[논문]우리나라에서의 경제성장과 빈곤의 관계 : 1982-2004년 도시가구를 중심으로

이상은

문제 정의

이러한 제한점에도 불구하고 도시가계조사는 장기 빈곤 추계를 위해서 우리나라에서 이용가능한 유일한 조사자료이다. 따라서 본 연구에서는 도시가계조사를 이용하여 도시 지역 2인 이상 가구의 1982-2004년 동안의 빈곤의 연간 자료를 구축하고자 한다. 따라서 본 연구의 대상은 거시경제성과의 도시지역 빈곤에 대한 영향을 분석하는 것으로 제한된다.
본 논문에서는 빈곤율과 거시경제성과의 관계를 크게 두가지 차원에서 검토하고자 한다. 첫째, 빈곤율과 거시경제지표의 수준(level) 차원에서 양자의 관계를 검토하는 것이다.
그러나 아직 거시경제성과와 빈곤간의 관계를 직접적으로 분석한 연구는 없는 것으로 보인다. 본 연구는 우리나라에서의 거시경제지표와 빈곤율의 관계에 대한 직접적인 실증적 연구를 시도해 보고자 한다.
본 연구에서는 1982년 이후 2004년까지의 시기 동안 경제성장과 빈곤의 관계에 대하여 검토하였다. 그 결과 전반적으로 우리나라에서 거시경제성장은 주요한 반빈곤 도구(anti-poverty measure)로서 기능해 왔음을 발견하였다.
본 연구에서는 빈곤지표로서 절대적 빈곤선에 기반한 절대적 빈곤율을 이용하고자 한다. 빈곤선은 크게 절대적 빈곤선과 상대적 빈곤선의 두 가지로 구분될 수 있다.
다음으로 이렇게 설정된 절대적 빈곤선은 도시가계조사의 소득 또는 지출 자료에 적용되어야 한다. 본 연구에서는 소득과 지출 자료를 모두 이용하여 빈곤율을 추정하고자 한다. 통계청의 도시가계조사에서는 <표 2>에서 제시된 바와 같이 소득을 경상소득과 비경상소득으로 구분한다.
그런데 상대적 빈곤선에 따라 빈곤을 측정하는 경우 아무리 경제성장에 따라 전반적인 생활수준의 향상이 있더라도 소득분포 양상이 변하지 않으면 빈곤율은 동일하게 나타나게 된다. 본 연구에서는 소득분포 양상의 변화보다는 시계열자료에 기반하여 통시적으로 거시경제성장과 빈곤간의 직접적 관계를 검토하는데 그 목적이 있으므로, 절대적 빈곤선을 이용하여 빈곤율을 추정하고자 한다. 미국의 경제성장과 빈곤율간의 관계에 대한 실증 연구들도 30-40년간의 물가상승률만 고려한 절대적 빈곤율을 이용하였다.
가계지출은 소비지출과 비소비지출로 구분한다. 본 연구에서는 소득의 경우 총소득과 경상소득을 이용하고 지출의 경우 가계지출과 소비지출을 이용하여 빈곤율을 계산하고자 한다. 소비지출을 이용하는 경우 빈곤선은 최저생계비에서 비소비지출비를 제외한 액수(1999년 표준가구기준 881637원=901,357-19,720)로 설정하였다.
7%로 높게 나타난 본 연구의 빈곤율 추정결과는 믿기 어려울 정도이다. 본 연구에서의 빈곤율 추정결과가 신뢰할만한 것인지를 살펴보기 위하여 1982년 이후의 주요한 몇가지 지표들의 변화를 검토해 보자.
거시경제지표와 빈곤율의 수준(level)의 관계에 대한 분석결과는 단일의 명확한 결론을 제시하지 못했다. 여기에서는 수준(level)이 아니라 증가율(growth rate)²⁾의 측면에서 거시경제지표와 빈곤율의 관계에 대한 추가적인 분석을 해보고자 한다.
그러나 우리나라의 경우에는 경제성장과 빈곤의 관계가 어떠한 양상으로 나타났는지에 대한 본견적인 실증연구가 거의 부재한 상황이다. 이에 본 연구는 우리나라에서 경제성장과 빈곤간의 관계에 대한 실증적 연구 결과를 제공하고자 한다. 특히 외환위기 이후 2000년대에 경제성장의 빈곤감소 기능에 어떠한 변화가 있는지를 분석해 보고자 한다.
그러나 외환위기 이후 2000년대에 있어서는 거시경제의 성장에도 불구하고 빈곤율이 과거와 같이 급속하게 감소하지 않는 현상을 보였다. 이에 본 연구에서는 거시경제지표와 빈곤율의 수준(level)과 성장률(growth rate)의 측면에서 2000년대 이후 거시경제의 빈곤율에 대한 영향에 과거와 차이가 있는지를 검토하였다. 그 결과 거시경제지표의 빈곤율 감소 효과가 2000년대 이후 변화되었다는 직접적이고 일관된 증거를 발견하지 못하였다.
본 논문에서는 빈곤율과 거시경제성과의 관계를 크게 두가지 차원에서 검토하고자 한다. 첫째, 빈곤율과 거시경제지표의 수준(level) 차원에서 양자의 관계를 검토하는 것이다. 우선 기술적으로(Discriptive) 1982-2004년 동안의 빈곤율과 GDP 및 실업률의 추세를 살펴본다.
이에 본 연구는 우리나라에서 경제성장과 빈곤간의 관계에 대한 실증적 연구 결과를 제공하고자 한다. 특히 외환위기 이후 2000년대에 경제성장의 빈곤감소 기능에 어떠한 변화가 있는지를 분석해 보고자 한다. 이를 위하여 다음 2장에서는 경제성장과 빈곤간의 관계를 검토했던 기존연구문헌들을 검토해 본다.

