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문제 정의
- 빈곤은 해결되지 않은 대표적인 사회문제 중의 하나로서 지금까지의 빈곤 정책은 대부분 사람을 돕는 정책을 중심으로 전개되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 지방분권화의 도입과 더불어 지역 빈곤의 문제와 불균형적인 복지 공급의 문제가 동시에 부각되고 있는 시점에서, 15개 광역 지방자치단체를 중심으로 지역 빈곤율을 측정하여 그 차이를 비교해 보고, 9년간의 변화 추이를 관찰하였으며, 이에 영향을 미치는 지역적 특성을 실증적으로 분석하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다.
- , 2005). 따라서 본 연구에서도 각 영역을 대표하는 모든 하위 변수들을 분석 모형에 포함하고자 노력하였다. 분석에 포함된 변수들은 단체장의 소속정당, 1인당 GDP, 부양인구비율, 노인인구비율, 아동인구비율, 고용율, 실업율, 여성의 경제활동참여율, 상용직 비율, 제조업 종사자 비율, 서비스업 종사자 비율, 재정자립도, 사회복지비 지출 비율, 경제개발비 지출 비율, 1인당 사회복지비, 1인당 경제개발비 등의 16개이며, 변수간 상관관계를 고려하여, 최종적으로 다섯 개의 모델을 구성하였다.
- 모델 (2)에서는 제조업 종사자 비율 대신 서비스업 종사자 비율을 포함하여, 절대 빈곤에 대한 산업구조의 영향력을 보다 정확하게 검증하고자 하였다. 그 결과 서비스업 종사자 비율은 절대적 빈곤율과 정적인 관계를 보이나, 통계학적으로 유의미한 수준은 아니다.
- 본 연구는 우선 기술적 분석을 통해 지역별 빈곤 수준의 규모와 변화, 그리고 독립변수들의 일반적 특성을 파악하였다. 또한 상관분석을 통해 독립변수간 다중공선성 문제를 진단하여 최종 분석 모델을 확정하였다.
- 아래 <표 4>는 지역의 절대적 빈곤율에 대한 결합회귀분석의 결과를 보여주고 있다. 본 연구는, 이론적 근거에 기초하여, 절대적 빈곤율의 변화를 설명하는 모든 독립변수를 포괄하여 하나의 모델을 구성하고자 하였으나, 독립변수간 다중공선성으로 인하여 분석 모델을 다양하게 구성하였다. <표 4>는 다섯 개의 모델을 포함하고 있는데, 개별 모델의 통계적 유의미성은 확보되고 있으며, 독립변수의 설명력도 56% 이상으로 모두 양호한 수준을 보이고 있다.
- 그러므로 추정 방식을 활용한 기초 지방자치단체 단위의 분석은 보다 더 큰 맥락을 살피기 이전에 차이부터 강조하는 우를 범할 가능성이 높다. 이에 본 연구는 분석의 단위를 광역 지방자치단체로 한정하여, 지역의 빈곤 격차와 요인에 주목하고자 한다. 그러나 제주도의 경우, 빈곤율 측정을 위한 기본 자료의 사례수가 너무 부족하여 연구대상에서 제외하였다.
- 이에 본 연구는 우리나라 광역 지방자치단체를 중심으로 지역간 빈곤의 실태를 비교하고, 1998년부터 2006년까지의 종단자료의 구축을 통해 그 변화 추이를 추적하며, 지역의 다양한 경제․사회적 특성에 기초하여 빈곤 수준에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 한다. 이를 위해 제주도를 제외한 15개 시․도의 절대적 빈곤율과 상대적 빈곤율을 측정하였으며, 보다 정확한 계측을 위해 한국노동패널조사의 2~10차 자료를 활용하였다.
제안 방법
- 이 변수는 이항변수로 투입하였는데, 새정치국민회의, 민주당, 그리고 열린우리당 소속의 단체장이 집권하는 경우를 기준 변수로 취급하였다.10) 둘째, 빈곤율과 가장 밀접한 관계가 있는 변수가운데 하나가 지역의 경제발전 수준이기 때문에, 이를 반영하고자 1인당 GDP를 포함하였으며, 지역내 총생산량을 총인구수로 나누어 산출하였다. 셋째, 지역 인구구조의 변화가 빈곤에 미치는 영향력을 검증하기 위하여 부양인구비율, 노인인구비율과 아동인구비율을 분석에 포함하였다.
- 5) 한국노동패널자료는 본 연구의 기간인 1998년부터 2006년까지 광역 지방자치단체의 개별 가구소득을 조사하고 있는 유일한 미시 자료이고, 최소 100개(충북)에서 최대 1,000개 이상의 가구(서울)를 조사하고 있어, 지역 빈곤율을 측정하기 위한 일정 수준 이상의 신뢰성은 확보된 것으로 판단된다.6) 빈곤율 측정을 위한 기준 소득은, 일반적인 빈곤 연구에서 활용되는, 총소득에서 세금과 사회보장비 지출을 제외한 가처분소득을 이용하였다. 또한 빈곤선은 절대적 빈곤선과 상대적 빈곤선의 두 가지 기준을 사용하였다.
