한국인의 행복

: 지역 내 소득 및 자산 격차의 영향 분석

정 해 식 (한국보건사회연구원 부연구위원)

김 성 아 (한국보건사회연구원 전문연구원)

본 연구는 심화하고 있는 한국의 소득·자산 불평등 상황을 고려하여, 한국인의 행복에 영향을 미칠 수 있는 소득 및 자산 격차의 영향력을 분석하고 있다. 특히 정책적 활용을 고려하여 비교대상인 준거집단의 범위를 확인하고자 하였다. 2014~2016년에 한국보건사회연구원에서 실시한 사회통합관련 조사 자료를 이용하여, 준거집단의 상대적 소득 및 자산 수준을 측정하고, 실증적 분석을 통해 준거집단과 대비한 소득 및 자산 수준과의 격차가 개인의 행복 수준을 감소시킨다는 사실을 확인하였다. 한국인의 행복함수에서 소득 증가가 자산 증가보다 행복도를 더 높이는 것으로 나타났다. 한국인은 준거집단의 소득과 그 차이에 의해 행복도가 설명되는 것으로 나타났다. 한편, 만족스러운 삶을 사는데 있어 소득기준은 전국적인 수준에서, 행복한 삶을 사는데 있어서 소득기준은 지역적 수준에서 비교하고 있었다.

Ⅰ. 서  론

하나의 질문으로부터 시작하자. 같은 일을 하되, 당신은 연봉 5천만 원과 연봉 1억 원 중에 무엇을 선택할 것인가? 당신의 답은 대략 예상 가능하다. 질문을 바꿔보자. 동일한 직무를 하고 연봉이 5천만 원이지만 주변 다른 사람들의 평균 연봉이 2,500만원인 것과 연봉이 1억 원이지만 주변 다른 사람들의 평균 연봉이 2억 원인 것 중에서는 무엇을 선택하겠는가? 같은 질문에 대해 1995년 하버드 의과대학 교직원과 학생들 257명을 대상으로 한 조사 결과, 응답자의 50% 정도가 절대적 소득이 낮더라도 상대적 소득이 높은 전자를 선택했다. 반면, 동일한 조사에서 주변 다른 사람들은 1주간의 휴가를 가지지만 자신은 2주간의 휴가를 가지는 것과 주변 다른 사람들은 8주간의 휴가를 가지지만 자신은 4주의 휴가를 가지는 것에 대해서는 후자를 선택하는 비율이 더 높았다(Solnick & Hemenway, 1998). 절대적 손실을 감수하고서라도 상대적 우위에 서고자 한다는 사회비교이론이 모든 조건에 적용되는 것이 아니라 상대방과 비교할 조건이 무엇이냐에 따라서 적용된다는 것을 말한다.

이 조사에서 실제로 비교한 소득 수준은 전자의 경우 $50,000과 $25,000이고, 후자의 경우 $100,000과 $200,000이지만 한국적인 맥락에 맞게 수정했음.

사회비교이론은 높은 소득이 다양한 삶의 선택지를 확보해주기 때문에 개인의 행복을 높일 수 있지만, 절대적인 수준과 무관하게 상대적으로 낮은 소득은 오히려 개인의 행복을 저해하는 요인으로 작용할 수 있다는 관점에 서 있다. Kahneman & Tversky(1979)는 행동을 결정하는 데에 준거집단에 대한 비교가 중요하다는 이론적 틀을 제시하였다. 이들의 모형은 기대효용이론이 맞지 않는 개인의 심리적 판단 기준을 전망이론을 통해 제안하고자 하였던 실험모형이다. 이 모형은 이득과 손해를 고려하며, 소득이든 부 자체이든 절대적인 최종 산출물이 아니라 임의의 준거 기준과 비교해 더 가지는 것과 덜 가지는 것으로 자신의 현재 상황을 판단한다고 본다(Kahneman & Tversky, 1979: 274).

Easterlin(1974)이 국가의 부 증가가 국민의 평균적 행복 수준 증가를 이끌어내지 못한다는 사실을 제시한 이후, 상대적 소득 가설(Relative icome Hypothesis)에 기반한 이론적 논의가 확장되었다. 앞서의 두 연구들도 크게는 그러한 흐름에 있다. 상대적 소득 가설 논의에서는 개인의 행복 수준을 결정하는 주요 요인으로서의 경제적 풍요로움, 특히 상대적 소득이 가지는 복합적인 역할에 주목했다(Clark & Oswald., 1996; Mcbride, 2001; Senik, 2004; Ferrer-i-Carbonell, 2005; Luttmer, 2005; Senik, 2008; Senik, 2009; Clark et al., 2009; Mcbride, 2010; Mangyo & Park, 2011; Brown, Gray & Roberts, 2015; 구교준, 임재영, 최슬기, 2014; 류지아, 2016; 정세은, 2016; 이연경, 이승종, 2017).

그런데 앞서 Solnick & Hemenway의 연구(1998)를 다시 생각해보자. 해당 연구에서 매력, 돈, 휴가기간은 순서대로 상대적 우위가 중요한 것이었다. 지위경쟁의 대상이 무엇이냐에 따라서 사람들의 행복도 판단에 미칠 수 있는 영향이 다를 수 있음을 의미한다. 지금까지 여러 선행연구들이 소득의 상대적 우위의 영향력을 확인하고자 하였고, 그 영향력의 방향 및 유의성은 조금씩 다른 결과로 나타나고 있다. 소득이 주요한 분석 대상으로 떠오른 것은 소득의 효용 증가 기능에 대한 의구심으로부터 시작한다. 그렇지만 소득불평등의 심화 경향에 따라 그 다각적 파급효과를 검토하게 하였고, 그 중 행복에 대한 영향도 검토할 필요가 있었기 때문에 관련 연구의 확장이 이뤄지고 있다.

지금까지 한국사회의 변화를 고려하면 지위경쟁의 한 대상이었던 교육수준의 격차는 교육기간의 격차가 아니라 교육기관의 격차로 변모하고 있다. 관련한 연구의 진행이 더딜 수밖에 없다.

이런 점에서 보면 소득 뿐만 아니라 자산의 영향력도 고려할 필요가 있다. 한국에서 자산은 단순히 잉여소득의 축적 결과가 아니다. 자산의 대부분이 삶의 질에 중요한 영향을 미치는 부동산의 형태로 구성되기 때문에 상대효용에서도 크게 영향을 미칠 수 있다. 이런 이유로 한국인의 행복도 저하요인을 줄이려는 정책을 실시하고자 한다면, 소득 외에도 경제적 수준의 또 다른 요소로서 상대적 자산의 역할을 고려할 필요가 있다. 따라서 이 연구는 한국인의 행복 수준에 영향을 미치는 요소로써 상대적 소득과 함께 상대적 자산의 역할을 검증하고자 한다.

한편 한국의 불평등은 지역간 불평등의 양상을 보이고 있다. 문재인정부는 ‘골고루 잘사는 균형발전’을 제시하고 있으며, 중앙 대 지방, 지방 대 지방 간의 경제·사회적 격차 해소를 목표로 하고 있다. 이러한 맥락에서 한국인의 행복도 증진을 위해서 지역 내 격차를 줄이는 것이 중요한지, 지역 간 격차를 줄이는 것이 중요한 지를 판단해야 할 필요가 있다.  이는 우리 국민이 생각하는 준거집단의 범위와 관련된다. 개인이 상정하는 준거집단이 지역범위를 넘어선다면, 지역 내 격차는 적음에도 상대적으로 낮은 지역 수준에 따라 행복도가 낮아질 수 있어 정책의 범위가 전국으로 확장된다. 반대로 준거집단의 범위를 지역 내로 한정하고 있다면, 지역내 격차를 줄이는 것이 국가 전체적인 행복도 증진에 기여할 수 있다.