제안 방법

1982-2004년 동안의 빈곤율을 추정한 후 거시경제성과와의 관계를 검토한다. 거시경제성과 지표로서는 GDP와 실업률을 이용한다.
2) 도시가계조사 근로자가구의 경상소득에 절대적 빈곤선을 적용하여 측정한 빈곤율.
그러나 이 가중치는 1988년 이후의 자료에 대해서만 제공된다. 가중치의 적용에 따라 빈곤율의 추세에 어떤 차이가 발생되는지를 보기 위해, 가중치가 이용가능한 1988년 이후의 자료에서 가중치를 적용한 결과 추정된 빈곤율을 계산해 보았다. 그 결과 그림에서 제시된 바와 같이 가중치를 적용한 경우의 빈곤율도 가중치를 적용하지 않은 경우의 빈곤율과 유사하게 나타났다.
그 결과 그림에서 제시된 바와 같이 가중치를 적용한 경우의 빈곤율도 가중치를 적용하지 않은 경우의 빈곤율과 유사하게 나타났다. 그러므로 이후에서는 자료의 일관성을 기한다는 측면에서 가중치 없이 추정된 빈곤율을 사용하도록 한다.
우선 기술적으로(Discriptive) 1982-2004년 동안의 빈곤율과 GDP 및 실업률의 추세를 살펴본다. 그리고 회귀분석을 통하여 거시경제지표와 빈곤율간의 관계를 보다 직접적으로 분석한다. 이때 주된 관심 중의 하나는 외환위기 이후 2000년대 들어 거시경제지표와 빈곤율의 관계에 어떤 변화가 있는가 하는 점이다.
다음으로 1982-2004년의 전체 기간동안의 자료를 이용하여 1980-90년대에 비하여 외환위기 이후 2000년대에 거시경제지표와 빈곤율의 관계에 어떤 변화가 발생했는지를 회귀분석을 통하여 보다 직접적으로 분석하였다. 그 결과가 <표 5>에서 제시된다.
다음으로 소득이 아니라 지출에 기반하여 빈곤율의 장기추세를 추정하였다. 그 결과 <그림 3>에서 제시된 바와 같이, 소비함수 추정을 이용한 도시전체가구의 소득 빈곤율에 비하여, 지출에 기반한 빈곤율의 경우 1998년까지는 빈곤율이 더 높고 1999년 이후에는 빈곤율이 더 낮게 나타났다.
도시가계조사에서 제공되는 소득자료는 도시근로자가구로 제한되므로, 앞의 연구방법에서 제시한 것과 같이 소비함수와 소득함수의 두 모델들을 이용하여 비근로자가구의 소득을 추정하였다. 이들 비근로자가구를 포함하여 전체 도시가구의 경상소득 빈곤율을 계산한 결과가 <그림 2>에서 제시된다.
둘째, 빈곤율과 거시경제지표의 변화율(growth rate)의 차원에서 양자의 관계를 검토한다. 수준(level) 분석에서와 같이 빈곤율과 거시경제지표의 변화율(growth rate)의 관계를 기술적으로 그 추세를 비교해 보고 그 다음 회귀분석을 통하여 보다 직접적으로 양자간의 관계를 분석한다.
미국의 경제성장과 빈곤율간의 관계에 대한 실증 연구들도 30-40년간의 물가상승률만 고려한 절대적 빈곤율을 이용하였다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 1999년 최저생계비를 기준으로 각 연도에 있어서 물가변동만큼 조정하여 절대적 빈곤선을 설정하였다. 1999년 최저생계비는 다음 <표 1>과 같다.
이상과 같이 추정된 빈곤율 연간자료를 이용하여, 이제 본격적으로 거시경제지표와 빈곤율의 관계를 분석해 본다. 먼저, 거시경제지표와 빈곤율의 수준의 추세를 기술적(descriptive)으로 비교해 본다.<그림 4>는 실질GDP와 빈곤율의 추세를 보여준다.
만일 내생성의 문제가 존재한다면, 그러한 정도로 회귀분석 결과는 편의의 문제를 가질 것이다. 셋째, 도시가계조사자료는 근로자가구에 대해서만 소득자료를 가지므로 자영자가구의 소득을 근로자가구의 소비함수로부터 추정하였다. 그러나 자영자가구의 소비함수가 근로자가구의 소비 함수와 다른 정도로 자영자가구의 추정된 소득은 오류를 가질 수 있다.
둘째, 빈곤율과 거시경제지표의 변화율(growth rate)의 차원에서 양자의 관계를 검토한다. 수준(level) 분석에서와 같이 빈곤율과 거시경제지표의 변화율(growth rate)의 관계를 기술적으로 그 추세를 비교해 보고 그 다음 회귀분석을 통하여 보다 직접적으로 양자간의 관계를 분석한다. 이용된 회귀 분석 모델은 다음과 같다.
