기존의 연구를 종합해 볼 때, 개별 가구의 빈곤 수준, 사회보험ㆍ사회서
비스와 같은 공공 프로그램의 수요, 개별 가구의 소비 등에 공통적으로 영 향을 미치는 요인은 가구의 특성, 가구주의 인구사회학적 특성, 가구의 경제 수준 혹은 근로상황 등으로 요약될 수 있다. 이에 본 연구는 선행 연구들이 제시하고 있는 공공 프로그램의 수요를 결정하는 주요 요인을 통제 변수로 활용하고자 한다.
먼저 가구의 특성으로 가구의 규모와 18세 미만 아동의 수, 65세 이상 노인의 수를 활용한다. 김교성(2002), 황덕순(2002) 등의 연구는 가구 규모 와 관련하여 가구원 수가 많을수록 빈곤상태가 될 확률이 높음을 제시하였 으며, 윤홍식ㆍ조막래(2006), 구인회(2002) 등의 연구는 18세 미만 아동의 존재 유무나 특정 연령대의 아동의 존재 유무가 가구의 빈곤지위 결정에 유 의한 영향을 주고 있음을 규명한 바 있다.
다음으로 종속변수에 영향을 미치는 가구주의 인구학적 특성으로 판명된 요인에는 성별, 연령, 교육수준, 직업 등이 있다. 먼저 일반적으로 가구주의 성이 여성인 경우가 남성인 경우보다 빈곤에 처해 공ㆍ사적 소득이전을 요 하는 경우가 있는 것으로 밝혀진 바 있다(Horton & Harfstrom, 1985;
Schwenk, 1989; 양세정, 1991; 문숙재ㆍ정순희, 1995; 황덕순, 2002; 석재 은, 2004). 연령의 경우 약간 상이한 결과들이 제시되고 있는데 가구주가 고연령인 경우 빈곤에 처할 확률이 높다는 연구(김교성, 2002; 황덕순, 2002)가 있는 반면, 가구주가 저연령이거나 고연령인 경우가 중간연령인 경 우보다 빈곤의 가능성이 높다는 연구결과(U자형)도 존재한다(석재은, 2004;
안종범, 2002). 본 연구는 가구주의 연령을 독립변수가 아닌 통제변수로 활 용하고자 하므로 연령의 제곱값은 활용하지 않고, 연령 값만을 활용한다. 이 외에 가구주의 교육수준(구인회, 2002; 김교성, 2002; 안종범 외, 2002; 황 덕순, 2002; 석재은, 2004)이나 가구주의 종사상 지위에 따른 영향력을 제 시하고 있는 연구도 존재한다(윤홍식, 2004; 구인회, 2002; 안종범 외, 2002).
한편, 개별 가구의 빈곤ㆍ사회프로그램의 수요ㆍ소비 등에 공통적으로 영 향을 미치는 요인으로 가구의 경제적 수준을 들 수 있다. 김정숙(1992), 이 성민(1992), 김희삼(2010) 등의 연구는 개별 가구의 경제적 특성으로 취업
[표 3-4] 변수의 측정과 변수명 정리
구분 변 수 조작적 정의 단위
종속 변수
공적 소득 이전 액
연간 총공적 소득이전액
연간 사회복지지출에 의한 이전과 연간 사회적
조세지출의 합계
만원 연간
사회복지지출 소득이전액
사회보험ㆍ공적 부조
ㆍ기타 보조금의 합계 만원
연간 사회적 조세지출 소득이전액
추정된 사회적 조세지출과
근로장려금 합계 만원
독립 변수
개별 가구의
특성
아동가구 18세 미만의 가구원이
1인 이상 포함된 가구
아동가구=1, 비아동가구=0
노인가구 65세 이상 가구원이
1인 이상 포함된 가구
노인가구=1, 비노인가구=0
빈곤층
연간 가구총소득이 각 연도 중위소득의 50% 미만에 위치한 가구
빈곤층=1, 비빈곤층=0
중산층
연간 가구총소득이 각 연도 중위소득의 50~150%에 위치한 가구
중산층=1, 비중산층=0
상위층
연간 가구총소득이 각 연도 중위소득의
150% 이상에 위치한 가구
상위층=1, 비상위층=0 가구원수와 유소득가구원수를 통제 변수로 활용하고 있으며, 최현자(2000), 김희삼(2010) 등은 개별 가구의 경제적 자산 및 소득 수준에 따라 소비지출 의 수준이 달라지므로, 이를 고려하기 위하여 개별 가구의 자택 소유 여부 및 보유 차량의 수, 가구의 재산 소득 및 시장 소득을 통제 변수로 활용하 고 있는 바, 연구 역시 개별 가구의 경제 수준 측정을 위하여 이상의 변수 를 활용하고자 한다.
