2.50	**
FNUM	6.2195	8.18	***	6.8538	8.14	***
METRO	2.8833	1.37		3.2324	1.40
NASSET	0.0001	5.12	***	0.0000	3.38	***
OWNHOUSE	2.2512	1.44		1.6447	0.92
GDP	-0.0044	-2.18	**	-0.0073	-2.83	***
Constant	-41.9601	-6.12	***	-22.8174	-2.63	***
Rho	0.5229			0.5216
Log-likelihood	-314528.95			-244014.50
표본수	51,088			39,691
가구원수	11,397			9,271
* ***, ** 및 *는 각각 1%, 5% 및 10%의 유의수준

<표 5>와 같이 한계세율이 커짐에 따라 기부금 지출액의 총액이 유의적으로 증가해서 한계세율의 증가에 따라 커지는 절세효과를 반영한 결과를 나타내고 있다.

통제변수들 중에서는 가구주 및 가구원의 소득이 증가할수록, 연령이 높을수록, 대학 졸업 이상의 학력일수록, 여성일수록 또는 기혼일수록 기부금 지출액의 총액이 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 가구의 가구원 수가 증가할수록 또는 순자산액이 증가할수록 기부금 총액은 증가하는 것으로 나타났다.

이 밖에 전반적인 경제상황을 반영한 1인당 국내총생산이 증가할수록 기부금 지출액의 총액은 오히려 감소하는 것으로 나타났다.

이상의 분석결과는 대개 일반적인 예상에 부합하는 것이지만, 1인당 국내총생산의 증가에도 불구하고 기부금 지출액의 총액이 감소하는 것은 전체적인 기부문화의 퇴조를 반영하는 것으로 해석할 수 있다.

<표 6>은 식(1)의 회귀모형에서 종교적 기부금 지출액이 종속변수인 <가설 1-2>에 대한 실증분석 결과를 나타내고 있다.

<표 6> <가설 1-2>의 실증분석 결과(종속변수: ReliCon)
구분	당해연도 MTR 적용			전년도 MTR 적용
설명변수	회귀계수	t값		회귀계수	t값
MTR	286.0876	21.15	***	32.9235	3.60	***
DY				0.0055	17.95	***
AGE	0.2867	4.43	***	0.3301	4.37	***
EDU	9.8722	3.24	***	11.8874	3.14	***
FEMALE	5.6258	2.47	**	8.1255	3.12	***
MAR	4.9115	2.87	***	3.8102	1.96	**
FNUM	6.0484	8.50	***	6.3709	7.92	***
METRO	3.9754	2.06	**	5.7674	2.63	***
NASSET	0.0000	3.96	***	0.0000	3.08	***
OWNHOUSE	1.2682	0.86		1.0019	0.59
GDP	-0.0056	-2.92	***	-0.0096	-3.90	***
Constant	-29.0703	-4.49	***	-12.5929	-1.51
Rho	0.4874			0.5141
Log-likelihood	-311961.91			-242333.27
표본수	51,088			39,691
가구원수	11,397			9,271
* ***, ** 및 *는 각각 1%, 5% 및 10%의 유의수준

<표 6>과 같이 한계세율이 커짐에 따라 종교적 기부금 지출액이 유의적으로 증가해서 종교적 기부금의 경우에도 한계세율의 증가에 따라 커지는 절세효과가 중요한 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다. 따라서, 비교적 개인적 신념을 충실하게 반영한 것으로 볼 수 있는 종교적 기부금 지출액의 경우에도 비경제적 요인의 영향이 절세효과만큼 중요하지는 않은 것으로 볼 수 있다.

통제변수들 중에서는 가구주 및 가구원의 소득이 증가할수록, 연령이 높을수록, 대학 졸업 이상의 학력일수록, 여성일수록 또는 기혼일수록 종교적 기부금 지출액이 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 가구의 가구원 수가 증가할수록, 거주지역이 수도권일수록 또는 순자산액이 증가할수록 종교적 기부금 지출액이 증가하는 것으로 나타났다.

이 밖에 전반적인 경제상황을 반영한 1인당 국내총생산이 증가할수록 종교적 기부금 지출액이 감소하는 것으로 나타났다.

이상의 분석결과는 기부금 지출액의 총액을 대상으로 한 <표 5>의 결과와 매우 유사한데, 이러한 유사성은 <표 4>와 같이 기부금 지출액의 총액에서 차지하는 종교적 기부금 지출액의 비율이 약 70%에 이를 정도로 크기 때문인 것으로 볼 수 있다.

<표 7>은 식(1)의 회귀모형에서 공익적 기부금 지출액이 종속변수인 <가설 1-3>에 대한 실증분석 결과를 나타내고 있다.

<표 7> <가설 1-3>의 실증분석 결과(종속변수: OtherCon)
구분	당해연도 MTR 적용			전년도 MTR 적용
설명변수	회귀계수	t값		회귀계수	t값
MTR	343.6076	3.17	***	10.4369	2.92	***
DY				0.0028	25.33	***
AGE	0.8714	3.28	***	0.0646	3.00	***
EDU	15.2291	2.26	**	0.9259	0.82
FEMALE	-6.0862	-0.66		1.8648	2.52	**
MAR	4.7792	1.00		1.0638	1.58
FNUM	-3.0773	-0.98		0.0658	0.26
METRO	-20.1955	-3.95	***	-3.1551	-5.15	***
NASSET	0.0001	1.51		0.0000	1.80	*
OWNHOUSE	4.4355	0.98		0.6756	1.20
GDP	-0.0077	-0.65		0.0011	1.14
Constant	-10.1935	-0.32		-10.3691	-3.47	***
Rho	0.6345			0.2317
Overall R2	0.0933
Log-likelihood				-203714.87
표본수	4,252			39,691
가구원수	2,124			9,271
* ***, ** 및 *는 각각 1%, 5% 및 10%의 유의수준

<표 7>에서 당해연도의 한계세율과 함께 random effect Tobit 모형을 적용하는 경우에는 iteration을 통해 최우추정값을 찾지 못하기 때문에 OtherCon>0 인 표본만을 대상으로 random-effect panel regression을 적용하였다.

<표 7>과 같이 한계세율이 커짐에 따라 공익적 기부금 지출액이 유의적으로 증가해서 공익적 기부금의 경우에도 한계세율의 증가에 따라 커지는 절세효과가 중요한 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다. 이것은 <표 6>을 통해 종교적 기부금 지출액의 경우에도 절세효과의 상대적 중요성이 더 큰 것으로 확인되었기 때문에 이에 비해 개인적 신념과는 비교적 무관한 공익적 기부금에 대해서는 보다 확실한 유의적 관계를 예상과 같이 확인된 것이라고 할 수 있다.

통제변수들 중에서는 가구주 및 가구원의 소득이 증가할수록 또는 연령이 높을수록 공익적 기부금 지출액이 증가하는 것으로 나타났고, 가구의 거주지역이 수도권일수록 동(同)지출액이 증가하는 것으로 나타났다.

기부금 지출액 총액 및 종교적 기부금 지출액과 비교해서 통제변수들 중 학력, 성별, 혼인 여부, 가구원 수 및 가구 순자산액과 함께 1인당 국내총생산은 공익적 기부금 지출액에 유의적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났는데, 이러한 결과는 공익적 기부금의 경우에는 설명변수들의 구성이 비교적 단순할 수 있는 점을 나타낸 것이라고 할 수 있다.

<표 8>은 식(2)의 회귀모형에서 한도초과기부금 지출액이 종속변수인 <가설 2-1>에 대한 실증분석 결과를 나타내고 있다.

<표 8> <가설 2-1>의 실증분석 결과(종속변수: ATLCon)
구분	당해연도 MTR 적용			전년도 MTR 적용
설명변수	회귀계수	t값		회귀계수	t값
MTR	151.4676	4.39	***	71.3525	2.33	**
ReliConRatio	78.3898	17.06	***	77.0475	15.44	***
DY				0.0018	2.27	**
AGE	0.1875	0.89		0.3408	1.48
EDU	37.8485	3.32	***	37.4472	2.94	***
FEMALE	-0.3007	-0.04		6.4631	0.85
MAR	19.8559	2.89	***	19.0550	2.60	***
FNUM	2.3569	1.05		4.9116	2.03	**
METRO	30.3923	5.78	***	33.9198	5.97	***
NASSET	0.0002	5.13	***	0.0002	4.34	***
OWNHOUSE	-0.9488	-0.20		-1.7917	-0.34
GDP	0.0013	0.18		0.0023	0.26
Constant	-72.7766	-2.89	***	-87.0599	-2.91	***
Rho	0.3774			0.3984
Log-likelihood	-83199.66			-66012.08
표본수	12,445			9,923
가구원수	4,598			3,817
* ***, ** 및 *는 각각 1%, 5% 및 10%의 유의수준

<표 8>과 같이 한계세율이 커짐에 따라 한도초과기부금 지출액이 유의적으로 증가해서 한도초과기부금의 경우에도 한계세율의 증가에 따라 커지는 절세효과가 중요한 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 <표 5>에서 확인한 한계세율의 증가에 따른 기부금 총액의 증가 현상이 영향을 미친 것으로 볼 수 있을 것이다.

다음으로, 종교적 기부금 비율이 높을수록 한도초과기부금 지출액이 유의적으로 증가하는 것으로 나타났는데, 이러한 결과는 <표 6>의 유의성에도 불구하고 별도의 절세효과를 고려하지 않고 지출할 수 있는 종교적 기부금의 기본적 특성상 동(同)비율이 높을수록 한도액을 초과하는 기부금 지출액의 규모가 커지기 때문인 것으로 해석할 수 있을 것이다.

통제변수들 중에서는 가구주 및 가구원의 소득이 증가할수록, 대학 졸업 이상의 학력일수록 또는 기혼일수록 한도초과기부금 지출액이 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 가구의 거주지역이 수도권일수록 또는 순자산액이 증가할수록 동(同)지출액이 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 기부금 지출액의 총액을 대상으로 한 <표 5>의 결과와 유사하기 때문에 기부금 지출액 총액의 증가에 따른 한도초과기부금 지출액의 증가 현상이 영향으로 해석할 수 있을 것이다.

<표 9>는 식(2)의 회귀모형에서 한도초과기부금비율이 종속변수인 <가설 2-2>에 대한 실증분석 결과를 나타내고 있다.

<표 9> <가설 2-2>의 실증분석 결과(종속변수: ATLConRatio)
구분	당해연도 MTR 적용			전년도 MTR 적용
설명변수	회귀계수	t값		회귀계수	t값
MTR	-1.2148	-6.65	***	-0.1562	-2.40	**
ReliConRatio	0.0967	10.29	***	0.1028	9.88	***
DY				0.0000	-5.39	***
AGE	0.0079	20.64	***	0.0089	20.43	***
EDU	0.0301	2.60	***	0.0192	1.43
FEMALE	0.0863	6.54	***	0.0793	5.37	***
MAR	0.0059	0.55		0.0071	0.63
FNUM	-0.0052	-1.19		-0.0011	-0.22
METRO	0.1216	11.90	***	0.1353	11.68	***
NASSET	0.0000	3.96	***	0.0000	4.06	***
OWNHOUSE	-0.0350	-3.81	***	-0.0309	-3.03	***
GDP	-0.0002	-12.03	***	-0.0001	-8.59	***
Constant	0.7574	15.44	***	0.5723	10.13	***
Rho	0.4352			0.5030
Overall R2	0.2592			0.2734
표본수	12,445			9,923
가구원수	4,598			3,817
* ***, ** 및 *는 각각 1%, 5% 및 10%의 유의수준

<표 9>와 같이 한계세율이 커짐에 따라 한도초과기부금비율이 유의적으로 감소해서 소득공제의 배제에 따른 잠재적 기회비용의 증가에 따라 가급적 한도액을 초과해서 기부금을 지출하지 않으려는 의도가 작용한 것으로 볼 수 있다. 즉, 이러한 결과는 한계세율이 높을수록 가급적 한도초과기부금을 지출하지 않는 대신 절세효과를 충분히 고려해서 가급적 한도 내에서 기부금을 지출하려는 의사결정을 하는 것으로 해석할 수 있을 것이고, 결과적으로 절세효과를 기대할 수 없는 과도한 기부금 지출액에 대해서는 공익․자선 등의 비경제적 요인의 영향이 크지 않다고 할 수 있을 것이다.

또한, 종교적 기부금 비율이 높을수록 한도초과기부금비율이 유의적으로 증가하는 것으로 나타났는데, 이러한 결과는 <표 8>의 분석과 마찬가지로 별도의 절세효과를 고려하지 않고 지출할 수 있는 종교적 기부금의 기본적 특성상 동(同)비율이 높을수록 한도액을 초과하는 기부금 지출액의 상대적 비중이 커지기 때문인 것으로 해석할 수 있을 것이다.

통제변수들 중에서는 가구주 및 가구원의 소득이 증가할수록, 연령이 높을수록 또는 여성일수록 한도초과기부금비율이 커지는 것으로 나타났다. 또한, 가구의 거주지역이 수도권일수록, 순자산액이 증가할수록 또는 주택 보유가 자가일수록 동(同)비율이 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 한도초과기부금의 금액 자체를 분석한 <표 8>과 비교해서 유의적인 통제변수의 구성에서 상당한 차이를 나타내는 것인데, 새롭게 추가된 소득과 자가 보유 여부는 기부금 지출액 총액 및 이와 관련된 한도초과기부금 지출액과는 비교적 무관하지만 동(同)지출액의 상대적 비중에는 중요한 영향을 미칠 수 있을 가능성을 나타낸 것이라고 할 수 있다.

3. 추가분석

가. 종속변수의 비율 자료 적용

앞선 절의 실증분석 대상 중 <가설 2-3>을 제외한 나머지 연구가설들은 종류별 기부금 지출액의 금액 자체를 분석한 것인데, 이번 절에서는 이들 연구모형의 종속변수들을 가처분소득, 소비지출액 및 재량적 소비지출액으로 나누었을 경우에 당초의 실증분석 결과에 유의미한 변화가 있는지 여부를 확인하였다. 단, 종속변수를 가처분소득으로 나누었을 경우에는 설명변수에 가처분소득을 포함시키지 않았고, 재량적 소비지출액은 전체 소비지출액 중에서 상대적으로 비경직적인 성격의 문화생활비와 여행관련 지출비의 합계로 정의하였다.

주거비, 식료품 및 외식비, 주류비, 담배구입비, 교통비, 통신비, 문화생활비, 가전제품 구입비, 통신장비 구입비, 가구 구입비, 의류 및 잡화 구입비, 화장품 및 이미용비, 여행관련 지출비, 교육비, 보건의료비, 혼인･장례･인사비, 기부금, 가사도우미서비스, 민간보험료 및 건강보험료

먼저, 종속변수를 가처분소득으로 나누었을 경우의 실증분석 결과는 <표 10>과 같다.

<표 10> 강건성 분석 결과(가처분소득(DY) scaling)
연구가설	<1-1>	<1-1>	<1-2>	<1-2>	<1-3>	<1-3>	<2-1>	<2-1>
종속변수	Con/DY	Con/DY	RCon/DY	RCon/DY	OCon/DY	OCon/DY	ACon/DY	ACon/DY
MTR	당해연도	전년도	당해연도	전년도	당해연도	전년도	당해연도	전년도
MTR	-0.1604	-0.0507	-0.1610	-0.0532	-0.1075	0.0021	-0.6115	-0.3746
	(-6.75)***	(-2.43)**	(-6.85)***	(-2.57)***	(-5.04)***	(1.17)	(-5.04)***	(-4.73)***
ReliConRatio							0.0748	0.0821
							(9.28)***	(7.97)***
AGE	0.0007	0.0008	0.0007	0.0008	0.0012	0.0000	0.0018	0.0021
	(6.37)***	(6.24)***	(6.19)***	(6.08)***	(5.32)***	(2.33)**	(2.50)**	(2.38)**
EDU	0.0214	0.0222	0.0197	0.0204	0.0046	0.0018	0.0467	0.0533
	(3.45)***	(2.86)***	(3.20)***	(2.65)***	(0.70)	(2.65)***	(2.36)**	(2.43)**
FEMALE	0.0057	0.0072	0.0052	0.0065	0.0080	0.0008	-0.0126	-0.0112
	(1.78)*	(1.89)*	(1.64)*	(1.71)*	(2.00)**	(2.25)**	(-0.49)	(-0.35)
MAR	0.0096	0.0088	0.0086	0.0079	-0.0002	0.0009	0.0240	0.0272
	(2.84)***	(2.18)**	(2.56)***	(1.97)**	(-0.07)	(2.64)***	(2.07)**	(2.25)**
FNUM	0.0002	-0.0009	0.0002	-0.0009	-0.0013	0.0001	-0.0090	-0.0130
	(0.20)	(-0.66)	(0.21)	(-0.70)	(-1.41)	(0.54)	(-1.32)	(-1.39)
METRO	0.0011	0.0004	0.0012	0.0007	-0.0051	-0.0003	-0.0025	-0.0054
	(0.44)	(0.13)	(0.49)	(0.24)	(-1.85)*	(-1.26)	(-0.18)	(-0.32)
NASSET	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000
	(3.02)***	(1.60)	(2.73)***	(1.39)	(0.29)	(2.55)**	(1.77)*	(-0.15)
OWNHOUSE	0.0001	-0.0020	-0.0002	-0.0023	-0.0015	0.0002	-0.0136	-0.0223
	(0.04)	(-0.65)	(-0.08)	(-0.74)	(-0.83)	(0.91)	(-0.91)	(-1.18)
GDP	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000
	(-1.66)*	(-2.88)***	(-1.80)*	(-3.01)***	(0.41)	(1.41)	(0.48)	(-0.64)
Constant	-0.0073	0.0094	-0.0036	0.0139	-0.0188	-0.0045	-0.0256	0.0221
	(-0.54)	(0.50)	(-0.27)	(0.74)	(-1.50)	(-2.74)***	(-0.24)	(0.12)
Rho	0.0717	0.0621	0.0666	0.0597	0.6418	0.0740	0.0000	0.0000
Overall R2					0.0535		0.0203	0.0149
Log-likelihood	4594.50	902.39	4793.29	1067.53		80825.56
표본수	41,470	32,687	41,470	32,687	4,061	32,687	8,115	6,365
가구원수	9,435	7,899	9,435	7,899	2,001	7,899	3,602	2,981
* ***, ** 및 *는 각각 1%, 5% 및 10%의 유의수준

<가설 1-1>에 대해서는 <표 5>의 결과와는 다르게 한계세율이 커짐에 따라 가처분소득에 대한 기부금 지출액 총액의 비율은 감소하는 것으로 나타났는데, 이것은 <표 5>에서 확인된 가처분소득과 동(同)지출액 간의 강한 유의성에도 불구하고 한계세율의 증가에 따른 동(同)지출액의 증가율이 가처분소득의 증가율에는 미치지 못하는 것으로 해석할 수 있을 것이다. 또한, 유의적인 통제변수의 구성(높은 연령, 대학 졸업 이상의 학력 및 기혼)은 <표 5>의 결과와 유사하게 나타났다.

<가설 1-2>에 대해서도 역시 <표 6>의 결과와는 다르게 한계세율이 커짐에 따라 가처분소득에 대한 종교적 기부금 지출액의 비율은 감소하는 것으로 나타났는데, 그 원인은 기부금 지출액 총액과 마찬가지로 한계세율의 증가에 따른 가처분소득과 종교적 기부금 지출액의 증가율 간의 차이 때문으로 해석할 수 있을 것이다. 유의적인 통제변수의 구성은 앞선 문단의 분석과 동일하게 나타났다.

<가설 1-3>에 대해서는 <표 7>의 결과와는 다르지만 한계세율이 커짐에 따라 가처분소득에 대한 공익적 기부금 지출액의 비율이 유의적으로 변화하지 않는 것으로 나타났는데, 이것은 앞선 문단들과는 다르게 한계세율의 증가에 따라 가처분소득과 공익적 기부금 지출액의 증가율 차이가 비교적 크지 않기 때문인 것으로 해석할 수 있다. 또한, 유의적인 통제변수의 구성(높은 연령 및 여성)도 <표 7>과는 차이가 있는 것으로 나타났다.

<가설 2-1>에 대해서도 <표 8>의 결과와는 다르게 한계세율이 커짐에 따라 가처분소득에 대한 한도초과기부금 지출액의 비율은 감소하는 것으로 나타났는데, 이것은 전술한 바와 같이 한계세율의 증가에 따른 기본금 총액의 증가 현상이 동(同)지출액에도 영향을 미쳐서 <가설 1-1>에 대한 강건성 분석 문단과 유사한 결과가 나타난 것으로 해석할 수 있다. 이에 반해 종교적 기부금 비율이 높을수록 동(同)비율이 증가하는 것으로 나타나서 가처분소득과 무관한 설명변수의 영향은 <표 8>의 결과를 뒷받침하는 것을 확인할 수 있다. 또한, 유의적인 통제변수의 구성은 <가설 1-1> 및 <가설 1-2>에 대한 강건성 분석 문단과 동일하게 나타났다.

다음으로, 종속변수를 소비지출액 및 재량적 소비지출액으로 나누었을 경우의 실증분석 결과는 <표 11> 및 <표 12>와 같다.

<표 11> 강건성 분석 결과(소비지출액(Consume) scaling)
연구가설	<1-1>	<1-1>	<1-2>	<1-2>	<1-3>	<1-3>	<2-1>	<2-1>
종속변수	Con/CS	Con/CS	RCon/CS	RCon/CS	OCon/CS	OCon/CS	ACon/CS	ACon/CS
MTR	당해연도	전년도	당해연도	전년도	당해연도	전년도	당해연도	전년도
MTR	0.1040	0.0034	0.0623	0.0039	0.0658	-0.0022	-0.0167	-0.0209
	(6.37)***	(0.26)	(3.91)***	(0.31)	(2.38)**	(-0.93)	(-0.57)	(-0.71)
ReliConRatio							0.0389	0.0383
							(8.92)***	(6.80)***
DY		0.0000		0.0000		0.0000		0.0000
		(4.55)***		(2.77)***		(11.91)***		(-0.92)
AGE	0.0004	0.0005	0.0004	0.0004	0.0004	0.0000	0.0009	0.0012
	(4.55)***	(4.15)***	(4.40)***	(4.04)***	(1.74)*	(0.77)	(4.19)***	(4.30)***
EDU	0.0123	0.0149	0.0119	0.0147	-0.0261	0.0001	0.0254	0.0289
	(3.58)***	(3.38)***	(3.55)***	(3.38)***	(-1.13)	(0.22)	(2.77)***	(2.42)**
FEMALE	0.0054	0.0052	0.0053	0.0054	0.0015	-0.0002	0.0152	0.0186
	(2.07)**	(1.62)	(2.08)**	(1.70)*	(0.30)	(-0.47)	(2.45)**	(2.35)**
MAR	0.0028	0.0015	0.0027	0.0015	0.0084	0.0003	-0.0050	-0.0154
	(0.73)	(0.30)	(0.72)	(0.30)	(1.44)	(0.42)	(-0.46)	(-1.07)
FNUM	0.0019	0.0016	0.0023	0.0018	-0.0059	-0.0003	-0.0013	0.0009
	(2.01)**	(1.34)	(2.49)**	(1.53)	(-3.39)***	(-1.64)	(-0.59)	(0.33)
METRO	0.0028	0.0012	0.0032	0.0023	-0.0061	-0.0011	0.0206	0.0203
	(1.45)	(0.49)	(1.65)*	(0.95)	(-1.98)**	(-2.98)***	(4.75)***	(3.72)***
NASSET	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000
	(1.69)*	(1.41)	(1.09)	(1.45)	(0.86)	(-0.37)	(-0.45)	(0.55)
OWNHOUSE	-0.0005	-0.0014	-0.0012	-0.0020	0.0058	0.0006	-0.0098	-0.0132
	(-0.27)	(-0.59)	(-0.64)	(-0.85)	(1.94)*	(1.58)	(-2.31)**	(-2.42)**
GDP	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0001
	(-0.44)	(2.60)***	(-0.19)	(2.29)**	(-1.47)	(1.60)	(-1.40)	(2.52)**
Constant	-0.0235	-0.1407	-0.0243	-0.1257	0.0915	-0.0140	0.0179	-0.3257
	(-1.35)	(-3.25)***	(-1.42)	(-2.94)***	(1.98)**	(-1.61)	(0.39)	(-2.99)***
Rho	0.4488	0.4448	0.4385	0.4445	0.6076	0.1038	0.3548	0.4328
Overall R2					0.0742
Log-likelihood	11892.87	6715.23	12083.30	6781.17		16076.49	2874.89	1692.56
표본수	9,200	5,348	9,200	5,348	935	5,348	2,979	1,761
가구원수	4,365	3,356	4,365	3,356	686	3,356	1,792	1,285
* ***, ** 및 *는 각각 1%, 5% 및 10%의 유의수준

<표 12> 강건성 분석 결과(재량적 소비지출액(FreeConsume) scaling)
연구가설	<1-1>	<1-1>	<1-2>	<1-2>	<1-3>	<1-3>	<2-1>	<2-1>
종속변수	Con/FC	Con/FC	RCon/FC	RCon/FC	OCon/FC	OCon/FC	ACon/FC	ACon/FC
MTR	당해연도	전년도	당해연도	전년도	당해연도	전년도	당해연도	전년도
MTR	16.3579	34.9586	50.1025	50.8713	-6.4528	-0.0072	25.9457	26.5155
	(0.48)	(0.66)	(0.72)	(0.68)	(-1.17)	(0.00)	(0.51)	(0.41)
ReliConRatio							20.3229	23.2487
							(2.15)**	(2.14)**
DY		-0.0001		0.0004		-0.0001		0.0001
		(-0.21)		(0.41)		(-0.79)		(0.16)
AGE	0.6392	0.7491	0.5967	0.7564	0.2801	0.1181	0.4430	0.5000
	(3.13)***	(1.86)*	(2.49)**	(1.52)	(1.47)	(1.44)	(2.21)**	(1.43)
EDU	3.0386	16.7080	5.8352	20.9591	1.2527	2.2969	3.0405	17.2556
	(0.19)	(1.14)	(0.33)	(1.29)	(0.45)	(1.81)*	(0.18)	(1.14)
FEMALE	3.7731	8.6538	2.6283	10.8288	2.6573	1.8324	2.4440	10.6335
	(0.41)	(0.89)	(0.22)	(0.86)	(0.90)	(0.44)	(0.21)	(0.96)
MAR	0.7392	-6.9131	1.6410	-5.9678	-4.7037	-2.0188	-1.4272	-8.8027
	(0.14)	(-0.53)	(0.22)	(-0.36)	(-1.31)	(-0.75)	(-0.24)	(-0.61)
FNUM	-0.4553	2.7142	-1.0001	4.1131	0.6770	0.0824	-0.0960	4.9018
	(-0.31)	(0.61)	(-0.48)	(0.64)	(0.82)	(0.11)	(-0.05)	(0.89)
METRO	-12.4746	-15.0050	-14.4083	-18.3055	-2.9073	-3.5248	-14.1363	-17.4113
	(-1.38)	(-1.29)	(-1.20)	(-1.15)	(-1.68)*	(-2.18)**	(-1.18)	(-1.07)
NASSET	-0.0001	-0.0001	-0.0001	-0.0001	0.0000	0.0000	-0.0001	0.0000
	(-1.62)	(-1.27)	(-1.51)	(-1.11)	(-1.18)	(-0.43)	(-1.21)	(-0.70)
OWNHOUSE	10.7070	9.3047	13.7708	12.3530	1.1431	2.4470	11.1308	8.2186
	(1.53)	(1.73)*	(1.44)	(1.49)	(1.34)	(2.22)**	(1.21)	(1.22)
GDP	-0.0195	-0.1432	-0.0207	-0.1873	0.0071	-0.0048	-0.0339	-0.1673
	(-0.65)	(-0.88)	(-0.52)	(-0.86)	(1.11)	(-0.33)	(-1.03)	(-0.82)
Constant	33.3982	296.4337	36.9574	390.0882	-20.6492	10.6196	60.9801	342.4288
	(0.49)	(0.83)	(0.41)	(0.82)	(-1.74)*	(0.33)	(0.82)	(0.77)
Rho	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.8087	0.5908	0.0000	0.0000
Overall R2	0.0046	0.0042	0.0043	0.0043	0.0210	0.0261	0.0056	0.0053
표본수	2,528	1,479	1,822	1,060	885	520	1,938	1,117
가구원수	1,545	1,087	1,162	791	643	429	1,296	877
* ***, ** 및 *는 각각 1%, 5% 및 10%의 유의수준

<표 11> 및 <표 12>와 같이 분석대상인 모든 연구가설에 대해 한계세율의 유의성을 확인할 수 없는데, 이것은 한계세율의 증가에 따른 절세효과나 공익․자선 등의 비경제적 요인과는 무관하게 소비지출액이나 재량적 소비지출액에 대한 기부금 지출액의 상대적 비중이 비교적 안정적인 것을 의미한다고 할 수 있다.

구체적으로, 먼저 소비지출액에 대한 기부금 지출액의 경우에는 한계세율의 유의성을 확인할 수 없는 대신 <가설 1-1> 및 <가설 1-2>에 대해서는 가처분소득을 포함한 유의적인 통제변수의 구성이 <표 10>과 유사한 것을 확인할 수 있다. 이에 반해 유의적인 통제변수의 구성이 가장 단순했던 <가설 1-3>에 대해서는 가처분소득 외의 공통적인 유의적 설명변수가 없고, <가설 2-1>에 대해서는 앞선 분석들과 마찬가지로 종교적 기부금 비율이 기부금 지출액의 상대적 비중에 매우 중요한 설명변수이면서 유의적인 통제변수의 구성도 <표 10>과 유사한 것을 확인할 수 있다.

다음으로, 재량적 소비지출액에 대한 기부금 지출액의 경우에는 개별 연구가설에서 유의적인 설명변수를 전혀 발견할 수 없어서 동(同)지출액의 상대적 비중이 개별적 요인들과 무관하게 매우 안정적인 것으로 해석할 수 있다. 단, 이 경우에도 <가설 2-1>에 대해서는 앞선 분석들과 마찬가지로 종교적 기부금 비율이 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타나서 동(同)비율이 기부금 지출액의 상대적 비중에 매우 중요한 설명변수인 것을 다시 확인할 수 있다.

나. 대체적 변수 정의의 적용

본 연구의 실증분석을 위한 식(1)과 식(2)의 회귀모형에 대체적인 변수 정의를 적용할 경우의 회귀분석 결과는 <표 13>과 같다. 즉, <표 13>은 이들 회귀모형에 포함된 연속변수에 대하여 원래값 대신 로그값을 적용하거나 ReliConRatio 및 ATLConRatio 변수에 대해 <표 4>와 같이 대상 가구주 및 가구원을 제한해서 측정한 ReliConRatio1과 ATLConRation1 변수를 적용할 경우의 개별적 경우의 수를 구분해서 실증분석의 결과를 정리한 것이다.

<표 13> 강건성 분석 결과(대체적 변수 정의의 적용)
구분			당해연도 MTR 적용			전년도 MTR 적용
연구가설	연속변수*7	종속변수	MTR	RCRatio	RCRatio1	MTR	RCRatio	RCRatio1
<1-1>	로그값	Con	0.114***			0.111***
			[0.00625]			[0.0202]
<1-2>	로그값	ReliCon	0.0770***			0.0343*
			[0.00592]			[0.0192]
<1-3>	로그값	OtherCon	0.0508***			0.136***
			[0.00340]			[0.0123]
<1-1>*1	원래값	Con	399.9***			46.53***
			[14.33]			[9.526]
<1-2>*2	원래값	ReliCon	286.1***			32.92***
			[13.52]			[9.143]
<1-3>*3	원래값	OtherCon	343.6***			10.44***
			[108.4]			[3.571]
<2-1>*4	로그값	ATLCon	0.0568***			0.0196
			[0.00569]			[0.0185]
<2-1>	로그값	ATLCon	-0.0810***	1.241***		-0.0416	1.256***
			[0.0145]	[0.0411]		[0.0427]	[0.0496]
<2-1>	로그값	ATLCon	0.0122***		3.111***	0.0217		3.035***
			[0.00379]		[0.0136]	[0.0135]		[0.0181]
<2-1>	원래값	ATLCon	165.9***			19.23**
			[12.65]			[8.618]
<2-1>*5	원래값	ATLCon	151.5***	78.39***		71.35**	77.05***
			[34.47]	[4.595]		[30.59]	[4.990]
<2-1>	원래값	ATLCon	115.8***		99.23***	16.82**		100.1***
			[11.90]		[1.342]	[8.224]		[1.494]
<2-2>	원래값	ACRatio	-1.260***			-0.179***
			[0.188]			[0.0656]
<2-2>	원래값	ACRatio	-1.215***	0.0967***		-0.156**	0.103***
			[0.183]	[0.00940]		[0.0650]	[0.0104]
<2-2>	원래값	ACRatio	-1.215***		0.0967***	-0.156**		0.103***
			[0.183]		[0.00940]	[0.0650]		[0.0104]
<2-2>	원래값	ACRatio1	0.308***			0.0325
			[0.0401]			[0.0282]
<2-2>*6	원래값	ACRatio1	-1.184***	0.0941***		-0.155***	0.101***
			[0.0613]	[0.00794]		[0.0534]	[0.00889]
<2-2>	원래값	ACRatio1	-0.142***		0.722***	0.0102		0.707***
			[0.0273]		[0.00314]	[0.0202]		[0.00355]
* ***, ** 및 *는 각각 1%, 5% 및 10%의 유의수준 * 상단의 값은 회귀계수이고, 하단의 값은 표준오차(지면관계상 다른 설명변수들의 결과는 생략) *1 <표 5>의 분석결과 *2 <표 6>의 분석결과 *3 <표 7>의 분석결과 *4 random-effect 조건을 부여하면 iteration을 통해 최우추정치를 찾지 못하기 때문에 일반적인 panel Tobit을 적용 *5 <표 8>의 분석결과 *6 <표 9>의 분석결과 *7 연속변수인 설명변수와 종속변수에 대해서는 원래값을 적용하는 경우와 로그값을 적용하는 경우를 구분해서 실증분석(단, RatioConRatio와 ATLConRatio는 로그값을 적용하지 않았고, MTR=0%인 표본에 대해서는 MTR=0.1%로 가정하고 로그값을 적용)

<표 13>과 같이 한계세율에 대해서는 대부분의 대체적 설명변수 적용에서 <표 5> 내지 <표 9>의 주된 회귀분석과 동일한 결과를 나타내고, 종교적 기부금 비율에 대해서는 모든 대체적 설명변수 적용에서 주된 회귀분석과 동일한 결과를 나타내서 본 연구의 실증분석 결과의 강건성을 확인할 수 있다.

Ⅴ. 결론

본 연구는 한도초과기부금 지출액에 중점을 두고 절세효과를 반영하는 한계세율과 가구별 기부 의사결정 간의 인과관계를 분석하였다. 즉, 한도초과기부금 지출액에 대해서는 절세효과가 없기 때문에 이러한 절세효과의 배제로 인한 기회비용의 증가는 한계세율이 높은 가구에서 더욱 크다고 할 수 있는데, 기부금 지출의사결정에 미치는 절세효과의 영향이 공익․자선 등의 비경제적 요인의 영향에 비해 더 큰 경우에는 한계세율이 높을수록 한도초과기부금이 한도 내의 기부금 지출액에 비해 크게 축소될 것으로 예상할 수 있는 반면 반대의 경우에는 한도초과기부금의 축소 정도가 상대적으로 작을 것으로 예상할 수 있는 것이다. 또한, 이러한 축소효과는 기부의 목적이 공익적인지 또는 종교적인지에 따라 다르게 나타날 수도 있는데, 본 연구는 이와 같이 기부 규모 및 기부금의 성격과 관련한 세부적 구분을 바탕으로 조세특성이 기부 의사결정에 미친 영향을 분석한 것이다.

본 연구의 실증분석 결과 우선 한계세율이 커짐에 따라 기부금 지출액의 총액이 유의적으로 증가해서 한계세율의 증가에 따라 절세효과가 커지고, 비경제적 요인이 절세효과만큼 중요하지는 않은 것을 확인할 수 있는데, 이러한 분석결과는 기부금 지출액의 총액을 종교적 기부금 지출액과 공익적 기부금 지출액으로 구분하더라도 동일하게 나타났다.

다음으로, 한계세율이 커짐에 따라 한도초과기부금 지출액도 유의적으로 증가해서 한도초과기부금의 경우에도 한계세율의 증가에 따라 커지는 절세효과가 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 이러한 결과는 한계세율의 증가에 따른 기부금 총액의 증가 현상이 영향을 미친 것으로 해석할 수 있다. 또한, 종교적 기부금 비율이 높을수록 동(同)지출액이 유의적으로 증가하는 것으로 나타났는데, 이러한 결과는 별도의 절세효과를 고려하지 않고 지출할 수 있는 종교적 기부금의 기본적 특성이 반영된 것으로 볼 수 있다.

이에 반해 한계세율이 커짐에 따라 한도초과기부금비율은 유의적으로 감소해서 소득공제의 배제에 따른 잠재적 기회비용의 증가에 따라 가급적 한도액을 초과해서 기부금을 지출하지 않으려는 의도가 작용한 것으로 볼 수 있다. 즉, 이러한 결과는 한계세율이 높을수록 가급적 한도초과기부금을 지출하지 않는 대신 절세효과를 충분히 고려해서 가급적 한도 내에서 기부금을 지출하려는 의사결정을 하는 것으로 해석할 수 있을 것이고, 결과적으로 절세효과를 기대할 수 없는 과도한 기부금 지출액에 대해서는 공익․자선 등의 비경제적 요인의 영향이 크지 않다고 할 수 있을 것이다. 또한, 이 경우에도 종교적 기부금 비율은 동(同)비율에 유의적인 양(+)의 영향을 미쳐서 종교적 기부금의 기본적 특성이 역시 반영된 것으로 볼 수 있다.

이상의 주된 실증분석에서 취급한 종속변수들을 가처분소득과 소비지출액 등으로 나눈 비율 변수로 정의하는 강건성 분석에서 먼저 가처분소득 대비 기부금 지출액을 살펴보면 기부금 지출액 총액, 종교적 기부금 지출액 및 한도초과기부금 지출액에서 한계세율과의 음(-)의 관계가 나타나서 한계세율의 증가에 따른 동(同)지출액의 증가율이 가처분소득의 증가율에는 미치지 못하는 것을 확인하였다. 이에 반해 소비지출액 대비 기부금 지출액은 한계세율의 증가에 따른 절세효과나 공익･자선 등의 비경제적 요인과는 무관하게 비교적 안정적인 것을 확인하였다.

이상의 실증분석 결과를 바탕으로 본 연구는 공공재적 성격의 기부활동을 장려하기 위한 정책수단이 어떠한 측면에 중점을 두고 고안되어야 하는지에 대해 유용한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 또한, 이러한 정책적 시사점은 재정건전성의 제약 하에서 공익적 기부활동을 유도하기 위해 조세제도를 어떻게 개편할 것인지 대한 최근 논의의 진행에서도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

2015.8.17.자 조선일보 기사(전경련 “기부 활성화 위해 세제 개편해야”), 2015.10.15.자 중앙일보 기사(기부금 세금폭탄, 기부자 42% 줄었다), 2015.10.16.자 중앙일보 기사(기부 의욕 꺾는 세법 손질한다) 및 2015.10.19.자 중앙일보 기사(“기부 막는 세법 바꾸자” 의원․전문가 공동 간담회 연다), 2015.10.22.자 중앙일보 기사(정갑윤 “기부 의욕 꺾는 소득세법 빨리 개정”) 등을 참고하였다.

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한계조세부담 및 금융소득종합과세의 강화가

가계의 금융자산 포트폴리오에 미치는 영향

❚선우 희연 * ･ 전 병 욱 ** ･ 정 운 오 ***

* 서울대학교 경영학과 박사과정 (Email: fanta99@snu.ac.kr)

** 서울시립대학교 세무학과 및 세무전문대학원 교수 (Email: bwjun@uos.ac.kr)

*** 서울대학교 경영학과 교수 (Email: wjung@snu.ac.kr)

차    례

Ⅰ. 서론	328

Ⅱ. 금융소득에 대한 과세방법, 선행연구 및 연구가설	331

1. 금융소득에 대한 과세방법	331

2. 선행 연구	334

3. 연구 가설	336

Ⅲ. 표본구성 및 연구설계	338

1. 표본구성	338

2. 연구설계	339

Ⅳ. 분석 결과	342

1. 기술통계량	342

2. 실증분석결과	346

3. 추가분석결과	348

Ⅴ. 결론	352

참고문헌	354

한계조세부담 및 금융소득종합과세의 강화가

가계의 금융자산 포트폴리오에 미치는 영향

Effects of marginal tax rate and reinforcement of global financial income taxation on household investment portfolio

선 우 희 연 ･ 전 병 욱 ･ 정 운 오

요 약
	본 연구는 가구주의 한계세율 및 금융소득종합과세의 강화가 가계의 금융자산 투자의사결정에 미치는 영향을 분석하였다. 가구주의 한계세율은 소득에 대한 한계조세부담을 보여주는 지표로서, 가계가 금융투자의 세후수익률을 극대화하기 위해서는 금융자산 포트폴리오를 결정할 때 이를 고려할 것이다. 또한 2013년부터 강화된 금융소득 종합과세요건은 금융소득에 대한 가계의 한계소득에 영향을 주게 되어 2013년도 이후의 가구 금융자산 구성에 변동을 가져올 것으로 예상하였다. 재정패널조사의 가구별 금융자산 보유 자료와 함께 개별 가구원별 종합소득세 신고자료를 바탕으로 가구주의 한계세율 및 금융소득종합과세의 강화가 금융자산 포트폴리오 결정에 미치는 영향을 분석한 결과 가구주의 한계세율이 높을수록 조세혜택이 없는 금융자산의 비중은 낮아지고, 조세혜택이 있는 금융자산의 비중은 높아지는 것으로 나타났다. 또한 금융소득 종합과세 기준금액 인하에 따른 효과에 대한 분석 결과, 2013년도부터 금융소득 종합과세대상이 될 것으로 예측되는 가계의 조세비혜택 금융자산의 비중은 2013년도에 통계적으로 유의하게 감소한 반면, 조세혜택 금융자산의 비중은 증가했으나 통계적으로 유의하지 않는 것으로 나타났다. 이는 금융소득종합과세 기준금액 인하가 가계의 포트폴리오 결정에 영향을 미쳤으나, 그 효과는 조세혜택 금융자산과 조세비혜택 금융자산에 대칭적으로 나타나지는 않음을 의미한다. 추가 분석결과, 2013년부터 금융소득이 종합과세될 것으로 예상하는 가계의 총자산에서 실물자산이 차지하는 비중이 2012년에 비해 유의하게 증가한 것이 발견되었다. 이는 금융소득이 종합과세되어 한계세율이 높아질 것을 우려한 가계들이 자산 구성을 금융자산에서 부동산 등의 실물자산으로 옮겨간 것으로 해석할 수 있다. 개인의 한계세율과 금융자산투자의사결정과의 관계는 이론적 배경에도 불구하고 개인의 소득세 신고자료 이용 제한으로 인해 국내에서 실증 연구를 수행할 수 없었던 분야이다. 본 연구는 재정패널조사 자료를 바탕으로 개인의 금융자산투자의사결정에 있어 한계세율이 중요한 고려요소임을 보인 최초의 국내 연구라는 점에서 그 공헌점을 찾을 수 있다. 한글색인어: 가계금융자산투자, 한계세율, 금융소득종합과세

Ⅰ. 서론

본 연구는 가구주의 한계세율 및 금융소득종합과세의 강화가 가계의 금융자산 투자의사결정에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 가구주의 한계세율은 소득에 대한 한계조세부담을 보여주는 지표로서, 중요한 가구별 조세특성이므로 가계가 금융자산 포트폴리오를 결정할 때 이를 고려할 것이다. 또한 2013년부터 강화된 금융소득 종합과세요건은 금융소득에 대한 가계의 한계소득에 영향을 주게 되어 2013년도 이후의 가구 금융자산 구성에 변동을 가져올 것으로 예상된다.

현행 소득세법은 2,000만원 이하의 금융소득에 대해 14%의 세율로 분리 과세하는 반면, 이 기준금액을 초과하는 금융소득에 대해서는 최대 38%의 초과누진세율을 적용한다. 금융자산에 대한 투자의사결정이 대부분 가구 단위로 이루어지는 점을 고려하면, 가구주 또는 주된 소득자인 가구원이 금융소득 종합과세 대상인 가구의 경우 이들의 한계세율이 높을수록 금융소득에 대한 조세부담이 증가하게 된다. 따라서 이들의 한계세율이 높을수록 금융자산의 조세부담을 줄이고 세후수익률을 최대화하기 위한 방법을 강구할 것이다. 즉, 다른 조건이 동일하다면(즉, 세전수익률이 동일하다면) 종합과세의 대상이 아니거나 비과세되는 금융자산에 대한 투자 비중을 증가시켰을 것으로 예상할 수 있다. 예컨대, 이러한 가구의 경우에는 한계세율이 높을수록, 예·적금이나 채권 등의 종합과세대상이 되는 이자소득을 창출하는(즉, 조세혜택이 없는) 금융상품에 비해, 장기보유 요건을 충족할 경우 비과세되는 저축성보험이나 양도차익이 비과세되는 상장주식, 소득의 과세가 환매시점으로 이연되고 상장주식으로부터의 이익은 비과세되는 펀드 등 조세혜택이 있는 금융상품의 보유 비중을 증가시켰을 것으로 기대할 수 있다.

또한 2013년도부터 금융소득 종합과세 기준금액이 4,000만원에서 2,000만원으로 낮아졌다. 이는 일부 금융소득자에게 실질적으로 금융소득에 대한 종합소득세율이 높아지는 효과를 가져왔고, 이는 금융소득에 대한 한계세율의 상승으로 이어진다. 따라서 금융소득종합과세 기준금액의 인하는 가계의 금융자산 포트폴리오에 영향을 주었을 것으로 예측된다. 즉, 2012년까지는 금융소득 종합과세 대상이 아니었으나 2013년부터 금융소득종합과세 대상이 될 것으로 예상되는 가구의 경우, 2012년에 비해 2013년에 조세혜택이 없는 금융상품의 비중을 줄이고 조세혜택이 있는 금융상품의 보유비중을 늘릴 것으로 예상된다.

연간 금융소득 합계가 금융소득 종합과세 기준금액 이하일 경우 분리과세로 납세가 종결된다.

해외에서는 세금이 가계금융자산보유구조에 미치는 영향에 대한 연구가 활발히 수행되었다(Feldstein 1976; King and Leap 1998; Hubbard 1985; Scholz 1994; Poterba and Samick 2002). 특히 Poterba and Samick (2002)는 한계소득세율이 높은 가구일수록 세제상 이익이 있는 자산을 소유할 확률이 높은데, 구체적으로는 한계소득이 높은 가구는 세부담이 높지 않은 주식이 포트폴리오에서 차지하는 비중이 높으며, 세부담이 높은 저축성 예금의 비중이 낮음을 발견하였다. 반면, 국내에서는 가계금융자산보유구조에 영향을 미치는 요소에 대한 연구는 다수 존재하나, 세금이 가계금융자산 보유구조에 미치는 영향에 대한 실증연구는 전무한 실정이다. 따라서 본 연구는 국내자료를 이용하여 조세부담이 가계금융자산 포트폴리오에 미치는 영향을 조사한 최초의 연구라고 할 수 있다. 또한 본 연구는 우리나라 고유의 사건인 금융소득 종합과세 기준금액 인하가 금융자산 선택에 미치는 효과를 분석함으로써 세부담이 가계 금융포트폴리오 의사결정에 영향을 미칠 것이라는 예측을 강건하게 검증하고자 한다.

본 연구는 재정패널조사의 가구별 금융자산 보유 자료와 함께 개별 가구원별 종합소득세 신고자료를 바탕으로 가구주의 한계세율 및 금융소득종합과세의 강화가 금융자산 포트폴리오 결정에 미치는 영향을 분석하였다. 구체적으로, 금융기관 예·적금, 채권 및 빌려준 돈을 조세혜택이 없는 금융자산으로, 주식, 보험 및 펀드를 조세혜택이 있는 금융자산으로 구분하여 조세혜택이 있는 금융자산과 조세혜택이 없는 자산이 가계 금융자산보유총액에서 차지하는 비율을 가구주의 한계세율, 가구원당 소득, 자산, 부채, 나이, 기혼여부, 성별, 교육수준에 대해 패널데이터의 특성을 고려한 Random Effect Tobit regression을 통해 회귀분석을 하였다. 분석 결과, 가구주의 한계세율이 높을수록 조세혜택이 없는 금융자산의 비중은 낮아지고, 조세혜택이 있는 금융자산의 비중은 높아지는 것으로 나타났다. 이는 가계가 금융자산 보유비중을 결정할 때, 가구주의 한계세율을 고려한다는 것을 의미한다. 이와 같은 결과는 한계세율의 내생성을 통제한 IV Tobit Model을 사용했을 때에도 동일하게 나타났다. 또한 금융소득을 고려하기 전의 한계세율과 가구원당 소득을 이용하여 분석하였을 때와 경제활동에 참여하는 가구원이 1인인 가구만을 가지고 분석하였을 때에도 결과는 달라지지 않았다.

금융소득 종합과세 기준금액 인하에 따른 효과는 2012년과 2013년 2개 연도를 대상으로 분석하였는데, 2013년부터 금융소득 종합과세대상이 될 것으로 예측되는 가계의 금융자산 보유구성이 2012년도에 비해 2013년도에 유의미하게 변동되었는지를 살펴보는 difference-in-differences 분석 방법을 적용하였다. 분석 결과, 2013년도부터 금융소득 종합과세대상이 될 것으로 예측되는 가계의 조세비혜택 금융자산의 비중은 2013년도에 통계적으로 유의하게 감소한 반면, 조세혜택 금융자산의 비중은 증가했으나 통계적으로 유의하지 않는 것으로 나타났다. 이는 금융소득종합과세 기준금액 인하가 가계의 포트폴리오 결정에 영향을 미쳤으나, 그 효과는 조세혜택 금융자산과 조세비혜택 금융자산에 대칭적으로 나타나지는 않음을 의미한다. 추가 분석결과, 2013년부터 금융소득이 종합과세될 것으로 예상하는 가계의 총자산에서 실물자산이 차지하는 비중이 2012년에 비해 유의하게 증가한 것이 발견되었다. 이는 금융소득이 종합과세되어 한계세율이 높아질 것을 우려한 가계들이 자산 구성을 금융자산에서 부동산 등의 실물자산으로 옮겨간 것으로 해석할 수 있다.

개인의 금융자산 투자의사결정에서 조세부담은 매우 중요한 요인이며, 2013년의 금융소득종합과세 강화는 이러한 인식을 더욱 확고하게 한 계기가 되었다(김영도와 서병호, 2013). 가구별 금융자산 보유 정보는 노동패널조사 등을 통해서 연구에 이용되어 온 반면, 개인의 조세부담내역은 그동안 공개된 정보가 없었던 관계로 조세부담이 투자의사결정에 미치는 영향을 실증분석을 통해 확인하고 추가적인 학술적 논의를 진행하는 것이 사실상 불가능하였다. 본 연구에서는 재정패널조사 자료를 바탕으로 금융의사결정에 있어 조세부담의 중요성에 대한 실증적 근거를 제시하고 있다. 더 나아가, 본 연구를 통해 조세당국의 입장에서 매우 중요한 조세정책의 개편이라고 할 수 있는 금융소득종합과세 대상 확대의 경제적 효과를 미시적으로 분석함으로써 당초의 정책목표가 충분히 달성되었는지 여부까지 확인할 수 있을 것이며, 이를 바탕으로 추가적인 기준금액 조정의 필요성 및 금융소득과세제도의 장기적 제도개편방안을 논의하는 데에 중요한 참고자료를 제시할 것이다.

금융소득 종합과세의 실효성 및 과세형평성 제고

본 논문의 구성은 다음과 같다. 제Ⅱ장에서는 금융소득에 대한 과세방법, 본 연구의 배경이 되는 선행연구를 검토하고 연구가설을 설정한다. 제Ⅲ장에서는 표본 구성과 연구 설계 방법에 대하여 설명하고, 제Ⅳ장에서는 실증분석결과를 제시한다. 마지막으로 제Ⅴ장에서는 본 연구의 내용을 요약하고 결론을 맺는다.

Ⅱ. 금융소득에 대한 과세방법, 선행연구 및 연구가설

1. 금융소득에 대한 과세방법

우리나라 세법 상 이자소득과 배당소득의 합계인 금융소득이 과세되는 방법은 두 가지로 나뉜다. 금융소득을 사업소득, 근로소득, 연금소득 및 기타소득과 합산하여 누진세율로 과세하는 종합과세방법과 다른 소득과 합산하지 않고 소득의 지급시점에 단일세율로 원천징수하고 과세가 종결되는 분리과세방법이다. 종합과세 될 경우, 종합소득과세표준에 따라 적게는 15%에서 최대 38%의 세율이 적용되지만 분리과세대상일 경우에는 비교적 낮은 14%의 세율로 과세된다. 종합과세 또는 분리과세의 적용여부는 금융소득의 금액에 따라 결정된다. 연간 2천만원을 초과하는 금융소득은 종합과세적용대상이며, 그 이하인 경우에는 분리과세대상이다. 종합과세대상이 되는 금융소득의 금액(이하 “금융소득 종합과세 기준금액”  는 “기준금액”이라 한다)은 2012년 이전에는 4천만원이 적용되었으나, 2013년부터는 2천만원으로 하향 조정되었다. 이에 따라 기존에는 분리과세를 적용받다가 기준금액이 낮아짐에 따라 종합과세되는 금융소득을 가진 일부 납세자는 금융소득에 대한 세금부담이 올라가고(기은선과 황문호 2014), 한계세율이 높아지게 되었다.

2013년 종합소득세율은 다음과 같다.

과표구간	세율
1,200만원 이하	6%
1,200만원 초과~4,600만원 이하	72만원 + 1,200만원 초과하는 금액의 15%
4,600만원 초과~8,800만원 이하	582만원 + 4,600만원 초과하는 금액의 24%
8,800만원 초과~3억원 이하	1,590만원 + 8,800만원 초과하는 금액의 35%
3억원 초과	3,760만원 + 9,010만원 초과하는 금액의 38%

비영업대금으로부터 발생한 이자에 대해서는 25%의 원천징수세율이 적용된다(소득세법 제129조 제1항 1호).

소득세법 제14조 제3항 6호

금융소득의 금액뿐만 아니라 금융소득의 종류에 따라서도 과세방법이 상이하다. 금융소득의 종류는 금융자산에 따라 다르며 한 가지 금융자산에서 여러 가지 종류의 금융소득이 발생할 수도 있다. 가계의 주요 투자대상이 되는 금융기관 예·적금, 채권, 주식, 보험, 펀드 및 기타 대여금을 중심으로 이를 살펴보도록 하겠다.    먼저 금융기관 예·적금, 채권 및 기타 대여금으로부터 받는 소득은 모두 이자소득으로 분류되며 따라서 금융소득 종합과세 대상이다. 주식 보유로부터 발생하는 소득은 보유기간 중 수령하는 배당소득과 주식을 처분할 때 발생하는 양도소득 두 가지로 나뉜다. 배당소득은 앞서 설명한 금융소득 종합과세대상이 되는 소득이다. 하지만 주식양도소득은 주식의 종류와 주주의 특성에 따라 과세여부가 결정된다. 소액주주의 상장주식의 양도소득은 비과세되나, 대주주의 상장주식 양도소득 및 비상장주식 양도소득은 과세 대상이다. 과세되는 양도소득은 종합과세대상소득에 포함되지 않고, 별도로 양도소득세를 신고 및 납부하여야 한다. 일반적인 가계의 투자대상 주식은 상장주식이고 가계투자자가 소액주주에 해당되는 것을 고려할 때, 가계가 보유하고 있는 주식으로부터 발생되는 양도소득은 대부분 비과세된다고 봄이 타당하다. 저축성 보험에서 발생하는 보험차익은 이자소득으로 분류되어 금융소득 종합과세의 대상이다. 이 중 2013년 2월 15일 전에 체결한 보험계약 중 보유기간이 10년 이상인 장기 저축성 보험으로부터의 보험차익은 비과세대상이다.    2013년 2월 15일 이후에 체결한 보험계약은 계약의 형태에 따라 비과세요건이 달라진다. 보험차익이 이자소득으로 과세가 되더라도, 보험차익의 지급일인 해지시점이나 만기일에 과세가 되기 때문에 보유기간동안 정기적으로 지급되는 예적금이나 채권으로부터 발생하는 이자소득에 비해 과세 시점을 납세자가 비교적 자유롭게 정할 수 있다는 장점이 있다. 펀드투자로부터 발생하는 이익은 배당소득으로 분류되어 금융소득 종합과세 대상에 포함된다. 그러나 펀드에서 발생하는 이익 중에서 상장주식의 매매 또는 평가차익에 해당되는 부분은 비과세된다. 또한 과세되는 부분의 수입 시기는 그 이익을 펀드로부터 지급받는 날이 속하는 연도이므로 과세를 펀드 환매연도까지 이연할 수 있다는 이점이 있다.

재정패널조사에서도 금융자산을 금융기관 예적금, 펀드, 채권, 주식, 저축성 보험 및 연금성 보험, 빌려준 돈, 기타 등으로 구분하여 보유액을 조사하고 있다.

소득세법 제16조

대주주 요건: 거래소(코스닥 및 제3시장) 상장법인의 주주 1인 및 그 특수관계인이 지분율 2% (4%) 이상 보유하거나 시가총액 50억원 (40억원) 이상 보유한 경우

대주주의 1년미만 보유 비중소기업주식: 세율 30%
중소기업주식: 세율 10%
그 외의 경우: 세율 20%

만기보험금(또는 중도해약 환급금)과 납입보험료의 차이

2013년 2월 15일 이후에 체결한 보험계약의 비과세요건은 다음과 같다(소득세법시행령 제25조 제1항).

구분	비과세요건
일반 저축성보험계약	계약자 1명당 남입한 보험료 합계액이 2억원 이하일 것 보험유지기간이 10년 이상일 것
월적립식 저축성 보험계약	보험유지기간이 10년 이상일 것 최초납입일부터 납입기간이 5년 이상인 월 적립식 계약일 것 최초 납입일로부터 매월 납입할 기본보험료가 균등하고 기본보험료의 선납기간이 6개월 이내일 것
종신형 연금보험계약	계약자가 보험료 납입 계약기간 만료 후 만55세 이후 사망시까지 보험금·수익 등을 연금으로 지급받는 계약일 것 연금 외의 형태로 보험금·수익 등을 지급하지 않는 계약일 것 사망시 보험계약 및 연금재원이 소멸할 것 계약자, 피보험자 및 수익자가 동일한 계약으로서 최초 연금지급개시 이후 만기일 전에 계약을 중도해지할 수 없을 것 매년 수령하는 연금액이 연간수령한도를 초과하지 않을 것

소득세법시행령 제45조 8호

무기명채권의 이자소득은 그 지급을 받은 날, 기명 채권의 이자소득은 약정에 의한 지급일, 예적금의 이자는 실제로 이자를 지급받는 날 또는 원본에 전입하는 뜻의 특약이 있는 이자는 그 특약에 의하여 원본에 전입된 날 등에 수입된 것으로 보아 과세한다(소득세법시행령 제45조 2호, 3호, 4호).

이는 상장주식을 직접 보유하는 경우에 발생하는 양도차익과 과세 형평성을 맞추기 위함이다.

대부분 환매일이 될 것이다. 원본에 전입하는 뜻의 특약이 있는 분배금은 그 특약에 따라 원본에 전입되는 날을 지급일로 본다.

이상에서 논의된 금융상품별 과세 방법을 요약하면 다음 <표 1>과 같다.

<표 1> 금융상품별 과세 방법

금융상품	금융소득	과세방법
예·적금	이자소득	금융소득 종합과세 기준금액 초과 시 종합과세, 아니면 분리과세
채권
대여금
주식	배당소득	금융소득 종합과세 기준금액 초과 시 종합과세, 아니면 분리과세
	양도소득	소액주주의 상장주식 양도소득은 비과세
보험	이자소득	장기(10년) 보유 저축성 보험에 대한 이자소득은 비과세, 과세대상 이자소득은 보험 해지시점이나 만기시점으로 과세 이연
펀드	배당소득	상장주식의 매매 또는 평가차익에 해당되는 부분은 비과세. 과세되는 부분은 금융소득 종합과세 기준금액 초과 시 종합과세, 아니면 분리과세 됨. 과세시점은 펀드 해지시점까지 이연됨

2. 선행 연구

해외에서는 세금이 가계금융자산보유구조에 미치는 영향에 대한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 이론적 연구로서, Brennan (1970), Long (1977), Auerbach and King (1983)은 주식과 같은 위험자산은 채권 등의 무위험자산과는 다른 세율로 과세된다는 전제 하에서 위험자산에의 투자의사결정에 대해서 연구했다. 이러한 연구들은 최적 투자포트폴리오는 자산의 세후 기대수익률에 의해 결정된다는 것을 보였다. 특히, Auerbach and King (1983)은 세금이 존재하는 환경 하에서 최적 포트폴리오는 시장포트폴리오와 세금을 고려해서 선택한 포트폴리오의 가중평균으로 이루어짐을 밝혔다. 즉, 높은 세율의 투자자들은 시장포트폴리오에서 벗어나 조세혜택이 있는 자산의 비중을 늘리는 반면 낮은 세율의 투자자들은 조세혜택이 없는 자산의 비중을 늘리는 쪽으로 투자의사결정을 한다는 것을 보였다.

실증 연구로는 먼저 Feldstein (1976)이 순자산, 연령, 성별 등의 요인을 고려한 후, 소득세가 개인의 금융자산 포트폴리오 선택에 큰 영향을 미치며, 구체적으로 보통소득세에 비해 자본이득세율이 낮으므로 한계세율이 높을수록 세제상 우대를 받는 보통주식보유비중이 증가한다는 것을 보였다. Hubbard (1985) 역시 소득수준 통제 후에도 한계세율이 가계의 포트폴리오 구성에 영향을 미친다는 연구 결과를 얻었다. 또한 Poterba and Samick (2002)는 한계소득세율이 높은 가구일수록 세제상 이익이 있는 자산을 소유할 확률이 높으며, 특히 세부담이 높지 않은 주식이 포트폴리오에서 차지하는 비중이 높고 세부담이 높은 저축성 예금의 비중은 낮아지고 있음을 밝혔다. 반면, King and Leap (1998)은 세금이 개인의 금융자산 보유에 영향을 미친다는 점을 보이긴 했으나, 많은 투자자들이 주식, 채권 등을 아예 보유하고 있지 않거나 조세혜택이 있는 금융자산을 보유하고 있는 대다수의 투자자가 조세비혜택 금융자산 역시 많이 보유하고 있음을 발견했다. Scholz (1994)는 미국의 1986년 Tax Reform Act가 한계세율에 큰 변화를 가져왔음에도 Tax Reform Act 의 영향을 받은 기간 동안 가계 포트폴리오 구조에는 큰 변화가 없었음을 보이며, 세금부담이 개인의 금융자산 보유에 유의한 영향을 미치고 있는 것인가에 대한 의문을 제기했다.

국내에서는 가계금융자산보유구조에 영향을 미치는 요소를 연구한 논문은 다수 존재하나, 세금효과에 대한 실증 연구는 없는 것으로 확인된다. 이는 개인의 세금부담에 대한 자료의 수집이 제한되어 있기 때문인 것으로 보인다. 가계금융자산 포트폴리오에 영향을 미치는 다양한 요소에 대한 연구 결과는 다음과 같다. 강혜경(1990), 박주영과 최현자(1999), 최지은 외(2005)는 가구자산수준이 금융자산보유구조에 영향을 미친다는 것을 발견했으며, 이은실과 최현자(1998)는 가족생활주기에 따라 금융자산보유구조가 달라짐을 보였다. 임병인(2015)은 소득변화가 위험금융자산 보유비율에 미치는 영향을 분석했는데, 금융위기 이후에 소득의 변화가 위험 금융자산 보유비율에 미치는 영향력이 더 커짐을 발견했다. 이상호(2010)는 개인의 위험자산비중은 위험자산의 초과수익률, 투자자의 위험기피도, 수익률의 불확실성, 연령, 소득의 불확실성 및 자산규모에 의해 결정됨을 보였다. 최원호(2013)는 가계부채가 금융자산 보유에 미치는 영향을 가계소득계층을 구분하여 연구하였다. 배미경(2006)과 임미화와 정의철(2011)은 연령과 금융자산 안정성 선호도 간에 유의한 관계가 있음을 발견하였다. 김정동과 조재현(2013)은 보험가입과 가계의 위험금융자산 보유 간에 양의 상관관계가 있음을 밝혔으며, 박은혜와 정순희(2013)는 경제환경변화에 따라 자산수준별 포트폴리오에 변화가 있는지 분석하였다. 또한 소득안정성은 주식시장 참여에 영향을 미치며(유경원 2004)，가계소득수준이 가계저축규모변수에 영향을 미친다(양세정과 이영호 1996). 또한 개인의 직업은 소득안정성과 관련이 있기 때문에 자산배분에 영향을 미칠 수 있다는 연구결과도 있다(임경묵 2004,성영애 외 2009). 민재형과 구기동(2004), 임미자 외(2010)는 성별 또한 금융자산선택에 영향을 미칠 수 있다는 것을 발견하였다. 그 외 김진영과 박창균(2001)은 우리나라 가계의 금융자산 선택행위를 분석하여 금융자산 과세정책에 대한 함의를 이끌어냈으나 가구주의 한계세율이 가계금융자산보유구조에 미치는 직접적인 영향을 분석하지는 않았다.

우리나라의 금융소득 종합과세 기준금액 인하 효과에 대한 연구로는, 기은선과 황문호(2014)가 금융소득 종합과세 기준금액 인하가 기업의 배당정책에 미친 영향을 분석하였다. 이 연구에서 기준금액 인하 이전에 현금배당이나 자사주 매입을 통해 이윤을 분배한 실적이 있는 기업을 대상으로 분석한 결과, 금융소득 종합과세 기준금액 인하 후에 배당지급총액 및 전체 배당에서 현금배당이 차지하는 비중이 유의하게 감소하였으며, 현금배당의 축소는 개인투자자의 거래비중이 높은 기업이거나, 이미 금융소득 종합과세를 적용 받고 있었을 가능성이 큰 대주주를 제외한 소액주주의 비율이 높은 기업에서 더 두드러진다는 결과를 보였다. 본 연구는 금융소득 종합과세 기준금액 인하가 가구의 의사결정에 미치는 영향을 분석했다는 점에서 기업의 의사결정에 초점을 맞춘 기은선과 황문호(2014)의 연구와 구분된다.

3. 연구 가설

우리나라 세법은 금융소득의 종류별로 상이한 과세방법과 세율을 적용하고 있다. 이자소득과 배당소득은 금융소득 종합과세 대상으로 기준금액이 초과할 경우 누진세율이 적용되어 과세된다. 반면, 소액주주의 상장주식 양도소득과 펀드투자로부터 얻는 이익 중 상장주식과 관련된 이익은 과세대상에서 제외될 뿐만 아니라, 과세 시점이 금융자산의 처분 시점으로 이연된다. 장기 보유 저축성 보험으로부터의 이익은 이자소득으로 분류되지만 일정 요건을 충족할 경우 비과세 대상이며, 비과세 요건을 충족하지 못해 과세 대상 이자소득으로 분류되더라도 보험료 납입기간 중에는 과세되지 않고 보험의 해지 또는 만기시점까지 과세가 이연된다는 점은 과세 상 유리한 점으로 볼 수 있다.