- 7) 이에 본 연구에서는 홍경준(2004)의 방식을 참고하여, 가구규모별 중위소득의 40%를 기준으로 빈곤 여부를 판단하였다.8) 다음으로 상대적 빈곤율은 개별 광역 지방자치단체별로 측정된 중위소득의 40%를 기준으로 측정하였다.9) 가구원 수의 차이를 반영하기 위한 가구균등화지수는 OECD나 LIS와 같은 국제기구에서 전통적으로 가장 많이 사용하는 수치부여 방식을 활용하였다.
- 8) 다음으로 상대적 빈곤율은 개별 광역 지방자치단체별로 측정된 중위소득의 40%를 기준으로 측정하였다.9) 가구원 수의 차이를 반영하기 위한 가구균등화지수는 OECD나 LIS와 같은 국제기구에서 전통적으로 가장 많이 사용하는 수치부여 방식을 활용하였다. 이는 가구 소득을 계산할 때 늘어나는 가족 수를 감안하여 추가되는 욕구만큼의 수치를 부여하는 방식으로, 본 연구에서는 구성원의 성별이나 연령에 상관없이 가구소득을 가구원 수의 제곱근으로 나누어 가구소득을 균등화하였다.
- 사회복지 지출은 사회개발비 항목에 포함되어 있으며, 사회보장, 보건·생활환경개선, 교육·문화, 주택·지역사회개발의 세부 항목으로 구분되어 있는데, 본 연구에서는 사회보장 항목만을 사회복지 지출로 인정하여 협소하게 정의하였다. 경제개발비 지출 비율도 지방재정연감의 일반회계 세출결산분석의 경제개발비를 총지출로 나누어 그 비율을 사용하였다. 여기에는 농수산 개발, 지역경제 개발, 국토자원 보존개발, 교통관리 등이 포함된다.
- 이는 가구 소득을 계산할 때 늘어나는 가족 수를 감안하여 추가되는 욕구만큼의 수치를 부여하는 방식으로, 본 연구에서는 구성원의 성별이나 연령에 상관없이 가구소득을 가구원 수의 제곱근으로 나누어 가구소득을 균등화하였다. 그리고 분석의 정확성을 도모하기 위하여, 모든 빈곤율의 측정과정에 노동패널자료가 포함하고 있는 연도별 가구 가중치를 적용시켰다.
- 넷째, 지역의 고용 특성이 빈곤에 미치는 영향력을 검증하기 위하여, 고용률과 실업률, 여성 경제활동참여율, 그리고 상용직 비율 등의 변수를 분석에 포함하였다. 이 중 고용률은 취업자 수를 15세 이상 인구수로 나눈 비율로 계산하였고, 실업률은 실업자 수를 경제활동인구수로 나누어 산출하였다.
- 또한 상용직 비율은 취업자 중에서 상용직 임금근로자가 차지하는 비율로 계산하였고, 여성 경제활동참여율은 15세 이상 여성 중 취업자가 차지하는 비율로 계측하였다. 다섯째, 지역 산업구조의 영향력을 살펴보기 위하여 제조업 종사자 수와 서비스업 종사자 수를 각각 전체 취업자 수로 나눈 제조업 종사자 비율과 서비스업 종사자 비율을 분석에 포함하였다. 이상의 경제, 인구구조, 고용, 산업구조 관련 변수에 대한 자료 출처는 통계청의 KOSIS이다.
- 6) 빈곤율 측정을 위한 기준 소득은, 일반적인 빈곤 연구에서 활용되는, 총소득에서 세금과 사회보장비 지출을 제외한 가처분소득을 이용하였다. 또한 빈곤선은 절대적 빈곤선과 상대적 빈곤선의 두 가지 기준을 사용하였다. 그런데 절대적 빈곤선을 측정할 때 정부에서 발표한 최저생계비 기준을 그대로 활용할 경우, 한국노동패널자료의 가구 소득의 과소보고 문제로 인해, 빈곤율이 과도하게 높게 측정되는 문제가 발생한다.
- 이 중 고용률은 취업자 수를 15세 이상 인구수로 나눈 비율로 계산하였고, 실업률은 실업자 수를 경제활동인구수로 나누어 산출하였다. 또한 상용직 비율은 취업자 중에서 상용직 임금근로자가 차지하는 비율로 계산하였고, 여성 경제활동참여율은 15세 이상 여성 중 취업자가 차지하는 비율로 계측하였다. 다섯째, 지역 산업구조의 영향력을 살펴보기 위하여 제조업 종사자 수와 서비스업 종사자 수를 각각 전체 취업자 수로 나눈 제조업 종사자 비율과 서비스업 종사자 비율을 분석에 포함하였다.
