남녀 가구주 빈곤율 분해

기술통계 결과(<표6>)에서도 나타났듯이 남성가구주와 여성가구주는 연령, 교육, 취 업지위, 지역, 한부모가구여부 등의 변수에서 모두 큰 분포차이를 보이고 있다. 실제 빈곤율의 차이를 보면, 남성가구주 13.2 여성가구주 40.2로 3배 정도 여성가구주가 높 은 수준을 보이는데, 이와 같은 차이를 만들어내는데 있어 변수별 분포의 차이가 기 여하는 바와 각 변수별 위험기여도(계수)가 기여하는 바를 분석해볼 필요가 있다.

1. 분해방법

일반적으로, 빈곤결정함수는 종속변수 Y가 이분(binary)변수이고, 로지스틱 회귀식 은 비선형식이기 때문에, 선형회귀의 원칙은 유지하되 X변수의 평균값을 대입하는

방식으로는 수행될 수 없다. 비선형 회귀 분석에서 분해는 X의 평균값이 아니라, 전 체 X변수의 로짓추정값 평균을 사용하고, 다른 집단의 분포를 사용할 경우에도 로 짓추정값을 이용한 평균을 사용한다.⁵⁵⁾

페어리(Fairlie, 2005) 방식에 따라 분해방법을 설명하면 다음과 같다. 우변의 첫번 째 항은 변수구성(composition), 즉 분포의 차이가 빈곤격차에 기여하는 부분이고 (

^Χ

^Χ

ˆ ^β

ˆ ^β

※F는 로지스틱 함수, N은 총케이스수

우변첫항의 베타값을 집단 B로 고정시키고 집단 W와 B의 분포차이를 계산하고 두 번째항([])에서는 집단W 계수를 대신해 B계수를 포함시키는 방법 역시 사용될 수 있다.

그러나 비교대상 집단의 순서를 바꿀 경우, 선형회귀와는 달리, 비선형 회귀에서 는 로짓 계수값이 변화하기 때문에 분포효과와 계수효과의 크기가 변화한다. 이 경 우, 대안은 집단을 교대로 바꾸어서 추정한 값의 평균을 취하거나, 두집단을 풀링한

55) 로짓분석에서 변수별 분포효과와 계수효과를 분해하는데는 몇가지 방법이 있다. 그 중 개별변수의 효과를 살펴볼 수 있는 방법으로는 Fairlie(2005)와 Bartus(2005)의 분해방법이 대표적인데, Fairlie(2005)와 Bartus(2005) 모두 Stata 9.0 version에 ado 파일로 모듈화되어 있다. Bartus(2005)의 분해방법은 기존의 한계효과(marginal effect)를 분석하는 방법을 로짓식에 적용하여 비교대상 집단 의 평균

X

X

로짓값을 웨이트(B)값으로 적용하여 분석하는 것이다. 여기서는 풀링값보다는 두개 집단의 순서를 차례로 바꾸어 평균값을 취하는 방식을 취하기로 한다.

2. 분해 결과

자료에서 남성가구주 빈곤율은 7.3%, 여성가구주 빈곤율은 22.1%인데, 로짓식에서 추정된 빈곤율은 남성 4.4%, 여성 20.5%이다. 로짓모델에서는 남녀 가구주 모두 빈 곤율이 낮게 추정되었다. 반면 자료의 남녀빈곤 실제 차이는 13.8%인데 로짓식에서 는 16.1%로 다소 높게 추정되었는데, 빈곤율 분해는 로짓모델의 차이분을 중심으로 진행되었다.

〈표 10〉 남녀 빈곤율 차이: 분포효과와 계수효과

남성가구주기준 여성가구주기준

Coef. P>z Coef. P>z 평균

분포효과 0.088 0.001 0.152 0.000 0.120

계수효과 0.073 0.007 0.009 0.693 0.041

총차이 0.161 0.161 0.161

남성가구주와 여성가구주의 빈곤율 차이(16.1%)를 분해한 평균값을 보았을 때 남녀 차이의 2/3정도가 분포효과(12%)에 의해 설명되고 있는데, 이는 여성가구주 가구가 빈곤위험이 높은 범주에 과다 분포하고 있다는 것을 의미한다. 즉 여성가구주가 빈곤 율에 영향을 미치는 요인들에서 불리한 하위범주에 많이 분포하고 있기 때문에 여성 가구주의 빈곤율이 매우 높다. 특히 로짓분석에서 유의하게 나타난 변수중 소득과 관 련이 있는 학력, 취업지위 변수에서 여성가구주가 빈곤위험이 높은 하위집단에 더 많 이 분포하고 있고, 가족상황과 관련하여서도 빈곤위험이 높은 한부모가구의 비율 역 시 여성가구주가 매우 높은데, 이와 같은 차이가 분포효과로 반영된 것으로 보인다.

한편, 계수효과는 남성가구주가구의 로짓식에 여성가구주의 변수값을 연결하여 분 석했을 때는 유의하지만 여성가구주를 기준으로 분해했을 때에는 유의하지 않은 것으 로 나타났다. 남성가구주의 경우 하위집단별 계수값 차이가 크기 때문에 유의하게 나

타나지만, 여성가구주의 경우 상대적으로 계수차이가 적기 때문인 것으로 생각된다.

분포효과를 기존의 로짓모델과 연관지워 해석하면 다음과 같다. 25-59세의 여성가 구주 집단의 경우 빈곤에 중요한 영향을 미치는 변수가 학력과 취업지위, 가족상황 (한부모가구)이다. 성인가구주라는 것을 고려한다면 학력변수를 변화시키기는 어렵 다. 즉 분포자체를 변화시킴으로써 빈곤을 낮추기는 어려운 상황이기 때문에, 소득 과 직접적인 연관을 갖는 직업교육이나 훈련을 통해서 교육에서 불리함을 보완할 필요가 있다. 한편, 여성가구주 가구의 경우 무급, 무직, 일용직과 같은 낮은 취업지 위에 다수 분포하고 있어 이들의 빈곤을 완화시키기 위해서는 취업지위를 안정화할 수 있는 방안과 노동시장 참여를 촉진할 수 있는 정책적 수단이 필요함을 시사한다.

한부모 가구의 경우, 자녀부양부담은 빈곤의 원인인 동시에 빈곤탈피를 어렵게 하는 지속요인이기도 하다. 이미 관련 정책보고서를 통해 자주 지적된 바이지만, 이 집단 에 대해서는 자녀 부양및 양육부담을 덜어줄 수 있는 경제적 지원과 사회서비스가 필요함을 알 수 있다.