금융소득이 종합과세 될 경우 적용되는 누진세율은 투자자의 다른 종합소득과 금융소득을  합산한 금액에 의해 결정되므로, 종합 과세되는 금융상품의 세전수익률과 세후수익률은 투자자의 한계세율에 따라 차이를 보일 것이다. 투자자들이 실제로 수령하는 투자수익은 세금을 차감하고 난 후의 금액이므로, 세후수익률에 근거하여 금융자산의 포트폴리오를 결정할 것이다(Auerbach and King 1983). 따라서 투자자의 한계세율은 금융자산의 포트폴리오 구성에 영향을 줄 것으로 예측된다. 구체적으로, 투자자의 한계세율이 높을수록 과세대상 금융소득에 대한 세후수익률이 낮아지게 될 것이므로 세부담이 적은 금융상품의 비중을 늘릴 것이다. 우리나라의 경우 금융소득이 종합 과세될 때, 비과세되거나 분리과세 될 경우에 비하여 추가적으로 부담해야하는 세액은 투자자의 한계세율이 높을수록 커질 것이다. 종합과세 대상인 금융소득을 창출하는 금융기관 예·적금, 채권 및 기타 대여금을 조세혜택이 적은 금융자산(이하 “조세비혜택 금융자산”이라 한다)으로 볼 수 있다. 반면 일반적으로 비과세 소득으로 분류되거나, 과세가 이연되는 소득을 창출하는 주식, 저축성/연금성 보험 및 펀드는 조세혜택이 있는 금융자산 (이하 “조세혜택 금융자산”이라 한다)로 분류된다. 따라서 본 연구는 개인의 한계세율이 높을수록 조세비혜택 금융자산이 총금융자산에서 차지하는 비중이 낮아질 것이고, 조세혜택 금융자산이 총금융자산에서 차지하는 비중은 높아질 것이라고 예상한다.

주식보유 중에 발생하는 배당금은 배당소득으로 분류되어 종합과세대상이나, 우리나라 기업의 배당성향은 전세계 평균 대비 매우 낮은 수준(21.1%, 2014 세법개정안 설명자료, 기획재정부)이므로 주식투자로부터의 이익은 대부분 양도소득으로 실현된다고 보는 것에 무리가 없다.

2013년 2월 15일 이후 체결한 보험계약의 경우 비과세요건이 복잡해졌지만, 본 연구의 표본기간은 2007년부터 2013년까지이므로 재정패널자료에서 저축성/연금성 보험으로 구분된 금융자산 중 복잡해진 비과세요건을 불충족하는 보험계약에 해당되는 경우는 미미할 것으로 판단된다.

가설 1: 개인의 한계세율이 높을수록 조세비혜택 금융자산이 총금융자산에서 차지하는 비중이 낮아질 것이고, 조세혜택 금융자산이 총금융자산에서 차지하는 비중은 높아질 것이다.

금융소득 종합과세 기준금액이 4천만원에서 2천만원으로 인하됨에 따라 일부 금융투자자는 금융소득에 대해서 2013년부터 분리과세가 아닌 종합과세를 적용받게 되었다. 이는 이들 투자자들의 금융소득에 대한 한계세율을 높이는 결과를 가져온다. 만일 이러한 투자자들이 금융자산 보유구조를 변동시키지 않고 그대로 보유한다면, 같은 소득에 대해서 더 많은 세금을 부담하게 되므로 금융포트폴리오의 세후수익률이 떨어지게 될 것이다. 따라서 금융소득에 대한 한계세율이 높아질 것으로 예상하는 투자자들은 기준금액 인하 이후에도 세후수익률을 극대화하기 위해, 종합과세되는 조세비혜택 금융자산을 줄이고 조세혜택 금융자산의 비중을 늘리려고 할 것으로 예측된다.

가설 2: 2013년부터 금융소득 종합과세를 적용받아 금융소득에 대한 한계세율이 높아질 것으로 예상하는 투자자들은 조세비혜택 금융자산을 줄이고, 조세혜택 금융자산의 비중을 늘릴 것이다.

Ⅲ. 표본구성 및 연구설계

1. 표본구성

본 연구는 한국조세재정연구원에서 수집하여 제공하는 재정패널자료를 이용하였다. 한국조세재정연구원은 2007년 1월 개정된 ‘국가재정법’에 의해 세금제도 개편 시 정책효과가 먼저 제시되어야 하고 이를 실증적으로 분석할 필요성이 증가함에 따라, 조세정책과 행정을 연구하고 분석하는데 활용할 수 있는 실증적인 조사 자료를 수집하기 위해 2008년부터 재정패널 조사를 기획하고 제공하고 있다. 재정패널조사는 가구주를 대상으로 하는 가구 조사와 가구원으로 인정된 개인을 대상으로 하는 가구원 조사로 나뉘며, 2007년부터 2013년까지의 조사가 완료된 상태이다. 1차년도에 구축된 5,014가구와 2차년도에 구축된 620가구를 원표본으로 정의하고 있는데, 가장 최근 연도인 7차년도를 기준으로 78.6%의 높은 원표본 유지율을 보이고 있다.

재정패널자료에 대한 내용은 한국조세재정연구원이 제공한 ‘재정패널조사 1~7차년도 조사자료 사용자안내서’에서 발췌 및 요약하였다.

재정패널자료는 조세정책효과를 분석하기 위해 필요한 개인의 납세정보 및 자산, 부채, 소득, 소비 등의 정보를 제공한다. 가구 조사에서 가구원의 인구통계학적인 특성, 주택·자동차 등의 자산 보유 현황, 부채 현황, 가계 지출 현황 및 복지 현황 등을 조사하고 있으며, 가구원 조사에서 경제활동 참여 현황, 소득 및 소득 공제항목을 포함한 소득세 신고 내역 및 조세제도에 대한 인식 등을 조사하고 있다.

본 연구에서는 재정패널조사자료 중 가구별 금융자산 및 부채보유현황자료, 가구원별 소득 및 소득공제내역과 나이, 결혼여부, 교육수준 등의 특성을 사용하였다. 금융자산 보유내역은 가구별로 제공되기 때문에 분석은 금융자산을 보유하고 있는 가구단위로 수행하였으며 한계세율은 가구주의 소득 및 소득공제내역을 사용하여 계산하였다. 재정패널자료가 제공하는 총 33,964개의 가구-년도 중에서, 분석에 필요한 모든 자료를 갖춘 표본은 2007년에서 2013년의 기간 동안 모두 24,878개의 가구-년으로 이루어졌다.

2. 연구설계

본 연구의 첫 번째 가설은 개인의 한계세율이 높을수록 조세비혜택(조세혜택) 금융자산이 총금융자산에서 차지하는 비중이 낮아지는지(높아지는지)를 살펴보는 것이다. 이를 위해서 아래의 모형을 추정하였다.

DISFAVOR(FAVOR)=α0+α1 MTR+α2 P_inc+α3 Lev+α4 Age+α5 Married+α6 Male

+α7 Edu +α8 Risk + year dummy +ε                 (1)

DISFAVOR	= (금융기관 예적금+채권+기타대여금)/금융자산 총액, 금융자산총액은 금융기관 예적금, 채권, 주식, 펀드, 저축성/연금성 보험, 빌려준 돈 및 기타 금융자산의 합계임.
FAVOR	= (주식+채권+보험)/금융자산 총액
MTR	= 가구주의 한계세율
P_inc	= 가구소득/가구원수
Lev	= 가구부채/가구자산 총액, 가구자산 총액은 금융자산총액과 실물자산총액의 합계임. 실물자산총액은 주택, 토지, 건물, 골프/콘도회원권, 선박, 귀금속 및 보증금의 합계임.
Age	= 가구주 나이
Married	= 가구주가 결혼했으면 1, 아니면 0
Male	= 가구주가 남자이면 1, 여자이면 0
Edu	= 가구주의 최종학력이 전문대 졸업 이상이면 1, 그 미만이면 0
Risk	= 표본기간동안 가구소득의 표준편차
year dummy	= 연도더미

여기에서

위 식에서 종속변수인 DISFAVOR 와 FAVOR는 각각 조세비혜택금융자산과 조세혜택금융자산이 총 금융자산에서 차지하는 비중을 나타낸다. 재정패널조사에서는 각 연도말 가구가 보유하고 있는 금융자산 금액을 금융기관 예적금, 펀드 가입금액, 채권보유금액, 주식보유금액, 저축성/연금성 보험, 빌려준 돈 및 기타금융자산으로 나누어 응답하도록 하였다. 앞서 설명하였듯이, 본 연구에서는 종합과세대상이 되는 금융소득을 창출하고 과세가 소득이 발생하는 연도에 즉시 이루어지는 금융기관 예적금, 채권 및 빌려준 돈을 조세비혜택금융자산으로 구분하였다. 반면, 소득이 비과세되거나 그 과세시점을 이연할 수 있는 주식, 펀드 및 보험을 조세혜택금융자산으로 구분하였다.

기타금융자산의 구체적인 성격은 조사되지 않았으므로, 조세혜택자산 또는 조세비혜택자산으로 구분할 수 없다. 그렇기 때문에 가계의 모든 금융자산이 조세혜택자산과 비혜택자산으로 구분되는 것은 아니다.

가설 1을 검증하는데 주요 관심변수인 MTR은 가구주의 한계세율이다. 재정패널조사에서 금융자산보유액은 가구단위로 조사된 반면, 소득세 계산의 기초가 되는 소득금액과 소득공제액은 가구원별로 조사되었다. 그렇기 때문에 한계세율이 계산 가능한 가구원별로 금융자산보유구조를 가설 검증에 이용하는 데에 한계가 있다. 따라서 본 연구는 금융자산보유구조를 파악 가능한 가구를 단위로 분석하였으며, 이에 영향을 미치는 한계세율은 가구주의 한계세율로 측정하였다. 재정패널조사에서 가구주는 세대주의 의미와 관계없이 가계의 생계를 책임지고 있거나 경제적 의사결정을 주도하고 있는 가구원을 의미하므로 가구주의 한계세율이 가구의 금융자산구조의 주요 결정요인이라고 보아도 무리가 없는 것으로 판단된다. 구체적으로 가구주의 종합소득을 모두 합산한 후에 종합소득공제를 차감하여 계산한 과세표준에 적용될 한계종합소득세율을 MTR로 측정하였다. 한계세율이 높을수록 조세비혜택자산의 비중이 줄고, 조세혜택자산의 비중이 늘어난다면, MTR의 계수인 α1 은 종속변수가 DISFAVOR일 때에는 유의한 음(-)의 값을, 종속변수가 FAVOR일 때에는 유의한 양(+)의 값을 가질 것으로 예상된다.

금융소득 종합과세 기준금액을 초과하는 이자 및 배당소득, 부동산 임대소득, 사업소득, 근로소득, 연금소득, 퇴직소득 및 기타소득 등의 합계. 부동산 임대소득은 각 연도 단순경비율을 적용하여 순 임대소득을 계산하였으며, 기타소득은 300만원을 초과하는 금액에 대해 80%의 필요경비율을 적용하여 순 기타소득을 계산하였다.

연금보험료 및 연금저축, 의료비, 교육비, 기부금, 투자조합출자, 장기 주식형 저축, 표준공제 등이 포함된다.

그 외의 변수들은 선행 연구에 따라 가구의 금융자산 포트폴리오에 영향을 미칠 수 있는 요소를 통제하기 위해 포함되었다. P_inc은 가구원당 가구소득을 나타내는 변수로서 가구의 총 소득을 가구원수로 나눈 값이다. 본 연구에서 가구의 금융자산포트폴리오 구성에 영향을 미칠 것으로 예상하고 있는 MTR은 가구소득에 의해 영향을 받을 수 있는데, 이러한 가구소득 또한 금융자산포트폴리오에 영향을 미치는 주요 요소이다(최원호 2013; 임병인 2015; Poterba and Samick 2002). 그러므로 만일 가구소득을 그대로 통제변수로 포함하게 되면, MTR과 금융자산구성의 관계가 왜곡될 가능성이 있다. 따라서 식 (1)에서는 총 가구소득이 아닌 총 가구소득을 가구원수로 나눈 가구원당 소득을 포함함으로써 주요 관심변수인 MTR와 가계금융자산구성과의 관계를 총가구소득의 효과와 구분하여 보여줄 수 있도록 하였다. 가구의 자산수준과 부채수준은 금융자산보유구조에 영향을 미친다는 선행연구(강혜경 1990; 박주영과 최현자 1999; 최지은 외 2005; 이상호 2010; 최원호 2013; Poterba and Samick 2002; Campbell 2006)에 따라 가계부채를 가계자산으로 나눈 값(Lev)을 통제하였고, 나이(Age), 결혼유무(Married), 성별(Male) 및 교육수준(Edu)등 가구주의 인구통계학적인 특성 또한 통제변수로 포함하였다. 또한 개인의 위험선호도가 금융자산선택에 미치는 영향을 통제하기 위하여 표본기간동안 가구소득의 변동성을 나타내는 변수 Risk를 식 (1)에 포함하였다.

Campbell(2006)에 따르면 위험선호도가 클수록 주식투자비중이 큼을 발견하였다. 이에 따라 개인의 위험선호도를 총자산 중 주식이 차지하는 비중을 표본기간동안 평균한 값으로 정의한 경우에도 연구 결과는 동일하였다.

금융소득 종합과세 기준금액 인하가 가계금융자산구성에 미치는 영향을 살펴보는 가설 2를 검증하기 위한 모형은 다음과 같다.

DISFAVOR(FAVOR)=α0+α1 MTR+α2 Global+α3 Post+α4 Global*Post+α5 P_inc+α6 Lev
+α7 Age+α8 Married+α9 Male +α10 Edu +α11 Risk
+ year dummy +ε                                      (2)

여기에서

Global	= 2012년 가구 금융소득이 0보다 크고 가구주의 한계세율이 14%를 초과하면 1, 아니면 0
Post	= 표본기간이 2013년이면 1, 2012년이면 0

식 (2)에 포함된 나머지 변수들은 식 (1)에서 정의된 바와 동일하다. 가설 2는 2012년과 2013년의 표본들만 가지고 분석하였다. Global은 2013년도부터 금융소득에 대해서 분리과세가 아닌 종합과세를 적용받게 되어 추가적인 세부담이 있을 것으로 예상하는 가구를 구분하는 변수이다. 종합과세로 인한 추가적인 세부담이 있으려면 종합과세 한계세율이 분리과세율인 14%보다 커야하므로, 2012년에 금융소득이 발생한 가구 중에 가구주의 한계세율이 14%를 초과하는 가구를 이에 해당하는 것으로 보았다. 주요 관심변수는 Global과 2013년을 나타내는 변수인 Post의 교호항인 Global*Post 이다. 금융소득 종합과세를 적용받게 되어 금융소득에 대한 한계세율이 높아질 것으로 예상하는 가계들이 세후수익률을 극대화하기 위해 2012년에 비해 2013년에 조세비혜택 금융자산을 줄이고 조세혜택 금융자산의 비중을 늘렸다면, α4 은 종속변수가 DISFAVOR일 때에는 유의한 음(-)의 값을, 종속변수가 FAVOR일 때에는 유의한 양(+)의 값을 가질 것으로 예상된다.

엄밀하게 따지자면, 2012년에 금융소득이 2천만원을 초과하고 4천만원 이하이면서 한계세율이 14%를 초과하는 가구가 금융소득 종합과세 기준금액 인하에 가장 크게 영향을 받을 것으로 보이나, 이러한 조건을 만족하는 가구가 재정패널데이터 상에서 5가구 밖에 없음을 확인하였다. 이는 2012년 응답가구의 0.1%에 해당하는 매우 적은 샘플수이므로 이를 이용한 통계분석의 결과를 신뢰하기 어렵다고 판단하여, Global에 해당하는 가구를 2012년 중에 금융소득이 발생하고 한계세율이 14%를 초과하는 가구로 정의하였다. 이는 높은 수준의 금융소득가구가 재정패널자료에 충분히 포함되지 않은 것으로 인한 본 연구의 한계점이라 할 수 있다.

식 (1)과 (2)의 종속변수인 금융자산의 비중은 금융자산의 투자로부터 얻을 수 있는 효용과 관계없이 0 이상의 값을 갖게 되므로 이와 같은 특성과 패널데이터의 특징을 반영할 수 있도록, 식 (1)과 (2)를 추정할 때 Random Effect Tobit Model을 적용하였다(최원호 2013; Poterba and Samwick 2002).

Ⅳ. 분석 결과

1. 기술통계량

본 연구에서 사용한 주요 변수들의 기술통계량은 <표 2>와 같다. 가설 1은 2007년부터 2013년까지의 기간에 대하여 분석을 하였고, 가설 2는 2012년과 2013년만 대상으로 분석을 하였으므로 기술통계량을 각각 Panel A와 Panel B로 나누어 보고하였다. 먼저 Panel A에 따르면, DISFAVOR의 평균 (중위수)는 0.74 (1) 인 반면 FAVOR의 평균(중위수)가 0.23 (0)이다. 이것은 표본 가구는 주로 조세비혜택 금융자산에 투자하고 있음을 의미한다. MTR의 평균(중위수)는 13% (15%)로서 표본가구의 과세표준이 평균적으로 두 번째 과세구간에 분포되어 있음을 알 수 있다. 가구부채비율(Lev)의 평균치는 51%이고, 평균 가구원 1인당 소득(P_inc)은 1,338만원으로 나타난다. 가구주의 특성인 Age, Married, Male 및 Edu 변수들을 살펴보면, 평균적으로 50세 정도의 기혼 남성이며 약 절반정도가 전문대 졸업 이상의 학력을 지닌 것으로 해석된다.

2007년에는 1,000만원 초과~ 4,000만원 이하 구간, 2008년 이후에는 1,200만원 초과~4,600만원 이하 구간

가설 2를 분석하기 위한 표본들의 주요 변수에 대한 기술통계량을 <표 2>의 Panel B를 통해 살펴보면, 2012년 가구 금융소득이 0보다 크고 가구주의 한계세율이 14%를 초과하는 가구의 경우 1의 값을 갖는 Global 변수의 평균값은 0.03으로 이는 Global=1에 해당되는 가구가 약 220개임을 뜻한다. 나머지 변수들의 기술통계량은 전체 표본의 기술통계량과 큰 차이가 없다.

기술통계량을 소수 둘째자리까지 보고함에 따라, 실제 표본에서 Global=1인 가구수인 251개와는 차이가 난다.

<표 2> 주요 변수들의 기술통계량

Panel A. 가설 1 검증에 쓰인 표본에 대한 기술통계량
Variables	N	mean	sd	p1	p25	p50	p75	p99
DISFAVOR	24,878	0.74	0.35	0	0.5	1	1	1
FAVOR	24,878	0.23	0.34	0	0	0	0.43	1
MTR	24,878	0.13	0.07	0.06	0.06	0.15	0.16	0.35
Lev	24,878	0.51	21.03	0	0	0	0.13	2
P_inc	24,878	1,338	1,388	0	600	1,103	1,771	5,400
Age	24,878	50.4	13.88	26	40	48	60	83
Married	24,878	0.85	0.35	0	1	1	1	1
Male	24,878	0.84	0.36	0	1	1	1	1
Edu	24,878	0.45	0.50	0	0	0	1	1
Risk	24,878	1,386	2,587	0	518.5	979.5	1,651	7,421
Panel B. 가설 2 검증에 쓰인 표본에 대한 기술통계량
Variables	N	mean	sd	p1	p25	p50	p75	p99
DISFAVOR	7,319	0.80	0.32	0	0.65	1	1	1
FAVOR	7,319	0.20	0.32	0	0	0	0.33	1
MTR	7,319	0.13	0.07	0.06	0.06	0.15	0.15	0.35
Global	7,319	0.03	0.18	0	0	0	0	1
Post	7,319	0.50	0.50	0	0	0	1	1
Lev	7,319	0.31	8.42	0	0	0	0.11	1.33
P_inc	7,319	1,470	1,634	0	625	1,200	1,933	5,961
Age	7,319	52.42	14.01	27	42	51	62	85
Married	7,319	0.790	0.407	0	1	1	1	1
Male	7,319	0.826	0.379	0	1	1	1	1
Edu	7,319	0.460	0.498	0	0	0	1	1
Risk	7,319	1,380	2,540	0	521.2	981.5	1,651	7,334

1) 변수의 정의는 식 (1)과 식 (2)를 참조

<표 3>은 본 연구에서 사용된 전체 샘플에 대하여 변수간의 피어슨 상관관계를 보여준다. DISFAVOR와 MTR은 음의 상관관계(-0.2540)를, FAVOR와 MTR은 양의 상관관계(0.2356)를 가지며 모두 1% 수준에서 유의하다. 이와 같은 상관관계는 한계세율이 높을수록 조세비혜택 금융자산의 비중을 줄이고, 조세헤택 금융자산의 비중을 늘릴 것이라는 본 연구의 예측을 예비적으로 지지한다. 부채비율(Lev)은 조세(비)혜택 금융자산의 비중과 유의한 상관관계를 보이지 않으며, 가구원당 소득(P_inc)이 높을수록 조세비혜택 금융자산의 비중이 낮은 것으로 나타났다. DISFAVOR와 가구주 인구통계학적 특성 변수간의 상관관계는 가구주 나이가 많고 미혼여성이며 교육수준이 낮을수록 조세비혜택 금융자산의 비중이 높은 것을 보여준다. 또한 가구 소득의 변동성이 클수록 조세비혜택 금융자산의 비중이 낮은 것으로 나타났다.

2. 실증분석결과

<표 4>는 가구주의 한계세율이 금융자산포트폴리오에 영향을 미치는지 살펴본 결과이다. 열 (1)과 (2)는 식 (1)을 Random Effects Tobit 모형을 이용하여 추정한 결과로서, 열 (1)은 종속변수가 DISFAVOR 일 때의 결과를, 열 (2)는 종속변수가 FAVOR일 때의 결과를 보여준다. 열 (1)에서 관심 변수인 MTR의 회귀계수는 –0.324으로 1% 수준에서 유의한 음(-)의 값을 가지는 것으로 나타난 반면, 열 (2)에서는 0.822로 1% 수준에서 유의한 양(+)의 값을 가지는 것으로 나타났다. 이는 가구주의 한계세율이 증가할수록 조세비혜택 금융자산의 비중은 줄어들고 조세혜택금융자산의 비중은 늘어난다는 의미로서 본 연구의 가설 1을 지지하는 결과이다. 통제변수를 살펴보면, 가구원당 소득이 낮고 가구주의 나이가 많고 미혼이며 교육수준이 낮을수록 조세비혜택자산에 투자하는 비중이 큰 것을 알 수 있다.

<표 4> 한계세율이 금융자산 포트폴리오에 미치는 영향

	RE Tobit Model
Variables	DISFAVOR	FAVOR
	(1)	(2)
Constant	0.685***	0.108***
	(35.18)	(2.62)
MTR	-0.324***	0.822***
	(-6.86)	(9.22)
P_inc	-0.000**	0.000
	(-2.33)	(1.56)
Lev	0.000	-0.001
	(0.26)	(-0.65)
Age	0.005***	-0.015***
	(17.56)	(-23.48)
Married	-0.042***	0.152***
	(-4.90)	(7.85)
Male	-0.030***	0.120***
	(-3.06)	(5.59)
Edu	-0.076***	0.187***
	(-10.01)	(12.06)
Risk	-0.000***	0.000***
	(-5.07)	(7.32)
Observations	24,878	24,878
year dummy	included	included
log likelihood	-9625	-15468

1) *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의함

2) 괄호 안의 값은 t-statistics 임

3) 변수의 정의는 식 (1)과 식 (2)를 참조

<표 5>는 두 번째 가설인 금융소득 종합과세 기준금액 인하가 가계금융자산구성에 미치는 영향에 대한 결과이다. 열 (1)과 (2)는 andom Effect Tobit 모형을 적용하여 종속변수가 각각 DISFAVOR와 FAVOR 일 때의 결과를 보여준다. 먼저 MTR의 계수를 살펴보면, 종속변수가 DISFAVOR 일때는 –0.633 이고, 종속변수가 FAVOR 일때는 1.409이고 두 경우 모두 1% 수준에서 유의하게 추정됨을 알 수 있다. 이는 2012년과 2013년의 표본만을 가지고 분석하였을 경우에도 한계세율이 높을수록 조세비혜택 금융자산의 비중은 줄이고 조세혜택 금융자산의 비중은 늘린다는 가설 1을 지지함을 의미한다. 다음으로 가설 2을 검증하기 위한 관심 변수인 Global*Post를 보면, 종속변수가 DISFAVOR 일 때의 결과인 열 (1)에서 –0.078로 추정되고 5% 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 이는 2013년부터 금융소득 종합과세를 적용받아 한계세율이 높아질 것으로 예상한 가구들이 2012년에 비해 2013년에 조세비혜택 금융자산의 비중을 줄였을 것이라는 가설 2를 지지하는 결과이다. 그러나 종속변수가 FAVOR로 놓고 분석한 결과인 열 (2)를 살펴보면 Global*Post의 계수가 양의 값을 가지긴 하나, 통계적으로 유의하지는 않은 것으로 나타난다. 이 결과를 종속변수가 DISFAVOR 일 때의 결과와 종합하여 생각해보면, 2013년부터 금융소득에 적용되는 한계세율이 상승할 것으로 예상하는 가구가 조세비혜택 금융자산의 비중을 줄였으나, 줄어든 만큼 조세혜택 금융자산을 늘리지는 않았다고 해석된다. 그러면 이러한 가구들은 조세비혜택 금융자산에 대한 투자를 포기하고 대신 어떠한 투자결정을 한 것인가? 이에 대해서는 추가분석에서 논의하기로 한다.

<표 5> 금융소득 종합과세 기준금액 인하가 가계금융자산구성에 미치는 영향

	RE Tobit Model
Variables	DISFAVOR	FAVOR
	(1)	(2)
Constant	0.788***	-0.101
	(31.10)	(-1.61)
MTR	-0.633***	1.409***
	(-8.73)	(8.85)
Global	0.089***	0.023
	(3.08)	(0.37)
Post	-0.002	0.012
	(-0.36)	(0.88)
Global*Post	-0.078**	0.062
	(-2.49)	(0.98)
P_inc	-0.000**	0.000***
	(-2.26)	(2.75)
Lev	-0.000	-0.001
	(-0.09)	(-0.38)
Age	0.003***	-0.013***
	(9.48)	(-13.29)
Married	-0.077***	0.280***
	(-5.42)	(7.49)
Male	0.011	0.023
	(0.68)	(0.57)
Edu	-0.057***	0.149***
	(-5.72)	(6.31)
Risk	-0.000***	0.000***
	(-2.59)	(2.97)
Observations	7,319	7,319
log likelihood	-2122	-4598

1) *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의함

2) 괄호 안의 값은 t-statistics 임

3) 변수의 정의는 식 (1)과 식 (2)를 참조

3. 추가분석결과

가. MTR의 내생성 문제

식 (1)과 (2)는 관심변수인 MTR이 다른 독립변수인 가구소득에 의해 영향을 받는 내생성 문제를 완화하기 위해서 금융자산 포트폴리오 결정에 영향을 주는 가구소득을 가구원당 가구소득으로 통제하였다. 이러한 MTR의 내생성 문제를 보다 강력하게 통제하기 위하여 당해연도의 가구원당 가구소득 대신 전년도 가구원당 가구소득(Lag_p_inc)을 사용하여 가설 1과 2를 재검증하였다. 가구의 금융상품 투자의사결정은 전년도 가구소득을 바탕으로 이루어지되, 금융소득이 과세될 당해연도의 한계세율을 고려하여 결정될 수 있기 때문이다. <표 6>의 열 (1)과 (2)는 전년도 가구원당 가구소득을 사용해서 가설 1을 검증한 결과를 보여준다. MTR의 계수를 살펴보면, 종속변수가 DISFAVOR일 때 MTR의 회귀계수는 1% 수준에서 유의한 –0.381이고, 종속변수가 FAVOR일 때 MTR의 회귀계수는 0.864로 역시 1% 수준에서 유의하다. 이는 앞서 보고된 결과와 마찬가지로 가구주의 한계세율이 높을수록 전체 금융자산에서 차지하는 조세비혜택자산의 비중은 줄어들고, 조세혜택자산의 비중은 늘어난다는 것을 의미한다. 식 (2)에 대한 추정 결과는 <표 6>의 열 (3)과 (4)가 보여주고 있다. 열 (3)과 (4)의 결과는 <표 5>에서 살펴본 바와 동일하게, 종속변수가 DISFAVOR일 때의 Global*Post 계수는 유의한 음의 값을 가지나(-0.064, t-stat: -2.07), 종속변수가 DISFAVOR일 때에는 유의하지 않은 양의 값을 가지는 것으로 나타났다 (0.022, t-stat:0.35). 이는 2013년부터 금융소득에 적용되는 한계세율이 상승할 것으로 예상하는 가구가 조세비혜택 금융자산의 비중을 줄였으나, 줄어든 만큼 조세혜택 금융자산을 늘리지는 않았다는 것을 의미한다.

<표 6> 전년도 가구원당 가구소득 적용 결과

	가설 1		가설 2
Variables	DISFAVOR	FAVOR	DISFAVOR	FAVOR
	(1)	(2)	(3)	(4)
Constant	0.678***	0.144***	0.791***	-0.101
	(32.67)	(3.29)	(30.57)	(-1.59)
MTR	-0.381***	0.864***	-0.667***	1.481***
	(-8.21)	(9.96)	(-9.72)	(9.74)
Global			0.084***	0.034
			(2.92)	(0.56)
Post			-0.003	0.011
			(-0.45)	(0.79)
Global*Post			-0.064**	0.022
			(-2.07)	(0.35)
Lag_p_inc	-0.000*	0.000***	-0.000***	0.000***
	(-1.74)	(4.18)	(-2.82)	(3.84)
Lev	0.000	-0.000	-0.000	-0.002
	(0.16)	(-0.50)	(-0.03)	(-0.44)
Age	0.005***	-0.015***	0.003***	-0.013***
	(17.06)	(-23.25)	(9.41)	(-13.19)
Married	-0.041***	0.171***	-0.076***	0.279***
	(-4.45)	(8.19)	(-5.29)	(7.37)
Male	-0.028***	0.107***	0.011	0.020
	(-2.64)	(4.57)	(0.71)	(0.49)
Edu	-0.074***	0.165***	-0.057***	0.142***
	(-9.08)	(9.98)	(-5.59)	(5.99)
Risk	-0.000***	0.000***	-0.000**	0.000**
	(-4.88)	(6.52)	(-2.19)	(2.38)
Observations	20,557	20,557	7,070	7,070
log likelihood	-7521	-12901	-2011	-4433

1) *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의함

2) 괄호 안의 값은 t-statistics 임

3) 변수의 정의는 식 (1)과 식 (2)를 참조

MTR의 내생성은 본 연구의 종속변수인 금융자산 포트폴리오에 따라서 가구소득 총액이 결정되고 이에 따라 MTR 또한 영향을 받는다는 점에서도 문제가 될 수 있다. 본 연구에서는 MTR과 가구당 소득을 금융소득을 포함하지 않은 금액으로 계산하여  식 (1)을 추정함으로써 이러한 문제를 완화하고자 했다. 그 결과는 <표 7>의 열 (1)과 (2)에 나타나 있으며, 결과는 <표 4>에서의 연구 결과와 동일하다.

본 연구는 가구의 금융자산 보유 구조를 주로 결정하는 사람이 가구주일 것이라는 가정 하에 수행되었다. 이는 가구주가 경제적 의사결정을 주도하고 있는 사람이므로 합리적인 가정이기는 하나, 한 가구에 경제활동에 참여하는 가구원이 두 명 이상일 경우에는 가구주를 결정하는데 있어 재정패널조사에 답하는 응답자의 편의가 작용했을 가능성도 배제할 수 없다. 이에 본 연구는 경제활동에 참여하는 (즉, 소득을 창출하는) 가구원이 한 명 밖에 없는 가구를 대상으로 가설 1을 재검증해 보았다. 그 결과는 <표 7>의 열 (3)과 (4)에 나타나 있으며, 가구주의 한계세율이 높을수록 조세비혜택 금융자산의 비중은 줄어들고 조세혜택 금융자산의 비중은 늘어난다는 가설 1을 지지한다.

<표 7> 가설 1에 대한 추가 분석

	금융소득 반영 전 MTR과 P_inc 이용		경제활동참여 가구원이 1인인 가구만을 대상으로 분석
Variables
	DISFAVOR	FAVOR	DISFAVOR	FAVOR
	(1)	(2)	(3)	(4)
Constant	0.686***	0.098**	0.711***	0.002
	(35.21)	(2.40)	(28.29)	(0.03)
MTR	-0.323***	0.726***	-0.458***	1.169***
	(-6.83)	(8.35)	(-7.05)	(9.56)
P_inc	-0.000**	0.000***	-0.000	0.000**
	(-2.52)	(4.64)	(-0.65)	(2.28)
Lev	0.000	-0.001	0.000	-0.006
	(0.26)	(-0.64)	(0.42)	(-1.60)
Age	0.005***	-0.015***	0.005***	-0.015***
	(17.52)	(-23.41)	(13.16)	(-18.26)
Married	-0.042***	0.155***	-0.033***	0.143***
	(-4.91)	(8.06)	(-3.10)	(5.81)
Male	-0.030***	0.121***	-0.045***	0.166***
	(-3.06)	(5.64)	(-3.60)	(5.86)
Edu	-0.076***	0.185***	-0.067***	0.176***
	(-10.01)	(11.95)	(-6.62)	(8.60)
Risk	-0.000***	0.000***	-0.000***	0.000***
	(-5.03)	(6.62)	(-3.28)	(3.27)
Observations	24,878	24,878	13,198	13,198
year dummy	included	included	included	included
log likelihood	-9625	-15458	-5276	-8153

1) *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의함

2) 괄호 안의 값은 t-statistics 임

3) 변수의 정의는 식 (1)과 식 (2)를 참조

나. 가설 2에 대한 추가 분석

<표 5>에서 볼 수 있듯이 가설 2에 대한 실증 분석 결과, 2013년부터 금융소득에 적용되는 한계세율이 상승할 것으로 예상하는 가구는 조세비혜택 금융자산의 비중을 줄였으나 줄어든 만큼 조세혜택 금융자산을 늘리지는 않은 것으로 나타났다. 해당 가구들의 조세비혜택 금융자산의 비중이 유의하게 감소한 반면 조세혜택 금융자산의 비중은 증가하되 통계적으로 유의하지 않다는 것은 가구의 투자의사결정이 금융자산이 아닌 다른 자산, 예컨대 부동산과 같은 실물자산으로 옮겨갔을 가능성을 시사한다. 이에 본 절에서는 2013년부터 금융소득에 적용되는 한계세율에 상승할 것으로 예상하는 가구들의 총자산 대비 실물자산 비중이 2012년에 비해 2013년에 유의하게 상승했는지를 추가적으로 살펴보았다. 이를 위해 식 (2)의 종속변수를 총자산 대비 실물자산의 비중인 REAL로 바꾼 후 Tobit 모형을 적용하여 분석하였으며 그 결과는 <표 8>에 보고되어 있다. <표 8>에서 Global*Post 의 계수는 0.065 이며 1% 수준에서 유의한 것으로 나타난다. 이는 2013년에 금융소득 종합과세 기준금액의 인하로 인해 금융소득에 대한 한계세율이 높아질 것으로 예상하는 가구는 2012년에 비해 2013년에 총자산 대비 실물자산의 비중을 늘렸음을 의미한다. 이와 같은 결과를 <표 5>의 결과와 종합해보면, 2013년 금융소득에 대한 한계세율이 높아질 것으로 예상하는 가구의 조세비혜택 금융자산의 비중은 줄이고 여유 자금을 금융자산이 아닌 실물자산에 투자하는 의사결정을 내렸다고 해석할 수 있다.

실물자산은 주택, 주택이외의 건물, 귀금속 등의 기타자산 및 부동산 보증금 등의 합계이고, 총자산은 금융자산과 실물자산의 합계이다.

<표 8> 금융소득 종합과세 기준금액 인하가 가계실물자산보유비중에 미치는 영향

Variables	Dep. var= REAL
Constant	0.682***
	(27.98)
MTR	0.355***
	(5.28)
Global	-0.155***
	(-7.99)
Post	-0.011***
	(-3.16)
Global*Post	0.065***
	(3.35)
P_inc	-0.000**
	(-2.42)
Lev	-0.031***
	(-5.04)
Age	0.000
	(0.49)
Married	0.118***
	(7.19)
Male	0.004
	(0.20)
Edu	-0.004
	(-0.52)
Risk	0.000
	(0.74)
Observations	7,319
log likelihood	-566.2

1) *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의함

2) 괄호 안의 값은 t-statistics 임

3) 변수의 정의는 식 (1)과 식 (2)를 참조

Ⅴ. 결론

본 연구는 가구주의 한계세율 및 금융소득종합과세의 강화가 가계의 금융자산 투자의사결정에 미치는 영향을 분석하였다. 가구주의 한계세율은 소득에 대한 한계조세부담을 보여주는 지표로서, 중요한 가구별 조세특성이므로 가계가 금융자산 포트폴리오를 결정할 때 이를 고려할 것이다. 또한 2013년부터 강화된 금융소득 종합과세요건은 금융소득에 대한 가계의 한계소득에 영향을 주게 되어 2013년도 이후의 가구 금융자산 구성에 변동을 가져올 것으로 예상하였다.

본 연구는 재정패널조사의 가구별 금융자산 보유 자료와 함께 개별 가구원별 종합소득세 신고자료를 바탕으로 가구주의 한계세율 및 금융소득종합과세의 강화가 금융자산 포트폴리오 결정에 미치는 영향을 분석하였다. 구체적으로, 금융기관 예·적금, 채권 및 빌려준 돈을 조세혜택이 없는 금융자산으로, 주식, 보험 및 펀드를 조세혜택이 있는 금융자산으로 구분하여 가구주의 한계세율이 조세혜택이 있는 금융자산과 조세혜택이 없는 자산이 가계 금융자산보유총액에서 차지하는 비율에 미치는 영향을 살펴보았다. 분석 결과, 가구주의 한계세율이 높을수록 조세혜택이 없는 금융자산의 비중은 낮아지고, 조세혜택이 있는 금융자산의 비중은 높아지는 것으로 나타났다.

금융소득 종합과세 기준금액 인하에 따른 효과는 2012년과 2013년 2개 연도를 대상으로 분석하였다. 2012년에는 금융소득에 대하여 종합과세를 적용받지 않았으나 2013년부터 금융소득 종합과세대상이 될 것으로 예측되는 가계의 금융자산 보유구성이 2012년도에 비해 2013년도에 유의미하게 변동되었는지를 살펴보는 difference-in-differences 분석 방법을 적용한 결과, 2013년도부터 금융소득 종합과세대상이 될 것으로 예측되는 가계의 조세비혜택 금융자산의 비중은 2013년도에 통계적으로 유의하게 감소한 반면, 조세혜택 금융자산의 비중은 증가했으나 통계적으로 유의하지 않는 것으로 나타났다. 이는 금융소득종합과세 기준금액 인하가 가계의 포트폴리오 결정에 영향을 미쳤으나, 그 효과는 조세혜택 금융자산과 조세비혜택 금융자산에 대칭적으로 나타나지는 않음을 의미한다. 추가 분석결과, 2013년부터 금융소득이 종합과세될 것으로 예상하는 가계의 총자산에서 실물자산이 차지하는 비중이 2012년에 비해 유의하게 증가한 것이 발견되었다. 이는 금융소득이 종합과세되어 한계세율이 높아질 것을 우려한 가계들이 자산 구성을 금융자산에서 부동산 등의 실물자산으로 옮겨간 것으로 해석할 수 있다.

가구별 금융자산 보유 정보는 노동패널조사 등을 통해서 연구에 이용되어 온 반면, 개인의 조세부담내역은 그동안 공개된 정보가 없었던 관계로 조세부담이 투자의사결정에 미치는 영향을 실증분석을 통해 확인하고 추가적인 학술적 논의를 진행하는 것이 사실상 불가능하였다. 본 연구는 재정패널조사 자료를 이용해서 이러한 실증연구의 제약문제를 해결함으로써 가계의 금융의사결정에 있어 조세부담의 중요성에 대한 실증적 근거를 제시하고 있다는 점에서 그 공헌점을 찾을 수 있다.

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재정패널자료분석

- 근로소득 및 종합소득 공제를 중심으로

❚김 병 우 *

* 국립한국교통대 교양학부 부교수, byungw@ut.ac.kr, 043-841-5490

차    례

Ⅰ. 서론	361

1. 소득세 현황	362

2. 최적조세이론 - 세율과 누진공제액	364

Ⅱ. 기본모형	369

1. 소득공제와 인적공제: 기존 연구결과	369

2. 자료(data)	370

3. 계량경제모형	373

4. 패널조사 항목별 실증분석 - 한계효과	378

5. 패널조사 가구특성 및 공제항목별 실증분석	379

Ⅲ. 최적소득세 및 바람직한 운영방안	392

1. 바람직한 소득세 공제제도 개선방안	392

2. 소득세 최적 운영방안모색	395

참고문헌	397

재정패널자료분석

- 근로소득 및 종합소득 공제를 중심으로

김 병 우

Ⅰ. 서론

국회는 재정기능(fiscal function)을 지닌다(헌 54 59). 이에는 예산의결권, 결산심사권, 정부 주요 재정행위 동의·승인권 등이 있지만 조세입법권이 가장 큰 중요성을 가진다.

한편, 헌법상 재산권보장(헌 23)과 조세징수권은 상충관계를 일으킬 수 있다. 세금징수는 원칙적으로 재산권 침해는 아니지만, 사유재산에 관한 사적인 이용, 수익, 처분권이 중대한 위협을 받는 경우 예외적으로 사유재산권의 침해가 될 수 있다는 것이 헌법재판소의 입장이다.

96 헌가 19 등

현행(2015) 총25개의 세목은 상당히 많은 수준이다. 또한, 조세체계가 복잡하여 많은 행정비용 및 순응비용(administration and compliance costs)을 발생시키고 있다.

일반적으로 사회후생을 극대화하는 조세구조는 흔히 최적조세구조(optimal tax structure)라 불린다. 램지(F. Ramsey) 등의 이론은 주로 효율성 증대에만 초점을 맞추고 있다.  전통이론은 최선의 방책을 모색하는 것이 어려움을 인정하고 차선의 방책(second-best solution)을 추구해왔다. 이론은 다음의 방향으로 전개되어 왔다. 즉, 소득세와 같이 구체적인 조세를 두고 이를 최적으로 운용하는 문제를 고려한다. 여기서 공제(exemption)제도 운영의 문제가 제기된다.

이 부분은 이준구(2011, 재정학 제4판 다산출판사)에 많이 의존하고 있다.

<표 1> 국가재정수입(조세) 현황(이준구, 2011, 재인용)

본 연구에서는, 재정패널조사에 대한 실증분석을 통해 현행 근로소득세 및 종합소득세 공제제도의 현황과 향후 개선책을 살펴보고 이 논의에 대한 이론적 발전을 시도한다.

1. 소득세 현황

우리나라 개인소득세관련 주요 변화로 1975년 종합과세가 처음 실시되었다. 1993년 긴급재정경제명령으로 금융실명제가 실시되었다. 1996년에는 금융소득 종합과세가 도입되었으며 2006년에는 근로장려세제(EITC)가 도입되었다.

동일한 세수를 가져다주는 소득세(직접세)와 물품세(excise tax 간접세)중 어느 것이 더 높은 효용을 가져다 주는가?

한편으로, 소득세와 지출세(expenditure tax)간 선택의 문제도 제기할 수 있다.

일반적으로 부분균형분석을 가정할 경우, 소득세부과가 동일한 조세수입을 가져다 주는 물품세보다 후생손실이 적다고 알려져 있다. 그러나, 다수재화(n개 재화)를 고려하는 일반균형모형에서는 이같은 논리를 쉽게 일반화할 수 없다. 1980년대 본격화된 근본적 조세개혁(fundamental tax reform)의 논의는 (넓은 세원)-(낮은 세율)의 조합과 소득세의 소비세로의 대체가 효율적이라는 주장을 제시한다.

[그림 1] (통합)재정수지 총수입구성 현황(자료: 국가통계포탈 2007)

[그림 2] 한국과 미국의 국세 구성비중(자료: 연합뉴스, Gruber 2007)

2. 최적조세이론- 세율과 누진공제액

누진세는 다음 두가지로 정의할 수 있다. 즉, 평균세율의 변화정도와 소득에 대한 조세탄력성 변화가 그것이다.

[eqn: alpha~=~{ T_1`/`Y_1~-~ T_0`/`Y_0} over {Y_1`- Y_0}]

[eqn: beta~=~{T_1~-~ T_0} over T_0 ~/~ {Y_1`- Y_0} over Y_0]

α를 기준으로 선형누진세(linear progressive tax)에 대해 살펴보자.

선형누진세의 경우 조세부담액은 다음에 의해 결정된다.

우선, S 만큼의 소득을 보장해준 다음, 스스로 번 소득에 대해 t 의 한계세율을 적용한다.

우리나라는 과세단위의 선택에서 소득이 높을수록 한계세율(marginal tax rate)이 높은 구조를 가진다. 아래 <표 2>를 예로 들면, 연소득 1억원 근로자의 경우 공제제도를 무시하면, 3,500만의 소득세가 산출세액이 된다. 현행 소득세율 구조는 소득구간(income bracket)에 따라 다른 소득세율을 설정하고 있다. 과세대상이 되는 소득(과세표준)이 1200만까지는 6%, 8천8백만원부터는 35%의 세율이 각각 적용된다. 이는 한계세율을 의미하며 평균세율은 세율을 thmer으로 나눈 비율이며 소득구간 내에서도 점차 상승한다. 소득세 적용상 누진성을 고려해서 세율의 전반적 수준을 선택한다. 여기서 공평성뿐만 아니라 효율성까지도 고려할 필요가 있다. 실질적 조세부담은 공제전의 총소득으로 소득세액을 나누어주면 되는데 이가 바로 실효세율(effective tax rate)이다.

<표 2> 소득세 기본세율(한국재정조세연구원)

이를 보면, 현행 소득세제는 선형누진세를 소득구간별로 다른 한계세율을 적용한 것으로 이해하면 된다.

종합소득세의 결정세액 도출과정(2013 기준)을 살펴보자. 확정신고 기준 과세소득은 134조 4,000억원이며 과세표준은 101조 4,480억원(76%정도)수준이다. 산출세액 2조 1,000억원중 결정세액은 1조 8,692억원(90% 정도)이다.<그림 3> 이는 현행 (근로)소득공제와 세액공제가 비합리적이라는 사실을 뒷받침한다. 즉, 조세수입 확보기능이 재분배기능에 의해 공동화되었음을 시사한다.

이는 근로소득세 결정세액과정을 급여총계 상위10%를 중심으로 살펴보아도 나타난다. 급여총계 상위10%의 과세대상 근로소득은 소득총액의 32.7%비중을 차지한다. 과세표준은 60.7%의 비중을, 결정세액은 과세대상소득의 10.1%를, 근로소득공제가 총소득공제의 30.3%를 차지한다. 이가 나타내는 것은 개인소득세율이 결코 낮지 않음에도 불구하고 세수비중이 선진국에 비해 낮은 것으로 나타난다는 점이다. 재분배기능의 정신은 유지하되, 소득공제와 세액공제를 합리적으로 개선해야 할 여지가 많은 것이 사실이다.

한편, 조세수입구조를 보면, 2014년 실적기준으로 세수비중이 큰 항목은 부가가치세, 소득세, 법인세 등의 순이며 교통·에너지·환경세를 추가하면 4개 세목의 국세수입비중은 81%이다. 이를 OECD 평균과 비교하면, 소득세와 부가가치세의 비중은 낮은 반면, 법인세 비중은 높다.<그림 4>

[그림 3] 선형누진세와 조세부담

[그림 4] 소득세 세수현황

* Name :	조세수입
* period :	(1981 ~ 2009 )
* Source:	통계정(KOSIS)
* Unit :	백만원

Ⅱ. 기본모형

1. 소득공제와 인적공제: 기존 연구결과

정부는 정부지출 G 또는 조세 T를 변화시켜 총수요에 영향을 미친다. 일반적으로, 조세징수액은 소득의 함수 T(Y)로 표현한다. 납세자의 능력이 소득취득에 소요되는 비용크기를 결정한다고 볼 때, 비용이 큰(능력이 낮은) 납세자에게 많은 소득세를 부과한다면 결코 공평한 과세라 할 수 없다.

소득세의 과세대상은 이상적으로 보면 소득취득에 소요된 비용을 정확하게 차감하는 것이 마땅하다. 그러나, 이는 현실적으로 불가능하다.

소득공제(deduction) 항목중 납세자가 어쩔수 없이 지출해야하기 때문에 공제해주는 경우가 있다. 납세자 본인과 가족이 생계를 유지하는데 드는 비용을 공제해주는데 이가 인적공제(human exemption)이다. 2010년기준 가족1인당 150만원의 인적공제가 허용되며 장애자나 경로우대 대상자에 대해 추가공제가 허용된다. 이 외에도 불가피하게 지출되어야하는 항목이 국민건강보험료 및 고용보험료 전액, 보험료, 교육비, 의료비, 무주택 공제, 맞벌이부부 특별공제 등이며 소득공제라는 형태로 과세대상 소득에서 공제를 허용하고 있다. 우리나라에서 근로소득공제라는 제도가 시행되는 것은 소득재분배 기능이라기보다는 유독 근로소득만 100% 과세대상이 되므로 이에 대한 형평성 제고라는 측면이 강하다.

이와는 달리 세금을 직접 깎아주는 것이 세액공제(tax credit)이다. 이는 오히려 한계세율이 낮은 납세자를 유리하게 만든다. 주요 세액공제 형태는 근로소득, 기부정치자금, 납세조합세액공제 등을 들 수 있다.

소득공제를 세액공제에 통합시키면 한계세율이 낮은 사람에 불리하지 않은 단순한 공제제도를 시행할 수 있다.

본 연구에서는 납세자 개인(가구 또는 가구원) 특성과 (근로)소득세 공제제도간의 관계를 실증분석한다.  우선, 공제제도와 관련하여 재정패널조사를 활용한 기존 연구결과부터 살펴보자.

강성호(2014)는 2013년 연금세제 개편으로 개인연금 보험료에 대한 소득공제(exemption)가 세액공제(tax credit)로 전환됨에 따른 가입자의 가처분소득과 재분배 변화를 분석하였다. 기존 소득공제 방식은 소득보장효과는 크지만 역진적(regressive) 성격을 지니는 것으로 나타났다. 반면, 세액공제방식은 형평성은 제고시키지만 가입유인을 감소시킬 우려가 있는 것으로 나타났다.

정지운(2014)은 일반재산의 소득환산율 하향조정은 빈곤가구 선정에 민감하게 영향을 주지 않음을 발견하였다. 그는 현행 재산의 소득환산제도에 의해 가구빈곤이 과소평가되고 있으며 이 제도의 개편이 필요함을 시사하는 근거를 제시하였다.

전성주, 이창우(2014)는 가구원의 건강상태가 가계 금융자산 포트폴리오에 미치는 dudgiod을 분석하였다. 이들은 연령, 성별, 소득위험과 대출제약, 상속동기, 투자심리와 재무동기 이외에 건강충격이 포트폴리오 결정에 미치는 경로를 살펴보았다.

비교법적 연구에 의한 문헌으로, 이동식(2013)은 우리나라 소득세법이 인적공제의 경우 근로소득자와 사업소득자 모두에게 공제를 허용하지만 교육비와 의료비같은 특별공제의 경우 원칙적으로 근로소득자에게만 공제를 해주는 문제점을 지적하였다.

정연식(2008)은 신용카드 소득공제에 대해 근로소득자 한정, 신용카드 가맹점 수수료 문제, 과소비와 충동구매 및 신용불량자 양산의 문제, 타인의 현금지출액을 부정직하게 처리하는 행위의 문제 등 여러 가지 문제를 지적하였다. 그는 이를 해결하기 위해 모든 소득자에 대하여 소득공제혜택을 부여하고, 직불카드나 현금영수증 사용에 대한 차별적 소득공제율 적용, 소득공제율 인하, 신용카드 사용 대상자 범위개선 등의 대응책을 제시하였다.

2. 자료(data)

본 연구에서 사용하는 자료는 한국조세재정연구원에서 발간하는 재정패널조사(2008-)이다. 이는 복지정책과 조세정책의 연계성을 분석하는데 유용하고 정책이 개별가계에 미치는 영향을 용이하게 분석할 수 있다. 소득, 조세(공제), 복지, 가구(구성원) 특성 등을 패널자료 형태로 구성하였다. 본 연구에서는 제7차년도(2015) 횡단면 자료를 사용한다.

제6차년도까지의 자료수집률은 30%대 수준에서 머물렀다.

본 연구에서는 통계적 처리상 이유로 7,559개의 횡단면 자료를 가구원 ID에 연계한  Random Number Generator를 통해 100개의 표본만 추출하여 분석을 진행하였다.

[그림 5] 재정패널조사 수집률 현황(재정조세연구원)

<표 3> 재정패널조사 조사표 구조(재정조세연구원)

가구용 조사표	가구 적격 여부 확인 가구 기본 현황 가구 교육수준 및 경제활동 주택 종합부동산세 자동차 및 오토바이 보유현황 가계지출 개인이전소득 개인이전지출 복지현황 자산 및 부채 유가환급금 근로장려금 연말정산환급금 종합소득세환급금 유가보조금
가구원용 조사표	가구원 적격 여부 확인 경제활동 연금/보험소득 연간 소득 보험 관련 지출 현황 근로소득공제 현황 종합소득자 소득공제 현황

<표 4> 재정패널조사 조사항목(재정조세연구원)

[Aa.경제활동상태] (조사년도 5월1일 기준) 평소 소득활동 여부	a001
현재 주된 일자리 - 사업내용	a008
현재 주된 일자리 - 주로 하는 일	a009
현재 주된 일자리 - 취업형태	a002
현재 주된 일자리 - 종사상지위	a005
현재 주된 일자리 - 근무시간 형태	a006
현재 주된 일자리 - 지난 일주일 총 근로일수	a016
현재 주된 일자리 - 평균 근무시간(월요일)	a017
현재 주된 일자리 - 평균 근무시간(화요일)	a018
현재 주된 일자리 - 평균 근무시간(수요일)	a019
현재 주된 일자리 - 평균 근무시간(목요일)	a020
현재 주된 일자리 - 평균 근무시간(금요일)	a021
현재 주된 일자리 - 평균 근무시간(토요일)	a022
현재 주된 일자리 - 평균 근무시간(일요일)	a023
통상적 근로시간 대비 지난 일주일 근로시간	a030
소득 비활동자 - 최근 1개월 구직활동 여부	a024
소득 비활동자 - 현재 일자리 찾는 이유	a025
소득 비활동자 - 현재 찾는 일자리 취업형태	a026
소득 비활동자 - 현재 찾고 있는 일자리 근로시간 형태	a027

[Ca.근로소득공제] 해당 유무 - 연금 보험료	c101
금액 - 연금 보험료	c102
해당 유무 - 보험료(특별공제)	c001
금액 - 보험료(특별공제)	ca002
해당 유무 - 의료비	ca003
금액 - 의료비	ca004
해당 유무 - 교육비	ca005
금액 - 교육비	ca006
해당 유무 - 주택자금	ca007
금액 - 주택자금	ca008
해당 유무 - 기부금	ca009
금액 - 기부금	ca010
해당 유무 - 개인연금저축	ca011
금액 - 개인연금저축	ca012
해당 유무 - 연금저축	ca013
금액 - 연금저축	ca014
해당 유무 - 투자조합출자 등	ca015
금액 - 투자조합출자 등	ca016
해당 유무 - 신용카드 등 사용금액	ca017
금액 - 신용카드 등 사용금액	ca018
해당 유무 - 우리사주조합출자	ca019
금액 - 우리사주조합출자	ca020
해당 유무 - 장기 주식형 저축	ca021
금액 - 장기 주식형 저축	ca022
해당 유무 - 기타	ca023
금액 - 기타	ca024
해당 유무 - 혼인/장례/이사비	ca025
금액 - 혼인/장례/이사비	ca026
작년 한해 금로소득에 대한 납부 세금(결정세액)	ca027

3. 계량경제모형

본 연구에서 사용하는 자료와 같이 이산적(discrete)인 경우에는 이항선택(binary choice)모형을 사용한다.

임의효용모형(random utility model)은 다음과 같이 나타난다.

Uij=z’ijθ + εij

개인 i 가 J 대안을 선택할 경우, 이 조건은 다음과 같다:

선형확률모형(linear probability model, LPM) 은 이산적 종속변수에 OLS 와 Feasible GLS를 적용한다. 모두 일치적(consistent) 추정량을 얻을수 있지만 후자가 보다 효율적인(more efficient) 추정량이다.

P(Uij>Uik)                 (1)

재정패널조사에서 공제항목 해당여부는 다음과 같이 표현된다:

y=1 : 연금 의료비 교육비 등 공제해당

y=0 : 미해당

공제대상이 되는 확률은 F 로 표현된다:

Prob(Y=1)=F(x,β)          (2)

Prob(Y=0)=1-F(x,β)

Prob(Y=1)=Φ(β'x)

이 확률은 회귀식의 성격을 지닌다.

E(y|x)=F(β'x)

또한, 공제대상여부를 잠재변수를 사용한 지수모형(index model using a latent variable)으로 나타낼수도 있다:

회귀분석 접근방법인 프로빗 모형(probit model)에서 종속변수가 1일 확률은 다음과 같다.:

y*=x’β                 (3)

x : 가구특성

y=1(y*>0)

y=0(y*≤0)

종속변수가 (서열없이) 다수인 경우 다항로짓(multinomial logit)모형을 사용하며, 순위의 의미를 지니는 경우 순위선택(ordered choice)모형으로 한계효과를 추정한다.

순위선택모형의 예로는 설문조사(questionaire survey)에서 강한 반대(strongly disagree), 반대, 중립(neutral), 찬성, 강한 찬성(strongly agree) 등의 의미로 종속변수가 사용되는 경우이다.

[그림 6] 서수적 선택과 임계치(Hill el al, 2008)

종속변수가 0, 1, 2,... 등 횟수를 나타낼 경우 카운트모형(models for count data)을 사용한다.

(4)

자료가 센서링(censored)되었다는 것은 관측치의 상당부분이 제한된 값(limited value)을 가짐을 의미한다.

센서자료(censored data).

연금 보험료 공제금액과 같이 잠재변수가 음의 값을 가지는 경우가 모두 0으로 나타나는 경우, 토빗(Tobit) 모형을 사용한다. 이 경우, 회귀함수는 더 이상 다음의 형태를 띠지 않는다.

E(y|x)=α+βx

추정해야 하는 잠재변수에 대한 회귀직선은 다음과 같다.

y*=x’β                 (4)

x : 가구특성

y=y*(y*>0)

y=0(y*≤0)

[그림 7] 센서링 데이터(Hill el al, 2008)

재정패널조사의 기본 분석틀은 다음과 같은 회귀모형으로 구성된다.

y=α + β‘X + ε          (5)

패널모형을 분석하는 방법의 하나인 고정효과(fixed-effects) 접근방법은 α를 각 가구원에 특징적인(group specific) 상수로 취급하는 방법이다. 즉, 소득세 공제 차이를 이 상수로 포착하여 패널데이터에 존재하는 가구원별 이질성(heterogeneity)을 고려한다.

이는 각 가구원간 존재하는 소득공제항목간의 차이를 상수항의 차이로 포착하여 설명한다.

반면, 본 연구에서 사용하는 임의효과(random-effects) 접근방법은 가구원별 이질성을 교란항으로 포착하여 분석한다. 즉, 가구원별 이질성을 다시 조사대상 전체 항목별 평균과 개별가구원 고유요인으로 분해하여 후자를 확률변수로 간주하여 이의 실현값을 찾아낸다.

본 연구에서는 고정효과 모형을 사용하지 않는다. 그 이유는, 고정효과모형의 가장 큰 단점인 시점간 불변인(time-invariant) 설명변수의 도입이 문제를 야기하기 때문이다. 즉, 이는 상수로 가정하는 고정효과와 식별이 불가능하게 만든다.

이제 한 예를 들어, 근로소득 공제항목 중 연금 및 보험료 금액의 분포를 나타내면 다음과 같다.

[그림 8] 연금 및 보험료 공제금액 분포

(CA102 연금 보험료 근로소득 공제금액)

<표 5> 근로소득공제항목간 상관계수

	CA002	CA004	CA005
CA002 금액 - 보험료(특별공제)	1.000	0.380	-0.278
CA004 금액 - 의료비		1.000	-0.354
CA005 해당 유무 - 교육비			1.000

향후 재정패널조사의 기본 분석틀은 다음과 같은 패널자료를 적용하는 회귀모형으로 구성된다. 다양한 측면에서 다변량 프로빗모형(multivariate probit model)은 유용성을 제공한다. 이는 방정식을 더함으로써 이변량 모형(bivariate probit model)을 결과가 둘이상 발생하는 변수로 확장한다. 이로써 패널자료에 대한 임의효과 프로빗모형을 설정할 수 있다.

y*=α + β‘X + ε, ε ~ N(0, [eqn: sigma ^{ 2}])

y = 1 if y*>0,

0 otherwise.

패널프로빗 모형은 Bertschek and Lechner(1998)에 기인한다. Butler and Moffit(1982) 접근법은 다양한 현실사례에 적용가능하다.

y*=α + β‘X + ε, ε ~ N(0, [eqn: sigma ^{ 2}])

y=Max(0, y)

패널모형을 분석하는 방법의 하나인 고정효과(fixed-effects) 접근적 토빗(panel Tobit model)방법은 α를 각 가구원에 특징적인(group specific) 상수로 취급한다. 즉, 공공부조 수급금액의 차이를 이 상수로 포착하여 패널데이터에 존재하는 가구원별 이질성(heterogeneity)을 고려한다. 이 모형은 최우추정법(maximum likelihood)에 의해 추정된다. 최근 반모수적 추정량(semiparametric estimator)이 개발되어 동태적 모형에 사용된다(Arellano 2001, Honorè and Kyriazidou 2000). 이를 통한 보다 바람직한 추정치의 도출은 향후 연구과제로 돌리기로 한다.

본 연구에서는 고정효과 모형을 사용하지 않는다. 그 이유는, 7차년도까지의 전체 DB구축의 어려움과 고정효과모형의 가장 큰 단점인 시점간 불변인(time-invariant) 설명변수의 도입이 문제를 야기하기 때문이다. 즉, 이는 상수로 가정하는 고정효과와 식별이 불가능하게 만든다.

4. 패널조사 항목별 실증분석 - 한계효과

다음의 회귀분석은 로그-선형(log-linear) 형태를 띤다. 따라서, 추정계수는 소득활동 참가가 약 164% 정도의 공제금액 포함확률 증가를 가져옴을 알 수 있다. 추정결과중 직관과 맞지않는 확률추정치의 도출은 선형확률모형(LPM) 이 가지는 단점에서 기인한다.

재정패널조사는 예(=1)인 경우 1을, 아니오(=0)일 경우 2의 값을 부여한다.(1↔1, 0↔2) 따라서, 모든 회귀분석에서 계수추정치의 부호는 반대로 해석할 필요가 있음을 주의해야 한다. 또한, 추정결과표예서 아무런 다른 표기가 없는 경우, OLS 로 해석한다.

<표 6> 근로소득공제 여부에 대한 선형확률모형

LOG(C102) 연금 보험료 공제금액
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	4.895	0.126741	38.62324	0.0000
A001 소득활동 여부	-1.637	0.705664	-2.319877	0.0276**

주중 평균근무시간 증가가 연금 및 보험료 공제여부 확률에 미치는 영향은 추정계수 0.102 에 φ(bx)를 곱한 값과 같다.

예를 들어, 이 경우 φ(bx)의 평균을 구해보면 약 –1.85가 도출된다.

<표 7> 근로소득공제 여부에 대한 선형확률모형

C101 연금 보험료 공제여부
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	0.881	0.170426	5.170092	0.0000
AA020 평균 근무시간(목요일)	-0.102	0.020920	-4.902575	0.00**

주중 평균근무시간 증가가 연금 및 보험료 공제여부 확률에 미치는 영향은 추정계수 0.427 에 λ를 곱한 값과 같다.

예를 들어, 이 경우 λ의 평균을 구해보면 약 –3.3가 도출된다.

<표 8> 근로소득공제 여부에 대한 이산종속변수 추정

C101 연금 보험료 공제여부
Method: ML/QML - Poisson Count (Quadratic hill climbing)
Variable	Coefficient	Std. Error	z-Statistic	Prob.
C	0.015	0.990634	0.016059	0.9872
AA020 평균 근무시간(목요일)	-0.427	0.173449	-2.464111	0.0137**

5. 패널조사 가구특성 및 공제항목별 실증분석

응답자의 일자리(직무) 유형은 평일 및 휴일 근무시간과 유의한 상관관계가 있다.

<표 9> 가구특성에 대한 다항종속변수 추정

Dependent Variable: AA009 현재 주된 일자리 - 주로 하는 일
Method: ML/QML - Poisson Count (Quadratic hill climbing)
Variable	Coefficient	Std. Error	z-Statistic	Prob.
C	2.065	0.128672	16.04885	0.0000
AA021 평균 근무시간(금요일)	-0.058	0.016947	-3.433191	0.0006**
AA023 평균 근무시간(일요일)	0.051	0.013484	3.830474	0.0001**

주된 일자리 유형(11유형)이 연금 및 보험료 공제여부 확률에 미치는 영향은 유의하게 나타났다.

<표 10> 근로소득 공제여부에 대한 선형확률모형

CA101연금 보험료 공제여부(0 1)
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	0.909	0.075419	12.05870	0.0000
AA009 현재 주된 일자리 - 주로 하는 일	0.036	0.015593	2.352097	0.0252**

특별공제 여부를 통제(statistically control)한 후 휴일 근무시간 증가는 공제여부 확률에 음의  영향을 미치는 것으로 나타났다. 공제여부 확률에 미치는 영향은 추정계수에 φ(bx)=0.06 를 곱한 값과 같다.

<표 11> 근로소득 공제여부에 대한 프로빗 이항모형

Dependent Variable: C101연금 보험료 공제여부
Method: ML - Binary Probit (Quadratic hill climbing)
Variable	Coefficient	Std. Error	z-Statistic	Prob.
C	-1.825	0.498	-3.666	0.000
C001보험료 (특별공제)	-0.481	1.113	-0.432	0.666
AA023평균 근무시간(일요일)	0.132	0.068	1.951	0.051*

보험료 특별공제 여부확률은 공제자료 제출여부와 음의 관계를 가지는 것으로 나타났다.

공제여부 확률에 미치는 영향은 추정계수에 φ(bx)=0.446 를 곱한 값과 같다.

<표 12> 근로소득 특별공제여부에 대한 프로빗 이항모형

C001보험료(특별공제)
Method: ML - Binary Probit (Quadratic hill climbing)
Variable	Coefficient	Std. Error	z-Statistic	Prob.
C	-2.530	0.650154	-3.891489	0.0001
A13 소득공제 근거자료 제출여부	0.910	0.209128	4.352395	0.0000**

개인연금저축 공제여부는 평균 근무시간과 정의 관계를 가지는 것으로 나타났다.

<표 13> 근로소득 공제여부에 대한 선형확률모형

CA011해당 유무 - 개인연금저축
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	2.041	0.047787	42.72449	0.0000
A18 평균 근무시간 (화요일)	-0.054	0.029703	-1.849090	0.0737*

의료비 공제금액은 평균 근무시간과 정의 관계, 연금보험료 공제금액과 음의 관계, 종사상 지위와 유의한 관계를 가지는 것으로 나타났다.

<표 14> 근로소득 공제금액에 대한 회귀분석모형

CA004금액 - 의료비
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	3817.826	1364.112	2.798764	0.0489
AA020 평균 근무시간 (목요일)	-417.19	150.5864	-2.770480	0.0503*
C102 금액 - 연금 보험료	4.54	1.501914	3.023904	0.0390**
A05 종사상지위	-531.65	206.5946	-2.573433	0.0618*

주택자금 공제를 받는 가구는 개인연금저축 공제도 받는 것으로 나타났다.

<표 15> 근로소득 공제여부에 대한 선형확률모형

CA011해당 유무 - 개인연금저축
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	1.000	0.220	4.546	0.000
CA007 해당 유무 - 주택자금	0.500	0.093	5.396	0.000**
AA001 소득활동 여부	0.000	0.129	0.000	1.000

다른 가구특성을 통제한후 교육비 공제금액은 가구종사 사업내용과 관련을 가졌다.

<표 16> 근로소득 공제금액에 대한 회귀분석모형

Dependent Variable: CA006금액 - 교육비
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	475.14	339.7963	1.398314	0.2346
AA008사업내용	-72.65	24.28165	-2.992254	0.0402**
C102금액 - 연금 보험료	-0.96	2.452282	-0.394281	0.7135
A05종사상지위	-164.87	170.5500	-0.966746	0.3884
A04가구원 번호	969.12	783.2683	1.237279	0.2837

근거자료를 제출할수록 최종 결정세액은 증가하였다. 직관과 맞게 연금보험 및 저축 공제는 결정세액을 유의하게 줄인 것으로 나타난다. 타 요인을 통제한후 교육비 공제는 결정세액을 유의하게 줄인 것으로 나타난다.

