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 연구는 최근 선진국에서 최저생계비 등 산정에 많이 활용하는 주관적 동등화지수(subjective equivalence index) 개념을 소개하고 2001-2012년 한국노동패널(KLIPS)의 만족도 설문 응답자료를 이용하여 우리나라의 주관적 동등화지수를 얻기 위해 필수적인 가구소비 규모탄력성 추정을 목적으로 하였다. 국내 기존문헌에서 다루어온 소비자의 지출행위로부터 도출되는 동등화지수와 달리, 주관적 동등화지수는 가계의 주관적 만족도 보고자료로부터 직접 추정되기 때문에 직관적으로 이해하기 쉬운 장점이 있다. 추정 결과 주관적 동등화지수 규모탄력성 추정치가 0.61로 확인되었으며, 이는 김진·송헌재(2010)의 0.68에 비해 하향조정된 것이다. 또한 추가적인 결과로, 광역시 지역보다 광역도 지역에서 규모탄력성 추정치가 더 높고, 여성 가구주 가구의 추정치가 남성 가구주 가구보다 높은 것으로 나타났다. 가구주 연령별로는 30대, 40대, 50대로 가면서 추정치가 낮아진 반면, 60대의 경우 추정치가 1보다 커서 규모의 불경제가 나타났다. 규모탄력성 추정치는 주관적 동등화지수를 통해 최저생계비 시산, 동등화가계소득의 계측, 불평등도지수의 계측, 그리고 빈곤선 측정 등에 다양하게 활용될 수 있을 것이다.;This study introduces the concept of subjective equivalence index and estimates the scale elasticity by using the satisfaction survey data in the KLIPS(Korean Labor and Income Panel Study). Based on the work of Schwarze(2003), we estimate the scale elasticity for obtaining the subjective equivalence index and compare the subjective equivalence index approach with the consumption expenditure equivalence index approaches. The subjective equivalence index approach has an advantage in obtaining directly and intuitively from the satisfaction degree of the involved consumers. From the data of 2001-2012 in the KLIPS, we obtain the scale elasticity of 0.61 which is less than 0.68 in Kim and Song(2010) from the data of 1998-2007 in the KLIPS. Additionally, we obtain that the scale elasticity of the families in metropolitan cities is less than that in provinces. Additionally, the scale elasticity of the families with female household heads is greater than that with male household heads. As the age of household heads increases, does the scale elasticity decrease. However, the families with household heads over 60 year old have the scale elasticity with greater than 1, showing the diseconomy of scale in family consumption. These findings suggest that policy makers should be keen to consider the family composition and/or the family location in addition to the family size in calculating the minimum cost of living and in designing the other welfare policies. More detailed analyses and profound interpretations are needed for more concrete calculations on the minimum cost of living, as usual.