이에 따라 지역의 소득·자산 수준을 기준으로 분석하면, 우리 국민이 생각하는 준거집단의 범위를 확인할 수 있다. 이를 위해 2014~2016년에 한국보건사회연구원에서 실시한 사회통합 관련 조사의 원자료를 활용하여 성별, 연령대, 교육수준, 경제활동, 거주지역을 고려한 준거집단의 상대적 소득 및 자산 수준을 측정하고, 실증적 분석을 통해 가구 소득 및 자산 수준과의 격차가 개인의 행복 수준을 감소시킨다는 사실을 확인한다.

Ⅱ. 선행연구 검토

1. 상대적 경제력과 행복: 준거집단을 중심으로

Clark과 Oswald(1996, p. 361)는 개인의 행복([eqn: u]), 즉 효용에 대한 함수를 구성하는 기존 요소로서의 소득([eqn: y]), 근로시간([eqn: h]), 개인([eqn: i])과 직업([eqn: j]) 특징 외에 비교기준으로서 준거집단의 소득 수준([eqn: `y*])을 추가하였다. 이를 표현한 행복 방정식은 다음과 같다.

[eqn: u=u(y,`y*,h,i,j)]

이들은 영국가구패널조사를 활용해 준거집단의 높은 기대소득이 개인의 직업 만족도를 감소시킨다는 사실을 경험적으로 확인했다. 이후 상대적 소득 가설의 타당성을 확보하기 위한 국내·외 선행연구가 다수 수행되었다. 상세한 내용은 다음 <표 1>과 같다.

다수의 연구에서 개인의 행복 수준에 영향을 미치는 비교대상으로써의 준거집단을 설정하고자 하였다. 성별, 교육수준, 거주지역, 종사업종 등이 그러한 기준이다. 각 준거집단에 따라서 한 사회 내에서 기대할 수 있는 소득이 다를 수 있다고 보기 때문이다. 여러 연구에서 행복에 영향을 미치는 절대적인 경제수준 뿐 아니라 상대적 경제력이 영향을 미침을 실증적으로 검증했다. 즉, 소득이 증가하면 행복도가 높아지지만, 준거집단에 비해서 상대적으로 낮은 소득은 행복도를 낮추는 것이 확인되었다.

단, Senik(2004; 2008)의 연구에서 국가의 경제 수준에 따라 개인의 경제활동을 동인하는 활력을 제공한다는 점에서 준거집단의 상대적 경제력이 개인의 행복과 양의 관계에 있을 수 있음을 확인하기도 했다.

한국에서의 연구를 보다 상세히 살펴보면 다음과 같다. 상대적 경제력을 거주지역의 평균 소득으로 측정한 류지아(2016)의 연구에서는 지역평균소득을 고려할 때 상대적 경제력이 개인의 행복을 저해하는 것으로 나타나는데, 특히 소득 4, 5분위 계층에서 이러한 소득의 상대효과가 가장 크게 나타났다. 이들 집단이 가장 치열하게 지위상승, 지위경쟁을 벌이는 집단이라는 의미이다. 정세은(2016, p.230)의 연구에서도 유사한 결론이 나타났다. 소득이 중위소득보다 낮은 경우에는 상대적 경제력은 중요하지 않고 절대적 경제력이 중요하지만, 소득이 높은 경우에는 절대적 경제력의 영향에도 불구하고 남과 비교하여 행복도를 감소시킨다는 것이다. 교육연수와 함께 소득과 주거를 고려한 사회계층점수를 측정한 이연경과 이승종(2017)의 연구에서 계층 자체는 개인의 행복을 증가시키지만, 격차는 개인의 행복을 낮추는 패턴을 확인했다. 결국, 한국의 맥락에서도 비교대상으로서 준거집단의 상대적 경제력이 개인의 생활에 활력을 제공함으로써 행복을 제고할 수 있지만 격차가 클수록 개인의 행복이 낮아지는 복합적인 영향 패턴을 확인할 수 있다.

<표 1> 행복에 대한 상대적 소득 가설 및 격차의 선행연구

구분	분석자료	행복 측정 (척도, 평균)	준거집단 요소 및 측정	분석방법	결과
Clark & Oswald (1996)	British Household Panel Survey, 1991	직업 만족도 (1-7, 5.50)	대학교육 여부, 업종, 런던 거주여부, 연령(45세)을 고려한 기대소득	Ordered probit	-
McBride (2001)	US General Social Survey, 1994	행복 (1-3, 1.14)	연령을 고려한 평균소득	Ordered probit	-
Senik (2004)	Russian Longitudinal Monitoring Survey, 1994-2000	삶의 만족도 (1-5)	개인적 특성과 거주지역을 고려한 기대소득	Mundlak을 고려한 Ordered probit	+
Ferrer-i-Carbonell (2005)	German Socio-Economic Panel, 1992-1997	삶의 만족도 (0-10)	교육수준, 연령, 성별, 거주지역을 고려한 평균소득	무선효과, Mundlak을 고려한 Ordered probit	-
Luttmer (2005)	US National Survey of Families & Households, 1987/1988, 1992/1994, Census & Current Populational Survey, 1990	행복 (1-7, 5.35)	사업/직종, 거주지역을 고려한 평균소득	주(states) 고정효과를 활용한 OLS	-
Senik (2008)	European Community Household Panel, 1994-2001, General Social Survey and European Social Survey	삶의 만족도, 소득 만족도, 경제적 만족도 (4-9)	개인적 특성과 거주지역을 고려한 기대소득	고정효과모형 및 OLS	+ (동유럽/발틱), - (서유럽)
Senik (2009)	Life in Transition Survey, 2007	가구생활만족도 (1-5, 2.93)	주관적 소득계층	국가 군집 표준오차를 고려한 OLS	- (Low- rank)
McBride (2010)	실험실 실험	실험결과 만족도 (1-7)	실험에 의한 기대소득	시점 고정효과를 고려한 OLS	-
Mangyo & Park (2011)	China Inequality and Distributive Justice Survey, 2004	자기보고식 건강상태 (1-5, 3.63), 정신건강 척도	친척, 이웃, 거주지역을 고려한 상대적 생활수준 평가와 지역 평균소득	지역더미를 활용한 OLS	- (정신 건강)
Brown, Gray & Roberts (2015)	UK household longitudinal study Understanding Society, 2009-2013	삶의 만족도 (1-7, 5.21), 일반건강척도 (1-36, 24.92)	연령대, 교육수준, 거주지역(LAD)을 고려한 평균소득	무선효과 및 고정효과를 고려한 Pooled ordered probit	-
Huang, Wu & Deng (2016)	Chinese Household Income Project, 2002	행복 (1-5, 3.48)	지역(성별, 연령, 교육수준) 평균(기대) 소득 및 자산	OLS	- (평균/ 기대소득), + (기대자산)
구교준, 임재영 & 최슬기 (2014)	World Gallup Poll의 국가별 평균 삶의 만족도, 세계은행 GDP, Freedom House의 정치/시민 자유	국가별 평균 삶의 만족도 (0-10, 4.96)	국가 내 소득격차로서 지니계수	다중회귀분석	+(격차)
류지아 (2016)	2012 한국종합사회조사, 통계청 지역별 통계자료	행복 (1-7, 4.85)	시군구 단위 지역 평균소득	지역을 고려한 다층분석	-
정세은 (2016)	한국노동패널조사, 1998-2015	삶의 만족도 (1-5, 3.35), 직업 만족도 (1-5, 3.21)	교육연수, 성별, 지역, 직군을 고려한 평균소득	패널분석 (지역고정효과)	+, - (×소득)
이연경, 이승종 (2017)	2014 정부 역할과 삶의 질에 관한 국민인식조사	행복 (0-10, 6.04)	소득, 교육연수, 주거를 고려한 객관적/주관적 사회계층점수	다중회귀분석	+(계층), -(격차)

주: Brown, Gray & Roberts (2015, p.48)의 표 구성과 내용을 수정, 보완함. 분석 결과의 ‘+’는 상대적 경제력과 행복의 양의 관계를, ‘-’는 상대적 경제력과 행복의 음의 관계를 의미함. 대부분의 선행연구에서 활용한 분석단위가 개인인 반면, 구교준, 임재영 & 최슬기(2014)의 연구에서는 국가를 대상으로 한 분석 결과를 제시하였으므로 해석에 주의를 요함.