<표 17> 결정세액에 대한 회귀분석모형

CA027납부 세금(결정세액)
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	193.03	68.12783	2.833447	0.0080
A13근거자료 제출여부	-48.29	24.54658	-1.967406	0.0581*
C101 연금보험 공제여부	-66.96	155.3978	-0.430913	0.6695

Dependent Variable: CA027납부 세금(결정세액)
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	146.23	66.71049	2.192111	0.0360
A18 평균근무시간(평일)	-8.44	38.70004	-0.218101	0.8288
C001 연금보험 공제여부(0 1)	-141.89	75.15613	-1.887979	0.0684*

CA027납부 세금(결정세액)
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	496.8245	159.1593	3.121556	0.0039
A001 평소 소득활동 여부	-29.67043	207.6832	-0.142864	0.8873
CA013해당 유무 - 연금저축	-233.57	86.78155	-2.691552	0.0114**

Dependent Variable: CA027납부 세금(결정세액)
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	1392.255	218.3537	6.376144	0.0000
A001평소 소득활동 여부	-38.18465	155.6200	-0.245371	0.8078
CA103해당 유무 - 연금저축	-677.0350	111.7461	-6.058692	0.0000**

CA027납부 세금(결정세액)
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	467.2413	132.3301	3.530875	0.0013
A001평소 소득활동 여부	-9.927048	202.9852	-0.048905	0.9613
CA005 해당 유무 - 교육비	-228.65	75.26892	-3.037869	0.0048**

연금보험료 공제여부는 교육비 공제여부와 음의 관계를 가진다. 연금보험료 금액과 휴일 근무시간은 교육비 공제여부와 음의 관계를 가진다. 휴일 근무시간을 통제한후 교육비 공제여부는 휴일 근무시간과 음의 관계를 가지는 것으로 나타난다. 요약하면, 교육비 공제여부는 기부금, 연금저축, 신용카드 공제여부와 양의 관계를, 연금보험료 금액과 음의 관계를 가진다. 근로소득 최종 결정세액은 교육비 공제여부와 음의 관계를 가진다.

앞에서도 부연설명했듯이, 본 연구에서는 종속변수가 Yes 인 경우 1의 값을 그대로 사용하고, No 인 경우 0 대신 원자료상의 2의 값을 그대로 사용하였다. 따라서, 프로빗모형에서 한계효과의 부호는 항상 반대로 해석할 필요가 있다. 즉, (사후적으로) 결정세액이 큰 가구는 교육비의 근로소득 공제를 받을 확률이 크다고 볼 수 있다.

<표 18> 근로소득 공제여부에 대한 선형확률모형- 교육비

CA005해당 유무 - 교육비
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	1.511	0.091261	16.56697	0.0000
AA023평균 근무시간(일요일)	-0.013	0.015474	-0.855984	0.3988
C001 해당 유무 - 연금 보험료	0.512	0.144443	3.548328	0.0013**

CA005해당 유무 - 교육비
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	2.049	0.138210	14.82627	0.0000
AA023평균 근무시간(일요일)	-0.087	0.032030	-2.743611	0.0107**
C102금액 - 연금 보험료	-0.001	0.000702	-2.578273	0.0157**

CA005 해당 유무 - 교육비
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	2.085	0.209313	9.962535	0.0000
AA023 평균 근무시간(일요일)	-0.066	0.034575	-1.912536	0.0728*
CA002 금액 - 보험료(특별공제)	-0.002	0.000750	-2.875391	0.0105**

CA005 해당 유무 - 교육비
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	1.793	0.080859	22.17933	0.0000
AA023 평균 근무시간(일요일)	-0.011	0.016062	-0.745104	0.4620
CA027 근로소득에 대한 납부 세금(결정세액)	-0.001	0.000334	-3.069369	0.0045**

6차년도와 7차년도 자료를 통합한 패널데이터에 대한 임의효과 모형추정결과는 다음과 같다. 생산가능활동 인구에 편입될수록 연금보험료 근로소득과 종합소득 공제확률이 증가하였다.

<표 19> 근로소득 및 종합소득 공제여부에 대한 임의효과 패널모형- 연금보험료

CA001 연금보험료 근로소득공제여부
Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-1.216	0.739	-1.647	0.102
A01 15세이상 여부	2.628	0.410	6.404	0.000**
Random Effects (Cross)

DA001 연금보험료 종합소득공제 여부
Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	2.354	0.164	14.365	0.000
A01 15세이상 여부	(0.617)	0.087	(7.064)	0.000**

종사상 지위를 통제한후 연금보험료 종합소득 공제금액은 특별공제 보험료 금액과 정의 관계를 가졌다

<표 20> 종합소득 공제금액에 대한 고정효과 패널분석모형- 연금보험료

DA002 연금보험료 공제금액
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	164.113	125.410	1.309	0.194
AA005종사상지위	(61.897)	63.088	(0.981)	0.329
CA002 특별공제 보험료	0.233	0.057	4.087	0.000**
Fixed Effects (Cross)

기부금 종합소득 공제금액은 가구원의 일자리 성격과 관련을 가지며 의료비 공제여부 및 금액과 유의한 정의 관계를 가졌다.

<표 21> 종합소득 공제금액에 대한 고정효과 패널분석모형- 기부금

DA004 기부금 공제금액
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	1331.645	117.096	11.372	0.008
AA008 주된 일자리 사업내용	(408.128)	73.341	(5.565)	0.031**
CA003 의료비 공제여부	(3.839)	0.830	(4.625)	0.044**
CA004 의료비 공제금액	3.509	0.398	8.808	0.013**
Fixed Effects (Cross)

의료비 종합소득 공제금액은 가구원의 일자리 성격과 관련을 가지며 의료비 공제여부과 유의한 음의 및 기부금 공제금액과 정의 관계를 가졌다.

<표 22> 근로소득 공제금액에 대한 고정효과 패널분석모형- 의료비

CA004의료비 공제금액
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-367.545	61.128	-6.013	0.027
AA008 주된 일자리 사업내용	116.638	14.740	7.913	0.016**
CA003 의료비 공제여부	1.109	0.151	7.341	0.018**
DA004기부금 공제금액	0.278	0.032	8.808	0.013**
Fixed Effects (Cross)

투자조합 출자여부, 의료비, 교육비, 기부금, 개인연금저축, 연금저축, 소득공제여부 등이 종합소득공제에 해당되는지 여부는 본조사 참여차수와 유의한 음의 관계를 지닌다. 기부금의 공제여부는 또한 평소 소득활동 여부와도 유의한 음의 관계가 있다.

<표 23> 종합소득 공제여부에 대한 선형확률모형- 개인연금저축 및 기부금

Dependent Variable: DA005_SEVEN 종합소득공제 해당 유무 - 개인연금저축
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	2.000	3.24E-16	6.18E+15	0.0000
A18 최초 본조사 참여 차수	8.33E-16	2.42E-16	3.444343	0.0031**
DA003_SEVEN 해당 유무 - 기부금
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	2.000	2.26E-15	8.83E+14	0.0000
AA001_SEVEN 평소 소득활동 여부	7.94E-15	1.97E-15	4.022463	0.0009**

표준공제 여부와 납부(결정)세액은 주간 및 평일(휴일) 근로시간과 유의한 관계가 있다. 종합소득공제항목중 표준공제 해당여부는 평일 근무시간과 통계적으로 유의한 (음의) 관계를 지닌다.

<표 24> 종합소득 공제여부에 대한 선형확률모형- 표준공제

Dependent Variable: DA013 해당 유무 - 표준공제
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-0.624	0.899178	-0.694241	0.4989
P07AA016 지난 일주일 총 근로일수	0.629	0.229926	2.738601	0.0160**
P07AA018 평균 근무시간(화요일)	-0.159	0.063006	-2.536777	0.0237**

Dependent Variable: DA013 해당 유무 - 표준공제
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-0.824	0.910457	-0.905171	0.3807
P07AA016 지난 일주일 총 근로일수	0.069	0.124440	0.560911	0.5837
P07AA019 평균 근무시간(수요일)	0.219	0.080747	2.717364	0.0167**

Dependent Variable: DA013 해당 유무 - 표준공제
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-0.824	0.910457	-0.905171	0.3807
P07AA016 지난 일주일 총 근로일수	0.069	0.124440	0.560911	0.5837
P07AA020 평균 근무시간(목요일)	0.219	0.080747	2.717364	0.0167**

Dependent Variable: DA013 해당 유무 - 표준공제
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	1.626	0.837470	1.941719	0.0726
P07AA016 지난 일주일 총 근로일수	-0.066	0.165934	-0.400578	0.6948
P07AA022 평균 근무시간(토요일)	0.058	0.028802	2.048096	0.0598*

Dependent Variable: DA013 해당 유무 - 표준공제
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-0.791	0.847846	-0.933005	0.3666
P07AA020 평균 근무시간(목요일)	0.232	0.079023	2.943284	0.0107**
P07AA021 평균 근무시간(금요일)	0.027	0.042979	0.630873	0.5383

Dependent Variable: DA013_SEVEN 데이터변수뒤에 부과되는 _six, _seven 등은 패널자료처리시 부기되는 6차년도, 7차년도의 의미를 지닌다. 종합소득공제] 해당 유무 - 표준공제
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-0.464655	0.741386	-0.626739	0.5409
AA009 현재 주된 일자리 - 주로 하는 일	-0.028111	0.045182	-0.622172	0.5438
AA020 평균 근무시간(목요일)	0.238760	0.080445	2.968001	0.0102**

납부(결정)세액은 평일근무시간과 음의 관계를 지녀, 근로소득세의 역진적(regressive) 성격을 볼 수 있다.

<표 25> 종합소득 결정세액에 대한 회귀분석모형- 납부세금

Dependent Variable: DA017_SEVEN 납부 세금(결정세액)
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	339.30	131.9677	2.571145	0.0232
AA009 현재 주된 일자리 - 주로 하는 일	-6.035	7.016254	-0.860240	0.4052
AA020 평균 근무시간(목요일)	-25.00	12.22902	-2.044474	0.0617*
AA021 평균 근무시간(금요일)	-7.053	6.676715	-1.056499	0.3100

Dependent Variable: DA017_SEVEN 납부 세금(결정세액)
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	314.80	127.6550	2.466062	0.0272
AA020 평균 근무시간(목요일)	-26.983	11.89801	-2.267923	0.0397**
AA021 평균 근무시간(금요일)	-5.864	6.471120	-0.906308	0.3801

응답자의 자료제출 여부가 연금저축 및 신용카드 사용금액 공제여부와 결정세액에 영향을 준다. 또한, 조사시 본인의 응답여부가 기타항목 공제여부에 영향을 준다.

<표 26> 근로소득 공제여부에 대한 선형확률모형- 연금저축, 신용카드, 기타항목

P07CA013 해당 유무 - 연금저축
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	1.445	0.265	5.459	0.000
A001 평소 소득활동 여부	0.425	0.406	1.049	0.303
A04 가구원번호	-0.022	0.075	-0.291	0.773
A05 본인 응답여부	0.042	0.140	0.298	0.768
A13 소득공제 근거자료 제출여부	0.132	0.046	2.886	0.007**

P07CA017 해당 유무 - 신용카드 등 사용금액
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	1.178	0.293	4.026	0.000
A001 평소 소득활동 여부	0.629	0.448	1.403	0.171
A04 가구원번호	0.055	0.083	0.654	0.518
A05 본인 응답여부	-0.108	0.155	-0.698	0.491
A13 소득공제 근거자료 제출여부	0.192	0.050	3.803	0.001**

P07CA023 근로소득공제 해당 유무 - 기타
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	2	9.29E-16	2.15E+15	0
A001 평소 소득활동 여부	1.36E-15	1.47E-15	0.930016	0.3598
A04 가구원번호	9.01E-16	2.71E-16	3.323497	0.0024**
A05 본인응답여부	1.90E-15	5.13E-16	3.699207	0.0009**

<표 27> 근로소득세 결정금액에 대한 회귀분석모형

Dependent Variable: P07CA027 근로소득에 대한 납부 세금(결정세액)
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	327.5712	148.4636	2.206407	0.0354
A001 평소 소득활동 여부	-161.873	227.4061	-0.71183	0.4823
A04 가구원번호	-35.0285	42.29466	-0.8282	0.4143
A05 본인응답여부	-49.6194	78.52144	-0.63192	0.5324
A13 소득공제 근거자료 제출여부	-46.0214	25.56249	-1.80035	0.0822*

민간 퇴직연금소득과 종합부동산세 공제여부는 공제자료 제출여부와 관련이 있다.

<표 28> 민간연금보험금 소득에 대한 제한 종속변수모형
(Tobit Model for Censored Data)- 가구특성

Dependent Variable: H07BA015 민간연금보험 - 퇴직연금 소득 유무
Method: ML - Censored Normal (TOBIT) (Quadratic hill climbing)
Variable	Coefficient	Std. Error	z-Statistic	Prob.
C	1.457	0.218	6.692	0.000
A13소득공제 근거자료 제출여부	-0.117	0.064	-1.818	0.069*
Error Distribution
SCALE:C(3)	0.388	0.059	6.633	0.000

<표 29> 종합부동산세 부과여부에 대한 선형확률모형- 가구특성

H07BA125 종부세 부과 여부
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	2	2.86E-15	7.00E+14	0
A13소득공제 근거자료 제출여부	2.43E-15	6.71E-16	3.626291	0.0023**
AA024	0	1.44E-15	0	1

토지관련 재산세 고지금액과 관련된 가구특성은 존재하지 않았지만, 건물관련 금액은 본인응답여부와 관계가 있다.

<표 30> 토지 및 건물재산세 고지금액에 대한 제한 종속변수모형
(Tobit Model for Censored Data)- 가구특성

H07BA457 재산세 고지 금액01 - 토지
Method: ML - Censored Normal (TOBIT) (Quadratic hill climbing)
Variable	Coefficient	Std. Error	z-Statistic	Prob.
C	4.250	1.019	4.172	0.000
A001 소득활동 여부	-3.250	2.278	-1.427	0.154
Error Distribution
SCALE:C(3)	2.037	0.644	3.162	0.002**

H07BA467 재산세 고지 금액01 - 건물
Method: ML - Censored Normal (TOBIT) (Quadratic hill climbing)
Variable	Coefficient	Std. Error	z-Statistic	Prob.
C	203.5	10.5	19.38095	0
A05 본인응답여부	-97.5	6.062178	-16.0833	0**
Error Distribution
SCALE:C(3)	4.949	2.68E+08	1.84E-08	1

<표 31> 거주지 총면적에 대한 고정효과모형(Fixed Effects for Panel Data)

- 가구원 특성

Dependent Variable: BA012 아파트, 연립주택, 오피스텔 총 면적 (㎡)
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	107.557	39.261	2.740	0.010
AA006 현재 주된 일자리 -근무시간 형태	(54.160)	32.234	(1.680)	0.102
AA008 현재 주된 일자리 -사업내용	5.253	2.067	2.541	0.016**
Fixed Effects (Cross)
_SEVEN--C	(0.000)
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)

<표 32> 다주택 소유에 대한 고정효과모형(Fixed Effects for Panel Data)

- 가구원 특성

Dependent Variable: BA015 거주주택 외의 소유주택 채수
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	1.090909	4.77E-16	2.29E+15	0
AA006현재 주된 일자리 - 근무시간 형태	2.11E-15	9.09E-16	2.317136	0.0536*
AA008현재 주된 일자리 - 사업내용	-1.57E-16	6.27E-17	-2.50777	0.0405**
Fixed Effects (Cross)
_SIX--C	0.909091
_SEVEN--C	-0.09091
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)

Dependent Variable: BA015 거주주택 외의 소유주택 채수
Method: Pooled Least Squares
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	1.080	0.018	58.979	0.000**
AA008 현재 주된 일 자리 사업내용	0.005	0.002	2.421	0.042**
AA006현재 주된 일자리 근무시간 형태	-0.100	0.004	-26.937	0.000**

실증분석 결과의 주요 사항을 요약하면 다음과 같다.

1) 전체적으로 가구원 특성과 근로소득 및 종합소득공제간 통계적으로 유의한 관계가 있다.

2) 최종결정세액에 영향을 미치는 요인은 다음과 같다:
근거자료 제출여부, 연금보험 및 저축 공제여부, 교육비 공제여부 등.

Ⅲ. 최적소득세 및 바람직한 운영방안

1. 바람직한 소득세 공제제도 개선방안

한편, 세금을 직접 깎아주는 형태의 공제제도가 세액공제(tax credit)이다. 이에는 배당소득세액공제, 기장세액공제, 저축세액공제, 근로소득 세액공제 등이 있다.

과세대상이 근로소득인 경우, 소득공제(deduction)외에 다시 세액공제를 해주고 있다.

두가지 공제제도중 어떤 형태를 취해야 하는가는 행정절차의 단순성과 최저생계비를 적절히 고려하여 신중하게 결정하여야 한다. 이 경우, 정부의 재정수지를 고려하여 세수측면도 고려할 필요가 있다.

일반적으로 소득세의 세원(tax base)이 되는 소득은 조세납부액 산정시 소득공제(deduction)에 의해 규모가 작아진다. 부유층이 공제규모가 크기 때문에 소득계층의 실제부담률을 알려면 공제전 소득에 대한 세율, 즉 실효세율(effective tax rate)을 구할 필요가 있다.

사회후생을 극대화하는 최적소득세와 관련하여 우선 제도적 개선방안을 모색해 볼 수 있다.

첫째, 공제항목이 많아 조세제도가 복잡하므로 단순화할 필요가 있다. 조세행정의 측면에서 소요되는 비용은 조세징수와 관련된 행정당국의 비용과 납세자의 납세비용(compliance)를 들 수 있다. 이러한 비용을 최소화하는 조세제도가 가장 바람직하다. 또한, 소득구간(income bracket)이 너무 많은 것도 조세제도가 복잡해지는 문제를 야기한다.

최근 단일세율소득세(flat rate income tax)의 아이디어가 제시되고 있다. 이는 각종 공제제도를 활용한 합법적 조세회피(절세 tax avoidence)를 막을수 있다는 것이다. 또한, 인적공제를 이용하여 면세점을 높이면 누진성도 달성할 수 있다고 한다.

둘째, 소득공제(deduction)내 인적공제(human exemption) 규모는 최저생계비 수준을 고려하여 지나치게 크게 산정할 필요는 없다. 즉, 조세수입이 줄어드는 문제도 동시에 고려하여야 한다.

셋째, 과세단위의 선택이 문제가 된다. 즉, 개인별 혹은 가족별 등 어떤 단위로 과세를 해야 하는가의 문제이다. 과세단위의 선택이 복잡해지는 것은 한계소득세율이 상승하는 구간의 경우, 이러한 양상이 나타난다. 이 부분은 다음 항에서 다시 언급하기로 한다.

넷째, 우리나라의 경우 금융소득종합과세가 1996년 시행되었다. 이자소득과 배당소득의 경우, 분리과세율은 14%, 1인당 2천만원 초과분은 종합과세된다. 자본소득에 대한 소비과세원리 적용범위를 넓히며 저율로 분리과세할 필요가 있다. 2014년 세법개정안에 따르면, 기업의 근로소득(지급) 증가분에 대해 세액공제가 이루어지며 배당소득에 대해서는 (원천)분리과세율은 인하된다. 이같이 일부 이자소득과 배당소득이 분리과세되어 근로소득과 다른 취급을 받는 사례가 있다. 이 경우 높은 한계세율에 직면한 납세자는 조세부담이 현저히 줄어들 수 있다. 이는 모든 종류의 요소소득이 합산되어 소득세가 부과되어야 하는 원리에 배치된다.

또한, 사내유보금에 대한 과세가 추가된다.

<표 33> 소득세 공제제도(2010, 국세청 홈페이지)

	가족1인	4인가족(누적)
기본공제	150	600
근로소득공제 연금공제
특별공제		2083

<표 34> 자본소득세 제도와 2014년 세법개정안(허핑턴포스트, 기획재정부)

2. 소득세 최적 운영방안모색

일반적으로 직접세(소득세)와 간접세(물품세)간 효율성 상실의 측면에서 직접세가 우월한 것으로 알려져 있다. 그러나, 이는 추가적인 논의를 필요로 한다. 즉, 일반적인 두 상품(n=2)외에 여가(leisure)라는 상품을 추가하면 직접세가 우월하다는 주장을 할 수 없게 된다. 또한, 소득세를 지출세(expenditure tax; 대인세 personal tax)로 대체하자는 의견이 존재한다. 그 근거는 소득세가 시점간 자원배분(intertemporal resource allocation)과정에서 교란을 일으킨다는 것이다.

소득세제를 시행하더라도 발생하는 개인별(가구원) 또는 가족별(가구)과 같은 과세단위의 선택에 대해 개선방안을 살펴보자. 이는 싱글세라는 용어사용을 유발하는 측면이 있다.

첫째, 선택이 어려움을 야기하는 이유는 수평적 공평성(horizontal equality)과 결혼중립성(marriage neutrality)의 두 원칙을 동시에 만족시킬 수 없다는 데 있다. 부부의 소득분할(income splitting) 허용도 결혼결정 중립성의 원칙에 위배될 수 있다.

둘째, 가족을 과세단위로 삼으면 주부의 근로의욕에 악영향을 끼칠 수 있다.

이상으로 본 연구의 결과를 간단히 요약하면 다음과 같다.

첫째, 조세정책당국의 중장기 조세정책은 비과세 및 감면제도 합리화(공평과세)에 초점이 맞혀져 있다. 그러나, 실상 어떻게 비합리적이어서 어떤 방향으로 개혁이 이루어져야 하는가에 대해서는 의견의 일치를 보기 힘든 상황이다. 향후 제정패널조사를 통해 각종 공제제도에 대한 실증적 자료가 축적되면 보다 현명한 정책결정을 할 수 있는 기초자료 및 정보가 제공될 것이다.

둘째, 법인세 증세와 소득세 감세는 소득재분배 기능을 잘 수행한다는 성급한 비합리적 추론을 멈춰야 한다. 모든 조세제도의 궁극적 목표는 효율성과 공평성의 조화에 있음을 잊지 말아야 한다.

<표 35> 공제제도 합리화(기획재정부)

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제5세션

Ⅴ-1. 생애주기, 직업, 고용형태가 가계자산 구조에
미치는 영향에 관한 연구
발표 : 최희원(농협경제연구소)

Ⅴ-2. Stata를 활용한 효율적인 재정패널(NaSTaB)데이터 구축
발표 : 민인식(경희대 경제학과)

Ⅴ-3. 통일세에 대한 납세자의 인식 분석
발표 : 김우철(서울시립대 세무학과)

신영효(한국조세재정연구원)

2015년 재정패널 학술대회

생애주기, 직업, 고용형태가 가계자산 구조에 미치는 영향에 관한 연구

❚최 희 원

* 저자 : 농협중앙회 차장(phdwon@gmail.com)

차    례

Ⅰ. 서론 : 연구의 필요성	405

Ⅱ. 이론적 배경	406

1. 생애주기투자	406

Ⅲ. 연구방법	408

1. 자료의 정의	408

2. 자산의 구분	409

Ⅳ. 분석결과	410

1. 자료의 인구통계학적 특징	410

2. 가설검증	411

Ⅴ. 결론 및 시사점	417

1. 분석결과 요약	417

2. 시사점	417

참고문헌	419

생애주기, 직업, 고용형태가 가계자산 구조에 미치는 영향에 관한 연구

최 희 원

요 약
	생애주기 투자 (Life cycle investment)에 따르면 노후대비를 위한 자산배분은 현재 연령과 은퇴 시까지의 기간에 따라 결정되고, 은퇴까지의 기간이 길어 인적자산 비중이 높은 젊은 계층은 금융자산 중 위험자산 투자 비중을 높일 필요가 있으며, 은퇴가 가까운 사람은 손실을 만회할 수 있는 기회가 적어져 위험자산 비중을 낮춰야 한다고 주장하고 있다. 본 연구는 이러한 이론적 근거를 바탕으로 우리나라 가계의 자산을 안전금융자산, 위험금융자산, 자가주택자산, 기타실물자산으로 구분하여 생애주기와 인적자원의 질적 요소인 직업과 고용형태에 따라 어떤 차이가 있는지를 분석하였다. 분석결과 생애주기(연령대)애 따라 가계자산 항목의 평균보유액 차이가 있다는 것과 직업 및 고용형태에 따라서도 자산 평균보유액의 차이가 있다는 것을 검증하였다. 하지만, 생애주기에 적합한 자산 포트폴리오 즉, 연령대가 젊을수록 위험금융자산을 선호하는 현상은 나타나지 않아 장기적인 관점에서 개선 필요성이 있다는 것을 밝혔다.

Ⅰ. 서론 : 연구의 필요성

국가 전체적으로 높아지고 있는 인구 고령화 추세와 평균수명 증가 등으로 가계의 은퇴(퇴직)를 대비한 자산축적이 매우 중요한 이슈로 대두되고 있다. 은퇴대비자산 축적은 크게 국민연금, 공무원연금 등의 공적연금, 개인적으로 축적하는 개인연금저축, 연금보험, 연금신탁, 일반저축, 주식 및 채권투자 등의 금융자산과 부동산 등의 실물자산으로 구분할 수 있다. 공적연금은 국가정책적인 차원의 영역인 반면, 국민경제에서 가계가 축적하는 자산의 포트폴리오는 생애주기에 따라 상이한 형태를 나타낼 것으로 보인다.

본 연구에서는 생애주기(연령대)에 따른 가계자산의 구성을 분석하고자 한다. 더불어, 직업과 고용형태에 따라 가계의 자산구조가 어떻게 영향을 받는지를 분석하여 생애주기와 인적자산의 질에 따른 가계자산구조의 차이가 있는지 여부를 살펴보고자 한다.

Ⅱ. 이론적 배경

1. 생애주기투자

생애주기 투자(Life Cycle Investment)는 은퇴를 대비하기 위한 투자에서 개인의 금융자산 투자위험성향은 현재의 연령과 은퇴시점까지의 기간에 의해 결정된다는 가설로 은퇴시점까지의 기간이 길어 인적자산 비중이 높은 젊은 계층의 경우 금융자산 투자위험을 높일 수 있고, 은퇴시점이 가까울수록 손실을 만회할 수 있는 능력이 낮아지므로 투자위험을 낮추는 것이 바람직하다. 즉, 은퇴자산 축적 시 은퇴까지의 기간뿐만 아니라 자기 자신이 은퇴시점까지 벌어들일 수 있는 미래소득의 현재가치인 인적자산(Human Capital)을 고려해서 금융자산 포트폴리오를 구성해야 한다. 인적자산은 고용형태(고용의 안정성) 및 소득수준에 따라 질적인 차이를 나타내는 것으로 볼 수 있고, 이는 결국 은퇴 대비 자산 축적을 위한 금융자산 포트폴리오 구성에 중요한 영향을 미치는 요인으로 작용하는 것으로 유추할 수 있다. 따라서 은퇴까지의 기간이 길어 인적자산 비중이 높은 젊은 계층의 경우 투자위험을 높일 수 있으나 은퇴가 가까워질수록 손실을 만회할 수 있는 능력이 적어져 투자위험을 낮춰야 한다.

미국의 경우 퇴직연금(401K)의 대부분은 투자자를 위해 생애주기 펀드를 제공하고 있으며 가입자가 펀드 선택을 하지 않을 경우 자동적으로 생애주기 펀드가 선택된다. 구체적으로는, 자산 배분을 위해 금융자산을 투자위험에 따라 위험자산/안전자산으로 구분하고, 국내/해외 주식을 위험자산으로 장단기 예･적금, 채권 그리고 물가연동채권 등을 안전자산으로 분류하여 투자하고 있다. 생애주기 펀드는 연령이 높을수록 위험자산 보유 비율이 낮아지는 것을 특징으로 하고 있다. 그림의 경우 위험자산 투자비중은 30세에 90%, 50세 78%이나 75세 이후 40%로 하락하는 것을 나타내고 있다.

[그림 1] 생애주기 연령별 펀드 투자 자산 배분

연령

국내주식

해외주식

장기 예․적금/채권

단기 예․적금/채권

물가연동 채권

[그림 2] 40대와 60대의 자산 포트폴리오 구성 비교(예)

출처: TIAA CREF

Campbell and Viceira (2002)는 전략적 자산 배분을 위해 금융자산뿐 아니라 인적자산도 특징에 따라 안전 자산과 위험 자산으로 구분하고, 은퇴자산 축적을 위한 금융자산의 배분에는 은퇴까지의 기간 뿐 아니라 보유하고 있는 인적자산의 성격이 영향을 미친다고 주장하였다. 즉, 급여수준과 근무기간이 안정적인 근로자의 인적자산은 예·적금 혹은 채권 같은 안전자산의 역할을 하는 반면 급여수준과 근무기간이 불안정적인 경우 인적자산은 위험자산의 역할을 하는 것으로 볼 수 있다. 생애주기 펀드개념은 개인이 은퇴시점까지 안정적인 소득을 창출하는 것을 기본전제로 하고, 인적자산이 안전자산이라고 가정하기 때문에 인적자산이 많은 젊은 연령의 경우 위험금융자산 투자 비중을 높일 수 있는 반면, 직업이 불안정적일 경우 인적자산이 위험자산의 역할을 하기 때문에 젊은 연령이라 하더라도 주식 투자를 회피하고 안전자산 투자를 선호할 유인이 존재하게 된다.

본 연구는 이러한 이론적 배경을 바탕으로 조세정책연구원의 2014년 재정패널조사 데이터를 활용하여 다음과 같은 가설을 검증하고자 한다.

가설 1. 생애주기(연령대)는 가계자산 포트폴리오에 영향을 미칠 것이다.

가설 2. 가계의 자산 포트폴리오는 직업, 고용형태 등의 인적자산의 질에 영향을 받을 것이다.

가설 3. 가계자산 포트폴리오 중 위험금융자산은 연령대가 낮을수록 높을 것이다.

Ⅲ. 연구방법

1. 자료의 정의

본 연구의 자료는 2014년도 재정패널 데이터 중 가계용 횡단자료를 기준으로 분석하였다. 전체 응답자 중 가구주의 소득과 직업이 확인되는 4,441개의 자료를 기준으로 분석하였다. 분석을 위해 연령대는 30대 이하, 40대, 50대, 60대 이상의 4개 군으로 나누었고, 직업은 관리･사무직군, 서비스･판매･기능직군, 단순노무·전업주부･무직(퇴직 포함)의 3개 군으로 누었으며, 고용형태는 상용직 근로자, 임시직 근로자(일용직포함), 자영업, 고용원을 둔 사업주 4개 군으로 분류하였다.

2. 자산의 구분

미국의 생애주기펀드(life cycle fund. 2015)의 자산구분은 미국 국내주식, 해외주식, 장기 예･적금/채권, 단기 예･적금/채권, 물가연동채권 등으로 구분하고 있고, Emily Kao(1996)는 미국 가계를 중심으로 연구한 논문에서 금융자산을 유동성 기준으로 구분하여 현금, 수표계좌, 정기적금/예금 등을 유동성금융자산(Liquid financial assets)으로, CD, 주식, 채권, 편드, 연금, 생명보험 등을 비유동성 금융자산으로 구분하였으며, 자가평가액(housing equity)를 중요한 자산으로 보았다(배미경, 2006).  우리나라 가계자산 구성과 관련하여 박주영·최현자(1999)는 가계자산을 크게 안전자산, 위험자산, 그리고 실물자산의 세 가지 유형으로 구분하였고, 배미경(2006)은 가계자산을 금융자산과 실물자산으로 구분한 후, 은행의 요구불예금･저축성예금, 제2금융권 예･적금, 보험 등은 안전금융자산으로, 투자신탁회사･증권사 등의 각종 예금, 주식, 채권, 빌려준 돈 등을 위험금융자산으로 구분하였으며, 거주용 주택 및 임대료를 자가평가액으로, 기타 토지, 주택, 건물 등은 자가 이외의 실물자산으로 구분하였다.

본 연구에서는 선행연구를 참고로 하여 재정패널 조사항목 중 자산항목을 기준으로 4 가지 유형으로 구분하였다. 금융기관의 안정적인 예·적금과 주택마련 저축·펀드 등은 안전금융자산으로, 펀드(수익증권), 채권, 주식, 대여금, 기타 금융자산은 위험금융자산으로, 자가 소유주택의 시가와 전월세 세입자의 돌려받을 전월세보증금은 자가주택자산으로 구분하였다. 국내의 선행연구에서 돌려받을 전월세 보증금을 금융자산으로 구분하여 분석한 예도 있으나, 본 연구에서는 재정패널 자료의 자산항목을 기준으로 하여 자가주택자산에 포함하여 분석하였다. 마지막으로 자가 소유주택외의 부동산 등은 기타실물자산으로 구분하였다.

<표 1> 가계자산의 구분

구 분	내 용
안전금융자산	금융기관 예･적금, 저축성･연금성 보험, 주태마련저축·펀드
위험금융자산	펀드, 채권, 주식, 대여금, 기타금융자산 등
자가주택자산	자가소유주택 시가, 돌려 받을 전월세 보증금
기타실물자산	자가주택 이외의 토지, 건물, 상가 등 실물자산

자료 : 재정패널 자산항목을 기준으로 재분류

Ⅳ. 분석결과

1. 자료의 인구통계학적 특징

본 연구의 인구통계학적 특징은 아래 표와 같다.

<표 2> 자료의 인구통계학적 특징

(단위 : 명, 만원, %)

구 분		평균	표준표차
가구원수		2.94	1.291
월평균경상소득		362.31	287.187
구 분		빈도	백분율
성별	남자	3,670	82.6
	여자	771	17.4
	30대 이하	600	13.5
가구주 연령대	40대	1,110	25.0
	50대	1,120	25.2
	60대	1,611	36.3
직업군	관리･사무직군	1,339	30.2
	서비스･판매･기능직군	1,261	28.4
	단순노무･전업주부･무직(퇴직)	1,841	41.5
고용형태	상용직(임금근로자)	1,848	52.4
	임시직(임금근로자)	512	14.5
	고용원 없는 자영업	954	27.0
자가소유여부	고용원을 둔 사업주	215	6.1
	소유	2,711	61
	비소유	1,730	39

2. 가설검증

가. 분산분석(ANOVA)

본 연구의 가설을 검증하기 위하여 연령대별, 직업군별, 고용형태별 월평균 경상소득, 안전금융자산, 위험금융자산, 자가주택자산 및 기타실물자산의 평균 차이를 ANOVA 분석을 통해 검증하였다. 이는 생애주기뿐만 아니라 인적자산의 질에 따른 차이를 보기 위한 것이다.

먼저, 생애주기(연령대)별 경상소득 및 가계자산의 평균값 차이를 검증하였다.

월평균 경상소득은 50대 > 40대 > 30대 > 60대 순이고, 사후검증 결과 40대~60대 對 30대 간의 차이와 40대~50대 對 60대 간의 평균값 차이가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 경제적 활동이 가장 활발한 시기인 40대~50대의 경상소득이 높은 것을 반영하는 것으로 유추된다.

안전금융자산의 경우, 60대 > 50대 > 40대 > 30대 순이고, 사후검증 결과 30대 對 40대~60대 간의 평균값 차이가 통계적으로 유의하게 나타난 반면, 40대, 50대, 60대 간의 평균값 차이는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다.

위험금융자산의 경우, 60대 > 50대 > 30대 > 40대 순이고, 사우검증 결과 50대와 40대 간의 평균값 차이가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 생애주기가설의 ‘연령이 높아질수록 위험자산 비중이 낮아질 것이다’라는 것과는 배치되는 결과로 우리나라 가계는 생애주기에 따른 위험자산 선호도가 나타나지 않는 것으로 유추된다.

자가주택자산은 50대 > 40대 > 60대 > 30대 순이고, 사후검증 결과 40대~60대 對 30대 간의 평균값 차이와 50대 對 30대, 40대, 60대 간의 평균값 차이가 통계적으로 유의한 것으로 나타나고 있으며, 40대 對 60대 간의 차이도 통계적으로 유의하게 나타나고 있어 전 연령대에서 평균값의 차이가 유의한 것으로 조사되었다. 이러한 결과는 우리나라 가계의 자가주택자산에 대한 선호가 50대까지 지속적으로 증가함을 의미하는 것으로 보인다.

기타실물자산의 경우, 50대 > 60대 > 40대 > 30대 순이고, 사후검증 결과 40대~ 60대 對 30대 간의 평균값 차이가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

분산분석 결과로 미루어 보아 우리나라 가계자산은 40대 ~ 50대 기간 동안 최고수준에 도달하는 것으로 나타나고 있어 생애주기 상 소득이 상승하는 시기에 자산축적이 많이 이루어지고 있음을 나타내고 있다.

<표 3> 연령대별 경상소득 및 가계자산 간 평균 차이

(단위 : 만 원)

구분	30대	40대	50대	60대	F-값
월평균 경상소득	351.9	457.9	472.4	223.8	259.59***
안전금융자산	2,173.5	3,783.2	4,525.0	4,190.6	11.035***
위험금융자산	4,205.3	4,174.9	7,559.5	6,480.7	2.963***
자가주택자산	11,382.7	19,517.6	21,179.3	17,214.1	26.824***
기타실물자산	10,759.5	32,391.5	44,327.8	42,571.1	6.736***

두 번째로 인적자산의 질적 변수인 직업군별 경상소득 및 가계자산 간 평균값 차이를 검증하였다.

월평균 경상소득의 경우, 관리･사무직군 > 서비스･판매･기능직군 > 단순노무･주부･무직(퇴직) 순이고, 사후검증 결과 각 직업군별 평균값 차이가 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

안전금융자산의 경우, 관리･사무직군이 가장 높은 평균값을 보이고 있으며, 사후검증 결과 관리·사무직군 對 서비스･판매･기능직군, 단순노무･주부･무직(퇴직) 간의 평균값 차이가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

위험금융자산의 경우, 관리･사무직군 > 단순노무･주부･무직(퇴직) > 서비스･판매･기능직군 순이고, 사후검증 결과 관리･사무직군 對 서비스･판매･기능직군 간의 평균값 차이가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

자가주택자산의 경우, 관리･사무직군 > 서비스･판매･기능직군 > 단순노무･주부･무직(퇴직) 순이고, 사후검증 결과  관리･사무직군 對 서비스･판매･기능직군, 단순노무·주부·무직(퇴직) 간의 평균값 차이가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

기타실물자산의 경우, 관리･사무직군 > 단순노무･주부･무직(퇴직) > 관리･사무직군 > 서비스･판매･기능직군 순이고, 사후검증 결과 관리･사무직군 對 서비스･판매･기능직군, 단순노무･주부･무직(퇴직) 간의 평균값 차이가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

<표 4> 직업군별 경상소득 및 각 자산별 평균 차이

(단위 : 만 원)

구분	관리･사무직군	서비스･판매･ 기능직군	단순노무･전업주부･ 무직(퇴직)	F-값
월평균 경상소득	547.7	371.0	221.5	646.038***
안전금융자산	4,844.4	3,234.7	3,519.6	14.350***
위험금융자산	6,602.6	3,509.9	4,874.1	3.117***
자가주택자산	26,473.3	15,255.2	13,637.1	148.209***
기타실물자산	47,157.5	30,177.3	34,837.7	5.071***

세 번째로 인적자산의 나머지 질적 변수인 고용형태별 경상소득 및 가계자산 간 평균값 차이를 검증하였다.

월평균 경상소득의 경우, 고용원을 둔 사업주 > 상용직 근로자 > 자영업자 > 임시직 근로자 순이고, 사후검증 결과 각 고용형태별 평균값 차이가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

안전금융자산의 경우, 고용원을 둔 사업주 > 상용직 근로자 > 자영업자 > 임시직 근로자 순이고, 사후검증 결과 사업주 對상 상용직 근로자, 임시직 근로자, 자영업자 간의 평균값 차이가 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 상용직 근로자 對 임시직 근로자, 자영업자 간의 평균값 차이도 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

위험금융자산의 경우, 고용형태 별 평균값의 차이가 통계적으로 유의하지 않는 것으로 나타났다.

자가주택자산의 경우, 고용인을 둔 사업주 > 상용직 근로자 > 자영업자 > 임시직 근로자 순이고, 사후검증 결과 사업주 對 상용직 근로자, 임시직 근로자, 자영업자 간의 평균값 차이와 자영업자 對 임시직 근로자 간의 펴윤값 차이가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

기타실물자산의 경우, 고용인을 둔 사업주의 평균값이 가장 높게 나타나고 있으며, 사후검증 결과 사업 對 상용직 근로자, 임시직 근로자, 자영업자 간 평균값 차이가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

<표 5> 고용형태별 경상소득 및 각 자산별 평균 차이

(단위 : 만 원)

구분	상용직 근로자	임시직 근로자	자영업자	고용원을 둔 사업주	F-값
월평 평균 경상소득	476.5	246.5	330.3	640.0	185.699***
안전금융자산	3,986.1	2,168.8	3,419.2	6,498.4	19.540***
위험금융자산	5,716.9	4,662.8	5,546.8	4,965.5	.120
자가주택자산	20,621.5	11,023.1	15,325.4	32,404.7	62.940***
기타실물자산	30,979.2	25,738.7	32,660.9	102,716.8	24.403***

나. 회귀분석

각각의 가계자산을 종속변수로 하고 이에 대한 영향요인을 살펴보기 위해 생애주기(연령대), 인적자산의 질(직업, 고용형태) 변수와 월평균 경상소득 등을 독립변수로 하는 회귀분석을 실시하였다. 먼저 월평균 경상소득, 성별, 자가주택 소유여부를 통제변수로 설정하였고, 이는 기존의 선행연구들에서 가계자산 구조에 영향을 미치는 주요변수로 상정한 것과 유사하다. 생애주기(연령대)는 기준변수를 30대로 하여 40대, 50대, 60대를 더미변수로 변환하였고, 직업군은 단순노무·전업주부·무직(퇴직)을 기준변수로 하여 관리·사무직군, 서비스·판매·기능직군을 더미변수로 변환하였으며, 고용형태는 임시직 근로자를 기준변수로 하여 상용직 근로자, 자영업, 사업주를 더미변수로 변환하여 분석하였고 그 결과는 다음 표와 같다.

독립변수 중 월평균 경상소득은 모든 자산에 정(+)의 영향을 미치고 있다.

안전금융자산의 경우 어떤 요인들이 더 많이 영향을 미치는 지는 각 계수의 부호와 절대값을 통해서 설명할 수 있는데, 자가를 소유하고 있을수록 40대 이후 연령이 증가할수록 직업군이 관리·사무직일수록 안전금융자산을 더 많이 보유하고 있으며, 임시직 근로자에 비해 소득이 안정적인 상용직 근로자가 안전금융자산을 더 많이 보유하고 있고, 자영업자·사업주가 보다 더 많이 안전금융자산을 보유하고 있은 것으로 나타났다.

위험금융자산의 경우, 40대 이후 연령이 높아질수록 직업군이 관리·사무직일수록 위험금융자산을 더 많이 보유하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 생애주기가설과는 상호 배치되는 결과이다. 자가주택자산의 경우 여성보다는 남성이 30대 이후 연령이 증가할수록 직업이 있는 가계가 더 많은 자가주택자산을 보유하고 있으며, 상용직 근로자 일수록 사업주 일수록 더 많은 자가주택자산을 보유하는 것으로 나타나 금융자산에 비해 선호도가 더 높다는 것을 유추할 수 있다.

기타실물자산의 경우는 여성보다는 남성이 연령이 높아질수록 관리·사무직 종사자일수록 상용직근로자일수록 더 많이 보유하는 것으로 나타나고 있으며, 자영업자, 고용원을 둔 사업주일수록 더 많은 기타실물자산을 보유하는 반면, 자가주택자산을 소유는 부(-)의 영향을 미치고 있다.

생애주기에 따른 자산구조와 각각의 가계자산에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과 본연구에서 제시한 ‘가계의 자산포트폴리오는 생애주기에 영향을 받을 것이다’라는 가설 1은 부분적으로 채택되었다. 즉, 우리나라 가계는 생애주기 상 40대 이상 연령이 높아질수록 모든 자산항목의 보유액에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, ‘가계의 자산 포트폴리오는 직업, 고용형태 등의 인적자산의 질에 영향을 받을 것이다.’라는 가설 2도 부분적으로 채택되었다. 직업군이 관리·사무직이고 상용근로자의 경우 가계자산에 보다 높은 영향을 미치고 있다. 하지만, ‘가계자산 포트폴리오 중 위험금융자산은 연령대가 낮을수록 높을 것이다.’라는 가설 3은 기각되었다. 생애주기가설과는 반대로 우리나라 가계의 경우 연령대가 높아질수록 위험금융자산을 더 많이 보유하는 경향을 보이고 있고 자가주택자산 및 안전금융자산에 대한 선호를 더 높게 나타내고 있으며, 아울러 상용직 근로자, 자영업자, 사업주가 임시직 근로자에 비해 위험금융자산을 덜 보유하는 것으로 나타난 점은 향후 추가로 고찰해야 할 부분으로 여겨진다.

<표 6> 생애주기, 직업, 고용형태와 가계자산 간의 회귀분석

구분	안전금융 자산	위험금융 자산	자가주택 자산	기타실물 자산
상수항	2.097***	1.567***	3.923***	1.113***
월평균경상소득	.797***	.905***	.624***	.876***
여성
남성	-.053	.243	.297***	.603***
자가미소유
자가소유	.234***	-.062	1.180***	-.274**
30대
40대	.022	.070	.155***	1.165***
50대	.232***	.571***	.150***	1.808***
60대	.590***	.535***	.303***	2.449***
단순노무/주부/무직
관리/사무직군	.267***	.430*	.657***	.327*
서비스/판매/기능직군	.069	.110	.308***	-.338**
임시직근로자
상용직근로자	.183**	-.526**	.141**	.466**
자영업	.326***	-.310	.063	1.037***
사업주	.440***	-.646**	.356***	1.296***
조정된 R²	.208	.166	.489	.199

주 1. 성별(기준변수 : 여자), 자가소유여부(기준변수 : 미소유), 연령대(기준변수 : 30대), 직업군(기준변수 : 단순노무/주부/무직(퇴직)), 고용형태(기준변수 : 임시직근로자)

2. p* < 0.10,  p** < 0.05,  p*** < 0.01

Ⅴ. 결론 및 시사점

1. 분석결과 요약

본 연구에서 재정패널 데이터를 기준으로 가계자산을 4가지로 구분하여 분산분석한 결과 생애주기(연령대)별로 가계자산 항목별 평균보유액의 차이가 있다는 것을 밝혔고, 또한 인적자산(human capital)의 질적 요소인 직업과 고용형태에 따라 가계자산 항목별 평균보유액의 차이가 있다는 점도 도출하였다. 아울러 생애주기가설과는 정반대로 연령대가 높아질수록 위험금융자산 평균보유액이 많아진다는 점을 고찰하였고, 우리나라 가계의 자산선호도가 안전자산인 자가주택자산, 안전금융자산 등에 편향되어 있다는 점을 밝힘으로써 향후 이에 대한 개선이 필요하다는 것을 시사하고 있다.

<표 7> 분석결과

구분	내용	비고
가설 1	가계의 자산포트폴리오는 생애주기에 영향을 받을 것이다	부분채택
가설 2	가계의 자산 포트폴리오는 직업, 고용형태 등의 인적자산의 질에 영향을 받을 것이다	부분채택
가설 3	가계자산 포트폴리오 중 위험금융자산은 연령대가 낮을수록 높을 것이다.	기각

2. 시사점

종합적으로 우리나라 가계자산 포트폴리오는 자가주택자산에 대한 선호도가 높게 나타나고 있으며, 금융자산 중 안전금융자산에 대한 선호가 위험금융자산에 대한 선호보다 높게 나타나고 있는 것은 높은 주택가격으로 인한 주택제약(housing constraint)이 심하고, 따라서 위험자산에 투자할 여력이 부족하기 때문에 발생하는 현상으로도 볼 수 있다. 이러한 현상은 부정적인 측면도 있지만, ‘가계는 안전자산이 축적되지 않으면 위험자산 축적과 정으로 진전하지 않는 경향이 있다(Weagley & Gannon, 1991).’는 주장과 일맥상통하는 면을 지니고 있다. 비록 생애주기가설과는 배치되는 현상이지만 가계의 부(wealth)가 일정수준 이상 축적되어야만 위험자산 비중을 늘리는 경향으로도 해석할 수 있어 긍정적인 측면도 내포하고 있다.

하지만, 생애주기투자는 개인 및 가계의 은퇴시점까지 안정적인 소득창출을 기본적인 전제로 하고 있고, 생애주기에 따라 가게자산 및 재무구조가 발전적으로 나타나야 함에도 불구하고 연령대가 높아질수록 부동산 자산의 비중이 높아지는 것은 바람지하지 못한 현상으로 여겨진다. 따라서 생애주기에 따른 장기적인 자산 포트폴리오와 재무설계가 필요하며, 가계의 생애주기에 적합한 자산 포트폴리오 구성을 유도할 수 있는 정책적인 방안과 생애주기에 적합한 다양한 금융상품의 개발을 고려해 볼 필요성도 있다.

본 연구는 생애주기와 인적자산의 질적인 측면이 가계자산 포트폴리오에 영향을 미친다는 것을 밝힌 점도 있으나 아울러 한계점도 지니고 있다. 본 연구의 한계점은 자료추출 시 각 연령대 별, 각 직업군 별, 고용형태 별 구분에 있어서 표본수의 차이로 인한 오류와 분석방법에서의 오류 등으로 인해 보다 명료한 분석을 수행하지 못한 점이 있으므로 결과 해석에 한계가 있을 수 있는 점을 밝힌다.

회귀분석 시 Tobit 회귀분석을 수행하는 것이 보다 적합한 측면이 있으나, 본 연구에서는 선형회귀분석으로 결과를 도출하였다.

참고문헌

박주영･최현자(1999). 자산계층별 가계포트폴리오 분석, 한국가정관리학회지 17(4), 193-206.

배미경(2006). 가계 포트폴리오 구성 및 영향변수에 대한 연구. 소비문화연구 제 9권 제4호.

여윤경･주소현(2009). 가계의 순자산과 자산 배분에 관한 연구. 산업경제연구, Vol.22 No.5

최철(2013). 우리나라 금융소비자의 금융자산 배분 행동에 관한 연구. 소비자학연구 제24권 제1호

NHERI 주간 브리프(2014). 생애주기투자와 노동시장의 안전성

Campbell & Viceira(2002). Strategic Asset Allocation : Portfolio Choice for Long-Term Investors.

Weagly, R. O. & Gannon, C. F.(1991) Investor Portfolio Allocation, FCP, 2, 131-154.

www.tiaa-cref.org

Stata를 활용한 효율적인 재정패널(NaSTaB)데이터 구축

❚민 인 식 *

* 경희대학교 경제학과 교수, 교신저자, imin@khu.ac.kr

차    례

Ⅰ. 서론	425

Ⅱ. nstb_use와 nstb_add 명령어	427

Ⅲ. NSTB 데이터 활용예제	437

Ⅳ. 요약 및 시사점	440

참고문헌	442

Stata를 활용한

효율적인 재정패널(NaSTaB)데이터 구축

민 인 식

요 약
	조세재정연구원이 2008년부터 실시해오고 있는 재정패널(NSTB) 데이터는 조세정책과 복지정책이 개별가구와 가구원에게 미치는 영향을 분석하고 국민들의 조세부담과 복지수혜의 연계성을 분석하는데 유용한 자료이다. 본 연구에서는 NSTB 데이터의 효율적 활용을 위한 방법을 제시한다. 저자가 만든 Stata 통계패키지 명령어 파일을 이용하여 손쉽게 연구용 패널데이터를 구축할 수 있다. 따라서 연구자들이 데이터 구축에 사용했던 시간을 연구분석 자체에 더 많이 쓸 수 있다. 결과적으로 NSTB를 이용한 학술연구의 질을 높이는데 본 연구가 기여할 수 있는 점이다. nstb_use와 nstb_add 명령어를 통해 NSTB 원 데이터의 변수 그리고 wave를 연구자가 원하는대로 짧은 시간에 구축할 수 있는 장점이 있다. 저자가 작성한 명령어 파일을 활용하여 2014년부터 실행된 기부금 세액공제 정책의 효과를 추정한 결과를 제시한다. 주제어: 재정패널, 패널데이터, Stata, NSTB

Ⅰ. 서론

한국조세재정연구원에서는 2008년부터 조세 및 재정정책을 분석하는데 활용할 수 있는 실증자료를 수집하기 위해 재정패널조사 (National Survey of Tax and Benefit: 이하 NSTB)를 실시하고 있다. NSTB 패널데이터는 조세정책과 복지정책이 개별 가구와 가구원에 미치는 영향을 분석하고 국민들의 조세부담과 복지수혜의 연계성을 분석하는 유용한 자료로 알려져 있다. 국책연구원에서 많은 비용을 들여 조사하는 패널데이터는 다양한 사회과학 분야 연구자들이 사용하고 있다. NSTB 패널데이터 역시 경제, 경영 및 사회복지 연구자들에 의해 사용되며 올바른 조세 및 복지정책의 기반을 구축하는데 기여하고 있다.

연구자들이 NSTB 데이터를 활용하기 위해서는 1차(2008년) ~ 7차(2014년)의 가구와 가구원 데이터로 구성된 총 14개 데이터 파일이 필요하다. 원 데이터를 재정패널 홈페이지(panel.kipf.re.kr)에서 다운로드 받은 후 하나의 패널데이터로 만드는 작업이 필요하다. 각 조사년도에 (가구용의 경우) 400개 ~ 1,400여개의 변수(표 1 참고)가 있기 때문에 필요한 변수만 선택하여 패널데이터로 만드는 작업에 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서 종단데이터 구축에 드는 시간을 절약하여 연구분석 자체에 더 많은 노력을 쓸 필요가 있다. 본 연구에서는 Stata를 이용하여 원 데이터와 연구용 패널데이터의 갭을 메우는 아이디어를 제공한다. 본 연구에서 공개하는 코드를 통해 NSTB 데이터를 손쉽게 구축하고 활용할 수 있다면 재정패널 데이터를 연구의 질을 높일 수 있고 결과적으로 조세 및 복지정책 수립에 기여할 수 있다고 판단한다.

본 연구와 유사하게 통계프로그램 Stata를 이용하여 연구자와 원 데이터를 연결해 주는 시스템은 다양한 분야에서 진행되고 있다. St. Louise FED의 금융시계열 데이터를 Stata에서 가져올 수 있는 freduse 명령어는 Drukker(2006)에 의해 개발되었다. World bank에서 제공하는 국가수준 시계열 데이터는 wbopendata 명령어를 사용할 수 있다 (Azevedo 2013). Leung(2014)은 www.quandl.com에서 공개하는 다양한 금융시계열 데이터를 Stata를 통해 다운로드 받을 수 있는 코드 quandl을 공개하였다. Kohler(2012)와 Kohler(2013)에서는 미국의 PSID(Panel Survey of Income Dynamics)와 독일의 GSOEP(German Socio-Economic Panel) 데이터를 패널데이터 형태로 구축해 주는 psid 와 soepuse 명령어를 개발하여 사용자작성 프로그램(user-written program)으로 공개하고 있다.

한국에서도 이와 유사한 연구가 진행되고 있다. NSTB와 같이 한국의 국책연구원에서는 다양한 패널데이터를 조사·공개하고 있다. 따라서 국채연구원의 패널데이터를 연구용 종단데이터로 손쉽게 만들어주는 명령어가 개발될 필요성이 있다. 민인식(2014)은 한국노동연구원에서 공개하는 노동패널(Korea Labor and Income Panel Survey: KLIPS) 1차 ~ 15차 데이터를 연구자가 필요한 변수와 wave를 가져와서 패널데이터로 만들어주는 smart_klips와 smart_klips_add 명령어를 개발하여 공개하였다. 민인식(2015)은 한국청소년정책연구원에서 조사·공개하는 아동･청소년패널조사(Korea Children and Youth Panel Survey: KCYPS) 데이터와 Stata를 연결하는 kcyps_use와 kcyps_add 명령어를 개발하여 공개하였다.

http://www.kli.re.kr/klips/ko/main/main.jsp에서 다운로드 받을 수 있다.

본 연구에서도 KLIPS와 KCYPS 데이터를 Stata에서 활용하는 것과 유사하게 NSTB 원 데이터에서 연구자들이 원하는 변수와 조사차수(wave)를 가져와서 연구용 데이터를 쉽게 만들 수 있음을 보여주고 그 활용예제를 제시한다. 이러한 명령어를 통해 복지·재정정책 연구자들이 NSTB 데이터를 손쉽게 활용할 수 있고 결과적으로 의미 있는 연구결과를 도출하는데 간접적인 도움을 줄 수 있을 것으로 예상한다. 본 논문의 구성은 다음과 같다. II장에서는 NSTB 데이터 구조에 대해서 간략하게 설명하고 저자가 만든 Stata 코딩파일에 대해 자세하게 설명한다. III장에서는 nstb_use 명령어와 nstb_add 명령어읠 활용예제를 제시하고 IV장에서는 연구결과의 요약과 정책적 시사점을 서술한다.

Ⅱ. nstb_use와 nstb_add 명령어

조세재정연구원 (www.kipf.re.kr)에서 조사·발표하는 NSTB 데이터는 1차 조사(2008년)에서 제주도도서지역을 제외한 전국 15개 시도에 거주하는 일반 가구와 가구원을 대상으로 시작하였다. 2015년 10월 현재 7차 조사(2014년)까지 공개되어 있다. 재정패널조사는 매년 주기로 조사를 진행하고 있으면 매년 종합소득신고자 신고가 끝나는 5월에 실사를 시작하여 8월말까지 현장실사가 수행된다. 특히 가구원은 15세 이상 가구원 중에서 소득활동이 있는 가구원만 대상으로 조사가 진행된다.

표 1에서는 1차 ~ 7차 조사의 가구와 가구원 수와 조사변수 개수를 정리하여 제시한다. 가구용 데이터의 경우 매년도 최소 400여개에서 최대 1,350여개 변수를 제공하고 있다. 표본 가구는 4,800 ~ 5,100여개 가구를 조사하고 있다. 가구원용 데이터에서는 가구용 데이터에 비해 변수 개수가 100~200여개로 적은 편이다. 조사가구원 수는 7,000~7,500여 가구원을 대상으로 한다.

<표 1> NSTB 데이터의 표본 수와 변수 개수 (2015년 10월 현재)

	가구용 데이터		가구원용 데이터
	표본 수	변수 개수	표본 수	변수 개수
1차 (2008년)	5,014	417	6,919	102
2차 (2009년)	5,096	654	7,095	143
3차 (2010년)	4,884	824	6,981	153
4차 (2011년)	4,843	959	7,863	222
5차 (2012년)	4,782	1,092	7,298	184
6차 (2013년)	4,800	1,303	7,380	199
7차 (2014년)	4,839	1,348	7,559	211

NSTB 데이터를 이용하고자하는 연구자들은 재정패널 홈페이지에서 7개년도 x 2개(가구와 가구원)=14개 데어를 다운로드 받은 후 통계프로그램을 이용해서 패널데이터로 만들어야 패널분석을 실시할 수 있다. <표 1>에서 제시하였듯이 각 조사년도마다 수많은 변수들이 있기 때문에 연구자가 원하는 변수와 조사년도를 연결하여 패널데이터로 만드는 일은 매우 번거로운 작업이 될 수 있다. 통계프로그램에 익숙한 연구자들에게도 이런 작업은 여전히 시간소모적(time-consuming)한 과정일 것으로 예상한다. 따라서 원 데이터와 연구자를 위한 패널데이터 사이의 갭을 메워주는 시스템이 필요하다.

저자는 Stata 통계프로그램을 이용해 NSTB 원 데이터를 패널데이터로 만들어 주는 코딩파일을 작성하였다 저자의 코딩파일은 크게보면 2가지 작업을 실행한다. 먼저 nstb_use 명령어는 NSTB 데이터를 분석할 때 연구자들이 자주 사용할 것으로 예상한 변수들을 저자가 미리 코딩해 두고 그 변수들(70여 개)을 불어오는 일을 한다. nstb_add 명령어는 저자가 미리 코딩한 변수 외에 연구자가 자신의 연구에 필요한 변수를 가져와서 패널데이터로 만들고자 하는 경우에 사용한다. <표 2>에서는 저자가 작성한 코딩파일을 정리하여 보여준다. ado 파일은 명령어 코딩파일이고 sthlp 파일은 명령어에 대한 도움말 파일이다. 또한 dlg 파일은 명령어를 command로 실행하는 대신 dialog box로 실행할 수 있도록 하는 dialog box를 디자인한 파일이다. 위 8개 파일을 특정 폴더에 복사하면 설치작업이 마무리 된다.

8개 코딩파일은 http://blog.naer.com/housingdata 에서 누구나 다운로드 받을 수 있다.

일반적으로 c:\ado\k 폴더에 8개 파일을 복사하여 저장한다.

<표 2> Stata 코딩파일

ado files (5개)	sthlp files (2개)	dlg files (1개)
nstb_h.ado	nstb_use.sthlp	k_panel.dlg
nstb_p.ado	nstb_add.sthlp
nstb_m.ado
nstb_use.ado
nstb_add.ado

nstb_use와 nstb_add 명령어의 사용방법은 도움말 파일을 통해 자세히 알 수 있다. 가령 nstb_use 명령어의 도움말을 보고자 하면 다음과 같이 Stata의 명령어 창에서 입력한다. 그림 1에서는 도움말 내용의 일부분을 보여준다. Stata 14.0 버전부터는 도움말 파일을 한글로 작성하는 것이 가능하다.

. help nstb_use

[그림 1] nstb_use 명령어 도움말

nstb_use와 nstb_add 명령어를 사용하기 위해서는 NSTB 원 데이터의 이름을 <표 3>과 같이 변경해서 저장해야 한다. *.dta는 Stata 데이터파일 확장자 명이다. 또한 14버전 Stata 파일로 저장해야만 사용할 수 있다.

<표 3> Stata 파일 이름

	가구용 데이터	가구원용 데이터
1차 (2008년)	nstb_h01.dta	nstb_p01.dta
2차 (2009년)	nstb_h02.dta	nstb_p02.dta
3차 (2010년)	nstb_h03.dta	nstb_p03.dta
4차 (2011년)	nstb_h04.dta	nstb_p04.dta
5차 (2012년)	nstb_h05.dta	nstb_p05.dta
6차 (2013년)	nstb_h06.dta	nstb_p06.dta
7차 (2014년)	nstb_h07.dta	nstb_p07.dta

앞서 설명하였듯이 nstb_use 명령어는 저자가 미리 코딩해 놓은 변수들만 가져올 수 있다. <표 4>에서는 nstb_use 명령어에 의해 만들 수 있는 변수리스트를 정리해서 보여준다. 기본 변수에 해당하는 4개 변수는 nstb_use에서 지정하지 않더라도 자동으로 항상 생성되는 변수들이다. 가구특성 변수는 가구레벨 데이터에서 가져오는 변수이고 가구원특성 변수는 가구원레벨 데이터에서 가져올 수 있는 변수이다. Stata 14버전부터는 변수 이름을 한글로 작성할 수 있기 때문에 nstb_use 명령문에서 한글 변수이름을 입력하면 해당 변수를 가져오게 된다.

<표 4> nstb_use 명령어로 만들 수 있는 변수

변수 타입	변수
기본 변수 (4개)	hid(가구 id), pid(가구원 id), wave(조사차수), year(조사년도)
가구특성 변수 (40개)	가구주연령, 가구주성별, 가구주혼인, 거주시도, 거주시군, 가구주교육, 가구주직업, 가구주종사상지위, 가구원수, 주택형태, 점유형태, 주택가격, 주택취득년도, 전월세보증금, 월세, 주택면적, 재산세, 자동차보유대수, 자동차브랜드, 자동차구입년도, 자동차구입가격, 자동차유형, 자동차배기량, 자동차유류비, 총소득, 경상소득, 주거비, 식료품외식비, 주류비, 담배구입비, 통신비, 문화생활비, 교육비, 보건의료비, 기부금, 금융자산, 부동산자산, 부채총액, 횡단면가중치, 종단면가중치
가구원특성 변수 (21개)	소득공제제출, 소득유무, 소득활동유무, 취업형태, 근무시간형태, 사회보험소득, 민간연금보험소득, 근로소득, 사업소득, 부동산소득, 이자배당소득, 기타소득, 총개인소득, 국민연금지출, 특수직연금지출, 건강보험지출, 고용보험지출, 민간보험지출, 가구원거주시군, 가구원횡단면가중치, 가구원종단면가중치

nstb_use 명령어로 <표 4>에 있는 변수를 가져와 패널데이터로 만들기 위해서는 당므과 같이 같단한 명령문을 작성하여 실행하면 된다. nstb_use 명령어 다음에 패널데이터로 만들고자 하는 변수이름을 한글로 적으면 된다. 변수이름의 순서는 아무 의미가 없기 때문에 연구자가 원하는대로 적으면 된다. wave( ) 옵션은 패널데이터로 가져오가자 하는 조사차를 적어주면 된다. 역시 순서는 의미가 없고 연구자가 원하는 wave를 적어주면 된다. wd( ) 옵션은 표 3에서 저장한 Stata dta파일이 있는 폴더이름을 적어주면 된다. 결과적으로 아래 명령문을 실행하면 nstb_final.dta 파일이 생성되면 그 파일을 일부분을 그림 5에서 보여준다. 가령 hid=10001은 1차 ~4차까지만 조사되었고 hid=10002는 1차 ~7차까지 모두 조사된 가구임을 확인할 수 있다.

.  nstb_use 가구주연령 가구주성별 가구주혼인 거주시도 거주시군 가구주교육 가구주직업 , wave(01 02 03 04 05 06 07) wd(c:\temp )

[그림 2] nstb_final.dta 파일의 일부분 (1)

nstb_use 명령문에서는 가구특성 변수와 가구원 특성변수를 동시에 입력할 수도 있다. 아래 명령문에서 가구원연령, 가구원성별, 가구원교육, 소득공제제출 변수는 가구원 데이터에서 가져온다. 특정 가구에 가구원이 1명 이상 조사될 수 있기 때문에 같은 가구에 속한 가구원들의 가구특성변수는 서로 같도록 데이터가 완성된다. [그림 3]에서는 아래 명령문에 의해 완성된 데이터의 일부분을 보여준다. hid=10001 가구에는 가구원이 4명 있다는 것을 알 수 있다. pid=1000101, 1000102, 1000103, 1000104가 해당 가구원 id이다. h_로 시작하는 변수는 가구특성 변수이고 p_로 시작하는 변수는 가구원 특성 변수로 지정되어 있다.

.  nstb_use 가구주연령 가구주성별 가구주혼인 거주시도 가구원연령 가구원성별
가구원교육 소득공제제출 , wave(01 02 03 04 05 06 07) wd(c:\temp )

[그림 3] nstb_final.dta 파일의 일부분 (2)

nstb_use 명령어로 가져올 수 있는 변수는 70여개에 불과하기 때문에 연구자가 70개 변수 외에 다른 변수를 가져와서 패널데이터로 만들고자 하는 경우에는 nstb_add 명령어를 사용한다. nstb_use와 마찬가지로 nstb_add 명령어의 도움말은 help nstb_add 라고 입력하면 확인할 수 있다. nstb_add 명령어를 사용하기 전에 먼저 nstb_use 명령어를 통해 연구에 필요한 변수를 생성하여 nstb_final.dta 파일로 만들어야 한다. 그런 후 nstb_add 명령문을 작성하면 연구자가 임의로 지정한 변수가 기존 nstb_final.dta 파일에 추가되어 새로운 패널데이터로 완성된다. 명령문 예제는 다음과 같다.

.  nstb_use 가구주연령 가구주성별 가구주혼인 거주시도 거주시군 가구주교육 가구주직업,
wave(01 02 03 04 05 06 07)

.  nstb_add hdc011 hdc021 , wave(01 02 03 04 05 06 07) mastertype(h) addtype(h)

먼저 nstb_use 명령문을 사용하여 7개 변수를 패널데이터로 만든다. 두 번째 명령문에서는 연구자가 추가하고자 하는 변수 hdc011 과 hdc021을 입력하면 해당 변수의 1차 ~ 7차 변수를 가져오게 된다. 여기서 중요한 옵션은 mastertype( )과 addtype( )이다. mastertype(h)는 nstb_use에 의해서 만든 데이터가 가구레벨인지 가구원레벨인지를 지정해 준다. 위 예제에서는 가구레벨 변수가 있기 때문에 mastertype(h)라고 입력하였다. nstb_use 명령문에 가구원 변수가 포함되어 있다면 mastertype(p)라고 입력해야 한다. addtype(h)는 nstb_add 명령문에서 추가하고자 하는 변수가 가구레벨인지 가구원레벨인지 지정해 준다. hdc011과 hdc021 변수는 가구특성 변수이기 때문에 addtype(h)라고 입력했다. nstb_add에서 가장 중요한 부분은 임의로 추가하는 변수이름을 어떻게 입력하느냐의 문제이다. NSTB 원 데이터의 변수이름에는 조사차수가 포함되어 있다. 따라서 조사차수에 해당하는 부분을 제외한 나머지 변수이름을 그대로 입력해 주면 된다. 다음과 같이 “h+조사차수+변수이름” 구조로 되어 있는 경우에는 “h+변수이름”으로 작성하면 된다.

