본 연구에서는 1990년대 이후 18년간의 OECD 26개국 패널 데이터를 활용하여 출산율 고양에 효과적인 정책수단이 무엇인지 검증하였다. 이를 위하여 기존 연구들에서 다루어온 사회정책 외에 정부의 교육책임성을 주요 변수로 활용하였으며, 각 프로그램의 전달형태를 사회서비스와 현금으로 구분하였다. 분석기법으로는 제도 수준의 변수들이 모델이 투입될 때 발생할 수 있는 내생성의 문제를 통제하기 위해 전기 종속변수의 값을 도구변수로 활용하는 System-GMM을 활용하였다. 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 의무교육기간, 정부의 공교육비지출비중 등 정부의 교육책임성이 클수록 출산율이 높아지는 것으로 나타났다. 둘째, 영유아보육(ECEC)은 출산율 고양에 항상 효과적이었으며, 사회적 속성을 통제한 상태에서는 육아휴직지원 역시 효과성을 보였다. 셋째, 노령지출은 출산율에 부적 영향을 미치는 것으로 드러났다. 이는 확정급여 형태의 연금제도 때문으로 추정된다. 넷째, 가족수당이나 주거지출, 여성경제활동참가율, 실업률은 출산율과 유의미한 영향을 드러내지 않았다. 이러한 분석결과는 출산 전후에 단기적으로 주어지는 현금 형태의 수당이나 지원금보다는 영유아 시기 및 청소년기까지의 장기적인 양육비용을 좌우하게 되는 보육과 교육서비스의 확대가 효과적일 것임을 시사한다.;This study analyzed what policy measures could be effective in raising fertility rates using 18 years of panel data on 26 OECD countries focusing on the government’s responsibility for education and social policies through the System-GMM estimation, which is used to correct bias caused by the problem of endogeneity. To capture the precise policy effect, each social policy program is added to the estimate model at the program level and each programs are interpreted by type of expenditure: cash or service. The results shows the government’s responsibility for education and ECEC program have statistically significant positive effect on fertility rate. The effect of cash benefits on maternity leave was also positive after controlling for social conditions. Old-age programs shows negative effect on fertility for presumed long-term effect of the defined benefit pension system. Finally, cash benefits for child-bearing or family allowance are not significant. In order to boost the low fertility rate, policy makers should consider social service programs including education and ECEC, which compensate child care cost in the long-term perspective rather than cash benefit programs whish compensate relatively short-term care cost.
본 연구는 국민연금연구원의 국민노후보장패널조사 자료를 통하여 우리나라 중·고령자가구의 자산 분포의 특징, 자산불평등, 그리고 자산빈곤 현황을 살펴보았다. 중·고령자가구의 순자산점유율은 상위 1%가 순자산의 12.0%, 상위 5%는 34.0%, 상위 10%는 전체 순자산의 절반에 가까운 49.3%를 보유하고 있었다. 한편 소득점유율은 상위 1%가 총소득의 8.2%, 상위 5%가 총소득의 23.4%, 그리고 상위 10%가 총소득의 36.1%를 가지고 있는 것으로 나타나, 우리나라에서도 자산분포에 관한 정형화된 사실 중의 하나인 ‘소득보다 자산의 집중도가 높다’는 사실을 확인할 수 있었다. 50세 이상의 가구주로 이루어진 가구에 대해서 중위자산의 50%를 자산빈곤선으로 보고, 그 이하의 자산을 보유하고 있는 가구를 빈곤가구로 정의한 다음 가구주 연령대별 자산빈곤 현황을 살펴보았다. 가구주 연령대별로 보면 자산빈곤층은 80대 57.7%, 70대 47.5%, 60대 28.6%로 나타나 가구주의 연령이 증가할수록 자산빈곤층에 속하는 비율은 점차 증가하였으며, 가구주가 80대인 경우는 자산빈곤가구의 비중(57.7%)이 일반가구의 비중(42.3%)보다 높은 것으로 나타났다. 로짓(logit)모형을 추정한 결과에 의하면 가구주 성별이 여성인 경우, 월세를 살고 있는 가구인 경우, 가족 중 5세 미만의 아동이 있는 경우 자산빈곤가구에 속할 확률이 높은 것으로 나타났다. 또 가구주 연령이 약 63세가 될 때까지는 빈곤가구에 속할 확률이 낮아지지만 그 이후부터는 빈곤가구에 속할 확률이 다시 높아지는 것으로 나타났다. 또 가구주의 교육수준이 높을수록, 소득수준이 높을수록, 육체적으로 건강할수록, 자가를 보유하고 있는 가구는 빈곤가구에 속할 확률이 낮아지는 것으로 나타났다. 정부는 퇴직 시점이 가까운 근로자가구의 자산형성을 지원하는 시책을 강화할 필요가 있다. 이는 궁극적으로 은퇴한 중·고령자가구의 자산빈곤을 완화시키고, 국민기초생활보호제도의 효율적 정착을 도와 정책효과를 극대화하는 결과를 가져올 것이기 때문이다.;This paper investigates net-asset distribution, inequality, and poverty among elderly households in Korea. For this purpose, the recently released Korea Retirement and Income Study (KReIS) data were analyzed. Major findings can be summarized as follows. Top one percentile of the elderly households owned 12% of total net-assets, top 5 percentile 34%, and top decile 49.3%. When it comes to total income, however, top one percentile earned 8.2%, top 5 percentile 23.4%, and top decile 36.1%. This confirmed one of the stylized facts on asset distribution that the concentration ratio of asset is higher than that of income. Next, the net-asset poverty line was defined as the households with net-assets less that half (50%) of the median. According to the classification of the household heads by age, the poverty rate was 57.7% for those in their 80s, 47.5% for those in their 70s, and 28.6% for those in their 60s. The poverty rate increased with the age of the household heads, and the share of the asset-poor households was higher than the non asset-poor ones among the households with heads in their eighties. According to the regression results of the logit analysis, there is high probability of being assetpoor if the household heads is female, if households living with monthly payments (Wolse), if households with young children (0-4 of age). With regard to the age of household head, the probability of being asset poor decreased until the age of around 63, and then increased thereafter. The probability of being asset-poor becomes lower if the level of education is higher, if the level of income is higher, if the physical health condition is better than average. The government needs to initiate policy that supports asset-building program for people nearing retirement. This will eventually alleviate the asset-poverty of aged groups, and bring out maximum policy effects by helping successful establishment of the National Basic Livelihood Security system.