빈곤율의 연간자료(annual data)는 1999년 최저생계비를 기준으로 설정된 절대적 빈곤선을 소득과 지출, 그리고 소득과 지출 중에서도 어떤 소득과 지출 항목에 적용하는가에 따라 다양하게 도출될 수 있다. 여기에서는 먼저 소득에 기반하여 추정된 빈곤율을 제시하고 다음으로 지출에 기반하여 추정된 빈곤율을 제시한다.
우선 1999년까지의 자료를 이용하여 거시경제지표와 빈곤율간의 회귀분석을 실시해 보았다. 그 결과가 <표 4>에서 제시된다.
우선 거시경제지표와 빈곤율의 증가율의 단순 추세를 기술적으로 비교해 보았다. <그림 6>은 실질 GDP 성장률과 빈곤율 증감율의 단순 추세를 보여준다.
첫째, 빈곤율과 거시경제지표의 수준(level) 차원에서 양자의 관계를 검토하는 것이다. 우선 기술적으로(Discriptive) 1982-2004년 동안의 빈곤율과 GDP 및 실업률의 추세를 살펴본다. 그리고 회귀분석을 통하여 거시경제지표와 빈곤율간의 관계를 보다 직접적으로 분석한다.
이러한 1982-1999년 시기에 대한 회귀분석 결과에 기반하여 2004년까지의 예측빈곤율을 추정하여 실제 빈곤율과 비교하여 보았다. <그림 6>에서 제시된 바와 같이, 예측빈곤율은 1996년까지 실제 빈곤율과 거의 동일한 추세를 보여준다.
또한 2000년대 들어 거시경제성과와 빈곤율간의 관계가 상당히 둔화되었다는 점이다. 이러한 가능성을 좀 더 살펴보기 위하여 보다 직접적으로 회귀분석을 통하여 거시경제지표와 빈곤율간의 관계를 살펴보았다.
이상과 같이 추정된 빈곤율 연간자료를 이용하여, 이제 본격적으로 거시경제지표와 빈곤율의 관계를 분석해 본다. 먼저, 거시경제지표와 빈곤율의 수준의 추세를 기술적(descriptive)으로 비교해 본다.
이러한 도시근로자가구의 소득 빈곤율의 추세는 경상소득 대신 총소득을 사용한 경우에도 거의 유사하게 나타났다. 이후 본 논문에서는 소득의 종류로서 경상소득을 사용하도록 한다. 한편, 통계청에서는 도시가계조사 원자료에 가중치를 제공한다.
또한 지출의 종류에 있어서 가계지출과 소비지출간에는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 이후의 분석에서는 지출의 종류로서 소비지출을 이용한다.
표에서 네 개의 칼럼들은 각각 다른 소득 및 지출 자료에 기반한 빈곤율을 이용하였다. 칼럼(1)은 도시근로자가구의 경상소득을 기준으로 계산된 빈곤율을, 칼럼(2)는 도시비근로자가구의 경우 소비함수를 추정하여 도시전체가구의 경상소득을 기준으로 추정된 빈곤율을, 칼럼(3)은 도시비근로자가구의 경우 소득함수 추정 결과를 이용한 도시전체가구의 경상소득 기준 빈곤율을, 그리고 칼럼(4)는 도시전체가구의 소비지출에 기반한 빈곤율을 이용하였다. 네가지 빈곤율 자료들의 분석결과는 아주 유사하였다.
그 결과가 <표 4>에서 제시된다. 표에서 네 개의 칼럼들은 각각 다른 소득 및 지출 자료에 기반한 빈곤율을 이용하였다. 칼럼(1)은 도시근로자가구의 경상소득을 기준으로 계산된 빈곤율을, 칼럼(2)는 도시비근로자가구의 경우 소비함수를 추정하여 도시전체가구의 경상소득을 기준으로 추정된 빈곤율을, 칼럼(3)은 도시비근로자가구의 경우 소득함수 추정 결과를 이용한 도시전체가구의 경상소득 기준 빈곤율을, 그리고 칼럼(4)는 도시전체가구의 소비지출에 기반한 빈곤율을 이용하였다.
앞의 연구들이 수준(level)에서의 분석이라면, 토빈(Tobin, 1994)은 일차계분(first-difference)한 자료에서 평균주당근로소득과 실업율의 변화의 빈곤율 변화에 대한 회귀분석을 실시하였다. 회귀분석에 있어서 1961-1983까지의 자료를 이용한 경우와 1961-1990까지의 자료를 이용한 경우를 비교하였다. 그 결과 전자에 비해 후자의 경우 실업률 감소의 빈곤감소 효과는 작아졌다는 것을 발견하였다.