[그림 4]에서는 위 명령문에 의해 만들어진 데이터의 일부분을 보여준다. hdc011 변수와 hdc021 변수는 값이 존재하면 해당 hhid와 wave에 위치하게 되고 변수 값이 없다면 결측치가 된다.

[그림 4] nstb_add 명령문에 의해 완성된 데이터의 일부분

마지막 예제에서는 nstb_add를 반복적으로 사용해야 하는 경우를 제시한다. nstb_use로 미리 코딩된 변수를 미리 만든 후 연구자가 임의로 가구특성 변수 2개와 가구원특성 변수 2개를 추가하여 패널데이터를 완성하고자 하는 경우이다. 먼저 nstb_use 명령문으로 가구원레벨 데이터를 만든다. 두 번째 명령문에서는 가구특성 변수인 hdc011과 hdc021 변수를 1차 ~ 7차까지 추가한다. 여기서 주의할 점은 mastertype(p)라고 입력해야 한다. 또한 save( ) 옵션을 사용하여 nstb_add 명령문에 의해 완성된 데이터 파일이름을 지정한다. 가령 nstb_add_1.dta 파일로 저장한다. 세 번째 명령문에서는 가구원 특성변수인 pbc045와 pbc047 변수를 가져온다. mastertype(p)라고 입력하고 addtype(p)라고 입력한다. 또한 master( ) 옵션에서는 두 번째 명령문에서 저장한 파일을 써주어야 한다. 마지막 save( ) 옵션에서는 최종적으로 저장되는 파일이름을 지정한다. 아래 예제와 같이 같은 파일을 반복적으로 사용해도 된다. 따라서 최종 데이터 파일은 nstb_add_1.dta 파일로 저장된다. nstb_add 명령문을 작성할 때 주의할 점은 연구자가 임의로 지정한 변수가 가구원 또는 가구레벨 어떤 데이터에 존재하는지 그리고 어떤 wave에 조사되었는지 정확히 파악해야 한다. 연구자가 미리 코드북을 참고하여 addtype( )과 wave( )에 적절한 값을 입력해야 에러 메시지를 얻지 않게 된다.

. nstb_use 가구주연령 가구주성별 가구주혼인 거주시도 가구원연령 가구원성별 가구원교육

소득공제제출 , wave(01 02 03 04 05 06 07)

. nstb_add hdc011 hdc021, wave(01 02 03 04 05 06 07) mastertype(p) addtype(h) save(nstb_add_1)

. nstb_add pbc045 pbc047, wave(01 02 03 04 05 06 07) mastertype(p) addtype(p) master(nstb_add_1) save(nstb_add_1)

nstb_use와 nstb_add 명령어는 명령문 형태로 직접 연구자가 작성할 수도 있지만 Stata의 dialog box 기능을 활용할 수도 있다. <표 2>에서 제시한 *.dlg 파일을 이용한다. 명령어 창에서 다음과 같이 입력하면 [그림 5]의 대화창을 볼 수 있다.

. db k_panel

[그림 5] k_panel 대화창

대화창의 두 번째 tab인 “NSTB”를 클릭하면 위와 같은 화면을 볼 수 있다. 먼저 자신이 사용하고자 하는 명령어(nstb_use 또는 nstb_add)를 선택한 후 해당 부분에 가서 필요한 값을 입력하면 된다. 대화창의 사용방법은 매우 직관적이기 때문에 굳이 명령문의 문법을 외우지 않아도 되는 장점이 있다. 다만 각 옵션이 무엇을 의미하는 이해한 후 사용해야 한다.

Ⅲ. NSTB 데이터 활용예제

본 장에서는 II장에서 설명한 nstb_use와 nstb_add 명령어를 이용하여 패널데이터를 만든 후 정부정책 변화에 따른 가구 경제에 어떠한 영향을 미쳤는지? 정부정책의 의도한 효과가 발생하고 있는지 그 예제를 보여주고자 한다. 본 예제에서는 기부금 세액공제 정책이 기부금 지출에 어떤 영향을 주었는지 분석한다. 기부금은 2013년까지는 소득공제 방식을 사용하였으나 2014년 연말정산부터는 세액공제 방식을 적용한다. 세액공제는 해당 과세기간에 지급한 세액공제 대상 기부금의 15%를 종합소득산출세액에서 공제하는 것이다. 소득공제 정책 하에서는 기부금의 최대 41%까지 돌려받을 수 있었지만 세액공제 방식을 적용함에 따라 기부금 지출이 줄어들 것으로 예상한다.

소득공제 적용시점인 2013년 재정패널 데이터와 세액공제가 적용된 2014년 재정패널 데이터를 이용하여 예제를 분석하기로 한다. 다음과 같이 분석에 필요한 데이터를 nstb_use 명령어를 이용하여 생성한다. 가구특성 변수에 해당하는 소득변수, 가구주연령 그리고 기부금 지출 변수를 2013년 ~ 2014년 데이터에서 가져온다.

. nstb_use 총소득 경상소득 가구주연령 가구원수 기부금 , wave(06 07)

경상소득을 기준으로 소득 5분위로 나눈 후 기부자 비율과 평균 기부금액을 2013년과 2014년을 비교한 결과를 <표 5>에서 제시한다.

. xtile2 inc5=h_경상소득, n(5) by(wave)

. recode h_기부금 (0=0) (0.001/max=1), gen(h_기부금1)

. table inc5 year, contents(mean h_기부금1 )  format(%9.2f)

. table inc5 year  , contents(mean h_기부금 )  format(%9.2f)

<표 5>의 결과를 살펴보면 세액공제로 바뀐 후 기부자 비율은 소득 4분위에서 크게 줄었다는 것을 알 수 있다. 기타 소득분위에서는 큰 변화는 없다. 평균 기부금액 역시 3분위에서 1.3% 감소하였고 4분위에서는 11%나 감소했다는 것을 확인할 수 있다. 그러나 고소득층인 5분위에서는 평균 기부금이 감소하지 않았다. <표 5>에 따르면 세액공제로의 정책변화는 소득 4분위의 기부금 감소에 크게 영향을 미친 것으로 보인다.

<표 5> 2013년 ~ 2014년 기부자 비율과 평균 기부금액

	기부자 비율(%)		평균 기부금액 (만원)
	2013년	2014년	2013년	2014년
1분위	17	18	0.63	0.80
2분위	21	22	1.84	1.98
3분위	29	29	3.11	3.07
4분위	44	41	6.05	5.39
5분위	58	58	12.25	12.51

가구레벨의 기부금을 결정하는 변수를 추가적으로 고려하여 세제개편이 4분위와 5분위 그룹의 기부금 지출에 어떤 영향을 주었는지 살펴보고자 한다. 회귀분석 모형은 다음과 같이 설정한다.

[eqn: amount` _{i`} =` alpha +` beta _{1} treat` _{i`} `+` beta _{2} year` _{i`} +` beta _{3} (treat` TIMES `year) _{i} +` beta _{4} age` _{i`} + beta _{5} age` _{i`} ^{2} +e _{i} `] (식 1)

위 식에서 2013년 소득그룹이 4분위 또는 5분위에 속하면 [eqn: treat`]=1(treatment group)이고 2013년 소득그룹이 1분위 ~ 3분위이면 [eqn: treat=0`](control group)으로 만든 더미변수이다. 즉 2013년 소득그룹에 따라 treatment 여부 변수를 생성한다. 세액공제의 영향을 4분위와 5분위에서만 받을 것으로 예상하였기 때문이다. [eqn: age`] 변수와 [eqn: age ^{2}]  변수는 가구주 연령변수로서 통제변수로 사용된다. 식 1에서 [eqn: beta _{3}]가 관심 있는 모수가 된다. 즉 세액공제로 바뀐 후 treatment 그룹의 기부금이 유의하게 감소했는지 알고자 한다. 세액공제가 기부금액에 미치는 영향 뿐 아니라 기부여부에 미치는 영향도 연구의 관심대상이 될 수 있다. 다음과 같이 이항종속변수 모형을 설정하여 treatment 그룹이 기부자가 될 확률에 미친 영향을 살펴본다.

[eqn: Pr(giving _{i} =1)=F(` alpha +` beta _{1} treat` _{i`} `+` beta _{2} year` _{i`} +` beta _{3} (treat` TIMES `year) _{i} +` beta _{4} age` _{i`} + beta _{5} age` _{i`} ^{2} `)]

(식 2)

위 식에서 기부금액이 0보다 크면 [eqn: giving=1] 이고 기부를 하지 않았다면 [eqn: giving=0``]이 된다. 확률변환 함수 [eqn: F`(`)``]는 로짓함수를 사용한다. (식 1)과 마찬가지로 [eqn: beta _{3} <0]이 될 것으로 예상한다. 즉 세액공제로의 변화는 소득 4분위~5분위 그룹의 기부확률을 줄일 것으로 예상한다. (식 1)과 (식 2) 추정을 위한 Stata 코드는 다음과 같다.

. gen treat=1 if year==2013 & (inc5==4 | inc5==5)

. by hhid : egen treat1=mean(treat)

. replace treat1=0 if treat1==.

. reg h_기부금 i.treat1 i.year i.treat1#i.year h_가구주연령 c.h_가구주연령#c.h_가구주연령, vce(cluster hhid)

. logit h_기부금1 i.treat1 i.year i.treat1#i.year h_가구주연령 c.h_가구주연령#c.h_가구주연령, vce(cluster hhid)

(식 1)과 (식 2)의 추정결과는 <표 6>에서 정리하여 제시한다. 세액공제가 기부금액에 미치는 효과는 (-)이기는 하지만 통계적으로 유의하지 않다. 2014년이 세액공제로 변경된 첫 해이기 때문에 treatment 그룹이 기부금액을 유의하게 줄이지 않은 것으로 보인다. 그러나 기부여부를 종속변수로 둔 로짓모형에서는 treatment group의 세액공제 변경 후 기부확률이 유의하게 줄어들었다. 기부금에 대한 세액공제 정책이 기부자가 될 가능성을 유의하게 줄이는 부정적 효과를 발견할 수 있었다.

<표 6> (식 1)과 (식 2)의 추정결과

	기부금액	기부여부
[eqn: treat]	7.091 (0.602)***	1.233 (0.068)***
[eqn: year]	0.240 (0.126)*	0.113 (0.042)***
[eqn: treat` TIMES `year`]	-0.346 (0.434)	-0.197 (0.062)***
[eqn: age]	0.275 (0.069)***	0.046 (0.015)***
[eqn: age ^{2}]	-0.002 (0.0005)***	-0.0004 (0.0001)***
표본 수	9,562	9,562

주 1) ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 유의수준에서 유의함을 의미한다.

주 2) ( ) 값은 Robust S.E.를 계산하였다.

Ⅳ. 요약 및 시사점

조세재정연구원의 재정패널(NSTB) 데이터는 정부의 조세･복지정책의 변화로 인한 가구와 가구원의 사회경제적 행위가 어떻게 변하는지 추적할 수 있는 중요한 국가기초통계데이터이다. 따라서 NSTB 데이터를 다양한 분야의 연구자들이 학술 및 정책 연구를 사용할 필요가 있다. 본 연구에서는 연구분석을 위해 필수적인 NSTB 데이터 management의 효율적 방법에 대해선 논하고 있다. Stata 통계패키지에서 활용할 수 있는 nstb_use와 nstb_add 코딩파일을 통해 NSTB 데이터를 손쉽게 연구용 패널데이터로 구축할 수 있고 결과적으로 NSTB 데이터의 활용가치를 높여줄 것으로 예상한다.

또한 본 연구에서는 저자의 코딩파일을 이용하여 “기부금 세액공제” 정책변화가 기부금액과 기부여부에 미치는 영향을 쉽게 추정할 수 있음을 보여준다. 연구목적을 얻기 위한 패널데이터 구축을 nstb_use 명령어를 이용하면 10초 이내로 간단할 수 할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서 소개한 Stata 모듈을 통해 NSTB 데이터를 효율적으로 활용할 수 있다는 점에서 본 연구의 필요성이 존재한다.

참고문헌

민인식 (2014), 노동패널 종단면 자료구축 User’s Guide, 한국노동연구원 연구보고서.

민인식 (2015), 아동･청소년 패널데이터(KCYPS) 활용을 위한 새로운 접근법, 제5회 아동･청소년 패널 학술대회 발표논문집.

Drukker, D. M. (2006). Importing Federal Reserve Economic Data, Stata Journal, 6(3), 384-386.

Azevedo, J. P. (2011). wbopendata: Stata module to access World Bank databases, Statistical Software Components S457234, Department of Economics, Boston College..

Kohler, U. (2015). PSIDUSE: Stata model providing easy PSID access. Statistical Software Components S457040, Department of Economics, Boston College.

Kohler, U. (2012). SOEPUSE: Stata module providing easy SOEP access, Statistical Software Components S457039, Department of Economics, Boston College.

Leung, F. (2014). QUANDL: Stata module to obtain data from Quandl using the Quandl API, Statistical Software Components S457638, Department of Economics, Boston College.

통일세에 대한 납세자의 인식 분석

❚김 우 철 ･ 신 영 효

차    례

Ⅰ. 서론	447

Ⅱ. 납세의식과 조세순응성	449

Ⅲ. 분석자료	451

1. 자료 소개	451

2. 기초통계분석	454

Ⅳ. 실증분석	457

1. 분석모형	457

2. 상관분석	458

3. 실증분석	465

Ⅴ. 요약 및 결론	471

참고문헌	472

통일세에 대한 납세자의 인식 분석

김 우 철 ･ 신 영 효

요 약
	본 연구는 재정패널 자료에 기초하여 통일세라는 새로운 세목의 신설에 대한 납세자들의 인식을 분석한다. 분석의 주된 관심은 이러한 인식이 납세자의 경제적 및 인구사회학적 특성에 따라 어떻게 달라지고, 세부담과 복지혜택에 대한 주관적 인식과 어떠한 상관성을 지니는가를 파악하는데 있다. 분석결과에 따르면, 교육수준이 높거나 공적연금 납입액이 큰 응답자일수록 통일세 신설과 이에 대한 추가적 세부담에 긍정적인 반응을 보이는 것으로 나타났다. 반면, 평균 근로시간이 많거나 본인이 납부한 세금에 비해 정부로부터 받는 혜택이 낮다고 느끼는 응답자일수록 통일세 신설과 추가 세부담에 부정적인 반응을 보이는 것으로 추정되었다. 또한 실질세율이 높은 사람일수록 통일세 신설에 따른 추가 세부담에 매우 부정적이라는 점을 확인할 수 있었다. 핵심주제어: 통일세, 납세자인식

Ⅰ. 서론

최근 통일의 실현 과정과 더불어 이것이 국가경제에 미치는 영향에 대한 관심이 크게 확산되고 있다. 남북한 간에 존재하는 경제적 격차로 인해 통일과정에서 막대한 재정비용이 소요될 것으로 추정되는 가운데, 이러한 재원을 어떻게 조성할지에 대한 논의가 점차 활발해지고 있다. 성공적인 통일에 대비하기 위해서는 정치적·사회적 분야에서도 다양한 문제들을 해결해나가는 것이 요구되지만, 통일 전후과정에서의 필요 재원을 어떻게 마련할 것인지에 대해서는 사전에 정교한 계획을 수립하는 것이 매우 중요하다. 지금까지의 다양한 연구결과에 따르면, 통일과정에서 적게는 수십조원에서 많게는 수천조원까지의 재정투입이 필요한 것으로 예상되고 있다. 통일비용의 추계결과는 연구자들 간의 상이한 가정과 방법론 이외에 비용의 범위에서 나타나는 차이로 인해 크게 달라질 수 있다. 다만, 독일의 경우 통일 과정에서 예상보다 큰 비용이 지출되었고 현재의 남북한 간 경제력 격차가 동서독 간 차이보다 훨씬 크다는 점을 고려할 때, 우리의 경우 상대적으로 더 많은 통일비용의 지출이 불가피해질 가능성이 높다. 통일과정에서 소요될 비용의 문제가 여러 차례 제기되었음에도 불구하고, 이에 대한 제도적인 준비는 미흡한 실정이다. 명목적으로 남북협력기금은 통일재원조성을 위해 운용하는 유일한 제도이지만, 규모가 작아 통일비용을 위한 실질적인 대책이라고 보기 어렵다. 통일재원 마련을 위한 본격적인 대책 중의 하나로 통일세 신설이 논의될 수밖에 없는 이유이다. 실제로 정부는 지난 2010년 광복절 기념사를 통해 통일세 도입의 필요성에 대해 처음으로 언급한 바 있다. 이후 북한의 김정일 위원장이 갑작스럽게 사망하면서 통일에 대한 대비 차원에서 통일세를 도입해야 한다는 주장이 제기된 적이 있었으나, 국민적 공감대가 형성되지 않은 상태에서 통일세의 신설은 조세저항만을 초래할 수 있다는 판단으로 인해 논의가 적극화되지 못한 채 현재에 이르고 있다.

염명배･유일호(2011), 독일과 우리나라의 통일비용 및 통일재원 비교 연구, 재정학 연구, 제4권 제2호, p.195-197.

갑자기 진행된 흡수통일로 인해 통일재원 마련에 어려움을 겪었던 독일정부는 필요재원을 조달하기 위한 여러 방법 중 하나로 ‘통일연대부과금(Solidaritaetzuschlag)’이라는 형태의 통일세를 도입한 바 있다. 통일연대부과금은 소득세와 법인세 등의 기존 세목에 7.5% 세율의 부가세(surtax)를 추가로 과세하는 방식으로 운영되었으나, 1년 6개월 만에 폐지된 후 1995년에 다시 도입되었고, 1998년부터는 세율이 5.5%로 인하되어 유지되고 있다. 독일정부는 이 과정에서-특히, 통일세를 재도입 한 1995년에 납세자의 강한 조세저항을 피할 수 없었고, 이후 각급 법원에서 통일세에 대한 위헌 논란이 계속되면서 통일세 도입에 대한 사후 평가도 엇갈리고 있는 상황이다. 독일의 사례가 주는 교훈은 명확하다. 통일과정에서 사전에 준비 없이 국민들의 조세부담을 급격히 가중시키는 재원조달 정책은 거센 조세저항에 부딪혀 혼란만 부추긴 채, 결국 표류하거나 실패로 끝날 수 있다는 점이다.

김정수(2010), 이명박 정부의 통일세 제안 배경과 향후 추진과제, 통일정책연구, 제19권 제2호, p.11.

염명배·유일호(2011), 위의 논문, p.194.

현재 우리나라의 재정구조를 볼 때, 통일이 현실화되는 과정에서 필요한 재원을 조달하기 위해서는 통일세의 도입이 불가피한 실정이다. 이러한 배경 하에서 본 연구는 통일과정에서 불가피하게 도입될 통일세에 대해 납세자가 현재 단계에서 어떻게 인식하고 있는지를 분석하고자 한다. 통일세에 대한 국민의 조세수용성이 어떻게 형성되는지를 이해하는 것은 사전에 조세저항을 완화할 수 있는 선제적인 정책수립에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 분석의 기초자료는 2011년의 제5차 재정패널 자료에서 제공된 통일세 납세의식에 대한 설문조사 결과이다. 이 자료는 통일세에 대한 찬반의견 및 추가 세부담 의향에 대한 정보를 포함하고 있을 뿐만 아니라, 응답자의 다양한 경제적 그리고 인구사회학적 특성을 제공해주고 있다. 이외에 정부혜택에 대비한 상대적 세부담의 주관적 인식 조사도 포함되어 있어, 통일세에 대한 납세자 인식 형성의 다양한 측면을 살폅 볼 수 있다. 이하 논문의 구성은 다음과 같다. 먼저, II장에서는 새로운 세목에 대한 납세자의 태도와 납세수용성에 관한 기존 연구를 간단히 살펴본다. III장에서는 실증분석에 이용되는 재정패널자료의 주요 변수에 대한 기초통계분석 결과를 설명한다. 특히 2011년 재정패널의 부가조사로 진행된 통일세 납세의식 조사 결과에 대해 자세히 소개한다. IV장은 논문의 주요 관심 대상인 통일세 찬반의견과 추가납부의향이 경제적 특성이나 인구사회학적 요인에 따라 어떻게 달라지는 가를 실증분석한다. 순서형로짓모형에 기초한 회귀분석결과의 해석을 통해 통일세 신설에 대한 납세자의 반응을 다양한 측면에서 평가함으로써, 실제 통일세 도입과정에서 조세저항을 완화하기 위해 중시해야 할 변수들을 미리 예측해 볼 수 있을 것이다. V장에서는 논문의 주요 내용을 요약하고 연구의 한계에 대해 논의한다.

Ⅱ. 납세의식과 조세순응성

전술한 바와 같이 본 연구의 주된 관심은 통일세라는 새로운 세목의 도입에 대한 납세자들의 인식 또는 조세저항이 어떠한 요인들에 영향을 받는지를 이해하는데 있다. 이와 직접적으로 연관된 선행연구는 많지 않아, 여기서는 납세자들의 조세에 대한 태도나 의식 형성에 관한 기본적인 연구결과를 간략히 소개한다. 새로운 세목의 신설은 납세자의 납세순응 및 조세저항 정도에 영향을 미칠 것으로 보아, 이와 관련한 선행연구들도 간단히 검토한다. 납세순응에 대한 선행연구들은 대부분 조세회피에 초점을 두었기에 본 연구에 직접적으로 활용하기에는 한계가 있다.

먼저 조세에 대한 태도나 납세의식 결정요인과 관련하여 Erich Kirchler(1997)는 심리학적 요인의 중요성을 강조하였다. 즉, 새로운 세금의 신설에 대한 납세자의 태도 형성에 납세자의 이기심과 이타심, 개인적 특성, 의존성, 나이 등이 영향을 미친다고 주장하였다. 이 연구는 새로운 세금에 영향을 받는 사람과 그렇지 않은 사람을 구분하여 이타심, 이기심, 의존성, 조세의식, 인구통계학적 특성 등에 대해 설문조사한 자료를 이용하여, 예를 들어 나이와 의존성 같은 요인이 일반적으로 세금에 대한 태도와 높은 상관성을 갖는 것을 보였다. Benno Torgler and Friedrich Schneider(2006)은  스위스, 벨기에, 스페인 세 나라를 대상으로 세계가치관조사(WVS) 자료와 유럽가치관조사(EVS) 자료를 활용하여 납세의식 결정의 문화적, 제도적 측면을 분석하였다. 분석에는 문화 및 제도적 변수뿐만 아니라 나이, 혼인여부, 소득, 종사상 지위 등의 인구사회학적 변수도 함께 사용하였다. 국내에서는 윤성만･전병욱(2011)이 납세의식에 공정경쟁의식이 미치는 영향을 한･중･일 3개국을 비교하여 분석한 바 있다. 세계가치관조사(WVS) 자료에 기초한 납세의식 수준의 분석에 따르면, 공정경쟁의식, 공정경쟁 기회와 결과가 납세의식 수준에 긍정적 영향을 미친다고 주장하였다. 또한 납세자의 연령이 높거나 정규직 직업인 경우 그리고 자신의 사회적 지위가 높다고 생각하는 경우, 납세의식이 높게 나타났다고 밝혔다. 전태영․변용환(2013)도 세계가치관조사(WVS) 자료를 이용하여 우리나라 국민의 납세의식에 영향을 미치는 변수가 어떤 것인지 분석했다. 분석결과 준법성이 강하거나 조세공평성에 대한 인식이 높을수록 납세의식이 강한 것으로 나타났다. 또한 분석에 있어 통제변수로 인구통계적 변수를 사용했으며, 소득, 연령, 성별, 교육수준, 결혼여부, 고용이 납세의식에 미치는 영향에 대한 선행연구를 인용해 제시했다.

납세자들의 납세순응을 연구한 선행연구들은 대부분 세무조사, 가산세, 성실신고자에 대한 혜택 등에 대한 납세자들의 반응을 연구한 것이 대부분이었다.  Allingham and Sandmo(1972)는 이론적으로 납세순응을 분석한 최초의 연구로 알려졌다. 이들은 범죄경제학 관점에서 탈세행위를 분석했으며, 납세순응행위에 미치는 요인을 세율, 세무조사 적발률, 가산세율로 보고 납세자들이 기대효용을 극대화하는 모형을 설계했다. 분석결과 세율은 소득효과와 대체효과에 따라 납세순응행위에 미치는 영향이 불분명한 것으로 나타났다. Friedland et al.(1978)은 최초로 실험연구를 통해 납세순응행위를 분석했다. 이들도 가산세율과 세무조사 적발률이 납세자의 납세순응에 영향을 미칠것으로 보았으며, 분석결과 세율이 낮을수록 납세순응도가 높고, 세무조사 확률보다는 가산세율을 높이는 것이 납세순응도를 높일 수 있다는 결론을 제시했다. 국내에서는 현진권(2005)이 실험자료를 생성하여 납세순응행위를 실증적으로 분석한 결과 세무조사와 가산세가 유효한 정책수단이라고 주장했다. 우리나라의 납세순응수준을 높이기 위해서는 세무조사와 가산세율을 강화하고 조세정보를 적극적으로 공개해야 한다고 강조했다. 박명호·전병힐·조명환(2011)은 실험적 접근법을 활용하여 비금전적 요인이 국민들의 납세순응행위에 미치는 영향 분석 및 납세순응도 제고 방안에 대한 시사점을 도출했다. 현재의 조세체계에 대해 더 높은 만족도를 가질수록 납세순응도가 높아질 것이라는 이론적 결과를 도출한 후 실험을 실시한 결과, 투표에 의해 세율구조가 결정될 때의 납세순응도가 그렇지 않은 경우보다 높다는 결과를 얻었다. 즉 국민들의 납세순응행위를 제고하기 위해서는 절차적 민주성을 확보하는 노력이 필요하며, 새로운 세목의 도입이나 세율 인상과 같은 세법개정은 국민적 합의를 도출할 필요가 있다는 시사점을 제시했다.

Ⅲ. 분석자료

1. 자료 소개

본 연구에서는 통일에 대비한 통일세 신설방안과 이에 대한 조세저항을 알아보기 위해 조세재정연구원에서 매년 발표하고 있는 재정패널 자료를 활용했다. 재정패널 자료는 지난 2008년부터 조사를 시작하였으며, 여기서는 2012년 5월부터 9월까지 조사가 진행된 5차년도 재정패널인 2011년 자료를 바탕으로 분석을 실시했다. 5차년도 재정패널 조사부터는 가구원 설문지에 통일세 신설에 대한 견해를 추가하여 조사했는데, 설문항목이 리커트형 응답으로 구성되었다. 이는 순서화된 형태의 자료로서 응답들 간에 서로 종속되지 않고 동등한 위치를 갖는 특징이 있다. 이 같은 특징을 갖는 응답자료를 단순히 응답번호만을 사용해 평균을 구하거나 회귀분석하게 된다면 결과 및 해석이 올바르지 않을 수 있다. 따라서 이러한 응답을 확률이라는 개념을 사용해 분석하는 Ordered Logit Model(순서화 로짓 모형)을 이용하면 보다 발전된 결과를 도출할 수 있다.

리커트형 척도란 특정한 대상, 관념, 현상 등에 대해 개인의 성향이나 태도 등을 통계적으로 측정하는 기법으로 보통 3~7점 척도로 구성되며, 본 설문지의 통일세 신설에 대한 찬성여부에 대해 ‘① 매우 찬성한다 ~ ⑤ 매우 반대한다’로 작성하여 5점 척도로 구성되었다.

분석을 위해 재정패널자료의 가구 및 가구원 설문지 내용을 바탕으로 인구통계적 변수와 조세제도에 대한 의식 관련 변수들을 선별했다. 이후 관련 변수를 대상으로 기초분석 및 회귀분석 등을 미리 실시하여 관련성이 높다고 판단되는 변수를 재선별했다. 그 결과 인구통계적 변수로는 성별, 혼인여부, 최종교육기관, 종사상지위, 근로시간, 가구 및 가구원 소득, 실질세율, 연금납부액 및 희망연금액 등을 선정했고, 조세제도에 대한 의식으로는 본인납부 세금에 대한 정부혜택 수준, 세부담의 수평적 공평성을 선택하여 분석에 활용했다.

종속변수로 활용할 조세제도에 대한 의식 변수가 가구원 설문조사를 통해 조사되었으므로 가구 설문조사 자료를 가구원에 맞추는 방식으로 자료를 정리했다. 재정패널 자료는 각 가구원마다 고유번호가 부여되기에 가구와 가구원 자료를 병합하는데 문제가 없었다. 다만 가구 월평균 소득금액이나 가구(순)자산은 가구원이 아닌 하나의 가구 전체를 대상으로 조사된 금액이기에 이 변수에 대해서는 동일 가구에 속한 각각의 가구원들은 같은 금액의 소득금액이나 자산이 있다고 가정하여 분석을 실시했다.

회귀분석을 위해 성별, 혼인여부, 종사상지위는 더미변수를 만들었으며, 교육수준지표는 본래 ①안받았음(미취학 포함)부터 ⑧대학원 박사까지 조사한 최종 교육기관이었으나 이를 교육을 받은 기간(예를들어, 최종 교육기관이 초등학교이면 6년, 중학교 이면 9년 등)으로 환산하여 변수를 조정했다. 가구 총자산은 조사대상연도 즉 2011년말을 기준으로 한 금융자산과 부동산 및 기타자산을 합한 금액으로 계산했으며, 가구 순자산은 총자산에서 부채현황을 차감하여 산출했다. 나이 변수는 출생연도 자료를 이용하여 국내에서 통용되는 나이로 환산했고, 연간소득금액은 가구원 설문자료의 근로소득 등 각 소득의 총합으로 실질세율은 근로 및 종합소득자의 세액을 앞서 구한 연간소득금액으로 나눠 계산했다.

<표 1> 분석에 사용할 변수

구분	설문 대상	내용
통일세 신설에 대한 찬성여부	가구원	①매우 찬성한다 ②대체로 찬성한다 ③보통이다 ④대체로 반대한다 ⑤매우 반대한다
통일세 신설시 추가 세부담 의향¹	가구원	①전혀 부담할 의향이 없다 ②현재 세금의 5% 미만 ③현재 세금의 5%~10% 미만 ④현재 세금의 10%~15% 미만 ⑤현재 세금의 15% 이상
성별	가구	여자=0 남자=1
혼인여부	가구	기혼=1 미혼=0
교육수준	가구	0 ~ 20 (학년별 연수로 구함) ex) 초등학교=6년, 중학교=9년 등
종사상지위	가구, 가구원	임시직, 일용직, 무급 가족 종사자=1 나머지(상용직, 자영업자 및 사업주)=0
		상용직=1 나머지=0
일주일 근로시간	가구	___시간
월평균 가구소득	가구	월평균 ___만원
(가구)총자산	가구	금융자산²+부동산 및 기타자산(단위: 만원)
(가구)순자산	가구	총자산-부채현황(단위: 만원)
나이	가구	‘2015-출생연도+1’로 계산하여 산출
연간소득금액	가구원	근로소득, 사업소득_, 부동산임대소득, 이자 및 배당소득, 기타소득의 총합(단위: 만원)
세액비중	가구원	근로소득자+종합소득자의 세액을 연간소득금액으로 나눠 계산
공적연금 납부액	가구원	월평균 국민+특수직역 연금 납입액(단위: 만원)
공적연금수령희망액	가구원	연간 ___만원
본인납부 세금에 대한 정부혜택 수준	가구원	①매우 높은 수준이다 ②대체로 높은 수준이다 ③적당한 수준이다 ④대체로 낮은 수준이다 ⑤매우 낮은 수준이다
세부담의 수평적 공평성	가구원	①매우 높은 수준이다 ②대체로 높은 수준이다 ③적당한 수준이다 ④대체로 낮은 수준이다 ⑤매우 낮은 수준이다

주1: 단, 통일세 신설에 대한 찬성여부 문항에 ①~③에 응답한 설문자 대상으로만 조사됨

주2: 금융자산 총액 계산에 있어 주택마련저축, 주택마련펀드에 불입한 금액은 제외

2. 기초통계분석

분석에 사용된 변수들의 기본적인 특징을 살펴보았다. 우선 <표 2>는 분석대상 변수 중 연속형으로서 인구통계학적 특징을 나타내는 변수들의 기초통계를 제시했다. 교육수준, 일주일근로시간, 월평균가구소득, 나이 등은 평균과 중간값이 거의 비슷했으나 연간소득금액, 공적연금납부액, 공적연금수령희망액 등은 평균과 중간값의 차이가 크게 나타났다. 가구 총자산과 순자산은 평균과 중간값의 차이가 컸으나 앞서 설명했듯이 이는 동일 가구에 속한 가구원 각각 같은 자산을 보유한다고 가정했으므로 평균보다 중간값 중심으로 해석해야 한다. 분석 대상자들의 교육수준 평균은 고등학교 정도였으며, 일주일에는 약 46시간 정도 일하는 것으로 분석됐다. 월평균 가구소득은 평균이 374만원, 중간값은 330만원이었으며, 최대로 많은 소득을 보인 가구는 월 3,750만원을 버는 것으로 나타났다. 가구 총자산과 순자산의 중간값은 각각 1억5,200만원과 1억2,700만원이었다. 조사대상자들의 평균 나이는 약 51세였고, 가구원 각각이 연간 벌어들이는 소득금액의 평균은 2,743만원, 중간값은 2,040만원으로 소득이 불균형하게 분포되어 있음을 알 수 있다. 연간소득금액의 왜도도 3.29로 좌측으로 치우친 분포를 보였다. 실질세율은 평균이 0.7%, 중간값이 0%로 상당수의 조사대상자들이 본인소득 대비 세액을 거의 부담하지 않는 것으로 조사됐다. 실질세율의 최대값도 25.71%로 법정최고세율인 38%(지방세 미포함)와도 큰 차이를 보였다. 공적연금납부액과 수령희망액도 평균과 중간값이 큰 차이를 보였고, 왜도도 각각 4.59, 3.55로 좌측으로 치우친 분포를 보이는 것으로 나타났다. 월평균 공적연금납부액은 평균값이 7만원 정도였으며, 연간 공적연금으로 수령하길 희망하는 금액의 평균값은 661만원이었으나 중간값은 5만원이었다.

<표 2> 기초통계: 연속형 변수

Variable	Obs	Mean	Std. Dev.	Min	Max	median	Skewness	Kurtosis
교육수준	4,628	12.63137	3.592765	0	20	12	-1.026018	4.413732
일주일근로시간	4,614	46.0376	14.20961	2	119	44	0.335773	4.860166
월평균가구소득	4,628	374.7275	247.1295	0	3,750	330	2.089126	15.44816
(가구)총자산	4,628	24,870.47	33,221	0	443,800	15,200	4.000728	27.19931
(가구)순자산	4,628	20,775.55	29,519.32	-59,250	433,800	12,700	4.187451	30.91477
나이	4,628	51.37489	12.74786	23	93	50	0.367214	2.675943
연간소득금액	4,679	2,743.404	2,533.253	0	46,991	2,040	3.293855	32.48661
실질세율	4,679	0.007609	0.018655	0	0.2571	0	4.608772	35.86161
공적연금납부액	4,679	7.002171	8.546496	0	192	0	4.591766	25.04515
공적연금수령희망액	4,679	661.6042	824.5776	0	5,000	5	3.55696	53.62768

성별, 혼인여부, 종사상 지위, 조세제도에 대한 의식 변수들은 범주형으로 조사됐다. 조사대상자들의 성별은 남성이 62.1%, 여성이 37.9%를 차지했고, 혼인여부는 기혼 86.06%, 미혼 13.94%로 기혼자가 대부분이었다. 2011년 말 기준으로 조사대상자들의 종사상 지위는 임시직 및 일용직 근로자들이 24.47%, 상용직 임금근로자가 48.55%, 자영업자 등이 26.98%로 구성됐다. 조세제도에 대한 의식 변수 중 본인이 납부한 세금대비 정부로부터 받는 혜택 수준을 묻는 질문에 매우 높은 수준이라고 답한 응답자는 0.6%에 불과했으며 적당한 수준(38.62%) 또는 대체로 낮은 수준(34.45%)이라고 답한 자가 대부분이었다. 세부담의 수평적 공평성을 묻는 비슷한 소득그룹과 비교한 본인의 세부담 정도를 묻는 질문에는 적당한 수준이라고 답한 조사대상자가 49.84%로 과반수를 차지했으며, 대체로 높은 수준이라고 답한 자도 37.85%에 달해 대체적으로 본인이 부담하는 세금이 다소 높다고 느끼는 경향을 보였다. 통일세 신설에 대한 찬반에 대해서는 보통이라는 의견이 31.74%로 가장 많았으며, 대체로 반대가 30.26%, 대체로 찬성이 22.97%로 나타나 찬성과 반대의견이 비슷하게 나뉘는 모습을 보였다. 다만 극단적 의견인 매우 찬성(3.78%)과 매우 반대(11.24%)문항을 비교할 시에는 반대하는 의견이 더 많은 것으로 나타났다. 통일세 신설 찬반 의견에 찬성 또는 보통이라고 답한 응답자만을 대상으로 통일세 신설시 추가 세부담 의향 정도를 조사했다. 조사대상자는 2,737명이었으며 이 중 전혀 부담한 의향이 없다는 의견이 47.42%에 달했으며, 현재 세금의 5% 미만이라는 응답도 45.01%였다. 현재 세금의 5~10%, 10~15%, 15%이상이라고 응답한 자들은 각각 5.81%, 1.17%, 0.58%에 불과했다. 즉 통일세 신설에 대체로 찬성하는 자들도 실제 추가적인 세부담이 발생할 시에는 부담할 의향이 거의 없거나 현재 세금의 5% 미만인 최소한의 부담만 가지려는 것으로 나타났다.

<표 3> 기초통계: 범주형 변수

구분		Freq.		비율
		전체	항목별
성별	남자	4,628	2,874	62.10%
	여자		1,754	37.90%
혼인여부	기혼	4,628	3,983	86.06%
	미혼		645	13.94%
종사상 지위	임시직･일용직･무급종사자	4,581	1,121	24.47%
	(임금근로자)상용직		2,224	48.55%
	자영업자･사업주		1,236	26.98%
본인납부세금과 정부혜택에 대한 인식	매우 높은 수준이다	4,679	28	0.60%
	대체로 높은 수준이다		783	16.73%
	적당한 수준이다		1,807	38.62%
	대체로 낮은 수준이다		1,612	34.45%
	매우 낮은 수준이다		449	9.60%
비슷한 소득그룹과 비교한 본인의 세부담	매우 높은 수준이다	4,679	193	4.12%
	대체로 높은 수준이다		1,771	37.85%
	적당한 수준이다		2,332	49.84%
	대체로 낮은 수준이다		321	6.86%
	매우 낮은 수준이다		62	1.33%
통일세 신설에 대한 찬성여부	매우 찬성한다	4,679	177	3.78%
	대체로 찬성한다		1,075	22.97%
	보통이다		1,485	31.74%
	대체로 반대한다		1,416	30.26%
	매우 반대한다		526	11.24%
통일세 신설시 추가 세부담 의향	전혀 부담할 의향이 없다	2,737	1,298	47.42%
	현재 세금의 5% 미만		1,232	45.01%
	현재 세금의 5% ~ 10% 미만		159	5.81%
	현재 세금의 10% ~ 15% 미만		32	1.17%
	현재 세금의 15% 이상		16	0.58%

Ⅳ. 실증분석

1. 분석모형

본 연구에 활용된 순서화 로짓 모형이란 단순한 형태의 확률 모형인 Binary Logit Model(이항 로짓 모형)보다 발전된 형태로서 종속변수가 이항이 아닌 순서화된 다항으로 주어졌을 때 분석할 수 있도록 고안됐다. 일반 회귀식과 동일한 취급을 위해 순서화된 종속변수와 설명변수의 관계를 다음과 같이 설명할 수 있다. 식(1)의 [eqn: y ^{*}]는 관찰이 불가능한 응답변수로서 관찰 가능한 응답 [eqn: y]의 선택기준이 된다.  따라서 실제 응답한 [eqn: y]에 대한 알 수 없는 판단 기준을 [eqn: y ^{*}]로 정의했으며, 이에 대한 기준을 식으로 표현한 것이 식(2)이다. 식(2)는 관찰 가능한 J개의 응답에 대해 j를 선택할 수 있는 기준이다. 특정 선택을 할 확률을 경계값과 인덱스를 이용해 제시한다.

[eqn: y ^{*} = sum _{k=1} ^{k} beta _{k} x _{k} + epsilon `] (단, [eqn: epsilon]는 [eqn: E( epsilon )=0]인 대칭(Symmetric) 분포이며, [eqn: CDF=F( epsilon )])   (1)

[eqn: y=1````if````y ^{*} LEQ mu _{1} `(=0)# ````=2````if```` mu _{1} LEQ y ^{*} LEQ mu _{2}# ```````````````````````````````````` VDOTS # ````=j````if```` mu _{j-1} LEQ y ^{*}]                                                   (2)

순서화 로짓모델은 확률을 사용해 이산형 종속변수에 연속성을 부여하는 것으로 [eqn: y=j]를 선택할 확률은 식(3)과 같이 구할 수 있다.

[eqn: prob(y=j)=F( mu _{j} - sum _{k=1} ^{k} beta _{k} X _{k} )-F( mu _{j-1} - sum _{k=1} ^{k} beta _{k} X _{k} )]                        (3)

누적분포함수의 성질에 따라 확률값을 누적분포함수값의 차이로 계산하며, 이를 순차적으로 계산하여 나타낸 값은 식(4)와 같다. 순서화 로짓 모형도 로짓분포함수를 연계함수로 사용하므로 누적로짓분포함수로 바꾼 다음에 그 역함수를 취하여 모형을 도출한다.

[eqn: Prob(y LEQ j)=F(u _{j} - sum _{k=1} ^{k} beta _{k} x _{k} )]                                           (4)

이처럼 순서화 로짓모형을 통해 확률값을 계산할 수 있는데, 확률이 커지기 위해서는 [eqn: mu _{j}]와 [eqn: sum _{k=1} ^{k} beta _{k} X _{k}] 차이값이 커져야 한다. 즉  [eqn: sum _{k=1} ^{k} beta _{k} X _{k}] 값이 [eqn: u _{j-1}]과 [eqn: mu _{j}] 사이에

있으며 그 중앙에 위치할 때 확률값이 가장 커지는 형태를 보인다. 순서화 로짓 분석을 통해 설명변수에 대한 추정치인 [eqn: {hat{beta }}] 값을 구할 수 있으며 이는 Odds의 log값이다. 또한 지수화 값 또는 Odds ratio를 통해 구하는 exp([eqn: {hat{beta }}])를 해석하기 위해서는 다른 설명변수가 통제된 상황에서 하나의 변수만 변화할 때의 Odds에 대한 변화율이 같다는 Proportional Odds 가정이 만족한다는 전제를 두어야 한다. 끝으로 한계효과는 편미분을 이용한 한계효과식을 통해 구할 수 있으며, 더미변수는 0과 1일 때의 확률의 차이를 통해 산출할 수 있다.

2. 상관분석

회귀분석을 실시하기 전에 종속변수와 독립변수들간의 기본적인 관계를 분석하고자 한다. 먼저 통일세 신설에 대한 찬성여부와 조사대상 각 변수들간의 관계를 <표 4>와 같이 살펴보았다. 분석을 위해 각 변수들을 적정한 기준으로 나눠 빈도수와 비율을 분석했다. 기존에 조사한 통일세 신설에 대한 찬반 의견 추이와 큰 차이를 보이는 변수들간의 관계는 나타나지 않았으나 보다 자세히 살펴보면 통일세 신설 찬성여부의 빈도수 분포에 일부 차이를 보이는 변수들이 구분된다. 앞서 분석한 통일세 신설에 대한 찬성여부 빈도수 분포(이하 ‘전체’)를 중심으로 각 변수들을 분석하려 한다. 성별의 경우 남자와 여자 모두 전체와 비슷한 추이를 보인다. 교육수준도 대체로 비슷하나 대학교 이상을 다닌 응답자들은 대체로 반대하는 비율이 다소 낮고, 매우 찬성에 답한 자들이 다소 높았다. 혼인여부에 대해서는 미혼인 경우 보통에 응답한 자들이 많았고, 대체로 반대하는 의견도 전체 조사에 비해 1.2%p 높게 나타났다. 종사사지위에서는 상용근로자들의 추이가 두드러졌는데 보통이라고 답한 응답비율이 전체보다 1.57%p 높았고 다른 항목의 비율은 전체적으로 다소 낮았다. 일주일 근무시간에 대해서는 40시간 이하와 40시간 이상 근무하는 자들의 의견 분포가 다르게 나타났다. 40시간 이하 근무하는 자들의 보통이라는 응답비율은 전체 대비 2.04%p 높았으나 40시간을 초과해 근무하는 자들은 보통에 응답한 비율이 전체보다 1.79%p 낮은 29.95%로 나타났으며, 대체로 반대하는 의견비율이 31.96%로 더 높게 나타났다. 가구소득금액의 경우 전체와 비슷한 의견 분포를 보였으나, 가구 총자산과 순자산의 경우 중간값 이하 그룹은 보통의 의견비율이 다소 높았고 중간값 이상 그룹은 이와는 반대로 보통의 의견 비율이 낮게 나타났다. 나이 변수는 전체와 많은 차이를 보였는데 30대 이하와 40대의 경우 보통의 의견이 많은 반면 50대 이상은 보통의 의견이 적었다. 특히 30대 이하는 보통에 응답한 비율이 전체보다 2.95%p 높았으며, 매우반대의 의견도 2.8%p나 높게 나타났다. 연간소득금액이 2,040만원을 초과하는 조사대상자들의 보통에 대한 응답비율도 전체보다 다소 높게 나타났으며, 대체로 반대는 약 0.65%p 낮게 나타났다. 실질세율의 경우 중간값인 0.76%를 초과하는 자들의 보통에 대한 응답비율은 전체보다 2.78%p 높은 34.52%로 나타났으며, 공적연금납부액이 5만원을 초과하는 자들도 보통에 대한 응답비율이 높았다. 공적연금수령희망액에 대해서는 중간값인 360만원을 기준으로 그 이하에 해당하는 자는 보통에 대한 응답비율이 낮았고, 초과하는 자는 응답비율이 높게 나타나는 반대현상을 보였다. 조세제도 의식 관련 변수는 그 차이가 더욱 크게 나타났는데, 본인납부세금과 정부혜택에 대한 인식 정도가 낮은 수준이라는 자들은 보통에 대한 응답비율보다 대체로 반대에 응답한 비율이 높았다. 반면 높은수준인 자들은 보통에 응답하는 비율이 전체보다도 더 높게 나타나는 경향을 보였다. 세부담의 수평적공평성에 대해 낮은수준이라고 답한자들도 보통에 대한 응답비율이  대체로 반대보다 낮았으며, 높은수준이라 답한자들은 보통에 대한 응답비율이 전체보다 다소 높게 나타났다.

이상의 분석결과를 종합해보면, 빈도수와 그 비율을 바탕으로 각 변수와 통일세 신설에 대한 찬성여부의 관계는 기존의 전체분석 분포와 비슷한 경향을 보이나 자세히 살펴보면 분포상 차이를 보이는 변수들이 존재했다는 점이다. 일주일 근무시간, 가구 총자산, 나이, 연간소득금액, 공적연금납부액, 공적연금수령희망액 등이 차이를 보이는 변수였으며, 특히 조세제도에 대한 의식을 묻는 변수들은 모두 비교적 큰 차이를 보였다.

<표 4> 통일세 신설에 대한 찬성여부와 각 변수들의 관계

구분		통일세 신설에 대한 찬성여부					합계
		매우 찬성	대체로찬성	보통	대체로반대	매우 반대
전체		177(3.78)	1,075(22.97)	1,485(31.74)	1,416(30.26)	526(11.24)	4,679
성별	남자	103(3.58)	668(23.24)	921(32.05)	872(30.34)	310(10.79)	2,874
	여자	74(4.22)	399(22.75)	550(31.36)	528(30.10)	203(11.57)	1,754
교육수준	고등학교 이하	91(3.53)	598(23.21)	817(31.70)	793(30.77)	278(10.79)	2,577
	대학교 이상	86(4.09)	477(22.69)	668(31.78)	623(29.64)	248(11.80)	2,102
혼인여부	기혼	143(3.59)	938(23.55)	1,256(31.53)	1,197(30.05)	449(11.27)	3,983
	미혼	34(5.27)	129(20.00)	215(33.33)	203(31.47)	64(9.92)	645
종사상지위	임시 및 무급	55(4.91)	239(21.32)	346(30.87)	356(31.76)	125(11.15)	1,121
	상용근로자	63(2.83)	507(22.80)	740(33.27)	660(29.68)	254(11.42)	2,224
	자영업자	58(4.69)	311(25.16)	371(30.02)	368(29.77)	128(10.36)	1,236
일주일 근무시간	40시간 이하	87(3.98)	520(23.77)	739(33.78)	620(28.34)	222(10.15)	2,188
	40시간 초과	90(3.61)	555(22.28)	746(29.95)	796(31.96)	304(12.20)	2,491
가구소득금액	월330만원이하	94(4.01)	502(21.41)	744(31.73)	736(31.39)	269(11.47)	2,345
	월330만원초과	83(3.56)	573(24.55)	741(31.75)	680(29.13)	257(11.01)	2,334
가구 자산	15,200이하	95(4.10)	484(20.91)	761(32.87)	705(30.45)	270(11.66)	2,315
	15,200초과	82(3.47)	591(25.00)	724(30.63)	711(30.08)	256(10.83)	2,364
가구 순자산	12,700이하	96(4.15)	496(21.43)	753(32.53)	707(30.54)	263(11.36)	2,315
	12,700초과	81(3.43)	579(24.49)	732(30.96)	709(29.99)	263(11.13)	2,364
나이	30대 이하	28(3.25)	163(18.91)	299(34.69)	251(29.12)	121(14.04)	862
	40대	45(3.42)	290(22.04)	426(32.37)	405(30.78)	150(11.40)	1,316
	50대 이상	99(4.24)	582(24.94)	715(30.63)	707(30.29)	231(9.90)	2,334
연간소득금액	2,040이하	100(4.26)	528(22.52)	734(31.30)	725(30.92)	258(11.00)	2,345
	2,040초과	77(3.30)	547(23.44)	751(32.18)	691(29.61)	268(11.48)	2,334
실질세율	0.76%이하	151(4.15)	820(22.53)	1,126(30.94)	1,134(31.16)	408(11.21)	3,639
	0.76%초과	26(2.50)	255(24.52)	359(34.52)	282(27.12)	118(11.35)	1,040
공적연금납부액	5만원이하	103(4.35)	533(22.52)	726(30.67)	737(31.14)	268(11.32)	2,367
	5만원초과	74(3.20)	542(23.44)	759(32.83)	679(29.37)	258(11.16)	2,312
공적연금수령희망액	360만원이하	110(4.64)	535(22.55)	710(29.93)	746(31.45)	271(11.42)	2,372
	360만원초과	67(2.90)	540(23.41)	775(33.59)	670(29.04)	255(11.05)	2,307
납부세금 대비 정부혜택	낮은수준	93(4.51)	392(19.02)	579(28.09)	676(32.80)	321(15.57)	2,061
	높은수준	84(3.21)	683(26.09)	906(34.61)	740(28.27)	205(7.83)	2,618
세부담 수평적 공평성	낮은수준	28(7.31)	68(17.75)	97(25.33)	124(32.38)	66(17.23)	383
	높은수준	149(3.47)	1,007(23.44)	1,388(32.31)	1,292(30.07)	460(10.71)	4,296

(단위: 빈도수(%))

각 변수들과 통일세 신설시 추가 세부담 의향에 대한 분포는 통일세 신설 찬성유무보다 더욱 큰 차이를 보였다. 부담의향 없음을 기준으로 살펴봤을 때 대부분의 변수들이 전체 응답비율과 차이났다. 성별의 경우 큰 차이를 보이지는 않았으나 여성이 남성보다 세부담 의향이 다소 적은 것으로 나타났다. 교육수준은 고등학교 이하인 응답자가 대학교 이상의 학력을 가진 응답자보다 약 10%p만큼 더 부담의향이 없는 것으로 나타났으며, 혼인여부의 경우 미혼자가 기혼자보다 통일세 부담의향이 없었다. 종사상지위의 경우 상용근로자들은 부담의향없음에 응답한 자들이 전체보다도 약 5.83%p만큼 적었으나 임시 및 무급 소득자들은 부담의향이 없다는 응답자가 전체보다도 8.53%p나 많았다. 근무시간도 큰 차이를 보였는데 40시간을 초과해 일하는 응답자들은 통일세에 대한 부담의향이 상대적으로 적게 나타났다. 반면 근무시간이 40시간 이하인 응답자는 현재 세금의 5%미만의 세금은 부담할 의향이 있다는 문항에 가장 많은 의견을 보였다. 가구소득금액의 경우 중간값인 월 330만원 초과하는 응답자들이 부담의향보다는 현재 세금의 5%미만은 부담할 수 있다는 응답에 더 많이 답했고, 가구 총자산 및 순자산의 경우도 중간값 이상의 자산을 보유한 응답자가 통일세 신설시 세부담에 보다 긍정적인 의견을 보였다. 주목할 것은 나이의 경우 통일세 신설 찬성여부에 대한 응답에 있어 전체와 차이를 보였으나 추가 세부담 의향을 묻는 응답에는 특별한 차이를 보이지 않았다는 점이다. 연간소득금액, 실질세율, 공적연금납부액, 공적연금수령희망액의 경우도 중간값 이상의 위치에 있는 응답자들이 세부담에 대해 보다 긍정적인 의견을 보이는 것으로 나타났다. 특히 실질세율의 경우 그 차이가 더욱 크게 나타났다. 조세제도에 대한 의식을 묻는 변수의 경우 통일세 신설 찬성여부와는 다르게 전체와 큰 차이를 보이지는 않았다.

종합하면 각 변수들과 통일세 신설시 추가 세부담 의향의 분포는 통일세 신설 찬성여부보다도 눈에 띄게 큰 차이를 보이는 경우가 많았다. 특히 교육수준, 종사상지위의 임시 및 무급자와 상용근로자, 일주일 근무시간, 연간소득금액, 실질세율, 공적연금납부액 등이 분석을 위해 구분한 그룹간의 차이가 크게 나타나는 것으로 분석됐다. 또한 나이는 통일세 신설 찬성여부에 대한 비교와는 다르게 별다른 차이를 보이지 않는 것으로 나타났으며, 조세제도에 대한 의식을 묻는 변수도 큰 차이를 나타내지는 않았다.

<표 5> 통일세 신설시 추가 세부담 의향과 각 변수들의 관계

(단위: 빈도수(%))

변수		통일세 신설시 추가 세부담 의향					합계
		부담의향없음	현재 세금의 5%미만	5%~10%미만	10%~15%미만	15%이상
전체		1,298(47.72)	1,232(45.01)	159(5.81)	32(1.17)	16(0.58)	2,737
성별	남자	783(46.28)	774(45.74)	106(6.26)	19(1.12)	10(0.59)	1,692
	여자	504(49.27)	450(43.99)	50(4.89)	13(1.27)	6(0.59)	1,023
교육수준	고등학교 이하	783(51.99)	628(41.70)	64(4.25)	22(1.46)	9(0.60)	1,506
	대학교 이상	515(41.84)	604(49.07)	95(7.72)	10(0.81)	7(0.57)	1,231
혼인여부	기혼	1,094(46.81)	1,083(46.34)	117(5.01)	27(1.16)	16(0.68)	2,337
	미혼	193(51.06)	141(37.30)	39(10.32)	5(1.32)	0(0.00)	378
종사상지위	임시 및 무급	360(56.25)	241(37.66)	26(4.06)	8(1.25)	5(0.78)	640
	상용근로자	548(41.83)	658(50.23)	89(6.79)	10(0.76)	5(0.38)	1,310
	자영업자	366(49.46)	313(42.30)	41(5.54)	14(1.89)	6(0.81)	740
일주일 근무시간	40시간 이하	562(41.75)	666(49.48)	99(7.36)	13(0.97)	6(0.45)	1,346
	40시간 초과	736(52.91)	566(40.69)	60(4.31)	19(1.37)	10(0.72)	1,391
가구소득금액	월330만원이하	696(51.94)	548(40.90)	68(5.07)	21(1.57)	7(0.52)	1,340
	월330만원초과	602(43.09)	684(48.96)	91(6.51)	11(0.79)	9(0.64)	1,397
가구 자산	15,200이하	708(52.84)	538(40.15)	66(4.93)	20(1.49)	8(0.60)	1,340
	15,200초과	590(42.23)	694(49.68)	93(6.66)	12(0.86)	8(0.57)	1,397
가구 순자산	12,700이하	699(51.97)	551(40.97)	67(4.98)	19(1.41)	9(0.67)	1,345
	12,700초과	599(43.03)	681(48.92)	92(6.61)	13(0.93)	7(0.50)	1,392
나이	30대 이하	246(50.20)	196(40.00)	41(8.37)	6(1.22)	1(0.20)	490
	40대	323(42.44)	368(48.36)	57(7.49)	7(0.92)	6(0.79)	761
	50대 이상	692(49.57)	621(44.48)	55(3.94)	19(1.36)	9(0.64)	1,396
연간소득금액	2,040이하	721(52.94)	562(41.26)	59(4.33)	14(1.03)	6(0.44)	1,362
	2,040초과	577(41.96)	670(48.73)	100(7.27)	18(1.31)	10(0.73)	1,375
실질세율	0.76%이하	1,062(50.64)	898(42.82)	95(4.53)	27(1.29)	15(0.72)	2,097
	0.76%초과	236(36.88)	334(52.19)	64(10.00)	5(0.78)	1(0.16)	640
공적연금납부액	5만원이하	726(53.30)	560(41.12)	53(3.89)	15(1.10)	8(0.59)	1,362
	5만원초과	572(41.60)	672(48.87)	106(7.71)	17(1.24)	8(0.58)	1,375
공적연금수령희망액	360만원이하	690(50.92)	586(43.25)	48(3.54)	20(1.48)	11(0.81)	1,355
	360만원초과	608(43.99)	646(46.74)	111(8.03)	12(0.87)	5(0.36)	1,382
납부세금 대비 정부혜택	낮은수준	527(49.53)	465(43.70)	38(3.57)	20(1.88)	14(1.32)	1,064
	높은수준	771(46.08)	767(45.85)	121(7.23)	12(0.72)	2(0.12)	1,673
세부담 수평적 공평성	낮은수준	104(53.89)	62(32.12)	16(8.29)	7(3.63)	4(2.07)	193
	높은수준	1,194(46.93)	1,170(45.99)	143(5.62)	25(0.98)	12(0.47)	2,544

앞에서는 표의 빈도수와 비율을 통해 종속변수와 독립변수의 분포를 살펴봤지만 이를 그래프로 표현하면 그 차이를 더욱 쉽게 파악할 수 있다. 아래의 [그림 1]은 종속변수 각각의 범주에 대한 독립변수들의 분포를 산포도로 보여주고 있으며, 각 범주에 점선으로 연결된 점은 범주별 독립변수의 평균을 나타낸다. 표로 제시하지는 않았지만 각각의 독립변수와 종속변수간의 관계를 분석한 결과 교육수준과 통일세 신설 성여부의 관계를 제외한 나머지 변수들의 평균 차이는 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 그림을 통해서도 쉽게 알 수 있듯이 각 변수들의 범주별 평균 추이도 통일세 신설시 추가 세부담 의향과의 관계에서 더욱 큰 차이를 보였다.

[그림 1] 종속변수와 독립변수의 분포 추이: 연속형 변수

통일세 신설 찬반	통일세 신설 찬성시 추가 세부담 의향
교육수준
일주일 근로시간
가구 월평균 경상소득
가구총자산
나이
연간소득
실질세율
연금납부액
공적연금 수령 희망액

3. 실증분석

통일세 신설에 대한 찬반의견과 추가 세부담 의향이 인구통계적 변수와 어떠한 관계를 갖고 있는지 알아보기 위해 순서화 로짓 모형을 활용해 추정해봤다. 또한 조세제도 의식을 조사한 변수도 추가해 분석했다. 보다 정확하고 구체적인 추정결과를 도출하기 위해 크게 그룹A와 그룹B로 독립변수 구성을 달리 적용했다. 그룹A는 성별, 교육수준, 나이, 연간소득금액 등 기본적인 인구통계적 변수로 구성했다. 그룹B는 그룹A에 속한 변수를 기본으로 세부담, 연금, 정부혜택 관련 변수를 각각 추가하여 분석을 실시했고, 마지막으로 전체 변수를 회귀분석했다.

혼인여부 변수는 공선성(collinearity) 문제가 발생하여 분석 대상에서 제외했다.

가. 통일세 신설에 대한 찬성여부

통일세 신설에 대한 찬성여부와 독립변수의 관계를 분석한 결과 교육수준, 일주일근로시간, (가구)총자산, 나이, 연간소득금액, 공적연금납부액, 공적연금수령희망액, 본인납부세금과 정부혜택, 세부담의 수평적공평성에 관한 변수가 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 이는 앞서 상관분석을 통해 미리 분석한 결과와 상당부분 일치하는 결과로서 특히 큰 차이를 보였던 일주일근무시간, 나이, 본인납부세금과 정부혜택, 세부담의 수평적공평성의 경우 1% 수준에서 유의한 결과를 보였다.

그룹A의 결과를 살펴보면, 교육수준이 높아지거나 나이가 많아질수록 통일세 신설에 찬성할 확률이 높아지는 것으로 나타났다. 반면 근로시간이 늘어날수록 통일세 신설에 찬성할 확률은 낮아지고 반대할 확률이 높아지는 것으로 분석됐다. 연간소득금액도 통계적으로 유의한 결과를 보였으나 소득금액 차이가 찬반 확률 결정에 큰 영향을 미치지는 않는 것으로 보인다.

응답자들이 세부담으로 인식할 수 있는 실질세율과 세부담의 수평적공평성 변수를 추가해 분석한 결과, 본인이 현재 부담하고 있는 세금이 비슷한 그룹과 비교하여 낮다고 생각할수록 통일세 신설에 찬성할 확률이 높아지는 것으로 나타났다. 응답자들의 실질세율은 통계적으로 유의하지 않은 결과를 보였다.

기본변수에 연금관련 변수를 추가해 분석한 결과, 공적연금납부액이 통계적으로 유의한 결과를 보였으며, 공적연금납부액이 증가할수록 통일세 신설을 찬성할 확률이 높아지는 것으로 분석됐다.

기본변수에 본인납부세금과 정부혜택 관련 변수를 추가해 분석하였고, 유의적인 결과를 얻었다. 본인이 납부한 세금보다 정부로부터 받은 혜택이 낮다고 느낄수록 통일세 신설에 대해 반대할 확률이 높아지는 것으로 나타났다.

전체변수를 분석한 결과도 앞의 분석과 유사하게 나타났으며, 앞선 결과와 다르게 공적연금수령희망액 변수가 유의한 결과를 보였으나, 그 영향은 크지 않았다.

<표 6> 통일세 신설에 대한 찬성여부 분석결과

통일세 신설 찬성여부	그룹A	그룹B
	기본변수	그룹A +세부담	그룹A +연금	그룹A +정부혜택	전체
	Coef.(z)
성별(더미변수)	-0.0159 (-0.25)	-0.0133 (-0.21)	-0.0031 (-0.05)	-0.0157 (-0.25)	0.0016 (0.03)
교육수준	-0.0239** (-2.21)	-0.0253** (-2.33)	-0.0198* (-1.82)	-0.0252** (-2.32)	-0.0219*** (-2)
종사상지위 (더미변수_1)	0.0822 (1.06)	0.0951 (1.22)	0.0509 (0.65)	0.0811 (1.05)	0.0579 (0.74)
종사상지위 (더미변수_2)	0.0357 (0.5)	0.0224 (0.31)	0.0879 (1.18)	0.0437 (0.6)	0.0875 (1.17)
일주일근로시간	0.0049** (2.52)	0.0048** (2.46)	0.0050** (2.53)	0.0044** (2.23)	0.0044** (2.21)
(가구)소득금액	-0.0002 (-1.17)	-0.0002 (-1.3)	-0.0001 (-0.86)	-0.0002 (-1.04)	-0.0001 (-0.86)
(가구)총자산	0.0000 (-1.59)	0.0000 (-1.59)	0.0000 (-1.43)	0.0000* (-1.91)	0.0000* (-1.72)
(가구)순자산	0.0000 (0.6)	0.0000 (0.58)	0.0000 (0.48)	0.0000 (0.84)	0.0000 (0.67)
나이	-0.0120*** (-4.1)	-0.0122*** (-4.18)	-0.0122*** (-4.17)	-0.0118*** (-4.05)	-0.0125*** (-4.24)
연간소득금액	0.0000** (1.96)	0.0000 (1.43)	0.0000*** (2.94)	0.0000** (1.98)	0.0000** (2.36)
실질세율		0.7473 (0.39)			1.1992 (0.62)
공적연금납부액			-0.0088* (-1.86)		-0.0089* (-1.86)
공적연금수령희망액			-0.0001 (-1.45)		-0.0001* (-1.78)
본인납부세금과 정부혜택				0.1727*** (5.52)	0.1639*** (5.21)
세부담의 수평적공평성		-0.1597*** (-4.15)			-0.1479*** (-3.82)
/cut1	-3.9699	-4.4525	-4.4525	-3.4342	-3.8928
/cut2	-1.7353	-2.2167	-2.2167	-1.1965	-1.6514
/cut3	-0.3700	-0.8485	-0.8485	0.1756	-0.2741
/cut4	1.3712	0.8983	0.8983	1.9261	1.4841
Log likelihood	-6536.1207	-6527.354	-6530.5922	-6520.8449	-6507.3739
Number of obs	4,581

주: * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01

이 같은 결과를 보다 자세히 분석하기 위해 통계적으로 유의한 결과를 보인 변수를 대상으로 한계효과를 계산했다.

교육수준, 나이, 공적연금납부액, 세부담의 수평적공평성 변수값이 커지거나 많아질수록 찬성할 확률이 높아지는 것으로 나타나 순서화로짓분석 결과와 일치했다. 마찬가지로 일주일근로시간, 공적연금납부액의 변수값이 커질수록 반대할 확률도 높아지는 것으로 나타났다.

교육수준이 높아질수록 매우 찬성할 확률은 0.08%p, 찬성할 확률은 0.35%p 높아지며, 매우 반대할 확률은 0.21%p 낮아졌다. 나이도 많아질수록 매우 반대할 확률이 0.12%p만큼 낮아졌다. 공적연금 납부액이 많은 응답자일 경우 통일세 신설을 매우 찬성할 확률이 한 단위 증가당 0.03%p 높아졌으며, 매우 반대할 확률은 0.09%p만큼 낮아졌다. 동일 소득그룹 대비 본인의 세부담이 적다고 느낄수록 매우 찬성할 확률은 0.52%p높아졌고, 매우 반대할 확률은 1.42%p만큼씩 낮아졌다.

근로시간은 이와 반대로 근로하는 시간이 1시간씩 늘어날수록 통일세 신설을 매우 찬성할 확률은 0.02%p만큼 낮아졌고 매우 반대할 확률이 0.04%p만큼 높아졌다. 본인이 납부한 세금대비 정부혜택 수준이 낮다고 생각할수록 통일세 신설을 매우 반대할 확률이 1.58%p만큼 높아지는 것으로 분석됐다.

<표 7> 통일세 신설에 대한 찬성여부에 따른 한계효과

p05ea009	Pr(y=1)	Pr(y=2)	Pr(y=3)	Pr(y=4)	Pr(y=5)
교육수준	0.0008**	0.0035**	0.0010**	-0.0032**	-0.0021**
일주일근로시간	-0.0002**	-0.0007**	-0.0002**	0.0006**	0.0004**
(가구)총자산	0.0000*	0.0000*	0.0000*	0.0000*	0.0000*
나이	0.0004***	0.0020***	0.0006***	-0.0018***	-0.0012***
연간소득금액	0.0000**	0.0000**	0.0000**	0.0000**	0.0000**
공적연금납부액	0.0003*	0.0014*	0.0004*	-0.0013*	-0.0009*
공적연금수령희망액	0.0000*	0.0000*	0.0000*	0.0000*	0.0000*
본인납부세금과 정부혜택	-0.0058***	-0.0261***	-0.0078***	0.0239***	0.0158***
세부담의 수평적공평성	0.0052***	0.0235***	0.0071***	-0.0216***	-0.0142***

주: * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01

나. 통일세 신설시 추가 세부담 의향

통일세 신설시 추가 세부담 의향과 각 변수와의 관계를 분석한 결과 교육수준, 일주일근로시간, 실질세율, 공적연금납부액, 본인납부세금과 정부혜택 관련 변수가 통계적으로 유의한 결과를 보이는 것으로 나타났다. 통일세 신설시 추가 세부담 의향에 대한 응답은 통일세 신설여부에 찬성 또는 보통이라고 답한 응답자만을 대상으로 추가조사했으며, 이에 관측치 수는 2,690개로 줄었다.

