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정책연구시리즈 2005-08

Korea Development Institute

빈곤실태 분석을 위한 거시통합모형 개발 :

인구 및 가구구조와 교육수준의 변화가

소득불평등도에 미치는 효과 분석

김 용 성

한국개발연구원Korea Development Institute

발 간 사

인구구조의 속한 고령화를 포함한 미래사회의 변화는 우리나라 경

제에 많은 향을 미칠 것이 확실시되고 있다. 이에 따라 가용노동력의

하, 부양인구의 증가에 따른 경제 부담에 처하기 한 성장동력

의 확충이 국가 과제로 요시 되고있다. 그러나 일반 인 성장과 분

배의 계에서 분배의 개선이 없는 경제성장은 빈부 간의 격차를 확

시키고 나아가서 사회통합을 해하게 되어 궁극 으로 성장의 걸림돌

로 작용하게 된다는 사실에 비추어 향후 소득분배에 한 모습은 지속

인 성장의 요한 변수가 된다. 따라서 우리는 성장과 분배가 수 의

양 바퀴와 같이 상호 보완 인 계로 결합되는 경제를 지향해야 한다.본 연구는 앞으로 개될 인구구조의 고령화, 가족구조 교육수

의 변화 등 경제․사회 여건의 변화가 소득분배에 미칠 향을 분석하

다. 이를 하여 미래시 의 상되는 가구주의 연령구조의 고령화, 가구의 핵가족화, 교육수 의 고학력화에 따른 분포를 바탕으로 이에

상응하는 소득불평등도의 각종 지표를 계산하 다. 장기 으로 총소득

의 불평등도를 나타내는 지니계수는 소폭의 증가에 그치는 것으로 나타

났으며 총소득 분포의 하 25% 소득수 비 상 25%의 비율도 소

폭 상승할 것으로 상되었다. 한 근로소득의 불평등이 경상소득의

불평등과 하게 연 되어 있음을 보여주고 있다.비록 자료의 부족으로 인하여 본 연구의 결과는 제한 인 범 에서

해석되어야 할 것으로 보이나, 이러한 시도는 미래의 상되는 인구구

조, 가구구조 교육수 의 변화가 소득분배에 미치는 향을 분석한

첫걸음으로서 의미 있는 작업으로 평가된다. 특히 기존의 소득분배에

한 연구가 상황과 원인의 분석에 치 하고 있는 반면, 본 연구는

미래 소득불평등도의 추이를 살펴 으로써 단기 인 정책 응을 보

다 장기 인 으로 확 해 갈 수 있는 자료로서 가치가 있다고 평가

된다.

성장과 분배가 양자택일 문제가 아닌 어느 하나도 소흘히 할 수 없

는 우리 경제가 풀어야 할 숙제라는 에 비추어 이를 해결하기 한

노력에 본 보고서가 큰 도움이 될 수 있기를 기 한다.

2005년 12월

한국개발연구원 원장

정 택

목 차

발간사

요 약 ·································································································· 1

제1장 서 론 ······················································································ 2

제2장 소득분배 관련 선행연구와 현황 ··········································· 5제1절 소득분배에 관한 선행 연구 ·················································· 5

제2절 소득분배의 현황 ································································· 10

제3장 경제․사회여건의 변화와 소득분배 ···································· 13제1절 인구구조의 고령화 ······························································ 14

제2절 가구구조의 변화 ································································· 17

제3절 교육수준의 변화 ································································· 19

제4장 소득분배효과 분석을 위한 계량모형 ·································· 26제1절 이론적 배경 ········································································ 26

제2절 표본 가중치 조정의 결과 ···················································· 30

제5장 소득분배 추이의 결과 ·························································· 36

제6장 요약 및 결 론 ······································································· 41

참고문헌 ····························································································· 43

표 목 차

<표 2-1> 소득불평등도에 관한 선행연구 정리 ············································ 9<표 2-2> 소득 관련 지표의 추이 ······························································ 11<표 2-3> 소득계층의 변화 추이 ································································ 12<표 3-1> 가구주 연령대별 가구구성비의 변화(2005~2020년) ······················ 15<표 3-2> 연령별 소득의 지니계수 ····························································· 16<표 3-3> 가구유형별 구성비와 평균 가구원 수의 변화(2005∼2020년) ······ 17<표 3-4> 가구원 수별 소득불평등도(지니계수, 총소득) ······························ 18<표 3-5> 연령집단별 교육정도 ·································································· 20<표 3-6> 학력수준별 소득불평등도 요인 분해 ··········································· 20<표 3-7> 시간의 흐름에 따른 연령집단의 구성 변화 ································· 21<표 3-8> 연령별 학력수준의 변화 추이 ···················································· 24<표 4-1> 표본 가중치 조정의 결과: 가구주 연령대별 분포 비교 ··············· 34<표 4-2> 표본 가중치 조정의 결과: 교육수준별 분포 비교 ························ 34<표 4-3> 표본 가중치 조정의 결과: 가구규모별 분포 비교 ························ 35<표 5-1> 총소득 및 경상소득의 소득분배의 추이(2005∼2020년) ················ 38<표 5-2> 경상소득 구성 항목별 소득불평등 기여도 및 비중 ··················· 40<부 표> 가구주 연령별 가구원의 비중 ······················································ 45

그림 목차

[그림 5-1] 소득의 구성 ············································································ 37

요 약

본 연구는 앞으로 개될 경제․사회 여건의 변화에 따른 소득분

배의 향을 분석하 다. 미래시 의 상되는 가구주 연령의 고령화, 가구의 소규모화, 교육수 의 고학력화에 따른 분포를 바탕으로 이에

응하는 소득불평등도를 추정해본 결과 상 분석기간(2005∼2020년) 동안 총소득의 불평등도(지니계수)는 2005년 0.326에서 2020년 0.330의

소폭 증가에 그치는 것으로 나타났다. 한편 경상소득을 근로소득, 사업

부업소득, 기타소득 등의 요소로 나 고 각 요소가 경상소득의 불평

등도에 기여하는 정도를 살펴본 결과 경상소득불평등도는 근로소득에

의해 크게 좌우되는 것으로 나타났으며, 이는 근로소득이 경상소득에서

차지하는 비 이 가장 크다는 에서 당연한 결과로 보인다. 한편 이

소득을 포함하는 기타소득의 경우 경상소득에서 차지하는 비 이 차

높아질 것으로 상되었으나 경상소득의 불평등도에 미치는 향은 상

으로 크지 않은 것으로 나타났다.

제１장

서 론

최근 성장과 분배에 한 심이 고조되고 있다. 소득분배의 개선이

없는 경제성장은 빈부 간의 격차를 확 시키고 나아가서 사회통합

(social cohesion)을 해하게 되며 이는 궁극 으로 지속 인 경제성장에

걸림돌로 작용하게 된다. 한편 경제성장 없는 분배는 소득의 하향 평

화를 유발하고 개인의 경제활동 의욕을 하시켜 국가경쟁력의 하를

래하게 된다. 따라서 수 의 양 바퀴와 같이 성장과 분배가 상호 보완

인 계로 결합될 때 지속 인 경제발 을 담보할 수 있게 된다.과거 1970∼80년 고도성장기를 거쳐 1990년 반까지 경제성장

과 함께 빈곤과 소득분배도 개선되는 양상을 보임에 따라 성장 주의

효율성을 제고하는 방향으로 경제운 의 이 맞추어졌다. 그러나

1990년 말 외환 기를 겪으면서 량의 실업자가 발생하고 산․서

민층이 빈곤층으로 추락하는 상이 발생함에 따라 소득분배 개선을

한 심이 고조되고 이에 한 활발한 연구가 진행되었다. 소득불평등도의 최근 추이를 보면 외환 기 이 에 0.22~0.29의 수

을 보이던 지니계수가 외환 기 직후인 1998~99년에 0.32 수 으로 상

승하 다가 2000년에는 0.30~0.31의 수 으로 하락한 상태이다. 특히

2000년 이후의 소득불평등도 개선은, 외환 기로부터 벗어나면서 실업

률이 하락하는 등 고용상황이 개선되고 사회안 망(기 생활보장제도의

도입 등)이 확충된 결과로 단된다. 그러나 낮아졌던 소득불평등도가

최근 상승하는 모습을 보이고 있다.

제1장 서 론 3

본 연구는 소득분배의 상황과 정책 인 응을 분석한 기존의 연

구와는 달리 장기 추세인 인구구조의 고령화, 가구구조의 변화, 고학

력 사회로의 이행 등 향후 상되는 경제․사회 여건의 변화가 향후 소

득분배에 미칠 향을 분석하 다는 에서 차별성이 있다.소득분배에 있어 소득에 향을 미치는 요한 결정요인으로서 임

구조의 변화, 기술진보, 여성의 경제활동참가 등을 고려하는 것이 바람

직하다. 그러나 이들 결정요인의 변화에 한 정보가 매우 제한 인 상

황에서 미래의 모습을 측하는 것은 매우 힘든 작업이라 여겨진다. 따라서 본 연구에서는 인구구조의 고령화, 가족구조 교육수 의 변화

만을 고려하 으며 그 결과 소득과 련된 많은 여건을 고려하지 않았

다는 비 에서 자유롭지 못하다. 다만 이들 변수가 소득분배의 결정요

인으로서 요하고 한 타 변수에 비하여 측 가능성이 높고 기술

으로 자료를 쉽게 입수․구축할 수 있다는 장 을 고려하여 본 연구에

서는 이들 변수의 상되는 변화를 바탕으로 소득분배의 추이를 살펴보

았다. 추후 많은 변수들에 한 상세한 자료와 정확한 정보가 축 될 경

우 미래의 소득분배 개 방향의 연구는 보다 정교하게 수정․보완되어

야 할 것이다. 본 연구의 결과를 간단히 요약하면 다음과 같다. 미래시 의 상되

는 가구주 연령의 고령화, 가구의 핵가족화, 교육수 의 고학력화에 따

른 분포를 바탕으로 이에 응하는 가상 자료를 구축하여 소득분배의

상황을 측정하는 각종 지표를 계산하 다. 그 결과를 보면 분석 상 기

간(2005∼2020년) 동안 총소득의 불평등도는 2005년 0.326에서 2020년

0.330으로 소폭의 증가에 그치는 것으로 나타났다. 한편 총소득 분포상

의 하 25% 소득수 비 상 25%의 소득수 비율은 2005년 2.163에서 2020년 2.223으로 증가하는 것으로 나타나 소득계층 간 격차가 확

되는 것으로 나타났다. 총소득 경상소득을 근로소득, 사업 부업소득, 기타소득 등의

요소로 나 고 각 요소가 경상소득의 불평등도에 기여하는 정도를 살펴

보았다. 그 결과 경상소득의 불평등도는 근로소득의 불평등도와 매우

하게 연 되어 있다는 결과를 보여주고 있으며, 이는 경상소득에서

차지하는 근로소득의 비 이 높음을 고려할 때 당연한 결과로 보인다.

4 빈곤실태분석을 한 거시통합모형 개발

한편 이 소득을 포함하는 기타소득의 경우 향후 그 비 의 증가에도

불구하고 경상소득의 불평등도에 기여하는 비율은 감소하는 것으로 나

타나 일정 부분 소득분배를 개선하는 방향으로 작용할 수 있음을 시사

하고 있다. 본 연구의 진행을 간략하게 소개하면 다음과 같다. 제2장에서는 소

득분배와 련하여 기존의 국내 연구문헌을 간략하게 소개하고 소득분

배 황을 살펴보았다. 제3장에서는 향후 소득분배에 향을 미칠 것이

확실시되는 경제․사회 여건의 변화로서 인구구조의 고령화, 가구구

조의 변화, 교육수 의 변화에 하여 이들의 변화가 소득분배에 미치

게 될 향에 하여 간략히 서술하 다. 제4장에서는 소득분배의 향후

추이를 시도하기 한 이론 인 배경과 함께 이에 필요한 가상 자료

의 구성에 하여 자세히 다루었다. 제5장에서는 소득분배의 장기 추

이의 결과와 이에 한 해석을 시도하 으며, 제6장에서는 본 연구의 결

론을 기술하 다.