통제 변수
가구
특성 총 가구원 수 가구의 구성원 수 명
가구 경제적
특성
유소득 가구원 수
가구 구성원 중 당해연도에 소득이 발생한 가구원의 수
명
보유 차량 수 가구가 영업용 이외의
목적으로 보유한 차량수 대
재산소득
가구의 이자 및 배당금, 임대료 및 기타 재산소득의 연간합계
log(만원)
가구주 특성
성별 개인의 성별 남성=1,
여성=0
연령 개인의 만 나이 세
교육수준 개인의 교육수준
중졸 이하=1, 중졸=2, 고졸=3, 대재 이상=4
취업형태 (종사상 지위)
주된 일자리의 종사상 지위
상용직=1, 임시직=2, 일용직=3, 자영업=4, 무급가족종사원
=5
(1) 본 연구의 경우 종속변수인 공적 소득이전의 값이 관찰되지 못하고 0에 서 좌측절단(left-censored) 되는 분포를 가지게 된다. 이러한 경우 최소자 승추정(OLS)를 활용하는 전통적인 회귀분석을 실시하면, 범주형과 연속형 속성을 가지고 있는 자료의 특이성을 반영하지 못하고 일치성 있는 모수추 정량(consistent estimator)를 얻을 수 없게 된다(Greene, 2008). 이에 본 연 구는 최우추정법(Maximum Likelihood Estimation)에 근거한 토빗모형 (tobit model)을 활용한다.표본 (
,
)(i=1....N)에서
는 설명변수의 벡터로 완전히 관측되지만, 종속변수인 공적 소득이전
는 항상 관측되지 않는 특성이 있다고 가정하 자. 즉 공적 소득이전이 일어나지 않는 경우
는 0값을 가지며 이에 따라
는 0에서 좌측절단 되는 특징을 갖는다. 이는 앞 장의 이론적 논의에서 살펴본 바와 같이 공적 소득이전은 복지국가가 사회적 위험으로부터 시민을 보호하기 위하여 제공하는 정책수단으로 공적 소득이전의 규모 즉 액수는 복지국가가 시민을 보호하는 수준을 의미하는 일종의 대리변수(proxy variable)로 볼 수 있다.그러나 종속변수인 공적 소득이전액
가 0의 값으로 관측되는 경우 이에 해당하는 개별 가구가 사회적 위험에 처하지 않았거나 처할 확률이 없어 복 지국가가 이들을 전혀 보호하지 않고 있는 것으로 판단하기는 어렵다. 즉 공적 소득이전을 현재 받고 있지 못한 가구라도 사회적 위험에 처해있거나 이를 경험할 확률이 높다. 다만 복지국가가 제도적인 설계상 특정한 수준 이상의 사회적 위험을 경험하고 있는 경우에 공적 소득이전 등을 통해 이들 을 보호하도록 하고 있기 때문에 이 수준 이하의 사회적 위험을 경험하고 있는 가구에 대한 공적 소득이전이 관측되지 않는 것으로 해석 할 수 있으 며 이러한 특성을 고려하여 토빗모형을 활용하고자 한다.이에 따라 잠재변수
에 대하여 공적 소득이전에 대한 회귀식은 다음과 같이 설정될 수 있다.
i f i f
≤
(2) P r
≤ × P r
×
P r
×
(3) 식 (1)에서 잠재적 종속변수
는 0보다 큰 값만 실제로 관찰되고 0보다 작거나 같은 값은 모두 0으로 관찰된다고 하자. 이를 토빗 모형으로 추정하 기 위해서는 최우추정법(MLE)45)을 사용해야 하기 때문에 식 (1)의 오차항 은
∼
으로 가정해야 한다. 식 (1)에서
인 표본만을 가지고 OLS를 추정하는 것과 토빗 모형 추정의 차이는 OLS는 공적 소득이전을 수령한 집단만을 모집단으로 간주하는 것이고, 토빗모형은 공적 소득이전을 받은 집단과 그렇지 않은 집단의 전체 집합을 모집단으로 간주하는 것이다.0에서 좌측 절단된 경우 종속변수의 평균은 다음과 같다.