2. 자산불평등과 행복

자산이 한 사람의 행복도에 얼마나 영향을 미칠 것인가? 앞서 소득의 영향력을 고려한 연구들은 개인의 행복 효용함수를 설정하고, 함수 내에 상대적 비교라는 항목을 투입하였다. 한국의 상황을 고려하면 주거자산이 곧 주거의 질 수준을 의미하는 것은 아니므로 행복 효용함수에 자산의 가치를 넣는 것보다 앞서 이연경과 이승종(2017)처럼 자가보유 수준을 고려하는 것이 타당하다. 그런데 우리나라에서는 집의 경제적 가치가 사회적 인정과 위신에 연결된다고 믿는 경향이 다른 나라보다 극단적으로 심하다(이홍균, 2008: 신진욱 2013 재인용). 그러므로 행복 또는 삶의 만족에 미치는 주거자산의 절대적 효용을 고려한다면 주택소유 여부나 주거의 질을 측정하는 것이 바람직하고, 상대적 비교를 고려한다면 주거자산의 가치를 이용하는 것이 타당할 것이다.

주거자산의 가치는 주택 소유의 형태나 주거로부터 발생하는 경제적 부담에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 주택을 소유하지 않더라도 다양한 형태의 임대주택을 통해서 주거생활의 불편함이 해결된다면 주거자산의 가치가 행복 효용함수에 포함될 필요가 없다. 노인들을 대상으로 한 주관적 안녕 연구에서 자유주의 체제에서는 적은 자산의 보유가 낮은 주관적 안녕으로 높은 자산의 보유가 높은 주관적 안녕의 관계로 나타났지만, 사회민주주의 체제에서는 자산과 주관적 안녕의 관계가 나타나지 않았다(Hochman & Skopek, 2013). 이는 자산이 삶의 만족에 기능하는 정도가 복지체제에 따라 달라질 수 있다는 것을 의미하는데, 그 핵심에는 탈상품화의 가능성이 놓여있다.

한국사회에서 자산은 단순히 잉여소득의 축적된 결과물로 계층구조 내에 자리잡는 것이 아니다. 부동산 자산은 대부분 국민의 시야 내에서 그 자체로 수익원이 되고 있기 때문에 행복에 영향을 미치는 주관적 비교에서 객관적 현실 이상의 파급력을 가질 가능성이 있다. 한국의 자산 불평등은 소득 불평등보다 심하지만 소득기준으로 정렬하여 볼 때는 상대소득격차보다 작아지는 특징을 보인다(성명재, 2011). 소득은 낮지만 자산은 많은 경우가 노인 집단들에게서 나타나는 경우가 많기 때문이다. 최근의 부동산 가격 폭등은 세대 갈등의 새로운 양상을 만들어내고 있으며, 이러한 자산불평등에 주목하게 만들고 있다. 한국의 자산불평등은 2000년대 후반 이후 낮아지고 있는데(남상호, 2015; 이성재, 이우진, 2017), 그럼에도 부동산 자산이 전체 불평등의 80% 이상을 설명하고 있다(이성재, 이우진, 2017). 이에 따라 부동산을 포함한 자산가치의 변화에 상대적으로 민감하게 반응할 가능성이 높다.

주목할 것은 우리나라에서 부동산을 포함한 자산 가치 상승이 지역간 격차의 양상으로 나타난다는 점이다. 아래 [그림 1]에서 보듯이 2017년 통계청 가계금융복지조사(패널)에서 2015년부터 2017년까지 전국적으로 순자산의 증가율은 9.54%를 보였는데, 서울은 11.59% 증가하여 4억 3812만원의 순자산 보유를 보였고 반대로 대전은 2.33% 감소하여 2억 4093만원의 순자산 보유를 보였다. 만약 행복 수준에 영향을 미칠 것으로 예상되는 자산가격의 준거집단 범위를 넓게 전국으로 설정한다면 이와 같은 불균등한 자산가격의 상승은 대부분 사람들의 행복도 저하로 연결될 가능성이 크다.

[그림 1] 시도별 자산 현황(2017년) 및 증가율(2015년 대비)

이상의 선행연구 검토와 한국의 자산 분포 특성을 고려하면 다음의 몇 가지 연구가설을 설정할 수 있다.

첫째, 한국에서 소득 뿐 아니라 자산의 상대적 격차도 행복도에 영향을 미친다. 이에 덧붙여서 소득의 영향력이 큰지, 자산의 영향력이 큰지를 확인할 수 있다.

둘째, 한국에서 행복도의 상대적 비교집단 범위는 전국 수준이다. 준거집단의 범위가 시군구 단위인지, 시도의 광역 단위인지, 전국 단위인지에 따라 격차를 줄이기 위한 정책의 범위가 달라질 수 있기 때문에 이의 검증은 중요하다.

Ⅲ. 분석방법

1. 분석모델

한국인의 행복함수에 소득과 자산의 절대적 수준과 상대적 비교의 영향력을 검증하는데 있어, 지역을 고려한 준거집단과의 격차가 개인의 삶의 만족도에 미치는 영향을 분석하기 위한 모델은 다음과 같다.

[eqn: ls _{igt} = beta _{0} + beta _{1} ic _{igt} + beta _{2} refic _{gt} + beta _{3} dific _{igt}# # `````````````````````````````````+ beta _{4} wl _{igt} + beta _{5} refwl _{gt} + beta _{6} difwl _{igt} `+ beta _{7} X _{igt} + upsilon _{g} + nu _{t} + epsilon _{igt}]

여기에서 [eqn: i]는 개인, [eqn: {}_{{}_{}}][eqn: g]는 광역자치단체 단위의 거주하고 있는 지역, [eqn: t]는 연도이고, [eqn: ls _{igt}]는 개인 [eqn: i]가 광역자치단체 단위의 거주하고 있는 지역([eqn: g])에서 해당 연도([eqn: t])에 경험하는 삶의 만족도 수준이다. 행복함수에 영향을 미칠 수 있는 변수로서 [eqn: ic _{igt}]는 가구원수의 루트값으로 균등화된 가처분소득 수준이고 [eqn: refic _{gt}]는 해당 시점 거주지역 준거집단의 가처분소득 수준이며, [eqn: dific _{igt}]는 개인 [eqn: i]의 소득과 준거집단 소득의 격차이다. 유사하게 [eqn: wl _{igt}]는 가구원수의 루트값으로 균등화된 순자산 수준이고 [eqn: refwl _{gt}]는 해당 시점 거주지역 준거집단의 순자산 수준이며, [eqn: difwl _{igt}]는 개인 [eqn: i]의 자산과 준거집단 자산의 격차이다. 이외에 [eqn: X _{igt}]는 성별, 연령 및 연령제곱(/100), 교육수준, 경제활동상태 등의 통제변수군이며, [eqn: upsilon _{g}]는 지역 고정효과, [eqn: nu _{t}]는 시점 고정효과, [eqn: epsilon _{igt}]는 개인의 오차항이다.