제２장

소득분배 관련 선행연구와 현황

제1절 소득분배에 관한 선행연구

소득분배에 한 경제학 심과 더불어 실증연구가 꾸 히 진행되

어 왔으며, 특히 외환 기 이후 빈곤층의 증가와 사회․경제 양극화의

진행에 따른 소득분배 악화 우려가 제기되면서 많은 연구가 진행되었다. 기존의 연구는 연구자의 심과 분석 상에 따라 다양한 자료와 상이한

분석시기를 설정한 후 소득불평등도의 추이와 원인을 분석하는 데 많은

노력을 기울 다. 본 에서는 다양한 연구결과를 간략히 소개하는 한편

기존의 연구와 본 연구의 차별성에 해서 서술하고자 한다.장기 에서 소득분배를 심층 으로 분석한 연구로서 안국신

(1995)을 들 수 있는데, 그는 1965∼93년의 통계청 ｢도시가계연보｣를 이

용하여 지니계수와 십분 분배율을 추계하 다. 실업자가구와 도시고

소득가구를 별도로 추계하지 않고 소득분배를 분석한 결과, 1980년 에

우리나라 소득분배는 부동산가격의 앙등으로 인하여 악화되었으며, 90년 에 들어와서야 부동산가격이 안정세를 보임에 따라 소득분배가 개

선되었다는 실증분석 결과를 제시하 다. 유경 (1999a)은 노동부의 ｢임 구조기 통계조사보고서｣를 이용하

여 지니계수와 소득분배를 10등분 한 후 상 두 번째 소득계층과 하

첫 번째 소득계층의 배율을 추계하여 한국의 임 불평등도 변화추이를

분석하 다. 그 결과 임 소득불평등도는 1970년 반 이후부터 1992


년까지는 지속 인 감소추이를 보여 왔으며, 1993년 이후에는 약간의

증가추이를 보이고 있는 것으로 나타나고 있다. 그리고 한국의 임 소

득불평등도가 1970년 반 이후 1993년까지 지속 으로 감소하여온

원인을 임 방정식의 추정을 통해 분해한 결과, 임 불평등도 감소의

주된 원인은 노동조합운동에 기인한 제도 측면이 아니라 졸자의 공

확 에 기인한 교육의 투자수익률 감소에 따른 시장 측면이었다는

을 밝혔다. 한 1993년 이후 임 소득불평등도는 차 확 되고 있

으며, 최근 실업의 증과 함께 불평등도의 확 가 더욱 심화되고 있는

것으로 악되었다.성명재(2001)는 1982∼2000년의 통계청 ｢도시가계조사｣ 자료를 사용

하여 우리나라 소득분배 변화 추이를 살펴보았는데, 그 결과 1980년

를 거쳐 1990년 반에 이르기까지의 계층별 소득분배 격차는 축소되

는 경향을 보 으나, 1990년 반부터는 비교 빠르게 소득격차가

확 되는 추세를 보이고 있음을 밝혔다. 이러한 소득분배 격차 확 는

경제 요인 이외에 무직가구, 여성가구주 가구, 노인가구의 비율이 상

승하는 등의 비경제 인 요인도 매우 크게 향을 미치고 있음을 지

하 다. 무직가구, 여성가구주 가구, 노인가구의 비율이 상승함에 따른

소득분배 격차 확 효과는 최소한 26.1%(상호 간의 복요인 제거시

18.3~22.4%)로 추정되었다.이정우․이성림(2001)은 우경제연구소의 ｢한국가구패 조사｣ 자료

를 이용하여 1993∼98년까지의 가구의 소득 지출의 불평등을 측정하

다. 분석의 결과에 따르면 한국의 소득분배는 체로 개선되는 모습

을 보이다가 1997년 경제 기 이후 불평등이 격히 심화된 것으로 나

타났다. 특히 체 소득불평등의 지니계수가 1998년 0.4 정도의 값이 나

온 것은 ｢도시가계연보｣를 이용한 기존의 많은 연구결과가 0.3 내외의

지니계수를 보이고 있는 것과 비교할 때 큰 차이를 보이며, 특히 도시보

다는 농 가구의 소득불평등이 더 크다는 을 지 하 다. 따라서 소

득분배 개선을 하여 지속 경제성장, 일자리 확보, 사회보장정책의

확충이 시 한 과제임을 지 하 다.유경 ․김 일(2002)은 외환 기 이후 소득분포의 황과 소득 변

동 이동성, 빈곤의 문제와 재분배정책의 효과에 하여 분석하 다.

제2장 소득분배 련 선행연구와 황 7

통계청의 ｢도시가계조사｣ 1994∼2001년 자료를 사용하여 소득불평등도

를 살펴본 결과, 소득불평등도가 외환 기를 후하여 확 되었으며, 상 빈곤층도 지속 으로 증가하 음을 보여주었다. 이러한 소득분포

의 양상과 시계열 변화 추이를 분석한 결과 일반 가구의 소득에서 근로

소득이 차지하는 비 이 이며 따라서 근로소득의 불평등도가 곧

가구소득불평등도의 결정요인으로 작용하고 있다는 을 주장하 다. 한 소득분포의 양상과 변화에 있어서 노동시장에서의 성과가 매우

요한 역할을 하고 있다는 을 강조하 다.정진호․황덕순․이병희․최강식(2002)은 통계청의 ｢가구소비실태조

사｣를 이용한 소득불평등도의 국제비교 결과, 우리나라의 소득불평등도

가 다른 국가들에 비하여 속히 심화되고 있다는 사실을 보여주었다. 한편 ｢도시가계조사｣ 1990∼2000년 자료를 사용하여 가구소득불평등도

를 추정한 분석에서 근로자가구의 소득불평등도는 경제 기가 발생한

직후인 1998년에 격하게 높아져 최근까지도 여 히 높은 수 을 유지

하고 있으며, 경제 기 이후의 소득수 의 악화가 특히 소득계층에서

집 으로 발생하고 있다고 주장하 다. 한 1998∼2000년의 ｢도시가

계조사｣ 소득패 자료를 이용하여 근로소득의 이동성(earnings mobility)을 분석한 결과 가구주의 근로소득불평등도가 악화됨을 보여주었다.

강석훈․박찬용(2003)은 우리나라의 소득통계가 불충분하여 가구

의 소득불평등도를 제 로 악하지 못하고 있는 에 착안하여 도시

가구를 상으로 매년 소득분배를 추계할 수 있는 새로운 소득추정

방법을 시도하 다. 기존 연구에서 주로 사용한 소비함수의 경우에는

소득분배상태를 과도하게 악화된 상태로 추정하는 반면 통계 으로 정

합성을 가진 소비함수를 이용하여 소득을 추정한 결과 소득분배 상태를

과도하게 양호한 상태로 추정하는 것으로 나타나, 가구의 소득분배

상태를 추정하기 해서는 소득과 소비 간의 계에 근거한 추정방법에

의존하기보다는 통계청 등의 공신력 있는 기 에서 가구를 포함하는

소득분배 련 통계를 작성하는 작업이 보다 타당한 방법이라고 주장하

다.유항근(2004)은 통계청에서 발표한 도시근로자의 소득을 1979∼2003

년까지의 25년간 자료를 이용하여 소득불평등도를 계산하 다. 그 결과


도시근로자의 10분 소득 유율을 이용하여 계산한 상 지니계수

의 경우 최빈층의 소득 유율 변화에 민감하게 반응한다는 것을 보여주

었다. 반면에, 타일의 엔트로피 지수는 최상층의 소득 유율 변화에 민

감하게 반응하 으며, 지니계수는 간 인 성질을 가지고 있음을 보여

주었다.진권․임병인(2004)은 통계청의 ｢가구소비실태조사｣ 자료 모집

단의 일치성이 높은 1996년과 2000년 자료를 사용하여 우리나라 소득분

배에 해 실증분석을 하 다. 가구원 수에 따른 소득표 화지수의 형

태에 따른 세 소득과 세후소득의 지니계수의 변화를 살펴본 결과, 동

등화지수를 정교하게 사용할수록 소득불균형 수 이 낮게 나타남을 보

여주었다. 그리고 소득분배를 측정할 때 사용하는 자료의 성격과 분석

단 , 소득의 표 화 여부의 요성을 강조하 다. 한 자산보유실태에

한 자료가 뒷받침되어야 소득분배에 한 실증연구가 좀더 실 인

결과를 보여 수 있음을 지 하 다.임병인․ 승훈(2005)은 우리나라 소득불평등도 악화의 고착화 원인

이 고령화에 있다고 보고, 코호트(Cohort) 분석과 연령집단별 지니계수

분해방법을 ｢한국노동패 ｣ 2∼6차연도의 자료에 용하 다. 그 결과

가구주의 평균연령이 증가할수록 소득불평등도가 악화되며, 지니계수

요인분해에서도 연령집단 간 소득분배상태 악화가 체 소득불평등도

의 악화에 크게 기여함을 보여주고 있다. 한 연도별 지니계수를 추정

하 는데 통계청의 ｢도시가계조사｣를 이용하여 계산한 것보다 다소 높

게 나타났으며, 1999년의 지니계수가 1998년에 비하여 개선되는 모습을

보 으나, 2000년 이후 지속 으로 악화되는 등 ｢도시가계조사｣와 다른

추이를 보여주고 있음을 보고하 다.성명재(2005)는 소득의 자연 수를 취한 값의 분포가 정규분포를 따

른다는 경험 사실을 이용하여 미래의 소득분포를 측하기 한 가상

패 을 구성한 후 소득불평등도를 분석하 다. 특히 생애소득에 기 한

빈곤의 실태 악과 빈곤으로의 진입률과 탈출률을 계산하는 등 새로운

분석방법을 제시하 다. 기존의 연구가 과거 자료를 이용하여 소득분배

상태를 측정하는 데 을 둔 반면 이 연구는 보다 미래의 소득분배

상황을 비교 간단한 방법을 통해 망하 다.


<표 2-1> 소득불평등도에 관한 선행연구 정리

선행연구 상기간 자 료 사용지표 결 과

안국신(1995) 1965∼93도시가계

연보

지니계수, 10분 분배율

1980년 소득분배 악화, 1990년 소득분배 개선

유경 (1999a)1970년

반∼1997

임 구조기

본통계조사

보고서

테이

지니계수, p9/p1

1970년 반∼1993년

까지 임 소득불평등도

는 지속 인 감소 추이

성명재(2001) 1982∼2000도시가계

조사

지니계수, 분

수 간 상

소득비

지니계수는 1982∼90년

반까지 하락세, 이

후 상승추세

이정우․이성림

(2001)1993∼98

한국가구

패 조사

지니계수, 10분 별 소득분

배율, 10분

분배율

1997년까지 완만히 개선

되고 있던 소득분배는

경제 기를 맞아 속히

악화

유경 ․김 일

(2002)1994∼2001

도시가계

조사

지니계수, 변

이계수

소득불평등도는 외환

기 후 확

정진호․황덕순

이병희․최강식

(2002)1990∼2000

가구소비실

태조사,도시가계조

사

지니계수, 변

이 계 수 자 승 , 수편차평균,

아트킨슨지수, 분 수배율

소득불평등도는 1998년

에 격하게 높아진 이

후 여 히 높은 수

유항근(2004) 1979∼2003도시근로자

소득

지니계수, 상

지니계

수, 엔트로피

지수

상 지니계수는 최빈

층 소득 유율 변화에

민감하게 반응

진권․임병인

(2004)1996, 2000

가구소비

실태조사지니계수

동등화지수가 정교할수

록 소득불균형 수 이

낮음

임병인․ 승훈

(2005)1998∼2002

한국

노동패

지니계수, 5분

배율

평균연령이 증가할수록

소득분배상태 악화


이상의 기존연구를 보면 소득분배의 장기 추세를 분석한 연구는

상 으로 부진하 음을 알 수 있다. 그 이유는 우선 소득분배에 한

사회 심과 정책 요구에 비추어 볼 때 장기 에서의 연구보

다는 당장의 상황의 분석에 치 할 수밖에 없었던 측면이 있으며, 한 장기 추세 분석에 필요한 자료와 정보의 불충분으로 인하여 미래

시 의 소득분배를 측하는 작업이 매우 어렵다는 때문이라 생각된

다. 를 들어, 경제구조의 변화, 출산, 인구구조의 고령화, 국민연

을 포함한 사회보장제도의 개 등은 소득분배에 지 한 향을 미칠

것이 확실시됨에도 불구하고 이러한 변수들이 미래에 가지게 될 모습에

하여 정확한 정보를 수집한다는 것은 매우 어려운 실정이다. 소득분

배에 있어 이러한 요소들을 충분히 고려하지 못할 경우 그 결과는 불완

할 수밖에 없으며 본 연구의 결과도 이러한 한계에서 자유로울 수 없

다. 비록 소득분배 망이 불완 할 수밖에 없는 실에도 불구하고 미

래에 상되는 상에 한 가능한 자료를 확보하고 이를 바탕으로 소

득분배의 장기 추세를 분석하는 것은 가치 있는 작업이라 여겨진다.1)

제2절 소득분배의 현황

우리나라의 소득분배 황은 통계청이 도시가계조사를 바탕으로 매

년 발표하는 소득분배 련 지표를 통하여 알 수 있다. 소득불평등도를

나타내는 지니계수의 경우 외환 기 이 인 1993～97년 기간 동안에는

0.28～0.29의 안정 인 모습을 보이다가 외환 기 직후인 1998년과 1999년에는 각각 3.16, 3.20까지 상승하 다(표 2-2 참조). 외환 기 이후

량실업에 따른 빈곤층의 증가로 정부는 국민기 생활보장제도 등 사회

안 망의 확충과 빈곤층을 한 각종 지원 책을 실시하 으나 이러한

책에도 불구하고 빈곤층의 비율은 외환 기 이 의 수 에 비하여 여

히 높은 것으로 나타나고 있다(표 2-3 참조).