대상 데이터

GDP와 실업률은 경제성장의 빈곤율에 대한 영향의 정도를 추정하기 위한 주요 변수들이다. GDP 시계열자료는 통계청의 국민계정 자료로부터 획득되었다. 실업률은 통계청의 경제활동인구조사로부터 도시지역 남성의 실업률 자료를 획득하여 이용하였다.
또한 <표 5>에서는 세 개의 모델들의 분석결과가 제시된다. 모델(1)은 거시경제지표들에 더하여 2000년 이후 시기더미 변수를 추가한 것이다. 모델(2)는 2000년 이후 시기더미 변수를 제거한 대신 이 시기더미 변수와 GDP 및 실업률의 상호작용항들을 추가한 것이다.
모델(2)는 모델(1)에 2000년 이후 시기더미변수를 제거하는 대신 이 시기더미변수와 거시경제지표의 상호작용항을 투입한 것이다. 그 결과 대체로 거시경제지표 자체의 회귀계수들은 큰 변화가 없었고 상호작용항의 계수들은 통계적으로 유의하지 않게 나타났다.
GDP 시계열자료는 통계청의 국민계정 자료로부터 획득되었다. 실업률은 통계청의 경제활동인구조사로부터 도시지역 남성의 실업률 자료를 획득하여 이용하였다. 실업률 지표로서 남성과 여성을 모두 포함한 총실업률 대신 남성 실업률 자료를 이용한 것은 남성실업률이 인구구조변화와 무관하게 노동시장의 상황을 대변할 수 있는 보다 나은 지표이기 때문이다.

데이터처리

회귀분석 결과 인플레이션보다는 실업률이 빈곤율에 영향을 미치는 주요한 요인임을 발견하였다. 또한 실업률과 인플레이션의 5분위 소득집단의 점유율에 미치는 영향을 회귀분석을 통해 분석하였다. 그 결과 실업률이 높을 수록 하위 2개 소득집단의 소득점유율이 감소되는 반면 상위 2개 소득집단의 소득점유율은 증가되어, 경제침체로 인한 가장 큰 피해자는 저소득층이라는 것을 발견하였다.
실질GDP성장률과 실업률 증감율의 빈곤율 증감율에 대한 관계가 과거에 비해 2000년대 들어 변화가 있는지를 보다 직접적으로 검토해 보기 위해 회귀분석을 실시하였다. 그 결과가 <표 6>에서 제시된다.
5% 포인트만큼 증가되는 것으로 나타났다. 이들은 1983년까지의 자료를 이용하여 회귀분석을 실시한 결과를 바탕으로 실제 빈곤율의 추이와 회귀분석을 통해 예측되는 빈곤율의 추이를 비교해 보았다. 그 결과 1983년까지는 실제 빈곤율 추이와 예측 빈곤율 간에 큰 차이가 없었으나, 1984~1989년의 기간에 있어서는 실제 빈곤율 추이와 예측 빈곤율간에 차이가 커서 1989년의 경우 실제 빈곤율(12.

이론/모형

그 결과는 이전 모델들의 분석결과와 유사하였다. 그러므로 본 연구에서는 박찬용․김진욱(1999)의 모델을 이용하여 비근로자가구의 소득을 추정하고자 한다. 박찬용․김진욱(1999)에서 이용된 모델은 다음과 같다.
이 두가지 추정 방법 중 어느 방법이 보다 적합한 것인지에 대한 뚜렷한 답은 없다. 본 연구에서는 박찬용․김진욱(1999)와 성명재․전영준(1999)의 두가지 모형 모두를 이용하여 비근로자가구의 소득을 추정하고자 한다. 만일 두가지 모형의 추정결과 빈곤율의 추세가 유사하게 나타난다면 그리고 빈곤지표와 거시경제지표간의 관계가 유사하게 나타난다면, 소득추정의 문제에도 불구하고 본 연구의 목표인 거시경제성장과 빈곤 관계의 추정결과에 일정한 신뢰성을 부여할 수 있을 것으로 생각된다.