우선 그룹A의 결과를 살펴보면 교육수준, 종사상지위, 일주일근로시간, (가구)총자산, 연간소득금액이 유의한 결과를 보였으나 (가구)총자산이나 연간소득금액의 경우 큰 영향을 미치지 못했으며, 전체변수를 분석한 결과 유의성이 없는 것으로 나타났다. 종사상 지위의 첫 번째 더미변수(임시직․일용직 등=1, 나머지=0)도 통계적으로 유의한 결과를 보였으나 전체를 대상으로 분석한 결과는 유의성이 없었다. 교육수준이 높을수록 세부담에 긍정적인 문항에 응답할 확률이 높았다. 근로시간의 경우 근무하는 시간이 많아질수록 세부담 의향이 없다는 문항에 답할 확률이 높아지는 것으로 분석됐다.

기본변수에 실질세율과 세부담의 수평적공평성 변수를 추가해 분석한 결과 실질세율 변수가 유의적인 결과값을 나타냈으며, 변화폭도 큰 것으로 분석됐다. 실질세율이 높은 응답자일수록 통일세를 위한 추가 세부담에 부정적인 것으로 나타났다.

기본변수에 연금관련 변수를 추가해 분석한 결과 공적연금납부액 변수가 유의적인 것으로 나타났다. 공적연금납부액이 많은 응답자일수록 통일세를 위한 추가 세부담에 보다 긍정적인 반응을 보이는 것으로 나타났다.

기본변수에 본인납부세금과 정부혜택 관련 변수를 추가해 분석하였고, 이 또한 유의적인 결과값을 보였다. 본인이 납부한 세금에 비해 정부로부터 받은 혜택이 낮다고 느끼는 응답자일수록 통일세를 위한 추가 세부담 의향이 없는 것으로 분석됐다.

마지막으로 전체변수를 분석했으며, 그 결과는 대부분 앞선 분석과 일치했다. 다만 종사상지위(더미변수_1)와 (가구)총자산, 연간소득금액 변수는 일부 분석에서 유의한 값을 보였으나 전체변수를 같이 분석한 결과에서는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다.

<표 8> 통일세 신설시 추가 세부담 의향 분석결과

통일세 신설시 추가 세부담 의향	그룹A	그룹B
	기본변수	그룹A +세부담	그룹A +연금	그룹A +정부혜택	전체
	Coef.(z)
성별(더미변수)	-0.0845 (-0.94)	-0.0916 (-1.02)	-0.0932 (-1.04)	-0.0858 (-0.96)	-0.1027 (-1.14)
교육수준	0.0492** (3.26)	0.0482*** (3.19)	0.0421*** (2.77)	0.0514*** (3.4)	0.0427*** (2.8)
종사상지위 (더미변수_1)	-0.2261** (-2.03)	-0.2135* (-1.91)	-0.1843* (-1.65)	-0.2324** (-2.08)	-0.1728 (-1.53)
종사상지위 (더미변수_2)	0.0510 (0.5)	0.0693 (0.68)	-0.0121 (-0.11)	0.0479 (0.47)	-0.0064 (-0.06)
일주일근로시간	-0.0067** (-2.38)	-0.0070** (-2.47)	-0.0069** (-2.46)	-0.0065** (-2.29)	-0.0070** (-2.47)
(가구)소득금액	0.0000 (0.16)	0.0001 (0.34)	0.0000 (-0.06)	0.0000 (0.14)	0.0000 (0.09)
(가구)총자산	0.0000* (1.72)	0.0000* (1.79)	0.0000 (1.32)	0.0000* (1.85)	0.0000 (1.5)
(가구)순자산	0.0000 (-1.2)	0.0000 (-1.22)	0.0000 (-0.84)	0.0000 (-1.3)	0.0000 (-0.94)
나이	0.0022 (0.54)	0.0025 (0.61)	0.0023 (0.57)	0.0024 (0.61)	0.0029 (0.73)
연간소득금액	0.0001** (2.29)	0.0001*** (2.92)	0.0000 (0.89)	0.0000** (2.23)	0.0000 (1.64)
실질세율		-5.1086* (-1.91)			-5.4864** (-2.02)
공적연금납부액			0.0199*** (2.95)		0.0196*** (2.88)
공적연금수령희망액			0.0000 (0.3)		0.0000 (0.66)
본인납부세금과 정부혜택				-0.1575*** (-3.46)	-0.1593*** (-3.46)
세부담의 수평적공평성		-0.0262 (-0.47)			-0.0394 (-0.69)
/cut1	0.4647	0.4372	0.3936	-0.0085	-0.1451
/cut2	3.1315	3.1061	3.0738	2.6677	2.5476
/cut3	4.6441	4.6202	4.5881	4.1817	4.0645
/cut4	5.7541	5.7307	5.6978	5.2911	5.1740
Log likelihood	-2542.4151	-2540.5324	-2535.1673	-2536.3971	-2526.739
Number of obs	2,690

주: * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01

순서화로짓분석에서 유의한 결과를 보인 변수를 대상으로 한계효과를 산출했다. 교육수준이 높아지거나 공적연금납부액이 많아질수록 통일세 신설에 따른 추가 세부담에 긍정적인 것으로 나타났다. 반면 일주일 근로시간이 많아지거나 실질세율이 높아지고, 본인납부세금에 대한 정부혜택이 낮은 수준으로 느껴질수록 추가 세부담에 부정적으로 응답할 확률이 높은 것으로 분석됐다.

교육수준이 높아질수록 추가 세부담 의향이 전혀 없다는 문항에 답할 확률은 단위당 1.06%p만큼 감소하는 반면 5%미만을 부담할 수 있다고 응답할 확률은 0.79%p만큼 증가했다. 공적연금납부액도 한 단위 증가에 따라 전혀 부담할 의향이 없다고 응답할 확률은 0.49%p만큼 감소하고, 5%미만을 부담할 수 있다고 응답할 확률은 0.49%p만큼 증가하는 것으로 나타났다.

일주일 근로시간이 1시간씩 증가할수록 부담의향이 없다는 응답 확률은 0.17%p만큼 증가했다. 특히 실질세율의 경우 한 단위 증가에 따라 부담의향이 없다고 답할 확률이 136%p만큼 증가했으며, 5%미만 부담할 수 있다고 응답할 확률은 100%p만큼 감소했다. 본인이 납부한 세금과 비교했을 때 정부로부터 받은 혜택 수준이 낮아질수록 통일세 부담의향이 없다고 응답할 확률은 단위당 3.97%p만큼 증가했고, 5%미만 부담할 수 있다고 응답할 확률은 2.93%p만큼 감소하는 것으로 분석됐다.

<표 9> 통일세 신설시 추가 세부담 의향에 따른 한계효과

p05ea009	Pr(y=1)	Pr(y=2)	Pr(y=3)	Pr(y=4)	Pr(y=5)
교육수준	-0.0106***	0.0079***	0.0021***	0.0005**	0.0002**
일주일근로시간	0.0017**	-0.0013**	-0.0003**	-0.0001**	0.0000**
실질세율	1.3676**	-1.0097**	-0.2700**	-0.0583*	-0.0296*
공적연금납부액	-0.0049***	0.0036***	0.0010***	0.0002***	0.0001**
본인납부세금과 정부혜택	0.0397***	-0.0293***	-0.0078***	-0.0017***	-0.0009***

주: * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01

Ⅴ. 요약 및 결론

본 연구에서는 재정패널 자료를 이용하여 통일세라는 새로운 세목이 신설될 때 납세자들의 인식이 인구통계적 변수에 따라 어떻게 다른지를 분석했다. 또한 조세제도에 대한 의식 변수도 추가하여 함께 분석했다. 통일세 신설 및 추가 세부담 의향에 대한 설문항목이 리커트형 응답으로 구성되었기에 Ordered Logit Model(순서화 로짓 모형)을 이용하여 분석했으며, 분석결과는 두 가지 종속변수인 통일세 신설 찬성여부와 통일세 신설시 추가 세부담 의향으로 구분하여 살펴보았다.

통일세 신설 찬성여부와 각 독립변수와의 관계를 분석한 결과 교육수준, 나이, 공적연금납부액, 공적연금수령희망액이 높아지거나 동일소득그룹내 본인의 세부담이 낮다고 생각할수록 통일세 신설에 찬성할 확률이 높아지는 것으로 나타났다. 반면 근로시간이 늘어나거나 본인이 납부한 세금에 비해 정부로부터 받은 혜택이 낮다고 생각하는 경우 통일세 신설에 반대할 확률이 높아졌다.

통일세 신설시 추가 세부담 의향에 대해 분석한 결과 교육수준, 공적연금납부액이 높아질수록 추가 세부담에 대해 긍정적으로 응답할 확률이 증가했다. 근로시간이 늘어나거나 실질세율이 높아지고, 본인이 납부한 세금에 비해 정부로부터 받은 혜택이 낮다고 생각할수록 통일세 신설에 따른 추가 세부담 의향이 전혀 없다고 응답할 확률이 높아지는 것으로 분석됐다. 이 중 실질세율 변수는 한 단위 증가할수록 통일세 신설에 따른 추가 세부담의향이 없다고 응답할 확률이 크게 증가하는 것으로 나타났다.

종합해보면, 교육수준이 높거나 공적연금에 대한 납입액이 큰 응답자일수록 통일세 신설 및 추가 세부담에 긍정적인 반응을 보이는 반면, 일주일 평균 근로시간이 많거나 본인이 납부한 세금에 비해 정부로부터 받는 혜택이 낮다고 느끼는 응답자일수록 통일세 신설과 이에 따른 세부담에 부정적인 반응을 보이는 것으로 추정된다. 특히 소득 대비 세액 비율인 실질세율이 높은 자일수록 통일세 신설에 따른 추가 세부담에 매우 부정적인 것으로 나타났다.

본 연구는 통일세 신설에 대한 의식조사가 5차년도 재정패널에서만 조사되었기에 횡단면 분석만 실시했으며 측정연도가 최근이 아니라는 점, 가구원 각각의 자산은 조사되지 않기에 동일가구의 자산을 가구원 자산으로 가정한 점 등의 한계를 유의해야 한다.

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2015년 재정패널 학술대회

대학원생 논문 발표

발표 1. 중소기업 취업 청년 소득세 감면제도가 청년 노동시장에 미치는 영향
발표 : 유보배 (중앙대 경제학 석사과정)

발표 2. 가계부채와 가계소비 그리고 통화정책
발표 : 구희일 (서울시립대 경제학 박사과정)

발표 3. 가구 인적 네트워크의 동태적 효과 분석 :
경조사비 지출액을 이용한 분석
발표 : 진승우 (USC 경제학 박사과정)
정다운 (USC 경제학 박사과정)

발표 4. 전･월세 선택 결정요인에 관한 연구 : 가구특성을 중심으로
발표 : 주현태 (한양대 도시공학 박사과정)

발표 5. 소득위험(Income Risk)의 세대 간 비교
- 소득불평등, 소득불안정성, 소득이동성을 중심으로
발표 : 백승주 (서울대 정책학 박사과정)
유수선 (서울대 행정학 석사과정)

발표 6. 가구내 부부간의 협상력 : 부모에 대한 이전지출을 중심으로
발표 : 신동협 (서울시립대 경제학 박사과정)

가계부채와 가계소비 그리고 통화정책

❚구 희 일 *

* 구희일(KOO HEE IL), 서울시립대학교 경제학과 박사과정, 02504 서울특별시 동대문구 서울시립대로 163, TEL: 02-6490-2051~2, M.P: 010-9154-0891, E-mail: angel79@uos.ac.kr

차    례

Ⅰ. 서론	511

Ⅱ. 본론	514

1. 가계부채와 소비 그리고 정책금리	514

2. 자료 및 분석 모형	515

Ⅲ. 실증분석 결과	517

1. 가계부채 결정 요인	517

2. 가계부채와 가계소비간 관계	519

3. 가계부채와 가계소비, 그리고 정책금리	522

Ⅳ. 결론 및 시사점	523

참고문헌	525

가계부채와 가계소비 그리고 통화정책

(Household Debt, Consumption, and Monetary Policy)

구 희 일

요 약
	본 논문은 한국조세재정연구원의 재정패널을 이용하여 가계부채규모의 결정요인과 가계부채와 가계소비의 관계, 기준금리가 가계부채 및 가계소비에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 가계부채규모에는 가구주의 소득 및 실물자산, 금융자산 등의 재무적 특성 외에 자가 거주 여부, 가구원수, 거주 지역 등의 비재무적 특성은 물론 연령, 혼인상태 등과 같은 사회인구학적 특성도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 가계부채와 가계소비의 관계는 정(+)의 관계가 있는 것으로 나타났는데, 이는 가계부채가 가계의 자산이나 소득으로 인식되고 있음을 시사한다. 마지막으로 정책금리가 가계부채와 가계지출에 미치는 영향을 살펴보았다. 정책금리는 두 변수에 모두 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 영향도 측면에서 가계지출이 정책금리에 더 민감하게 반응하는 것으로 확인되었다. 이와 같은 사실은 최근 소비가 부진한 불경기 상황에서 정책금리의 운용에 신중할 필요가 있음을 시사한다. 주제어 : 재정패널(National Survey of Tax and Benefit; NaSTaB), 가계부채(Household Debt), 가계소비(Household Consumption), 통화정책(Monetary Policy)

Ⅰ. 서론

최근 장기 불황의 우려와 함께 가계소비가 침체되어 있다. 특히 물가가 낮은 수준에 머물러 있는 상태에서 소비마저 이루어지지 않는 현상은 일본의 장기 불황을 닮아 있다. 이에 본 연구는 재정패널 자료를 이용하여 가계의 부채에 영향을 주는 요인들을 알아보고, 가계부채와 소비 사이의 연관성을 살펴보고자 한다. 이와 함께 정부의 통화정책이 가계의 소비와 부채에 어떠한 영향을 미쳤는지 알아보고자 한다.

글로벌 금융위기 이후 국내 경제는 급격한 변화를 겪고 있다. 국내총생산(GDP)은 위기 전 수준을 상당 수준 회복한 반면, 경기가 여전히 크게 둔화된 상황에서 소비 역시 침체되어 있다. 위기 이후의 이러한 현상을 다른 나라들과 비교해 보면 차이가 있다. 미국과 영국 등의 국가들은 가계부문의 부채축소(deleveraging)와 함께 소비가 서서히 회복하는 모습을 보였지만, 우리나라는 가계부채가 오히려 증가하는 상황에서 소비 부진이 이어지고 있다. 이에 가계부채와 소비의 연관성에 대한 관심이 증가하고 있으며, 많은 연구들이 진행 중이다.

먼저 가계부채를 결정하는 요인들을 분석한 연구들이 있다. 이러한 연구들은 가계의 부채와 소비에 모두 영향을 주는 변수들을 살펴본다는 측면에서 매우 중요한 고찰이라 할 수 있을 것이다. 김우영·김현정(2009)은 45세 이후 우리나라 가계가 부채를 보유할 확률이 낮아지며 55세 이후 부채규모도 감소하는 것으로 나타났다. 또한 가구주의 교육수준이 높을수록 부채보유 확률 및 부채규모가 증가하는 것으로 분석하였다. 이와 함께 연도더미, 가구주의 거주 지역, 종사상 지위 등이 유의한 영향을 미치는 변수들로 확인되었다.

이와 관련된 해외 연구로는 Cox and Japelli(1993), Duca and Rosenthal(1993), Gropp et al.(1997), Crook(2003), Crook and Hochguerte(2007) 등이 있다. 이들 연구는 주로 미국, 이탈리아, 네덜란드, 스페인 등 OECD국가의 가구자료를 이용하여 부채수요함수를 추정하였다. 그 결과 대체로 현재 소득, 총자산, 가구주의 교육수준, 주택소유 여부, 가구크기 등이 부채수준에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

다음으로 가계부채와 소비의 관계를 분석한 연구들을 살펴보면, 가계부채의 누증이 가계의 소비를 제약하고 있다는 결론을 보이는 연구들이 있다. 박양수·한영기(2012)는 가계부채가 소득에 비해 과도한 수준에 도달하면서 가계의 소비여력이 크게 축소되었다고 주장하였다. 손종칠·최영주(2015)도 금융위기 충격에 따른 소비위축 효과가 금융위기 이전 기간에 부채보유 비율이 높았던 가구에서 더 크게 나타났음을 실증분석 하였다. 나승호·정천수·임준혁(2013)은 2000년대 중반이후 지속된 가계부채 급증 현상이 민간소비에 부정적인 영향을 미치고 있으며, 그 영향력 또한 확대되고 있음을 분석하였다.

해외 연구로는 Johnson(2007)이 신용카드 관련 부채가 총지출과 부(-)의 관계가 있다고 주장하였고, Eggertsson and Krugman(2012), Guerrieri and Lorenzoni(2011), Phillppon and Midrigan(2011) 등도 가계가 부채를 줄여가는 과정이 개인파산으로 이어지면서 소비를 제약할 수 있음을 이론적으로 보였다. Anderson, Duus and Jensen(2014)은 덴마크의 경우 금융위기 이전 레버리지(leverage)가 높은 가구에서 위기 이후 4년 동안 소비가 지속적으로 위축되었음을 보였다. 또한 Coulibaly and Li(2006) 역시 모기지론 상환 이후 내구재 소비가 증가함을 발견하였다.

한편, 가계부채와 소비간 양(+)의 관계가 있음을 밝히고 있는 연구도 있다. 먼저 김현정·김우영(2009)은 한국노동패널자료를 이용하여 소비함수를 추정한 결과, 소비에 대한 부채의 전반적인 효과는 정(+)의 관계가 나타나는 것으로 분석하였다. 한상섭·황광명(2003)도 부채와 가처분소득 대비 부채상환비율(Debt Service Ration; DSR)을 모두 포함한 소비함수 추정결과 부채가 소비에 정(+)의 영향을 미치고 있음을 발견하였다.

비슷한 결론을 보이는 해외 연구들도 있다. Bacchetta and Gerlach(1997)는 가계대출 증가에 대한 기대가 비내구재 및 서비스 지출 증가와 양(+)의 상관관계가 있음을 보였고, Ludvigson(1999)도 현재 소득 및 금융부채가 모두 소비에 유의한 정(+)의 영향을 미치고 있음을 발견하였다.

본 고는 재정패널을 이용하여 가계부채를 결정하는 요인을 분석하고자 한다. 김우영·김현정(2009)과 같은 일반적인 패널분석 방법론을 이용하여 어떤 변수들이 가계부채의 규모에 영향을 주는지와 가계부채와 가계소비가 어떠한 관계를 갖는지 살펴보았다. 그리고 방법론에 정책변수인 금리를 거시변수로 추가하여, 정책 금리 변화가 가계부채 및 소비에 어떻게 영향을 미치며, 어느 변수에 더 많은 영향을 주는지 분석하였다.

Ⅱ. 본론

1. 가계부채와 소비 그리고 정책금리

[그림 1] 가계부채와 소비, 정책 금리 추이

(단위: %)

주: 1) 2015년 기준금리는 2015년 2/4분기 자료임
2) 2015년 가계소비 증가율은 2015년 2/4분기 기준 전년동기대비 증가율임
3) 2015년 GDP 대비 가계대출 비중 중 GDP는 KDI 경제전망(2015 상반기)의 전망치를 이용    하여 계산하였고, 가계대출은 2015년 2/4분기 기준 자료임

자료: 한국은행

[그림 1]은 가계부채와 소비, 정책 금리의 추이를 보여준다. 한국은행 기준 금리는 글로벌 금융위기 때 2% 수준으로 내려온 후 2011년까지 상승하는 추세를 보이다, 최근에는 다시 낮아져 2015년 3/4분기 기준 1.5%의 낮은 수준을 유지하고 있다.

가계소비지출 역시 금리와 비슷한 추세를 보이고 있다. 글로벌 금융위기 기간에 줄어든 가계소비는 위기 이후 회복되는 모습을 보였으나, 2010년 이후 증가폭이 지속적으로 축소되는 모습이다. 이러한 소비부진은 1990년대 일본 경제와 비교되며 장기 불황에 대한 불안을 낳고 있다.

반면, 가계부채는 증가하는 추세를 보이고 있다. 국내총생산(GDP) 대비 가계부채 비중은 2005년 56% 수준이었으나, 2015년에는 약 70%에 이를 전망이다. 가계부채의 급증으로 인해 거시경제 전반에 걸쳐 안정성 문제가 대두되고 있으며, 가계부채의 적정 수준에 대한 문제가 최근에 큰 이슈로 등장하고 있다.

2015년 국내총생산은 한국개발연구원의 2015년 경제성장률 전망치(3.0%)를 이용하여 단순 계산한 값이고, 가계부채는 2015년 2/4분기 자료이다. 따라서, 향후 실제값과는 차이가 있을 수 있다.

2. 자료 및 분석 모형

본 연구의 실증분석에서 이용하는 자료는 한국조세재정연구원의 재정패널 자료이다. 재정패널 조사는 조세정책과 행정을 연구하고 분석하는데 활용할 수 있는 실증적인 조사 자료를 수집하기 위하여 2008년(1차)부터 현재 2014년(7차)까지 조사되었다. 본 고에서 수행하고자 하는 분석인 가계부채와 가계지출 변수가 자세히 다루어져 있고, 원표본 유지율이 78%로 높다는 점에서 재정패널 자료를 이용하였다. 다만, 자료의 연결성이 떨어지는 2008년(1차) 자료는 제외하여, 분석기간은 2차부터 7차로 6개년(2009~2014년) 자료가 이용되었다.

본 고에서 실증분석하고자 하는 내용은 다음의 세 가지이다. 첫째, 가계부채의 규모에 어떠한 요인들이 작용하는지 알아보는 것이다. 부채를 결정하기까지는 많은 변수들이 작용할 것이다. 또한 부채의 규모에도 많은 변수들이 작용할 것이다. 둘째, 가계부채와 가계소비와의 관계를 알아 볼 것이다. 앞서 살펴본 선행연구에서와 같이 가계부채는 가계소비와 정(+)의 관계를 갖기도 하고, 부(-)의 관계를 갖기도 하는 등 연구에 따라 다른 관계의 방향성을 보였다. 마지막으로 한국은행 기준금리를 정책변수로 사용하여, 정책 금리 변화가 가계의 부채와 소비에 어떠한 영향을 주었으며, 두 변수 중 어디에 더 큰 영향력을 보였는지 살펴보고자 한다.

본 고에서는 김우영·김현정(2009)이 사용한 아래와 같은 일반적인 패널모형을 활용하여 위에 제시한 세 가지 내용을 실증분석하고자 한다.

[eqn: debt _{i`t} `or`e`xp _{i`t} = beta x _{i`t} +rate _{t} + eta _{i} + epsilon _{i`t}]

위 식에서 [eqn: debt _{i`t}]는 종속변수로 가계부채 규모의 결정요인 분석에서 가계부채 규

모를 나타내고, [eqn: e`xp _{i`t}]는 가계부채와 소비의 연관성 분석에서 가계의 소비지출을

의미한다. [eqn: x _{i`t}]는 가구의 재무 및 비재무적 특성을 나타내는 벡터이다. 가구의 재무적 특성으로 구간별로 나누어진 월 총소득과 실물자산, 금융자산을 변수로 사용하였고, 비재무적 특성으로는 가구원수, 가구원 중에서 일하는 가구원 수, 주거지역, 자가 거주 여부를 이용하였다. 또한 가구주의 사회인구학적 특성으로 연령과 결혼유무, 종사상 지위를 모형에 포함하였고, 정책 금리의 변화에 따른 가계의 부채와 소비의 변화를 알아보기 정책 금리 변수도 모형에 추가하였다. 첫 번째 모형과 두 번째 모형의 결과를 비교하면, 세 번째 물음에 답할 수 있을 것이다. 마지막으로 [eqn: epsilon _{i`t}]는 오차항이고, [eqn: eta _{i}]는 관찰되지 않는 이질적인 가구특성(heterogeneity)을 나타낸다.

<표 1> 변수 설명

변 수	설 명
[eqn: debt _{i`t}]	가구의 총부채(log 변환)
[eqn: e`xp _{i`t}]	가구의 월평균 직접 소비지출(log 변환)
[eqn: i.i`nc _{i`t}]	가구의 월평균 총 소득 더미변수 (100만원미만부터 100만원 단위 구간으로 1,000만원 이상까지 11구간)
[eqn: real _{i`t}]	가구의 실물자산(log 변환)
[eqn: fin _{i`t}]	가구의 금융자산(log 변환)
[eqn: rate _{t}]	기준 금리
[eqn: i.age _{i`t}]	가구주의 연령 더미변수 (35세 미만부터 10세 단위 구간으로 65세 이상까지 5구간)
[eqn: i.mar _{i`t}]	가구주의 혼인상태 더미변수 (기혼(배우자있음), 기혼(사별, 이혼), 미혼(결혼한적 없음))
[eqn: i.jobs _{i`t}]	가구주의 종사상지위 ((임금근로자) 상용직·임시직·일용직, 고용원이 없는 자영업자, 고용원을 둔 사업주, 무급 가족 종사자의 6개의 지위)
[eqn: famn _{i`t}]	가구원 수
[eqn: empn _{i`t}]	취업중인 가구원 수
[eqn: i.met _{i`t}]	거주 지역 구분 더미변수 (서울, 광역시, 그 외 지역)
[eqn: i.hown _{i`t}]	자가 거주 여부 더미 변수 (자가, 비자가)

일반적으로 패널모형은 관찰되지 않는 개별 가구의 특성을 모형에 반영하여 이질적 특성인 [eqn: eta _{i}]와 순수한 오차항인 [eqn: epsilon _{i`t}]을 구별하고 [eqn: eta _{i}]를 통제할 수 있다. 이러한 특징은 횡단면 분석이나 시계열 분석보다 더 많은 정보를 제공함으로써 패널분석이 우월한 추정방법임을 증명한다.

패널모형에 대한 설명은 김우영·김현정(2009)의 내용을 요약·참고하였다.

패널모형의 추정은 [eqn: eta _{i}]을 어떻게 처리하느냐에 따라 Pooled OLS와 고정효과(fixed effect)모형, 확률효과(random effect)모형으로 구분된다. Pooled OLS 모형은 [eqn: eta _{i}]을 ([eqn: eta _{i} + epsilon _{i`t}])항으로 묶어 오차항으로 취급하기 때문에 패널모형의 장점이 사라지게 된다. 반면, 고정효과모형은 [eqn: eta _{i}]을 각 가구별 더미로, 확률효과모형은 독립적인 확률변수로 취급한다. 본 연구에서 이용하는 재정패널 자료는 많은 가구수에 비해 기간이 6년으로 짧다는 특성을 갖고 있다. 이러한 경우 고정효과모형을 이용하여 모형을 추정하면 추정해야 할 가구더미가 너무 많아져 추정치에 편의가 발생하게 된다(incidental parameters problem). 따라서 관찰되지 않는 가구특성 [eqn: eta _{i}]을 관찰되는 가구특성 [eqn: x _{i`t}]와 독립인 확률변수로 취급하는 확률효과 모형을 이용하였다. 가계부채 규모는 음이 아닌 값을 가지므로 가계부채의 규모 결정 모형은 패널토빗(panel tobit) 모형으로 추정하였고, 가계의 소비지출과 가계부채의 연관성을 분석하는 모형은 GLS방법을 이용한 확률효과모형으로 추정하였다.

[eqn: eta _{i}]가 [eqn: x _{i`t}]와 독립이 아닌 경우 내생성 문제가 발생한다. 내생성 문제를 해결하기 위해 도구변수(instrument variable; IV) 추정법이나 일반화적률법(general moment method; GMM)을 이용해야 한다. 하지만, 적절한 도구변수를 선정하는 일은 현실적으로 어려움이 따른다. 이와 같은 상황을 반영하여 [eqn: eta _{i}]와 [eqn: x _{i`t}]가 독립이라고 가정한다(김우영·김현정(2009)).

Ⅲ. 실증분석 결과

1. 가계부채 결정 요인

앞서 설명한 각각의 모형은 실물 자산의 가치를 설명변수로 사용한 경우(일반패널모형 1)와 자가 거주 여부의 더미변수를 사용한 경우(일반패널모형 2)로 나누어 두 가지로 추정하였다.

먼저 두 모형 모두 월 평균 소득이 높은 가계일수록 월 평균 소득이 낮은 가계보다 부채규모가 유의미하게 커지는 것을 확인할 수 있다. 이것은 은행권의 대출 기준이 되고 있는 DTI(debt to income) 비율을 고려할 때 예상 가능한 결과이다.

<표 2> 가계부채의 결정요인 분석 결과

종속변수: 가계대출규모	일반패널모형 1		일반패널모형 2
	Coef.	Std. Err.	Coef.	Std. Err.
월 평균 소득(100만원 미만 기준)
100~199만원	0.0299	0.0683	0.0821	0.0623
200~299만원	0.1367**	0.0686	0.1983***	0.0625
300~399만원	0.2369***	0.0696	0.3710***	0.0635
400~499만원	0.3251***	0.0714	0.5253***	0.0657
500~599만원	0.3802***	0.0733	0.6053***	0.0680
600~699만원	0.4344***	0.0775	0.6907***	0.0728
700~799만원	0.4160***	0.0813	0.7233***	0.0771
800~899만원	0.4668***	0.0868	0.7432***	0.0825
900~999만원	0.5111***	0.0975	0.8403***	0.0955
1000만원 이상	0.5288***	0.0908	0.8909***	0.0876
실물자산	0.4160***	0.0172
자가 거주 여부			0.1899***	0.0320
금융자산	-0.0454***	0.0091	-0.0064	0.0087
정책금리	-0.0335*	0.0201	-0.0401**	0.0193
연령 그룹(35세 미만 기준)
35~44세	-0.1593**	0.0654	-0.0068	0.0552
45~55세	-0.2140**	0.0701	0.0322	0.0611
55~64세	-0.3254***	0.0753	0.0259	0.0681
65세 이상	-0.4536***	0.0881	-0.0201	0.0839
혼인 상태(기혼(배우자 있음) 기준)
기혼(사별, 이혼)	0.0083	0.0740	-0.0785	0.0668
미혼(결혼한적 없음)	-0.0924	0.1343	-0.3478***	0.1073
종사상 지위((임금근로자)상용직 기준)
(임금근로자)임시직	-0.0241	0.0753	-0.0504	0.0681
(임금근로자)일용직	-0.0538	0.0641	-0.0956	0.0599
고용원이 없는 자영업자	0.0828**	0.0386	0.0705*	0.0378
고용원을 둔 사업주	0.2350***	0.0519	0.2905***	0.0514
무급가족종사자	0.1814	0.1303	0.1306	0.1237
가구원수	0.0566***	0.0174	0.0939***	0.0170
취업가구원수	-0.0325	0.0220	-0.0584***	0.0220
거주 지역(그 외 지역 기준)
서울	0.4115***	0.0522	0.4394***	0.0506
광역시	-0.0403	0.0469	-0.0701	0.0481
표본수	6,780		8,246
Wald [eqn: chi ^{2}](자유도, p-value)	(28, 0.0000)		(28, 0.0000)
주: ***, **, *는 유의수준 1%, 5%, 10%를 각각 의미함

다음은 모형을 구분하는 변수인 실물자산 가치와 자가 거주 여부를 각각 모형에 고려한 경우를 살펴보자. 두 변수 모두 모형에서 유의한 값을 가지며 가계부채와 정(+)의 관계를 보였다. 계수값을 고려했을 때, 실물자산 가치가 자가 거주 여부 더미 변수보다 더 영향이 크게 작용함을 알 수 있다.

금융자산변수는 일반패널모형 1에서만 유의한 부(-)의 관계를 나타냈으며, 정책금리는 두 모형 모두에서 유의미한 음(-)의 관계를 보였다. 일반적으로 금융자산을 많이 가진 상황에서 추가적인 대출은 받지 않을 것이며, 금리가 높아질수록 대출 수요가 감소하는 내용과 결과값이 일치함을 확인할 수 있다.

연령 그룹 더미변수도 일반패널모형 1에서만 유의한 결과를 나타냈다. 즉, 연령대가 높아질수록 35세 미만 그룹보다 대출규모가 작아지는 것으로 나타났다. 이는 연령대가 높아질수록 소득이 감소함에 따라 대출상환이 어려워질 것을 고려하여 대출규모를 줄이는 데에서 비롯된 결과로 사료된다.

가구원수는 두 모형에서 모두 가구원수가 증가할수록 대출규모가 커지는 것으로 나타났으며, 취업한 가구원수의 경우에는 모형 2에서만 음(-)의 관계로 나타났다. 즉, 가구원수의 증가는 대출규모를 늘리지만, 취업한 가구원수의 증가는 대출규모의 감소로 이어지는 것으로 나타났다.

마지막으로 거주 지역에 따른 대출규모의 영향을 살펴보았다. 가구주가 서울지역에 사는 경우는 서울과 광역시를 제외한 지역에 사는 가구보다 대출규모가 유의미하게 높은 것으로 나타났다.

2. 가계부채와 가계소비간 관계

가계부채와 가계소비 사이의 관계를 분석한 모형의 결과를 확인해 보자.

먼저 두 모형 모두 가계부채와 가계소비간 정(+)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 즉, 가계부채가 1% 증가하면, 모형에 따라 가계지출이 약 0.02~0.03% 증가하는 것으로 나타났다. 실물자산이나 금융자산의 변수도 같은 결과를 보이고 있는데, 실물자산이나 금융자산의 증가는 가계소비를 증가시키는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과로 볼 때, 가계부채의 증가를 자산의 증가나 소득의 증가로 받아들여 가계지출을 늘리는 것으로 해석이 가능하다.

월 평균 소득의 경우 두 모형 모두 평균 월 소득이 클수록 월 평균 소득이 작은 경우보다 가계지출이 더 커지는 것을 확인할 수 있다. 이는 소득이 많을수록 실제로 사용할 수 있는 가처분소득이 증가함을 유추할 때 당연한 결과라고 할 수 있다.

가계부채규모의 결정요인 분석과 마찬가지로 정책금리는 두 모형 모두 가계지출과 음(-)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 영향 측면에서도 두 모형이 비슷한 결과값을 보였는데, 정책금리가 1% 상승할 때 가계소비는 약 0.06% 정도 감소하는 것으로 나타났다.

연령 그룹별 분석에서도 가계부채규모 결정요인 분석과 비슷한 결과를 보였다. 연령대가 높아질수록 연령대가 낮은 가구보다 가계소비지출이 줄어들거나 감소하는 것으로 나타났다. 55~64세의 연령대가 비록 유의미한 결과를 보이지는 않았지만, 앞의 분석 결과와 동일한 이유에서 비롯한 결과라고 생각된다.

<표 3> 가계소비와 가계부채의 관계분석 결과

종속변수: 가계지출규모	일반패널모형 1		일반패널모형 2
	Coef.	Std. Err.	Coef.	Std. Err.
월 평균 소득(100만원 미만 기준)
100~199만원	0.1284***	0.0285	0.1296***	0.0246
200~299만원	0.3544***	0.0284	0.3430***	0.0244
300~399만원	0.4902***	0.0289	0.4966***	0.0249
400~499만원	0.6356***	0.0297	0.6438***	0.0258
500~599만원	0.7039***	0.0305	0.7244***	0.0267
600~699만원	0.7665***	0.0323	0.7927***	0.0286
700~799만원	0.8586***	0.0339	0.8870***	0.0304
800~899만원	0.9501***	0.0365	0.9746***	0.0327
900~999만원	1.0309***	0.0413	1.0673***	0.0383
1000만원 이상	1.0946***	0.0372	1.1502***	0.0335
실물자산	0.0625***	0.0068
자가 거주 여부			0.0188*	0.0108
금융자산	0.0196***	0.0037	0.0241***	0.0033
가계부채	0.0170***	0.0047	0.0327***	0.0039
정책금리	-0.0588***	0.0091	-0.0572***	0.0084
연령 그룹(35세 미만 기준)
35~44세	0.0617**	0.0254	0.0521***	0.0196
45~55세	0.1117***	0.0263	0.0955***	0.0207
55~64세	0.0218	0.0279	0.0074	0.0227
65세 이상	-0.1192***	0.0322	-0.1398***	0.0274
혼인 상태(기혼(배우자 있음) 기준)
기혼(사별, 이혼)	-0.1011***	0.0291	-0.1008***	0.0243
미혼(결혼한적 없음)	-0.0771*	0.0461	-0.0719**	0.0330
종사상 지위((임금근로자)상용직 기준)
(임금근로자)임시직	0.0954***	0.0323	0.0873***	0.0275
(임금근로자)일용직	-0.0389	0.0255	-0.0519**	0.0221
고용원이 없는 자영업자	0.0085	0.0136	0.0218*	0.0122
고용원을 둔 사업주	0.0842***	0.0192	0.1027***	0.0177
무급가족종사자	0.0720	0.0531	0.0824*	0.0476
가구원수	0.1161***	0.0062	0.1136***	0.0055
취업가구원수	-0.0185**	0.0085	-0.0204***	0.0078
거주 지역(그 외 지역 기준)
서울	0.0410**	0.0163	0.0669***	0.0140
광역시	0.0555***	0.0140	0.0502***	0.0127
표본수	6,780		8,246
Wald [eqn: chi ^{2}](자유도, p-value)	(29, 0.0000)		(29, 0.0000)
주: ***, **, *는 유의수준 1%, 5%, 10%를 각각 의미함

가구주의 혼인상태에 따른 결과를 보면, 기혼이면서 사별이나 이혼한 경우나 미혼의 경우가 배우자가 있는 기혼 가구보다 가계소비를 덜 하는 것으로 나타났다. 이는 가구원수가 더 적은 이유가 가장 클 것으로 생각된다. 가구원수의 결과를 보면, 가구원수가 증가할수록 가계소비지출도 증가하는 것을 볼 수 있다. 마찬가지로 취업 가구원수의 증가는 가계지출과 음(-)의 관계가 있는 것으로 나타났다.

종사상 지위에 따른 결과를 보면, 임금근로자이면서 임시직인 경우가 임금근로자이면서 상용직인 가구보다 가계소비지출이 많았다. 마찬가지로 고용원을 둔 사업주의 경우도 상용직 임금근로자보다 가계소비가 많았으며, 고용원이 없는 자영업자와 무급가족종사자의 경우는 일반패널모형 2에서만 상용직 임금근로자보다 가계지출을 더 많이 하는 것으로 나타났다. 한편, 일용직 임금근로자는 일반패널모형 2에서 상용직 임금근로자보다 가계소비를 적게 하는 것으로 나타났다.

마지막으로 거주 지역에 따른 가계소비지출 분석을 보면, 서울과 광역시와 같은 도시 가계가 그 외 지역의 가구보다 가계지출을 더 많이 하는 것을 알 수 있다.

3. 가계부채와 가계소비, 그리고 정책금리

끝으로 정책금리가 가계부채와 가계소비에 어떠한 영향을 미치고 있는지, 또한 정책금리는 두 변수 중 어디에 더 많은 영향을 주는지 확인해 보자.

우선 정책금리는 가계부채와 가계소비에 모두 영향을 주는 것으로 나타났다. 정책금리가 1% 증가하면 가계부채는 0.03~0.04% 감소하는 것으로 나타났고, 가계소비도 0.57~0.59% 정도 감소하는 것으로 나타났다. 정책금리가 미치는 영향 측면에서 보면, 가계소비의 감소폭이 더 큼에 따라 가계소비가 정책금리의 변화에 더 민감하게 반응하는 것으로 나타났다.

또한 앞서 살펴본 것처럼, 가계부채가 가계소비에 미치는 영향도 확인해 볼 수 있다. 가계부채가의 증가는 가계소비의 증가로 이어지는데, 정책금리가 가계부채나 가계소비에 미치는 영향보다는 작게 나타났다.

<표 4> 정책금리가 가계소비와 가계부채에 미치는 영향 분석 결과

변수	가계부채규모 결정요인		가계소비와 가계부채의 관계
	일반패널 1	일반패널 2	일반패널 1	일반패널 2
정책금리	-0.0335*	-0.0401**	-0.0588***	-0.0572***
가계부채			0.0170***	0.0327***
주: ***, **, *는 유의수준 1%, 5%, 10%를 각각 의미함.

Ⅳ. 결론 및 시사점

현재 우리나라는 가계부채가 지속적으로 증가하는 추세에 있다. 가계의 재무건전성 측면에서 가계부채는 최근 사회의 이슈가 되고 있다. 이에 본 연구는 재정패널자료를 이용하여 가계의 부채 규모를 결정하는 요인을 분석하였다. 분석 결과 소득과 실물자산이 가계부채 규모와 정(+)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 그러나 금융자산과는 유의미하게 음(-)의 관계를 보였다. 가구주의 연령은 연령대가 높을수록 부채 규모를 빠르게 줄이는 것으로 나타났고, 혼인상태, 종사상 지위, 거주 지역, 가구원수 등도 부채 규모에 유의한 영향을 주는 것으로 확인되었다.

이런 변수들을 이용하여 가계부채와 가계소비의 관계도 살펴보았다. 우선 가계부채와 가계소비간 관계를 실증분석한 결과 둘 사이에는 양(+)의 관계가 있는 것으로 확인되었다. 즉, 가계부채가 늘어날수록 가계소비도 증가하는 것으로 나타났다. 이와 같은 결론의 선행연구 결과가 없는 것은 아니지만, 최근 발표되는 연구결과와는 상반된 결론을 보인다는 측면에서 시사점이 크다 할 수 있다.

우선 이와 같은 결과에서 가계부채를 자산이나 소득으로 인식하는 가계가 많다는 것을 생각해 볼 수 있다. 가계의 재무건전성 측면에서 볼 때, 늘어나는 가계부채를 자산이나 소득으로 인식하는 것은 글로벌 금융위기와 같은 외부충격이 발생할 경우 심각한 문제를 불러올 수 있다. 이와 같은 문제를 예방하기 위해 LTV와 DTI 규제를 적절하게 운용할 필요가 있다.

또한 대부분의 가계부채가 상당부분 주택구입과 관련이 있다. 최근 주택가격 상승률이 많이 둔화되었다고는 하지만, 주택가격은 상승세를 지속하고 있다. 이와 같은 상황에서 빚으로 지은 집을 자산으로 인식하고, 주택가격 상승에 따라 자산의 증가로 부채를 인식할 가능성도 있다. 조동철 편(2014)은 1990년대 초 일본에서 목격되었던 주택가격의 단기 급락 가능성은 상대적으로 낮다고 분석하였다. 그럼에도 불구하고 인구고령화 추세를 고려할 때 주택가격 하락에 대한 가능성은 여전히 남아 있는 상황이다.

마지막으로 정책금리 변화가 가계소비와 가계부채에 어떠한 영향을 주며, 정책금리 변화에 어떤 변수가 더 민감하게 반응하는지를 살펴보았다. 정책금리가 가계부채의 규모와 가게소비지출에 모두 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 가계의 재무건전성을 위해 정책금리를 활용하는 방법도 강구할 수 있겠다. 하지만 요즘과 같이 가계의 소비가 낮은 수준에서 이루어지는 불황에는 가계의 재무건전성을 위해 정책금리를 함부로 사용할 수 없을 것 같다. 정책금리의 변화에 가계소비가 더 민감하게 반응하는 것으로 나타났기 때문이다.

어느 수준의 금리 운용이 적절한지에 대한 판단이 쉬운 일은 아니다. 금리에 가장 큰 영향을 미치는 잠재성장률과 (기대)인플레이션을 고려하여 금리운용이 과대 혹은 과소 운영되지 않아야 할 것이다. 1990년대 초 일본 정부가 성장 및 인플레이션에 대한 낙관적 전망으로 디플레이션을 예방하는 데 큰 어려움을 겪었던 사실(조동철 편(2014))을 상기해야 할 것이다.

본 연구의 분석에는 다음과 같은 한계도 존재한다.

첫째, 가계부채와 가계소비, 정책금리의 세 변수는 상호 연관관계을 형성하고 있다. 즉, 본 고에서 수행한 패널분석으로는 기술적인 한계를 갖는다. panel VAR과 같은 상호 인관관계 분석을 수행한다면 더 많은 유용한 결과들을 도출할 수 있을 것이다. 다만, 재정패널의 시계열이 짧아 추가 분석을 하지 못한 것은 본 연구의 가장 큰 한계점이라고 할 수 있다.

둘째, 글로벌 금융위기는 우리 사회의 많은 부분을 변화시켰고, 아직까지도 변화시켜 나가는 중이다. 이와 같은 사실을 고려할 때, 글로벌 금융위기 기간 이전에 대한 분석과 비교를 해 볼 필요가 있다. 이러한 비교를 통해 현재 우리나라의 가계소비 및 가계부채 수준을 보다 정확하게 파악할 수 있을 것이다. 보다 정확한 현실 인식은 보다 유용한 정책들을 입안할 수 있도록 도와줄 것이다.

마지막으로 가계부채가 주택구입과 관련한 비중이 높은 바, 주택가격과 가계부채에 대한 세밀한 연구가 필요할 것 같다. 이와 같은 연구가 이루어진다면, 가계의 재무건전성 정책 수립에 많은 도움이 될 것으로 사료된다.

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소득위험(Income Risk)의 세대 간 비교

- 소득불평등, 소득불안정성, 소득이동성을 중심으로 -

❚백 승 주 *･ 유 수 선 **

* (제1저자)서울대학교 행정대학원
서울시 관악구 대학동 서울대학교 행정대학원 57동 304호, 010-2824-0293, qbic30418@snu.ac.kr

** (공동연구)서울대학교 행정대학원
서울시 관악구 대학동 서울대학교 행정대학원 57동 304호, 010-7543-3917, ssysoosun@gmail.com

차    례

Ⅰ. 서론	590

Ⅱ. 이론적 논의	591

1. 소득위험의 다차원성	591

2. 소득위험의 관리와 한계	595

Ⅲ. 자료 및 분석방법	597

1. 분석대상 및 소득구분	597

2. 분석방법	600

Ⅳ. 분석결과	601

1. 연령코호트별 소득위험 정도	601

2. 소득원천별 분해	606

Ⅴ. 결론	610

참고문헌	612

소득위험(Income Risk)의 세대 간 비교

- 소득불평등, 소득불안정성, 소득이동성을 중심으로 -
Comparing Income Risks of different age groups in Korea

: Focused on inequality, stability and mobility

백 승 주 ･ 유 수 선

요 약
	본 연구의 목적은 우리사회의 구성원들이 경험하고 있는 소득위험(Income Risk)을 측정하고, 이에 대한 세대 간 비교를 통해 어떤 세대가 어떤 위험에 놓여있는지, 그리고 어떤 소득원천(income source)들이 이러한 소득위험을 가져오는 지를 실증적으로 분석하는 데 있다. 2008년 세계적인 금융위기 이후 증가하는 소득불평등이 가져올 사회적 위험과 손실에 대한 지속적인 문제 제기에 비해 한 가구가 경험하고 있는 소득불안정성과 소득이동성과 같은 다양한 소득 위험에 대한 관심은 부족한 편이다. 따라서 이에 본 연구는 비교적 최근 Nichols(2008, 2010)가 제시한 소득위험(income risk)의 분해 방식을 우리 사회에 적용해 봄으로써 우리 사회가 경험하고 있는 소득위험의 양태에 대한 다차원적인 분석을 실시하였다. 분석결과 우리 사회 구성원이 경험하고 있는 소득위험은 모든 세대에 걸쳐서 소득불안정성과 소득이동성의 하락과 함께 소득불평등의 증가를 경험하고 있는 것으로 나타나 소득고착화에 이은 경제적 불평등의 고착화가 발생하고 있는 것으로 나타났다. 또한 노년층의 소득원천별 소득위험에 대한 완화 효과는 사적이전소득과 공적이전소득 모두 소득불평등을 완화하고 있었으나 소득불안정성에 대한 완화기능은 감소하는 차별성을 보였다. 이를 통해 우리 사회가 경험하고 있는 소득위험에 대한 다차원적인 접근의 필요성을 강조하였다. 주제어 : 소득위험, 세대간 비교, 소득불평등, 소득불안정성, 소득이동성

Ⅰ. 서론

외환위기 이후 세계화와 기술 발전 그리고 노동시장의 유연화 흐름에 따라 우리나라는 임금 양극화, 고용 정체, 비정규직 문제 등 새로운 문제들에 정착하였다. 더불어 2008년 세계적인 금융위기로 인해 경제적 불안감이 계속적으로 고조되면서 각 세대가 직면하는 문제들이 계속적으로 제기되었다. 노동시장 진입 전이거나 경력이 짧은 청년층의 경우 새로운 노동시장 환경에 의한 불확실성에 노출될 위험이 가장 컸으며(황수경, 2003; 신광영, 2006) 그로 인한 실업과 불완전 고용이 문제로 떠올랐다. 한편 중장년층에서의 비정규직 비중 증가와 조기퇴직, 고령화의 지속에 따른 노인 인구의 빈곤율 증가에 따라 생애 전반에 걸쳐 나타나는 소득수준과 분포의 양상을 종합적으로 바라봐야 할 필요 또한 강조되어 왔다(신광영, 2006; 이원진, 2013).

더욱이 최근 우리사회에서 나타나는 경제상황이 다양한 경제적 위험을 수반할 것으로 보인다는 점도 소득변화의 양태에 대한 보다 포괄적인 접근이 필요하다는 점을 시사한다. 실례로 우리나라의 1년 미만 단기근속자들이 차지하는 비율은 33.3%로 OECD 회원국 중 가장 높은 반면 10년 이상 근속한 장기근속자의 비율은 18.8%로 OECD 국가 중에서 최하위를 기록하였고(황덕순, 2014) 기업규모에 따른 임금격차가 심화되는 가운데 종상자의 지위이동성이 정체되어 있음이 보고되고 있다(김태완, 이주미, 2015). 또한 우리나라 비정규직 종사자들의 고용보험과 공적연금 가입률은 정규직 종사자에 비해 현저히 낮은 수준이어서 안정적 소득확보뿐만 아니라 이에 대한 사회적 안정망에 대한 문제도 계속적으로 제기되고 있다. 결국 이러한 사회·경제적 환경의 변화 속에서 사회구성원들이 처해있는 경제적 위험을 제거하고 안정적인 경제생활을 유지위한 실효성 높은 정책적 처방을 위해선 무엇보다도 현재 우리사회 구성원들이 처해있는 경제적 위험 수준과 그 변화 양태를 체계적으로 파악하는 것이 시작점일 것이다.

OECD Employment Database, 2012년 기준.

정규직 종사자의 고용보험 가입률이 73.1%, 공적연금 가입률이 61.2%(직장가입자 84.6%, 지역가입자 3.7%)인 반면 비정규직 종사자의 고용보험 가입률은 57%, 공적연금의 가입률은 61.2%(직장가입자 48%, 지역가입자 13.2%)로 상대적으로 낮은 편이다. 이는 통계청의 경제활동인구조사부가조사(2013년 8월)의 원자료를 이용하여 분석한 황덕순(2014)의 결과이다.

하지만 이러한 사회·경제적 변화에 대응하기 위한 포괄적인 접근의 필요성에도 불구하고 그동안의 연구들이 사회구성원의 경험하는 경제적 위험(economic risk) 수준을 소득불평등 측면에서만 접근하는 데 그치고 있는 것이 사실이다. 즉, 소득불평등이 가져올 사회적 위험과 손실에 대한 지속적인 문제 제기(정진호, 2001; 김영미 & 한준, 2007; 이병희, 2008; 이상붕, 2011; 황선재 & 김정석, 2013 등)에 비해 한 가구가 경험하고 있는 소득불안정성과 소득이동성과 같은 다양한 소득 위험(income risk)에 대한 관심은 부족했을 뿐만 아니라 이를 구성하는 다양한 요소간의 상호관련성에 대한 연구는 거의 부재한 상황이다. 그러나 거시적인 측면에서 사회 내에 존재하는 소득불평등의 문제뿐만 아니라, 한 가구를 둘러싼 동태적인 소득변화와 양태(income dynamics)는 가구와 가구구성원의 후생(well-being)수준을 결정짓는 주요 요인이라는 점에서 사회 구성원의 경험하는 동태적인 소득위험의 양태를 확인하는 작업은 향후 정부 정책의 방향에 대한 방향키를 제공할 수 있다는 점에서도 매우 중요한 작업이다.

이에 본 연구는 우리사회의 구성원들이 경험하고 있는 동태적 소득위험을 측정하고, 이에 대한 세대 간 비교를 통해 어떤 세대가 어떤 위험에 놓여있는지, 그리고 어떤 소득원천(income source)들이 이러한 소득위험을 가져오는 지를 실증적으로 분석하는 데 목적을 두고자 한다. 이를 위해 본 연구는 비교적 최근 Nichols (2008, 2010)가 제시한 소득위험(income risk)의 분해 방식을 우리 사회를 대표할 수 있는 조사 자료에 적용함으로써 우리사회 구성원들이 경험하는 소득위험을 양태와 이의 발생 매커니즘에 대한 이해의 폭을 넓히고자 한다.

Ⅱ. 이론적 논의

1. 소득위험의 다차원성

소득위험(income risk)이 개인들이 경험하는 경제적 손실의 정도로 정의(Hacker, 2014)되는 것에서도 알 수 있듯이 소득위험은 한 사회의 구성원들의 후생(well-being) 수준을 결정짓는 중요 요인이며(Gosselin, 2008), 따라서 사회 구성원들이 경험하고 있는 소득위험의 정도와 양태를 파악하는 것은 미시적 수준에서의 개인의 후생뿐만 아니라 거시적 수준에서의 정부정책의 방향을 제시할 수 있다는 측면에서 그 중요성이 있다.

하지만 이러한 중요성에도 불구하고 그동안 한 사회의 소득위험 수준과 양태를 종합적으로 파악한 연구를 찾아보기 힘든데, 이는 무엇보다도 소득위험의 개념이 지니고 있는 다차원성(multi-dimensionality)에 기인한다고 할 수 있다. 사실상 소득위험이 개인(가구)들이 경험하는 경제적 손실의 정도라는 Hacker(2014)의 개념적 정의에서도 알 수 있는 바와 같이 소득위험은 한 사회의 정적(static)인 소득분포에서 오는 문제에만 국한되는 것이 아니라, 사회구성원들이 경험하는 동적(dynamics)인 소득 증감과 변동양태를 포괄한다. 한 사회에 내포된 소득위험의 수준과 양태를 파악하기 위해선 사회구성원이 경험하고 있는 소득불평등(inequality), 소득이동성(mobility), 소득안정성(stability or volatility)등과 같은 요소들에 대한 포괄적인 이해가 필요함에도 불구하고, 그 동안의 연구들이 각 차원들에 대한 파편적(fragmented)이고 선별적(selected)인 접근을 취하고 있다는 한계를 드러내고 있다.

예를 들어 지금까지 소득불평등은 한 사회의 소득 양태에 대한 가장 포괄적인 지표로서 사용되어오고 있는데, 이는 1980년대 이후 사회 구성원의 소득정보에 대한 접근성이 높아지고, 이를 통해 소득불평등의 변화양태를 직접적으로 관찰할 수 있게 됨에 따라 소득불평등의 수준, 원인(Gottschalk & Smeeding, 1997) 그리고 소득불평등이 가져오는 사회·경제적 영향(Deininger & Squire, 1998; Easterly, 2007)까지 이를 둘러싼 다양한 논의 등이 전개되고 있기 때문이다. 하지만 주지한 바와 같이 이러한 노력에도 불구하고 소득불평등이 한 사회 구성원들의 소득분포에 대한 횡단면적 정보를 제공하는 데 그치고 있어, 소득불평등이 가지는 의미는 파편적이라는 한계에서 자유로울 수 없는 것도 사실이다.

따라서 보완적인 측면에서 사회구성원들이 경험하고 있는 소득변동의 동태적 특성(income dynamics)에 대한 연구들 역시 다양하게 진행되어왔으며, 대표적인 예로 Shorrocks(1978)는 다년도 소득정보를 이용해 소득불평등을 측정한 후 이를 각 연도별 효과로 분해(decomposition)함으로써 소득불평등의 측정을 이용해 소득이동성(변동성)에 대한 부가적인 정보를 산출하려고 시도한 바 있다. 또한 Gottschalk와 Moffitt(1994)은 1980년대 미국 사회가 당면한 소득불평등의 증가가 일시적인 현상인지 혹은 노동시장의 구조적인 변화에 의한 것인지를 파악하기 위한 노력(Hardy & Ziliak, 2014)의 일환으로 미국 사회가 경험하고 있는 시계열적인 소득변동성(안정성)을 일시적인 충격과(transitory shock)와 영속적인 충격(permanent shock)으로 구분함으로써 보다 세밀한 접근을 시도하고 있다.

즉, 일시적인 부분의 변동성을 소득변동성으로 정의하였다. 이는 당해 연도와 전 해의 변동성의 공분산을 제외한 변동성으로 측정한 것이다

Gottschalk와 Moffitt(1994)은 시계열적 소득변화를 일시적인 충격과(transitory shock)와 영속적인 충격(permanent shock)으로 구분하여 미국 남성 임금격차의 부분적 원인은 일시적인 근로 변동성에 있다고 주장하였다. 이때 측정되는 영속적인 충격이 계층 간 격차를 심화시키고 이동을 어렵게 한다는 점에 대해서는 대체적인 합의가 이루어졌으나, 일시적인 충격 혹은 변동에 대한 관점은 학자마다 차이를 보이고 있다. 일시적인 충격은 비교적 복귀(smooth)하기 용이하고, 소득이동성을 촉진하는 기제로 작용할 수 있어 사회후생을 높일 수 있다고 바라보는 시각과 유동성 제한이 큰 집단의 경우 일시적인 소득 증감이 빈번하거나 심각할 경우 소비생활과 생활 안정감에도 영향을 주기에 이를 소득 위험으로 간주해야한다는 주장(금현섭, 백승주, 2014; Nichols, 2014)이 대립하고 있다.

주목할 점은 한 사회가 경험하고 있는 소득위험(income risk)의 구성요소로서 소득불평등, 소득이동성, 소득안정성 등에 대한 정보들이 연구의 목적과 정책적 필요성에 따라 분리되어 제시되고 있음에도 불구하고, 이들의 관계는 상호의존적인 개념이라는 점이다. 다시 말해 Shorrocks(1978)가 강조하고 있는 바와 같이 다기간의 소득불평등 정도는 소득이동성과 소득변동성(안정성)의 영향을 받게 되는 데, 예를 들어 소득불안정성이 크더라도, 향후 소득이 증가할 것이라고 예측이 된다면 실질적으로 체감되는 불안정성은 다를 것이며, 또한 한 시점의 소득불평등 수준이 높더라도 소득이동성이 높은 사회에서는 그 의미가 매우 한정적일 수밖에 없기 때문이다. 따라서 이러한 관점에서 한 사회의 소득위험과 이에 대한 처방은 소득불평등, 소득이동성, 그리고 소득안정성과 같은 사회구성원을 둘러싼 다양한 소득분포와 소득변동의 양태에 대한 다각적인 정보를 활용할 때 그 적실성을 높일 수 있다는 것이 본 연구의 첫 번째 문제의식이다.

사실상 지금까지의 연구들이 소득위험 요소들의 상호의존적인 특성을 간과한 채 각 요소를 개별적으로 취급해 온 배경에는 기존 측정방식들이 갖고 있는 제약에 있다. 예컨대, Gottschalk & Moffitt(1994)의 분해 방식과 이후 발전된 유사한 분해 방식들(Moffitt & Gottschalk, 2002; Gottschalk & Moffitt, 2008)은 소득불평등과 불안정성 두 요소를 동시에 측정할 수 있는 방식을 제시하였지만, 두 요소에 대한 측정치가 추정모형을 사용하고 있고, 따라서 측정치가 소득안정성에 대한 추정모형(specification)에 민감하여 견고성(robustness)이 약하다는 지적을 받고 있다(Shin & Solon, 2011; Dynan, 2012). 또한 이를 제외한 다른 방식들은 대체적으로 하나의 요소를 측정하는 데 목적을 두고 있어(소득불안정성의 경우 Dynarski & Gruber, 1997; Shin & Solon, 2011; Dynan et al., 2012가 그러하다) 포괄적인 소득위험에 대한 측정치와 정보를 제공하는 데 한계를 갖는다.

이러한 문제점 하에 비교적 최근 Nichols(2008)는 일정 기간 동안 한 사회 혹은 집단이 경험하고 있는 소득위험을 통합적으로 측정·분해하는 방법을 제시한 바 있다. Nichols(2008, 2010)는 한 사회(집단)가 경험하고 있는 소득위험을 소득불평등, 소득불안정, 소득이동성으로 구분하고, 이들이 대표적인 불평등의 측정치인 General Entropy Index 2(이하 GE2)에 의해 분해(decomposition)될 수 있음을 제시하고 있다. 더욱이 Nichols(2008. 2010)의 분해방식은 한 사회의 소득위험의 총량(R)을 소득불평등(I, inequality), 소득불안정성(V,volatility), 소득이동성(M,mobility)으로 가산 분해함으로써 세 요소들의 상대적인 기여도를 제시할 수 있다는 데 장점이 있다.

Nichols(2008, 2010)는 그 동안 소득불평등을 나타내는 데 주로 사용되어 오던 GE2 지수가 특정 기간 동안 가구(개인)의 평균소득과 사회의 평균소득의 거리를 의미하는 가구 간 불평등(Between Inequality)부분과 가구의 평균소득과 각 시점별 가구 소득의 차이(변동)를 의미하는 가구 내 불평등(Within Inequality) 부분으로 구성되어 있다는 점을 제시하고, 다시 가구 내 불평등을 각 가구의 소득 증감을 나타내는 소득이동성과 소득이동성을 중심으로 발생하는 소득변동량으로 분해함으로써 GE2 지수가 특정 기간 동안의 사회구성원들의 소득불평등, 소득이동성, 소득안정성에 대한 정보를 모두 포괄할 수 있음을 보이고 있다. (식1 참고)

[eqn: R="GE"2=B _{i} +W _{i}# # ```````````````````````````````= {1} over {2 {bar{y ^{2}}}} LEFT [ L ^{-1} sum _{i=1} ^{L} T ^{-1} sum _{t=1} ^{T} ( {bar{y _{i}}} ) ^{2} - {bar{y ^{2}}} RIGHT ] + {1} over {2 {bar{y ^{2}}}} LEFT [ L ^{-1} sum _{i=1} ^{L} T ^{-1} sum _{t=1} ^{T} ( {bar{y _{it _{it}}}} ) ^{2} - {bar{y _{i} ^{2}}} RIGHT ]# `````````````````````````````# # ````````````````````````````````=I+ LEFT ( D- {1} over {2 {bar{y ^{2}}}} LEFT [ L ^{-1} sum _{i=1} ^{L} LEFT ( {r _{i} ^{2} (T ^{2} -1)} over {12} RIGHT ) RIGHT ] RIGHT ) + {1} over {2 {bar{y ^{2}}}} LEFT [ L ^{-1} sum _{i=1} ^{L} LEFT ( {r _{i} ^{2} (T ^{2} -1)} over {12} RIGHT ) RIGHT ]# # ````````````````````````````````=I+(D-M)+M# # ````````````````````````````````=I+V+M# # `````````````````````````````````"I:i"n"equality",```"V:volatility",``````M":mobility"``````# `# `````````````````````````````````"y:가구소득,L:가구총수,T:분석기간,"`i`:가구]

…… (식 )

다만, 가구 내 불평등(within inequality)을 소득이동성과 소득불안정성으로 분해하기 위해서 한 가구가 분석 기간 동안 경험하는 소득변화의 이동방향(식1에서의 [eqn: r])에 대한 정보가 필요한데, 이는 각 가구소득의 시간의 변화에 따른 고정효과모형(fixed effect model)의 추정계수(coefficient)를 사용할 경우 위의 (식 1)과 동일한 결과를 보임을 제시하고 있다. 따라서 고정효과모형을 통해 추정된 소득불평등, 소득안정성, 소득이동성의 추정치는 다음의 (식 2)와 같다.

반면, 해당 측정방식이 가지는 한계는 소득불안정성과 소득이동성의 방향성에 대한 정보를 제공하지 않는 데 있다. 이를 알아보기 위해서는, 추가적으로 해당 요소들을 평균 소득과의 상관관계를 구하는 방법(Nichols, 2008)이 있지만, 본 연구의 범위 밖에 있기 때문에 이에 대한 설명은 생략하도록 한다.

[eqn: {hat{IOTA }} = LEFT ( BETA _{i} `-` {W _{i}} over {T-1} RIGHT )# # {hat{V}} = LEFT ( LEFT ( {T} over {T-1} RIGHT ) W _{i} RIGHT ) - {1} over {2 {bar{y}} ^{2}} LEFT ( L ^{-1} sum _{i=1} ^{L} LEFT ( {r _{i} ^{2} LEFT ( T _{i} ^{2} -1 RIGHT )} over {12} RIGHT ) RIGHT )# # {hat{M}} = {1} over {2 {bar{y}} ^{2}} LEFT [ L ^{-1} sum _{i=1} ^{L} LEFT ( {r _{i} ^{2} LEFT ( T _{i} ^{2} -1 RIGHT )} over {12} RIGHT ) RIGHT ]]

…… (식 )

2. 소득위험의 관리와 한계

이처럼 사회의 구성원들이 경험하고 있는 소득위험에 대한 포괄적인 정보를 제공하고자 하는 것은 사회구성원들이 사회·경제적 변화로 부터 받게 되는 경제적 위험을 탐지하고, 이에 대응한 정부정책의 제공과 그 효과에 대한 정보를 제공하기 때문이다. Hardy와 Ziliak(2014)이 강조하고 있는 것처럼 개인(가구)이 경험하는 소득위험 수준은 정부의 조세정책과 공적이전의 정도 혹은 작동여부에 직결되어 있다. 즉, 조세정책과 공적이전제도를 통한 정부 정책이 소득위험을 완화할 경우 개인(가구)이 경험하는 소득위험을 방지할 수 있지만, 그렇지 않을 경우 그 위험 부담은 개인(가구)에 귀착되며 이때 정부정책의 실효성에 의문이 제기될 수 있다. 결국 한 사회의 구성원들이 경험하는 소득위험에 어떻게 대처하고 있으며, 그러한 위험에 대응하기 위한 자원이 정부로부터 기인하는 지(공적이전소득), 아니면 개인으로 부터 기인하고 있는 지(사적이전소득)를 파악하는 것은 정부정책의 효과를 파악할 수 있는 도구로서의 가치를 지닌다.

예를 들어 Hardy와 Ziliak(2014)는 1990년대 미국의 복지개혁으로 인해 사회안전망이 약화되고 2008년의 금융위기에 따라 소득위험이 증가하였을 가능성을 제기하며 1980~2009년 사이의 미국의 소득불안정성 변화를 분석한 결과 소득불안정성(volatility)은 두 배 가량 증가하였으며, 절대적인 수준은 하위 10%에서 매년 가장 심각한 것으로 나타나 상·하위계층의 소득불안정성의 차이가 크게 발생하고 있음을 보이고 있다. 따라서 Hardy와 Ziliak(2014)은 이러한 소득 계층 간 안정성의 차이는 정부의 조세나 공적이전제도의 불완전성이 약화되고 있다는 것을 의미하는 것으로 소득위험에 대한 대응이 개인에게 귀착될 수 있다는 점을 제시하고 있다.

우리나라의 경우에서도 소득불안정성에 한정되긴 하지만 각 소득원천(income source)이 갖는 기능에 초점을 두고, 각 소득원천이 소득불안정성 측면의 소득위험에 미치는 효과를 식별하려는 노력들이 있어왔다. 예를 들어 장효진(2015)은 소득 원천들의 관계를 규명하고자 이들의 분산(variance)과 공분산(co-variance)으로 분해하여 소득변동성의 원인을 파악하고자 하였는데, 연구결과에 따르면 근로소득이 가져오는 소득변동성은 감소하고 있었고, 이에 대한 사적이전소득의 완화기능 또한 감소하는 것으로 나타났다. 반면, 근로소득과 공적이전소득의 공분산이 높아졌으나 총 이전소득의 기여도는 작아진 것으로 나타났다. 반면, 우리나라의 노인가구들이 경험하고 있는 소득불안정성에 공적연금과 사적이전소득의 완화 기능을 살펴본 금현섭 & 백승주(2014)의 연구는 사적이전소득의 효과가 더 크나, 공적연금을 수급하는 가구들로 한정할 경우 해당 역할이 더 큰 것으로 나타났다고 제시하고 있다. 또한, 공적연금의 이러한 기능은 삶의 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 반면, 사적이전의 경우 큰 영향을 미치지 않아 공적연금의 또 다른 순기능을 제시하였다.