이 연구에서는 분석 결과의 강건성(robustness) 확인을 위해 어제 느낀 행복감([eqn: hap _{igt}])과 결과를 비교하고자 한다.

2. 자료

이 연구에서는 개인의 경제력 수준과 경제력 격차가 행복도에 미치는 영향을 분석하기 위해 한국보건사회연구원의 사회통합 관련 조사 원자료를 사용한다. 이 자료의 시간적 범위는 2014~2016년의 3개년이고, 각각 전국 17개 시도를 포괄하는 횡단조사로 수행되었다. 2014년 조사는 사회통합과 국민행복을 주제모듈로 7월 7일~8월 20일에, 2015년 조사는 사회통합과 사회이동을 주제모듈로 6월 26일~9월 9일, 2016년 조사는 사회통합과 국민인식을 주제모듈로 5월 30일~8월 3일에 진행되었다(김미곤 등, 2014; 여유진․정해식 등, 2015, 정해식 등, 2016). 2014년 조사는 전국을 588개 조사구를, 2015년 조사는 400개 집계구, 2016년 조사는 600개 집계구를 이용하여 표본을 추출하였다. 국내에 행복도를 측정하는 조사자료는 여러 연구가 있으나, 거주지역 단위를 제공하는 자료가 없기 때문에 이 조사자료를 활용하였다.

각각은 한국보건사회연구원의 사회통합 및 국민행복 인식조사(2014년), 사회이동과 사회통합 실태조사(2015년), 사회통합 및 국민인식조사(2016년)이다.

이 자료를 활용한 정해식․우선희(2017)의 분석 결과에 따르면, 한국인의 행복도나 주관적 만족도가 성별, 연령대, 학력, 소득계층 등을 고려한 대부분의 집단에서 2014년에 비해 2015년에 하락하고, 2016년에 증가하는 등락의 경향을 확인할 수 있다. 객관적 조건에 비해 주관적 인식이 경험한 효용(experienced utility)와 순간적 반응(moment-based)을 반영한다는 점에서(Kahneman, & Tversky, 2003), 2014년 세월호 참사와 2015년 메르스 사태 등 조사시점 사회적 경험의 영향을 배제할 수 없다. 이 연구에서 3개년 횡단면 조사 원자료를 통합(pooling)하여 활용하므로, 분석결과 해석을 위해서 이러한 점을 고려할 필요가 있다.

본 연구의 분석에 활용하고자 하는 조사 문항은 삶의 만족도(life-satisfaction)에 대한 것이다. 본 연구에서 삶의 만족도는 “__님께서는 요즘 __님의 삶에 전반적으로 만족하십니까?”라고 묻고 있으며, 어제 느낀 행복감은 “__님께서는 어제 어느 정도 행복하셨습니까?”라고 짋문하고 있다. 본 연구에서는 한국인의 삶의 만족도를 주로 해석하고자 하는데, 이는 정책적 개입에 따른 실질적 변화 수준을 고려하기 때문이다.

3. 기초통계

다음 <표 2>는 이 연구에서 활용하는 주요 변수의 기초통계를 제시하고 있다.

종속변수인 삶의 만족도(ls)와 어제 느낀 행복(hap)는 최소 0점부터 최대 10점까지 11점 리커트 척도로 측정한다. 삶의 만족도는 2014년 평균 6.0점에서 2015년 5.7점으로 다소 하락하였다가 2016년 6.2점으로 증가하였다. 3개년 평균 삶의 만족도는 6.0점으로 어제 느낀 행복감의 3년 평균 6.3점에 비해 다소 낮다. <표 2>에서는 제시하지 않지만, 두 변수의 상관계수는 0.7463이며 0.001 신뢰수준에서 유의하다.

이 연구에서 주목하는 설명변수인 균등화 가처분소득(eqic)과 균등화 순자산(eqna) 및 각각의 준거집단과의 격차(difreic, difrena)는 다음과 같다. 월평균 균등화 가처분소득은 2014년 173.2만원에서 2016년 214.7만원으로 증가하였고, 3년 평균은 196.2만원이다. 순자산은 총자산에서 부채를 감한 금액으로 기준시점(각 년도 5월 31일)의 연평균 균등화 순자산은  2014년 평균 1억 163만원에서 2016년 1억 2344만원으로 증가하였고, 3년 평균은 1억 1437만원이다. 성별, 연령대, 교육수준, 경제활동상태, 시도 단위의 거주지역, 그리고 연도를 고려한 준거집단과의 평균 가처분소득 및 순자산 격차의 평균은 0이다. 이 변수는 준거집단의 평균 가처분소득과 순자산 평균과 분석단위 개인의 가처분소득과 순자산의 차이로 측정한 것이기 때문이다. 표준편차로 측정한 가처분소득 분포는 2014년 73.62만원에서 2016년 88.14만원으로 증가하였고, 순자산 분포 역시 2014년 9,142.7만원에서 2016년 1억 1,603만원으로 증가하여, 이 기간 내에 경제력 격차가 확대되었음을 확인할 수 있다. 소득 및 자산의 최솟값은 소득요소 중 하나인 사업소득과 순자산의 계산방식에서 부채를 감한 결과 음수이다.

행복함수를 추정함에 있어 개인의 효용에 영향을 줄 수 있는 변수로는 성별, 연령, 교육수준, 그리고 경제활동상태가 있으며, 이 연구에서는 이를 통제변수로 간주한다. 응답자 중 여성(female)의 비율은 2014년 63.0%로 남성에 비해 다소 높은 비중을 차지하고 있다. 그러나 2015년에는 51.0%, 2016년에는 50.5%로 남성과의 비율이 다소 조정된 경향을 보이고, 전체 여성의 비율은 54.7% 수준이다. 연령(age)은 2014년 평균 51.1세에서 2015년 45.8세, 2016년 45.7세로 다소 낮아졌고, 3개년 평균 연령은 47.4세 수준이다. 중졸 이하를 준거집단으로 하는 교육수준에서 고졸(edu_hs)인 경우는 3개년 평균 39.5%이고, 대졸 이상(edu_uni)인 경우는 35.8%로 나타났다. 마지막으로 비경제활동인구를 준거집단으로 하는 경제활동상태에서 상용직 임금근로자(work_reg)는 3개년 평균 27.9%, 임시․일용직 임금근로자(work_irreg)는 11.3%, 자영업자 및 고용주(work_self)는 12.1%, 무급가족종사자(work_non)는 9.4%, 그리고 실업자(work_unemp)는 3.6% 수준이며, 나머지는 비경제활동인구이다.

분석자료 중 2014년 조사는 만 18세 이상 인구로 하여 연령 상한을 설정하지 않았고, 2015년부터는 만 75세 이하로 한정하였다.