1) 인구구조 가구구조의 변화에 따른 소득분배의 상을 분석한 연구로서는 Chu and Jiang(2001)이 있다.


연 도 지니계수 5분 배율

1993 0.281 4.351994 0.285 4.421995 0.284 4.421996 0.291 4.631997 0.283 4.491998 0.316 5.411999 0.320 5.492000 0.317 5.322001 0.319 5.362002 0.312 5.182003 0.306 5.222004 0.310 5.41

<표 2-2> 소득 관련 지표의 추이

자료: 통계청, ｢도시가계연보｣, 각년도.

1993∼97년 4.3∼4.5의 안정 인 수 을 보이던 5분 배율(소득 상

20%와 하 20%의 비율)은 외환 기 직후 격히 증가하여 5.5 내외

의 수 을 기록한 후 경제가 회복된 2000년 이후 다시 감소하는 추세를

보 으나 2002년부터 최근까지 다시 꾸 히 증가하는 모습을 보이고 있

다. 이러한 사실은 소득계층별 변화추이를 분석한 <표 2-3>과 연 지어

볼 때 소득계층의 양극화 상이 진행되고 있을 가능성을 시사하고 있

다.<표 2-3>에서 상류층은 외환 기 이 인 1996년 22.8%에서 2004년

22.5%로 나타났으며 이러한 비 은 외환 기 후를 비교하 을 때 큰

변화가 없는 것으로 나타났다. 그러나 빈곤층의 비율은 1996년에는

9.7%에 불과하 으나 외환 기 직후인 1998～99년에 약 12%로 격히

증가하 으며 최근까지 완만히 증가하는 모습을 보이고 있다. 한편

산층은 1996년 67.5%에서 최근 63.9%로 격히 감소하여 소득분배의 양

극화 상이 진행되고 있음을 시사하고 있다.


1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

상류층 21.0 22.1 22.8 21.8 22.9 23.3 22.0 22.7 22.6 22.5 22.5

산

층

체 70.2 69.0 67.5 68.5 65.4 64.7 66.1 65.3 65.1 65.5 63.9

간층 55.0 54.8 53.6 54.8 51.6 50.6 51.7 50.5 50.7 52.6 50.6

하층 15.2 14.1 13.9 13.7 13.8 14.1 14.5 14.7 14.4 12.9 13.3

빈곤층 8.8 8.9 9.7 9.7 11.7 11.9 11.9 12.0 12.4 12.0 13.6

<표 2-3> 소득계층의 변화 추이

(단 : %)

주: 1) 가구소득 값의 150% 이상은 상류층, 50% 미만은 빈곤층, 50～70%는 하

층, 70～150%는 간층으로 분류.2) 각년도 모두 총소득기 이며, 1996과 2000년의 수치는 가구소비실태조사에서,

2003년과 2004년의 수치는 국가계조사에서 작성되었음.3) 국가계조사에 1인 가구가 포함되지 않음에 따라 가구소비실태조사에서도 1인

가구를 제외하고 분석하 음.자료: 유경 (2005)의 <표 9>를 재인용.

제３장

경제․사회 여건의 변화와 소득분배

소득분배 추계를 하는 작업에 있어 요한 사실은 소득 결정에 향

을 주는 요인을 고려하고 이들의 변화에 따른 소득분배의 변화 모습을

짐작하여 보는 것이다. 소득분배의 결정요인 가장 요한 변수 의

하나는 기술변화(technological progress)이다. 1980년 이후 미국을 비롯

한 선진국에서 소득(임 )불평등이 확 되는 상이 목격되었는데, 이에

한 원인을 분석한 많은 연구는 체로 숙련 편향 기술진보(skill biased technological change)가 요한 원인의 하나 다는 사실에 체로

동의하고 있다(Bound and Johnson[1992]). 그러나 일반 으로 기술진보의

방향과 그 결과로 소득분배에 미치는 향에 하여 사 으로 가늠하

기가 불가능한 에 비추어 소득분배의 모습을 추계하는 작업은 이러한

요소를 반 하지 못한 채 소수의 가정하에서 매우 제한 으로 이루어질

수밖에 없으며, 본 연구도 이러한 문제 에서 외가 될 수 없다.본장에서는 인구구조의 고령화, 가구원 수의 변화 그리고 교육수

의 변화가 향후 소득분배에 미치게 될 향에 하여 살펴보았다. 이들

변수를 고려한 이유는 크게 두 가지로 볼 수 있다. 첫째, 실 으로 자

료획득의 용이성을 들 수 있다. 재 통계청은 장래 우리나라의 인구구

조 고령화에 따른 가구유형의 변화에 한 상세한 정보를 제공하고 있

다. 따라서 미래 우리 사회의 모습에 한 공식 인 자료를 바탕으로 소

득분배를 추계하는 작업을 시도하는 것은 일정 부분 의미가 있다고 하

겠다. 둘째, 개인의 소득결정요인을 분석할 경우 독립변수로서 연령(노


동시장 경험의 리변수로서), 교육수 , 가구구조, 직업 산업, 성 등

을 포함하는 것이 일반화되어 있다. 그런데 우리나라의 소득불평등도의

결정요인을 분석한 연구에 따르면, 근속연수나 노동시장에서의 경험, 교육수 등은 통계 으로 유의한 설명력을 가지는 것으로 나타난 반면, 결혼 유무, 직업과 산업, 지역 분포는 상 으로 요하지 않은 것으

로 보고되었다(Fields and Yoo[2000]). 이러한 사실로 미루어 우리 사회

의 연령 가구구조의 변화와 교육수 의 변화를 소득분배와 연 시켜

살펴보는 것은 의미 있는 작업으로 단된다.

제1절 인구구조의 고령화

소득분배를 장기 망하는 데 있어 고려하여야 할 요한 요인 의

하나는 속하게 진행되고 있는 인구구조의 고령화이다. 고령화된 인구의 비 이 높아지는 상은 소득분배의 구조 측면에서

볼 때 두 가지 상반된 향을 미치게 된다. 우선 고령 가구주의 증가는

1차 으로 소득분배를 악화시키는 요인으로 작용할 것으로 상된다. 그러나 이들에 한 공 는 사 이 소득의 증가는 소득분배 개선

에 정 인 향을 미칠 가능성이 있다. 즉, 행 국민연 제도와 같이

연령 근로가구에서 고령의 은퇴가구로의 소득이 은 두 연령계층 간

의 상 인 소득격차를 완화시킴으로써 소득불평등도를 완화하게 된

다. 그러나 일반 으로 연령 근로가구의 소득불평등도에 비하여 고연

령 가구의 소득불평등도가 높은 것으로 알려져 있다. 이는 고령화가 진

행될 경우 소득수 이 상 으로 동질 인 집단( 연령 가구)에 비하

여 이질 인 집단(고연령 가구)이 증가하게 되어 소득분배를 악화시킬

가능성을 시사한다. 따라서 인구구조의 고령화에 따른 소득분배의 방향

은 이론 으로 모호하며 실증분석의 문제로 귀착된다.미래 인구구조의 변화를 살펴보기 하여 통계청의 ｢장래인구추계｣

자료에 나타난 각 가구주 연령별 구성비를 살펴보았다. <표 3-1>에서 보

듯이 인구구조 고령화에 따라 가구주의 연령이 망기간 동안 꾸 히

증가하는 것을 알 수 있다. 가령 가구주 연령이 60세 이상인 가구의 경

제3장 경제․사회 여건의 변화와 소득분배 15

연도20∼24세

25∼

29세30∼

34세35∼

39세40∼

44세45∼

49세50∼

54세55∼

59세60∼

64세65세

이상계

2005 2.2 5.7 11.4 13.0 14.1 13.7 10.2 8.4 6.8 14.4 100.02006 2.1 5.6 11.0 12.9 13.8 13.7 10.7 8.5 6.9 14.8 100.02007 2.0 5.4 10.6 12.7 13.6 13.6 11.2 8.7 7.0 15.2 100.02008 1.9 5.3 10.2 12.5 13.3 13.5 11.7 8.9 7.1 15.6 100.02009 1.8 5.2 9.9 12.3 13.1 13.4 12.2 9.1 7.2 16.1 100.02010 1.7 5.1 9.5 12.1 12.8 13.3 12.7 9.2 7.2 16.5 100.02011 1.7 4.8 9.4 11.8 12.7 13.1 12.6 9.7 7.4 16.9 100.02012 1.7 4.6 9.3 11.5 12.6 12.8 12.5 10.1 7.6 17.2 100.02013 1.7 4.3 9.2 11.2 12.5 12.6 12.5 10.6 7.7 17.6 100.02014 1.8 4.1 9.1 10.8 12.4 12.4 12.4 11.1 7.9 18.0 100.02015 1.8 3.9 9.0 10.5 12.3 12.2 12.3 11.5 8.1 18.4 100.02016 1.8 3.9 8.6 10.5 12.0 12.1 12.1 11.5 8.5 18.9 100.02017 1.7 4.0 8.2 10.5 11.7 12.1 12.0 11.5 8.9 19.5 100.02018 1.7 4.0 7.8 10.4 11.4 12.0 11.8 11.5 9.3 20.0 100.02019 1.6 4.0 7.5 10.4 11.1 11.9 11.6 11.4 9.8 20.5 100.02020 1.6 4.1 7.1 10.3 10.8 11.9 11.5 11.4 10.2 21.1 100.0

<표 3-1> 가구주 연령대별 가구구성비의 변화(2005~2020년)

(단 : %)

자료: 통계청, ｢장래인구추계｣.

우 2005년에는 체 가구의 21.2%에 불과하 으나 2020년에는 31.3%까

지 증가할 것으로 추산되고 있으며, 특히 가구주 연령이 65세 이상인

고령층 가구도 2005년 14.4%에서 2020년 21.1%로 증가할 것으로 망

되었다.가구주의 연령변화가 소득분배에 미치는 향을 살펴보기 하여 통

계청의 ｢도시가계조사｣를 이용하여 각 연령 별 소득의 불평등도(지니

계수)를 구하 다. 연령별 지니계수의 패턴을 보면 45∼49세를 기 으

로 그 이하 연령계층에 비해 고연령계층의 지니계수의 값이 일반 으

로 높음을 알 수 있다. 특히 50세 이상의 경우 연령 의 증가에 따라 지

니계수가 증가하는 뚜렷한 패턴을 보여주고 있다. 가구주 연령의 증가


연도

연령1999 2000 2001 2002 2003 2004

20~24세 0.292 0.268 0.261 0.302 0.254 0.31825~29세 0.297 0.275 0.270 0.267 0.276 0.27230~34세 0.286 0.282 0.271 0.274 0.268 0.27035~39세 0.296 0.310 0.317 0.300 0.290 0.29340~44세 0.319 0.311 0.327 0.299 0.305 0.30545~49세 0.298 0.325 0.312 0.330 0.313 0.32450~54세 0.330 0.317 0.325 0.322 0.325 0.32755~59세 0.343 0.364 0.364 0.337 0.339 0.33360~64세 0.398 0.376 0.401 0.341 0.472 0.399

연도

연령1993 1994 1995 1996 1997 1998

20~24세 0.277 0.272 0.257 0.264 0.256 0.27725~29세 0.277 0.278 0.275 0.284 0.271 0.28130~34세 0.261 0.264 0.268 0.268 0.264 0.28435~39세 0.265 0.269 0.269 0.277 0.271 0.30540~44세 0.278 0.281 0.274 0.275 0.266 0.30245~49세 0.272 0.273 0.279 0.289 0.291 0.29550~54세 0.299 0.301 0.289 0.299 0.279 0.31255~59세 0.317 0.326 0.327 0.306 0.314 0.35260~64세 0.367 0.343 0.350 0.382 0.343 0.405

<표 3-2> 연령별 소득의 지니계수

자료: 통계청, ｢도시가계연보｣ 원자료, 각년도.

<표 3-2> 연령별 소득의 지니계수(계속)

자료: 통계청, ｢도시가계연보｣ 원자료, 각년도.

와 함께 소득표 편차도 증가하는 것을 알 수 있다. 이러한 사실은 인구

구조의 변화에 따라 고령층의 인구비 이 높아질 경우 상 으로 소득

불평등도가 높은 계층의 비 이 증가하게 되어 향후 소득분배에 부정

으로 작용할 가능성을 시사하고 있다.