- 이는 민주당과 열린우리당, 새정치국민회의 소속의 정치인이 지방자치단체장으로 선출된 지역의 절대적 빈곤율이 상대적으로 낮게 나왔다는 것으로, 지역의 정치적 선호가 지역 주민의 기본적인 복지와 생존과 직결되는 절대적 빈곤에까지 영향을 미친다고 할 수 있다. 마지막 모델 (5)는 여성의 경제활동참여율변수의 영향력을 검증하기 위하여, 높은 상관관계를 보이는 고용률 변수를 삭제하고, 대신 투입된 유사 성격의 실업률 변수와 여성의 경제활동참여율 변수를 함께 포함하여 모델을 구성한 것이다. 분석의 결과는 모델 (1)의 그것과 일치하며, 고용률 변수와 마찬가지로 실업율과 여성의 경제활동참여율변수는 절대적 빈곤율과 유의미한 관련을 보이지 않고 있다.
- 마지막으로 광역지방자치단체의 재정 측면의 속성을 반영하기 위한 변수로는 재정자립도, 사회복지비와 경제개발비 지출 비율, 1인당 사회복지비와 1인당 경제개발비 등을 포함하였다. 지방정부의 재정적 자립성을 보여주는 재정자립도는 개별 지방자치단체의 지방세와 세외수입을 합한 자체재원이 일반회계예산에서 차지하는 비율로 측정하였다.
- 본 연구에서는 지역간·시점간의 임의효과를 더하고, GLS 방법으로 모수(parameter)를 측정하는 Fuller-Battese Model을 선택하여 TSCSREG 분석을 실시하였고, 이에 대한 수식은 다음과 같다.
- 본 연구의 종속변수는 광역 지방자치단체의 절대적 빈곤율과 상대적 빈곤율이다. 본 연구에서는 정확한 빈곤율의 측정을 위해, 한국노동패널조사의 2차~10차년도 가구 자료를 활용하였다.
- 따라서 본 연구에서도 각 영역을 대표하는 모든 하위 변수들을 분석 모형에 포함하고자 노력하였다. 분석에 포함된 변수들은 단체장의 소속정당, 1인당 GDP, 부양인구비율, 노인인구비율, 아동인구비율, 고용율, 실업율, 여성의 경제활동참여율, 상용직 비율, 제조업 종사자 비율, 서비스업 종사자 비율, 재정자립도, 사회복지비 지출 비율, 경제개발비 지출 비율, 1인당 사회복지비, 1인당 경제개발비 등의 16개이며, 변수간 상관관계를 고려하여, 최종적으로 다섯 개의 모델을 구성하였다.
- 지방정부의 재정적 자립성을 보여주는 재정자립도는 개별 지방자치단체의 지방세와 세외수입을 합한 자체재원이 일반회계예산에서 차지하는 비율로 측정하였다. 사회복지비 지출 비율은 지방정부 일반회계 세출결산분석에서 사회복지관련 지출을 총지출로 나누어 산출하였다. 사회복지 지출은 사회개발비 항목에 포함되어 있으며, 사회보장, 보건·생활환경개선, 교육·문화, 주택·지역사회개발의 세부 항목으로 구분되어 있는데, 본 연구에서는 사회보장 항목만을 사회복지 지출로 인정하여 협소하게 정의하였다.
- 10) 둘째, 빈곤율과 가장 밀접한 관계가 있는 변수가운데 하나가 지역의 경제발전 수준이기 때문에, 이를 반영하고자 1인당 GDP를 포함하였으며, 지역내 총생산량을 총인구수로 나누어 산출하였다. 셋째, 지역 인구구조의 변화가 빈곤에 미치는 영향력을 검증하기 위하여 부양인구비율, 노인인구비율과 아동인구비율을 분석에 포함하였다.11) 부양인구비율은 지역내 14세 이하의 아동과 65세 이상의 노인을 합한 수치를 15세에서 64세까지의 생산인구수로 나누어 계산하였으며, 노인비율과 아동비율은 각각 65세 이상과 14세 이하의 인구수를 총 인구수로 나누어 산출하였다.
- 앞선 기존연구에 대한 검토의 과정을 통해 선정된 독립변수들은 크게 정치, 경제, 인구구조, 고용, 산업구조, 그리고 재정 등의 여섯가지 차원으로 구분할 수 있다. 우선 각 지역별 정치적 요인의 영향력을 분석하기 위하여 광역 지방자치단체장의 소속정당 변수를 포함하였다. 이 변수는 이항변수로 투입하였는데, 새정치국민회의, 민주당, 그리고 열린우리당 소속의 단체장이 집권하는 경우를 기준 변수로 취급하였다.