<표 2> 기초통계

연도	2014 (N=3,648)		2015 (N=4,052)		2016 (N=3,669)		전체 (N=11,369)
구분	Mean	Std.Dev.	Mean	Std.Dev.	Mean	Std.Dev.	Mean	Std.Dev.	Min	Max
종속변수
ls	6.038	2.0259	5.736	1.8078	6.208	1.9073	5.985	1.9220	0.000	10.000
hap	6.176	2.0793	6.070	1.8429	6.524	2.0387	6.250	1.9940	0.000	10.000
설명변수
eqic	173.2	114.96	200.2	118.61	214.7	132.31	196.2	123.24	0.0	2900.0
eqna	10163.0	11999.58	11761.3	15067.93	12344.0	15654.15	11436.5	14387.26	-157905.3	233345.2
difreic	0.0	73.62	0.0	81.37	0.0	88.14	0.0	81.27	-1387.5	1387.5
difrena	0.0	9142.72	0.0	11230.60	0.0	11602.64	0.0	10733.07	-160004.0	109560.0
통제변수
성별(준거집단=남성)
female	0.630	0.4828	0.510	0.5000	0.505	0.5000	0.547	0.4978	0.000	1.000
연령(연도별 만나이)
age	51.114	14.8950	45.752	15.3498	45.669	14.6822	47.446	15.2004	19.000	75.000
교육수준(준거집단=중졸 이하)
edu_hs	0.370	0.4829	0.400	0.4900	0.414	0.4927	0.395	0.4889	0.000	1.000
edu_uni	0.291	0.4545	0.380	0.4855	0.401	0.4902	0.358	0.4795	0.000	1.000
경제활동상태(준거집단=비경제활동인구)
work_reg	0.217	0.4121	0.303	0.4594	0.315	0.4646	0.279	0.4486	0.000	1.000
work_irreg	0.121	0.3264	0.115	0.3194	0.102	0.3026	0.113	0.3164	0.000	1.000
work_self	0.170	0.3756	0.177	0.3817	0.010	0.0972	0.121	0.3258	0.000	1.000
work_non	0.043	0.2024	0.029	0.1668	0.218	0.4132	0.094	0.2924	0.000	1.000
work_unemp	0.032	0.1762	0.052	0.2227	0.022	0.1452	0.036	0.1860	0.000	1.000

주: 개인횡단가중치를 적용한 값임.

Ⅳ. 분석 결과

1. 소득 및 자산 수준과 행복

다음 <표 3>은 이 연구의 핵심 종속변수인 삶의 만족도에 대한 소득과 자산의 영향을 분석한 것이다. 모델 1은 인구학적 특성으로서 통제변수만 고려한 결과를 제시한다. 모델2와 모델3은 여기에 각각 연도 더미와 지역 더미를 순차적으로 투입한 결과를 제시하고 있다. 각 통제변수는 연도 및 지역 더미의 투입 여부와 무관하게 전반적으로 일관된 영향력을 보인다. 남성보다 여성이 삶의 만족도가 높고, 중졸 수준의 교육수준보다는 교육수준이 높을수록 삶의 만족도가 높으며, 비경제활동인구보다는 상용직 임금근로자일 경우와 무급가족종사자일 경우 삶의 만족도가 높고, 임시․일용직 임금근로자와 실업자의 경우 삶의 만족도가 비경제활동인구보다 낮았다. 행복방정식에서는 연령에 따라 40대까지 행복 수준이 낮아지다가 연령이 높아지면서 다시 높아지는 U자형을 띄는 것으로 알려져 있다(Blanchflower & Oswald, 2008; Blanchflower & Oswald, 2012; Weiss, King, Inoue-Murayama, Matsuzawa & Oswald, 2012; Schwandt, 2016). 이러한 경향을 검증하고 확인할 수 있는 계수를 확보하기 위해 연령의 제곱값을 100으로 나누어 투입하였는데, 행복도에 대한 연령의 영향은 선행연구와 일치한다.

모델4부터 모델6은 삶의 만족도에 대해 균등화 가처분소득의 영향을 검증하는 모형이며, 모델7부터 모델9는 균등화 순자산의 효과를 검증하는 모형이다. 통제변수와 연도 및 지역 더미의 투입 여부와 무관하게 전반적으로 소득과 자산의 증가는 삶의 만족도를 유의미하게 증가시키는 것으로 확인된다. 균등화한 로그가처분소득의 10% 증가는 약 0.052점의 행복도 증가를 가져오는데 비해 균등화한 로그순자산의 10% 증가는 약 0.02점의 행복도 증가를 가져온다. 증가폭의 크기는 자산에 비해 소득이 더 큰데, 이는 행복함수에서 자산에 비해 소득이 더 큰 계수를 가짐을 의미하며, 소득 증가가 삶의 만족도를 높이는 효용이 더 크다고 해석할 수 있다.

마지막으로 소득과 자산의 변수를 함께 투입한 모델10부터 모델12에서도 소득 및 자산의 증가가 삶의 만족도를 높이는 것을 확인할 수 있다. 그렇지만 소득과 자산이 모두 증가하는 경우에는, 각 변수가 개별 투입되었을 때에 비해 각 효과의 크기가 다소 감소한다. 한국에서 소득과 자산의 분포 형태는 대체적으로 일치하는 경우가 많으므로(김진욱, 2015; 성명재, 2011), 각각이 행복에 미치는 영향력이 통제되었다고 볼 수 있다.

특징적인 것은 교육변수의 영향력이 소득과 자산을 투입하면서 상당한 수준으로 감소하였다는 점이다. 교육은 한 개인이 활용할 수 있는 자원의 양을 늘림으로써 그 자체로 행복, 삶의 만족도를 높일 수 있지만, 이로부터 파생적으로 발생하였던 소득과 자산의 상대적 격차를 기대함에 따라 발생한 행복도 증가일 가능성을 시사한다. 유사한 경향은 비경제활동인구 대비 정규직의 삶의 만족도가 높았던 점이 소득의 영향을 통제한 이후에는 사라진다는 점에서도 확인된다.

<표 3> 소득 및 자산 수준과 삶의 만족도

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)	(9)	(10)	(11)	(12)
				소득 영향			자산 영향			소득 & 자산 영향
lneqic				0.519***	0.519***	0.537***				0.383***	0.383***	0.406***
				(0.093)	(0.093)	(0.094)				(0.089)	(0.089)	(0.090)
lneqna							0.200***	0.200***	0.199***	0.178***	0.178***	0.178***
							(0.023)	(0.023)	(0.023)	(0.023)	(0.023)	(0.023)
female	0.313**	0.313**	0.332**	0.293**	0.293**	0.313**	0.228*	0.228*	0.247*	0.222*	0.222*	0.243*
	(0.104)	(0.104)	(0.102)	(0.103)	(0.103)	(0.101)	(0.098)	(0.098)	(0.097)	(0.098)	(0.098)	(0.096)
age	-0.072***	-0.072***	-0.073***	-0.084***	-0.084***	-0.085***	-0.063**	-0.063**	-0.063**	-0.073***	-0.073***	-0.074***
	(0.021)	(0.021)	(0.020)	(0.021)	(0.021)	(0.021)	(0.021)	(0.021)	(0.020)	(0.021)	(0.021)	(0.021)
agesq	0.072***	0.072***	0.075***	0.090***	0.090***	0.093***	0.059**	0.059**	0.061**	0.074***	0.074***	0.076***
	(0.022)	(0.022)	(0.021)	(0.022)	(0.022)	(0.021)	(0.021)	(0.021)	(0.021)	(0.022)	(0.022)	(0.021)
edu_hs	0.689***	0.689***	0.770***	0.539***	0.539***	0.626***	0.569***	0.569***	0.653***	0.471***	0.471***	0.556***
	(0.147)	(0.147)	(0.141)	(0.147)	(0.147)	(0.140)	(0.138)	(0.138)	(0.132)	(0.139)	(0.139)	(0.132)
edu_uni	0.869***	0.869***	1.006***	0.612***	0.612***	0.754***	0.617***	0.617***	0.758***	0.454**	0.454**	0.594***
	(0.170)	(0.170)	(0.164)	(0.171)	(0.171)	(0.164)	(0.163)	(0.163)	(0.158)	(0.165)	(0.165)	(0.158)
work_reg	0.344*	0.345*	0.349*	0.151	0.151	0.151	0.277*	0.277*	0.285*	0.141	0.141	0.142
	(0.136)	(0.136)	(0.136)	(0.136)	(0.136)	(0.135)	(0.132)	(0.132)	(0.132)	(0.133)	(0.133)	(0.132)
work_irreg	-0.382*	-0.382*	-0.355*	-0.447**	-0.447**	-0.425**	-0.268+	-0.268+	-0.244+	-0.329*	-0.329*	-0.309*
	(0.153)	(0.153)	(0.148)	(0.150)	(0.150)	(0.145)	(0.147)	(0.147)	(0.141)	(0.145)	(0.145)	(0.140)
work_self	0.211	0.211	0.156	0.026	0.026	-0.042	0.164	0.164	0.105	0.031	0.031	-0.040
	(0.138)	(0.138)	(0.136)	(0.138)	(0.138)	(0.136)	(0.132)	(0.132)	(0.130)	(0.133)	(0.133)	(0.131)
work_non	0.516*	0.516*	0.356	0.399+	0.399+	0.211	0.512+	0.512+	0.339	0.426+	0.426+	0.230
	(0.235)	(0.235)	(0.236)	(0.226)	(0.226)	(0.228)	(0.270)	(0.270)	(0.276)	(0.255)	(0.255)	(0.260)
work_unemp	-1.193***	-1.193***	-1.177***	-1.025***	-1.025***	-1.004***	-1.032***	-1.032***	-1.018***	-0.925**	-0.925**	-0.904**
	(0.302)	(0.302)	(0.285)	(0.309)	(0.309)	(0.289)	(0.303)	(0.303)	(0.287)	(0.308)	(0.308)	(0.291)
연도 더미	No	Yes	Yes	No	Yes	Yes	No	Yes	Yes	No	Yes	Yes
지역 더미	No	No	Yes	No	No	Yes	No	No	Yes	No	No	Yes
_cons	6.833***	6.833***	7.919***	4.639***	4.639***	5.612***	5.288***	5.288***	6.484***	3.832***	3.832***	4.893***
	(0.480)	(0.480)	(0.521)	(0.633)	(0.633)	(0.665)	(0.524)	(0.524)	(0.566)	(0.628)	(0.628)	(0.662)
N	11369	11369	11369	11369	11369	11369	11369	11369	11369	11369	11369	11369
adj. R-sq	0.062	0.062	0.085	0.087	0.087	0.111	0.113	0.113	0.135	0.126	0.126	0.150