성능/효과

실질GDP의 증가는 빈곤율을 감소시키고 실업율의 증가는 빈곤율을 증가시켰다. GDP 대비 사회보장비지출의 증가도 빈곤율을 감소시키는 것으로 나타났다.
블랭크와 카드(Blank and Card, 1993)는 1968-1991년의 미국 CPS(Current Population Survey) 자료를 이용하여 매년 9개 센서스 지역별, 6개 소득집단별, 그리고 6개 가구형태별로 노동시장과 소득변수들의 평균값을 구하여 25년 자료에 총 9000개 관측치들(cases)을 구축하여, 거시경제성과의 빈곤율에 대한 영향을 고정효과모델(fixed effects model)의 회귀분석을 통해 분석하였다. 그 결과 1980년대에 GDP성장이 빈곤율 감소로 연결되지 않은 것은 생산성 증가 둔화와 임금불평등의 증가에 기인하는 것이라고 결론내렸다.
이들은 1983년까지의 자료를 이용하여 회귀분석을 실시한 결과를 바탕으로 실제 빈곤율의 추이와 회귀분석을 통해 예측되는 빈곤율의 추이를 비교해 보았다. 그 결과 1983년까지는 실제 빈곤율 추이와 예측 빈곤율 간에 큰 차이가 없었으나, 1984~1989년의 기간에 있어서는 실제 빈곤율 추이와 예측 빈곤율간에 차이가 커서 1989년의 경우 실제 빈곤율(12.8%)이 예측 빈곤율에 비해 2.1~3.4 퍼센트 포인트만큼 더 큰 것으로 나타났다.
해브만과 쉬와비쉬(Haveman and Schwabish, 2000)는 1990년대까지 확대된 1959-1998년의 연간자료(annual data)를 이용하여 커틀러와 카쯔(Cutler and Katz, 1991)와 블랭크(Blank, 1993)에서 이용된 회귀분석모델과 유사한 모델을 분석하였다. 그 결과 1993년 이후에는 실업 감소의 빈곤감소 효과와 GDP성장의 빈곤감소 효과가 1960년대 수준으로 회복되었다는 것을 발견하였다. 그러나 해브만과 쉬와비쉬는 1980년대의 상황과 1990년대의 상황 중 어느 것이 정상적인 것이고 어느 것이 일탈적인 것인지는 이야기하기 어렵다고 결론내렸다.
가중치의 적용에 따라 빈곤율의 추세에 어떤 차이가 발생되는지를 보기 위해, 가중치가 이용가능한 1988년 이후의 자료에서 가중치를 적용한 결과 추정된 빈곤율을 계산해 보았다. 그 결과 그림에서 제시된 바와 같이 가중치를 적용한 경우의 빈곤율도 가중치를 적용하지 않은 경우의 빈곤율과 유사하게 나타났다. 그러므로 이후에서는 자료의 일관성을 기한다는 측면에서 가중치 없이 추정된 빈곤율을 사용하도록 한다.
모델(2)는 모델(1)에 2000년 이후 시기더미변수를 제거하는 대신 이 시기더미변수와 거시경제지표의 상호작용항을 투입한 것이다. 그 결과 대체로 거시경제지표 자체의 회귀계수들은 큰 변화가 없었고 상호작용항의 계수들은 통계적으로 유의하지 않게 나타났다. 또한 모델(3)에서는 모델(2)에 2000년 이후의 시기더미변수를 추가적으로 투입하였다.
또한 실업률과 인플레이션의 5분위 소득집단의 점유율에 미치는 영향을 회귀분석을 통해 분석하였다. 그 결과 실업률이 높을 수록 하위 2개 소득집단의 소득점유율이 감소되는 반면 상위 2개 소득집단의 소득점유율은 증가되어, 경제침체로 인한 가장 큰 피해자는 저소득층이라는 것을 발견하였다. 인플레이션은 각 소득집단의 소득점유율에는 통계적으로 유의한 영향 미치지 않는 것으로 나타났다.
커틀러와 카쯔(Cutler and Katz, 1991)는 1989년까지 확장된 미국의 시계열 자료를 이용하여 거시경제성과와 빈곤율간의 관계를 분석하였다. 그 결과 실업률이 높을수록 빈곤율은 증가되는 것으로 나타났으나, 그 회귀계수의 크기가 블랭크와 블라인더의 연구결과에 비해 작고 1983년 이후의 trend 변수의 회귀계수가 크게 나타난다는 것을 발견하였다. 즉 1983년 이후 매년 설명되지 않는 빈곤율이 모델에 따라 0.
모델(2)에서는 2000년 이후 시기더미와 실질GDP의 상호작용항과 2000년 이후 시기더미와 실업률의 상호작용항을 추가적으로 투입하였다. 그 결과 실질GDP와 실업률의 회귀계수값은 거의 변화가 없었다. 그러나 2000년 이후 시기더미와 실질GDP의 상호작용항의 회귀계수는 약 +0.
그 결과 에서 제시된 바와 같이, 소비함수 추정을 이용한 도시전체가구의 소득 빈곤율에 비하여, 지출에 기반한 빈곤율의 경우 1998년까지는 빈곤율이 더 높고 1999년 이후에는 빈곤율이 더 낮게 나타났다.
회귀분석에 있어서 1961-1983까지의 자료를 이용한 경우와 1961-1990까지의 자료를 이용한 경우를 비교하였다. 그 결과 전자에 비해 후자의 경우 실업률 감소의 빈곤감소 효과는 작아졌다는 것을 발견하였다.