- 넷째, 지역의 고용 특성이 빈곤에 미치는 영향력을 검증하기 위하여, 고용률과 실업률, 여성 경제활동참여율, 그리고 상용직 비율 등의 변수를 분석에 포함하였다. 이 중 고용률은 취업자 수를 15세 이상 인구수로 나눈 비율로 계산하였고, 실업률은 실업자 수를 경제활동인구수로 나누어 산출하였다. 또한 상용직 비율은 취업자 중에서 상용직 임금근로자가 차지하는 비율로 계산하였고, 여성 경제활동참여율은 15세 이상 여성 중 취업자가 차지하는 비율로 계측하였다.
- 9) 가구원 수의 차이를 반영하기 위한 가구균등화지수는 OECD나 LIS와 같은 국제기구에서 전통적으로 가장 많이 사용하는 수치부여 방식을 활용하였다. 이는 가구 소득을 계산할 때 늘어나는 가족 수를 감안하여 추가되는 욕구만큼의 수치를 부여하는 방식으로, 본 연구에서는 구성원의 성별이나 연령에 상관없이 가구소득을 가구원 수의 제곱근으로 나누어 가구소득을 균등화하였다. 그리고 분석의 정확성을 도모하기 위하여, 모든 빈곤율의 측정과정에 노동패널자료가 포함하고 있는 연도별 가구 가중치를 적용시켰다.
- 마지막으로 광역지방자치단체의 재정 측면의 속성을 반영하기 위한 변수로는 재정자립도, 사회복지비와 경제개발비 지출 비율, 1인당 사회복지비와 1인당 경제개발비 등을 포함하였다. 지방정부의 재정적 자립성을 보여주는 재정자립도는 개별 지방자치단체의 지방세와 세외수입을 합한 자체재원이 일반회계예산에서 차지하는 비율로 측정하였다. 사회복지비 지출 비율은 지방정부 일반회계 세출결산분석에서 사회복지관련 지출을 총지출로 나누어 산출하였다.
대상 데이터
- <표 4>는 다섯 개의 모델을 포함하고 있는데, 개별 모델의 통계적 유의미성은 확보되고 있으며, 독립변수의 설명력도 56% 이상으로 모두 양호한 수준을 보이고 있다. 그 가운데, 모델 (1)은 본 연구의 기본 모델이다. 여기에는 단체장의 소속정당, 1인당 GDP, 부양인구비율, 고용률, 상용직 비율, 제조업 종사자 비율, 재정자립도, 사회복지비 지출 비율, 그리고 경제개발비 지출 비율 변수가 포함된다.
- 그러나 제주도의 경우, 빈곤율 측정을 위한 기본 자료의 사례수가 너무 부족하여 연구대상에서 제외하였다. 따라서 연구대상은 총 15개 광역 지방자치단체이며, 여기에는 서울특별시를 비롯하여 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산의 6개 광역시와 경기, 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남의 8개 도가 포함된다. 연구기간은 경제위기 이후 지역 빈곤율의 변화를 관찰하기 위하여 1998년부터 2006년까지로 설정하였다.
- 본 연구의 종속변수는 광역 지방자치단체의 절대적 빈곤율과 상대적 빈곤율이다. 본 연구에서는 정확한 빈곤율의 측정을 위해, 한국노동패널조사의 2차~10차년도 가구 자료를 활용하였다.5) 한국노동패널자료는 본 연구의 기간인 1998년부터 2006년까지 광역 지방자치단체의 개별 가구소득을 조사하고 있는 유일한 미시 자료이고, 최소 100개(충북)에서 최대 1,000개 이상의 가구(서울)를 조사하고 있어, 지역 빈곤율을 측정하기 위한 일정 수준 이상의 신뢰성은 확보된 것으로 판단된다.
- 따라서 모든 독립변수의 관찰 기간은 1997년부터 2005년까지이다. 본 연구의 분석에 포함된 사례수는 총 15개 대상의 총 9개년도의 시계열 자료를 결합한 135개이다. 그러나 울산광역시는 1997년에 행정구역의 변화로 새롭게 신설되어, 일정 독립변수의 관찰 수치가 누락되었으며, 그로 인해 결합회귀분석에는 134개의 사례만 동원되었다.
- 따라서 연구대상은 총 15개 광역 지방자치단체이며, 여기에는 서울특별시를 비롯하여 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산의 6개 광역시와 경기, 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남의 8개 도가 포함된다. 연구기간은 경제위기 이후 지역 빈곤율의 변화를 관찰하기 위하여 1998년부터 2006년까지로 설정하였다. 그러나 독립변수와 종속변수의 관계에 대한 보다 정확한 인과관계의 설정과 합리적인 분석을 위하여 두 변수간에 1년이라는 시차를 적용하였다.