주 1) 개인횡단가중치를 적용한 값임. 괄호 안의 수치는 강건한 표준오차임. +p<0.1 *p<0.05 **p<0.01 ***p<0.001

2) 연도별, 지역별 더미의 계수 값은 보고하지 않음.

다음 <표 4>는 분석결과의 강건성 확인을 위해 소득과 자산이 ‘어제 느낀 행복감’에 어떠한 영향을 미치는지 확인한 것이다. 통제변수와 연도 및 지역 더미만을 투입한 모델1부터 모델3에서 어제 느낀 행복감에 대한 각 변수의 영향 패턴이 삶의 만족도에 그것과 유사함을 확인할 수 있다. 모델 4부터 모델6의 분석에서도 균등화한 가처분소득이 높을수록 삶의 만족도와 유사하게 어제 느낀 행복감이 높다는 사실을 확인할 수 있다. 다만 계수값이 삶의 만족도에 대한 설명 모델에 비해 다소 크다. 반대로 모델7부터 모델9에서는 균등화한 순자산의 효과가 삶의 만족도 설명 모델에 비해 다소 작게 나타난다. 이것은 어제 느낀 행복감이 더 감정적 반응에 가깝고, 보다 직접적으로 영향을 받을 수 있는 사안에 해당함을 의미한다.

<표 4> 소득 및 자산 수준과 어제 느낀 행복

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)	(9)	(10)	(11)	(12)
				소득 영향			자산 영향			소득 & 자산 영향
lneqic				0.571***	0.571***	0.588***				0.465***	0.465***	0.484***
				(0.094)	(0.094)	(0.098)				(0.090)	(0.090)	(0.095)
lneqna							0.166***	0.166***	0.166***	0.140***	0.140***	0.140***
							(0.022)	(0.022)	(0.022)	(0.021)	(0.021)	(0.021)
female	0.437***	0.437***	0.457***	0.415***	0.415***	0.437***	0.366***	0.366***	0.387***	0.359***	0.359***	0.381***
	(0.107)	(0.107)	(0.106)	(0.104)	(0.104)	(0.103)	(0.104)	(0.104)	(0.103)	(0.102)	(0.102)	(0.101)
age	-0.073**	-0.073**	-0.074**	-0.087***	-0.087***	-0.088***	-0.065**	-0.065**	-0.067**	-0.078***	-0.078***	-0.079***
	(0.023)	(0.023)	(0.023)	(0.021)	(0.021)	(0.021)	(0.022)	(0.022)	(0.023)	(0.021)	(0.021)	(0.021)
agesq	0.069**	0.069**	0.072**	0.088***	0.088***	0.092***	0.058*	0.058*	0.060**	0.075***	0.075***	0.078***
	(0.024)	(0.024)	(0.024)	(0.022)	(0.022)	(0.022)	(0.023)	(0.023)	(0.023)	(0.022)	(0.022)	(0.022)
edu_hs	0.506**	0.506**	0.587***	0.341*	0.341*	0.429**	0.406**	0.406**	0.489***	0.287+	0.287+	0.374*
	(0.158)	(0.158)	(0.155)	(0.156)	(0.156)	(0.151)	(0.151)	(0.151)	(0.148)	(0.150)	(0.150)	(0.146)
edu_uni	0.794***	0.794***	0.910***	0.510**	0.510**	0.634***	0.584**	0.584**	0.703***	0.386*	0.386*	0.508**
	(0.185)	(0.185)	(0.182)	(0.186)	(0.186)	(0.181)	(0.182)	(0.182)	(0.179)	(0.182)	(0.182)	(0.177)
work_reg	0.486***	0.486***	0.501***	0.273*	0.273*	0.284*	0.430**	0.430**	0.447**	0.265+	0.265+	0.277*
	(0.140)	(0.140)	(0.140)	(0.139)	(0.139)	(0.138)	(0.137)	(0.137)	(0.137)	(0.137)	(0.137)	(0.136)
work_irreg	-0.292+	-0.292+	-0.258+	-0.364*	-0.364*	-0.335*	-0.198	-0.198	-0.166	-0.272+	-0.272+	-0.244+
	(0.152)	(0.152)	(0.150)	(0.150)	(0.150)	(0.147)	(0.148)	(0.148)	(0.145)	(0.147)	(0.147)	(0.144)
work_self	0.298*	0.298*	0.253+	0.093	0.093	0.037	0.258+	0.258+	0.210	0.098	0.098	0.039
	(0.142)	(0.142)	(0.140)	(0.143)	(0.143)	(0.143)	(0.138)	(0.138)	(0.136)	(0.140)	(0.140)	(0.140)
work_non	0.288	0.288	0.128	0.159	0.159	-0.032	0.284	0.284	0.113	0.180	0.180	-0.016
	(0.296)	(0.296)	(0.298)	(0.289)	(0.289)	(0.290)	(0.322)	(0.322)	(0.326)	(0.308)	(0.308)	(0.310)
work_unemp	-1.222***	-1.222***	-1.203***	-1.037***	-1.037***	-1.014***	-1.089***	-1.089***	-1.071***	-0.959**	-0.959**	-0.935***
	(0.305)	(0.305)	(0.288)	(0.300)	(0.300)	(0.282)	(0.304)	(0.304)	(0.288)	(0.299)	(0.299)	(0.283)
연도 더미	No	Yes	Yes	No	Yes	Yes	No	Yes	Yes	No	Yes	Yes
지역 더미	No	No	Yes	No	No	Yes	No	No	Yes	No	No	Yes
_cons	7.087***	7.087***	7.984***	4.671***	4.671***	5.460***	5.805***	5.805***	6.788***	4.038***	4.038***	4.892***
	(0.531)	(0.531)	(0.578)	(0.635)	(0.635)	(0.700)	(0.550)	(0.550)	(0.602)	(0.620)	(0.620)	(0.691)
N	11369	11369	11369	11369	11369	11369	11369	11369	11369	11369	11369	11369
adj. R-sq	0.069	0.068	0.084	0.097	0.097	0.113	0.101	0.101	0.116	0.119	0.119	0.135

주 1) 개인횡단가중치를 적용한 값임. 괄호 안의 수치는 강건한 표준오차임. +p<0.1 *p<0.05 **p<0.01 ***p<0.001

2) 연도별, 지역별 더미의 계수 값은 보고하지 않음.