또한 모델(3)에서는 모델(2)에 2000년 이후의 시기더미변수를 추가적으로 투입하였다. 그 결과 칼럼(2)의 GDP성장률 상호작용항의 계수를 제외하고는 모든 분석에서 상호작용항들의 회귀계수가 통계적으로 유의하지 않게 나타났다. 이러한 결과는 거시경제지표 성장률의 빈곤율 증감률에 대한 영향이 2000년 이후에 변화되지 않았다는 것을 의미한다.
회귀분석 결과 실업률의 증가는 하위 분위 집단들의 소득점유율을 감소시키는 것으로 나타났다. 그러나 1983년 이후 추세변수(trend variable)의 회귀계수가 유의하게 나타났고, 최상위 다섯 번째 분위 집단의 경우에는 1983년 이후 설명되지 않는 소득점유율의 증가가 있었던 반면 나머지 분위 집단들의 경우에는 1983년 이후 설명되지 않는 소득점유율의 감소가 발생한 것으로 나타났다. 또한 1983년까지의 자료에서의 회귀분석 결과를 바탕으로 소득 분위 집단별 예측 점유율과 실제 점유율을 비교해 본 결과, 최하 1분위 집단의 경우 예측점유율에 비해 실제점유율이 훨씬 낮게 나타났고 최고 다섯 번째 집단의 경우 예측점유율에 비해 실제점유율이 훨씬 높게 나타났다.
구인회(2004)와 성명재(2002) 등은 이러한 빈곤율 변화의 요인분해 방법을 이용하여 인구고령화에 따른 노인가구의 증가와 소득불평등의 증가가 빈곤율 변화의 주요 요인으로 작용하였다는 결과를 제시한바 있다. 둘째, 본 연구의 주요 분석방법인 빈곤과 경제성장간의 회귀모형에서 경제성장과 빈곤율간의 내생성의 문제가 있을 수 있다. 더빈-왓슨 검증 결과 자기상관의 문제는 없는 것으로 평가되었으나 내생성의 문제가 완전히 해소되었다고 보기는 어렵다.
그러나 1983년 이후 추세변수(trend variable)의 회귀계수가 유의하게 나타났고, 최상위 다섯 번째 분위 집단의 경우에는 1983년 이후 설명되지 않는 소득점유율의 증가가 있었던 반면 나머지 분위 집단들의 경우에는 1983년 이후 설명되지 않는 소득점유율의 감소가 발생한 것으로 나타났다. 또한 1983년까지의 자료에서의 회귀분석 결과를 바탕으로 소득 분위 집단별 예측 점유율과 실제 점유율을 비교해 본 결과, 최하 1분위 집단의 경우 예측점유율에 비해 실제점유율이 훨씬 낮게 나타났고 최고 다섯 번째 집단의 경우 예측점유율에 비해 실제점유율이 훨씬 높게 나타났다. 이러한 분석결과를 바탕으로 커틀러와 카쯔는 1983년 이후에 거시경제의 반빈곤효과 또는 소득불평등 감소효과가 과거와 달리 현저하게 감소되었고, 그 결과 1984~1989년동안의 경제성장에도 불구하고 빈곤율은 그에 상응하여 감소되지 않게 되었다고 결론내렸다.
그 결과 이 상호작용항의 회귀계수가 (-)의 값으로 나타나 1983년 이후에는 실업률의 증가가 빈곤을 감소시키는 것으로 나타났다. 또한 GNP 변화의 빈곤율 변화에 대한 영향의 회귀분석 결과 1980년대에 GNP변화에 대한 빈곤율의 반응성이 떨어졌다는 것을 발견하였다.
하지만 지출에 기반한 빈곤율의 장기추세도 소득에 기반한 빈곤율의 장기추세와 마찬가지로 그 역사적 추세는 유사하게 나타났다. 또한 지출의 종류에 있어서 가계지출과 소비지출간에는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 이후의 분석에서는 지출의 종류로서 소비지출을 이용한다.
모델(1)의 추정결과를 보면, 실업률 증감율이 통계적으로 유의한 영향을 미치는 반면, GDP 성장률의 회귀계수는 통계적으로 유의하지 않다. 이는 앞의 그림에서 제시된 것처럼 1980년대에 빈곤율의 변화가 GDP 성장률에 그다지 반응하지 않았다는 사실을 반영한 것으로 보인다.
우리나라는 과거 급속한 경제성장을 통하여 빈곤을 감소시키고자 하는 경제성장 우선전략을 채택하여 왔다. 본 연구의 분석결과는 이러한 전략이 1980-1990년대에 대단히 성공적이었다는 실증적 증거를 제시한다. 그리고 2000년대에 있어서도 거시경제성장은 빈곤감소의 주요 도구로 작동해 왔음을 보여준다.
이러한 분석결과는 기본적으로 2000년대 이후에도 우리나라에서 거시경제성과가 빈곤감소의 주요한 도구로서 여전히 작용하고 있다는 것을 보여준다. 세 가지의 모델 모두에서 실질GDP와 실업률의 회귀계수는 앞의 1980-1990년대 자료에서의 회귀분석결과와 거의 유사하였다. 그러나 회귀분석결과는 2000년 이후 거시경제성장의 빈곤율 감소효과가 둔화되었을 가능성을 제시하기도 한다.
거시경제지표들은 빈곤율의 변량의 96%에서 99%를 설명하였다. 실질GDP의 증가는 빈곤율을 감소시키고 실업율의 증가는 빈곤율을 증가시켰다. GDP 대비 사회보장비지출의 증가도 빈곤율을 감소시키는 것으로 나타났다.