연도

부부 부부+자녀 무배우자 기타가구

구성비평균가

구원수구성비

평균가

구원수구성비

평균가

구원수구성비

평균가

구원수

2005 16.7 2.00 56.7 3.78 9.5 2.55 17.1 4.032006 17.1 2.00 56.5 3.77 9.6 2.54 16.8 4.012007 17.5 2.00 56.3 3.77 9.6 2.53 16.5 3.992008 18.0 2.00 56.1 3.77 9.7 2.53 16.2 3.962009 18.4 2.00 55.9 3.76 9.7 2.52 15.9 3.942010 18.9 2.00 55.7 3.76 9.8 2.51 15.6 3.922011 19.3 2.00 55.5 3.75 9.8 2.51 15.3 3.902012 19.8 2.00 55.3 3.75 9.8 2.50 15.1 3.882013 20.3 2.00 55.1 3.75 9.8 2.49 14.8 3.862014 20.7 2.00 54.9 3.74 9.9 2.49 14.5 3.842015 21.2 2.00 54.6 3.74 9.9 2.48 14.3 3.822016 21.8 2.00 54.3 3.74 9.9 2.48 14.1 3.792017 22.3 2.00 53.9 3.74 9.9 2.47 13.9 3.772018 22.9 2.00 53.6 3.73 9.9 2.47 13.6 3.752019 23.5 2.00 53.2 3.73 9.9 2.47 13.4 3.732020 24.0 2.00 52.9 3.73 9.9 2.46 13.2 3.71

제2절 가구구조의 변화

가구주 연령의 증가와 함께 가구규모의 변화도 상되며, 이는 소득

분배에 일정한 향을 미칠 것으로 보인다. 통계청의 ｢가구추계｣에 나

타난 가구형태별 추이를 살펴보면 부부 2인으로 이루어진 가구의 경우

2005년 체 가구 구성비가 16.7%에 불과하나 2020년에는 24%까지

증가할 것으로 망되었다. 한 편모 는 편부와 자녀로 이루어진 무

배우자 가구의 경우도 2005년 9.5%에서 2020년 9.9%의 완만한 증가세

를 가지는 것을 알 수 있다(표 3-3 참조).

<표 3-3> 가구유형별 구성비와 평균 가구원 수의 변화(2005∼2020년)

주: 1인 가구 제외, 무배우자 가구는 편모 는 편부와 자녀로 구성된 가구이며, 기타

가구는 3세 이상 비 연가구를 포함하 음.자료: 통계청, ｢장래가구추계｣.


가구원 수 2000 2001 2002 2003 2004

2인 0.345 0.337 0.336 0.346 0.348

3인 0.306 0.326 0.323 0.311 0.312

4인 0.310 0.306 0.288 0.293 0.291

5인 0.286 0.279 0.282 0.277 0.280

6인 이상 0.281 0.309 0.263 0.281 0.292

<표 3-4> 가구원 수별 소득불평등도(지니계수, 총소득)

주: 2003년과 2004년의 경우 시계열상 비교를 하여 ｢ 국가계조사｣에서 도시임 근

로자로 국한하 음.자료: 통계청, ｢도시가계조사｣.

한편 부부와 자녀로 구성된 가구의 경우 2005년 56.7%에서 그 비

이 꾸 히 감소하여 2020년에는 52.9%에 이를 것으로 상되며, 3세

이상 가구 등을 포함하는 기타가구도 2005년 17.1%에서 2020년에는

13.2%로 비 이 감소하는 것으로 나타났다. 한 평균 가구원 수는 모

든 가구유형에서 지속 으로 감소하는 모습을 보임으로써 가구가 소규

모화될 것임을 알 수 있다. 가구규모가 작아짐으로써 가구의 소득분배에 미치는 향을 살펴보

기 하여 2000~2004년 통계청 ｢도시가계조사｣를 이용하여 각 가구규모

별 소득불평등도(지니계수)를 측정하 다. <표 3-4>의 결과를 보면 각

연도 모두 2인가구의 지니계수가 가장 높은 것으로 나타났으며 체로

가구원 수의 증가에 따라 지니계수가 감소하는 것으로 나타났다. 이러

한 사실로 미루어 볼 때 가구규모의 감소는 다른 조건이 일정할 때 가

구소득으로 측정된 소득분배에 부정 향을 미칠 가능성을 시사하고

있다.이상의 자료에서 나타난 인구 가구구조 변화의 특징은 고령 가구

주 가구의 증가와 부부 자녀 심의 핵가족화에 따른 가구규모의 핵

가족화로 요약될 수 있으며, 다른 조건이 일정할 경우 이러한 추세는 소

득분배를 악화시키는 방향으로 작용할 가능성이 있다.


제3절 교육수준의 변화

소득분포에 향을 미치는 요한 요인의 하나는 교육수 이다. 교

육을 통한 인 자본의 형성은 소득수 을 결정짓는 가장 요한 변수

의 하나이며, 생애소득의 경로도 교육수 별로 상이한 양상을 보이는

것으로 많은 연구결과에서 밝 졌다. 를 들어, Fields and Yoo(2000)에

따르면 우리나라의 경우 소득불평등도를 설명하는 데 있어 가장 요한

요인 의 하나는 교육수 이며, 자연 수로 측정된 소득불평등(log- variance)의 변화에 하여 약 33%가 교육수 의 변화에 의해 기인한다

는 사실을 주장하 다. 따라서 교육수 분포를 살펴보는 것은 향후 소

득분포 상태를 악하는 데 있어 필수 이다. <표 3-5>는 2004년 ｢경제활동인구조사｣에 나타난 각 연령집단별 교

육수 의 분포를 보여주고 있다. 우선 <표 3-5>에서 고령층에서는 학

력계층의 비 이 높은 반면 연령층의 경우 고학력계층의 비 이 높은

것을 알 수 있다. 가령, 30～34세의 학력분포를 보면, 고졸학력 미만이

3.39%이며 졸 이상의 고학력 계층이 46.23%인 반면 55～59세 연령층

은 고졸학력 미만이 60.78%, 졸 이상 계층은 10.73%에 불과해 연령

별 뚜렷한 학력 분포 차이를 보이고 있다. 이러한 횡단면 상으로부

터 장기 으로 미래세 는 재보다 고학력 심으로 변화할 것임을 짐

작할 수 있다.소득분배와 교육수 의 계를 직 으로 살펴보기 하여 1988～

92년과 1993～97년의 ｢도시가계연보｣를 이용하여 가구주 교육수 에

따라 가구소득을 항상소득(permanent income)과 일시 소득(transitory income) 부분으로 나 고 각각 소득구성요소에 한 표 편차를 구하

다.2)

2) 패 자료를 이용한 항상소득과 일시 소득의 계산은 Gottschalk and Moffitt(1994)에

따라 구하 으며, 구체 으로 보면 가구 i의 항상소득( )와 일시 소득( )은 다음

과 같이 구하 다. , , 여기서 는 가구 i의 t기의 소득을 의

미한다.


교육정도 고졸 미만 고 졸 졸 이상

20～24세 3.22 70.80 25.99

25～29세 2.47 45.07 52.47

30～34세 3.39 50.38 46.23

35～39세 8.12 53.56 38.33

40～44세 20.02 51.28 28.70

45～49세 36.93 44.45 18.62

50～54세 51.07 35.38 13.36

55～59세 60.78 28.50 10.73

60～64세 72.52 19.04 8.44

65세 이상 83.77 10.61 5.62

1988～92 1993～97

항상소득의

표 편차

일시소득의

표 편차

항상소득의

표 편차

일시소득의

표 편차

체 0.160 0.032 0.116 0.024

고졸 미만 0.104 0.046 0.093 0.038

고 졸 0.108 0.029 0.088 0.021

학 이상 0.084 0.016 0.068 0.014

<표 3-5> 연령집단별 교육정도

(단 : %)

자료: 통계청, ｢2004 경제활동인구조사｣.

<표 3-6> 학력수준별 소득불평등도 요인 분해

<표 3-6>의 결과를 보면 교육수 이 낮은 계층일수록 소득편차가 크

게 나타나 불평등도가 높음을 알 수 있으며 체 소득의 편차에서 차지

하는 항상소득의 편차가 가지는 비 이 낮다는 사실은 학력층의 경우

소득의 변동성(income volatility)이 부분 일시 소득의 변동에 의하여

유발되는 것임을 알 수 있다.


연 도 연령집단 Ⅰ 연령집단 Ⅱ

2004 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34

2005 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35

2006 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

2007 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37

2008 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38

2009 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39

2010 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

2011 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41

<표 3-7> 시간의 흐름에 따른 연령집단의 구성 변화

따라서 교육수 이 고학력화될 경우 소득편차가 낮은 집단이 증가

하게 되어 소득분배에 정 인 향을 미칠 가능성을 시사하고 있다. 그러나 인구구조의 고령화가 진행되는 과정에서는 연령층과 고령층

의 뚜렷한 학력수 의 차이로 인하여 높은 교육수 의 연령층 세 와

낮은 교육수 의 고령층 세 간의 소득격차를 확 시킬 가능성도 배제

할 수 없다.연령 별 교육수 을 측하는 데 있어 한 가지 주의하여야 할 은

장래의 한 시 에서의 연령집단이 재 시 에서 볼 때 서로 다른 연령

집단으로 구성될 수 있다는 것이다. <표 3-7>은 이를 구체 으로 보여

주고 있다. 가령 2004년 25～29세에 속한 남성 연령집단을 I이라 하고

30～34세에 속한 남성 연령집단을 Ⅱ라 하자. <표 3-7>의 각 열에 나타

난 숫자는 두 집단에 속한 사람들의 시간의 흐름에 따른 연령의 증가를

보여주고 있다.가령 2007년 30～34세 연령 의 교육수 분포를 구한다고 하자. 이

경우 2007년 30～34세의 인구는 2004년 연령집단 Ⅰ의 27～29세 던 사

람과 2004년 연령집단 Ⅱ의 30～31세 던 사람으로 구성되어 있음을 알

수 있다. 이러한 사실이 의미하는 바는 만약 기 연도 2004년 30～34세

인 연령집단 Ⅱ의 교육수 분포를 바탕으로 2007년의 30～34세 연령


의 교육수 의 분포를 구할 경우 표본구성(sample composition)이 달라지

는 문제 을 고려하지 못하는 결과를 래하게 된다. 장기 망에 있어 연령 별 표본구성이 달라지는 을 시정하기 하

여 다음과 같은 방법을 고려하 다. 논의 개상 편의를 하여 t년도

의 j연령 에 속한 인구 교육수 s에 속한 비율을 라 하고 는

연령집단 i가 t년도에 j연령 에 이르러 가지게 되는 교육수 s의 비율

이며, 는 연령집단 i가 t년도에 j연령 에서 차지하는 비 이라 하면, 는 아래와 같이 각 기 연도 연령집단의 측치를 가 평균한 값으

로 표 될 수 있다.

(3-1)

본 연구에서는 장래인구추계 망에서 나타난 연령별 구성비를 바탕

으로 가 치를 사용하 다. 구체 으로 2007년 30∼34세 연령층의 상되는 교육수 의 분포를

구한다고 하자. 2007년에 30∼34세가 되는 인구는 2004년 25∼29세 연

령층 당시 27∼29세 던 사람과, 2004년 당시 30~34세 연령층 30∼31세 던 사람으로 구성되어 있음을 알 수 있다(표 3-7 참조). 우선

2004년 25∼29세의 교육수 별 분포를 보면 고졸 미만 학력자가 2.47%, 고졸이 45.07% 그리고 졸 이상은 52.47%이다. 한 2004년 30~34세의

교육수 별 분포는 고졸 미만 학력자가 3.39%, 고졸이 50.38%, 졸 이

상은 46.23%이다. 한편, 2007년 장래인구추계를 보면 30∼34세 인구는

총 4,067,080명이며 이 30∼32세의 인구는 2,331,705명으로 30∼34세

연령층에서 차지하는 비 이 57.33%(=2,331,705/4,067,080×100)이며 나머

지 33∼34세의 비 은 42.67%임을 알 수 있다. 따라서 2007년 30∼34세

교육수 별 분포는 식 (3-1)에 따라 아래와 같이 계산하 다.

고졸 미만: ∼ × × 고졸: ∼ × ×

학 이상: ∼ × ×

연령별 교육수 의 망에 있어 어려운 의 하나는 각 연도의 20∼


24세의 학력분포가 어떤 모습을 가지게 되는가에 한 것이다. 가령

2010년 20∼24세 연령층의 경우 2005년 15∼20세에 해당하며 재 이들

의 학력을 최종학력으로 간주할 경우 심각한 오류가 발생한다. 따라서

본 연구에서는 미래시 의 20∼24세 연령층의 학력분포는 2004년의 학

력 분포를 따르는 것으로 가정하 다. 한편 앞서 제시한 방법에 따라 20∼24세의 학력분포를 바탕으로 시

간의 흐름에 따라 학력분포를 추 할 경우 학력이 평가되는 상이

발생한다. 2004년 20∼24세의 경우 학 이상 학력 소지자는 26.0%에

불과하며 앞서의 방법을 따를 경우 이들이 30∼34세가 되는 2014년의

학 이상 학력 소지자도 26.0%에 불과하다는 망에 도달하게 된다. 이는 자료에 나타난 20∼24세의 교육수 을 최종학력으로 간주하기에

충분한 연령에 도달하지 못함으로써 발생하는 상이다.3) 이러한 단

을 보완하기 하여 학력 하 상이 나타나는 경우 2004년 25∼29세의 학력분포를 최종학력으로 간주하여 망하 다.

