농어촌 빈곤에 대한 기존 연구들은 경제적 지수를 중심으로 빈곤을 분석하고 그 결과에 대한 해결방안을 제시하고 있다는 점에서 농어촌이라는 지역적 특징을 반영하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 농어촌 빈곤연구들의 한계를 보안하기 위해 빈곤의 범위를 확대한 다차원적 빈곤(소득, 고용, 주거, 건강, 가족)지수 활용을 통해 도시?농촌간의 빈곤 격차에 대해 분석하였다. ?한국복지패널?의 2005-2011년 기간의 데이터를 이용하여 도농간 다차원적 빈곤을 횡단면으로 분석한 결과 소득 및 고용차원에서 도시와 농어촌간에 빈곤격차가 크게 발생하고 있으며, 대상별로는 여성, 노인계층, 학력이 낮을수록 빈곤율이 높게 나타났다. 주거차원에서는 2011년 주거빈곤율이 높게 증가하고 있는데 이는 주거기준의 변화에 따른 것으로 보인다. 건강차원은 2008년을 기준으로 농어촌의 빈곤이 높아져지는 역전현상을 보였다. 상대적으로 도시의 소득이 농어촌의 소득보다 높아지고 그 격차가 커지면서 농어촌의 소득대비 의료비 지출이 증가한 것으로 보인다. 가족 및 사회적 관계차원에서 한부모가족의 빈곤은 도시가 농어촌지역보다 높은 빈곤율을 보이고 있었다. 다차원빈곤에 대한 동태적 분석에서는 고용, 주거, 건강 및 가족관계에 비해 소득차원인중위소득과 순자산의 차원에서 빈곤경험이 높았다. 농어촌이 도시에 비해 주거, 건강 및 가족관계측면에서 빈곤지속성이 낮게 나타났으며, 소득 및 고용측면에서는 도시에 비해 농어촌이 지속적이고 반복적으로 빈곤을 경험할 확률이 높게 나타났다. 즉, 경제적 수준 뿐 아니라 다차원적 빈곤의 영역별로 도농간 빈곤의 격차를 보이고 있음을 알 수 있었다.;Existing studies on rural poverty, which have been emphasized on economic perspectives, are limit to be understood as the geographical characteristics applied poverty studies. To solve this study limitation, this study developed multidimensional poverty measures composed of five dimensions beyond economic measures, and then applied the multiple measures to Korean Welfare Panel data (2005-2011) for analyzing poverty gaps between urban and rural areas. The findings from the cross section analysis showed that there are large poverty gaps between urban and rural areas in terms of income and employment. In particular, females, the elderly, and the less-educated presented higher rates of poverty than other groups. In terms of living housing, the poverty rates showed a sharp increase in 2011, due to recent amendment of national housing law. In terms of health, the study found a reversal phenomenon in 2008, because the poverty rates of rural areas get started higher than the rates of urban areas, due to the increase of medical expenditure to income ratio in rural areas. In terms of family and social relationships, the poverty rate of single-parent families showed higher in urban areas than rural areas. Additional findings from the dynamic analysis of multidimensional poverty revealed that incidents of poverty were higher in income compared to employment, housing, health, and family relationships. The persistence of poverty was lower in rural areas than urban areas in terms of housing, health, and family relationships. However, in terms of income and employment, rural areas experienced more persistent and repeated incidents of poverty. In sum, poverty gaps between urban and rural areas are empirically supported even when this study extended dimensions of poverty measures beyond existing economic-approach.
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.