그래서 이 시기 동안의 빈곤율은 근로자가구의 빈곤율을 대신 이용하였다. <그림 2>에서 제시된 것처럼, 소비함수를 추정한 결과를 이용한 빈곤율이 소득함수 추정결과를 이용한 빈곤율보다 더 높게 나타났다. 그러나 전반적인 빈곤율의 추세는 상당히 유사하게 나타났다.
이러한 분석결과는 1980년대 이래 2000년대 이후까지 우리나라에서 거시경제성과가 빈곤감소의 주요한 도구로서 작동하고 있다는 것을 보여준다. 특히 실업률의 감소는 빈곤율 감소에 주요한 역할 담당하고 있는 것으로 나타났다.
또한 1983년까지의 자료에서의 회귀분석 결과를 바탕으로 소득 분위 집단별 예측 점유율과 실제 점유율을 비교해 본 결과, 최하 1분위 집단의 경우 예측점유율에 비해 실제점유율이 훨씬 낮게 나타났고 최고 다섯 번째 집단의 경우 예측점유율에 비해 실제점유율이 훨씬 높게 나타났다. 이러한 분석결과를 바탕으로 커틀러와 카쯔는 1983년 이후에 거시경제의 반빈곤효과 또는 소득불평등 감소효과가 과거와 달리 현저하게 감소되었고, 그 결과 1984~1989년동안의 경제성장에도 불구하고 빈곤율은 그에 상응하여 감소되지 않게 되었다고 결론내렸다.
인플레이션은 각 소득집단의 소득점유율에는 통계적으로 유의한 영향 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 분석에 기반하여 블랭크와 블라인더는 전후부터 1980년대 초반까지의 시기 동안 미국에서는 거시경제의 성장 과실의 저소득층에게로의 확산효과(trickle-down effect)가 잘 작동하고 있다고 결론내렸다.
또한 1982년도의 4인가구 절대빈곤선이 근로자가구 월평균소득액이 보다 약 25%(=100*8만원/31만3천원) 더 높게 나타났다. 이러한 점들을 고려하면, 본 연구에서 계산된 1982년도 절대빈곤율 78.7%는 단순히 계산상의 실수에 의해 나타난 것이 아니라 지난 20여년간 우리나라 국민들의 절대적인 생활수준이 얼마나 급속한 속도로 향상되어 왔는지를 제시해 주는 놀라운 결과이다.
그 결과 실업률이 높을 수록 하위 2개 소득집단의 소득점유율이 감소되는 반면 상위 2개 소득집단의 소득점유율은 증가되어, 경제침체로 인한 가장 큰 피해자는 저소득층이라는 것을 발견하였다. 인플레이션은 각 소득집단의 소득점유율에는 통계적으로 유의한 영향 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 분석에 기반하여 블랭크와 블라인더는 전후부터 1980년대 초반까지의 시기 동안 미국에서는 거시경제의 성장 과실의 저소득층에게로의 확산효과(trickle-down effect)가 잘 작동하고 있다고 결론내렸다.
그 결과 실업률이 높을수록 빈곤율은 증가되는 것으로 나타났으나, 그 회귀계수의 크기가 블랭크와 블라인더의 연구결과에 비해 작고 1983년 이후의 trend 변수의 회귀계수가 크게 나타난다는 것을 발견하였다. 즉 1983년 이후 매년 설명되지 않는 빈곤율이 모델에 따라 0.2~0.5% 포인트만큼 증가되는 것으로 나타났다. 이들은 1983년까지의 자료를 이용하여 회귀분석을 실시한 결과를 바탕으로 실제 빈곤율의 추이와 회귀분석을 통해 예측되는 빈곤율의 추이를 비교해 보았다.
이러한 분석결과는 1980년대 이래 2000년대 이후까지 우리나라에서 거시경제성과가 빈곤감소의 주요한 도구로서 작동하고 있다는 것을 보여준다. 특히 실업률의 감소는 빈곤율 감소에 주요한 역할 담당하고 있는 것으로 나타났다. 예외적 경우를 제외하고는 대체로 거시경제지표의 성장률의 빈곤율 증감율에 대한 영향은 1980-1990년대와 비교하여 2000년 이후 큰 변화가 없는 것으로 나타났다.
또한 이들은 거시경제성과의 소득5분위 집단별 소득점유율에 대한 영향을 분석하였다. 회귀분석 결과 실업률의 증가는 하위 분위 집단들의 소득점유율을 감소시키는 것으로 나타났다. 그러나 1983년 이후 추세변수(trend variable)의 회귀계수가 유의하게 나타났고, 최상위 다섯 번째 분위 집단의 경우에는 1983년 이후 설명되지 않는 소득점유율의 증가가 있었던 반면 나머지 분위 집단들의 경우에는 1983년 이후 설명되지 않는 소득점유율의 감소가 발생한 것으로 나타났다.
블랭크와 블라인더(Blank and Blinder, 1986)는 1948-1983년 동안의 미국의 시계열 자료를 이용하여 실업률과 인플레이션이 빈곤율에 미치는 영향을 분석하였다. 회귀분석 결과 인플레이션보다는 실업률이 빈곤율에 영향을 미치는 주요한 요인임을 발견하였다. 또한 실업률과 인플레이션의 5분위 소득집단의 점유율에 미치는 영향을 회귀분석을 통해 분석하였다.