<표 3-8>은 이상과 같이 구한 2005∼2020년 기간 동안의 연령별 교

육수 의 분포를 보여주고 있다. <표 3-7>에서 보듯이 시간의 경과에 따

라 각 연령층의 교육수 구성이 고학력 주로 옮겨가게 됨을 알 수

있다. 를 들어, 2004년 재 40∼44세 연령층 287.7%에 불과한

학이상의 학력소지가가 2020년의 경우 그 비율이 52.5%까지 증가하게

되는 것을 알 수 있다. 다만 이러한 고학력화의 상에도 불구하고 체

인 학력수 의 향상은 격히 일어나지 않을 가능성도 존재한다. 그

이유는 2005년 재 45세 이상이 60세 이상이 되는 2020년에 이들 연령

층이 체 인구에서 차지하는 비 이 약 1/3이 되며 이들의 학력수 이

2005년 45세 미만에 비하여 낮기 때문이다.

3) 2004년 25∼29세의 경우 학 이상 학력 소지자가 52.5%로서 20∼24세의 26.0%를

크게 상회하고 있다.


20∼24세 25∼29세 30∼34세 35∼39세 40∼44세

고

졸

미

만

고

졸

학

이

상

고

졸

미

만

고

졸

학

이

상

고

졸

미

만

고

졸

학

이

상

고

졸

미

만

고

졸

학

이

상

고

졸

미

만

고

졸

학

이

상

2004 3.2 70.8 26.0 2.5 45.1 52.5 3.4 50.4 46.2 8.1 53.6 38.3 20.0 51.3 28.7

2005 3.2 70.8 26.0 2.5 45.1 52.5 3.2 49.4 47.4 7.1 52.9 40.0 17.7 51.7 30.6

2006 3.2 70.8 26.0 2.5 45.1 41.3 3.0 48.4 48.6 6.2 52.2 41.6 15.4 52.2 32.5

2007 3.2 70.8 26.0 2.5 45.1 52.5 2.9 47.3 49.8 5.2 51.6 43.2 13.0 52.6 34.4

2008 3.2 70.8 26.0 2.5 45.1 52.5 2.7 46.2 51.1 4.3 51.0 44.7 10.5 53.1 36.4

2009 3.2 70.8 26.0 2.5 45.1 52.5 2.5 45.1 52.5 3.4 50.4 46.2 8.1 53.6 38.3

2010 3.2 70.8 26.0 2.5 45.1 52.5 2.5 45.1 52.5 3.2 49.4 47.4 7.1 52.9 40.0

2011 3.2 70.8 26.0 2.5 45.1 52.5 2.5 45.1 52.5 3.0 48.4 48.6 6.2 52.2 41.6

2012 3.2 70.8 26.0 2.5 45.1 52.5 2.5 45.1 52.5 2.9 47.3 49.8 5.2 51.6 43.2

2013 3.2 70.8 26.0 2.5 45.1 52.5 2.5 45.1 52.5 2.7 46.2 51.1 4.3 51.0 44.7

2014 3.2 70.8 26.0 2.5 45.1 52.5 2.5 45.1 52.5 2.5 45.1 52.5 3.4 50.4 46.2

2015 3.2 70.8 26.0 2.5 45.1 52.5 2.5 45.1 52.5 2.5 45.1 52.5 3.2 49.4 47.4

2016 3.2 70.8 26.0 2.5 45.1 52.5 2.5 45.1 52.5 2.5 45.1 52.5 3.0 48.4 48.6

2017 3.2 70.8 26.0 2.5 45.1 52.5 2.5 45.1 52.5 2.5 45.1 52.5 2.9 47.3 49.8

2018 3.2 70.8 26.0 2.5 45.1 52.5 2.5 45.1 52.5 2.5 45.1 52.5 2.7 46.2 51.1

2019 3.2 70.8 26.0 2.5 45.1 52.5 2.5 45.1 52.5 2.5 45.1 52.5 2.5 45.1 52.5

2020 3.2 70.8 26.0 2.5 45.1 52.5 2.5 45.1 52.5 2.5 45.1 52.5 2.5 45.1 52.5

<표 3-8> 연령별 학력수준의 변화 추이

(단 : %)


45∼49세 50∼54세 55∼59세 60∼64세 65세 이상

고

졸

미

만

고

졸

학

이

상

고

졸

미

만

고

졸

학

이

상

고

졸

미

만

고

졸

학

이

상

고

졸

미

만

고

졸

학

이

상

고

졸

미

만

고

졸

학

이

상

2004 36.9 44.5 18.6 51.1 35.6 13.4 60.8 28.5 10.7 72.5 19.0 8.4 83.8 10.6 5.6

2005 33.3 45.9 20.8 47.7 37.7 14.6 58.8 30.0 11.3 70.2 20.9 8.9 72.5 19.0 8.4

2006 29.8 47.3 22.8 44.6 39.6 15.7 56.9 31.3 11.8 67.8 22.8 9.4 72.5 19.0 8.4

2007 26.6 48.6 24.8 41.9 41.4 16.8 54.9 32.8 12.3 65.2 24.9 9.9 72.5 19.0 8.4

2008 23.4 49.9 26.7 39.3 42.9 17.7 52.9 34.2 12.9 62.9 26.8 10.3 72.5 19.0 8.4

2009 20.0 51.3 28.7 36.9 44.5 18.6 51.1 35.6 13.4 60.8 28.5 10.7 72.5 19.0 8.4

2010 17.7 51.7 30.6 33.3 45.9 20.8 47.6 37.7 14.6 58.7 30.0 11.3 60.8 28.5 10.7

2011 15.4 52.2 32.5 29.8 47.3 22.8 44.6 39.6 15.8 56.9 31.4 11.8 60.8 28.5 10.7

2012 13.0 52.6 34.4 26.6 48.6 24.8 41.8 41.4 16.8 54.8 32.8 12.3 60.8 28.5 10.7

2013 10.5 53.1 36.4 23.4 49.9 26.7 39.3 43.0 17.7 52.9 34.2 12.9 60.8 28.5 10.7

2014 8.1 53.6 38.3 20.0 51.3 28.7 36.9 44.5 18.6 51.1 35.6 13.4 60.8 28.5 10.7

2015 7.1 52.9 40.0 17.7 51.7 30.6 33.2 45.9 20.8 47.6 37.7 14.6 51.1 35.6 13.4

2016 6.2 52.2 41.6 15.4 52.2 32.5 29.8 47.3 22.9 44.6 39.6 15.8 51.1 35.6 13.4

2017 5.2 51.6 43.2 13.0 52.6 34.4 26.6 48.6 24.8 41.8 41.4 16.8 51.1 35.6 13.4

2018 4.3 51.0 44.7 10.5 53.1 36.4 23.3 49.9 26.7 39.3 43.0 17.7 51.1 35.6 13.4

2019 3.4 50.4 46.2 8.1 53.6 38.3 20.0 51.3 28.7 36.9 44.5 18.6 51.1 35.6 13.4

2020 3.2 49.4 47.4 7.1 52.9 40.0 17.7 51.7 30.6 33.2 45.9 20.8 36.9 44.5 18.6

<표 3-8> 연령별 학력수준의 변화 추이(계속)

(단 : %)

제４장

소득분배효과 분석을 위한 계량모형

제1절 이론적 배경

본 에서는 소득분배의 장기 망을 한 이론 모형을 제시한다. 소득분배의 상황을 나타내기 한 다수의 지표들이 존재한다. 우선 소

득분포를 측정하는 표 인 지표로서 지니계수(Gini Coefficient: G)는

소득분포상의 간계층의 분배상태를 충실히 반 하는 측면과 함께 가

장 보편 으로 사용되고 있어 서로 다른 시 이나 국가 간 소득분배 상

태를 비교하는 데 매우 용이하다는 장 이 있다.그러나 소득이 여러 요소의 합으로 구성되어 있어 각 개별 요소가

체 소득불평등도에 미치는 향을 분석하고자 하는 경우나 집단 간

소득불평등도가 체 소득불평등도에 미치는 향을 분석하고자 하는

경우 지니계수는 각 요소에 따른 분해가 용이하지 않다는 단 이 있다

(Shorrock[1982a, 1982b]). 한편 지니계수와 함께 소득분포를 측정하는 표 인 지표로서 변이

계수(Coefficient of Variation: CV)가 있다. 변이계수는 지니계수만큼 보편

으로 리 사용되지는 않으나 지니계수와는 달리 소득의 구성요소에

따라서 체 불평등도에 이바지하는 기여도를 비교 쉽게 분해할 수

있다는 장 이 있다.이에 따라 본 연구에서는 체 인 소득불평등도의 망에 있어 지

니계수와 변이계수를 함께 제시함으로써 소득분배의 반 인 모습을

제4장 소득분배효과 분석을 한 계량모형 27

보이고 각 근로소득, 사업 부업소득, 기타소득 등 구성요소가 체

소득불평등도에 기여하는 향을 분석하 다. 지니계수(G)와 변이계수(CV)는 아래와 같이 표 된다(Bartholomew

[1996]).

(4-1)

(4-2)

여기서 y는 소득을, F(y)와 f(y)는 각각 소득의 분포함수

(cumulative density function)와 확률 도함수(probability density function)이며 μ(y)와 σ(y)는 소득의 평균과 표 편차를 나타낸다.

소득이 다수의 구성요소 (i=1,2,...k)의 합으로 이루어질 경우 총소득

은 가 성립한다. 한편 개별 소득 와 의 상 계수(correlation)를 라 하면 소득의 개별 요소 가 소득불평등도 CV에 기여하는 비율

( )는 다음과 같이 표 된다(Shorrock[1982], Jenkins and Kerm[1995], Podder and Mukhopadhaya[2001]).

× (4-3)

소득분배의 장기 망에 있어 식 (4-1)∼(4-3)을 계산하기 해서는 미

래시 의 F(y), f(y), μ(y), σ(y), μ( ), σ( ), 를 알아야 한다. 그러나

재시 (t)에서 미래시 (s)의 이들의 값을 사 으로 인지하는 것은 불

가능하며 우회 인 방법을 통하여 미래의 소득분포를 짐작할 수 있을

뿐이다.미래의 소득분포를 악하는 데 있어 한 가지 방법은 소득분포에

하여 특정한 형태를 가정하고( 를 들어, 정규분포 등) 소득의 추정을

통하여 소득분포의 특징을 결정짓는 평균 분산 등 다양한 률

(moments)을 계산하여 입하는 방법이 있다.4) 이러한 방법은 복잡한

4) 이러한 방법에 따라 성명재(2005)는 로그소득함수가 정규분포를 따른다는 사실에

기 하여 평균과 표 편차를 구하여 소득분배의 망을 시도하고 있다.


미래소득의 분포를 몇 개의 계수(parameters)로 추정함으로써 단순화시

킬 수 있다는 장 이 있으나 불확실한 미래의 소득분포를 특정 분포함

수의 형태로 미리 가정하는 데 따른 문제 이 있다. 한 계량 소득결

정모형(earnings equation)을 사용하여 평균과 분산 등 소득분포의 률을

구하는 데 있어서 소득결정요인 일부가 생략(omitted variable)되거나

부정확하게 측정될(measurement error) 경우 추정에 있어 편의가 발생하

며 이는 결국 부 한 평균과 분산을 사용하게 되는 문제 을 야기하

게 된다.5)

안으로서 본 연구에서 소개하는 표본 가 치 조정(sample reweighting)을 통한 미래의 소득분포를 추정하는 방법을 고려하 다. 이 방법은

불확실한 미래 소득분포에 하여 특정 분포함수를 가정할 필요가 없다

는 측면과 함께 기존의 자료를 보다 충실히 반 할 수 있다는 장 이

있다. 반면 소득분포에 있어 계수를 통한 특정한 구조를 부과하지 않음

으로써 분석이 용이하지 못하다는 단 이 있다. 따라서 본 연구의 방법

과 기존의 모수 인 방법은 서로의 장단 으로 인하여 자 는 후자

가 다른 방법에 비해 으로 우수하다고 할 수 없으며 오히려 양자

는 상호 보완 인 성격을 가지는 것으로 이해되어야 한다.표본 가 치 조정을 통한 소득분포를 추계하는 방법을 설명하기

해 우선 t기의 소득의 분포함수(cumulative density function)를 F(y|t)로 표시하고, 변수 x는 소득(y)에 향을 미치는 요인으로서 y와 x는 결

합확률 도함수(joint probability density function) f(y,x|t)를 따른다고 하자. 그러면 재 시 t의 소득분포 F(y|t)는 아래와 같이 표 된다(DiNardo, Fortin, and Lemieux[1996]).

(4-4)

등식의 맨 마지막 항은 y와 x의 결합확률분포를 x에 한 y의 조건부

도함수(f(y|x))와 x의 주변 도함수(h(x|t)의 곱으로 표시한 것이다. 비슷

5) 일반 으로 알려진 소득결정식(earnings equation) 추정에 있어 생략변수에 따른 오류

로서는 능력의 편의(ability bias)가 있으며, 부정확하게 측정되는 변수로서는 노동시

장의 경험(labor market experience) 등이 있다.