2. 소득 및 자산 격차와 행복

다음 <표 5>는 이 연구의 핵심 질문인 소득 및 자산의 준거집단과의 격차가 개인의 행복에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 답을 탐색하기 위한 분석 결과를 제시한다. 모든 회귀모델에 성별, 연령, 교육수준, 경제활동의 통제변수와 연도 및 지역 더미를 투입하였지만, 결과표에는 이를 제시하지는 않는다.

<표 5> 지역 내 소득 및 자산 격차와 삶의 만족도

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
	소득 영향				자산 영향
lneqinc	0.537***	0.422***	0.473***	0.127
	(0.094)	(0.119)	(0.112)	(0.160)
lnreqinc		0.347+		0.646**
		(0.197)		(0.228)
difreinc /10000			-9.304	-24.895**
			(7.238)	(9.203)
lneqna					0.199***	0.196***	0.165***	0.142***
					(0.023)	(0.027)	(0.026)	(0.034)
lnreqna						0.134+		0.192*
						(0.072)		(0.075)
difrena /10000							-0.193**	-0.206**
							(0.067)	(0.075)
통제변수	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
연도 더미	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
지역 더미	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
_cons	5.612***	4.613***	5.882***	4.553***	6.484***	5.501***	6.701***	5.422***
	(0.665)	(0.909)	(0.703)	(0.917)	(0.566)	(0.754)	(0.569)	(0.749)
N	11369	11341	11369	11341	11369	11197	11369	11197
adj. R-sq	0.111	0.113	0.112	0.117	0.135	0.127	0.142	0.134

주 1) 개인횡단가중치를 적용한 값임. 괄호 안의 수치는 강건한 표준오차임. +p<0.1 *p<0.05 **p<0.01 ***p<0.001

2) 당초 원자료에서 만원 단위로 측정된 소득 격차(dofreic)과 자산 격차(difrena)는 분석 결과 해석 용이성을 제고하고자 10000으로 나누어 억 단위로 조정한 후의 계수임.

먼저 모델1은 앞서 <표 3>의 모델6과 같다. 모델2는 성별, 연령대, 교육수준, 경제활동상태, 시도 단위 거주지역을 고려한 준거집단의 소득을 투입한 모델이다. 준거집단의 소득이 높을수록 삶의 만족도가 높은데, 이것은 한 개인의 행복도는 그가 가질 것으로 예상되는 경제적 자원의 양에 유의한 수준에서 비례함을 의미한다. 모델3은 개인소득 및 개인소득과 준거집단의 소득과의 차이를 투입한 모델이다. 지역 내에 평균적으로 동일한 집단(성별, 연령대, 교육수준, 경제활동상태)의 소득과 비교하여 소득이 적은 경우, 삶의 만족도가 낮아지기는 하지만 유의한 수준은 아니다. 마지막으로 모델4는 개인의 소득보다는 준거집단의 소득이 한 개인의 행복도를 유의하게 설명하고, 그보다 높은 사람은 더 삶에 만족하고 그에 미치지 못하는 사람은 더 삶에 만족하지 못함을 보여주고 있다. 한국인이 시도 단위의 지역을 기준으로 하여 동질적인 집단의 소득과 비교하고 있음을 알 수 있다.

모델5부터 모델8까지는 삶의 만족도에 대한 자산의 영향력을 제시하고 있다. 대체로 계수값이 적다는 점을 제외하면 큰 방향은 같다. 다만 준거집단의 자산 수준에 미흡할수록 삶의 만족도가 낮아지는 경향이 유의한 수준으로 나타났다(모델 7). 한편, 준거집단의 소득 및 소득차를 투입하였을 때 본인의 소득 증가가 유의한 영향을 미치지 못하였던 것과 비교하여 자산의 경우에는 절대적인 자산 증가의 삶의 만족도 제고 효과가 여전히 유의하였다. 유동적일 수 있고 익명의 소득 격차에 비해 비교적 가시적으로 확인할 수 있는 동산 및 부동산 등을 포함한 자산 격차에 의한 비교가 보다 직접적이기 때문일 수 있다. 한편 자산의 삶의 만족도에 대한 영향력이 낮은 수준임과 더불어서 상대적 격차로부터 발생하는 삶의 만족도 저하도 낮은 편이었다. 이는 비록 자산이 삶의 만족도 평가에서 비교의 대상이기는 하지만 소득과 같은 수준으로 크게 영향을 미치지는 않음을 의미한다.

<표 6> 지역 내 소득 및 자산 격차와 어제 느낀 행복

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
	소득 영향				자산 영향
lneqinc	0.588***	0.370**	0.577***	0.094
	(0.098)	(0.124)	(0.118)	(0.172)
lnreqinc		0.628***		0.908***
		(0.169)		(0.210)
difreinc /10000			-1.585	-23.343*
			(7.614)	(9.969)
lneqna					0.166***	0.142***	0.147***	0.103***
					(0.022)	(0.026)	(0.024)	(0.031)
lnreqna						0.198*		0.240**
						(0.080)		(0.083)
difrena /10000							-0.109+	-0.149*
							(0.058)	(0.067)
통제변수	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
연도 더미	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
지역 더미	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
_cons	5.460***	3.686***	5.506***	3.630***	6.788***	5.492***	6.911***	5.434***
	(0.700)	(0.692)	(0.748)	(0.691)	(0.602)	(0.797)	(0.605)	(0.796)
N	11369	11341	11369	11341	11369	11197	11369	11197
adj. R-sq	0.113	0.119	0.113	0.122	0.116	0.106	0.118	0.109

주 1) 개인횡단가중치를 적용한 값임. 괄호 안의 수치는 강건한 표준오차임. +p<0.1 *p<0.05 **p<0.01 ***p<0.001

2) 당초 원자료에서 만원 단위로 측정된 소득 격차(dofreic)과 자산 격차(difrena)는 분석 결과 해석 용이성을 제고하고자 10000으로 나누어 억 단위로 조정한 후의 계수임.

<표 6>은 어제 느낀 행복감에 대한 소득과 자산의 영향력, 준거집단의 소득 및 자산 효과, 준거집단 소득 및 자산과 개인의 차이의 효과를 제시하고 있다. 각 변수의 효과 및 방향성은 삶의 만족도와 대체로 유사하다.

다만, 소득 격차를 투입했을 때 삶의 만족도에 대한 긍정적 효과의 감소폭(0.537-0.473=0.064)이 어제 느낀 행복감에 대한 긍정적 효과의 감소폭(0.588-0.577=0.011)에 비해 크게 나타났다. 삶의 만족도는 기대하는 삶의 수준과 보다 밀접한 관련이 있으므로, 준거집단의 삶의 양식에 보다 크게 영향을 받는 것으로 해석할 수 있다.