- 이에 본 연구는 우리나라 광역 지방자치단체를 중심으로 지역간 빈곤의 실태를 비교하고, 1998년부터 2006년까지의 종단자료의 구축을 통해 그 변화 추이를 추적하며, 지역의 다양한 경제․사회적 특성에 기초하여 빈곤 수준에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 한다. 이를 위해 제주도를 제외한 15개 시․도의 절대적 빈곤율과 상대적 빈곤율을 측정하였으며, 보다 정확한 계측을 위해 한국노동패널조사의 2~10차 자료를 활용하였다. 그리고 지역간 빈곤율 차이와 변화의 요인을 분석하기 위해 각 지역의 정치, 경제, 인구구조, 고용, 산업구조, 재정적 측면의 요인을 중심으로 독립변수를 구성하였으며, 결합회귀분석을 통해 실증적으로 분석하였다.
- 그런데 일반회계 예산에서 사회복지비나 경제개발비가 차지하는 비율만을 고려할 경우, 두 변수간 상쇄효과가 나타날 가능성이 높다는 지적에 따라 사회복지비 지출 총액과 경제개발비 지출 총액을 총인구수로 나누어 산출한 1인당 사회복지비와 1인당 경제개발비도 변수를 분석에 포함하였다. 재정관련 다섯가지 변수의 원 자료는 지방재정연감에서 추출하였다. 본 연구에서 활용한 종속변수와 주요 독립변수들에 대한 조작적 정의와 자료의 출처는 다음의 <표 1>과 같다.
데이터처리
- 그리고 지역 빈곤에 영향을 미치는 요인에 대한 분석을 위해 결합회귀분석(pooled cross sectional time series regression)을 실시하였다. 결합회귀분석과 오차항 U에 대한 수식은 다음과 같으며, 분석을 위해 SAS Program의 proc TSCSREG 명령문을 사용하였다.
- 또한 상관분석을 통해 독립변수간 다중공선성 문제를 진단하여 최종 분석 모델을 확정하였다. 그리고 지역 빈곤에 영향을 미치는 요인에 대한 분석을 위해 결합회귀분석(pooled cross sectional time series regression)을 실시하였다. 결합회귀분석과 오차항 U에 대한 수식은 다음과 같으며, 분석을 위해 SAS Program의 proc TSCSREG 명령문을 사용하였다.
- 이를 위해 제주도를 제외한 15개 시․도의 절대적 빈곤율과 상대적 빈곤율을 측정하였으며, 보다 정확한 계측을 위해 한국노동패널조사의 2~10차 자료를 활용하였다. 그리고 지역간 빈곤율 차이와 변화의 요인을 분석하기 위해 각 지역의 정치, 경제, 인구구조, 고용, 산업구조, 재정적 측면의 요인을 중심으로 독립변수를 구성하였으며, 결합회귀분석을 통해 실증적으로 분석하였다. 이러한 과정을 통해 지역간 빈곤 격차가 확대되고 있는 시점에서 보다 실효성 있는 대책을 모색하고 제언하였다.
- 본 연구는 우선 기술적 분석을 통해 지역별 빈곤 수준의 규모와 변화, 그리고 독립변수들의 일반적 특성을 파악하였다. 또한 상관분석을 통해 독립변수간 다중공선성 문제를 진단하여 최종 분석 모델을 확정하였다. 그리고 지역 빈곤에 영향을 미치는 요인에 대한 분석을 위해 결합회귀분석(pooled cross sectional time series regression)을 실시하였다.
이론/모형
- 그런데 절대적 빈곤선을 측정할 때 정부에서 발표한 최저생계비 기준을 그대로 활용할 경우, 한국노동패널자료의 가구 소득의 과소보고 문제로 인해, 빈곤율이 과도하게 높게 측정되는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존 연구에서는 보고된 소득을 상향조정하거나(구인회, 2002), 빈곤선을 조정하는 방식을 활용하고 있다(홍경준, 2004).7) 이에 본 연구에서는 홍경준(2004)의 방식을 참고하여, 가구규모별 중위소득의 40%를 기준으로 빈곤 여부를 판단하였다.8) 다음으로 상대적 빈곤율은 개별 광역 지방자치단체별로 측정된 중위소득의 40%를 기준으로 측정하였다.
성능/효과
- 셋째, 지역 인구구조의 변화가 빈곤에 미치는 영향력을 검증하기 위하여 부양인구비율, 노인인구비율과 아동인구비율을 분석에 포함하였다.11) 부양인구비율은 지역내 14세 이하의 아동과 65세 이상의 노인을 합한 수치를 15세에서 64세까지의 생산인구수로 나누어 계산하였으며, 노인비율과 아동비율은 각각 65세 이상과 14세 이하의 인구수를 총 인구수로 나누어 산출하였다.