하지만 이러한 논의들이 가구의 실제 소득수준이라고 할 수 있는 경상소득과 이를 구성하는 다양한 원천들의 관계를 규명함으로써 소득위험 수준과 이에 대한 보호 장치들의 작동여부를 검토할 수 있는 정보를 제공해 준다는 장점에도 불구하고 이들의 관계가 소득위험의 한 측면만을 분석대상으로 하고 있어 소득위험의 다양한 차원과 소득원천의 기능을 복합적으로 고려하지 못한다는 한계가 있다. 예를 들어 앞선 연구들이 공적이전과 사적이전의 소득안정화 기능을 논의하고 있지만, 사실상 공적이전과 사적이전이라는 부가적인 소득원천은 소득안정화를 가져오는 동시에 소득불평등을 증가시키는 원인으로도 작용할 수 있다는 점은 고려하지 못하고 있다는 점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 연구들의 한계점을 극복하기 위하여 Nichols(2008, 2010)가 제시한 소득위험의 측정과 분해를 사용함으로써 소득위험의 다양한 차원을 동시에 고려하고자 하며, 특히 이러한 분석과정에서 소득위험의 각 차원을 소득원천별로 분석하고자 한다. 주지할 점은 이러한 소득위험의 다차원성을 고려한 소득원천별 기능과 역할을 평가하는 것이 정책이 본래 추구하고자 하는 목적에 대한 타당한 진단이라는 것이 본 연구의 두 번째 문제의식이다.

Ⅲ. 자료 및 분석방법

1. 분석대상 및 소득구분

Nichols(2008, 2010)가 제시한 소득위험의 측정과 분해방식을 통해 우리 사회가 경험하고 있는 소득 위험의 정도를 실증적이고 포괄적으로 측정하고, 이러한 소득위험에 있어서의 공적이전과 사적이전의 기능을 탐색하기 위하며 본 연구에서는 재정패널 조사 자료를 분석에 활용하고자 한다.

재정패널은 제주도를 제외한 15개 시도에서 5,634가구와 그 중 소득 활동자인 약 7,000명의 가구원을 대상으로 1년 주기로 면대면(face to face) 조사를 실시하고 있다. 특히 재정패널 자료는 고소득층과 저소득층을 과대 표집을 함으로써 추출 가능성이 낮은 집단에 대한 대표성을 높이고 있는데, 기존문헌이 고소득층과 저소득층이 소득위험에 노출되기 쉽다는 것을 지적하고 있었다는 점에서 이를 포괄하기 위한 분석으로 적합하다고 판단된다. 또한 소득불평등, 소득불안정성, 소득이동성과 같은 소득 위험요소를 측정하기 위해서는 무엇보다도 정확성 높은 소득정보가 요구된다. 이러한 측면에서 증빙자료를 통해 가구(개인)의 소득정보의 신뢰성을 담보하고 있는 재정패널을 활용하는 것이 분석의 신뢰성과 타당성을 높일 것으로 기대할 수 있다.

먼저 본 연구의 분석대상은 2008년에 실시한 1차 조사의 연령코호트를 기준으로 20세 이상인 가구주로 분석대상을 한정하였다. 특히 본 연구에서 활용하고자 하는 소득위험지수가 소득이동성과 안정성을 포함하고 있고, 이들이 소득의 시계열적인 변화를 통한 고정효과모형(fixed model)을 활용하여야 하기 때문에 자료의 연속성은 분석결과의 신뢰성을 답보하기 위해 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 특성을 고려하기 위하여 1차(2008년) 조사부터 7차(2014년) 조사까지 7년간 모두 응답한 계속응답자만 균형패널(balanced panel)을 분석의 대상으로 하였다. 최종적으로 분석에 사용된 가구는 3,696가구이며, 각 연령대별(2008년 기준) 표본의 수는 아래의 [표 1]과 같다.

<표 1> 연령대별 분석대상

코호트(2008년 기준)	20~30대	40대	50대	60대	70대 이상	전체
가구 수	776	980	771	624	545	3,696

한편 본 연구에서 활용한 소득원천별은 근로(사업)소득, 재산소득, 사적연금 및 보험, 사적이전소득, 공적연금, 그리고 공적이전소득 등으로 구분되는데, 본 연구에서는 이러한 소득 구성체계를 OECD 기준(OECD, 1995)의 소득원천으로 재구성하여 사용하였다. 따라서 1차 소득에는 근로소득, 사업 및 부업소득, 재산소득을 포함하였으며, 시장소득은 1차 소득과 사적이전소득의 합으로, 경상소득(총소득)은 시장소득과 공적이전소득의 합으로 구성하여 사용하였다.

또한 각 소득원천의 상대적 비교의 타당성을 제고하기 위하여 2010년도 기준의 물가지수를 반영하였으며, 가구원수를 고려한 균등화소득(가구원수의 제곱근으로 나누어 사용)을 사용하였다. Nichols(2008, 2010)가 소득위험의 총량으로 제시한 GE2는 이상치(outliers)나 극단적 관측치(extreme values)에 민감하기 때문에 이를 제거할 경우 분해지수에 영향을 줄 수 있으나 Nichols(2008)에 따르면 실증적으로는 큰 문제가 아닌 것으로 나타났다. 따라서 Nichols(2014)에 따라 매년 상위 1%와 하위 1%를 절삭(top- and bottom-code) 한 후 소득위험지수를 산출하여 비교가능성을 확보하였다. 최종적으로 본 연구에서 사용된 표본들의 각 연도별/소득원천별 평균소득은 아래의 [표 2] 및 [그림 1]과 같다.

<표 2> 연도별/소득구성별 평균소득

소득구성	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	Total
근로 및 사업 소득	1,813.96	1,701.25	1,761.38	1,862.30	1,834.90	1,777.25	1,798.72	1,793.72
1차소득	1,874.45	1,767.17	1,831.18	1,946.38	1,919.38	1,878.54	1,884.98	1,873.30
시장소득	1,940.12	1,845.14	1,901.80	2,027.63	1,990.88	1,956.72	1,971.60	1,949.49
총 경상소득	2,006.83	1,934.03	1,997.70	2,141.27	2,112.90	2,104.85	2,129.27	2,064.37

[그림 1] 주요 소득원천별 평균 소득수준 변화(7년)

[그림 1]에서도 확인할 수 있는 바와 같이 2008년에 소득이 급격하게 감소하고 있는 데, 이는 외환위기로 인한 충격을 나타내는 것으로 보인다. 이후, 모든 원천에서 소득이 다시 증가하는 것으로 나타나는데, 이때 근로 및 사업 소득과 1차 소득은 2007년 수준으로 회복한 정도로 나타난다. 특히 주지할 점은 시장소득은 기존보다 소폭 상승한 데 반해, 경상소득(총소득)은 식별 가능한 수준으로 높게 증가하고 있음을 확인할 수 있어, 사적이전소득에 비해 공적이전 소득의 증가폭이 높음을 예측할 수 있다.

2. 분석방법

본 연구는 Nichols(2008)가 제시한 측정 및 분해 방식을 우리 사회를 대표할 수 있는 조사 자료에 적용하여 우리 사회 구성원들이 경험하고 있는 소득위험을 실증적이고 체계적으로 분석해보고자 한다. 특히 본 연구가 Nichols(2008)의 분석방법을 활용하고자 하는 것은 그 측정과 분해의 유용성뿐만 아니라, GE2 지수가 상대적으로 상위소득의 변화에 민감하다는 측면에서 증가하고 있는 불평등과 소득 격차의 고착화 현상을 보다 적시할 수 있는 측정방법이라는 이유에 기인하기도 한다.

이러한 측면에서 본 연구는 다음과 같은 두 가지 분석적 접근을 시도하고자 한다. 첫 번째 분석적 접근은 소득위험에 대한 측정과 분해를 각 세대별로 구분한 측정하고 이를 비교·분석하고자 한다. 한 사회 내에서 각 세대들이 경험하는(혹은 할 수 있는) 소득변화의 양태는 세대별로 차별적일 수 있으나, 특정 세대가 갖는 소득변화의 모습은 대체로 예측가능하다고 할 수 있다. 그러나 만약 새로운 통합적인 접근 방법을 통한 분석결과가 세대별로 예측 가능한 모습을 벗어나 있거나, 특정 세대에서 특정한 위험 요인에 대한 심각성이 부각된다면, 이는 곧 사회 구성원들의 소득 체계에 대한 위험신호를 식별해 낼 수 있게 된다. 특히 각 세대가 직면하는 문제들이 서로 맞물려 있다는 점과 그로 인해 발생하는 세대 간 갈등과 이를 둘러싼 정부정책이 추진되는 상황에서 각 요소의 수준과 변화 양태에 대한 종합적인 이해를 도모할 수 있는 분석의 필요성을 찾을 수 있다.

두 번째 분석적 접근은 각 세대의 소득 위험요소를 측정·분해함에 있어, 소득 원천별(income source) 분석을 실시함으로써 어떤 세대에서 어떤 소득위험이 어떤 소득 원천에 의해 발생되고 있는 지를 보다 면밀히 분석하고자 한다. 예를 들어 만약 사회 진입기에 놓인 20~30대의 소득 위험이 주로 근로소득에 기인한 것인지, 아니면 재산소득에 기인한 것인지를 파악하기 위해서는 소득 원천별 포트폴리오를 통해 소득 위험을 측정·비교할 필요성이 있다. 이를 통해 단순히 우리 사회가 경험하는 소득 위험을 분석하는데 그치는 것이 아니라, 이를 해소하기 위해 어떤 정책적 처방이 필요할 것인지에 대한 단초를 제공할 수 있을 것이다.

Ⅳ. 분석결과

1. 연령코호트별 소득위험 정도

먼저 생애주기에 따른 소득위험의 양태를 파악하기 위하여 연령 코호트별로 경험한 소득 위험의 모습을 [그림 2]에서 제시하였다. [그림 2]의 좌측 그림은 연령코호트별로 2007년부터 2013년까지 7년 동안의 전반적 소득 위험수준(GE2)과 이를 구성하는 소득불평등, 이동성, 불안정성 수준을 경상소득 기준으로 측정한 것이다. 가장 눈에 띄는 현상은 나이가 많을수록 전반적 소득위험(GE2)이 높다는 것이다. 이러한 관계는 모든 소득위험 요소에서 동일한 현상으로 나타나 우리나라 노인인구가 직면하는 소득위험 정도가 매우 높다는 것을 알 수 있다. 반면 노동시장 진입 시기에 놓인 20~30대의 소득위험은 가장 낮은 수준으로 나타났다.

이때 연령 코호트는 2008년을 연령으로 기준으로 ±1세를 동일 연령코호트로 사용하였는데, 예를 들어 28세의 연령코호트는 2008년도 기준 27세~29세에 해당한다. 또한 소득위험의 분해를 위해 다소 충분한 표본(200표본이상)을 확보할 수 있는 28세부터 82세를 분석에 활용하였다.

본 연구에서 분석 대상은 가구주를 기준으로 연령을 산출한 것이다. 따라서 20~30대 가구주는 일반적인 청년층과 특성의 차이가 있을 수 있다는 점을 유념할 필요가 있다.

또한 소득불평등, 소득이동성, 소득안정성과 같은 소득위험의 요소들에 있어서도 이러한 세대 간 차이가 발생하고 있는 지를 확인하기 위하여 Nichols(2008, 2010)가 제시한 분해방식에 다른 요소별 위험수준을 함께 제시하였다. 물론 이러한 요소별 접근을 통해 각 세대가 경험하고 있는 소득위험이 어떤 요소에 의해 발생하는 지를 식별할 수 있을 것이다.

세부적으로 살펴보면, 먼저 소득불평등(inequality)은 전반적 소득위험(GE2) 수준과 유사한 패턴을 따르고 있으며 모든 연령코호트에서 다른 소득위험요소들에 비해 가장 높은 수준(평균 0.187)으로 나타났다. 이에 비해 소득불안정성(volatility)은 전체적인 평균이 0.064, 이동성은 0.025으로 상대적인 수준은 낮았지만, 양자는 세대에 따라 큰 차이를 보였다. 특히 50대를 기점으로 소득불안정성이 상승하여 78세에서 .186까지 높아지고 있으며, 소득이동성 또한 소폭 상승하여 31세의 0.011에 비해 78세에 6배가량 높은 .064로 나타나 세대에 따라 소득 위험 수준 차이가 큰 것으로 나타났다.

반면 [그림 2]의 우측 그림은 각 위험요소들이 전체 소득위험수준(GE2)에서 차지하는 비중을 나타낸 것이다. 먼저 그림에서도 확인할 수 있는 바와 같이 모든 세대에 있어서 소득위험중 소득불평등이 차지하는 비중이 높은 것(평균 67.6%)을 확인할 수 있으며, 이는 특히 40대에서 평균 72.9%로 가장 높은 비중을 차지하고 있었다. 소득불안정성의 경우 평균적으로 전체 소득위험 중 23%로, 30대 이하(24.2%)와 70대 이상(25.3%)에서 가장 높은 비중을, 40대에서 가장 낮은 비중을(19.8%) 보였다. 소득이동성이 차지하는 비율은 평균 9.2%로 정도로, 이 또한 30대 이하(10.3%)와 70대 이상(10.2%) 연령층에서 상대적으로 높게 나타났고 반면 60대에서 가장 낮은 8.5%를 차지하고 있었다.

[그림 2] 연령 코호트별 소득위험수준과 요소별 비중

다음으로 소득위험과 각 위험요소들의 시계열적인 변화 추이를 살펴보기 위한 분석결과는 [그림 3]에 제시하였다. [그림 3]은 각 세대가 경험한 소득위험의 수준을 2007년부터 2009년까지의 자료를 이용해 분석한 결과와 2011년부터 2013년까지의 자료를 이용한 분석결과를 비교하여 제시한 것으로 동일가구의 4년 시간동안의 소득위험수준의 변화를 개략적으로 확인할 수 있다. 분석결과 [그림 3]에서도 확인할 수 있는 바와 같이 4년 동안의 전반적인 소득위험의 수준을 나타내는 GE2의 지수의 경우 2008년도 기준 50대 이하에서는 큰 변화가 나타나지 않았지만, 50대 이상의 경우 소득위험이 다소 감소하고 있는 것을 확인할 수 있다.

특히 주지할 점은 전체적인 수준의 소득위험의 변화양태와 달리 각 소득위험 차원별 변화양태가 세대에 따라 매우 차별적이라는 점이다. [그림 3]의 각 소득위험 차원별 변화추이에서도 확인할 수 있는 바와 같이 40대 이하의 연령코호트들에서의 4년 동안의 소득위험은 (ⅰ) 소득불평등수준은 다소 증가한 반면, (ⅱ) 소득불안정 수준은 매우 감소하고 있으며, 동시에 (ⅲ) 소득이동성에는 낮아지고 있다. 이러한 분석 결과는 결국 40대 이하의 세대들이 소득이동과 소득변동과 같은 소득변화를 거의 경험하지 못하면서도 해당 세대들내에서의 소득불평등은 커지고 있어 상대적인 격차가 점점 심해지고 있다는 해석을 가능케 한다.

[그림 3] 연령별 소득위험과 요소별 수준 변화 (2007~2008년 VS 2011~2013년)

더욱이 각 요소가 전체 소득위험에서 차지하는 비중의 변화를 살펴보면, 이러한 추세가 보다 명확해지는데, [그림 4]는 위의 분석결과를 바탕으로 소득위험에서 각 소득위험요소들이 차지하는 비중의 변화를 시각화 한 것이다. [그림 4]에서도 확인할 수 있는 바와 같이 (ⅰ) 모든 연령대에서 소득위험 중 소득불평등이 차지하는 비율을 상당히 증가하고 있는 반면, (ⅱ) 모든 연령대에서 소득불안정성은 감소하고 있고, (ⅲ) 모든 연령대에서 소득이동성의 큰 변화는 찾을 수가 없었다. 따라서 앞선 [그림 3]을 통해 2008년도 기준 40대 이하 세대들의 소득고착화에 따른 소득불평등의 증가를 탐색할 수 있었다면, 상대적인 비중으로 확인한 결과에서는 이러한 양태가 전 세대에서 걸쳐 나타나고 있음을 확인할 수 있다.

[그림 4] 연령별 소득위험요소의 비중변화 (2007~2008년 VS 2011~2013년)

지금까지의 각 연령대(세대별) 소득위험과 위험요소들을 분해를 통해 알 수 있는 사실은 각 가구들이 경험하는 소득위험중 소득불평등이 가장 큰 위험요소로 자리 잡고 있다는 점이며, 일부 세대에서는 소득고착화 현상을 확인할 수 있는 소득위험양태를 확인할 수 있었다. 이를 보다 구체화하기 위하여 분석대상기간(7년)동안의 자료를 3년씩 중첩하여 각 세대별 소득위험과 위험요소의 변화를 측정한 결과를 <표 3>에 제시하였다. <표 3>에서 확인할 수 있는 바와 같이 40대를 제외하곤 모든 집단에서 전체적인 소득위험수준(GE2)은 감소하고 있는 것을 확인 할 수 있어 지난 7년 동안 우리 사회의 청장년층의 소득위험수준이 개선되고 있는 것으로 보인다.

그러나 20~30대의 청년층의 경우 소득위험수준이 감소하는 것은 소득불안정성과 소득이동성에서 견인된 것으로 나타났는데, 이때 불안정성과 이동성이 동시에 하락한 것은 취업과 직장이동성이 가장 활발할 연령대라는 점에서 긍정적인 현상으로 받아들이기에는 어려움이 존재한다. 더욱이 같은 시기에 불평등, 즉 20~30대 가구 간 소득 격차가 심화되었다는 것은 이들의 소득이 정체되었을 뿐만 아니라 불평등 구조가 고착화되고 있다는 신호일 가능성을 보여준다.

[표 3] 연령 코호트별 가구소득 위험의 변화 추이

구분	분석 기간	2007~2009	2008~2010	2009~2011	2010~2012	2011~2013	2007~2009	2008~2010	2009~2011	2010~2012	2011~2013
20 & 30대	GE2	0.164	0.172	0.166	0.161	0.152
	불평등	0.115	0.128	0.129	0.130	0.126	0.70	0.74	0.78	0.81	0.83
	불안정성	0.031	0.023	0.020	0.015	0.012	0.19	0.14	0.12	0.10	0.08
	이동성	0.019	0.021	0.017	0.016	0.014	0.11	0.12	0.10	0.10	0.09
40대	GE2	0.199	0.204	0.207	0.207	0.201
	불평등	0.150	0.164	0.165	0.169	0.168	0.76	0.80	0.80	0.82	0.84
	불안정성	0.028	0.022	0.022	0.022	0.016	0.14	0.11	0.11	0.11	0.08
	이동성	0.020	0.018	0.020	0.016	0.017	0.10	0.09	0.10	0.08	0.08
50대	GE2	0.233	0.235	0.229	0.221	0.216
	불평등	0.176	0.188	0.186	0.183	0.180	0.76	0.80	0.81	0.83	0.83
	불안정성	0.036	0.023	0.022	0.019	0.018	0.15	0.10	0.10	0.09	0.08
	이동성	0.021	0.023	0.020	0.019	0.018	0.09	0.10	0.09	0.09	0.08
60대	GE2	0.363	0.345	0.324	0.323	0.331
	불평등	0.262	0.276	0.255	0.260	0.266	0.72	0.80	0.79	0.80	0.80
	불안정성	0.060	0.042	0.036	0.037	0.035	0.16	0.12	0.11	0.11	0.11
	이동성	0.041	0.027	0.033	0.027	0.031	0.11	0.08	0.10	0.08	0.09
70대 이상	GE2	0.456	0.444	0.398	0.380	0.366
	불평등	0.319	0.302	0.280	0.276	0.299	0.70	0.68	0.70	0.73	0.82
	불안정성	0.088	0.081	0.082	0.049	0.034	0.19	0.18	0.21	0.13	0.09
	이동성	0.049	0.062	0.036	0.055	0.033	0.11	0.14	0.09	0.15	0.09

이처럼 소득위험을 다양한 차원으로 구분하고, 이들이 갖는 소득위험에 대한 상대적 역할을 식별해 냄으로써 소득위험의 절대적인 수준과 그 변화뿐만 아니라, 각 요소가 소득위험에 기여하는 정도를 살펴볼 수 있었다. 본 연구의 분석에 따르면 모든 세대에 걸쳐 불평등 비중이 압도적으로 높았으며, 불안정성과 이동성이 현저히 낮다는 것이 분석기간 내에서의 우리사회의 소득구조가 갖는 가장 뚜렷한 특징이다. 더욱이 이러한 특징이 지난 7년간 청장년층에서 더욱 고착화되었다는 것은 충분히 우려할 만한 상황이라는 신호로 여길 수 있을 것이다.

2. 소득원천별 분해

여태까지의 분석결과에서 유의해야 할 점은 소득위험과 위험요소들에 대한 분석이 우리 사회의 구성원들이 경험하고 있는 경제적 어려움을 제시하고 있다는 점에서는 긍정적이긴 하나 이에 대한 대처방안 등 구체적인 처방을 제시하기에는 제한적이라는 점이다. 이를 위해 본 연구에서는 소득위험에 대한 처방과 대응을 소득원천(income source)이 갖는 기능에서 찾고자 한다. 다시 말해 한 가구가 갖는 다양한 소득원천을 기초적인 1차 소득과 소득위험을 방지하기 위한 공적연금 및 공적이전소득과 사적이전소득으로 구분하고, 이들 소득이 갖는 소득위험 완화에 대한 기여도를 제시함으로써 정부정책으로서 공적이전소득과 개인의 소득위험관리 수단으로서 사적이전의 효과를 상대적으로 비교하고자 한다. 결국 이러한 분석을 통해 정부정책이 본래 목적에 맞는 실효적인 역할을 제공하고 있는 지를 탐색할 수 있을 것이다.

먼저 [그림 5]는 각 가구의 소득구성을 1차 소득(근로 및 사업 소득 + 재산 소득 + 사적연금 및 보험), 시장소득(1차소득 + 사적이전), 시장소득과 경상소득(시장소득 + 공적연금), 그리고 경상소득(시장소득 + 공적이전소득)으로 구분하고, 각 소득구성에 따른 소득위험수준의 양태를 세대별로 구분하여 제시한 것이다. [그림 5]를 통해서 확인할 수 있는 바와 같이 사적이전소득, 공적연금, 그리고 공적이전 소득과 같은 소득원천들은 50대 이하에서 소득위험에 미치는 효과가 거의 없음을 알 수 있다. 이는 물론 소득구조가 가산적으로 구성되고 있다는 점에서 50대 이하에서는 사적이전소득, 공적연금, 공적이전소득의 절대량이 매우 적다는 점을 의미하기도 한다. 반면 60대 이상의 고령층에서는 각 소득원천들이 소득위험에 미치는 효과가 다소 크게 나타나고 있는데, 특히 사적이전과 공적이전소득에 따른 소득위험의 감소폭이 눈에 띄게 크게 나타나고 있어 이들 소득원천이 고령층의 소득위험을 줄여주는 가장 중요요인임을 확인할 수 있다. 특히 60대와 70대에서 1차 소득이 가지고 오는 소득위험은 7년 동안 증가하는 모습을 보여 이를 보충할 수 있는 다른 원천들의 효과는 더욱 중요한 의미를 갖고 있다.

[그림 5] 소득원천에 따른 소득위험(GE2)수준의 변화

그러나 이를 소득위험 요소별로 분해하여 분석 한 결과, 소득원천들의 효과가 반드시 동일하지 않다는 것을 알 수 있었다. <표 4>는 소득원천 구성에 따른 소득위험 수준을 요소별로 제시함과 동시에 1차 소득을 기준으로 소득원천이 하나씩 포함될 때 어느 정도 소득위험을 증가 혹은 감소시키고 있는 지를 비율로 제시하였다. 예를 들어 60대의 시장소득(1차 소득+사적이전)에 따른 소득위험정도는 0.488이지만, 여기에 공적연금을 추가하여 측정한 소득위험정도는 0.396로 나타났다. 따라서 60대에 있어서 공적연금은 소득위험을 18.8% 감소시키는 역할을 하고 있음을 확인할 수 있다.

<표 4>에서 몇 가지 나타나는 특징을 정리해보면 다음과 같다. 사적이전, 공적연금, 그리고 공적이전은 대체적으로 소득위험을 완화하고 있으나, 세대에 따라 그 정도의 차이가 크게 나타나고 있다. 위의 [그림 5]에서 확인한 것과 같이, 해당 원천들의 기여도는 고령층에서 중요한 것으로 보인다. 한편 공적연금의 경우 70대의 불안정성은 낮추고 있었지만, 소득불평등은 높이는 역할을 하고 있음을 확인할 수 있어 소득원천이 소득위험에 미치는 역할은 각 소득위험의 요소별로 차별화 되고 있음을 보여준다.

<표 4> 소득원천 구성에 따른 소득위험요소별 수준과 기여도

연령대	소득원천변화	소득원천 구성별 소득위험 수준1)				소득구성에 따른 위험수준 차이(%)
		GE2	I	V	M	GE2	I	V	M
20& 30대	1차소득	0.180	0.121	0.040	0.019
	+사적이전(시장소득)	0.172	0.115	0.040	0.017	-4.48%	-5.09%	-1.32%	-7.41%
	+공적연금	0.171	0.114	0.040	0.017	-0.84%	-0.88%	-0.75%	-0.77%
	+공적이전(경상소득)	0.161	0.106	0.038	0.016	-5.74%	-6.63%	-3.80%	-4.35%
40대	1차소득	0.219	0.160	0.043	0.016
	+사적이전(시장소득)	0.211	0.155	0.041	0.015	-3.49%	-3.06%	-4.07%	-6.20%
	+공적연금	0.210	0.154	0.041	0.015	-0.37%	-0.28%	-0.80%	-0.19%
	+공적이전(경상소득)	0.202	0.147	0.040	0.015	-3.75%	-4.43%	-1.54%	-2.81%
50대	1차소득	0.264	0.187	0.053	0.024
	+사적이전(시장소득)	0.246	0.173	0.051	0.022	-6.80%	-7.47%	-4.08%	-7.61%
	+공적연금	0.235	0.168	0.047	0.020	-4.43%	-2.61%	-7.00%	-12.63%
	+공적이전(경상소득)	0.226	0.161	0.046	0.020	-3.87%	-4.68%	-2.93%	0.74%
60대	1차소득	0.645	0.425	0.147	0.074
	+사적이전(시장소득)	0.488	0.312	0.119	0.056	-24.37%	-26.52%	-18.55%	-23.61%
	+공적연금	0.396	0.281	0.084	0.032	-18.83%	-10.04%	-30.06%	-43.74%
	+공적이전(경상소득)	0.344	0.238	0.077	0.029	-13.21%	-15.16%	-8.07%	-9.54%
70대이상	1차소득	1.526	0.899	0.452	0.175
	+사적이전(시장소득)	0.677	0.380	0.228	0.069	-55.61%	-57.69%	-49.61%	-60.39%
	+공적연금	0.624	0.420	0.160	0.045	-7.83%	10.46%	-29.84%	-35.86%
	+공적이전(경상소득)	0.416	0.272	0.113	0.031	-33.36%	-35.26%	-29.04%	-31.00%
주1) I(inequality), V(volatility), M(mobility)

반면 이러한 소득원천별 소득위험의 변화에 대한 기여도를 시계열적으로 파악한 결과는 [그림 6]에 제시하였다. 앞서 제시한 바와 같이 이들 원천들의 기여도는 고령층에서만 효과가 나타남으로 60대와 70대에서의 기여도만을 비교하고자 한다. [그림 6]은 앞선 소득위험의 시계열적 변화에 대한 분석과 마찬가지로 7년간의 소득 자료를 3년간 중첩하여 분석한 결과이다.

[그림 6] 소득원천별 소득위험 완화 기능의 변화 (1차 소득 대비)

분석결과를 통해 알 수 있는 사실은 먼저 소득위험 요소에 따라 소득원천의 효과가 다르게 나타나고 있을 뿐만 아니라, 7년간 그 변화 추이 또한 일관된 모습을 보이지 않는다는 것이다. 공적연금의 경우 전반적 소득위험을 완화하는 것으로 나타난다. 그러나 70대에서 불평등을 오히려 증가시키는 경우 또한 포착되었으며, 같은 기간에 불안정성은 감소시키는 것으로 보인다. 또한, 사적이전과 공적이전소득의 경우, 효과의 변화 추이가 차원별로 상이하여 소득불평등은 완화하는 방향으로 기능이 강화되고 있지만, 반대로 소득불안정성과 소득이동성에 대한 완화기능은 쇠퇴하는 경향을 보인다. 즉, 이를 통해 소득원천들의 영향이 소득위험의 요소별로 차별화되고 있다는 것을 볼 수 있었으며, 이는 소득원천의 효과를 분석할 때 소득위험의 다차원성을 고려할 필요가 있다는 것을 의미한다.

Ⅴ. 결론

그동안 한 사회의 소득위험 수준을 측정하기 위해서 다양한 측정방식이 사용되어 왔음에도 불구하고, 지금까지의 연구들은 소득위험이 내포하고 있는 소득불평등, 소득불안정성, 소득이동성과 같은 다차원성과 이러한 차원들의 상호연관성을 고려하는 데는 한계점을 보여 왔다. 이러한 문제의식 하에 본 연구는 Nichols(2008. 2010)가 제시한 소득위험의 분해지수를 활용해 소득위험의 차원별 분해를 실시함으로써 우리 사회가 경험하고 있는 소득위험의 양태를 좀 더 세밀하게 관찰하고자 하였다. 특히 이러한 과정에서 한 가구가 취하는 다양한 소득원천(income source)들이 가지는 기능에 주목하여, 다양한 소득위험에 대한 소득원천별 역할을 식별하고자 하였다. 물론 후자의 접근을 통해 우리 사회의 소득위험을 줄이기 위해 어떤 정책적 노력이 필요한지를 파악하고자 하였다.

본 연구의 결과와 이에 따른 정책적 함의는 크게 두 가지의 측면으로 제시할 수 있을 것이다. 첫째, 소득위험을 구성하는 세 가지 요소 중 소득불평등 수준과 비중은 일관되게 높게 나타났으며 연령과 시기에 따라 계속적으로 증가하고 있는 추세를 보인 데에 반해 소득불안정성과 소득이동성은 감소하거나 유지되고 있음을 확인 하였다. 소득은 고착화되고, 불평등은 증가하고 있다는 것은 우리사회의 모든 세대들이 경제적 불평등의 고착화의 심화를 경험하고 있다는 점을 시사하며, 이러한 점에서 사회적 위험성이 내포되어 있다고 할 수 있다. 더욱이 이러한 고착화 현상이 노동시장의 진입과 이동이 가장 활발하여 소득이동성과 불안정성이 높아야 하는 청장년층에서 크게 나타난다는 점은 미래 사회의 경제적 위험요소를 제거하기 위한 정책적 관심이 필요하다고 판단된다.

둘째, 소득원천들의 영향이 소득위험의 요소별로 차별화되고 있다는 것을 확인하였다. 특히 공적연금은 계속적으로 소득위험을 완화하고 있었으며, 완화효과의 크기도 계속적으로 증가하는 추세에 있었는데, 분석 기간 초기에 해당 원천은 소득불안정성을 낮춤에 동시에 소득불평등을 증가시키는 역할을 하는 것으로 포착되었다. 다음으로 가구의 소득원천 중 공적이전과 사적이전 소득은 노년층의 소득위험을 줄이는 데 가장 많은 기여를 하고 있는 것으로 나타났으나, 그 영향의 변화 방향은 상이하였다. 특히 두 원천 모두 소득불평등 차원의 위험에 대한 영향은 증가하거나 유지된 반면, 소득불안정성과 소득이동성에 대한 영향은 감소하는 추세를 보였다. 이러한 경향이 진행되고 있다는 점에서 소득원천들의 차별적인 영향에 대한 지속적인 관심이 필요할 것으로 판단된다.

마지막으로 사적이전과 공적연금 및 보험의 역할을 비교해보면, 사적이전의 효과는 상대적으로 감소하는 것으로 나타났으며 공적연금 및 이전의 역할은 계속적으로 증가하는 모습을 보였다.

본 연구가 비교적 최근 개발된 소득위험의 분해방식을 통해 소득위험의 수준과 각 소득원천별 소득위험의 기여도를 제시했다는 점에서 연구의 의미를 찾을 수 있을 것이다. 그러나 이러한 기여에도 불구하고 본 연구는 비교적 짧은 시계로 인해 단기간의 변화양태만을 보여주고 있다는 점, 그리고 Nichols(2008, 2010)의 분해지수가 소득이동의 방향성을 제시하지 못하고 있다는 측면에서 소득이동성의 측정 실효성이 소득불안정성과 소득불평등도에 비해 낮다는 한계를 보이고 있다. 향후 이러한 문제점들을 극복한 후속 연구를 기대해본다.

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가구내 부부간의 협상력 :

부모에 대한 이전지출을 중심으로

❚신 동 협 *

* 서울시립대학교 경제학과 박사과정 e-mail: kordhshin@gmail.com

차    례

Ⅰ. 서론	619

Ⅱ. 선행연구	621

1. 세대 간 이전소득에 관한 연구들	621

2. 공동가구모형과 협상력에 관한 선행연구	622

Ⅲ. 이론적 함의와 분석방법	623

1. 공동가구모형(Collective Household Model)	623

2. 부모세대에 대한 이전지출과 부부간의 협상력	624

Ⅳ. 자료구성 및 기초통계량	625

1. 분석가구의 선정기준과 부부의 인적·사회경제적 특성	625

2. 부부의 부모세대애 대한 이전지출액	627

Ⅴ. 추정 결과	629

Ⅵ. 결론 및 시사점	639

참고문헌	640

가구내 부부간의 협상력 :

부모에 대한 이전지출을 중심으로

신 동 협

요 약
	본 연구는 부부의 부모세대에 대한 이전지출 정보를 이용하여 부부의 협상력에 미치는 요인을 분석하고 있다. 부부의 부모세대에 대한 이전지출금액이 관측되는 가구만을 분석대상으로 하였고 부부의 부모에 대한 상대적인 이전지출금액을 비교하여 부부의 부모에 대한 이전지출패턴을 선택대안으로 정의하였다. 본 연구에서는 부부가 동일한 금액을 양가 부모에게 지출하는 경우에는 부부간의 협상력이 동일한 수준으로 파악하고 있다. 자신의 부모에 대한 이전지출금액이 상대배우자에 대한 이전지출금액보다 크다면 해당 배우자가 가구내에서 상대배우자보다 협상력이 높은 것으로 보았다. 이전지출패턴에 따른 선택대안을 분석하기 위하여 다항로짓모형(Multinomial Logit Model)을 이용하였다. 분석에 따르면 주어진 자료에서 부모에게 동일한 금액을 지출한 확률은 46%였으며 남편의 부모에게 더 많은 이전지출을 할 확률은 30%였으며 부인의 부모에게 더 많은 이전지출을 할 확률은 24%로 나왔다. 부부간의 상대적인 소득능력이 부부의 협상력에 영향을 미친다. 부부의 소득능력을 대변하는 부부의 인적․사회경제적 정보와 부모의 소득수준을 주요 독립변수로 하여 이전지출패턴의 선택에 미치는 영향을 분석하였다. 주제어 : 이전지출, 부부의 협상력, 다항로짓모형

Ⅰ. 서론

한국은 산업화 이후 경제적 발전과 더불어 사회내에서 가족의 역할도 변화하고 있다. 이전에는 노인 세대에 대한 성인인 자식 세대들이 일정적도 양육에 부담을 지고 있었다. 또한 가족의 규모가 핵가족화가 되고 1997년 말 경제위기와 2008년 세계적인 경기침체 이후에 경제주체가 노후대책을 자식세대에게 의존하는 것이 점점 어려워지고 있다. 이러한 사회적인 변화와 맞물려 국가적인 차원에서 현 노인세대인의 노후대책 문제가 대두되고 있다. 고령화 사회를 대비하기 위하여 노인의 복지 및 빈곤문제를 대한 대비가 사회적 문제로 대두되고 있다. 따라서 개인의 노후대책이 사회적인 차원의 문제로 전개 되면서 노후소득이 사적인 영역에서 공적인 영역으로 변화하고 있다(강성진, 2011).

그러나 선진국이 노인 세대에 대한 사회적 지원정책이 비교적 안정적인 것과는 달리 한국의 노령층은 약 30%가 자녀로부터의 순이전소득(net positve transfer)을 받고 있으며, 약 17%가 자녀에게 순이전지출(net negative transfer)를 하고 있다. 다른 서구 선진국에 비하여 순이전소득이 20%p 높게 나타나며 순이전지출은 약 15%p 낮게 나타나고 있다. 한국의 경우 노인층이 된 부모가 성인이 된 자녀로부터 받은 이전소득이 다른 국가에 비하여 높다. 한국의 경우 사적 이전이 공적인 차원에서 이루어 이루어지는 공적이전보다 규모가 크다(손병돈, 1999; J. C. Ham and H. Song, 2014).

본 논문은 한국조세재정연구의 재정패널패널의 자료의 2014년 자료를 활용하여 부부의 각각의 부모에 대한 이전지출항목을 이용하여 가구내 부부간의 협상력을 추정하고자 한다. 한 가구의 소비패턴은 부부간에 다양하게 존재하여서 가구의 소비를 특정 가구 구성원에 대한 소비로 한정하는 것이 어렵다. 따라서 가구의 소비를 부부간의 개별소비로 구분하는 Collective 가구모델의 주요 요소인 부부간 협상력을 추정하고자 한다.

본 연구는 다음과 같이 구성된다. Ⅱ장에서는 세대 간 사적이전소득 및 부부간의 협상력과 관련된 선행연구를 검토하였다. Ⅲ장에서는 부부간의 협상력에 대한 이론적 설명과 함께 추정 방법에 대하여 검토하였고 Ⅳ장에서는 주요 변수를 설명하고 주요 기초통계량을 서술하였다. Ⅴ장에서는 부부의 협상에 영향을 미치는 요인을 알아보고 변수별로 예측확률의 변화를 추정하였다. Ⅵ장은 연구결과를 바탕으로 결론을 제시하고 향후 연구의 방향을 제안하였다.

Ⅱ. 선행연구

1. 세대 간 이전소득에 관한 연구들

가족관계에 있는 가구 간의 이전행위(transfer behavior)는 다른 가구의 경제상황이 고려된 행위이며 이러한 사적인 소득이전행위는 부모와 자신세대간에 발생한 유인이 높다. 세대 간 이전행위는 혈연관계에 있는 구성원 간에 주로 발생하며 이러한 행위를 통하여 예측하지 못한 위험을 대비한다. 경제적 활동이 왕성한 시기에 있는 세대가 그렇지 않은 세대를 경제적으로 지원한다.

부모와 자신간의 이타적 동기는 각 세대의 소득에 상관없이 일정한 소비수준을 유지하게 해주는 사적인 소득이전행위를 설명할 수 있다. 부모와 자신 간의 사적인 소득이전은 이타적 동기와(altruistic motive)와 교환적 동기(exchange motive)의 두 가지 측면에서 설명된다(Altonji et al., 1992; Kazianga, 2006; 정의신, 2011). 특히, 노인세대를 소득계층별로 나누고 이들의 사적이전거래가 노인의 빈곤감소에 미치는 영향을 살펴본 연구에 따르면, 소득계층이 하위 계층일수록 현재 소비수준을 유지하기 위해 사적소득에 의지하고 있었으며 경상소득 대비 사적 이전소득의 비율이 높았다. 소득수준이 낮을수록 세대 간 사적이전 소득에 의지하는 경향이 증가하고 이타적 동기로 인한 사적거래가 교환적 동기보다 높다는 것을 시사한다. 2014년도 노인실태조사에 따르며 하위 20%에 해당하는 제1오분위에 해당하는 노인가구는 제5분위에 해당하는 노인가구보다 사전이전소득이 공적이전소득보다 더 큰 가구내 소득비중을 차지하고 있었다. 경제적으로 취약한 독거노인을 대상으로 한 연구에 따르면 사전이전소득이 노후소득에서 차지하는 비중이 공적이전소득보다 높았으며 조사대상인 독거노인 가구는 두 가구 중 한 가구가 절대빈곤상태에 놓여 있었으며, 가족 내의 사전이전소득을 통하여 노인가구의 절대빈곤률이 감소하는 것으로 나타났다. 서영빈․송헌재(2014)따르면 사전이전소득과 생활비용을 실증분석에 따르면 사적이전소득이 보건의료비와 식비의 소비에 양의 영향을 미치고 있었다. 노인가구의 소비지출액이 가장 큰 항목은 보건의료비와 주거관련비임을 고려하면 자식세대가 부모의 주요 소비를 위해서 재정적 지원을 하고 있다는 것을 보여준다(서영빈･송헌재, 2014; 손병돈, 1999, 2005; 김수영･이강훈, 2009; 김지훈 외, 2015).

보건복지부장관이 국민의 소득 및 지출수준과 물가상승률 등을 고려하여 최저생계비를 지정하며, 절대빈곤가구는 월 소득 및 보유재산의 소득환산액이 최저생계비 이하인 가구를 말한다.
(http://www.index.go.kr/)

2. 공동가구모형과 협상력에 관한 선행연구

Collective 가구모델에서는 가구 내의 부부간의 상대적인 협상력(relative bargaining power 또는 분배비율(sharing rule)에 따라 부부간의 소비수준이 결정된다. 부부로 구성되어 있는 2인 가구는 부부간의 상대적인 협상력과 효용합수의 선형결합의 합으로 나태낼 수 있다. 부부간의 협상력([eqn: mu])는 [eqn: 0< mu <1]의 특성을 만족해야 한다. 기존의 선행연구에서는 부부간의 협상력을 추정하기 위한 실증적인 전략으로 부부간의 소득비율, 부부간에 서로 간섭을 하지 않고 개인의 의향대로 사용이 가능한 돈(pocket money) 및 부부간의 각각 부모세대에 대한 이전지출에 대한 정보를 이용하여 부부간의 협상력을 추정하고 있다. Lee(2007)의 연구에서는 식품비, 주거비 및 자녀교육비와 달리 가구구성원의 사적여유자금은 다른 가구구성원의 소비와는 구분가능하며 해당금액을 가구 공동의 지출항목으로 생각하지 않는다. 개인의 사적여유자금을 통하여 부부간의 협상력을 추정하고 있다. Ham and Song(2014)은 결혼한 자식세대와 부부의 부모세대에 이전소득과 이전지출 금액을 이용하여 부부간의 협상력을 추정하고 있다.

본 논문에서는 Lee(2007)에서 협상력을 사용하기 위한 중요변수인 pocket money를 사적여유자금으로 번역하고자 한다. 해당 논문은 대우경제연구소에 시행된 한국가구패널조사(KHPS: Korea Household Panel Study)을 이용하고 있으며 해당 변수는 설문대상자가 한 달에 사적으로 사용할 수 있는 금액을 설문하고 있다.

Ham and Song(2014)은 한국노동패널(Korean Labor and Income Panel Study : KLIPS)의 부모에 대한 이전지출정보를 바탕으로 부부간의 협상력을 추정하고 있다.

부부간의 협상력을 추정하고 있는 주요 선행연구에 따르면 부부의 인적·경제적 특성을 이용하여 남편과 부인의 상대적인 임금의 차이와 연령 및 교육의 차이가 부부간의 협상력을 추정하고 있다. Lee(2007)에서는 임금수준이 높은 배우자가 상대 배우자보다 많은 사적여유자금을 사용할 수 있었다. 가구 구성원의 협상력과 밀접한 관련이 있는 소득능력(earning power)은 교육수준과 양의 관계를 갖고 있으며, 연령이 낮을수록 잠재적인 미래소득이 높기 때문에 상대배우자보다 협상력이 높을 수 있다(M. Browning et al., 1994; Lee, 2007; Ham and Song, 2014).

생애주기가설에 가구구성원은 연령이 높아지면 은퇴시점이 가까워져 미래의 기대소득이 작기 때문에 부부간의 미래소득에 대한 관점에서 협상력이 작아진다.

Ⅲ. 이론적 함의와 분석방법

1. 공동가구모형(Collective Household Model)

단일가구모형(unitary household model)은 단일 효용함수를 통하여 가구의 소비를 나타내는 반면 공동가구모형(collective household model)은 개별 가구원의 소비를 구분하여 가구의 효용을 나타낸다. 공동가구모형에서는 개별 가구원의 효용에 대한 가중치를 가구원의 협상력(bargaining power)에 따라 개별 가구원의 상대적인 최적소비수준이 결정된다. 본 논문의 이론적인 모델은 Browning et al. (1994), Lee(2007), Ham and Song(2014)에서 사용된 모형을 기반으로 하고 있다.

[eqn: pile{Max#` _{C _{h} ,C _{w}}} mu ·lnC _{h} +(1- mu )·lnC _{w}# # s.t```C _{h} ``+C _{w} =I]                                            (1)

식(1)은 주어진 소득수준에 따라 두가구의 협상력([eqn: mu ``])으로 가중 평균된 부부의 로그소비의 합을 극대화하는 문제이다. 식(2)의 최적화 조건은 두 부부의 상대적인 소비수준이 부부의 상대적이 협상력과 동일해야 한다.

[eqn: {C _{h} ^{AST }} over {C _{w} ^{AST }} = {mu } over {1- mu }]	(2)

[eqn: C _{h} ^{AST } = mu I````# C _{w} ^{AST } =(1- mu )I]	(3)

부부의 최적소비는 가계소득([eqn: I```])에서 배우자의 협상력에 따라 결정된다. 협상력은 [eqn: 0< mu <1]의 값을 갖게 되면 이러한 형태의 함수가 식(4)와 같은 형태를 지닐 수 있다. 본 연구에서는 식(4)와 유사한 형태를 지니는 다항로짓모형을 이용하여 부부간의 협상력을 추정하고자 한다.

[eqn: mu = {e ^{X beta }} over {1+e ^{X beta }}]	(4)

2. 부모세대에 대한 이전지출과 부부간의 협상력

다항로직모형에 대한 종속변수를 정의하기 위해서 각 가구가 선택하는 범주를 부부가 각 부모세대에 이전하는 월평균 금액의 상대적 크기에 따라 세 개의 범주로 나눈다. 남편의 부모([eqn: hp]) 또는 부인의 부모([eqn: w`p])에 이전지출금액은 다음과 같이 [eqn: T _{i} ^{``jp} `,```j`=`h`]또는 [eqn: w]로 나타낸다. [eqn: `T _{i} ^{``hp}]와 [eqn: `T _{i} ^{`` w`p }]의 상대적인 크기에 따라서 선택범주를 세 가지 경우로 구분하고 있다.

[eqn: k=1`````if```T _{i} ^{``hp} =`T _{i} ^{``w`p}# k=2````if```T _{i} ^{``hp} <`T _{i} ^{``w`p}# k=3````if```T _{i} ^{``hp} >`T _{i} ^{``w`p}]                                                 (5)

세 개의 선택범주에 대해서 [eqn: i]번째 가구가 대안([eqn: k])를 선택할 확률은 식(6)과 같이 표현할 수 있다. 선택에 영향을 미치는 독립변수는 부부의 연령, 학력수준, 부부의 연령차이, 학력수준의 차이, 각 부모의 소득수준의 범주변수를 이용하였다.

[eqn: theta _{ik} =Pr(Y _{i} =k)= {cases{{1} over {1+ sum _{k=2} ^{K} e ^{beta _{k} `x _{i}}}&,``if````k=1#{e ^{beta _{k} ``x _{i}}} over {1+ sum _{k=2} ^{K} e ^{beta _{k} `x _{i}}}&,``if```k=`2..3}}# `````````````]	(6)

추정된 [eqn: {hat{beta _{k}}}]을 이용하여 하나의 독립변수([eqn: x _{}])에 따라서 예측확률([eqn: hat{theta _{k}}])의 변화를 살펴보고자 한다. 하나의 독립변수를 변화시킬 경우 나머지 독립변수는 표본집단의 평균에 고정되어 있다. 또한 표본집단의 가구의 각 선택대안에 대한 예측확률을 [eqn: {hat{theta _{ik}}}] 를 구하고 표본집단에 대해서 [eqn: bar{hat{theta `_{k}}} = {1} over {N} sum _{i=1} ^{N} hat{theta _{i`k}}]을 제시하였다. 표본집단 내에서 [eqn: k=2]([eqn: `T _{i} ^{``hp} <`T _{i} ^{``w`p}]) 또는 [eqn: k=3]([eqn: `T _{i} ^{``hp} >`T _{i} ^{``w`p}])인 선택확률을 비교하기 위하여 [eqn: {1} over {N} sum _{i=1} ^{N} `` {hat{theta _{i3}}} over {hat{theta _{i2}} + hat{theta _{i3}}}]을 제시한다.

Ⅳ. 자료구성 및 기초통계량

1. 분석가구의 선정기준과 부부의 인적·사회경제적 특성

본 연구는 가계의 부모세대에 대한 이전지출을 이용하여 부부간의 이전소득지출패턴의 선택에 영향을 미치는 요인을 살펴보고자 한다. 분석에 사용된 자료는 한국조세재정연구원의 재정패널자료이다. 가구정보와 이전지출 정보를 중심으로 하여 분석대상을 2014년에 조사된 7차년도 자료로 한정하였다. 재정패널자료의 타가구 이전지출은 증여와 구분되어 있으며 이전지출에 대해서는 타가구에서 이전금액을 받은 사람의 인적정보를 분석에 포함시켰다. 또한 본 연구에서 부모에 대한 상세정보를 파악하기 위하여 5차년도(2012년)에 부가적으로 조사된 부모에 대한 정보를 2014년 정보에 통합하였다.

분석대상자의 기본적인 선정기준은 다음과 같다. 2014년 조사자료를 이용하여 각 가구별로 부부가 기혼상태인 가구 중 부부의 연령이 25세 ∼ 65세인 가구를 분석대상으로 하고 있다. 부부 중 최소 한 명의 연령과 학력수준을 알 수 없는 경우에는 분석대상에 제외하였다. 또한 부부의 부모세대에 대한 이전지출([eqn: TP _{i} ^{jp} ``j=h`] 또는 [eqn: w])을 관찰할 수 있는 가구와 부모의 소득수준유무항목과 소득수준항목에 모르거나 무응답하지 않은 가구를 분석대상으로 하고 있다. 기존의 연단위의 이전금액을 월단위로 환산하였고, 남편의 아버지에게만 이전지출을 하고 있는 경우 남편의 어머니의 생존여부를 확인할 수 없어 받고 있는 부모의 수(해당 자식으로부터 이전 소득이 있는 아버지와 어머니의 수)로 나누어 평균이전지출액을 이전지출로 사용하고 있다. 평균이전지출액을 이전지출로 사용하는 경우에는 각 부모에 대한 이전지출액의 총액이 차이가 나더라도 평균지출액이 동일할 수 있다. 이러한 경우에 해당 가구는 배우자와 상대배우자의 부모에 대한 이전지출금액이 동일한 집단으로 분류하였다. 이러한 과정을 거쳐 최종적인 분석대상을 261가구로 선정하였다.

이전금액을 월단위로 환산하고 관측되는 부모의 수로 나눈 값을 소수점 첫 번째 자리에서 반올림하였다.

<표 1>에 따르면 남편과 부인의 평균 연령은 각 44.42세와 42.01세로 남자의 연령이 2.51세 많다. 반면에 부부의 평균학력수준은 고등학교를 졸업한 경우가 가장 많았으며 남편의 학력수준이 다소 높았다. 각 부모세대에 대한 아버지와 어머니의 연령을 비교해보면 남편의 부모님의 연령이 부인의 부모님의 연령보다 높았다. 본 연구에서는 각 구성원의 연령은 가구 구성원의 소득능력(earning power)를 대변하는 변수로 간주하고 있으며 실제 분석에서는 연령의 제곱항을 포함시켜 개인의 임금수준이 연령에 따라 역U자형의 관계임을 고려하였다.

변수명	평균	표준편차	최소값	최대값	관측개수
남편의 연령	44.52	6.78	30.00	65.00	261
부인의 연령	42.01	6.58	27.00	60.00	261
남편의 학력	14.88	2.11	9.00	25.00	261
부인의 학력	14.20	2.08	9.00	25.00	261
부부간 연령차이	2.51	2.26	-4.00	10.00	261
부부간 학력차이	0.68	1.97	-9.00	7.00	261
남편의 아버지의 연령	76.59	8.13	56.00	106.00	244
남편의 어머니의 연령	73.21	7.97	54.00	99.00	255
부인의 아버지의 연령	74.48	8.18	57.00	103.00	246
부인의 어머니의 연령	70.74	8.02	52.00	92.00	254

<표 1> 주요 변수의 기초통계량

주 1) 학력수준은 최종교육기관과 졸업여부를 이용하여 연속형 변수로 변환하였다.
2) 해당 표에서는 5차년 조사된 타가구에 거주하는 부모의 연령모름/무응답은 경우는 제외하고 있다.
3) 남편과 부인의 차이를 나타내는 변수는 남편의 연령과 학력에서 부인의 연령과 학력를 빼서 구한     값이다.

<표 2>의 부부간 직업분포는 부인의 경우에는 전업주부인 경우가 127명으로(약 49%)으로 가장 많은 비중을 차지하고 있었다. 특히 부부의 직업상태는 부부 간의 임금수준을 대변할 수 있는 변수이디. 본 논문에서는 부인의 경제적 활동상태와 부모 세대에 대한 이전소득지출형태의 관계를 살펴보기 위해서 부인의 경우에는 전업주부더미변수 추가적으로 정의하였다.

변수명	남편		부인
	상대도수	상대비중	상대도수	상대비중
관리자	32	12.26	3	1.15
전문가 및 관련 종사자	32	12.26	25	9.58
사무종사자	89	34.1	43	16.48
서비스종사자	25	9.58	26	9.96
판매종사자	20	7.66	25	9.58
농림어업	2	0.77	2	0.77
기능원 및 관련기능 종사자	33	12.64	3	1.15
장치, 기계조작 및 조립 종사자	22	8.43	1	0.38
단순노무 종사자	3	1.15	5	1.92
무직(퇴직)	3	1.15	1	0.38
전업주부	-	-	127	48.66
관측개수	261	100	261	100

<표 2> 부부의 직업분포

2. 부부의 부모세대애 대한 이전지출액

부부의 부모세대에 대한 이전지출은 이타적 동기와 교화적 동기로 부모세대를 금전적인 지원을 할 수 있다. <표 1>에서 부모 세대는 평균연령이 70세이며 고령의 부모세대는 의료비 및 주거비 지출을 위하여 성인이 된 자녀에게서 경제적인 지원을 받을 수 있다. <표 3>에 따르면 남편은 부모에게 평균적으로 매월 14.75만원을 지원하고 있으며, 부인인 자신의 부모에게 매월 13.63만원을 지원하고 있다. 부모세대의 소득수준 별로는 부모의 소득수준이 높아질수록 평균 이전지출액이 감소하는 경향이 있다. 부인의 경우 소득수준이 2,000 ∼ 4,000만원 미만이 경우에는 지원금액이 10만원 이하로 감소하였다. 부부별로 부모의 소득수준이 높을수록 지원하는 금액의 편차가 감소하고 있다.

<표 3>  부모세대에 대한 소득수준별 월평균 이전지출액

변수명		평균	표준편차	최소값	최대값	관측개수
남편	소득 없음	16.32	19.07	2.00	160.00	179
	2,000만원 미만	11.25	9.46	1.00	50.00	68
	2,000 ∼ 4,000만원 미만	11.71	12.02	3.00	50.00	14
	전체	14.75	16.87	1.00	160	261
부인	소득 없음	14.25	17.85	2.00	200.00	182
	2,000만원 미만	13.54	17.73	2.00	125.00	65
	2,000 ∼ 4,000만원 미만	5.70	2.00	3.00	8.00	10
	4,000 ∼ 6,000만원 미만	6.67	1.53	5.00	8.00	3
	8,000만원 ∼ 1억원 미만	7.00	-	7.00	7.00	1
	전체	13.63	17.40	2.00	200.00	261

(단위 :  만 원, 개)

Ⅴ. 추정 결과

1. 다항로짓 추정결과

다항로짓모형의 선택범주는 [eqn: `T _{i} ^{``hp}]와 [eqn: `T _{i} ^{``w`p}]의 상대적인 크기에 따라서 세 가지 범주로 구분하였고 부부가 각 부모세대에 대한 이전지출금액이 동일한 경우([eqn: `T _{i} ^{``hp} =`T _{i} ^{``w`p}])를 기본범주로 하였다. 다항로짓분석의 추정된 계수값은 기본범주과 다른 범주에 해당하는 사건을 선택할 확률에 대한 상대적인 크기로 해석할 수 있다. <표 5-1>의 남편의 연령의 계수값을 해석하면 다음과 같다. 먼저, 이전지출패턴이 [eqn: `T _{i} ^{``hp} <`T _{i} ^{``w`p}]인 경우에는 남편의 연령은 부모에게 동일한 이전지출을 할 확률([eqn: `T _{i} ^{``hp} =`T _{i} ^{``w`p}]인 경우)보다는 부인의 부모에게 더 많은 이전지출을 할 확률에 양의 영향을 미친다. 반대로 이전지출패턴이 [eqn: `T _{i} ^{``hp} >`T _{i} ^{``w`p}]인 경우에는 남편의 연령은 남편의 부모와 부인의 부모에게 동일한 이전지출을 할 확률([eqn: `T _{i} ^{``hp} =`T _{i} ^{``w`p}]인 경우)에 양의 영향을 미친다. 즉, 기본범주인 ([eqn: `T _{i} ^{``hp} =`T _{i} ^{``w`p}])를 기준으로 하여 남편의 연령은 서로 상반되는 효과를 보이고 있다. 선택확률에 미치는 부호만을 표시한 <표 5-2>를 살펴보면, 모형 1의 변수인 부부의 연령은 서로 상반되는 부호를 갖고 있다. 표에서 양수에 해당하는 변수는 해당 선택범주([eqn: `T _{i} ^{``hp} <`T _{i} ^{``w`p}] 또는 [eqn: `T _{i} ^{``hp} >`T _{i} ^{``w`p}])를 기본범주([eqn: `T _{i} ^{``hp} =`T _{i} ^{``w`p}])대비 선택할 확률을 높아지게 하는 반면 음수에 해당하는 경우에는 선택범주 대비 기본범주를 선택할 확률을 증가하게 한다. 이를 변수별로 살며보면 남편의 학력은 모두 선택범주([eqn: `T _{i} ^{``hp} <`T _{i} ^{``w`p}] 또는 [eqn: `T _{i} ^{``hp} >`T _{i} ^{``w`p}])의 확률을 높여주는 반면에 부인의 학력은 기준대안 대비 [eqn: `T _{i} ^{``hp} <`T _{i} ^{``w`p}]의 선택범주를 선택할 확률에 양의 영향을 미쳤고 기본범주([eqn: `T _{i} ^{``hp} =`T _{i} ^{``w`p}]) 대비 [eqn: `T _{i} ^{``hp} >`T _{i} ^{``w`p}]를 선택하게 할 확률을 높였다.

변수명	모형1		모형2
	[eqn: `T _{i} ^{``hp} <`T _{i} ^{``w`p}]	[eqn: `T _{i} ^{``hp} >`T _{i} ^{``w`p}]	[eqn: `T _{i} ^{``hp} <`T _{i} ^{``w`p}]	[eqn: `T _{i} ^{``hp} >`T _{i} ^{``w`p}]
남편의 연령	0.8864 (0.5679)	-0.4366 (0.4304)	-	-
남편의 연령의 제곱	-0.0091 (0.0064)	0.0049 (0.0047)	-	-
부인의 연령	-0.3030 (0.5192)	0.9594** (0.4392)	-	-
부인의 연령의 제곱	0.0031 (0.0061)	-0.0108** (0.0050)	-	-
남편과 부인의 연령차이	-	-	0.0980 (0.1418)	0.3146** (0.1484)
연령차이의 제곡항	-	-	-0.0066 (0.0201)	-0.0586** (0.0235)
남편의 학력	0.0692 (0.0945)	0.0503 (0.0861)	-	-
부인의 학력	-0.0303 (0.1018)	0.0753 (0.0903)	-	-
남편과 부인의 학력차이	-	-	0.0611 (0.0827)	0.0055 (0.0741)
전업주부여부	-0.5028 (0.3382)	-0.0847 (0.3034)	-0.5804* (0.3393)	-0.0715 (0.2994)
남편부모의 소득수준 1	1.0240** (0.4060)	-0.1144 (0.4190)	0.9728** (0.4092)	-0.0517 (0.4138)
남편부모의 소득수준 2	0.6683 (0.6899)	-1.3740 (0.9909)	0.5372 (0.6579)	-1.5174 (0.9868)
부인부모의 소득수준 1	-0.9618** (0.4546)	-0.1129 (0.4042)	-0.9151** (0.4508)	-0.1850 (0.4028)
부인부모의 소득수준 2	-13.2864*** (0.6666)	1.2925 (0.8359)	-14.9149*** (0.5911)	0.7830 (0.7577)
부인부모의 소득수준 3	-13.5945*** (1.4013)	1.4813 (1.1282)	-14.5772*** (1.2545)	1.5629 (0.9930)
부인부모의 소득수준 4	-14.0283*** (1.2216)	-13.0049*** (1.4493)	-15.5951*** (1.2079)	-13.9628*** (1.4594)
상수항	-15.0779** (6.8200)	-13.5560** (6.0484)	-0.6552** (0.3190)	-0.4833 (0.3202)

<표 4> 추정결과

주 1) ( )는 강건한 표준오차이다.

2) 유의수준 : ***  p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

3) 부모의 소득수준은 소득이 없는 경우가 기준이며, 남편부모의 소득수준 1은 2,000만원 만원 미만, 2는 2,000 ∼ 4,000만원 미만임. 부인부모의 소득수준 1은 2,000만원 미만, 2는 2,000 ∼ 4,000만원 미만, 3은 4,000 ∼ 6,000만원 미만, 4는 8,000 ∼ 10,000만원 미만임.

부인의 전업주부임 경우에는 다른 선택범주보다 기본범주를 선택할 확률에 양의 영향을 미치고 있었다. 남편의 부모의 소득수준이 높아질수록 부인의 부모에게 더 많은 이전지출을 할 확률이 증가하였다. 부인의 부모의 소득수준의 경우에는 소득수준이 2,000만원 미만인 경우와 8,000∼ 10,000만원 미만인 경우에는 양가의 부모에게 동일한 이전지출을 할 확률에 양의 영향을 미쳤지만, 소득수준이 2,000∼4,000만원 경우와 8,000∼10,000만원 미만인 경우에는 남편의 부모에게 더 많은 이전지출를 할 확률에 양의 영향을 미쳤다. 모형 2의 경우에는 남편과 부인의 연령차이와 남편과 부인의 학력차이를 독립변수로 이용하였다. <표 4>를 살펴보면 해당 변수는 모두 양의 값을 지니고 있어 부부간의 연령차이와 학력차이가 클 경우 기준대안보다는 선택대안을 선택할 확률이 증가하여 협상력이 부부간에 차이가 날 수 있음을 보여준다.

<표 5>에서 해당 변수의 부호가 음의 값이므로 기준대안을 선택할 확률이 비교대안보다 높다.

변수명	[eqn: `T _{i} ^{``hp} <`T _{i} ^{``w`p}]	[eqn: `T _{i} ^{``hp} >`T _{i} ^{``w`p}]
남편의 연령	+	-
남편의 연령의 제곱	-	+
부인의 연령	-	+
부인의 연령의 제곱	+	-
남편과 부인의 연령차이	+	+
연령차이의 제곱항	-	-
남편의 학력	+	+
부인의 학력	-	+
남편과 부인의 학력차이	+	+
전업주부여부	-	-
남편부모의 소득수준 1	+	-
남편부모의 소득수준 2	+	-

부인부모의 소득수준 1	-	-
부인부모의 소득수준 2	-	+
부인부모의 소득수준 3	-	+
부인부모의 소득수준 4	-	-

<표 5> 모형의 추정결과의 부호

주: 1) 전업주부여부와 부모의 소득수준변수는 모형 1과 모형 2의 추정값이 동일한 부호를 지니고 있어 하나의 표로 통합하여 제시하고 있다.

2. 주요 변수의 예측확률의 변화분석

가. 연령에 따른 예측확률의 변화

본 분석은 주요변수의 변화에 따라 각 선택확률의 변화를 보여주고 있다. 모형 1과 모형2의 주요 변수인 남편과 부인의 연령 및 연령 차이에 따른 선택확률의 변화를 <표 6>에서 보여주고 있다. 해당 표를 살펴보면 남편의 경우 25∼35세와 55∼65세일 경우가 세 가지 선택대안 중에서 [eqn: `T _{i} ^{``hp} >`T _{i} ^{``w`p}]를 선택할 예측확률이 가장 높았으며, 40∼50세일 경우에는 [eqn: `T _{i} ^{``hp} =`T _{i} ^{``w`p}]일 예측확률이 가장 높았다. 반면에 여성인 경우에는 25세에서인 경우를 제외하고는 모든 연령대에서 [eqn: `T _{i} ^{``hp} =`T _{i} ^{``w`p}]를 선택할 예측확률이 가장 높았다.

결혼한 남성의 경우 경제활동에 지속적으로 참여하는 반면에 여성은 결혼 초기에는 맞벌이를 선호하지만 결혼 이후 육아로 인하여 경제활동에 단절을 겪는다. 결혼 직전과 출산과 육아시기 이전에는 여성의 경제활동이 활발한지만 출산 이후와 육아시기에는 가사활동에 전념하고 이후 자녀가 성장하게 되면 다시 노동시장에 재진입하게 된다. 따라서 가구 내에서 남편의 노동소득이 가구소득에 기여하는 정도가 크게 되며 이러한 시기의 경우 남편의 협상력이 높아 남편의 부모에게 더 많은 이전소득을 지출할 수 있다. 여성의 경우 25세 인 경우 노동시장에서 경제적 활동이 활발한 시기이며 <표 6>에서 부인의 연령에 따른 예측확률의 변화를 보면 부인의 나이가 25세인 경우 [eqn: `T _{i} ^{``hp} `<T _{i} ^{``w`p}]의 예측확률이 가장 높았으며 연령이 증가함에 따라 다시 예측확률이 감소이후 증가하는 모습을 보이고 있다. 특히 본 연구에서는 여성의 경제활동패턴인 노동시장 진입과 육아 및 가사로 인한 퇴출로 인하여 소득능력이 낮아지는 시점과 유사하기 때문에 다항로짓분석을 통하여도 부부간의 협상력에 대한 의미있는 정보를 이끌어 낼 수 있다(김정호, 2010 ; 황수경, 2002; 신동협, 2013).

<표 6>의 세 번째 행은 모형 2에서 변수로 이용한 남편과 편과 부인의 연령차이에 따른 예측확률의 변화를 보여주고 있다. 남편과 부인의 연령차이를 공변량으로 이용한 경우  [eqn: `T _{i} ^{``hp} =`T _{i} ^{``w`p}]일 예측확률이 세 가지 대안 중 가장 높았으며, 연령차이의 변화에 따른 각 대안의 예측확률을 살펴보면, [eqn: `T _{i} ^{``hp} =`T _{i} ^{``w`p}]일 예측확률은 감소하다 증가하였고 [eqn: `T _{i} ^{``hp} <T _{i} ^{``w`p}]일 예측확률은 증가하는 반면에 [eqn: `T _{i} ^{``hp} >T _{i} ^{``w`p}]일 예측확률은 감소하고 있다.