후속연구

따라서 본 연구에서는 도시가계조사를 이용하여 도시 지역 2인 이상 가구의 1982-2004년 동안의 빈곤의 연간 자료를 구축하고자 한다. 따라서 본 연구의 대상은 거시경제성과의 도시지역 빈곤에 대한 영향을 분석하는 것으로 제한된다.
첫째, 본 연구는 거시경제 성장과 빈곤간의 관계를 살펴보는데 초점을 둔 연구이므로, 어떠한 요인들이 2000년대의 빈곤율 하락을 저해하고 있는지를 직접적으로 분석하는 데까지 나아가지는 못했다. 본 연구는 1982년에서 2004년 동안의 23년간의 시계열 자료에 기반한 분석으로 가족구조 변화나 인구구조의 변화, 그리고 소득분배구조의 변화 등 다양한 빈곤결정요인들의 영향을 살펴보기에는 자료상의 한계가 많다. 이러한 점은 본 연구의 주요한 한계이다.
이는 정책적 측면에서 과거와 같은 경제성장 일변도의 전략으로는 향후 우리나라의 빈곤감소에 한계가 있을 것임을 제시한다. 앞으로는 경제성장과 함께 정부의 사회보장제도를 확충하여 빈곤가구에 사회적 안전망을 제공하는 것이 필요하다. 즉, 본 연구의 결과는 향후 우리나라에서의 반빈곤 전략이 과거의 경제성장 우선전략을 탈피하여 경제성장과 함께 정부의 사회보장확충을 동시에 추구하는 전략으로 전환되어야 함을 제시한다.
앞으로는 경제성장과 함께 정부의 사회보장제도를 확충하여 빈곤가구에 사회적 안전망을 제공하는 것이 필요하다. 즉, 본 연구의 결과는 향후 우리나라에서의 반빈곤 전략이 과거의 경제성장 우선전략을 탈피하여 경제성장과 함께 정부의 사회보장확충을 동시에 추구하는 전략으로 전환되어야 함을 제시한다.
마지막으로 본 연구의 몇가지 제한점을 지적하면서 논문을 맺도록 한다. 첫째, 본 연구는 거시경제 성장과 빈곤간의 관계를 살펴보는데 초점을 둔 연구이므로, 어떠한 요인들이 2000년대의 빈곤율 하락을 저해하고 있는지를 직접적으로 분석하는 데까지 나아가지는 못했다. 본 연구는 1982년에서 2004년 동안의 23년간의 시계열 자료에 기반한 분석으로 가족구조 변화나 인구구조의 변화, 그리고 소득분배구조의 변화 등 다양한 빈곤결정요인들의 영향을 살펴보기에는 자료상의 한계가 많다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	거시경제의 성장이 빈곤 감소를 위한 효과적인 수단이라고 인식된 이유는?	일반적으로 경제성장은 빈곤 감소를 위한 가장 효과적인 수단 중의 하나로 인식되어왔다. 거시경제의 성장은 일자리를 증가시켜 저소득층들의 고용을 증대시키고 그 결과 빈곤과 소득불평등를 감소시키기 때문이다. 또한 거시경제의 침체는 일자리 특히 저소득층들의 일자리를 감소시켜 저소득층들의 실업을 증가시키고 그 결과 빈곤과 소득불평등을 악화시키기 때문이다.
	경제성장이 빈곤감소를 위한 효과적인 수단이라고 생각하지 않는 반대의견의 이유는?	그러나 다른 한편에서는 경제성장이 빈곤감소를 위한 가장 효과적인 수단이라는 입장에 대한 반대도 만만치 않다. 경제성장이 모든 부문들에서 고르게 발생하는 것이 아니라 부문별로 불균형적으로 발생할 수 있기 때문이다. 성장을 주도하는 부문에 의해 전반적인 경제성장은 이루어지더라도 그 이면에는 전반적 성장의 과실을 향유하지 못하는 쇠퇴부분과 소외부문이 존재한다는 것이다.
	사회양극화 문제를 해소하는 것이 국정의 주요 목표라고 말한 대통령은 누구인가?	그러나 최근 우리나라에서 사회양극화 문제가 화두로 대두되고 있다. 2006년 대통령 연두회견에서 노무현 대통령은 우리나라가 직면한 가장 주요한 문제로 사회양극화 문제를 들고, 이의 해소를 향후 국정의 주요 목표로 제시하였다. 이 문제를 둘러싸고 향후 국가정책의 방향에 대한 논란이 제기되고 있다.

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우리나라에서의 경제성장과 빈곤의 관계 : 1982-2004년 도시가구를 중심으로
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