한 방법으로 미래시 s의 소득분포는

(4-5)

로 표시된다. 식 (4-4)와 식 (4-5)를 비교할 때 소득과 련된 변수( 를

들어, 연령별 인구구조, 가구규모, 학력수 등) x의 재 시 (t)에서의

분포 h(x|t)와 미래시 (s)의 분포 h(x|s)는 서로 상이함을 알 수 있으며

결과 으로 두 시 간 x 분포의 차이에 의해 재와 미래의 소득분포

가 서로 다르게 결정됨을 알 수 있다.미래시 의 소득분포를 악하기 해서는 재시 의 소득분포

F(y|t)로부터 미래시 의 소득분포 F(y|s)를 도출해내는 과정이 필요하다. 이를 하여 식 (4-5)를 식 (4-4)를 포함하는 아래의 식으로 변경할 수 있

다.

(4-6)

여기서 는 가 치 함수(reweighting function)이며 t와

s에 따라 변화하는 값을 가진다.식 (4-6)은 미래의 소득분포가 재의 소득분포와 어떻게 련되어

있는지를 보여주고 있다. 즉, 식 (4-6)과 식 (4-4)를 비교하여 보면 미래

의 가상 (counterfactual) 소득분포는 실제(actual) 소득분포에 가 곱해진

형태임을 알 수 있으며 가 치 함수 는 Bayes 정리에 의해 다음과 같

이 나타내어진다.

(4-7)

식 (4-7)로 표 된 가 치 함수의 의미는 간단하다. p(s|x)와 p(t|x)는

조건부확률(conditional probability)로서 x의 특성이 가진 측치

(observation)가 있을 경우 이러한 측치가 s기 는 t기의 표본에 속할

확률을 말하며, p(s)와 p(t)는 무조건부 확률(unconditional probability)로서


어떤 측치가 s기와 t기의 표본에서 추출되었을 확률이다.6)

만약 두 시 t와 s의 x 분포가 동일하다고 한다면 , 가 성립하고, 따라서 는 1이 되어 미래의 가상 소득분포

는 실제 소득분포와 같게 된다. 그러나 두 시 간 x의 분포가 다를 경

우, 가 치는 ≠1이 되어 표본 t의 개별 측치는 실제보다 높거나

는 낮은 가 치를 부여받게 된다. 를 들어, 특정한 x의 값이 s기의 표

본에 비하여 t기에 상 으로 편 되게 나타난다고 하자. 이 경우 식

(4-7)이 의미하는 바는, 이러한 특성을 가진 t기의 표본 측치는 낮은

가 치를 부여받게 되어 사후 으로 두 기간의 표본에 있어 x 분포가

유사하게 나타나게 하는 결과를 가져오게 된다는 것이다.구체 으로 가 치 함수를 구하기 해서는 를 구할 필요가 있

다.7) 이를 추정하는 데 있어서는 x에 따라 각 집단으로 표본을 나 고

해당 집단에 속한 측치의 비 을 바탕으로 구하는 방법과 로빗

(probit)과 같이 이산선택모형을 이용하여 추정하는 방법이 있다. 두 경

우 모두 체로 유사한 결과를 가져오는 것으로 알려져 있으며, 본 연구

에서는 로빗 모형을 이용하여 각 연도별로 개별 측치에 한 가

치 함수를 계산하 다. 그 과정을 구체 으로 설명하면 다음과 같다. 우선 미래의 x 변수들의 결합확률분포를 반 하는 자료(s)를 구축하고, 이를 시 의 자료(t)에 연결(pooling)한 후 만약 측치가 표본 t에 속할

경우 변수 로, 만약 측치가 표본 s에 속할 경우 로 설정

하고 를 x에 한 로빗 모형으로 추정하 다.

(4-8)

제2절 표본 가중치 조정의 결과

미래소득 분포의 모습을 보기 해서는 향후 인구구조, 가구규모, 고

6) 가령 t기의 표본수를 T, s기의 표본수를 S라 하면 두 표본을 합칠 경우 체 표본 수

는 T+S가 되며, 이때 p(t)=T/(T+S)이며 p(s)=S/(T+S)가 된다. 7) 로 구해질 수 있다.


학력화 등 소득결정요인의 변화를 고려하여야 한다. 그러나 재의 자

료는 이러한 변화를 제 로 반 하지 못한다는 한계가 있다. 따라서

의 식 (4-6)과 같이 재 자료를 가 치 함수를 용하여 미래의 분포

와 일치시키는 표본 매칭 작업이 필요하다. 본 에서는 표본 가 치 조

정에 사용된 자료에 한 설명과 함께 가 치 조정의 과정과 결과를 간

략하게 서술한다.미래의 가구소득에 향을 주는 요소(x)로서 연령구조, 가구규모, 교

육수 의 변화를 고려하 다. 첫째, 미래의 인구구조의 고령화의 진행에

따른 연령 별 인구집단은 통계청이 발표하는 ｢장래인구추계｣ 20세

이상을 상으로 5세 단 의 연령 별 구간을 사용하 다. 둘째, 가구규모의 경우 통계청이 발표하는 ｢장래가구추계｣를 기 로

가구원 수에 따라 2인에서 6인 이상 가구규모로 재구성하 다.8) 통계청

의 경우 1인 가구에 한 자료를 제공하고 있으나 후술하는 표본 매칭

의 상이 되는 ｢ 국가계조사｣의 경우 1인 가구를 제외하고 있어 부득

이 이를 포함시키지 않았다. 1인 가구의 경우 ｢장래가구추계｣에 따르면

2005년 체 가구의 약 17%에서 2020년에 약 22% 내외에 이를 것으로

상되어 상당한 정도의 표본의 편의(sample bias)를 발생시킬 것으로 보

여 소득분배 망의 해석에 주의를 기울일 필요가 있다.끝으로, 교육수 변화는 2004년의 ｢경제활동인구조사｣에 나타난 동

일연령집단(cohort)의 교육수 을 고졸 미만, 고졸, 학 이상의 학력집

단으로 나 고 에서 소개한 방법에 따라 이들의 시간과 연령의 변

화 경로를 추 하는 방법을 통하여 구하 다.연령, 가구규모, 교육수 의 망 자료를 바탕으로 각 연도(2005∼

2020년)별로 150개(10개 연령 × 5개 가구규모 × 3개의 교육수 )의 셀

(cell)을 구성하고 각 셀에 해당하는 결합확률(joint probability)을 부여한

후 망된 연령, 가구규모, 교육수 과 일치되는 분포가 도출될 수 있도

록 연도별 가상의 자료를 구축하 다.9)

8) 장래인구추계의 경우 65세 이상 연령은 ‘65세 이상’의 범주에 포함시켰으며, 가구추

계의 경우 6인 이상 가구는 6인가구로 취 하 다. 앞서 설명한 바와 같이 가구규모

의 핵가족화에 따라 7인 이상 가구는 매우 낮을 것으로 망되었으며 이를 6인 가

구로 취 하는 데 따른 오차는 미미한 것으로 나타났다.


소득분포를 추정하기 한 표본 매칭의 상이 되는 자료는 통계청

의 2003∼2004년 ｢ 국가계조사｣ 도시근로자가구를 상으로 한 표

본을 사용하 다.10) 도시근로자가구에 한하여 소득불평등도를 측정할

경우 표본의 한계와 련하여 많은 문제 이 지 되었다. 를 들어, 국 가계(단독가구 포함)에서 도시가계가 차지하는 비 이 67%에 그치고

있으며, 도시가계 근로자가구는 55.9%를 기록하여 소득분포 측정의

상이 되는 표본의 비율은 국 가계의 40% 내외로 축소되는 문제

이 있다.11)

특히, 경제활동인구에서 자 업자가 차지하는 비 과 이들의 소득분

포가 도시근로자가구의 소득분포에 비하여 더욱 이질 이라는 사실을

고려할 때 추정된 소득불평등도는 실제 소득불평등도보다 다소 낮게 나

타날 가능성을 가지고 있다. 일례로 국 가구를 상으로 5년마다 실시

되는 ｢가구소비실태조사｣를 이용한 지니계수는 2000년의 경우 0.358로

나타나 ｢도시가계조사｣의 지니계수 0.312를 상회하고 있다. 따라서 ｢도

시가계조사｣의 상가구의 특성상 이를 이용한 소득불평등도의 망은

실 치보다 낮게 나타날 개연성이 크다. 바람직한 표본 가 치의 조정을 해서는 가능한 한 많은 측치를

확보하여 각 셀에 해당하는 측치 수가 부족하게 되는 상을 최 한

방지할 필요가 있다. 이러한 사실로부터 다년도 ｢도시가계조사｣ 자료를

병렬 으로 사용하는 방법을 고려할 수 있다. 그러나 5년간 가구를 추

조사하는 ｢도시가계조사｣의 성질상 1998∼2002년 자료의 경우 외환

9) 가구주 연령별 가구원 수에 따른 분포를 부록에 제시하 다. 다만 각 연도별 (연령

×가구규모×교육수 )의 표는 지나치게 많아 생략하 으며 필요할 경우 제공할 수

있다. 10) ｢ 국가계조사｣는 과거 도시지역의 비농가 가구를 상으로 하 던 ｢도시가계조사

｣를 2003년부터 국을 포함하는 2인 이상 비농가 가구까지 확 개편한 자료로서

｢도시가계조사｣보다 표성이 높다는 장 이 있다. 그러나 본 연구가 진행될 당시

｢ 국가계조사｣ 도시근로자에 한하여 표본을 제공받음으로써 분석의 상이

소해진 아쉬움이 있다. 추후 ｢ 국가계조사｣를 상으로 소득분배를 추계하는 작업

이 필요하다고 단된다. 11) 소득분포 자료로서 ｢도시가계조사｣의 한계는 강석훈․ 진권(2002)에 상세히 설명

되어 있다. 통계청은 2003년 이후 단계 으로 근로자 외 가구 읍면지역 비농가로

확 하여 국가구 표성을 높이는 작업을 진행 이다. 다만 본 연구에서는 자료

의 일치성을 고려하여 도시지역 거주 근로자가구에 한정하여 분석을 진행하 다.


기라는 특수한 상황으로 인한 경제 충격에서 완 히 자유롭지 못한

측면이 있어 이를 바탕으로 추계를 시도할 경우 표본선택의 오류를

래할 가능성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 외환 기의 향에서

완 히 벗어났다고 여겨지는 최근 자료인 2003∼2004년의 ｢ 국가계조

사｣ 도시근로자 표본을 연결(pooled sample)하여 사용하 다. <표 4-1>은 에서 소개한 표본 가 치 조정의 결과로 나타난 가

구주의 연령 별 분포를 보여주고 있다. 우선 첫 번째 행은 2003∼2004년 도시근로자가구의 원자료에 나타난 가구주 연령별 분포로서 일반

으로 상되는 미래 인구구조의 고령화에 따른 연령 별 분포와는 다른

모습을 보이고 있다. 를 들어, 가 치 조정 분포를 보면 가구주의 연

령이 50세 이상의 가구가 체에서 차지하는 비 이 30.3%에 불과한 반

면 ｢장래인구추계｣ 망에 따르면 2012년 47.4%, 2020년 54.2%로 나타

나 도시근로자가구의 원자료는 고령화에 따른 인구구조의 변화를 충분

히 반 할 수 없다.한편 의 식 (4-6)과 (4-7)에 따라 도시근로자가구 원자료에 새로

운 가 치를 부여한 표본 가 치 조정 후의 결과를 보면 가구주의 연령

이 50세 이상 가구의 경우 2012년 48.1%, 2020년의 경우 56%로 나타나

｢장래인구추계｣의 가구주 연령 별 분포의 망과 매우 유사한 값을 가

지는 것으로 나타났다. <표 4-2>는 교육수 별 분포의 표본 가 치 조정 결과를 보여주고

있다. 앞서와 같이 가 치를 용하기 ｢도시가계조사｣의 원자료에

나타난 가구주의 교육수 을 보면 고졸 미만 학력의 비 이 24.1%, 학이상 학력 소지자의 비 이 35.5%로 나타나고 있다. 한편 교육수 을

추정한 자료를 보면 2020년의 경우 고학력화로 인하여 고졸 미만 학력

계층의 비율은 15.2%에 불과하며 학 이상 가구주의 비율은 37.1%로

증가하는 것으로 나타나 두 자료 간의 불일치가 존재한다. 그러나 새로

운 가 치를 용한 ｢도시가계조사｣의 경우 교육수 별 분포가 추정치

와 매우 근사하게 됨을 알 수 있다. <표 4-3>은 가구규모별 분포의 표본 가 치 조정의 결과를 보여주고

있다. 우선 가 치 용 의 도시근로자가구의 원자료에 나타난 가구

원 수별 분포를 보면 2인 가구의 비율이 22.3%, 5인 이상 가족 가구의


연령

도시근로자

가구(가 치

용 )

2012 2020

인구추계

(통계청)도시근로자 가구

(가 치 용)인구추계


(가 치 용)

20～24 1.01 1.7 1.7 1.6 1.8

25～29 4.65 4.6 4.6 4.1 4.1

30～34 13.3 9.3 9.3 7.1 7.0

35～39 15.6 11.5 11.4 10.3 9.9

40～44 19.4 12.6 12.4 10.8 10.3

45～49 15.8 12.8 12.5 11.9 10.9

50～54 10.5 12.5 12.2 11.5 10.2

55～59 7.8 10.1 10.1 11.4 10.8

60～64 5.3 7.6 7.7 10.2 10.8

65+ 6.7 17.2 18.1 21.1 24.2

합계 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0

연령

도시근로자

가구(가 치

용 )

2012 2020

추정치도시근로자 가구

(가 치 용)추정치

도시근로자 가구

(가 치 용)

고졸 미만 24.1 25.2 23.7 15.2 13.7

고 졸 40.4 43.8 43.8 47.6 46.2

학 이상 35.5 30.9 32.5 37.1 40.1

합 계 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0

<표 4-1> 표본 가중치 조정의 결과: 가구주 연령대별 분포 비교

(단 : %)

자료: 통계청, 2003∼2004년 ｢ 국가계조사｣ 도시근로자 가구, ｢장래인구추계｣.