연령은 어린 가구 구성원일수록 남아 있는 경제활동으로 길기 때문에 소득활동에 대한 기회가 많다. 따라서 상대배우자보다 어린 연령의 배우자는 남아 있는 기대임금수준이 높게 되게 부부간에도 상대 배우자보다 높은 협상력을 지닐 수 있다. 남편의 연령이 낮을수록 부부간에 남편의 협상력이 부인보다 높고 남편의 부모에게 더 이전지출을 할 가능성이 높다. <표 6>에 따르면 남편과 부인은 연령이 25세 일 때 자신의 부모에게 자신의 부모에게 더 많은 이전지출을 할 확률이 각각 0.6069와 0.8201을 보이고 있었다. 그러나 연령이 증가할수록 자신의 부모에게 더 많은 이전 지출을 할 확률이 역U자형의 형태를 지니고 있어 연령이 50세를 전후로 다시 자신의 부모에게 더 많은 이전지출을 할 확률이 증가하고 있다. 부인의 경우에는 이러한 연령증가에 따른 예측확률의 증가폭이 남편보다 낮았다. 연령이 낮은 배우자가 미래의 미래소득에 대한 기대가 높아 동일한 조건의 연령의 배우자에 비하여 연령이 낮을수록 자신의 부모에게 더 많은 이전지출을 하고 있었다. 그러나 부인의 경우 남편보다 연령증가에 따른 예측확률의 증가폭이 적은 것에 다음과 같은 설명을 할 수 있다. 연구의 분석대상인 부인의 약49%가 전업주부였으며 이는 노동시장에 재진입하게 되는 시점에도 경력단절로 인하여 양질의 직업을 갖기 어려워 미래의 임금소득에 대한 높은 기대를 할 수 없을 수 있다.

<표 6> 남편과 부인의 연령과 연령차이별 예측확률

구분	연령	[eqn: `T _{i} ^{``hp} <`T _{i} ^{```w`p}]		[eqn: `T _{i} ^{``hp} =`T _{i} ^{``w`p}]		[eqn: `T _{i} ^{``hp} >`T _{i} ^{``w`p}]
		예측확률	표준오차	예측확률	표준오차	예측확률	표준오차
남편	25	0.0004	0.0011	0.1795	0.3309	0.8201**	0.3313
	30	0.0051	0.0085	0.3310	0.3085	0.6639**	0.3104
	35	0.0308	0.0267	0.4555**	0.1861	0.5138***	0.1888
	40	0.0940***	0.0344	0.5000***	0.0824	0.4061***	0.0823
	45	0.1595***	0.0264	0.4806***	0.0447	0.3599***	0.0433
	50	0.1649**	0.0657	0.4432***	0.0910	0.3919***	0.0891
	55	0.1018	0.0964	0.3844**	0.1785	0.5138***	0.1908
	60	0.0323	0.0606	0.2697	0.2723	0.698**	0.2882
	65	0.0046	0.0147	0.1342	0.2603	0.8612***	0.2653
부인	25	0.6069	0.5086	0.3878	0.5050	0.0053	0.0105
	30	0.4286	0.2961	0.5269	0.2896	0.0445	0.0472
	35	0.2748**	0.1144	0.5555***	0.1248	0.1697**	0.0760
	40	0.1762***	0.0327	0.5010***	0.0517	0.3228***	0.0471
	45	0.1403***	0.0372	0.4799***	0.0640	0.3798***	0.0642
	50	0.1536	0.0939	0.5403***	0.1374	0.3061**	0.1226
	55	0.2073	0.2317	0.6412**	0.2540	0.1515	0.1363
	60	0.2890	0.4975	0.6724	0.4945	0.0386	0.0655
	65	0.3987	0.8934	0.5965	0.8906	0.0048	0.0133
연령	-5	0.0895	0.1066	0.8885***	0.115	0.022	0.0301
차이	0	0.1134***	0.0251	0.5847***	0.0503	0.3019***	0.0494
	5	0.1455***	0.0277	0.5423***	0.0494	0.3122***	0.0484
	10	0.2052	0.1632	0.7684***	0.1661	0.0264	0.0314
	15	0.1604	0.3884	0.8395**	0.3884	0.0001	0.0003

표준오차를 구하는 방법은 델타방법(Delta-mehod)을 이용하고 있음.

귀무가설은 다음과 같다.([eqn: H _{0} `:``]ME(Marginal Effect) = 0)

유의수준 : ***  p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

나. 학력에 따른 예측확률의 변화

<표 7>에서는 부부의 학력변화에 대한 선택대안의 예측확률변화를 보여주고 있다. 학력은 임금수준에 영향을 미치는 요소이며 노동자의 질적특성을 보여준다. 따라서 학력이 임금수준과 양의 상관관계를 지니며 학력이 높을수록 자신의 부모에게 더 많은 이전지출을 할 것이다. <표 7>을 살펴보면 남편의 학력이 증가할수록 자신의 부모에게 더 많은 이전지출을 할 확률([eqn: `T _{i} ^{``hp} >`T _{i} ^{``w`p}])이 증가하고 있지만 부인의 경우에는 부인의 학력이 증가할 경우에는 부인의 부모에게 더 많은 이전지출을 할 확률이([eqn: `T _{i} ^{``hp} <`T _{i} ^{``w`p}]) 감소하는 경향이 보이고 있다. 부인의 경우에는 학력수준이 높아져도 부인의 경제활동상태 및 양가부모의 소득수준에 따라 자신의 부모에게 더 많은 이전지출을 할 확률이 감소할 수도 있다. 연령에 따른 예측확률의 변화가 미미한 이유와 마찬가지로 부인의 학력수준별 전업주부비중을 살펴보면 부인의 경우 학력수준이 박사인 여성을 제외하고는 학력수준별로 전업주부의 분포가 33%∼54%를 차지하고 있었다. 따라서 학력수준이 높은 경우라도 부인의 경우에는 노동시장에 이탈한 경우라면 그렇지 않은 남편에 비하여 협상력이 낮을 수 있다.

학력수준	1	2	3	4	5	6	전체
전업주부비중	0.33 (3)	0.53 (96)	0.42 (45)	0.48 (108)	0.50 (8)	0.00 (1)	0.49 (261)

위의 표는 본 연구에 사용된 부인의 학력수준 별 전업주부비중을 나타내고 있다. 학력수준은 순서대로 중학교, 고등학교, 2년제 전문대, 4년제 일반대학, 석사학위, 박사학위를 나타낸다. ()는 해당 학력수준에 있는 부인의 수를 말한다.

<표 7> 남편과 부인의 학력과 학력차이별 예측확률

구분	학력	[eqn: `T _{i} ^{``hp} <`T _{i} ^{``w`p}]		[eqn: `T _{i} ^{``hp} =`T _{i} ^{``w`p}]		[eqn: `T _{i} ^{``hp} >`T _{i} ^{``w`p}]
		예측확률	표준오차	예측확률	표준오차	예측확률	표준오차
남편	9	0.1206**	0.0584	0.5653***	0.1198	0.314***	0.1116
	12	0.1376***	0.0383	0.5239***	0.0708	0.3385***	0.0682
	14	0.1496***	0.0272	0.496***	0.0474	0.3544***	0.0465

	16	0.1621***	0.029	0.4681***	0.049	0.3698***	0.0468
	18	0.1751***	0.0464	0.4403***	0.0733	0.3846***	0.0703
	25	0.2235	0.152	0.3463**	0.1794	0.4302**	0.1947
부인	9	0.1996**	0.0804	0.5319***	0.1178	0.2685***	0.0924
	12	0.1734***	0.0392	0.5063***	0.0652	0.3203***	0.0585
	14	0.1567***	0.026	0.4859***	0.0447	0.3574***	0.0434
	16	0.1406***	0.0308	0.4633***	0.056	0.3961***	0.0538
	18	0.1253***	0.0428	0.4387***	0.0874	0.4361***	0.0846
	25	0.0792	0.0706	0.3431	0.2107	0.5777***	0.2167
학력	-10	0.0664	0.0506	0.5361***	0.19	0.3976**	0.186
차이	-5	0.0871**	0.0366	0.518***	0.1063	0.3949***	0.104
	0	0.1134***	0.0191	0.4971***	0.0428	0.3895***	0.0427
	5	0.1464***	0.046	0.4728***	0.0824	0.3808***	0.0793
	10	0.187**	0.1086	0.4448***	0.1576	0.3682**	0.1498

표준오차를 구하는 방법은 델타방법(Delta-mehod)을 이용하고 있음.

귀무가설은 다음과 같다.([eqn: H _{0} `:``]ME(Marginal Effect) = 0)

유의수준 : ***  p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

다. 부모의 소득수준과 전업주부여부에 따른 예측확률 변화

보건의료비와 주거비에 대한 일정한 비용을 자식이 부담하게 되면 부모는 자신의 소득수준에 따라 필요한 비용이 달라질 것이다. 또한, 가사활동에만 전념하는 부인인 경우에는 임금소득이 없어 경제적으로 임금소득이 있는 남편에 비하여 협상력이 낮을 것이다.

<표 8>을 살펴보면 부모의 소득수준이 증가할수록 [eqn: `T _{i} ^{``hp} =`T _{i} ^{``w`p}] 인 대안이 선택될 확률이 가장 높았다. 부모의 소득수준이 증가할수록 해당 부모에게 더 많은 이전지출을 할 확률이 감소하는 반면에 상대방 부모에게 더 많은 이전소득을 할 확률은 증가하고 있다. 부모의 소득수준이 높아지면 해당 가구는 양가의 부모에게 동일한 금액을 지출하고 있다. 특정 부모가 소득이 없는 경우에는 경제적으로 더 어려운 부모에게 더 많은 이전소득을 하는 것으로 보아 경제적인 지원이 절실한 부모에게 더 많은 이전지출을 하는 것으로 보인다.

<표 8> 남편과 부인의 부모소득과 전업주부여부

부모 1은 남편의 부모를 말하며 구분은 소득수준을 의미한다.
1: 소득없음 2: 2,000만원 미만 3: 2000 ∼ 4,000만원 미만
부모 2는 부인의 부모를 말하며 구분은 다음과 같다.
1: 소득없음 2: 2,000만원 미만 3: 2000 ∼ 4,000만원 미만
4: 4,000 ∼ 6,000만원 미만 5: 8,000만원 ∼1억원 미만임.
주부는 부인의 직업이 전업주부인 경우 1 아니면 0을 나타내는 더비변수임.

모형		구분	[eqn: `T _{i} ^{``hp} <`T _{i} ^{``w`p}]		[eqn: `T _{i} ^{``hp} =`T _{i} ^{``w`p}]		[eqn: `T _{i} ^{``hp} >`T _{i} ^{``w`p}]
			예측확률	표준오차	예측확률	표준오차	예측확률	표준오차
모 형 1	부모 1	1	0.1831***	0.0278	0.4800***	0.0381	0.3369***	0.0365
		2	0.3759***	0.0633	0.3821***	0.0602	0.2419***	0.0555
		3	0.3695***	0.1309	0.5292***	0.1323	0.1013	0.0805
	부모 2	1	0.2932***	0.0342	0.4319***	0.037	0.275***	0.0325
		2	0.1509***	0.0425	0.541***	0.0662	0.3081***	0.0646
		3	0.000**	0.000	0.3248**	0.158	0.6752***	0.158
		4	0.000	0.000	0.2881	0.2074	0.7119***	0.2074
		5	0.000	0.000	0.9999***	0.0000	0.0000	0.0000
	주부	0	0.2705***	0.0357	0.4342***	0.0425	0.2953***	0.0386
		1	0.1936***	0.0355	0.4958***	0.0427	0.3106***	0.0397
모 형 2	부모 1	1	0.1849***	0.0281	0.48***	0.0387	0.3351***	0.0364
		2	0.366***	0.0646	0.3792***	0.0615	0.2549***	0.0575
		3	0.3499***	0.1278	0.5589***	0.1263	0.0913	0.0754
	부모 2	1	0.2918***	0.0351	0.4274***	0.0375	0.2808***	0.0333
		2	0.1567***	0.0438	0.5462***	0.0677	0.2971***	0.0646
		3	0.0000**	0.0000	0.4253**	0.1665	0.5747***	0.1665
		4	0.0000	0.0000	0.2631	0.1729	0.7369***	0.1729
		5	0.0000	0.0000	0.9999***	0.0000	0.0000	0.0000
	주부	0	0.2786***	0.0368	0.4297***	0.043	0.2917***	0.0385
		1	0.1866***	0.0350	0.4992***	0.0435	0.3142***	0.0402

표준오차를 구하는 방법은 델타방법(Delta-mehod)을 이용하고 있음.

귀무가설은 다음과 같다.([eqn: H _{0} `:``]ME(Marginal Effect) = 0)

유의수준 : ***  p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

3. 가구별 선택확률과 협상력

추정결과에서 얻은 계수값([eqn: beta _{k}])를 이용하여 실제 분석대상인 가구([eqn: i])별로 추정확률을 구하였다. 이는 가구별로 추정확률을 이용하여 가구 내 부부간의 협상력에 대한 해석을 시도하고 있다. 본 논문에서는 각 부모에 대한 이전지출금액이 동일할 경우 해당 가구내의 협상력이 상대적으로 동일한 협상력를 지닌 것으로 보고 있으며, 각 부모에게 이전지출 하는 금액이 다른 경우 자신의 부모에게 더 많은 이전금액을 지출하는 배우자가 상대배우자보다 협상력이 높은 것으로 본다.

먼저 분석대상의 가구별 예측확률의 평균에 대한 <표 9>를 살펴보면 다음과 같다. 먼저, 모형별로 1행은 전체 가구를 대상으로 하여 261가구에 대한 선택대안별 평균예측확률이다. 2행은 실제로 특정선택을 한 가구에 한정하여 예측확률을 추정하였다. 즉, 선택대안 [eqn: `T _{i} ^{``hp} <`T _{i} ^{```w`p}]을 실제로 선택한 61개 가구, 선택대안[eqn: `T _{i} ^{``hp} =`T _{i} ^{``w`p}]을 실제로 선택한 121개 가구, 선택대안[eqn: `T _{i} ^{``hp} >`T _{i} ^{``w`p}]를 실제로 선택한 79개 가구에 대한 평균예측확률이다. 3행은 [eqn: `T _{i} ^{``hp} <`T _{i} ^{```w`p}]와 [eqn: `T _{i} ^{``hp} >`T _{i} ^{``w`p}]에 대한 예측확률을 직접접으로 비교하기 위해서 새로 정의된 값([eqn: {1} over {N} sum _{i=1} ^{N} `` {hat{theta _{i3}}} over {hat{theta _{i2}} + hat{theta _{i3}}}])을 보여준다. 4행과 5행은 [eqn: {1} over {N} sum _{i=1} ^{N} `` {hat{theta _{i3}}} over {hat{theta _{i2}} + hat{theta _{i3}}}]의 값을 나타내며 2,3행과 마찬가지로 실제로 해당 이전지출패턴을 선택한 가구만을 대상으로 하여 계산한 값이다.

먼저 모형1과 모형2에서는 평균적으로 양가의 부모에게 동일한 이전금액을 지출할 확률이 46 %로 가장 높게 나왔으며, 실제 이전지출패턴이 해당하는 경우에 양가의 부모에게 동일한 이전금액을 지출하고 있는 경우에는 예측확률이 48∼49%가 나오고 있다. 본 논문에서는 해당 가구가 동일한 이전금액을 지출하고 있을 경우에는 부부간의 협상력이 상대적으로 동일한 크기를 지니는 것으로 보고 있다. 만약 양가의 부모에게 동일한 금액의 이전지출액을 하고 있는 경우에는([eqn: `T _{i} ^{``hp} != `T _{i} ^{``w`p}])있는 경우에는 앞에서 제시한 [eqn: {1} over {N} sum _{i=1} ^{N} `` {hat{theta _{i3}}} over {hat{theta _{i2}} + hat{theta _{i3}}}]을 이용하여 선택대안별로 가구내의 부부간의 협상력에 대한 해석으로 시도한다. 본 논문에서 제시한 방법에 따르면, 부인의 부모에게 더 많은 이전지출을 할 경우 부인의 협상력이 모형별로 43%와 51%였으며, 남편의 부모에게 더 많은 이전지출을 할 경우 남편의 협상력은 56%와 61%로 볼 수 있다. 앞에서 제시한 방법으로 부부간의 협상력을 살펴보면 남편의 협상력이 부인의 협상력보다 높게 나타나고 있다.

<표 9> 분석가구의 대안별 예측확률

구분	[eqn: `T _{i} ^{``hp} <`T _{i} ^{```w`p}](N=61)		[eqn: `T _{i} ^{``hp} =`T _{i} ^{``w`p}](N=121)		[eqn: `T _{i} ^{``hp} >`T _{i} ^{``w`p}](N=79)
	평균	표준편차	평균	표준편자	평균	표준오차
모형1	0.2337	0.1242	0.4636	0.1269	0.3027	0.1213
	0.3026	0.1377	0.4980	0.1379	0.3511	0.1258
	0.4306	0.1872	-	-	0.5694	0.1872
	0.5160	0.1846	-	-	-	-
	-	-	-	-	0.6271	0.1695
모형2	0.2337	0.1118	0.4636	0.1006	0.3027	0.1080
	0.2905	0.1157	0.4843	0.1135	0.3406	0.1131
	0.4333	0.1806	-	-	0.5667	0.1806
	0.5111	0.1606	-	-	-	-
	-	-	-	-	0.6189	0.1655

Ⅵ. 결론 및 시사점

본 논문은 재정패널을의 261개의 가구정보를 바탕으로 부부간에 대한 협상력을 연구하고 있다. 부부의 이전지출패턴별로 해당패턴을 선택에 영향을 미치는 요인을 설명하기 위하여 부부의 인적정보와 사회경제적 정보, 부모세대의 소득수준의 정보를 이용하였다. 추정결과를 바탕으로 주요변수의 변화에 따른 예측확률의 변화, 표본집단을 이용한 예측확률의 추정을 통하여 부부간의 협상력에 대한 설명을 시도하였다. 다항로짓분석 추정결과에 따르면, 부부의 연령과 연령차이이 부부의 선택대안에 미치는 영향은 기존의 선행연구와 유사하였다. 마지막으로 실제 분석에 사용된 가구를 바탕으로 각 가구의 선택대안별 예측확률을 추정하고 이를 바탕으로 분석대상 가구의 부부간 협상력을 추정하였다. 결과적으로 부인보다는 남편의 협상력이 높을 것으로 나타났다. 특히, 부부간의 상대적 임금수준 또는 잠재적임 소득수준이 부부의 협상력에 영향을 미치며 부인의 경우에는 육아․출산으로 인한 경력단절로 인하여 잠재적인 소득능력이 낮아 남편보다 낮은 협상력을 지니는 것으로 보인다.

본 논문은 재정패널의 가구정보를 이용하여 부부의 협상력에 대한 의미있는 분석을 하고자 시도하였지만 다음의 한계가 존재한다. 먼저, 부부가 부모에게 이전지출을 하고 있지 않는다고 응답한 경우에는 분석대상에서 제외하고 있다. 이전지출을 하고 있지 않은 경우에 부모의 생존여부를 명확히 파악하기 어려워 이전지출이 없는 것으로 응답한 가구를 분석에서 제외하고 부부의 양가 부모에 대한 이전지출금액을 관찰할 수 있는 가구만을 분석대상으로 하였다. 둘째, 동일한 이전지출을 선택하고 있는 가구의 경우에 예측확률에 대한 해석이 불분명한 점이 있다. 해당 추정방법에 대한 이론적․실증적 연구는 차후에 연구하고자 한다.

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가구 인적 네트워크의 동태적 효과 분석

- 경조사비 지출액을 이용한 분석 -

❚정 다 운 *･ 진 승 우 **

* 정다운 (Jung Dawoon). 박사과정생 4학년 (미국 로스엔젤레스, 서던 캘리포니아 대학교 경제학과)
MP: 1-213-249-0678, 010-4856-0678, E-mail: dawoonju@usc.edu

** 진승우 (Chin Seungwoo). 박사과정생 3학년 (미국 로스엔젤레스. 서던 캘리포니아 대학교 경제학과)
MP: 1-213-377-4882, E-mail: chinseun@usc.edu

차    례

Ⅰ. 서론(Introduction)	531

Ⅱ. 배경 및 자료(Background and Data)	535

1. 배경	535

2. 자료	537

Ⅲ. 방법론(Identification Strategy)	539

1. 고정효과 모형(FE)	539

2. 가구(원) 고정효과 모형(Household FE / Individual FE)	540

3. Arellano-Bond estimator(Difference GMM)	541

Ⅳ. 결과(Empirical Results)	543

1. 가구	545

2. 가구원	552

Ⅴ. 논의 및 결론(Discussion and Conclusion)	556

참고문헌	558

가구 인적 네트워크의 동태적 효과 분석

– 경조사비 지출액을 이용한 분석 -

(The dynamic effect of social capital(network) on income,

expenditure and insurance)

정 다 운 ･ 진 승 우

요 약
	본 논문은 한국 사회에서 인적 네트워크가 소득 및 소비 수준에 미치는 효과를 분석하여 인적 네트워크의 중요성을 측정한다. 경조사비 지출액을 인적 네트워크의 대리 변수 (proxy)로 사용하였으며, 경조사비 지출을 통한 인적 네트워크의 인과성을 검증하기 위해 패널 데이터의 장점을 활용할 수 있는 Arellano-Bond (1991) 추정 모형을 사용하였다. 이를 통해 경조사비 지출액이 2배 증가할 때, 단기적으로 임금 소득을 약 2% 이상 상승시키는 것으로 분석되었다. 반면 소비 지출과 민간 보험 지출에의 영향력은 크지 않았다. 한국 사회에서, 경조사비를 통한 인적 네트워크의 관리 및 형성은 단기적으로 경제적 보상을 위한 중요한 수단으로 역할을 감당하지만 이것이 사회적 보험 (social insurance) 으로서의 역할은 하지 않는 것으로 해석된다. 인적 네트워크의 인과적 효과를 한국 사회를 배경으로 밝혀냈다는 점에 이 연구의 의의가 있다. 주제어: 인적 네트워크 (Private Network), Arellano-Bond, 경조사비 (cash transfer for family/friends events)

Ⅰ. 서론(Introduction)

한국 사회의 네트워크를 설명하는 단어는 ‘연줄’ 이다. 이 연줄은 소위 혈연, 지연, 학연으로 분류될 수 있으며 이러한 네트워크가 한국 사회 구조 전반을 지배해 왔다. 김용학(2003) 은 한국 사회에서 특정 고등학교 및 대학교 중심의 학벌로 인해 형성된 학연이 졸업 후 사회 엘리트 층으로의 진출/입을 용이하게 함을 밝혀냈다. 이 연구를 인과관계에 대한 직접적인 증거라고 볼 수 없지만 강한 상관관계를 밝힘으로써 한국사회에서 네트워크가 갖는 효과를 명시적으로 밝혀냈다. 또한, “인맥을 통하여 결정적인 도움을 받은 경험이 있느냐?” 라는 질문을 포함한 설문조사에서 전체 응답자 1,000명 가운데 약 52%가 “몇 번 있는 편”, 9.4%가 “매우 많은 편”이라고 대답한 반면, “거의 혹은 전혀 없다” 라고 대답한 사람은 14%에 그쳤다 (동아일보, 2009년 9월 17일자, 김영철(2010)에서 재 인용). 이와 같은 결과는 한국 사회에서 인적 네트워크의 중요성을 대변해 준다. 그렇다면 인적 네트워크의 효과는 얼마나 크며, 인과적 관계 추론을 위해서는 어떤 연구가 필요한가? 인적 네트워크의 형성이 한국 사회에서 갖는 진정한 의미는 무엇인가? 본 연구는 이러한 기본적 질문으로부터 시작한다.

사실 네트워크의 중요성은 비단 한국에만 국한되는 것은 아니다. ‘꽌시’ 라고 불리는 중국의 인맥 관계는 이미 널리 알려진 현상이며, 대체로 객관적이고 합리적인 문화를 가질 것으로 기대되는 미국 사회에서도 추천서 문화(reference), 파티 문화 등을 통한 인적 네트워크의 중요성이 지속적으로 강조되고 있기 때문이다. 선진국 및 개발도상국에서도 개인이 소속된 네트워크가 노동 시장 및 사회 경제적 활동에 큰 영향을 미친다(Myers and Shultz, 1951; Rees and Shultz, 1970; Corcoran 외, 1980; Montgomery, 1991). Granovetter(1973, 1995)는 미국 매사추세츠 주에서 구직의 약 50퍼센트가 이러한 인적 네트워크를 통해 이루어졌음을 밝혀냈다. Myers and Shultz(1951), Rees and Shultz(1970) Corcoran 외(1980)도 약 50퍼센트에 이르는 비율이 친구나 친인척을 통해 구직활동을 했으며, 단지 10~20%만이 공채를 통해 구직에 성공하였음을 밝혀냈다. 네트워크는 구직 여부 뿐 만 아니고 노동시장의 결과에도 중요한 영향을 미친다. Munshi(2003) 는 네트워크의 효과를 인과적으로 해석하기 위해 멕시코의 강우량 자료를 네트워크의 도구 변수 (instrument variable)로 사용하였다. 멕시코 지역에서 강우량이 적을 경우 농업을 주업으로 하는 사람들의 일자리가 줄어들고 미국으로의 이민을 촉진할 수 있다. 도구변수를 통해 미국 내의 멕시코 이민자들의 네트워크의 외생적인 변화를 (exogenous variation in network) 추정한 후, 이를 통해 네트워크의 인과적 효과를 측정하였다. 네트워크의 크기가 클수록 맥시코 이민자들이 미국에서 취업할 가능성이 높아지며, 비농업분야 관련 일을 할 수 있는 가능성이 높아짐을 밝혀냈다. 비농업분야의 일은 저학력 배경의 맥시코 이민자들에게 접근하기 어려운 분야지만 개인이 속한 네트워크가 클수록 ‘추천’(referrals) 등의 비공식적인 경로를 통해 비농업분야에서 일할 수 있는 가능성을 높일 수 있다. 또한, Amuedo-Dorantes and Mundra(2007) 역시 미국에서의 멕시코 이민자들을 분석하여 친구 혹은 친척 관계의 네트워크가 이민자들의 소득 상승에 중요한 역할을 함을 밝혀내었다. 이민자들의 경우 미국 노동시장에서의 정보가 부족하기 때문에 이들의 노동시장 참여 여부 및 소득 수준이 네트워크에 크게 의존하는 것이다. 하지만 인적 네트워크의 효과는 그 결과가 혼재되어 있다. 즉, 인맥의 긍정적인 효과(Simon and Warmer, 1992; Marmaros and Sacerdote, 2002; Loury, 2006), 부정적인 효과(Pistaferri, 1999; Bentolila 외, 2010; Goel and Lang, 2012), 그리고 긍정 또는 부정의 불분명한 효과(Pellizzari, 2010) 가 여러 연구에서 각기 제시된 바 있다. 따라서 좀 더 다양한 문화 및 배경 하에서의 네트워크 효과에 대한 실증연구 (empirical analysis)가 요구된다. 또한 네트워크의 양적 효과를 분석한 기존 연구들과 더불어 네트워크의 질적 효과에 대한 연구도 미국을 중심으로 진행되었다. Cappellari and Tatsiramos(2013)에 따르면 고용된 친구의 숫자가 많을수록 일자리를 찾을 확률이 높아지며 특히 네트워크는 고소득 직군에서 구직활동에 더 크게 영향을 미쳤다. Conti 외 (2013)는 고등학교에서 자신을 친한 친구로 고려하는 동료가 한 명 늘어날 때 고등학교 졸업 후 35년 뒤 소득이 약 2% 증가하는 경향이 있음을 밝혀냈다.

이러한 기존 연구들에 기초해 보면 네트워크가 갖는 의미 및 그 효과의 정도는 사회적인 구조 및 환경에 따라 다를 수 있지만 그 효과는 분명히 존재한다. 한국 사회 내 인맥의 영향력에 관한 연구가 상대적으로 부족한 상황에서 본 논문은 인적 네트워크가 소득 및 소비 수준에 미치는 효과를 분석하여 우리나라 사회 내 인적 네트워크의 중요성을 측정해 본다. 더 나아가 한국 사회에서 사람들이 네트워크를 형성하려는 주된 이유(소득 상승, 재산 축적, 또는 사회적 보험(social insurance))가 무엇인지 설명하고자 한다.

기존 네트워크 연구들과 마찬가지로 이 연구도 몇 가지 도전과제에 직면해 있다. 첫째, 네트워크를 정의할 때 측정오류(measurement error)로부터 완전히 자유로울 수는 없다. 기존 연구들이 사용한 네트워크의 측정 변수로는 소속된 집단이 사회 내에서 차지하는 크기 및 비중(Munshi, 2003) 혹은 친구들의 숫자(Conti 외, 2013) 등이 있다. 이러한 변수들을 한국 사회 배경으로 수집한 데이터는 현재 거의 부재한 상황이어서 이러한 변수로 네트워크 변수를 생성할 수 없다. 대신 한국재정패널조사에서는 가구별 경조사비 지출액을 조사하였는데, 이 지출액 자료를 개인 및 가구 네트워크의 대리 변수(proxy variable)로 사용할 수 있다. 이를 통해, 가구의 네트워크 규모가 가구 및 개인의 소득, 소비 수준에 단기적 혹은 중기적으로 어떤 영향을 미치는 지 패널 데이터의 장점을 활용하여 분석할 수 있다.

둘째, 계량 경제학적으로는 개인 네트워크의 내생성(endogeneity)을 어떻게 극복할 것인가가 중요한 과제이다. 내생성을 통제하지 못했을 경우 네트워크의 효과는 단순한 상관관계를 반영하는 데 그칠 것이며 네트워크 효과 추정치의 일치성 (consistency)을 보장할 수 없게 된다. 본 연구는 한국 사회를 배경으로 인맥이 소득 및 소비 수준에 미치는 영향을 ‘인과적’으로 분석한 첫 번째 연구라는 점에서 의의가 있다. 인맥은 내생적으로 형성되기 때문에(endogenous variable) 이것이 소득/소비지출에 미치는 영향을 분석할 때, 추정하는 계수에 편의가(biased) 발생할 가능성이 있다. 편의는 누락된 변수(omitted variables)로 인해 발생할 수도 있으며 역의 인과관계(reverse causality) 때문에 발생할 수도 있다. 본 연구는 이러한 가능성들을 최소화 시켜 추정하는 계수가 인과적으로 해석될 수 있도록 고정효과 모형과 과거 기의 변수를 도구변수(instrument variable)로 사용하는 Arellano-Bond(1991) 모형 등을 이용한다. 이를 통해 1%의 경조사비 지출액 증가가 단기적으로 소득을 약 0.03% 인과적으로 증가시킴을 밝혀냈다. 하지만 항상소득가설 관점에서 본 소비지출액과의 관계에서는 통계적으로 유의한 영향력을 발견하지 못하였다. 또한 경조사비 지출액의 증가는 민간 보험(private insurance) 지출액을 단기적으로 증가시키나 중기적으로는 영향을 끼치지 않았다. 이를 통해 경조사비 지출은 사회적 보험으로서의 역할보다는 인맥 관리 및 형성을 통해 경제적 보상을 얻으려는 개인의 투자 및 시점간 보상을 극대화하기 위한 개인의 선택 행위와 더 깊은 관련이 있음을 유추할 수 있다.

논문은 다음과 같이 구성된다. 두 번째 절(section) 에서는 네트워크의 대리변수로 사용될 경조사비의 지출 비중 및 의미에 대해 설명하며, 연구에 사용된 재정패널의 기본 통계량(descriptive statistics)에 대해서도 살펴본다. 세 번째 절에서는 본 연구에 사용된 계량 경제학 모형(empirical identification strategy)에 대해 설명하며 네 번째 절에서는 분석 결과를 토론한다. 마지막 절에서는 논의를 마무리하며 결론을 내린다.

Ⅱ. 배경 및 자료(Background and Data)

1. 배경

경조사비 지출액은 한국 사회에서 개인 및 가구의 네트워크를 대변한다고 볼 수 있다. 경조사비 지출액은 이미 형성된 네트워크 뿐 만 아니고, 앞으로 형성하려는 네트워크의 규모까지 반영한다. 예를 들어, 직장에서 친분이 두텁지 않은 직장 상사의 자녀 결혼식에 참석하여 적지 않은 금액을 경조사비로 지출하는 경우를 생각해 보자. 개인적인 친분이 많지 않기 때문에 굳이 참석할 필요는 없지만 미래에 좋은 인사 고과를 받기 위해, 인맥관계를 관리할 목적으로 참석하여 경조사비를 지출할 수 있다. 반대로, 어느 정도의 친분이 있는 지인의 행사에 참여하여 다소 적은 금액의 경조사비를 지출했다면, 상대방과의 네트워크 관계가 약하거나 약해지고 있다는 것의 간접적 증거가 될 수 있다. 따라서 본 연구에서 경조사비 지출액은 가구 및 개인의 네트워크 규모 또는 네트워크를 형성하려는 노력 등을 포괄하는 광의의 네트워크 개념을 대리하는 변수(proxy variable) 로 정의된다.

취업포탈 잡코리아가 2015년 9월에 진행한 직장인 1,640명 대상 설문조사를 살펴보면, 한달 평균 6만원에서 9만원 정도 인 것으로 나타났다. 삼성생명 은퇴연구소에서 2012년 500명을 대상으로 설문한 결과를 살펴보면, 경조사비 지출에 대해서 “크게 부담” 혹은 “어느 정도 부담”된다고 밝힌 응답자는 약 83%에 달했으며, “전혀 부담되지 않는다”고 응답한 비율은 1%에 불과했다. 또한 은퇴자들 대상으로 경조사비 내는 이유를 살펴본 결과 약 72%가 “인관관계를 유지하기 위해” 혹은 “친분이 두터워서” 라고 답하였으며, 약 9%는 “미래의 경조사비에 대비하기 위해서”라고 답하였다. 이와 같은 설문조사를 통해서 유추해 보면, 부담이 되지만 경조사비 지출액을 일정하게 유지하는 이유는 인적 네트워크 유지/형성 혹은 사회적 보험 차원에 따른 것일 가능성이 높다.

<표 1> 경조사비 연령별 월평균 지출액
(단위: 만원)
연도 나이	1999	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012
10		10.0						4.00	10.0	6.25	3.60	3.20	2.67
20				1.67	0.90	1.67	2.09	1.81	1.91	1.10	1.61	2.52	3.65
30	2.36	2.19	2.93	3.65	3.36	3.84	3.93	5.09	5.25	5.44	5.14	5.56	6.52
40	4.07	4.68	4.51	5.13	5.06	4.99	5.16	5.79	5.87	6.23	6.76	6.21	6.65
50	5.66	5.54	6.29	7.16	6.33	5.96	6.13	7.39	7.10	7.45	7.88	7.65	9.99
60	7.07	7.23	7.45	8.38	7.97	8.11	7.76	10.2	8.85	8.61	7.95	7.99	9.51
70	21.5	7.01	7.25	7.50	6.25	6.38	6.36	6.49	6.27	5.57	5.09	4.78	5.01
80	5.09	4.67	4.47	4.89	3.79	3.42	3.57	3.48	3.29	3.45	3.24	3.20	2.90
90	5.09	3.84	3.62	4.30	3.61	4.43	4.15	5.48	5.18	3.12	3.23	3.59	1.89
100	2.40	4.71	7.67	5.67	4.67	10.0	17.5	10.0	5.00	10.0	10.0	5.00	3.00

한국 노동 패널 조사 (Korea Labor and Income Panel Study) 역시 2차년도부터 경조사비 지출액에 대해 자료를 수집하였다. 2차년도인 1999년부터 15차년도인 2012년까지의 경조사비 지출액을 살펴보면, 그 추세를 확인할 수 있다. <표 1>은 경조사비 지출액을 나이별 평균치로 제시하였다. 10대와 20대는 표본 크기가 상대적으로 부족하여 주어진 통계 자료로 그 크기 여부를 판단하는 데에 한계가 있다. 하지만 다른 연령대, 특히, 30대와 60대 사이는 경조사비의 크기가 월 평균 5만원에서 10만원 사이로 비교적 안정적이다. 가구 총 소비 지출 대비 경조사비 지출의 비중 역시 30대에서 60대 사이가 약 5%에서 7% 정도 조사기간 내에 일정하게 나타났다. 경조사비 지출이 가구 경제에 부담이 됨에도 불구하고 꾸준한 비율을 유지하고 있는 것을 확인할 수 있다.

2. 자료

한국재정패널조사는 조사 1차년도인 2008년에 원가구 5,014가구와 2009년에 추가된 620가구를 원표본으로 현재 7차년도인 2014년까지 구축되었다. 7차년도를 기준으로 원표본 유지율은 약 80%에 가깝다(User guide, 한국 재정 패널, 2014). 재정패널조사는 가구와 가구원으로 분류하여 설문조사를 실시하였으며 가구 및 가구원의 소득 및 지출 상황 전반에 대한 조사가 이루어졌다. 본 연구의 주요 변수인 경조사비 연간 총 지출액은 조사 원년인 1차년도부터 7차년도까지 조사되었다. 뿐만 아니라, 가구 및 가구원의 기본 인적 사항 (교육 수준, 가구주 직업, 가구원 수 등) 에 대한 정보 역시 조사되었다. <표 2>와 <표 3>은 경조사비 지출액 및 기본 통제 변수 (control covariates) 들의 평균값을 제시한다. 월 평균 경조사비는 약 7만 5천원으로 조사기간 내내 일정하게 유지되고 있으며, 이 평균치는 한국 노동 패널에서 살펴본 경조사비 평균액과 비슷하다. 보통 결혼식 및 장례식에서 약 5만원을 기본 금액으로 지출한다고 가정한다면 지인 행사에 월 평균 약 1.5회 정도 참여한다고 해석할 수 있다. 가구주의 나이는 50세 초-중반이며 조사기간 전반에 걸쳐 80%가 넘는 비율이 남성 가구주이다. 재정 패널 조사에서 가구주의 정의는 가구의 생계를 책임지는 자로서, 가구주가 매년 동일인 일 필요는 없다. 따라서 조사년도에 따라 가구주가 바뀌는 경우가 있으며, 단 한 번이라도 가구주가 변경된 경우의 비율은 약 9.6% 이다. 가구주 교육은 범주로 조사되었으며, 응답 1번의 “교육을 전혀 받지 않았음”부터 8번 “대학원 석사 졸업”까지 분포된다. 가구주의 평균 교육 수준은 ‘4’를 약간 초과하며, 이는 고등학교 졸업에 해당된다. 배우자 교육수준도 가구주 교육수준과 비슷한 수준으로 고졸이 평균이다. 가구원 수는 평균적으로 3명에 그치고 있으며, 일하고 있는 가구원은 평균 약 1.2명으로 나타났다. 보통 가구주 혼자 가정의 생계를 책임지나 (약 52.5%) 약 30%의 가구는 2명이상이 경제활동에 참여중인 것으로 조사되었다.

<표 2> 기본 통계량 (단위: 금액(만원), 인원(명수))
	1차년도		2차년도		3차년도
	Mean	s.e	Mean	s.e	Mean	s.e
경조사비	93.11	(1.95)	85.47	(1.46)	87.05	(1.53)
월평균 경조사비	7.76	(0.16)	7.12	(0.12)	7.25	(0.13)
가구주 나이	50.48	(0.20)	51.15	(0.20)	52.17	(0.21)
가구주 성별	0.81	(0.01)	0.82	(0.01)	0.81	(0.01)
가구주 교육	4.16	(0.02)	4.23	(0.02)	4.30	(0.02)
가구주 배우자 교육	4.02	(0.03)	4.07	(0.02)	4.15	(0.02)
경제활동 참여 가구원 수	1.16	(0.01)	1.20	(0.01)	1.23	(0.01)
가구원 수	2.97	(0.02)	3.04	(0.02)	3.04	(0.02)
가구 순 자산	17238.80	(449.10)	16981.50	(390.70)	17071.10	(401.30)
가구 월평균 소비지출액	157.60	(1.64)	183.90	(1.83)	181.00	(1.87)
N	5014		5039		4830

<표 3> 기본 통계량 (단위: 금액(만원), 인원(명수))
	4차년도		5차년도		6차년도		7차년도
	Mean	s.e	Mean	s.e	Mean	s.e	Mean	s.e
경조사비	88.29	(1.46)	90.25	(1.57)	94.18	(1.70)	93.08	(1.69)
월평균 경조사비	7.36	(0.12)	7.52	(0.13)	7.85	(0.14)	7.76	(0.14)
가구주 나이	52.85	(0.21)	53.59	(0.21)	54.20	(0.21)	54.65	(0.21)
가구주 성별	0.81	(0.01)	0.81	(0.01)	0.80	(0.01)	0.79	(0.01)
가구주 교육	4.31	(0.02)	4.31	(0.02)	4.33	(0.02)	4.36	(0.02)
가구주 배우자 교육	4.18	(0.02)	4.19	(0.02)	4.22	(0.02)	4.27	(0.02)
경제활동 참여 가구원 수	1.23	(0.01)	1.24	(0.01)	1.25	(0.01)	1.26	(0.01)
가구원 수	3.02	(0.02)	2.99	(0.02)	2.95	(0.02)	2.90	(0.02)
가구 순 자산	19035.8	(430.10)	19426.9	(441.50)	18948.7	(403.80)	19568.3	(396.20)
가구 월평균 소비지출액	189.30	(1.97)	203.20	(2.14)	209.10	(2.22)	219.60	(2.33)
N	4778		4740		4756		4804

Ⅲ. 방법론(Identification Strategy)

경조사비 지출액이 소득/소비에 미치는 영향을 살펴보기 위해 본 연구는 기본적으로 가구자료를 바탕으로 분석한다. 왜냐하면 경조사비 지출액이 가구 수준에서 조사되었기 때문이다. 하지만 가구의 경조사비 지출액을 가구원의 지출액으로 가정한 후, 보다 많은 기본 정보(background information)를 이용할 수 있는 가구원 데이터로도 분석하여 실증 결과의 강건성 (robustness)을 확인할 예정이다. 기본적인 방법론은 가구 및 가구원 분석에 비슷하게 적용된다. 추정모형은 기본적인 고정효과 모형 (FE) 으로부터 논의를 시작한다.

[eqn: y _{i,t} `=` alpha _{} `y _{it i,t-1} ``+` beta _{} c _{it i,t-1} `+`X _{i,t} ‘` gamma `+`v _{t} `+` epsilon _{i,t}]                         (1)

[eqn: y _{i,t} `=` alpha _{} `y _{it i,t-1} ``+` beta _{} c _{it i,t-1} `+`X _{i,t} ‘` gamma `+`v _{t} `+` mu _{i} `+ epsilon _{i,t}]                     (2)

[eqn: y _{i,t`}] 는 가구 i 의 t 년도 소득 및 소비 지출 수준, 민간 보험 지출 등을 나타내며, [eqn: y _{i,t-1}]은 가구 i 의 t-1 년도 지출액을 나타낸다. [eqn: c _{i,t-1`}] 는 가구 i 의 t-1년도 경조사비 지출액을 나타낸다. [eqn: X _{i,t} `]는 가구 i 의 기본 정보, 즉, 가구주의 나이, 가구주의 교육수준, 배우자의 교육수준, 가구주의 성별, 가구주의 직업 종류 및 범주, 가구주의 작년 한해 경제활동 참가 개월 수, 가구원 수, 경제활동 참여 가구원 수 등을 나타낸다.

직업 종류는 관리자, 전문가 및 관련 종사자, 사무종사자, 서비스 종사자, 판매종사자, 농림어업, 기능원 및 관련기능 종사자, 장치, 기계조작 및 조립 종사자, 기능원 및 관련기능 종사자, 장치, 기계조작 및 조립 종사자, 단순노무 종사자, 직업군인, 기타취업, 전업주부, 무직, 학생 등으로 분류된다.

1. 고정효과 모형(FE)

가장 기본적인 FE 모형인 식(1) 의 경우에는 일반적인 시간 효과를 잡아내기 위해 시간 고정효과 (wave fixed effect) 를 사용하였다. 시간 고정효과의 경우, 특정 시기의 관찰되지 않은 여러 요소들을 통제해 준다. 예를 들어, 인플레이션 혹은 어떤 경제적 충격 (economic shock) 과 같은 변수의 경우 모든 가구에 공통적으로 영향을 미치지만, 조사시점마다 종속변수에 다른 영향을 미친다. 즉, 시간에 따라 변하는 관찰되지 않는 변수들이 존재할 수 있다. 이러한 요소들을 통제하지 않을 경우, 예를 들어, 높은 인플레이션이 발생했을 때 경조사비는 비교적 인플레이션이 적게 반영되므로 경조사비의 소득 및 소비 효과를 과대 추정 (overestimate) 할 가능성이 존재한다. 또한 이 모형은 동류집단 고정효과 (cohort fixed effect)를 사용하여 나이 및 동류집단의 특성과 관련된 종속변수의 변화 분 (variation in expenditure or income)을 유연하게 통제한다 (flexibly absorb). 더불어, 직업 범주 고정효과 및 ‘거주 지역*직업 종류’ 고정효과 (residence area by job type fixed effect)를 추가하여 경조사비 지출 및 소득/소비 효과 관계를 혼란시키는 (confounding) 직업 및 거주 지역 관련 요소들을 통제한다. 하지만 여러 고정효과를 사용한 후에도 추정 모형은 내생성 부분에서 자유로울 수 없다. 즉, 가구의 여러 정보를 통제한 후에도 여전히 지난 기의 소득/소비 ([eqn: y _{i,t-1}]) 와 현재 소득/소비 ([eqn: y _{i,t`}]) 에 영향을 미치는 관찰되지 않은 변수 ([eqn: epsilon _{i,t}]) 사이에 상관관계가 존재할 수 있으며, 이 관찰되지 않은 변수 ([eqn: epsilon _{i,t}]) 는 지난 기의 경조사비 지출 ([eqn: c _{i,t-1`}]) 과도 밀접한 관련이 있을 수 있다 ([eqn: E _{} ```[y _{i,t-1} ``` epsilon _{i,t} ```□``X _{i,t} ``]`` != ``0```,`````E _{} ```[c _{i,t-1} ``` epsilon _{i,t} ```□``X _{i,t} ``]`` != ``0``]). 예를 들어, 외향적인 가구주는 친구와의 관계를 중요하게 생각하여 소득 수준에 상관없이 부담되는 금액이더라도 경조사비에 아낌없이 지출할 수 있다. 이러한 상황을 통제하지 않으면 경조사비 지출이 소득/소비 수준에 미치는 영향을 과소 추정 (underestimate) 할 수 있다. 반대로, 주변 사람에게 인색한 가구주의 경우에는 경조사비 지출을 상대적으로 최소화시킬 가능성이 높고 이럴 경우 추정치를 과대평가 (overestimate)할 수 있다. 따라서 기본 FE 추정은 우리의 관심변수인 [eqn: beta] 에 편의를 야기할 뿐만 아니라 점근적으로도 편의를 발생시킨다.

2. 가구(원) 고정효과 모형(Household FE / Individual FE)

이런 문제를 해결하기 위해 가구 고정 효과 (household fixed effect)를 사용하여 시간에 따라 변하지 않는 가구 단계의 관찰되지 않은 (household level time-invariant unobservable) 요소들을 통제한다. 가구원 데이터로 분석한 모형에서는 가구 고정효과 대신 개인 고정 효과 (individual FE)를 사용하여 논의한다. 식(2)를 보면 [eqn: mu _{i} ``]가 가구(원) 고정 효과를 나타낸다. 가구(원) 고정효과를 사용하면 앞에서 예로 든 상황들로 인한 문제를 최소화할 수 있게 된다. 1절에서 사용한 여러 고정효과들 역시 식 (2) 에서도 동일하게 포함되어 누락변수로 인한 오류를 최소화한다. 하지만, 가구(원) 고정효과 역시 내생성을 완전히 해결하지 못하기 때문에, [eqn: beta] 가 인과관계 (causality)를 나타낸다는 (identify) 주장은 매우 보수적인 관점에서 (conservatively) 해석되어야 한다.

경조사비 현재 지출액과 소득/소비 현재 지출액은 과거 지출액들과 매우 밀접한 관련이 있다. 즉, 이 변수들은 과거 값들과 계열 상관성 (serial correlation)을 가질 확률이 높다. 앞의 예로 든 것처럼, 경조사비 지출을 많이 하던 사람이 많이 할 확률이 높고, 소비 지출도 이와 마찬가지 논리로 지속성 (persistence)을 가질 확률이 높다. 이 경우 독립변수와 잔차항의 공분산이 0 이 되지 않기 때문에 가구(원) 고정효과를 사용하더라도 제거할 수 없다.

3. Arellano-Bond estimator(Difference GMM)

경조사비 지출의 인과관계, 즉 개인의 인적 네트워크가 소득/소비에 미치는 인과관계를 추정하기 위해서는 1절과 2절에서 제기한 문제들을 해결해야 한다. Arellano-Bond (1991) (이하 AB) 추정은 일정한 가정 아래 과거 변수(t-1)들을 현재 변수 (t)의 도구변수 (Instrument variable)로 사용하여 추정치의 일치성을 확보한다. AB 추정은 기본적으로 Anderson and Hsiao (1982) (이하 AH) 의 방법론과 매우 유사하다. AH 와 AB는 식 (2) 번을 우선 변형하여 분석한다. 전기 (t-1)의 값들을 현재(t) 값들에서 차분하여 차분 방정식을 세운다.

1. [eqn: E`[y` _{i,s} `` epsilon ` _{i,t} ``]`=`0`````````````````s``` LEQ ``t``]
2. [eqn: E`[ epsilon _{i,s} `` epsilon ` _{i,t} ``]`=`0`````````````````s`` != ``t`]

[eqn: y _{i,t} `-```y _{i,t-1} `=` alpha _{} `(y _{it i,t-1} `-``y _{i,t-2} `)``+` beta _{} `(c _{it i,t-1} -`c _{i,t-2} `)``+`(X _{i,t} -X _{i,t-1} )‘` gamma `+`v _{t} `-v _{t-1}# # +` epsilon ` _{i,t} ``-` epsilon _{i,t-1}](3-1)

[eqn: DELTA y _{i,t} =` alpha _{} ` DELTA y _{it i,t-1} `+` beta _{} ` DELTA c _{it i,t-1} +` DELTA X _{i,t} ‘` gamma `+ DELTA `v _{t} `+ DELTA ` epsilon ` _{i,t} ``]          (3-2)

식 (3-2)와 식 (3-1) 과 동일한 차분방정식을 가리킨다. 이 역시 내생성에서 자유로울 수 없다. AH는 이 때 [eqn: DELTA y _{i,t-1}] , [eqn: DELTA c _{i,t-1}]의 도구변수로서 t-2 기 변수인 [eqn: y _{i,t-2}] 와 [eqn: c _{i,t-2}] 를 사용하여 분석하면 모형의 추정치인 [eqn: beta] 가 일치 추정량이 된다고 주장한다. 왜냐하면, [eqn: DELTA y _{i,t-1} `=y` _{i,t-1} `````-`y _{i,t-2}] 는 그 특성상 (by construction) [eqn: y _{i,t-2}] 와 밀접하게 연관되어 있는 동시에 [eqn: E _{} ```[y _{i,t-2} ```( epsilon _{i,t} ```-` epsilon ` _{i,t-1} )]``=``0```]이기 때문에 도구변수의 특성인 ‘관련성’과 (relevance) ‘외생성’ (exogeneity)을 모두 만족시킨다. 경조사비 지출 [eqn: c _{i,t-2}] 도 같은 논리로 설명할 수 있으며, 다른 통제변수들도 똑같은 원리를 적용하여 내생성을 통제한다. 하지만 AB에 따르면 AH를 통해 추정치의 일치성은 확보할 수 있지만 추정치가 효율적으로 추정되지 (not efficient) 않을 가능성이 있음을 주장한다. 즉, 차분의 바로 전기 (t-1) 정보만 이용하기 때문에 효율성 (efficiency)을 손해볼 수 있는 것이다. 따라서 AB 는 t-1 기 정보 뿐만 아니라 t-2, t-3... 기 등 이용할 수 있는 과거 정보를 일부 혹은 전부 이용하여 추정하면 더 효율적인 추정량을 얻을 수 있다고 주장한다.

이는 오차항이 AR(2)를 따르는지 여부를 검정함으로써 확인할 수 있다.

AB의 추정량은 비교적 짧은 기간(small T), 많은 표본(large sample)의 패널 데이터일 경우 적용할 수 있는데, 재정패널 조사는 현재까지 7년의 비교적 짧은 기간 동안 진행되었으며 가구 수가 5,000가구가 넘는 비교적 큰 표본으로 구성되었기 때문에 AB 추정량을 적용할 수 있다. 따라서 전기(t-1) 의 경조사비 지출이 현재(t)의 소득/소비 지출 패턴에 어떤 영향을 끼치는 지 알아보기 위해 t-2기 및 그 전기의 경조사비 지출과 소득/소비 지출액을 도구변수로 사용하여 [eqn: beta] 를 추정할 것이다.

다음 절에서는 지금까지 언급된 세가지의 분석 모형을 토대로 한 실증 분석 결과를 비교 분석하여, 경조사비의 효과와 역할에 대해 논의할 것이다. 특히, AB 모형을 통해 인과적으로 해석할 때 의미가 어떻게 달라지는지 분석할 것이다.

Ⅳ. 결과(Empirical Results)

실증분석에 있어서 AB 모형을 적용할 때 중요하게 분리 적용되어야 할 가정이 있다. 종속변수의 과거 값과 ([eqn: y _{i,t-1}]) 경조사비 지출의 과거 값 ([eqn: c _{i,t-1`}]) 외의 다른 통제 변수 (control variables) 에 두 가지 가정이 적용될 수 있다. 통제 변수들이 강외생적인지 (strict exogenous) 선결적인지 (predetermined) 구분해야 한다.  AB 모형을 적용한 많은 실증 분석에서 두 가정의 차이를 무시하고, 강외생성만을 적용하는 경우가 있는데, 어느 가정을 이용하여 분석하느냐에 따라 결과가 많이 차이날 수 있기 때문에, 적절한 가정을 사용할 필요가 있다. 본 논문에서는 두 가정을 사용한 결과를 모두 다 제시하였다.

먼저, 강외생성은 계량모형에서 흔히 외생적이라고 불리는 변수들이다. 식(2)에서 [eqn: E _{} ```[ epsilon _{i,t} ```□``X _{i,t} ``]``=``0`````(t=1, CDOTS ,T)] 를 만족하는 변수 [eqn: X _{i,t}] 가 강외생적인 변수들이다. 따라서 [eqn: X _{i,t}] 는 잔차항의 과거, 현재, 미래값과 상관관계가 존재하지 않는다. 예를 들어 성별의 경우 성별을 통제한 후 잔차항을 고려해봤을 때 성별과 잔차항의 과거, 현재, 미래값에 어떤 체계적인 (systematic) 관계가 없으므로 성별은 강외생적인 변수의 좋은 예가 될 수 있다.

선결변수도 외생변수로 간주될 수 있지만, 강외생적인 변수와는 구별된다. 식(2)에서 [eqn: E _{} ```[ epsilon _{i,t} ```□``X _{i,s} ``]``=``0`````(s`` GEQ `t)] 를 만족하는 변수 [eqn: X _{i,s}] 가 선결변수들이다. 다시 말해서, 어떤 변수가 현재 혹은 미래 잔차항과는 상관관계가 없지만, 과거 잔차항과는 관계가 있다면 선결변수로 분류할 수 있다. 실증결과를 살펴보면서 선결변수에 대한 논의가 자세히 진행될 것이다.

1장에서는 주요 실증 분석 대상인 가구에 대한 실증 결과를 살펴볼 것이며, 2장에서는 가구원의 경조사비 지출이 가구 수준의 경조사비 지출로 대변 (proxy) 된다는 가정 하에 가구원의 경조사비 지출의 효과를 살펴볼 예정이다. 보다 다양한 사회 경제적 변수를 포함하고 있는 개인 수준 자료를 사용함으로써 논의에 강건성 (robustness)을 확보한다.

<표 4> 종속변수: 소비지출(t) – 강외생성 (strict exogeneity) 가정
변수	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
	기본 FE	HH-FE	AB One-Step	AB Two-Step	AB Two-Step (남성 가구주)	AB Two-Step (여성 가구주)
소비지출(t-1)	0.4130***	-0.0290**	0.0743***	0.0672***	0.0690***	0.1279
	(0.0118)	(0.0119)	(0.0249)	(0.0239)	(0.0249)	(0.1025)
경조사비 (t-1)	0.0468***	-0.0023	-0.0020	-0.0030	-0.0047	0.0297
	(0.0051)	(0.0066)	(0.0131)	(0.0128)	(0.0130)	(0.0621)
경제활동참가 가구원 수	0.0062	-0.0113	0.0186	0.0154	0.0235	-0.0152
	(0.0177)	(0.0195)	(0.0347)	(0.0346)	(0.0342)	(0.1236)
가구원 수	0.0750***	0.1067***	0.1278***	0.1263***	0.1199***	0.1065
	(0.0048)	(0.0112)	(0.0225)	(0.0221)	(0.0216)	(0.0670)
가구주 교육	0.0343***	0.0156	0.0552**	0.0587**	0.0491**	0.1652*
	(0.0050)	(0.0221)	(0.0236)	(0.0258)	(0.0222)	(0.0980)
배우자 교육	0.0348***	0.0128	-0.0307	-0.0181	-0.0266	0.2118**
	(0.0053)	(0.0245)	(0.0511)	(0.0506)	(0.0525)	(0.0971)
N	11,469	11,469	9,228	9,228	9,008	220
가구 수			2,010	2,010	1,968	67
Hansen test p-value			0.927	0.927	0.891	1
AR(2) p-value			0.997	0.896	0.995	0.340
주: 종속변수인 소비지출은 log 값이며, 소비의 과거 값과 경조사비 지출역시 log값임. 직업군, 거주지*직업종류 고정효과, 동류집단(cohort) 고정효과, 조사년도 (wave) 고정효과, 작년 경제활동 참가 개월 수, 가구주 성별등도 통제함. 가구주 및 배우자 교육은 범주단위임. 표준오차는 가구 단위의 집단 표준 오차로 (household clustered standard error) 조정됨. ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

1. 가구

가. 종속변수 : 소비지출

전기의 경조사 지출이 현재의 소비지출에 영향을 미치는지 살펴본다. 항상소득가설에 따르면 소비지출은 항상소득의 변화를 잘 반영하기 때문에, 소비지출을 통해 장기적으로 가계 경제에 어떤 변화가 있는지 살펴볼 수 있다. 또한 가구의 웰빙과 생활 수준을 잘 대변해주는 측정단위로 소비지출이 자주 사용 (Deaton, 1980) 되므로, 전반적인 가계 경제를 잘 설명할 수 있다. <표 4>는 앞 장에서 제시된 모형들을 이용하여 분석한 실증 결과이다. <표 4>의 첫 번째 열과 두 번째 열은 식 (1) 과 식 (2) 에 관련된 실증 결과이며, 열(3)부터 열(6) 은 AB 모형에 대한 결과이다. AB 모형의 경우 강외생성을 가정하였다. <표 5> 역시 AB 모형을 사용하였으나, 강외생성 가정을 사용하는 대신, 선결변수 가정을 사용하였다.

<표 4> 의 첫 번째 열의 결과는 Ⅲ장에서 언급했던 기본 고정효과들을 포함한 결과이다. 전기의 경조사비 지출은 현재기의 소비 지출과 양의 상관관계가 있다. 경조사비 지출을 통해 인맥 관계를 잘 형성하고, 이를 통해 이후 직장에서의 승진이라든지, 아니면 사업 환경의 개선 등의 형태로 연결되어 항상 소득을 증가시켜 현재 소비를 증가시켰을 가능성이 있다. 하지만 내생성을 고려하지 않은 기본 FE 모형의 추정치에는 많은 편의가 내재되어 있다. 두 번째 열은 가구 고정효과를 사용한 모형의 결과이다. 이 분석에서는 경조사비 지출의 효과가 사라진다. 따라서 기본 FE에서 발견되었던 양의 효과는 믿을만한 추정치라고 볼 수 없는 것이다. AB 모형의 결과 역시 경조사비 지출의 효과를 찾아낼 수 없었다. 이러한 AB 모형 분석결과는 선결변수 가정을 적용하였을 때와도 비교적 일치한다(<표 5>). 따라서 다른 모형과 다른 가정 하에서, 전기 경조사비 지출의 소비 지출액에 대한 효과를 통계적으로 유의하게 찾아낼 수는 없었다.

<표 5> 종속변수: 소비지출(t) – Predetermined 가정
변수	(1)	(2)	(3)	(4)
	AB One-Step	AB Two-Step	AB Two-Step (남성가구주)	AB Two-Step (여성가구주)
소비지출(t-1)	0.1030***	0.0982***	0.0942***	-0.1922
	(0.0184)	(0.0190)	(0.0192)	(0.3279)
경조사비 (t-1)	0.0070	0.0063	0.0057	-0.1234
	(0.0094)	(0.0093)	(0.0095)	(0.1061)
경제활동참가 가구원 수	0.0552	0.1808	0.1143	0.0035
	(0.1903)	(0.1994)	(0.2064)	(0.7472)
가구원 수	0.1398***	0.1410***	0.1459***	0.0853
	(0.0345)	(0.0338)	(0.0357)	(0.1645)
가구주 교육	0.0436***	0.0480**	0.0425**	0.2050
	(0.0138)	(0.0221)	(0.0215)	(0.7710)
배우자 교육	0.0108	0.0216	0.0181	0.0693
	(0.0314)	(0.0315)	(0.0310)	(1.0139)
N	9,228	9,228	9,008	220
가구 수	2,010	2,010	1,968	67
Hansen test p-value	0.497	0.497	0.459	1
AR(2) p-value	0.743	0.773	0.923
주: 종속변수인 소비지출은 log 값이며, 소비의 과거 값과 경조사비 지출역시 log값임. 직업군, 거주지*직업종류 고정효과, 동류집단(cohort) 고정효과, 조사년도 (wave) 고정효과, 작년 경제활동 참가 개월 수, 가구주 성별등도 통제함. 가구주 및 배우자 교육은 범주단위임. 선결변수는 경제활동참가 가구원수, 가구원 수, 경제활동 참가 개월 수를 포함함. 표준오차는 가구 단위의 집단 표준 오차로 (household clustered standard error) 조정됨. ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

나. 종속변수 : 소득 (가구 월평균 임금)

앞의 ‘가’ 항에서는 항상 소득 가설에 따라 먼저 소비지출을 살펴보았으나, 이번 항에서는 가구 월평균 임금을 종속변수로 하여 경조사비 지출과의 관계를 살펴본다. 단기적으로는 소득이 인맥의 영향력을 더 잘 반영할 가능성이 있기 때문에, 앞 항에서와 똑같은 분석 모형을 바탕으로 실증분석 결과를 제시한다.

<표 6>은 기본 고정 효과 모형들과 더불어, 강 외생성 가정을 사용한 AB 모형 결과를 제시한다. 이번에도, 기본 FE 에서는 양의 상관관계를 찾아내었다. 즉, 경조사비 지출액이 1% 증가할 때, 단기적으로 소득이 약 0.044% 증가하는 것이다. 하지만 가구 고정효과를 사용하여 가구의 관찰되지 않은 변수들을 통제하였을 때 그 효과는 통계적으로 유의하지 않았다. Ⅲ장에서도 살펴 보았듯이, 가구 고정효과를 통한 추정치 역시 편의가 존재할 가능성이 있다. 열(3)부터 열(6)은 강외생성 가정 아래 경조사비의 효과를 추정한 것인데, 열(3)을 보면 경조사비의 추정치가 통계적으로 95%의 신뢰 수준에서 유의하게 나왔다. 이분산성을 고려한 열(4) 에서는 경조사비 지출의 유의성은 찾아볼 수 없다. 하지만, <표 7>을 보면 흥미로운 결과가 발견된다. 선결변수로 가구원 수, 경제활동에 참여하는 가구원 수, 작년 한해 경제활동에 참여한 개월 수를 사용하였을 경우에는 이분산성을 고려한 AB 이단계 모형(AB Two-Step) 에서도 여전히 유의한 결과를 얻는다. 열(2)를 살펴보면, 경조사비 지출이 1% 증가할 때 단기적으로 소득은 약 0.035% 증가하는 것이다. 그리고 이러한 현상은 주로 남성 (열(3))이 가구주일 경우의 효과 때문에 일어날 가능성이 높다.

AB 모형의 특성상 AB 추정치의 경우 기본 FE 추정치 (0.0439) 와 가구 고정효과 추정치(-0.0029) 사이에 위치하게 된다(0.0349). 이는 기본 FE 추정치는 올바른 추정치 (true estimate)를 과대 추정(overestimate) 하며, 가구 고정효과는 과소 추정 (underestimate) 함을 의미한다. 한 가지 더 주목해야 할 사실은 강외생성 가정을 사용한 AB Two-Step (<표 6> 열 (4)) 의 경우에도 통계적으로 유의하지 않으며 그 크기 역시 올바른 추정치를 과소 추정하고 있다는 점이다. 이는 선결변수를 고려하지 않았을 경우 발생하는 문제를 나타낸다. 가구와 관련되지 않은 요소들을 통제하여도 추정치에 편의가 발생할 수 있는 이유는 그 전기에 소득에 미친 일종의 경제적 충격(shock)으로 인해 현재 기의 가구원 수 혹은 경제활동에 참여하는 가구원 수, 작년 한 해 경제활동에 참여한 개월 수 등이 반응하여 내생적으로 변할 수 있다는 점을 간과했기 때문이다. 선결변수 조건을 가정한 AB 모형은 이러한 피드백 효과까지 고려한 모형으로서, 추정치를 편의없이 도출하여 인과관계로 해석할 여지를 충분히 마련해 준다. Blundell and Bond (1998) 도 교육수준 및 결혼여부와 같은 변수는 선결변수의 적합한 예라고 주장한다.

<표 6> 종속변수: 가구소득 (t) – 강 외생성 가정
변수	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
	기본 FE	HH-FE	AB One-Step	AB Two-Step	AB Two-Step (남성 가구주)	AB Two-Step (여성 가구주)
가구소득(t-1)	0.5895***	-0.1426***	0.0086	0.1154	0.0000	-0.2569
	(0.0168)	(0.0247)	(0.0572)	(0.0763)	(0.0000)	(0.4115)
경조사비 (t-1)	0.0439***	-0.0029	0.0319**	0.0216	0.0449	0.0450
	(0.0065)	(0.0097)	(0.0159)	(0.0183)	(.)	(0.1726)
경제활동참가 가구원 수	0.0139	0.0066	-0.0679	-0.1265	-0.0450	-0.8460
	(0.0247)	(0.0294)	(0.0812)	(0.1101)	(.)	(0.7947)
가구원 수	0.0274***	0.0428***	0.2117	-0.4242	-0.3324	-0.5473
	(0.0051)	(0.0163)	(0.2461)	(0.3781)	(.)	(0.4590)
가구주 교육	0.0207***	0.0240	0.0265*	0.0437**	0.0307	0.0000
	(0.0050)	(0.0178)	(0.0143)	(0.0173)	(.)	(0.0000)
배우자 교육	0.0242***	0.0206	-0.0015	0.1722*	0.1679
	(0.0056)	(0.0756)	(0.0815)	(0.1029)	(.)
N	5,654	5,654	3,617	3,617	3,533	84
결정계수	0.7587	0.9190
가구 수			1,860	1,860	1,817	46
Hansen test p-value			1	1	0	1
주: 종속변수인 소득은 log 값이며, 소득의 과거 값과 경조사비 지출역시 log값임. 직업군, 거주지*직업종류 고정효과, 동류집단(cohort) 고정효과, 조사년도 (wave) 고정효과, 작년 경제활동 참가 개월 수, 가구주 성별등도 통제함. 가구주 및 배우자 교육은 범주단위임. 표준오차는 가구 단위의 집단 표준 오차로 (household clustered standard error) 조정됨. ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

경조사비 지출의 증가가 단기적으로 소득의 증가를 가져오는 것은 인맥의 역할과 관련지어 설명할 수 있다. 경조사비 지출이 인맥 형성과 밀접한 관련이 있다는 가정 하에 좋은 인맥을 통해서 직장 내에서 상여금의 기회가 더 많아졌든지, 승진 기회가 더 많아졌다든지 사업에 필요한 도움들을 많이 얻어 단기적으로 더 소득이 높아졌을 가능성이 있다. 재정패널 조사는 승진 여부 및 월급의 구체적 항목에 대한 조사가 이루어지지 않아 이를 통계적으로 제시하는 데는 어려움이 있다. 하지만, 이것은 본 연구가 주장하는 인맥의 긍정적 효과에 대한 증거로 (suggestive evidence) 활용될 수 있다. 가구원 데이터로 분석한 결과는 다음 장에서 보다 자세히 논의될 것이다.