- 그리고 2002년의 제3회 지방선거에서는 민주당과 열린우리당의 후보가 광주, 전북, 전남의 3개 지역에서 선출되어, 그 수가 감소하였다. 1인당 GDP로 측정된 지역의 경제 발전 수준은 울산이 가장 높고, 대구와 광주, 강원도가 상대적으로 낮은 수준이다. 지역의 부양인구비율은 광역시에 비해 도 지역에서 높게 나타나는데, 이는 광역시에 비해 도 지역의 노인인구비율이 약 두 배 정도 높기 때문이다.
- 본 연구에서는 정확한 빈곤율의 측정을 위해, 한국노동패널조사의 2차~10차년도 가구 자료를 활용하였다.5) 한국노동패널자료는 본 연구의 기간인 1998년부터 2006년까지 광역 지방자치단체의 개별 가구소득을 조사하고 있는 유일한 미시 자료이고, 최소 100개(충북)에서 최대 1,000개 이상의 가구(서울)를 조사하고 있어, 지역 빈곤율을 측정하기 위한 일정 수준 이상의 신뢰성은 확보된 것으로 판단된다.6) 빈곤율 측정을 위한 기준 소득은, 일반적인 빈곤 연구에서 활용되는, 총소득에서 세금과 사회보장비 지출을 제외한 가처분소득을 이용하였다.
- 여성의 경제활동참여율은 지역별로 큰 차이가 없으며, 상용직 비율과는 반대로 전남이 가장 높고, 울산이 가장 낮은 수치를 보인다. 각 지역의 제조업 종사자 비율은 울산, 인천 순으로 높게 나타났고, 서비스업 종사자 비율은 대전과 서울 순으로 높게 나타났다. 대다수의 지역에서 서비스업 종사자의 비율이 제조업에 비해 20~40%까지 높게 나타나고 있는데, 울산에서는 차이가 6%에 불과하다.
- 모델 (3)은 지방자치단체의 사회복지비 지출 비율과 경제개발비 지출 비율이 서로 상쇄될 수 있다는 지적에 따라, 각각의 변수를 일반회계 지출 대비 비율이 아닌1인당 사회복지비와 경제개발비로 전환하여 분석한 결과이다. 그 결과 1인당 GDP와 상용직 비율 변수의 유의미성이 소멸되었으나, 지방자치단체의 재정관련 변수와 절대적 빈곤과의 관계는 변함이 없는 것으로 밝혀졌다. 즉, 재정자립도와 사회복지비 지출 수준이 높을수록 절대적 빈곤율은 낮게 나타나며, 경제개발비 지출 수준은 절대적 빈곤율과 통계적으로 유의미한 관계를 보이지 않고 있다.
- 모델 (4)는 부양인구비율의 산출 방식가운데 아동 + 노인 인구 비율과 생산가능 연령 인구의 비율도 서로 상쇄될 수 있다는 지적에 따라, 부양인구비율을 아동인구와 노인인구비율 변수로 구분하여 각각의 영향력을 검증한 것이다. 그 결과 인구구조의 변화와 절대적 빈곤과의 관계는 여전히 통계적 유의미성을 보이지 않고 있으며, 고용, 산업구조, 재정 측면의 변수도 같은 결과를 보이고 있다. 다만 모델 (4)에서 특이할만한 점은 지역의 경제적 변수인 1인당 GDP의 유의미성이 소멸된 반면, 정치적 변수인 단체장의 소속정당의 유의미성이 확보되었다는 것이다.
- 그 결과 서비스업 종사자 비율은 절대적 빈곤율과 정적인 관계를 보이나, 통계학적으로 유의미한 수준은 아니다. 그 외, 다른 변수의 관계는 모델(1)의 그것과 유사하나, 지방자치단체의 경제개발비 지출 비율이 절대적 빈곤율과 부적인 관계를 가지고 있는 것으로 나타났다. 이는 지방자치단체가 낙후된 지역의 개발을 통해 지역주민의 기본적인 생활수준 향상을 위한 노력한 결과, 지역의 절대적 빈곤 수준이 낮아진 것으로 추정할 수 있다.
- 분석의 기본적인 절차는 절대적 빈곤율에 대한 분석 방식과 정확하게 일치하며, 분석 모델의 적합성과 독립변수의 설명력도 양호한 수준을 보이고 있다. 기본 모델인 모델 (1)의 결과를 보면, 상용직 비율, 제조업 종사자 비율, 재정자립도, 사회복지비 지출 비율 변수가 통계적으로 유의미한 수준에서 상대적 빈곤율과 부적인 관계를 보이고 있다. 이는 앞선 절대적 빈곤율에 대한 분석 결과와 매우 유사한 것으로, 지역 고용의 질적인 측면에 대한 강화와 더불어 지방자치단체의 재정적 독립성의 확보, 그리고 사회복지 지출에 대한 강한 확대 의지가 지역의 상대적 빈곤율을 감소시킬 수 있는 중요한 요인임을 다시 확인시켜 주는 것이다.