<표 4-2> 표본 가중치 조정의 결과: 교육수준별 분포 비교

(단 : %)

자료: 통계청 2003∼2004년 ｢ 국가계조사｣ 도시근로자자구, 2004년 ｢경제활동인구조

사｣.


가구원수

도시근로자

가구(가 치

용 )

2012 2020

가구추계


(가 치 용)가구추계


(가 치 용)

2인 22.3 31.0 31.6 36.1 37.8

3인 26.7 24.4 25.6 23.7 24.9

4인 38.0 34.4 33.2 32.3 30.2

5인 9.9 8.3 7.7 6.6 6.0

6인 이상 3.1 1.9 1.8 1.2 1.2

합계 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0

<표 4-3> 표본 가중치 조정의 결과: 가구규모별 분포 비교

(단 : %)

자료: 통계청 2003∼2004년 ｢ 국가계조사｣ 도시근로자 가구, ｢가구추계｣.

경우 13%로 나타나고 있는 반면 통계청 ｢가구추계｣의 경우 가구의 핵

가족화로 인하여 2020년의 경우 2인 가구의 비율이 37.8%, 5인 이상

가족 가구의 비율은 7.2%로 나타나 두 자료 간의 불일치를 확인할

수 있다. 이러한 불일치를 조정하기 하여 도시근로자가구의 원자료에

가 치를 용한 결과 추정치와 실제 망치가 매우 유사한 분포를 보

이는 것으로 나타났다.이상의 결과에서 보듯이 에서 소개한 표본 가 치는 미래의 사

회변화여건을 일정 부분 반 하는 것으로 받아들여질 수 있다. 이러한

가 치를 바탕으로 도시근로자가구 원자료를 이용하여 계산된 각 연도

별 소득분배의 추이는 다음 장에서 소개하기로 한다.

제５장

소득분배 추이의 결과

본장에서는 가 치를 조정한 자료를 바탕으로 2005∼2020년 기간 동

안 인구구조의 고령화, 가구규모의 소규모화, 교육수 의 고학력화가

소득분배에 미치는 향을 살펴보았다.소득분배 망에 앞서 우선 소득의 구성을 살펴볼 필요가 있다. [그

림 5-1]에 나타난 바와 같이 총소득은 경상소득과 비경상소득으로 구성

되어 있으며, 경상소득은 다시 근로소득, 사업 부업소득, 기타소득(재산 이 소득)의 합으로 이루어지며, 연구 상 소득의 정의에 따라 소

득분배 망의 결과는 달라진다.12) 결과를 소개하기에 앞서 다음의 사항을 유의할 필요가 있다. 우선 소

득에 향을 미치는 많은 변수들 에서 본 연구는 연령, 교육수 , 가구

규모에 한하여 표본의 가 치 조정을 시도함으로써 소득에 향을 주는

그 밖의 많은 변수들을 통제하지 못하고 있다는 이다. 가령 노동시장과

소득분배가 깊은 연 성을 가지고 있다는 사실에서 미래의 실업률은 소

득분배를 결정짓는 요한 변수로 작용할 것이다. 한 산업구조의 변화

기술진보, 개방화, 여성경제활동 참가율의 변화 등도 소득분배에 지

한 향을 미치는 것으로 알려져 있다. 그러나 이러한 변수를 고려하는

데 있어 미래의 변화 모습에 한 자료가 부족한 것이 실이며 한 매

우 높은 불확실성으로 인하여 충분히 반 하기 힘든 측면이 있었다.

12) 2005년 자료상 나타난 각 소득항목의 구성비를 보면 총소득은 약 90%의 경상소득

과 약 10%의 비경상소득으로 구성되며, 경상소득에서 차지하는 근로소득의 비 은

약 60%, 사업 부업소득은 약 30%, 기타소득은 약 10%로 구성되어 있다.

제5장 소득분배 추이의 결과 37

[그림 5-1] 소득의 구성

한 본 연구의 소득분배 망에서는 제도 인 변화가 고려되지 않

았음을 유념할 필요가 있다. 를 들어, 재 논의가 진행 인 국민연

의 개 문제와 도입이 임박한 EITC, 빈곤지원정책의 확 등 사회보장

제도의 변화가 향후 소득분배에 미칠 향이 고려되지 않고 있다. 따라

서 본 연구의 결과는 제한 인 범 에서 해석되어야 한다.소득분배 상태를 측정함에 있어 일반 으로 가구규모가 조정된 총소

득을 사용하고 있다. 그러나 총소득의 경우 부정기 변동성이 심한 비

경상소득을 포함하게 되어 장기 망에 있어 교란요인(noise)으로 작용할

가능성이 매우 높다. 따라서 본 연구에서는 총소득과 경상소득의 향후

소득분배 추이를 함께 살펴보고 요인별 분석에 있어서는 경상소득을

심으로 논의를 개하고자 한다.<표 5-1>은 가 치를 조정한 자료를 바탕으로 계산된 2005∼2010년

의 총소득과 경상소득의 불평등도 추이를 보여주고 있다. 우선 총소득

의 경우 지니계수가 2005년 0.326에서 2020년 0.335로 소폭 증가하는 것

으로 나타났으며 총소득 분포의 상 25%와 하 25%의 소득수 비율

을 보여주는 p75/p25도 2005년 2.163에서 2020년에는 2.223으로 증가하는

것으로 나타났다. <표 5-1>에서 다양한 소득불평등도의 지표가 시간의 흐름에 따라 증

가하는 상을 보이고 있는 것은 사실이나 그 변화폭이 매우 작은 에


연도총소득 경상소득

Gini p75/p25 CV Gini p75/p25 CV2005 0.326 2.163 0.758 0.322 2.181 0.6322006 0.327 2.168 0.761 0.323 2.194 0.6332007 0.327 2.173 0.766 0.323 2.198 0.6342008 0.328 2.186 0.770 0.324 2.206 0.6352009 0.329 2.192 0.775 0.325 2.211 0.6362010 0.329 2.190 0.779 0.325 2.214 0.6352011 0.330 2.194 0.785 0.326 2.220 0.6362012 0.331 2.196 0.792 0.326 2.221 0.6372013 0.331 2.207 0.797 0.327 2.229 0.6372014 0.332 2.213 0.804 0.328 2.233 0.6382015 0.332 2.212 0.812 0.328 2.230 0.6372016 0.335 2.217 0.820 0.328 2.235 0.6392017 0.334 2.225 0.828 0.329 2.240 0.6402018 0.335 2.231 0.838 0.330 2.248 0.6412019 0.336 2.235 0.849 0.331 2.254 0.6432020 0.335 2.223 0.860 0.330 2.275 0.641

<표 5-1> 총소득 및 경상소득의 소득분배의 추이(2005∼2020년)

자료: 각 연도별 가 치를 용한 2003∼2004년 ｢도시가계조사｣.

비추어 과연 이를 소득불평등도의 추세가 통계 으로 유의한가에 한

의문의 여지가 있다. 따라서 소득불평등도 지표값의 단순비교와 함께 소

득불평등도 지표의 표 편차를 구해 으로써 추세에 한 보다 정확한

정보를 가질 필요가 있다. 잘 알려진 바와 같이 소득불평등도 지표가 가

지는 분포 특성과 표 편차에 하여 단편 인 연구의 결과가 있을 뿐

보편 으로 확립된 정설이 없는 실정이다.13) 본 연구에서는 비교 간단

한 Cowell(2000)이 제시한 지니계수의 표 편차를 구하는 방법을 따랐다. 표본의 크기가 n인 자료의 경우 지니계수의 표 편차(se)와 변이계수

(CV) 간에는 다음과 같은 근사 인 계가 성립한다.

13) 지니계수의 표 편차에 하여 많은 연구들은 bootstraping이나 Jacknife를 통하여 구

하는 방법을 시도하고 있다.

제5장 소득분배 추이의 결과 39

× (5-1)

식 (5-1)에 따라 <표 5-1>의 변이계수(CV)를 이용하여 총소득과 경상

소득의 지니계수의 표 편차를 구해보면 각각 0.0012, 0.0010인 것으로

계산되었다. 만약 지니계수의 분포가 심극한정리(the central limit theorem)에 따라 정규분포를 가진다고 가정할 경우 2005년 총소득 지니

계수의 95% 신뢰구간은 0.324～0.328로 추정되며 경상소득의 경우 0.320～0.324로 추정된다.14) 2005년과 2020년의 소득불평등도를 비교하여 보면

2020년 총소득의 지니계수(0.335)와 경상소득의 지니계수(0.330)가 2005년 총소득 경상소득의 지니계수의 95% 신뢰구간 밖에 치하고 있어

장기 으로 소폭이나마 소득불평등도가 완만히 증가하는 모습을 보일

것으로 상된다.총소득에서 비경상소득 부분을 제외한 경상소득의 경우에도 총소득

과 유사한 패턴을 보이는 것으로 나타났다. 구체 으로 지니계수가

2005년 0.322에서 2020년 0.330으로 소폭 증가하는 것으로 나타났으며

이와 함께 p75/p25의 비율도 동 기간에 2.181에서 2.275로 상승하는 것

으로 나타났다.<표 5-2>는 분석 상 기간 동안의 경상소득의 개별 구성요소인 근로

소득, 사업 부업소득, 기타소득이 경상소득에서 차지하는 비 과 개

별 구성요소가 경상소득의 불평등도(CV)에 기여하는 정도를 보여주고

있다. 우선 근로소득이 경상소득에서 차지하는 비 은 50～60%에 이르

고 있으며 이에 따라 경상소득불평등도의 약 60%가 근로소득의 불평등

도에 따라 좌우되는 것으로 나타났다. 이러한 사실은 기존의 연구에서

밝힌 바와 같이 근로소득과 총소득의 불평등도가 매우 하게 연 되

어 있다는 결과를 뒷받침한다(유경 ․김 일[2002]). 경상소득에서 근로소득의 비 이 2005년 약 60%에서 2020년에 54%

로 감소하는 것으로 나타났으며, 이는 고령화의 진행으로 인하여 상

으로 이 소득 등 비근로소득의 의존도가 높은 고령층의 비 증가에

14) 앞서 지 한 바와 같이 과연 지니계수가 심극한정리에 따라 정규분포를 따르는가

에 한 분석이 있어야 한다. 따라서 이 부분에 한 심도 있는 연구가 필요하나 지

니계수의 분포는 본 연구의 목 을 벗어난 것으로 단된다.


연 도

경상소득불평등도(CV) 기여도 경상소득 비 비

근로소득사업

부업소득기타소득 근로소득

사업

부업소득기타소득

2005 54.64 33.32 12.04 59.87 19.38 20.752006 55.09 33.22 11.69 59.87 19.47 20.662007 54.75 33.22 12.03 59.21 19.64 21.162008 54.92 33.06 12.02 58.89 19.74 21.372009 55.12 32.87 12.02 58.54 19.85 21.612010 55.47 32.68 11.85 58.12 19.98 21.902011 55.65 32.47 11.88 57.80 19.95 22.242012 55.87 32.30 11.84 57.48 19.94 22.572013 56.16 32.05 11.78 57.20 19.93 22.872014 56.54 31.72 11.74 56.87 19.90 23.232015 56.89 31.59 11.52 56.43 19.89 23.682016 57.07 31.47 11.45 55.95 20.01 24.032017 57.35 31.31 11.34 55.50 20.14 24.362018 57.68 31.12 11.20 55.03 20.26 24.712019 57.99 30.96 11.05 54.47 20.40 25.122020 58.29 31.07 10.65 53.75 20.46 25.79

<표 5-2> 경상소득 구성 항목별 소득불평등 기여도 및 비중

(단 : %)

자료: 각 연도별 가 치를 용한 2003∼2004년 ｢도시가계조사｣.