다. 종속변수 : 민간 보험 (Private Insurance)

이번 항에서는 민간 보험을 종속변수로 실증 결과를 살펴본다. 앞서 경조사비 지출을 통한 인맥 형성이 분명 경제활동 측면에서 유의미한 영향을 미친 사실을 확인했다. 그렇다면 한국 사회에서 인맥의 역할은 경제활동에 국한될까? 개발도상국에서는 이러한 경조사비 지출과 관련된 이전지출, 계 모임 등은 보험으로서의 역할을 수행한다(Calomiris and Rajaraman, 1998). 개발도상국은 선진국 및 중진국에 비해서, 금융 및 보험시장이 불완전하기 때문에 민간인 네트워크가 비공식적인 보험기관(informal insurance) 으로서의 역할을 대신하기도 한다. 한국은 이제 선진국 대열에 합류한 만큼 금융 및 보험시장이 어느 정도 안정되었다. 실제로 보험회사들이 상조보험을 꾸준히 계발 및 판매하고 있는 현실에서 한국에서 경조사비가 보험의 역할을 담당하는지 살펴볼 필요가 있다.

분석 모형은 앞의 항에서 분석한 모형과 똑같다. <표 7>의 열(1) 과 열(2) 는 기본 FE와 가구 고정효과를 나타내며, 열(3)부터 열(6)은 선결변수 가정을 사용한 AB 모형의 결과를 나타낸다. 앞선 분석 모형과 다른 점은 독립변수로 (regressors) t-1기 [eqn: y _{i,t-1`}], [eqn: c _{i,t-1}] 와 t-2기 [eqn: y _{i,t-2`}], [eqn: c _{i,t-2}] 변수를 사용하였다는 점이다. 또한 도구변수로서 모든 기의 정보를 사용한 것이 아니라, t-2기, t-3기의 정보만을 사용하였다. 그 이유는 모든 기의 정보를 사용할 경우 과대 추정 (overidentification) 문제 때문에 Hansen test의 결과를 기각하게 되어 도구변수의 외생성을 만족하지 못한다.

<표 7> 종속변수: 소득 – Predetermined 가정
변수	(1)	(2)	(3)	(4)
	AB One-Step	AB Two-Step	AB Two-Step (남성가구주)	AB Two-Step (여성가구주)
가구소득(t-1)	0.0051	-0.0003	0.0031	-0.1484
	(0.0417)	(0.0446)	(0.0456)	(0.1173)
경조사비 (t-1)	0.0404***	0.0349**	0.0302*	-0.0534
	(0.0141)	(0.0154)	(0.0156)	(0.0790)
경제활동참가 가구원 수	0.1524	-0.0056	-0.0174	0.0020
	(0.1762)	(0.1766)	(0.1776)	(0.2654)
가구원 수	0.0017	-0.1167*	-0.0775	-0.2110**
	(0.0565)	(0.0670)	(0.0720)	(0.1007)
가구주 교육	0.0295**	0.0275*	0.0307**	0.1972
	(0.0150)	(0.0153)	(0.0157)	(0.8078)
배우자 교육	0.0118	0.1484	0.1087
	(0.0911)	(0.0915)	(0.0953)
N	3,641	3,641	3,555	86
가구 수	1,880	1,880	1,835	48
Hansen test p-value	0.952	0.952	0.893	1
주: 종속변수인 소득은 log 값이며, 소득의 과거 값과 경조사비 지출역시 log값임. 직업군, 거주지*직업종류 고정효과, 동류집단(cohort) 고정효과, 조사년도 (wave) 고정효과, 작년 경제활동 참가 개월 수, 가구주 성별등도 통제함. 가구주 및 배우자 교육은 범주단위임. 선결변수는 경제활동참가 가구원수, 가구원 수, 경제활동 참가 개월 수를 포함함. 표준오차는 가구 단위의 집단 표준 오차로 (household clustered standard error) 조정됨. ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

[eqn: y _{i,t} `=` alpha _{1} `y _{it i,t-1} ``+````` alpha ` _{2} ``y` _{i,t-2} ```+``` beta _{1} c _{it i,t-1} ```+`` beta ` _{2} ``c _{i,t-2} ``+`X _{i,t} ‘` gamma `+`v _{t} `+` mu _{i} `+ epsilon _{i,t}]

<표 8> 종속변수: 민간 보험 (t) – Predetermined 가정
변수	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
	기본 FE	HH-FE	AB One-Step	AB Two-Step	AB Two-Step (남성 가구주)	AB Two-Step (여성 가구주)
민간보험 (t-1)	0.2990***	-0.0953***	0.1522***	0.1511***	0.1595***	-0.1742
	(0.0124)	(0.0169)	(0.0307)	(0.0316)	(0.0318)	(0.2684)
민간보험 (t-2)	0.1818***		0.0722***	0.0703***	0.0741***	-0.4605**
	(0.0117)		(0.0212)	(0.0216)	(0.0217)	(0.2233)
경조사비 (t-1)	0.0590***	0.0205	0.0952***	0.0901**	0.0997**	0.6214
	(0.0131)	(0.0174)	(0.0360)	(0.0394)	(0.0390)	(0.7432)
경조사비 (t-2)	0.0344***		0.0367	0.0318	0.0323	0.8158*
	(0.0131)		(0.0250)	(0.0256)	(0.0258)	(0.4257)
경제활동참가 가구원 수	0.1708***	0.1451***	0.5001	0.2708	0.4148	2.5011**
	(0.0421)	(0.0512)	(0.6509)	(0.6623)	(0.6681)	(1.1327)
가구원 수	0.0075	0.0035	0.0710	0.0274	0.0227	2.8844***
	(0.0102)	(0.0276)	(0.0958)	(0.1091)	(0.1099)	(0.7625)
가구주 교육	-0.0099	-0.0409	-0.0791	-0.0814	-0.0657	-8.6768***
	(0.0109)	(0.0452)	(0.0560)	(0.0698)	(0.0569)	(3.0337)
배우자 교육	0.0365***	0.0566	0.0692	0.1193	0.0441	-5.6518**
	(0.0115)	(0.0797)	(0.0948)	(0.1003)	(0.1065)	(2.3783)
N	7,154	7,154	5,589	5,589	5,475	114
가구 수			1,471	1,471	1,447	43
Hansen test p-value			0.345	0.345	0.391
AR(2) p-value			0.953	0.978	0.919
주: 종속변수인 민간보험은 log 값이며, 민간보험의 과거 값과 경조사비 지출역시 log값임. 직업군, 거주지*직업종류 고정효과, 동류집단(cohort) 고정효과, 조사년도 (wave) 고정효과, 작년 경제활동 참가 개월 수, 가구주 성별등도 통제함. 가구주 및 배우자 교육은 범주단위임. 선결변수는 경제활동참가 가구원수, 가구원 수, 경제활동 참가 개월 수를 포함함. 표준오차는 가구 단위의 집단 표준 오차로 (household clustered standard error) 조정됨. ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

기본 FE 의 경우 t-1기 및 t-2기 경조사비 지출액이 현재의 민간 보험료 지출에 통계적으로 유의한 영향을 끼쳤다. 반면 AB 모형의 경우 (열 (4)), t-1 기의 경조사비 지출액만이 현재의 민간 보험료 지출에 영향을 미친다. 경조사비 지출이 1% 증가하면 단기적으로 민간 보험료 지출을 0.09% 증가시킨다. 하지만 중기적으로 t-2기의 경조사비 지출액이 현재의 민간 보험료 지출액에 큰 영향을 미치지 않는다. 경조사비 지출이 보험으로 인식된다면 경조사비 지출액이 민간 보험료 증가를 초래할 이유가 뚜렷이 없다. 경조사비 지출이 민간 보험과 뚜렷한 대체관계 (substitute)가 아니기에 나타난 결과일 수도 있지만, t-2기의 경조사비 지출이 보험지출에 영향을 끼치지 않는 것은 보험으로서 경조사비의 역할은 제한된다고 간접적으로 해석할 수 있다.

2. 가구원

가. 종속변수 : 소득

<표 9>는 가구원 수준에서 과거(t-1) 경조사비 지출액이 현재 임금에 미치는 영향을 나타낸다. 열 (1)은 기본–FE 분석을 이용한 경조사비 효과를 보여준다. 과거 경조사비 금액이 1% 증가할 경우 현재소득이 0.036% 증가하는 것으로 나타났다. 앞서 가구 데이터로 분석한 결과에서 논의한 바와 같이 시간에 따라 변하지 않는 관찰되지 않는 변수 (time-invariant unobservable factors)가 존재하고 경조사 금액이 이 변수와 양의 상관관계를 가지는 경우  기본 FE 모형은 경조사비 효과를 과다추정하게 된다. 개인고정효과(individual fixed effect)를 통해 추정한  결과 (열 (2))에 따르면 과거 경조사비는 현재소득과 통계적으로 유의한 관계과 없다. 다만 앞서 논의한 바와 같이 경조사비 지출 효과의 일치추정량은 0~0.036 사이에 존재할 것이라 추론할 수 있다. 열 (3), (4)는 선결변수 조건 하에서의 AB 추정 결과를 제시한다. 즉, 과거 임금소득과 과거 경조사비는 선결변수 (predetermined) 로 취급하고 t-2기 전보다 앞선 모든 변수를 도구변수로 활용하여 내생성을 통제한 반면, 기타 통제변수들은 강외생변수 (strict exogenous variable)로 가정하였다. 이 경우 과거 경조사비의 1% 증가는 현재소득을 0.019%~0.022% 증가시키는 것으로 확인되며 이는 앞서 예상한 바와 같이 일치추정량 범위에 속한다. AB 추정치에 의하면 경조사비가 2배 증가할 경우 다음 기 소득이 약 2% 증가한다.

<표 9> 종속변수: 개인 소득 (t)– 강외생성 가정
변수	(1)	(2)	(3)	(4)
	기본 FE	Individual FE	AB One-Step	AB Two-Step
개인소득 (t-1)	0.6386***	-0.0113	0.1817***	0.1664***
	(0.0096)	(0.0169)	(0.0272)	(0.0263)
경조사비 (t-1)	0.0355***	0.0073	0.0222**	0.0189*
	(0.0045)	(0.0055)	(0.0107)	(0.0106)
교육	0.0338***	0.0179*	0.0194***	0.0157**
	(0.0039)	(0.0094)	(0.0075)	(0.0074)
결혼	-0.0138**	-0.0004	0.0340	0.0263
	(0.0055)	(0.0160)	(0.0221)	(0.0218)
성별	-0.1606***	-	-	-
	(0.0098)
N	15,139	15,139	10,029	10,029
개인 N	-	4,668	3,524	3,524
Hansen test p-value	-	-	0.252	0.252
AR(2) p-value	-	-	0.282	0.361
주: 종속변수인 소득은 log 값이며, 소득의 과거 값과 경조사비 지출역시 log값임. 직업군, 거주지*직업종류 고정효과, 동류집단(cohort) 고정효과, 조사년도 (wave) 고정효과 등도 통제함. 교육은 범주단위이며 결혼여부는 1=결혼, 2=미혼, 성별 1=남성 2=여성임. 표준오차는 개인 단위의 집단 표준 오차로 (individual clustered standard error) 조정됨. ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

<표 10>은 성별에 따라 경조사비 지출과 임금소득간의 관계에서 나타나는 이질적 (heterogeneous) 효과를 보여준다. 가구원 데이터로 분석한 이번 장에서는 이질적 효과에 좀 더 초점을 맞추기로 한다. 열 (1)과 열 (2) 는 기본 FE 모형이며 열 (3)과 열 (4)는 AB 모형 결과를 제시하고 있다. 두 가지 다른 분석모델 모두에서 남성의 경우 경조사비의 효과가 여성보다 큰 것으로 나타났다. 기본 FE의 경우 남성은 여성보다 약 2배 이상 강한 상관관계를 보이며, AB 모형의 경우 남성의 경우에만 통계적 유의성이 나타난다. 여성의 경우 과다식별(overidentified) 귀무가설을 기각하지 못하여 과거 경조사비를 도구변수로 활용하는 것이 적절치 않을 수 있기 때문에 해석에 주의가 필요하다. 이와 같은 결과는 한국사회의 경우 남성들의 경제활동 참가율이 여성보다 높다는 사실과 연계하여 설명할 수 있다. 인적 네트워크를 바탕으로 한 사회 관계가 경제활동 참가율이 높은 남성에게 더 중요하게 작용할 가능성이 높기 때문이다. 앞 장에서의 가구 단위 분석 결과와 비교하였을 때, 가구원 단위의 분석은 이질적 효과를 더 분명하게 제시해준다. 가구수준에서 조사된 경조사비가 주로 남성이 지출한 것이라 가정한다면 경조사비 지출액과 남성임금 소득 간에 더 강한 효과가 나타나는 것은 자연스럽다.

<표 10> 종속변수: 개인 소득 (t) – 강외생성 가정
변수	(1)	(2)	(3)	(4)
	기본 FE (남성)	기본 FE (여성)	AB Two-Step (남성)	AB Two-Step (여성)
개인소득 (t-1)	0.6627***	0.5673***	0.1399***	0.2451***
	(0.0127)	(0.0158)	(0.0367)	(0.0759)
경조사비 (t-1)	0.0448***	0.0212**	0.0239**	-0.0138
	(0.0052)	(0.0086)	(0.0118)	(0.0246)
교육	0.0296***	0.0455***	0.0113	0.0840
	(0.0043)	(0.0084)	(0.0082)	(0.0778)
결혼	-0.0326***	0.0180*	0.0202	0.0089
	(0.0066)	(0.0106)	(0.0211)	(0.0430)
N	10,115	5,024	6,970	3,059
개인 N			2,325	1,199
Hansen test p-value			0.231	0
AR(2) p-value			0.533	0.837
주: 종속변수인 소득은 log 값이며, 소득의 과거 값과 경조사비 지출역시 log값임. 직업군, 거주지*직업종류 고정효과, 동류집단(cohort) 고정효과, 조사년도 (wave) 고정효과 등도 통제함. 교육은 범주단위이며 결혼여부는 1=결혼, 2=미혼, 성별 1=남성 2=여성임. 표준오차는 개인 단위의 집단 표준 오차로 (individual clustered standard error) 조정됨. ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

<표 11>은 Blundell and Bond(1998)에 따라 교육수준 및 결혼여부를 선결변수로 취급한 결과를 나타낸다. 앞의 장에서 언급한 바대로, 현재 기에 예상치 못한 긍정적 충격으로 임금소득을 많이 받게 된 개인의 경우 추가소득을 바탕으로 향후 자신의 교육이나 결혼상태 등의 균형을 새롭게 찾을 수 있다. 하지만 이를 고려한 <표 11>은 앞서 제시된 <표 9> 및 <표 10>에서 제시된 결과와 상당히 유사하다. 경조사비의 효과가 One-Step과 Two-Step 모두에서 부분적으로 감소하기는 하였지만 그 차이가 뚜렷하게 크지는 않다. 여전히 개인 수준에서도 경조사비 지출액의 증가는 단기적으로 임금 소득의 증가를 유발한다.

지금까지 검토한 바와 같이 가구원 수준 분석 결과는 앞서 제시된 가구 수준에서 도출된 결과와 일맥상통한다. 과거 경조사비의 1% 증가가 현재소득을 약 0.02% 증가시키는 결과는 매우 강건하다고 (robust) 해석할 수 있다. 가구분석과 마찬가지로, 가구원 분석의 경우, 임금소득을 주요 종속변수로 사용했으므로 결과 해석은 임금소득과 밀접한 관련이 있는 직장 내에서의 승진 기회 및 상여금 등에 더 초점이 맞추어져야 할 것이다. 다만 앞서 제기된 바와 같이 재정패널은 이 같은 정보를 포함하고 있지 않은 관계로 이와 같은 해석의 검증은 미래 연구과제로 남겨놓기로 한다.

<표 11> 종속변수: 개인 소득 (t) – Predetermined 가정
변수	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
	AB One-Step (전체)	AB One-Step (남성)	AB One-Step (여성)	AB Two-Step (전체)	AB Two-Step (남성)	AB Two-Step (여성)
개인소득 (t-1)	0.1673***	0.1607***	0.1524***	0.1516***	0.1157***	0.1847***
	(0.0252)	(0.0333)	(0.0381)	(0.0250)	(0.0341)	(0.0403)
경조사비 (t-1)	0.0195*	0.0265**	0.0051	0.0180*	0.0199*	0.0125
	(0.0104)	(0.0116)	(0.0203)	(0.0101)	(0.0113)	(0.0212)
교육	0.1127	0.0784	0.6772	0.1109	0.0438	1.4355
	(0.1008)	(0.0651)	(0.7973)	(0.1076)	(0.0454)	(1.1724)
결혼	-0.0843	-0.0228	-0.1793	-0.1143*	-0.0663	-0.2088
	(0.0689)	(0.0763)	(0.1167)	(0.0587)	(0.0650)	(0.1323)
N	10,029	6,970	3,059	10,029	6,970	3,059
개인 N	3,524	2,325	1,199	3,524	2,325	1,199
Hansen test p-value	0.0717	0.0738	0.730	0.0717	0.0738	0.730
AR(2) p-value	0.391	0.457	0.859	0.538	0.673	0.410
주: 종속변수인 소득은 log 값이며, 소득의 과거 값과 경조사비 지출역시 log값임. 직업군, 거주지*직업종류 고정효과, 동류집단(cohort) 고정효과, 조사년도 (wave) 고정효과 등도 통제함. 교육은 범주단위이며 결혼여부는 1=결혼, 2=미혼, 성별 1=남성 2=여성임. 선결변수는 교육과 결혼여부임. 표준오차는 개인 단위의 집단 표준 오차로 (individual clustered standard error) 조정됨. ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

Ⅴ. 논의 및 결론(Discussion and Conclusion)

지금까지 본 논문은 경조사비 지출액을 통한 인맥 관리 및 형성의 영향력 및 그 역할에 대해 조사하였다. 한국 사회에서 인맥의 중요성은 어느 누구도 부인할 수 없는 사실이다. 하지만 데이터의 부족, 그리고 인과관계 분석을 위한 식별 (identification) 의 어려움 등으로 인해 인맥의 영향력에 대한 연구가 부족한 상황이다. 본 연구는 AB 모형을 바탕으로 인적 네트워크의 영향력을 인과적으로 해석하였으며, 한국 사회에서 인맥이 갖는 주된 의미와 역할에 대해 살펴보았다. 특히, 한국 사회를 배경으로 인맥의 효과와 역할을 인과적으로 분석하려한 실증분석이라는 점에서 기여도가 크다고 할 수 있다.

본 연구는 경조사비 지출의 증가가 소비지출에 영향을 끼치지 않음을 밝혀냈다. 경조사비를 통한 인적 네트워크의 형성이 항상소득을 증가시켜 소비를 증가시키지 않는 것이다. 하지만 경조사비 지출의 증가가 단기적으로는 소득을 증가시킨다. 경조사비 지출액이 2배 증가하면 단기적으로 소득이 2% 이상 증가하여 상대적으로 매우 큰 효과를 보여준다. 이는 가구 데이터를 이용한 분석과 가구원 데이터를 이용한 분석에서 동일하게 발견된다. 경제활동을 하는 상황에서는 인맥이 단기적으로 경제적 보상에 중요한 요소라고 볼 수 있는 것이다. 이러한 결과는 몇 가지 경로로 설명 가능하다. 경조사비 지출의 증가는 보다 폭 넓고 깊은 인적 네트워크를 형성하게 만들고, 이러한 네트워크를 기반으로 승진의 기회, 상여금의 기회 등 직장 내에서 누릴 수 있는 다양한 혜택으로 연결된다. 이 결과 단기적으로 소득의 증가로 나타나는 것이다. 비단 금전과 관련된 부분 뿐 만 아니라, 인맥으로부터 오는 부차적인 요소들에 대한 혜택들도 존재할 수 있다. 직장 내에서 정서적 유대감의 증가, 업무 효율성의 증가 등 개인 및 직장에 긍정적인 영향을 끼칠 수 있다. 이러한 부차적인 혜택들이 경제적 보상과 연결된다면 이 역시 단기적으로 임금 소득에 반영되어 나타날 가능성이 있는 것이다.

하지만 한국 사회에서 경조사비가 사회적 보험 (social insurance) 으로서 역할을 감당한다고 주장하기에는 무리가 있다. 중기적으로 봤을 때, 경조사비 지출액과 민간 보험 지출액과의 관련성이 작기 때문에, 경조사비 지출이 보험으로서의 역할을 하지 못하는 것의 간접적 증거라고 할 수 있다. 이는 2000년대 후반부터 보험회사들이 상조보험 등 경조사와 관련된 보험 상품들을 많이 계발하고 있는 현실과 연계시켜 설명할 수 있다. 경조사 시장에도 금융/보험 시장이 개입함에 따라 개인의 합리적 선택이 비공식적인 경로에서 공식적인 경로로 이동하게 된다. 이는 금융시장이 매우 불완전한 개발도상국과는 다른 부분이다. Calomiris and Rajaraman (1998)이 비공식적인 경로를 통한 보험 수단의 마련은 개발도상국에서 만연하다는 주장과 일맥상통한다.

한편, 연구에 몇 가지 한계점이 존재한다. 경조사비 지출의 역할에 대한 설명을 하기 위해서는 메커니즘을 설명할 수 있는 다양한 변수들이 필요하다. 예를 들어, 직장을 옮겼는지 여부, 승진을 했는지 여부, 정서적인 건강(mental health) 등에 대한 정보가 있다면, 본 연구가 주장하고자 하는 바를 통계적으로 명백히 보여줄 수 있었을 것이다. 또한 경조사비 지출이 인적 네트워크를 반영한다는 가정에 분명 측정오류(measurement error)가 존재한다. 경조사비 지출액 뿐만 아니라, 경조사 참여 횟수 등에 대한 정보가 존재했다면, 더 구체적인 연구결과를 제시할 수 있었을 것이다. 또한 경조사비 수입에 대한 정보에 누락된 부분이 많아 연구에 사용하지 못한 점은 아쉽다.

모든 실증결과에 있어서, 경조사비 지출 항목에 조사기간(1차년도~7차년도) 전부 응답한 가구만을 대상으로 분석하였다. 왜냐하면, AB 모형은 과거 경조사비 지출 정보를 이용하기 때문에, 정보가 부족할 경우 효율성이 떨어질 수 있기 때문이다. 하지만, 경조사비 지출에 응답한 가구와 그렇지 않은 가구 간에 체계적인 차이(systematic differences)가 존재할 경우 추정치에 편의를 불러일으킬 가능성이 있다. 따라서 자시 선택 편의(self-selection)의 존재 여부를 알아보기 위해 두 가구간의 차이를 통계적으로 살펴볼 필요가 있다. 또한 이 차이가 존재한다면 그 특성에 따라 경조사비 지출의 영향과 역할이 어떻게 달라지는지 연구할 필요가 있다. 이 작업은 미래 연구 과제로 남겨두기로 한다.

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한국조세재정연구원, 재정패널 통합설문지 및 유저가이드, 2014.

The dynamic effect of social capital(network) on income, expenditure and insurance

(가구 인적 네트워크의 동태적 효과 분석)

Dawoon Jung, Seungwoo Chin

< Abstract >

This study estimates the effect of social capital(network) on income and expenditure to reveal the importance of social capital in Korea. We use information about cash transfer for family or friends events as a proxy variable for social capital. We use Arellano-Bond(1991) estimator, which can take advantage of panel data, to estimate the causal effect of network. We find out when cash transfer increases twice, it leads to the increase in wage income by about 2%. However, we don’t find significant effect on expenditure and private insurance expenditure. In Korea context, while managing and building the private network through cahs transfer plays a critical role for monetary rewards in the short-term, the network does not function as social insurance. The contribution of this paper lies in estimating the causal impact of network in Korea.

전･월세 선택 결정요인에 관한 연구

- 가구특성을 중심으로

❚주 현 태 *

* 한양대학교 일반대학원 도시공학과
(서울특별시 성동구 왕십리로 222 한양대학교 과악기술관 209호, 02-2220-4646) joohyuntae@paran.com

차    례

Ⅰ. 서론	567

1. 연구의 배경 및 목적	567

2. 연구범위 및 방법	569

Ⅱ. 이론 및 선행연구 고찰	570

1. 전세와 보증부월세의 개념	570

2. 전세 및 보증부월세 선택에 관한 선행연구	571

3. 로지스틱 회귀분석	572

Ⅲ. 본론	573

1. 자료의 범위 및 기초통계	573

2. 변수의 설정	574

3. 기초 통계량	574

4. 로지스틱 분석결과	579

Ⅳ. 결론	582

참고문헌	584

전･월세 선택 결정요인에 관한 연구

- 가구특성을 중심으로

The study on Determining Factors for Rental Housing Choice in Korea

- Focused on Household Characteristics

주 현 태

Ⅰ. 서론

1. 연구의 배경 및 목적

연구배경

우리나라의 대표적인 주택임대계약 형태는 전세와 보증부월세로 구분할 수 있다. 전세제도는 일정금액의 보증금을 내고 거주하다가 계약이 만료되는 시점에서 임대인에게 지불하였던 보증금을 돌려받는 계약형태이다. 보증부월세는 전세와 유사하게 보증금을 임대인에게 내지만 추가적으로 매월 임대료를 납부하는 형태이다. 전세도 보증부월세의 극단적인 형태로 이야기 할 수 있으며, 우리가 흔히 말하는 반전세도 보증금의 비율이 다를뿐이지 보증부월세의 연장선이라고 할 수 있다. 다만 우리가 보증금의 비율을 조정하여 전세의 형태던 보증부월세의 형태던 임차인이 계약을 하기 위해서는 그들의 상황과 여러 이유에 맞추어 계약의 형태를 선택하게 될 것이다.

최근 몇 년 동안 우리나라 임대차시장의 패러다임은 소유에서 거주로, 전세에서 보증부월세로 바뀌고 있다. 특히 최근에는 전세물량이 거의 없을 정도로 주택의 임대차 계약의 형태가 보증부월세로 급격하게 변동하고 있는 상황이다. 국토교통부의 주거실태조사에서는 2014년 자가, 전세, 보증부월세의 비중에 53.6%, 19.6%, 23.9%로 확인되고 있으며, 자가점유율은 2008년에 56.4%를 고점으로 하락하고 있는 것으로 확인되고 있다. 자가의 비중이 여전히 반이상을 차지하고 있지만 차가의 비중이 늘어가고 있는 상황에서 전세와 보증부월세의 비율도 급격히 변화하고 있다. 전국의 2006년 ~ 2014년 임차가구의 계약형태에 전세가 22.4%에서 19.6%로 줄어들었으며, 보증부월세가 19.0%에서 23.9%로 증가한 것으로 나타났다. 이러한 임대시장의 패러다임 변화하고 있는 원인은 국내의 주택보급률이 100%를 넘었기 때문에 공급자 중심에서 수요자 중심으로 시장의 중심이 변화하면서 생기는 현상이라는 주장이 있다(최막중 외, 2011). 또한 탈산업화로 인하여 사회구조의 변화와 저출산 및 고령화시대로 접어들면서 인구구조의 변화 및 가구 구성원의 변화가 기존과는 다른 주거선택의 원인이라는 연구결과도 존재하고 있다(임미숙 외, 2003). 이 뿐 아니라 그동안 우리나라 주택 수요의 중심이었던 베이비붐 세대의 은퇴시기가 도래하고 있어 이들의 임대차시장에서의 주택점유형태 선택이 주는 영향(이창무 외,2013)때문이라는 주장되 제기되어지고 있다.

이러한 임대차시장의 패러다임이 전세에서 보증부월세로 변화하고 있는 것과 관련하여 이상영(2002)은 우리나라의 고유한 임대계약형태인 전세가 외국의 일반적인 임대계약형태인 완전월세로 전환되는 과도기적 형태에서 나타나는 변화라고 주장하고 있다. 그러나 이와 반대로 이창무 외(2002)는 임대차시장에서 한 방향으로 수렴하기 보다는 현재의 스펙트럼을 유지하면서 다양한 임대계약 형태를 유지할 것이라고 하였으며, 최창규 외(2008)는 주택금융제도의 변화에 따른 임대차 가구의 선택이 변화하고 있기 떄문에 나타나는 현상이라고 주장하고 있다.

최근 수도권에는 전세 매물이 희귀해질 정도로 전세 매물이 많이 줄어들었으며 다수가 보증부월세의 임대계약형태를 선택하고 있다. 앞으로도 주택가격 상승에 대한 기대가 약화되고 저금리가 지속되어 진다고하면 지금과 같은 패러다임의 변화는 지속될 것으로 예상되어지고 있다.

연구 목적

우리나라의 주택시장은 소유에서 거주로 소비자들의 인식변화와 함께 과거와는 다르게 급격한 변화를 보이고 있다. 인구구조의 변화 및 거시적인 경제상황의 변화로 인하여 주택시장의 소비자들은 주택을 임차함에 있어 과거와는 다르게 보증부월세를 선택하는 비중도 늘어나고 있는 추세를 보이고 있다.

이에 본 연구에서는 전세와 보증부월세를 선택하는 임차인의 입장에서의 영향요인을 알아보고자 한다. 임차인이 전세 또는 보증부월세를 선택함에 있어 자신의 가구 특성 및 경제적인 상황에 유리한 선택을 할 것이라는 가정하여 본 연구를 진행하고자 한다. 전세 및 보증부월세를 선택함에 있어 성은영 외(2012)는 임차인의 자산, 부채, 소득이 영향을 줄것이라는 가정하여 연구를 진행하였다. 재정패널의 경우 지출과 관련된 항목도 조사를 하고 있어 임차가구의 전월세 선택에 있어 보다 자세한 영향요인을 확인 할 수 있을 것으로 판단된다.

금융위기 이후 시간의 흐름에 따라 주택시장의 전세 및 보증부월세의 선택에 대한 영향요인이 어떻게 변화되고 있는지, 아니면 유지되고 있는지 확인하고자 하며 이러한 영향요인 분석은 향후 전·월세 시장의 변화를 설명, 예측하기 위한 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

2. 연구범위 및 방법

본 연구는 한국조세재정연구원의 재정패널을 이용하여 연구를 진행하였다. 임차가구의 전세와 보증부월세 선택의 영향요인을 알아보기 위하여 1차~7차까지의 임차가구를 대상으로 연구를 진행하였다.

재정패널은 2008년 1차조사를 시작으로 2014년까지 7차까지 조사를 진행하였으며, 매년 임차가구의 특성변수를 활용하여 전제 및 보증부월세의 선택요인에 대한 영향요인을 알아보고 시간의 흐름에 따른 영향요인을 비교하고자 하였다. 조사된 자산, 부채, 소득, 지출 등의 변수는 전세 및 보증부월세를 선택함에 있어 중요한 요인으로 작용될 것으로 판단된다. 1차~7차까지의 재정패널 자료 중 임차가구의 계약형태를 종속변수로 하고, 가구특성을 독립변수로 하여 로지스틱분석을 진행하고자 한다. 로지스틱분석을 통하여 임차인의 가구특성 변수가 전세 및 보증부월세를 선택에 주는 영향요인을 실증분석하고자 한다.

Ⅱ. 이론 및 선행연구 고찰

1. 전세와 보증부월세의 개념

국내 주택주택시장의 대표적인 계약형태인 전세와 보증부월세의 구조를 살펴보면 우선 전세의 계약형태는 보증금만을 받고 계약만료시 보증금을 돌려주는 구조이다. 그리고 보증부월세의 계약형태는 보증금과 월세를 동시에 받는 구조인데 보증금은 계약만료시 돌려주나 월세는 돌려주지 않는 구조이다. 동일한 주택이라고 하더라도 임대인은 전세를 선택할 수도 있고 보증부월세를 선택할 수도 있다. 또한 보증부월세를 하더라도 보증금과 월세의 비중을 조정해 가면서 보증부월세의 계약형태를 조정할 수도 있다. 이러한 계약형태에서 보증부월세의 극단적인 형태를 전세나 순수월세로 볼 수 있다. 보증부월세에서 보증금을 최대한으로 잡고 월세를 받지 않는 경우를 전세라 할 수 있으며, 반대로 순수월세의 경우 보증금을 최소로 하고 월세를 최대치로 전환한 계약형태라고 할 수 있다. 다만 아직 국내 주택시장의 여건상 순수월세는 찾아보기 힘들다.

그동안 우리나라의 고유한 주택계약형태로 알려져 있었지만, 최근 김진유(2015)의 연구에 따르면 볼리비아에서 전세와 유사한 형태의 임대차계약이 존재하고 있는 것으로 나타났다. 최근 전세에 대한 연구가 진행되고는 있으나 활발하게 이루어지지 않아 그동안 우리나라의 고유한 임대계약형태라고만 알려져 있지 언제 어떻게 시작되었는지는 정확하게 알려져 있지 않다. 전세는 과거 농경사회경제적 관행을 바탕으로 고시로 이주한 이농가구들이 전답을 매입한 자금을 안정적으로 저축할 수 있꼬 월세에 비해 상대적으로 안정적인 주거권을 확보할 수 있다는 점 등을 배경으로 생겨난 주거서비스 거래제도라는 주장이 있다(염돈민 외, 1991).

전세는 주택가격이 상승하고 있을 시기에는 임대인 입장에서도 보증금을 레버리지로 활용하여 상승한 주택가격에 대한 차익을 수얻을 수 있어 그동안 임차인과 임대인 모두 선호하는 주택계약 형태이다. 다만 최근에는 주택가격이 상승하지 않을 것이라는 기대와 저금리 구조로 인하여 다수의 임대인들이 보증부월세를 선호하는 추세로 이어지고 있는 상황이다. 이러한 추세를 반영하듯 전세는 2006년 22.4%에서 19.6%으로 감소하고 있는 상황이며, 반대로 월세는 19.0%에서 23.9%로 상승하고 있다.

이러한 주장은 설득력이 있는 것으로 인정되지만 농촌에서 도시로 이주한 임차인에 의해서만 전세가 발생하였다고는 보기 어렵다(심종원, 2010)는 의견도 존재하며, 주택계약 형태라는 것이 임대인과 임차인의 선호가 맞아야 계약이 이루어지는 상황이기 때문에 거시경제적 원인과 합리적인 경제행위를 종합적으로 검토해야 한다는 의견이 존재하고 있다.

2. 전세 및 보증부월세 선택에 관한 선행연구

이창무 외(2002)는 레버리지효과를 고려할 경우 완전월세와 전세 어느 것을 선택하든지 임대인의 직접투자액에 대한 총 수익률이 동일하다고 주장하고 있다. 이러한 이유가 보증부월세시장 내에서도 다양한 계약형태가 존재하는 이유라고 주장한다. 이에 대하여 최창규･지규현(2007)은 임차인의 전‧월세 선택은 무차별하지 않음을 주장하였다. 이들은 금융기관의 대출을 활용할 경우 임대인의 직접투자액은 완전월세나 전세를 선택할 때 동일할 수 있다고 주장한다. 그러나 월세와 전세를 선택 할 수 있는 임차인은 전월세전환율이 대출금리보다 높은 상황에서 전세, 보증부월세 및 월세를 무차별적으로 선택하지 않을 것이라고 주장하고 있다. 임차인이 축적한 자산 및 유동성 제약에 따라 임차인의 선택이 달라진다는 것이다.

정의철․심종원(2005)은 전월세전환율이 증가하면 소유자는 전세 대신 보증부월세를 선호할 것이고, 시장에서 관찰되는 보증부월세의 비중이 늘어날 것이라고 주장하였다. 이에 대하여 최창규․지규현(2008)은 대출금리가 하락하더라도 전월세전환율이 같은 비율로 감소할 경우 RI스프레드(rent/interst rate spread)는 일정하게 되고, 이 때 임대인의 전․월세 선호는 변화되지 않을 수 있다고 주장하였다. 이들은 나아가 임대인의 RI스프레드가 클수록 전세 계약 비중이 높아짐을 실증 분석하였다.

조준우․최창규(2011)는 다가구 주택과 오피스텔을 대상으로 최창규･지규현(2007)이론의 유효성을 실증 분석하였다. 이들은 임차인의 자산제약과 금융지식이 전․월세 선택에 미치는 영향에 관하여 분석하여 전세 및 보증부월세 선택 시에 월 소득은 유의미한 영향력이 없으며, 총자산이 많은 가구, RI스프레드를 인식하고 있는 가구가 전세로 거주하고 있음을 확인하였다. 다만 이 연구는 서울시내 다가구주택과 오피스텔만을 대상으로 하고 있어 분석의 보편성을 확보하고 있다고 보기는 어렵다. 성은영･최창규(2012)는 임차인의 자산, 소득, 부채 등의 경제적 특성이 전세 및 보증부월세 선택에 어떠한 영향을 미치는지 분석하여 최창규･지규현(2007)의 주장을 검증하였다. 이들은 총자산 및 RI스프레드는 전세 선택에 있어서 양(+)의 영향, 부채 및 소득은 음(-)의 영향을 미친다고 주장하였다.

이러한 전세 및 보증부․월세의 선택에 있어 거시경제변수의 영향력에 영향을 주고 있다는 선행연구가 다수 존재하고 있으며, 가구의 특성에 따른 영향요인을 알아본 선향연구도 존재하고 있다. 본 연구에서는 임차가구의 특성을 중심으로 하여 전세 및 보증부월세 선택의 영향요인을 알아보고자 한다.

3. 로지스틱 회귀분석

회귀분석은 반응변수와 설명변수들의 관계를 적절한 모형으로 설정하여 효율적인 추정방법으로 모수인 회귀계수를 추정하고 가설검정을 적용하여 모형의 적합성을 평가한 모형이다. 분석결과를 통하여 반응변수와 설명변수간의 관계를 파악하거나 반응변수를 예측 혹은 분류하는데 활용된다. 종속변수가 선형일 경우에는 휘귀분석을 이용하지만 이항형(binary)일 때는 로지스틱 회귀분석을 이용하여 분석을 진행한다. 예로 특정 지역을 이동할 때 버스 또는 지하철을 이용하여 이동할 때, 이동수단을 결정하는 것에 대한 영향요인을 알아보고자 한다면 로지스틱 회귀분석을 사용할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 종속변수로 전세와 보증부월세를 선택할 수 있는 이항형적인 선택을 종속변수로 하였다. 아울러 로지스틱 회귀분석은 다음과 같이 표현 할 수 있다.

[eqn: Y _{i} =ln( {p _{i}} over {1-p _{i}} )= alpha + beta _{1} chi _{1i} + beta _{2} chi _{2i} +` CDOTS `+` beta _{p} chi _{p`i} +e _{i}]   [eqn: e _{i} ` SIM `Normal(0, sigma ^{2} )]

[eqn: p _{i} =Pr(Y=1□x)= {e ^{alpha + beta _{1} chi _{1i} + beta _{2} chi _{2i} +` CDOTS `+` beta _{p} chi _{p`i}}} over {1+e ^{alpha + beta _{1} chi _{1i} + beta _{2} chi _{2i} +` CDOTS `+` beta _{p} chi _{p`i}}} +e _{i} ^{*} = {1} over {1+e ^{- alpha + beta _{1} chi _{1i} + beta _{2} chi _{2i} +` CDOTS `+` beta _{p} chi _{p`i}}} +e _{i} ^{*} `]

종속변수 [eqn: Y _{i} =P _{i} =P _{r} (Y=1)]으로 정의할 수 있으며, 본 연구에서는 가구주가 전세를 선택할 확률이된다. 회귀계수의 부호가 양수이고 값이 커지면 [eqn: P _{i}]가 커지므로 전세를 선택할 확률이 높아지는 것이고, 부호가 음수이고 절대값이 커지면 [eqn: P _{i}]가 작아지르모 전세를 선택할 확률이 낮아지는 것이다.

Ⅲ. 본론

1. 자료의 범위 및 기초통계

전세 및 보증부월세의 선택에 대한 영향요인을 알아보기 위해서 한국조세재정연구원에서 제공하는 재정패널조사(NasTaB)의 재정패널자료를 이용하였다. 연구기간의 범위는 1차년도(2008년)에서 7차년도(2014년)까지의 자료를 활용하여 전세 및 보증부월세의 선택에 영향을 주는 가구특성요인을 알아보도록 하였다. 자료는 임차자료 중 전세와 보증부월세에 응답한 매년도 1,485가구~1,724가구의 자료를 사용하였으며 사용한 자료는 아래의 표와 같다.

<표 1> 연구 사용 자료

조사차수(연도)	전세		보증부월세		전체
1차(2008년)	1,093	(63.40%)	631	(36.60%)	1,724
2차(2009년)	1,119	(65.52%)	589	(34.48%)	1,708
3차(2010년)	1,039	(65.84%)	539	(34.16%)	1,578
4차(2011년)	1,002	(65.53%)	527	(34.47%)	1,529
5차(2012년)	939	(65.52%)	563	(37.48%)	1,502
6차(2013년)	919	(61.10%)	585	(38.90%)	1,504
7차(2014년)	873	(58.79%)	612	(41.21%)	1,485

2. 변수의 설정

본 연구는 가구별로 차이가 나타나는 특성에 따라 주택 점유형태(전세, 월세) 선택 시 어떠한 선택을 하는지에 초점을 맞춰 진행하였다. 특히 가구의 특성 중 소득, 자산, 부채, 소비 변수를 중심으로 확인하고자 하였다. 이전 논문과는 다르게 소비변수가 들어가는 것이 차별성이 있지만, 보통 소득이 많은 가구가 소비가 많은 특성을 보이고 있어 소득을 알기 어려울 때 소비변수를 사용한 연구들이 존재하고 있다.

기본적인 가구의 특성은 가구원의 인원수와 가구주의 연령을 고려하였으며, 거주지역의 경우 서울, 경기도와 인천, 인천을 제외한 광역시, 그 외의 지방 이렇게 네 개로 분류하여여 그 차이를 확인하였다. 이는 지역별 전세나 보증부월세의 가격차이가 있음을 가정하고 나누어 분석을 진행하였다.

3. 기초 통계량

본 연구에서 이용한 조세재정패널자료에 의하면 전세를 선택한 가구의 가구원수는 3.04~2.98명, 보증부월세를 선택한 가구의 가구원수는 2.38~2.56명으로 대체적으로 전세를 선택한 가구의 가구원수가 좀 더 많은 것으로 확인되었다. 그러나 보증부월세를 선택한 가구원 수는 2014년으로 갈수록 증가하는 추세를 보이고 있었다.

소득의 경우 조사시에 10단계로 구분하여 구간값을 적용하였으며, 100만원 미만이 1이며, 1000만원 이상이 10으로 총 단계로 나뉘어져 있으며 2014년의 평균값이 3.88이므로 대부분의 가구가 300만원 이상 ~ 400만원 이하에 응답하였다. 총경상소득은 4차부터 조사되었으며 아래의 기초통계 표에는 기재되어 있지 않으나 4차 평균 317.64만원 ~ 7차평균 325.83만원으로 상승하고 있는 구도를 보이고 있다. 이에 월평균총경상소득에서 월평균소비지출을 제외한 금액은 가구에서 여유자금으로 사용할 수 있는 금액으로 가정하여 분석변수에 추가하였으며, 1~7차의 비교를 위하여 구간값으로 분석을 진행하였다. 다만 1차에서는 구분값이 100만원 미만에서 200만원 단위로 증가하여 차이가 있음을 감안하고 분석을 진행하였다.

소득의 구간값은 전세 거주자들의 높게 나타나고 있으며 월평균경상소득에서 월평균소비지출을 제외한 값도 전세가입자가 좀 더 높게 높게 나타나는 경향이 나타나고 있다. 금융자산과 부동산자산도 전세가입자가 더 많은 경향을 보이고 있는 것으로 나타났다.

전세계약자의 보증금은 1차 평균 8,019만원 ~ 7차 평균 12,212만원으로 조사되었으며 보증부월세계약자의 보증금은 1차 평균 1,220만원 ~ 7차 평균 2,241만원, 월세는 24만원 ~ 29만원으로 나타났다.

상속여부는 상속을 받은 가구가 자산형성 등이 높을 것으로 예상하였으나, 차가 거주자중에 상속을 받은 자의 비율이 낮게 나타났다. 금융자산이나 부동산자산의 경우에도 전세가입자의 경우가 보증부월세 가입자에 비하여 높게 나타났으며, 부동산자산의 경우 현재 거주하고 있는 주택을 제외한 부동산자산의 합을 이용하였다. 금융자산의 경우에도 예금 및 펀드 등 조사된 금융자산의 총 금액의 합을 이용하였다. 부채의 경우에도 각 대출의 총 합을 이용하였으며, 주택담보, 학자금, 정부지원대출, 신용카드 및 세입자에게 돌려줘야할 금액도 포함된 금액이다. 본 연구에서 사용된 가구는 차가가구이므로 분리가구의 경우에만 세입자에게 돌려줘야할 금액이 있는 것으로 판단된다.

<표 2> 기초통계

변수	1차 (2008년)		2차 (2009년)		3차 (2010년)		4차 (2011년)
	빈도	평균	빈도	평균	빈도	평균	빈도	평균
전세선택(전세=1)	1,724	0.63	1,708	0.66	1,578	0.66	1,529	0.66
총가구원수(명)	1,724	2.80	1,708	2.89	1,578	2.88	1,529	2.90
가구주나이 (세)	1,724	46.60	1,708	46.22	1,577	47.52	1,528	48.34
주택유형(아파트=1)	1,724	0.43	1,708	0.42	1,578	0.44	1,529	0.46
보증금 (만원)	1,724	5,530.53	1,708	5924.22	1,578	6,086.75	1,529	6,709.63
월세 (만원)	631	24.80	589	25.10	539	25.97	527	24.75
월평균총소득 (구간값)	1,724	2.70	1,708	3.21	1,578	3.27	1,529	3.71
월평균주거비용 (만원)	1,718	15.61	1,706	15.89	1,577	15.61	1,527	16.19
월평균소비지출 (만원)	1,724	144.11	1,708	174.07	1,578	169.65	1,529	178.74
상속여부 (상속=1)	-	-	-	-	1,578	0.07	1,529	0.01
상속당시의금액 (만원)	-	-	-	-	111	13,728.49	17	5,376.47
금융자산 (만원)	1,724	2,638.41	1,708	2581.53	1,578	3,275.38	1,529	3,336.25
부동산자산 (만원)	1,724	5,743.81	1,708	6007.91	1,578	6,158.21	1,529	6,916.47
월평균총경상소득 -월평균소비지출지출 (만원)	-	-	-	-	-	-	1,529	138.89
총대출금액 (만원)	1,724	3,204.08	1,708	3,439.37	1,578	3,337.78	1,529	3,725.87
서울지역(서울=1)	1,724	0.28	1,708	0.30	1,578	0.31	1,529	0.30
경인지역(경기도,인천=1)	1,724	0.25	1,708	0.25	1,578	0.26	1,529	0.27
인천제외광역시(광역시=1)	1,724	0.23	1,708	0.24	1,578	0.24	1,529	0.24
지방(지방=1)	1,724	0.20	1,708	0.18	1,578	0.17	1,529	0.17
변수	5차 (2012년)		6차 (2013년)		7차 (2014년)
	빈도	평균	빈도	평균	빈도	평균
전세선택(전세=1)	1,502	0.63	1,504	0.61	1,485	0.59
총가구원수(명)	1,502	2.87	1,504	2.86	1,485	2.81
가구주나이 (세)	1,499	49.10	1,501	49.56	1,481	49.98
주택유형(아파트=1)	1,502	0.48	1,504	0.47	1,485	0.48
보증금 (만원)	1,502	7,313.46	1,504	7,463.14	1,485	8,103.14
월세 (만원)	563	26.42	585	27.17	612	29.98
월평균총소득 (구간값)	1,502	3.72	1,504	3.84	1,485	3.88
월평균주거비용 (만원)	1,497	16.35	1,497	16.65	1,478	16.20
월평균소비지출 (만원)	1,502	194.84	1,504	199.52	1,478	206.12
상속여부 (상속=1)	1,502	0.01	1,504	0.00	1,485	0.00
상속당시의금액 (만원)	11	14,090.91	4	5,250.00	0	0.00
금융자산 (만원)	1,502	3,639.58	1,504	4,213.48	1,485	4,264.40
부동산자산 (만원)	1,502	8,046.44	1,504	7,615.63	1,485	8,146.26
월평균총경상소득 -월평균소비지출지출 (만원)	1,502	115.58	1,504	153.29	1,485	119.72
총대출금액 (만원)	1,502	3,679.05	1,504	3,509.97	1,485	3,864.69
서울지역(서울=1)	1,502	0.30	1,504	0.29	1,485	0.30
경인지역(경기도,인천=1)	1,502	0.26	1,504	0.27	1,485	0.27
인천제외광역시(광역시=1)	1,502	0.24	1,504	0.24	1,485	0.25
지방(지방=1)	1,502	0.17	1,504	0.16	1,485	0.16

<표 3> 기초통계(전세 가구)

변수	1차 (2008년)		2차 (2009년)		3차 (2010년)		4차 (2011년)
	빈도	평균	빈도	평균	빈도	평균	빈도	평균
전세선택(전세=1)	1,093	1.00	1,119	1.00	1,039	1.00	1,002	1.00
총가구원수(명)	1,093	3.04	1,119	3.12	1,039	3.09	1,002	3.12
가구주나이 (세)	1,093	46.93	1,119	45.73	1,038	46.58	1,002	47.28
주택유형(아파트=1)	1,093	0.49	1,119	0.47	1,039	0.49	1,002	1.00
보증금 (만원)	1,093	8,019.03	1,119	8345.69	1,039	8,514.17	1,002	9,293.67
월세 (만원)	0	0.00	0	0.00	0	.	0	.
월평균총소득 (구간값)	1,093	2.97	1,119	3.63	1,039	3.71	1,002	4.19
월평균주거비용 (만원)	1,091	16.54	1,118	16.87	1,039	16.68	1,002	17.53
월평균소비지출 (만원)	1,093	161.67	1,119	197.39	1,039	187.12
상속여부 (상속=1)	-	-	-	-	1,039	0.09	1,002	0.01
상속당시의금액 (만원)	-	-	-	-	94	15,552.34	15	5,386.67
금융자산 (만원)	1,093	3,454.32	1,119	3382.59	1,039	4,149.71	1,002	4,207.90
부동산자산 (만원)	1,093	7,670.51	1,119	8409.09	1,039	8,432.72	1,002	9,450.16
월평균총경상소득 -월평균소비지출지출 (만원)	-	-	-	-	-	-	1,002	167.19
총대출금액 (만원)	1,093	7,670.51	1,119	8409.09	1,039	4,155.41	1,002	4,856.44
서울지역(서울=1)	1,093	0.32	1,119	0.34	1,039	0.35	1,002	0.33
경인지역(경기도,인천=1)	1,093	0.27	1,119	0.28	1,039	0.29	1,002	0.30
인천제외광역시(광역시=1)	1,093	0.20	1,119	0.20	1,039	0.19	1,002	0.20
지방(지방=1)	1,093	0.19	1,119	0.16	1,039	0.15	1,002	0.14
변수	5차 (2012년)		6차 (2013년)		7차 (2014년)
	빈도	평균	빈도	평균	빈도	평균
전세선택(전세=1)	939	1.00	919	1.00	873	1.00
총가구원수(명)	939	3.07	919	3.04	873	2.98
가구주나이 (세)	939	47.88	917	48.31	872	48.82
주택유형(아파트=1)	939	0.52	919	0.50	873	0.52
보증금 (만원)	939	10,528.05	919	10,884.50	873	12,212.26
월세 (만원)	0	0.00	0	0	0	0.00
월평균총소득 (구간값)	939	4.21	919	4.37	873	4.40
월평균주거비용 (만원)	939	17.43	919	17.88	869	17.70
월평균소비지출 (만원)	939	223.22	919	225.98	873	233.18
상속여부 (상속=1)	939	0.01	919	0.00	873	0.00
상속당시의금액 (만원)	8	17,250.00	2	4,000.00	0	0.00
금융자산 (만원)	939	4,867.99	919	5,301.40	873	5,614.93
부동산자산 (만원)	939	11,352.82	919	10,712.90	873	11,633.28
월평균총경상소득 -월평균소비지출지출 (만원)	939	136.15	919	151.02	873	146.27
총대출금액 (만원)	939	4,535.29	919	4,443.53	873	5,268.51
서울지역(서울=1)	939	0.33	919	0.33	873	0.34
경인지역(경기도,인천=1)	939	0.30	919	0.30	873	0.29
인천제외광역시(광역시=1)	939	0.20	919	0.21	873	0.21
지방(지방=1)	939	0.15	919	0.14	873	0.13

<표 4> 기초통계(보증부월세 가구)

변수	1차 (2008년)		2차 (2009년)		3차 (2010년)		4차 (2011년)
	빈도	평균	빈도	평균	빈도	평균	빈도	평균
전세선택(전세=1)	631	0.00	589	0.00	539	0.00	527	0.00
총가구원수(명)	631	2.38	589	2.44	539	2.48	527	2.50
가구주나이 (세)	631	46.03	589	47.15	539	49.34	526	50.34
주택유형(아파트=1)	631	0.31	589	0.33	539	0.34	527	0.00
보증금 (만원)	631	1,220.01	589	1323.84	539	1,407.54	527	1,796.51
월세 (만원)	631	24.80	589	25.10	539	25.97	527	24.75
월평균총소득 (구간값)	631	2.24	589	2.42	539	2.42	527	2.80
월평균주거비용 (만원)	627	14.01	588	14.02	538	13.54	525	13.63
월평균소비지출 (만원)	631	113.71	589	129.75	538	135.97
상속여부 (상속=1)	-	-	-	-	539	0.03	527	0.00
상속당시의금액 (만원)	-	-	-	-	17	3,643.65	2	5,300.00
금융자산 (만원)	631	1,225.10	589	1059.66	539	1,589.98	527	1,678.94
부동산자산 (만원)	631	2,406.42	589	1446.09	539	1,773.76	527	2,099.09
월평균총경상소득 -월평균소비지출지출 (만원)	-	-	-	-	-	-	527	85.09
총대출금액 (만원)	631	2,425.10	589	1,446.09	539	1,773.76	527	1,576.28
서울지역(서울=1)	631	0.21	589	0.21	539	0.21	527	0.24
경인지역(경기도,인천=1)	631	0.23	589	0.21	539	0.21	527	0.20
인천제외광역시(광역시=1)	631	0.30	589	0.31	539	0.33	527	0.31
지방(지방=1)	631	0.22	589	0.23	539	0.21	527	0.21
변수	5차 (2012년)		6차 (2013년)		7차 (2014년)
	빈도	평균	빈도	평균	빈도	평균
전세선택(전세=1)	563	0.00	585	0.00	612	0.00
총가구원수(명)	563	2.53	585	2.57	612	2.56
가구주나이 (세)	560	51.14	584	51.52	609	51.65
주택유형(아파트=1)	563	0.41	585	0.42	612	0.42
보증금 (만원)	563	1,952.02	585	2,088.39	612	2,241.60
월세 (만원)	563	26.42	585	27.17	612	29.98
월평균총소득 (구간값)	563	2.91	585	3.02	612	3.12
월평균주거비용 (만원)	558	14.53	578	14.70	609	14.06
월평균소비지출 (만원)	563	147.51	585	157.96	612	167.51
상속여부 (상속=1)	563	0.01	585	0.00	612	0.00
상속당시의금액 (만원)	3	5,666.67	2	6,500.00	0	0.00
금융자산 (만원)	563	1,590.78	585	2,504.42	612	2,337.92
부동산자산 (만원)	563	2,531.88	585	2,750.00	612	3,172.14
월평균총경상소득 -월평균소비지출지출 (만원)	563	81.29	585	82.53	612	81.84
총대출금액 (만원)	563	2,250.97	585	2,043.39	612	1,862.18
서울지역(서울=1)	563	0.24	585	0.24	612	0.23
경인지역(경기도,인천=1)	563	0.21	585	0.21	612	0.23
인천제외광역시(광역시=1)	563	0.30	585	0.29	612	0.29
지방(지방=1)	563	0.20	585	0.20	612	0.19

4. 로지스틱 분석결과

각 차수 별로 로지스틱 회귀분석을 실행하였다. 모형을 어떻게 설정하느냐에 따라 모형별로 유의한 독립변수가 다르게 나타날 수 있겠지만, 기본적으로 가구원 수와 가구주의 나이를 기본적인 가구의 특성변수로 하여 소득, 지출, 자산, 부채 등의 변수를 넣어 확인하였다. 또한 상속여부에 따라 자산 형성에 걸리는 시간이 다를 것이라 판단하여 상속 여부도 전세 및 보증부월세 선택에 영향을 줄 것으로 판단하였다. 금융자산이나 부동산자산 및 대출금도 영향을 줄 것으로 판단하여 독립변수로 사용하였으며, 현재 거주지의 특성을 변영하고자 4개의 대분류로 나누어 분석을 진행하였다.

1차부터 7차까지 모두 동일한 변수가 유의한 영향력을 보이지 않았으나 차 수 별로 의미가 있는 변수가 유의한 영향력을 보이고 있다. 상속여부변수는 3차부터 조사되어 1차와 2차에는 반영하지 않았으며, 7차에서는 임차가구 중에 상속받은 자가 없어 사용하지 못하였다.

아래의 분석 결과표를 살펴보면 1차에서 7차까지 가구원수가 늘어날수록 전세를 선택할 확률이 높게나타나고 있었으나 2013년 부터는 방향성은 유지하고 있으나 유의한 영향력을 보이고 있지는 않았다. 가구주의 나이는 1차에서만 유의한 영향력을 보였으며 이후에는 유의한 영향력을 가진 변수로 나타나지는 않았다. 주택유형 또한 1차와 3차에서만 유의한 변수를 나타나고 다른 차수에서는 유의하지 않게 분석되었다. 주택유형의 경우 아프트만 따로 분류하였지만, 단독주택이나 연립주택 등 유형의 특성을 세부적으로도 분류하는 것도 하나의 방법이 될 것으로 판단하였다.

가구의 경제적인 특성인 소득, 지출, 자산, 부채 등의 변수를 살펴보았다. 소득의 경우 1개 구간이 증가할수록 전세를 선택할 확률이 높게 나타났지만 5차에서는 유의한 영향력을 보이지 않았다. 1차에서는 1개 구간값의 차이가 200만원임을 감안하면 소득의 영향력은 모두 유사한 영향력을 보이고 있는 것으로 판단된다.

월평균소비지출의 경우 소득이 높으면 소비가 높을 것이라는 판단이 들었으며 이 때문에 소득변수가 유의할 경우 소비변수가 유의하지 않은 영향력이 나타나지 않은 것으로 판단된다. 2차에서는 지출이 높을수록 전세를 선택할 확률이 높게 나타나고 유의한 영향력을 보이고 있으며, 5차에서도 지출이 높을수록 전세를 선택하고 있어 지출변수는 소득변수와 유사한 특성을 갖고 있는 것으로 판단된다.

자산의 경우 금융자산과 부동산자산을 나누어 확인하였다. 금융자산의 경우 6차에서 유의하지 않게 나타났으나 모두 증가할수록 전세를 선택할 확률이 높게 나타나고 있다. 부동산 자산의 경우 7차에서만 유의한 영향력을 보이지 못하고 있었다. 다만 6차와 7차에서 금융자산과 부동산자산을 합한 변수를 사용할 경우 6차와 7차에서도 유의한 영향력을 보이는 것으로 나타났다.

대출변수의 경우 4차와 7차를 제외하고는 모두 음의 방향으로 유의한 영향력을 보이고 있었으며, 4차와 7차에서는 양의 영향력으로 나타났으나 유의한 영향력을 보이지는 않았다. 대출을 많이 받을수록 월세를 선택할 확률이 높을 것으로 판단된다.

상속변수의 경우 3차에서는 상속을 받을 경우 전세를 선택할 확률이 높은 것으로 판단되었으나 4차에서 6차는 유의한 영향력을 보이지 않았다. 이는 3차에서는 일생동안 상속을 받았는지에 대해서 설문을 조사하였으나, 4차에서 7차부터는 전년도에 상속받은 경험이 있는지를 물었기 때문에 전세 및 보증부월세를 선택하는데 영향력을 보이고 있지 않는 것으로 판단된다.

지역특성의 경우 서울지역 더미변수와 경인지역 더미변수가 모든 차수에서 유의한 영향력을 보이고 있다. 지방에 비하여 수도권에서 전세를 선택할 확률이 높게 나타나는 것으로 판단된다.

전체적으로는 기존의 선행연구와 동일한 변수가 영향력을 보이는 것으로 나타났다. 소득변수는 높을수록 전세를 선택할 확률이 높은 것으로 나타났으며, 지출변수의 경우 지출이 클수록 전세를 선택할 확률이 높게나타났다. 소비변수의 경우 소득변수를 대신하는 선행연구들이 존재하고 있었으나 한편으로는 지출이 클수록 월세를 선택할 확률이 높지 않을까라는 예상도 해보았다. 그러나 모든 차수에서 유의하지는 않았지만 지출이 클수록 소득도 크기 때문에 전세를 선택할 확률이 높게 나타난 것으로 판단된다.

대출 변수의 경우 기초통계에서는 전세가구가 총 대출금액이 보증부월세 가구에 비하여 평균 값이 높게 나타났지만, 대출액이 클수록 월세를 선택할 확률이 높게 나타난 것으로 보아 월세를 선택하는 가구의 경제적인 여건이 좋지 않은 것으로 판단된다. 다만 대출변수의 경우 대출을 받을 수 있는 여건이 되지 않으면 대출을 받을 수도 없기 때문에 자산이 큰 가구일수록 대출액도 클 것이라 예상할 수도 있을 것이다. 다만 조세재정패널을 이용한 분석에서는 대출액이 클수록 보증부월세 계약을 선택할 확률이 높게 나타났다.

<표 5> 로지스틱 분석 결과 (전세=1)

변수	1차 (2008년)			2차 (2009년)			3차 (2010년)			4차 (2011년)
	Estimate		Exp	Estimate		Exp	Estimate		Exp	Estimate		Exp
Intercept	-1.872	***	0.15	-1.404	***	0.25	-0.917	***	0.40	-0.856	***	0.43
총가구원수(명)	0.240	***	1.27	0.190	***	1.21	0.161	***	1.17	0.152	***	1.16
가구주나이	0.008	**	1.01	0.004		1.00	-0.004		1.00	-0.004		1.00
주택유형(아파트=1)	0.407	***	1.50	0.162		1.18	0.295	**	1.34	0.113		1.12
월평균총소득 (구간값)	0.391	***	1.48	0.127	***	1.14	0.261	***	1.30	0.136	***	1.15
월평균소비지출 (백만원)	-0.052		1.00	0.172	*	1.00	-0.061		1.00	0.126		1.00
상속여부 (상속=1)							0.540	*	1.72	1.036		2.82
금융자산 (천만원)	0.085	***	1.09	0.141	***	1.15	0.038	**	1.04	0.046	***	1.05
부동산자산 (천만원)	0.008		1.01	0.034	***	1.04	0.017	**	1.02	0.009		1.01
총대출금액 (천만원)	-0.021	***	0.98	-0.031	**	0.97	-0.018	*	0.98	0.011		1.01
서울지역(서울=1)	0.463	***	1.59	0.694	***	2.00	0.773	***	2.17	0.582	***	1.79
경인지역(경기도,인천=1)	0.265	*	1.30	0.619	***	1.86	0.643	***	1.90	0.674	***	1.96
인천제외광역시(광역시=1)	-0.126		0.88	0.040		1.04	-0.047		0.95	0.069		1.07
AIC	2,028.01			1,928.42			1,810.01			1,776.94
-2LL	2,004.01			1,904.42			1,784.01			1,750.94
변수	5차 (2012년)			6차 (2013년)			7차 (2014년)
	Estimate		Exp	Estimate		Exp	Estimate		Exp
Intercept	-0.722	***	0.49	-0.617	**	0.54	-0.698	**	0.50
총가구원수(명)	0.117	***	1.12	0.061		1.06	0.012		1.01
가구주나이	-0.006		0.99	-0.008	*	0.99	-0.006		0.99
주택유형(아파트=1)	0.080		1.08	0.042		1.04	0.133		1.14
월평균총소득 (구간값)	0.074		1.08	0.234	***	1.26	0.166	***	1.18
월평균소비지출 (백만원)	0.198	**	1.00	-0.033		1.00	0.047		1.00
상속여부 (상속=1)	0.071		1.07	-1.172
금융자산 (천만원)	0.092	***	1.10	0.004		1.00	0.024	*	1.02
부동산자산 (천만원)	0.021	***	1.02	0.022	***	1.02	0.004		1.00
총대출금액 (천만원)	-0.029	***	0.97	-0.022	*	0.98	0.013		1.01
서울지역(서울=1)	0.496	***	1.64	0.647	***	1.91	0.698	***	2.01
경인지역(경기도,인천=1)	0.616	***	1.85	0.736	***	2.09	0.580	***	1.79
인천제외광역시(광역시=1)	0.035		1.04	0.229		1.26	0.214		1.24
AIC	1,783.98			1,852.41			1,869.61
-2LL	1,757.98			1,826.41			1,845.61
***: 1%이내 유의, **: 5%이내 유의, *: 10%이내 유의

Ⅳ. 결론

본 연구에서는 조세재정패널 자료를 이용하여 전세 및 보증부월세를 선택에 영향을 주는 영향요인을 분석하여 보았다. 이 중에서도 임차인의 가구특성에 대해서 살펴보았으며 경제적인 변수에 대하여 1차부터 7차까지 자료를 모두 이용하여 로지스틱 회귀분석을 진행하였다.

자산의 경우 부동산자산과 금융자산으로 나누어 확인하였으며, 다수의 차수에서 자산이 높을수록 전세를 선택할 확률이 높게 나타났다. 최창규･지규현(2010)의 연구에서와 동일하게 자산이 많을수록 전세를 선택할 확률이 높게 나타났다. 자산이 갖추어진 가구일수록 전세를 위한 목돈 마련에 여유를 가지고 있을 것으로 판단되기 때문에 자산이 많을수록 전세를 선택할 확률이 높을 것으로 판단된다.

부채의 경우에도 성은영･최창규(2008)의 연구와 동일하게 음의 방향에서 유의하게 나타나 부채가 클수록 보증부월세를 선택할 확률이 높게 나타났다. 자산이 클수록 대출을 받을 수 있는 능력이 생기기 때문에 전세 가구에서 부채액이 클 것으로 판단되었으나, 성은영･최창규(2008)의 연구와 동일하게 부채가 클수록 보증부월세를 선택할 확률이 높은 것으로 나타났다. 부채가 큰 가구일수록 부채가 작은 가구에 비하여 상대적으로 경제적인 여유가 없는 것으로 판단되며, 이러한 가구가 전세를 위하여 목돈을 마련하기 쉬운 상황이 아닐 것이며, 이에 따라 보증부월세를 선택할 확률이 높게 나타날 수 밖에 없는 것으로 판단된다.

이전 선행연구에서와 다른 점은 소득이 높을수록 보증부월세를 선택할 확률이 높은 연구도 존재하고 있었으나, 본 연구에서는 소득이 높을수록 전세를 선택할 확률이 높은 것으로 나타났다. 소득이 높은 가구일수록 자산형성에 유리할 것으로 판단되기 때문에 이와 같은 결과를 보이고 있는 것으로 판단된다.

상속여부는 3차에서만 유의한 영향력을 보이고 있으며 상속을 받은 가구일수록 전세선택의 확률이 높을 것으로 나타났다. 이는 앞에서도 서술하였지만 3차 조세재정패널조사에서만 일생동안 상속을 받은 적이 있는지에 대해서 조사를 하였으며, 4차부터는 전년에도 상속을 받았는지에 대해서만 조사를 하였기 때문에 위와 같은 결과가 나온 것으로 판단된다. 앞의 분석결과에는 재시하지 않았지만 3차 조사에서 상속액이 클수록 전세선택의 확률이 높게 나타났으며, 이러한 이유역시 상속을 받은 가구일수록 자산형성에 도움이 되기 때문인 것으로 판단된다.

지역변수 또한 수도권이 지방에 비하여 전세를 선택할 확률이 높은 것으로 나타나 지역특성에 따라 전세 및 보증부월세 선택에 영향을 주는 것으로 나타났다.

본 연구에서는 금융위기 전후 달라지는 주택시장에 대해서는 자료의 시점상 분석하기 어려웠지만, 가구의 소득, 지출, 자산, 부채 등 경제적인 특성변수를 모두 확인 할 수 있어 다른 연구와 차별성을 가지고 있다고 할 수 있다. 다만 전월세전환율, CD금리 및 GDP등의 거시경제적인 특성을 반영하고 있지 못한 것에 대해서는 한계를 가지고 있다. 또한 주택시장을 좀 더 확대해서 살펴보면 전세 및 보증부월세에 대한 선택뿐만 아니라 자가나 무보증월세에 대한 선택도 있을 수 있기 때문에 전체적인 주택의 거주형태의 선택에 대한 영향요인에 대해서는 향후 개선되어야 할 연구과제로 판단된다. 이러한 연구를 통하여 지금보다 국내 주택시장에 대해서 보다 정확하게 이해할 수 있을 것으로 기대된다.

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