- 다만 1인당 GDP 변수만이 매우 상이한 결과를 보여주고 있는데, 상대적 빈곤율과의 관계가 부적에서 정적인 관계로 전환되었으며, 관계의 유의미성이 소멸되었다. 이는 절대적 빈곤과는 다르게 지역의 상대적 빈곤 수준은 지역의 경제적 발전 정도와 그리 밀접한 관계를 가지고 있지 않다는 것을 의미한다.
- 이는 반대로 절대적 빈곤의 수준을 낮추기 위해서는 일정 수준 이상의 지역 경제 발전이 담보되어야 한다는 것으로, 전통적인 경제성장 우선 정책의 담론을 지지하는 결과이다. 다음으로 고용 및 산업구조와 관련된 변수가운데, 상용직 비율과 제조업 종사자 비율도 절대적 빈곤율에 부적인 영향력을 가지고 있는 반면, 고용률은 그렇지 못한 것으로 밝혀졌다. 이러한 결과는 지역의 빈곤 감소에는 고용의 양적인 측면보다 질적인 측면의 성장과 보장이 더욱 중요하다는 사실을 보여주는 것이다.
- 다음으로 고용관련 변수의 결과를 보면, 우선 평균 고용률은 전남, 경북, 충남 지역이 높게 나타났고, 광주, 부산, 대전, 대구 지역에서 낮게 나타났다. 그리고 평균 실업률은 강원, 전남, 충남 지역이 낮게 나타난 반면, 부산, 인천 서울 지역이 낮게 나타나, 도 지역의 고용 상태가 광역시의 그것보다 양호한 편이다.
- 다음으로 사회복지비의 지출 비율이 높을수록 지역의 절대적 빈곤 수준과 상대적 분배 구조가 개선된다는 것이 입증되었다. 그러나 사회복지비의 지출 수준이 지방자치단체의 재정자립도 수준과 반드시 직결되는 것은 아니며, 빈곤문제의 개선에 대한 단체장의 의지와 정치적 성향 등이 영향을 미칠수 있음을 추정할 수 있었다.
- 마지막으로 각 지방자치단체의 재정적 측면의 평균값을 비교해 보면, 재정자립도는 서울, 인천, 부산 순으로 높게 나타나, 수도권 지역과 광역시의 재정자립도가 높다는 사실을 확인시켜 주고 있다. 그러나 전라남도와 강원도의 재정자립도는 20% 정도로 매우 낮은 수준이다.
- 모델 (1)의 분석결과를 보면, 독립변수 가운데 1인당 GDP, 상용직 비율, 제조업 종사자 비율, 재정자립도, 그리고 사회복지비 지출 비율 변수가 절대적 빈곤율과 통계적으로 유의미한 수준에서 부적인 관계를 가지고 있는 것으로 나타났다. 이를 개별 변수별로 구분하여 살펴보면, 우선 지역의 경제발전 수준이 높을수록, 절대적 빈곤의 수준은 낮아지고 있다.
- 분석 기간동안 절대적 빈곤율의 평균값이 가장 높은 지역은 강원도이고, 충청남도와 경상북도, 전라남도 순으로 그 수치가 높게 나타나며, 울산광역시와 서울특별시는 낮은 수준이다. 충청남도와 전라남도는 외환위기 시기인 1998년의 빈곤율이 가장 높게 나타나지만, 이후 크게 감소하고 있으며, 강원도의 경우 2000년과 2002년의 높은 빈곤율이 부각되고 있다.
- 마지막 모델 (5)는 여성의 경제활동참여율변수의 영향력을 검증하기 위하여, 높은 상관관계를 보이는 고용률 변수를 삭제하고, 대신 투입된 유사 성격의 실업률 변수와 여성의 경제활동참여율 변수를 함께 포함하여 모델을 구성한 것이다. 분석의 결과는 모델 (1)의 그것과 일치하며, 고용률 변수와 마찬가지로 실업율과 여성의 경제활동참여율변수는 절대적 빈곤율과 유의미한 관련을 보이지 않고 있다.