기인하는 것으로 단된다. 근로소득의 비 이 감소하는 가운데 근로소

득의 경상소득불평등도의 기여도가 증가하는 상은 분석 상 기간

상 으로 은 고학력층과 학력 장년층이 혼재함에 따라 발생하는

상으로 단된다. 분석 상 기간의 사업 부업소득과 기타소득의 경상소득불평등도

기여도는 평균 약 30%와 약 10%로 나타났다. 사업 부업소득의 경우

경상소득 비 비 이 약 20%의 안정 인 모습을 보이는 데 비하여 기

타소득은 2005년 약 21%에서 2020년 약 28%로 증가하는 모습을 보이고

있다. 이러한 증가에도 불구하고 기타소득의 경상소득불평등도에 한

기여도는 2005년 12%에서 2020년 10.7%로 감소하는 것으로 나타나 일

정 부분 소득분배 개선의 효과가 있음을 시사하고 있다.

제６장

요약 및 결론

1990년 말 외환 기를 겪으면서 량의 실업자가 발생하고 빈곤층

이 증가하는 상이 나타남에 따라 소득분배가 속히 악화되기 시작하

다. 이후 외환 기의 여 가 수습되면서 실업률이 감소하고 사회안

망의 확충과 더불어 소득불평등도가 개선되는 모습을 보 으나 최근에

는 소득분배의 구조가 다시 악화되는 것으로 나타나고 있다. 이에 따라 소득분배 개선을 한 요구가 높은 실정이며 이를 한

다양한 연구와 정책 제안이 있었다. 그러나 부분 단기 인 처방에

그치고 있으며, 소득분배의 장기 인 추세를 분석하고 이에 한 보다

근본 인 안을 마련하려는 노력은 상 으로 미흡하 다.본 연구는 앞으로 개될 인구구조의 고령화, 가족구조 교육수

의 변화 등 경제․사회 여건의 변화가 소득분배에 미칠 향을 분석하

다. 이를 하여 미래시 의 상되는 가구주의 연령구조의 고령화, 가구의 핵가족화, 교육수 의 고학력화에 따른 분포를 바탕으로 이에

상응하는 소득불평등도의 각종 지표를 계산하 다. 분석 상 기간(2005∼2020년) 동안 총소득의 불평등도를 나타내는 지니계수는 2005년

0.322에서 2020년 0.330으로 소폭의 증가에 그치는 것으로 나타났으며, 총소득 분포의 하 25% 소득수 비 상 25%의 소득수 비율은

2005년 2.181에서 2020년 2.275로 소폭 상승할 것으로 상되었다. 총소득 경상소득을 근로소득, 사업 부업소득, 기타소득 등의

요소로 나 고 각 요소가 경상소득의 불평등도에 기여하는 정도를 살펴


본 결과 경상소득불평등도의 60%가 근로소득의 불평등도에서 기인하는

것으로 나타나 근로소득의 불평등이 경상소득의 불평등과 하게 연

되어 있음을 확인하 다. 한편 망기간의 사업 부업소득과 기타

소득의 경상소득불평등도 기여도는 평균 약 30%와 약 10%로 나타났으

며, 이 소득을 포함하는 기타소득의 경우 경상소득 비 비 이 2005년 약 21%에서 2020년 약 28%로 증가하는 모습을 보이고 있다. 이러한

증가에도 불구하고 기타소득의 경상소득불평등도에 한 기여도는

2005년 12%에서 2020년 10.7%로 감소하는 것으로 나타나 일정 부분 소

득분배 개선의 효과가 있음을 시사하고 있다. 이러한 망의 결과는 제한 인 범 에서 해석되어야 할 것으로

단된다. 즉, 소득분배에 향을 미치는 산업구조의 변화, 노동시장의 상

황 등 많은 변수들을 통제하지 못한 측면이 있으며, 한 재 논의가

진행 인 국민연 의 개 문제와 도입이 임박한 EITC, 빈곤지원정책의

확 등 사회보장제도의 변화가 향후 소득분배에 미칠 향이 고려되지

않고 있다. 추후 소득분배에 향을 미치는 많은 변수들에 한 상세 자

료와 정확한 정보가 축 되는 시 에서 보다 정확한 소득분배의 장기추

이를 분석할 필요가 있을 것으로 사료된다.

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부 표 45

2인 3인 4인 5인 6인 이상

20～24세2005 31.0 19.5 18.7 20.9 10.02006 31.3 19.8 18.6 20.7 9.72007 31.6 20.0 18.5 20.5 9.32008 31.9 20.3 18.4 20.3 9.02009 32.2 20.6 18.3 20.2 8.72010 32.6 20.9 18.2 20.0 8.42011 32.9 21.2 18.1 19.8 8.12012 33.2 21.5 18.0 19.6 7.82013 33.6 21.7 17.8 19.4 7.52014 33.9 22.0 17.7 19.1 7.32015 34.2 22.3 17.6 18.9 7.02016 34.6 22.6 17.4 18.7 6.82017 34.9 22.8 17.3 18.5 6.52018 35.3 23.1 17.1 18.2 6.32019 35.6 23.4 16.9 18.0 6.12020 35.9 23.7 16.8 17.7 5.9

25～29세2005 37.8 20.1 27.0 11.1 4.02006 38.3 20.2 26.8 10.9 3.82007 38.9 20.2 26.5 10.7 3.72008 39.4 20.3 26.3 10.5 3.52009 39.9 20.3 26.0 10.4 3.42010 40.4 20.4 25.7 10.2 3.32011 40.9 20.4 25.5 10.0 3.22012 41.4 20.5 25.2 9.9 3.12013 41.9 20.5 24.9 9.7 3.02014 42.3 20.5 24.7 9.6 2.92015 42.8 20.6 24.4 9.4 2.82016 43.3 20.6 24.2 9.3 2.72017 43.7 20.7 23.9 9.1 2.62018 44.2 20.7 23.7 9.0 2.52019 44.6 20.8 23.4 8.8 2.42020 45.0 20.8 23.2 8.7 2.3

<부 표> 가구주 연령별 가구원의 비중


<부 표> 가구주 연령별 가구원의 비중(계속)


30～34세2005 19.1 26.6 42.0 10.1 2.22006 19.4 26.7 42.0 9.8 2.12007 19.7 26.8 42.0 9.5 2.02008 20.0 26.9 42.0 9.3 1.92009 20.3 27.0 41.9 9.0 1.82010 20.6 27.0 41.9 8.8 1.72011 20.9 27.1 41.9 8.5 1.62012 21.2 27.2 41.8 8.3 1.52013 21.4 27.2 41.8 8.1 1.42014 21.7 27.3 41.8 7.9 1.32015 22.0 27.4 41.7 7.7 1.32016 22.2 27.4 41.7 7.5 1.22017 22.4 27.5 41.6 7.4 1.12018 22.6 27.5 41.6 7.2 1.12019 22.9 27.6 41.5 7.0 1.02020 23.1 27.6 41.5 6.8 1.0

35～39세2005 10.8 29.7 46.7 10.6 2.12006 11.0 29.8 46.9 10.3 2.02007 11.1 30.0 47.0 10.1 1.92008 11.2 30.1 47.1 9.8 1.82009 11.3 30.2 47.2 9.5 1.72010 11.4 30.4 47.3 9.3 1.62011 11.5 30.5 47.4 9.1 1.52012 11.6 30.6 47.5 8.8 1.42013 11.7 30.7 47.6 8.6 1.32014 11.8 30.9 47.7 8.4 1.32015 11.9 31.0 47.8 8.2 1.22016 11.9 31.1 47.9 8.0 1.12017 12.0 31.2 47.9 7.8 1.02018 12.1 31.3 48.0 7.6 1.02019 12.2 31.4 48.1 7.5 0.92020 12.3 31.4 48.1 7.3 0.9

부 표 47



40～44세2005 11.6 30.0 45.5 10.6 2.32006 11.7 30.2 45.6 10.4 2.12007 11.8 30.3 45.7 10.1 2.02008 11.9 30.5 45.8 9.8 1.92009 12.0 30.6 45.9 9.6 1.82010 12.2 30.8 46.0 9.4 1.72011 12.3 30.9 46.1 9.1 1.62012 12.4 31.0 46.2 8.9 1.52013 12.5 31.1 46.3 8.7 1.42014 12.6 31.2 46.3 8.5 1.42015 12.6 31.3 46.4 8.3 1.32016 12.7 31.4 46.5 8.1 1.22017 12.8 31.5 46.5 8.0 1.12018 12.9 31.6 46.6 7.8 1.12019 13.0 31.7 46.6 7.6 1.02020 13.1 31.8 46.7 7.4 1.0

45～49세2005 15.3 29.2 42.7 10.4 2.42006 15.5 29.3 42.7 10.2 2.32007 15.7 29.4 42.8 10.0 2.22008 15.8 29.5 42.9 9.7 2.12009 16.0 29.6 42.9 9.5 2.02010 16.2 29.7 43.0 9.3 1.92011 16.3 29.8 43.0 9.1 1.82012 16.5 29.9 43.0 8.9 1.72013 16.6 30.0 43.1 8.7 1.62014 16.8 30.1 43.1 8.5 1.52015 16.9 30.2 43.1 8.3 1.52016 17.1 30.2 43.2 8.2 1.42017 17.2 30.3 43.2 8.0 1.32018 17.3 30.4 43.2 7.8 1.22019 17.5 30.5 43.2 7.7 1.22020 17.6 30.5 43.3 7.5 1.1




50～54세2005 21.2 27.5 38.9 10.0 2.42006 21.5 27.6 38.9 9.7 2.32007 21.7 27.7 39.0 9.5 2.22008 21.9 27.8 39.0 9.2 2.12009 22.2 27.9 39.0 9.0 2.02010 22.4 27.9 39.0 8.8 1.92011 22.6 28.0 39.1 8.6 1.82012 22.8 28.1 39.1 8.4 1.72013 23.0 28.2 39.1 8.2 1.62014 23.2 28.2 39.1 8.0 1.52015 23.4 28.3 39.1 7.8 1.42016 23.6 28.4 39.1 7.6 1.32017 23.7 28.4 39.1 7.4 1.32018 23.9 28.5 39.1 7.3 1.22019 24.1 28.5 39.1 7.1 1.12020 24.2 28.6 39.1 6.9 1.1

55～59세2005 29.9 24.3 33.7 9.6 2.62006 30.2 24.4 33.7 9.3 2.52007 30.5 24.4 33.8 9.0 2.32008 30.7 24.5 33.8 8.8 2.22009 31.0 24.6 33.9 8.5 2.02010 31.3 24.7 33.9 8.3 1.92011 31.5 24.7 33.9 8.0 1.82012 31.7 24.8 34.0 7.8 1.72013 32.0 24.8 34.0 7.6 1.62014 32.2 24.9 34.1 7.4 1.52015 32.4 24.9 34.1 7.2 1.42016 32.6 25.0 34.1 7.0 1.32017 32.8 25.0 34.1 6.8 1.22018 33.0 25.1 34.2 6.6 1.22019 33.2 25.1 34.2 6.4 1.12020 33.3 25.2 34.2 6.3 1.0

부 표 49



60～64세2005 44.4 18.7 24.8 9.0 3.02006 44.9 18.7 24.8 8.8 2.82007 45.3 18.7 24.8 8.5 2.72008 45.8 18.7 24.7 8.2 2.52009 46.3 18.7 24.7 8.0 2.32010 46.7 18.7 24.7 7.7 2.22011 47.1 18.7 24.6 7.5 2.12012 47.5 18.7 24.6 7.3 1.92013 47.9 18.7 24.6 7.0 1.82014 48.2 18.7 24.5 6.8 1.72015 48.6 18.7 24.5 6.6 1.62016 48.9 18.7 24.5 6.4 1.52017 49.2 18.7 24.4 6.2 1.42018 49.6 18.6 24.4 6.0 1.32019 49.9 18.6 24.4 5.9 1.32020 50.2 18.6 24.3 5.7 1.2

65세 이상

2005 62.7 11.9 13.5 8.4 3.52006 63.7 11.8 13.2 8.0 3.32007 64.6 11.6 12.9 7.7 3.12008 65.6 11.5 12.6 7.4 2.92009 66.5 11.3 12.3 7.1 2.72010 67.4 11.2 12.0 6.8 2.52011 68.2 11.1 11.8 6.6 2.42012 69.0 11.0 11.6 6.3 2.22013 69.7 10.9 11.3 6.0 2.12014 70.4 10.7 11.1 5.8 1.92015 71.1 10.6 10.9 5.6 1.82016 71.7 10.5 10.7 5.3 1.72017 72.3 10.5 10.6 5.1 1.62018 72.9 10.4 10.4 4.9 1.52019 73.4 10.3 10.2 4.7 1.42020 73.9 10.2 10.1 4.5 1.3

정책연구시리즈 2005-08

빈곤실태 분석을 한 거시통합모형 개발ꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠚꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏꠏ

2005년 12월 24일 인쇄 값 2,000원

2005년 12월 31일 발행

자 김 용 성

발행인 정 택

발행처 한 국 개 발 연 구 원

서울특별시 동 문구 청량리동 207의 41청량사서함 113호, 표 화: 958-4114팩시 리: 961-5092

등 록 1975년 5월 23일 제6-0004호

인 쇄 신성인쇄

ⓒ 한 국 개 발 연 구 원 2005 ISBN 89-8063-242-8

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