The purpose of this study is to investigate whether the welfare demand led to an increase in social welfare budget by maintaining the demographic change with the fundamental goal of “guaranteeing the economic viability of human life”. The proportion of social welfare budget, social welfare budget, social welfare, basic recipients, population aged 65 and over, percentage of population aged 0 - 4, unemployment rate as independent variables in an aspect of demand side. We also consider independent rate of finance as control variable, respectively. The main results are as follows. According to a result of dynamic panel model, the elderly population ratio and the unemployment rate have a significant influence on the increase of the social welfare budget. The number of basic recipients compared to the population also showed a positive influence. According to the results of this study, the welfare demand factors such as the elderly population ratio, the unemployment rate, and the basic number of beneficiaries relative to the population are leading to the increase in the social welfare budget. This is significant in terms of proposing a standard to adjust the proportion of budget allocation by sub-sector in view of financial sustainability.
본 연구는 “인간의 삶을 영위할 수 있는 경제적 보장”이라는 사회보장의 본질적 목표와 함께 인구 구조 변화를 고려하여 복지 수요가 사회복지 예산 증가를 견인하였는지 실증적으로 살펴보고자 하였다. 이에 우리나라의 16개 시도를 공간적 범위로 하여 종속변수로서 일반회계 중 복지예산 사회보장 비중을, 지역별 복지 수요로서 인구 대비 기초수급자 수, 고령인구(65세 이상 인구) 비율, 0~4세 인구비율, 실업률을, 세입 측면을 반영하는 변수로서 지자체 재정자립도를, 지역의 사회경제적 특성을 통제하는 변수로 1인당 GRDP를 모형에 투입하여 패널분석을 수행하였다. 이때 패널고정효과/확률효과 모형 이외에 종속변수의 시차변수 투입으로 발생하는 편의 및 내생성을 통제하기 위한 방법으로 일반화적률-차분 추정을 바탕으로 하는 동적패널 모형을 함께 적용하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 동적패널 모형을 적용한 분석결과에 따르면, 시차를 고려하지 않은 독립변수를 투입하였을 경우, 고령 인구 비율과 실업률이 사회복지예산 비중 증가에 큰 영향력을 미치는 것으로 도출되었다. 인구 대비 기초수급자 수 역시 미미한 정(+)의 영향력을 보이는 것으로 나타났다. 패널고정효과 모형을 기준으로 1시차 이전(t-1), 2시차 이전(t-2) 변수를 각각 고려한 경우, 0~4세 인구비율, 실업률을 제외하고, 각각의 영향력은 모두 정적(+)인 것으로 나타났다. 본 연구의 분석결과를 바탕으로 고령 인구 비율과 인구 대비 기초수급자 수와 같은 복지 수요 요인이 사회복지 예산 증가를 견인하고 있으며, 노령과 실업 부문에 대한 사회보장예산의 비중 변화가 상대적으로 커질 수 있을 것으로 해석할 수 있다. 이는 인구 구조 변화가 사회복지예산의 증가와 밀접한 관련이 있다는 점을 시사한다.
의료자원의 임상적 성과를 파악할 수 있는 방법을 제안하기 위하여 본 연구는 확률변경분석과 맘퀴스트 생산성 지수를 통해 지역별 의료자원 투입이 연령 표준화 사망률에 미치는 영향을 분석하였다. 지금까지 보건 의료 부문 효율성 관련 선행연구가 의료자원을 활용하는 기관의 운영 효율성에 초점을 두었다면, 본 연구는 거시적 측면에서의 임상적 성과 효율성에 초점을 두었다. 의료자원을 효과적으로 투입하여 건강 수준을 향상시키는 것은 일종의 성과 측면의 효율성으로 이해할 수 있으며, 이는 보건 의료 부문의 재정적 지속가능성을 효과 측면에서 파악할 수 있다는 데 그 의미를 찾을 수 있다. 이에 2006~2013년, 우리나라 16개 시도를 분석의 범위로 하고, 의사 수, 전문의 수, 병상 수, 수술 수와 연령 표준화 사망률을 투입하고, 확률변경분석과 맘퀴스트 생산성 지수 분석을 수행하였다. 이때, 횡단면, 시계열 자료가 복합되어 있는 자료의 구조를 고려하기 위해 패널확률변경분석 및 맘퀴스트 생산성 지수를 각각 적용하였다. 두 분석모형 모두 의료자원의 기술적 효율성이 산출물 생산에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 시도한 확률변경분석과 맘퀴스트 생산성 지수를 사용하여 지역별 의료자원의 성과 측면을 고찰하는 것은 의료자원의 최종적 목표인 임상적 측면에서의 건강 성과를 효율적으로 판단한다는 데 그 특징이 있다. 