- 아래의 <표 5>는 상대적 빈곤율에 대한 결합회귀분석의 결과를 보여주고 있는데, 앞선 표와 같이 다섯 개의 모델을 포함하고 있다. 분석의 기본적인 절차는 절대적 빈곤율에 대한 분석 방식과 정확하게 일치하며, 분석 모델의 적합성과 독립변수의 설명력도 양호한 수준을 보이고 있다. 기본 모델인 모델 (1)의 결과를 보면, 상용직 비율, 제조업 종사자 비율, 재정자립도, 사회복지비 지출 비율 변수가 통계적으로 유의미한 수준에서 상대적 빈곤율과 부적인 관계를 보이고 있다.
- 지역별 절대적 빈곤율과 상대적 빈곤율의 연도별 변화 추이는 아래의 <표 2>와 같다. 우선 분석의 전 기간에 걸쳐 우리나라 절대적 빈곤율의 평균 수치는 13.19%이고, 상대적 빈곤율은 그보다 조금 높은 15.50%로 나타났다. 절대적 빈곤율은 외환위기 시기인 1998년에 15.
- 이상의 내용의 요약하면, 지역 빈곤에 영향을 미치는 특성은 재정자립도, 고용률과 실업률, 여성가구주 비율과 같이 명확한 방향성을 보이는 변수도 있지만, 산업구조, 여성의 경제활동참여율, 부양인구비율과 같이 상반된 분석의 결과를 보여주는 변수도 있다. 이는 분석에 포함되지 않은 다른 외생적 요인들이 존재할 가능성이 있다는 사실을 확인시켜 주는 것으로, 지역 빈곤의 요인을 검증하는데 있어 독립변수의 선정을 보다 엄밀하게 구성할 필요가 있다는 점을 강조하는 것이다.
- 그 결과 1인당 GDP와 상용직 비율 변수의 유의미성이 소멸되었으나, 지방자치단체의 재정관련 변수와 절대적 빈곤과의 관계는 변함이 없는 것으로 밝혀졌다. 즉, 재정자립도와 사회복지비 지출 수준이 높을수록 절대적 빈곤율은 낮게 나타나며, 경제개발비 지출 수준은 절대적 빈곤율과 통계적으로 유의미한 관계를 보이지 않고 있다. 따라서 지방자치단체의 재정 구조에 대한 분석과정에서 사회복지비와 경제개발비 지출 비율간 상쇄효과는 존재하지 않는 것으로 보인다.
- 그런 측면에서 현 정부의 비정규직 사용기간의 연장 방안은 바람직한 대안이라고 할 수 없다. 지방자치단체의 재정자립도와 사회복지비 지출 비율도 절대적 빈곤율과 부적인 관계가 있는 것으로 분석되었다. 이는 지방자치단체의 재정자립도 수준이 높을수록, 그리고 사회복지비 지출 수준이 높을수록 지역의 절대적 빈곤율이 감소한다는 것으로 기존 연구의 결과와 일치하는 것이다(백학영, 2007).
- 또한 강원도와 충청남도의 빈곤율이 상대적으로 높게 나타났으며, 서울특별시와 울산광역시에서 낮은 수치를 보인다. 지역 빈곤율에 영향을 미치는 요인에 대한 분석 결과, 높은 수준의 재정자립도, 사회복지비, 상용직 비율과 제조업 종사자 비율 등의 변수가 지역 빈곤율 감소에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 따라서 지역의 절대적 빈곤율을 낮추기 위해서는 높은 수준의 사회복지비 지출이 필요하며, 이를 위해 일정 수준 이상의 재정자립도가 요구된다. 한편, 지방자치단체의 경제개발비 지출 비율도 절대적 빈곤율과 부적인 관계를 보이나, 통계학적으로 유의미한 수준은 아니며, 생산인구 대비 아동과 노인인구의 비율로 표현되는 부양인구비율도 절대적 빈곤율에 유의미한 영향력을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 아동과 노인은 소득을 벌어들일 능력이 부족한 대표적인 집단이면서, 동시에 돌봄의 필요성으로 인하여 다른 가족구성원의 노동시장 참여를 제한시키기도 하는 대상이라고 할 수 있다.
후속연구
- 마지막으로 본 연구를 통하여 ‘희망 없음’의 담론으로 전개되고 있는 빈곤문제의 해결에 또 다른 해결방안을 제언할 수 있겠다.
- 본 장에서는 종속변수와 독립변수에 대한 기술적 분석의 결과를 지역별 차이와 연도별 변화를 중심으로 서술하고, 이후 지역 빈곤의 결정요인에 관한 결합회귀분석의 결과를 제시할 것이다.
- 그리고 지역간 빈곤율 차이와 변화의 요인을 분석하기 위해 각 지역의 정치, 경제, 인구구조, 고용, 산업구조, 재정적 측면의 요인을 중심으로 독립변수를 구성하였으며, 결합회귀분석을 통해 실증적으로 분석하였다. 이러한 과정을 통해 지역간 빈곤 격차가 확대되고 있는 시점에서 보다 실효성 있는 대책을 모색하고 제언하였다.
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