위 식 (3)에서와 같이 설명변수 x가 종속변수 y에 미치는 한계효과
는 확률에 미치는 한계효과와 절단평균에 미치는 한계 효과 즉 P r
와
에 의존하게 된다(민인식ㆍ최필선, 2012).(2) 최종 분석 모형46)
45) MLE에 의해 추정하게 되면 log-likelihood 값은
ln
log ln
′
ln
′
가 되므로연속형과 이산형 분포의 혼합 형태를 갖게 된다(Greene, 2008).
(4)
log
(5)
∼
∼
(6) 이상의 논의를 바탕으로 연구에서는 최종적으로 확률효과 패널토빗모형 (random effect panel tobit model)을 적용47)하였다. 패널 데이터에서 토빗 모형은 다음과 같은 오차성분 모형을 사용한다.
본 분석을 위하여 활용한 STATA는 확률효과에 대한 추정을 위하여
∼
와
∼
로 가정하고 최우추정량을 계산한다(민인식ㆍ최 필선, 2012). 확률효과를 가정할 경우 패널 개체
에 대한 우도함수
를 먼 저 도출해야 한다. 이를 위해 주어진
에 대하여
개의 시계열 관측치에 대한 결합확률분포를 도출해야 하며, 이와 같이 계산된 패널 개체 우도함수
가 n개가 있게 되므로 이를 모두 더하여 최종적인 로그우도함수가 되며, 식 (5)의 로그우도함수를 최대화하는 모수추정치를 찾게 된다. 이는 다음과 같이 표현된다(민인식ㆍ최필선, 2012).확률효과 패널토빗의 추정을 위하여
∼
를 가정할 때, i번째 패 널의 관측된 데이터로부터 결합 밀도를 갖게 되며, 이상을 바탕으로 정책대 상의 특성 즉 가구의 특성이 공적 소득이전의 규모에 미치는 효과를 추정하 기 위한 식을 다음과 같이 설정한다.47) 이론적으로 패널데이터에 대한 고정효과의 최우추정량은 incidental parameters problem(조건부 계수의 문제)의 영향을 받게 된다는 점을 고려하였다(Neyman & Scott, 1948; Lancaster, 2000; Greene, 2008; 문광민, 2011). 이는 개체 수나 연도 수가 무한 대로 접근하지 않는다면 개별 개체 i에 대한 추정 계수값이 일치성을 보장할 수 없음을
위의 식 (6)에서 첨자
,
는 각각 개별 가구와 연도를 나타내며,
는 종속변수로 개별 가구
가
년도에 국가로부터 이전받는 공 적 소득이전액을 의미한다. 또
,
,
는 각 변수의 회귀계수를 의미하며,
는 본 연구의 주요 독립변수로서 개별 가구의 정책대상으로서 의 특성을 의미한다. 또
은 그 외에 개별 가구의 일반 특성과 경 제적 특성(총가구원수, 유소득가구원수, 보유 차량 수, 가구의 순자산), 가구 주의 특성(성별, 연령, 교육수준, 취업형태)을 포함한다.
는 가구고유 특 성효과로 확률효과로 처리하였으며,
는 순수 오차항을 의미한다.이상의 식에 따라 노인가구의 경우 가구 내에 속한 아동가구원의 수를 통 제하고, 노인가구와 비노인가구를 각각 다시 빈곤층ㆍ중산층ㆍ상위층으로 나누어 상위층인 노인가구(reference)에 비하여 각 그룹의 노인가구가 어떠 한 수준으로 상대적인 이전을 받는지에 대한 분석을 수행한다. 이는 해당 그룹이 노인가구이면서 특정 소득계층에 속한 경우 받게 되는 상대적인 이 전 규모를 의미하며, 아동가구원이나 여타의 공적 소득이전 수급에 영향을 미칠 수 있는 영향요인을 통제함으로써 노인가구이기 때문에 나타나는 순수 한 이전의 규모를 의미한다고 볼 수 있다48).