3. 준거집단의 지역적 범위와 행복

마지막으로 <표 7>은 한국인이 행복(삶의 만족도)을 판단함에 있어 소득과 자산의 준거집단의 범위를 어디에 놓고 있는지를 분석한 결과이다.

<표 7> 전국 및 지역 내 소득 및 자산 격차와 삶의 만족도

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
	소득 영향				자산 영향
lneqinc	0.537***	0.423***	0.434**	0.131
	(0.094)	(0.119)	(0.136)	(0.161)
전국
lnreqinc		0.815**		0.862*
		(0.286)		(0.407)
difreinc /10000			-6.771	-3.627
			(10.485)	(17.615)
지역
lnreqinc		0.134		0.380
		(0.210)		(0.386)
difreinc /10000			-4.241	-21.083
			(9.981)	(19.489)
lneqna					0.199***	0.198***	0.148***	0.143***
					(0.023)	(0.027)	(0.028)	(0.034)
전국
lnreqna						0.443**		0.514**
						(0.152)		(0.163)
difrena /10000							-0.159*	-0.138
							(0.071)	(0.099)
지역
lnreqna						0.052		0.031
						(0.077)		(0.109)
difrena /10000							-0.049	-0.069
							(0.086)	(0.123)
통제변수	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
연도 더미	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
지역 더미	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
_cons	5.612***	1.777	6.057***	1.730	6.484***	2.265+	6.904***	2.227+
	(0.665)	(1.100)	(0.764)	(1.095)	(0.566)	(1.243)	(0.569)	(1.231)
N	11369	11341	11369	11341	11369	11184	11369	11184
adj. R-sq	0.111	0.117	0.112	0.121	0.135	0.131	0.144	0.139

주: 개인횡단가중치를 적용한 값임. 괄호 안의 수치는 강건한 표준오차임. +p<0.1 *p<0.05 **p<0.01 ***p<0.001

<표 7>을 살펴보면, 삶의 만족도에 대한 평가에서 동질적인 집단의 소득을 전국수준에서 반영한 값과 지역수준에서 반영한 값을 동시에 투입할 경우, 지역 수준에서 반영한 값은 유의하지 않는 것으로 확인된다. 즉, 소득의 상대비교 집단인 준거집단의 범위를 전국적인 수준에 놓고 있음을 알 수 있다. 다만, 이러한 준거집단과의 소득 차이는 삶의 만족도를 낮추기는 하지만 유의한 수준은 아니었다. 삶의 만족도 평가에 대한 자산의 영향에서도 전국적인 수준에 준거집단을 맞추고 있는 것으로 확인되는데, 준거집단과의 자산 차이는 삶의 만족도를 유의하게 낮추는 것으로 확인된다.

<표 8> 전국 및 지역 내 소득 및 자산 격차와 어제 느낀 행복

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
	소득 영향				자산 영향
lneqinc	0.588***	0.371**	0.487***	0.093
	(0.098)	(0.124)	(0.144)	(0.172)
전국
lnreqinc		0.438		0.262
		(0.295)		(0.314)
difreinc /10000			-15.848	12.199
			(11.479)	(13.041)
지역
lnreqinc		0.514**		0.971***
		(0.187)		(0.274)
difreinc /10000			10.265	-35.589*
			(10.474)	(15.878)
lneqna					0.166***	0.143***	0.120***	0.103***
					(0.022)	(0.026)	(0.026)	(0.031)
전국
lnreqna						0.216		0.291
						(0.168)		(0.183)
difrena /10000							-0.254**	-0.146
							(0.081)	(0.114)
지역
lnreqna						0.155+		0.113
						(0.087)		(0.121)
difrena /10000							0.120	-0.004
							(0.091)	(0.131)
통제변수	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
연도 더미	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
지역 더미	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
_cons	5.460***	2.162+	5.914***	2.133+	6.788***	3.933**	7.233***	3.924**
	(0.700)	(1.198)	(0.815)	(1.195)	(0.602)	(1.351)	(0.603)	(1.343)
N	11369	11341	11369	11341	11369	11184	11369	11184
adj. R-sq	0.113	0.120	0.114	0.123	0.116	0.106	0.122	0.111

주: 개인횡단가중치를 적용한 값임. 괄호 안의 수치는 강건한 표준오차임. +p<0.1 *p<0.05 **p<0.01 ***p<0.001

위 <표 8>은 삶의 만족도가 아닌 어제 느낀 행복에 영향을 주는 소득과 자산의 영향을 분석하고 있다. 앞서 삶의 만족도 평가에서 소득을 비교하는 준거집단의 범위가 전국이었음에 비해 행복을 평가하는데는 준거집단의 범위가 보다 좁은 지역적 범위로 확인되었다.

요컨대 만족스러운 삶을 사는데 있어 소득기준은 전국적인 수준에서, 행복한 삶을 사는데 있어서 소득기준은 지역적 수준에서 비교하고 있다고 할 수 있다. 자산의 비교는 삶의 만족도 평가 및 행복도 평가에서 보다 전국적인 수준에서 결정됨을 알 수 있다.

Ⅴ. 결  론

본 연구는 한국인이 행복함을 느끼는 기준이 무엇인지를 탐색적 수준에서 분석하였다. 절대적인 경제력의 증가와 상대적인 경제력의 증가에서 무엇이 더 영향력을 미칠 것인가? 특히 거주지역 단위까지 판단의 기준을 낮췄을 경우를 중심으로 살펴보았다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다.

먼저 소득은 자산보다 행복도에 미치는 영향력이 컸다. 비록 자산이 삶의 만족과 어제 느낀 행복에 유의한 수준의 영향력을 확보하고 있지만 여전히 소득의 영향력이 컸다. 다음으로 소득이 삶의 만족도에 미치는 영향은 절대적 수준에서는 유의하지만 동질적인 집단의 소득과 비교할 경우에는 상대적 영향력은 있지만 절대적 영향력은 사라졌다. 그러나 자산의 경우에는 비교의 과정에서도 절대적 영향력을 확보하고 있었다. 마지막으로 한국인의 행복도 평가에서 만족스러운 삶을 사는데 있어 소득기준은 전국적인 수준에서, 행복한 삶을 사는데 있어서 소득기준은 지역적 수준에서 비교하고 있었다.

2018년 한국 사회에서는 중앙정부 뿐만 아니라 지방정부 역시 정책목표로 행복 증진을 내세우고 있다. 그러나 한 개인의 주관적 평가로써 행복도는 절대적인 자원의 양 뿐만 아니라 상대적 비교에 의해 영향을 받는다. 우리나라가 지나친 성장, 경쟁 지향의 발전을 거쳐왔음을 고려하면, 우리 국민이 어떤 방식의 비교를 하는지에 대한 정교한 분석이 필요하다. 분석 결과에 따르면, 삶의 만족에 있어서는 전국 수준의 소득 비교를 하고 있었다. 한 지역의 삶의 만족도를 높이는데 있어서는 그 지역의 소득수준과 전국적인 소득수준의 격차를 낮추고자 하는 노력이 필요하다 하겠다. 반면에 어제 느낀 행복에 있어서는 지역 수준의 소득 비교를 하고 있었다. 바람직한 비유는 아니겠으나, ‘일상의 행복’을 찾는데 있어서는 지역 내 격차를 줄이는 것이 필요하다 하겠다. 그런데 어느 경우에나 자산의 경우는 전국적인 수준에서 비교를 하고 있었고, 상대적 비교 및 절대적 수준의 영향력이 컸다. 소득에 비해 자산의 비교는 훨씬 용이하기 때문이라 판단되며, 지역별 자산격차가 확대되는 것이 한국인의 행복도 증진에 매우 큰 장애요인이 될 수 있음을 시사한다.

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