분석결과를 바탕으로 각 지역별 의료 자원의 성과적 효율성이 어떻게 나타나고 있는지 파악할 수 있으며, 공급 측면의 비용 절감을 위한 정책 방향을 제시할 수 있다는 점에서 본 연구의 의의가 있다고 할 것이다.;In order to propose a method to measure the performance of medical resources, this study empirically analyzed the impact of regional medical resource input on age standardized mortality rate through probability frontier analysis. If prior studies so far focused on the operational efficiency of institutions that use medical resources, this study focused on performance efficiency in the macro perspective. As is already well known, the probability frontier method measures the inefficiency of the analysis object in consideration of the error variation, overcoming the disadvantages of the existing data envelope analysis method. In our empirical analysis, we examined16 metropolitan cities and provinces in Korea for the period 2006-2013, and employed the panel stochastic frontier method and Malmquist Productivity Index Analysis by putting the number of doctors, the number of specialists, the number of beds, the number of operations and the age standardized mortality rate. The result showed that all the medical resources allocated to each region decreased the age-standardized mortality rate. Regional inequality in medical resources distribution should be dealt with in depth from various perspectives. In this respect, the method of applying the stochastic frontier analysis to measure the performance of regional medical resources has the advantage that the inefficiency of each input element can be examined more in depth, and this study is meaningful in this respect.
본 연구는 한국노동패널조사에 기초한 부부 데이터를 구축하여 한국 사회에서 관측되는 부부의 사회경제적 특성과 혼인 해체 간의 연관성을 분석하였다. 국내에서 이루어진 선행 연구들에 비해 본 연구는 부부 데이터를 구축하여 남성(남편)과 여성(아내)의 개인 특성 정보는 물론 부부 특성 정보 또한 고려하였다. 본 연구가 근로소득, 종사상 지위, 전체 부부 소득 대비 아내 소득의 비율, 취업 형태 등 다양한 경제활동 관련 정보들을 고려하고 있음에도 불구하고, 분석 결과는 이들 변수들이 혼인 해체와 유의하게 연관된 경험적 증거를 확인하지는 못하였다. 반면 국내에서 이루어진 선행 연구들과 마찬가지로 본 연구 또한 한국 사회에서 관측되는 혼인 해체 현상의 경우 교육수준과 유의하게 연관되고 있음을 살펴볼 수 있었다. 남성(남편) 교육수준의 경우 기존 연구들과 마찬가지로 교육수준이 높을수록 혼인 해체 리스크가 유의하게 낮은 패턴을 살펴볼 수 있었다. 반면 여성(아내) 교육수준의 경우 분석 결과는 교육수준과 혼인 해체 간의 연관성이 상당히 복잡한 관계를 형성하고 있음을 보여 주었다. 보다 구체적으로, 과거 결혼코호트의 경우 교육수준이 높을수록 혼인 해체 리스크가 높은 패턴을 보였지만, 최근 결혼코호트로 진행될수록 교육수준별 혼인 해체 리스크 격차가 감소하는 패턴을 살펴볼 수 있었다. 또한 교육수준별 혼인 해체 리스크는 혼인 기간에 따라 상이한 패턴을 보였는데, 전반적으로 분석 결과는 혼인 기간의 초기 단계에서 교육수준별 격차가 상대적으로 크게 나타나지만, 혼인 기간이 길어짐에 따라 교육수준별 격차가 감소하는 패턴을 보여 주었다.;Using the Korean Labor and Income Panel Study (KLIPS), this study analyzes the relationship between husbands’ and wives’ socioeconomic resources and marital dissolution. Compared to prior research, this study investigates the impacts of husbands’ and wives’ individual and couple characteristics using longitudinal couple data compiled from the KLIPS. Overall, despite the wide range of socioeconomic variables investigated, such as education, earnings, work status, ratio of wives’ earnings relative to total couple earnings, dual-earner status, only limited variables are found to have significant effects on marital dissolution. First, consistent with prior research, this study finds that husbands’ education is negatively associated with marital dissolution. Second, with respect to wives’ socioeconomic resources, this study finds that the effect of wives’ education is contingent upon marital cohorts and marital duration. The data indicate that the positive impact of wives’ education becomes weaker across marriage cohorts and marital duration.