이 절에서는 2011~2016년(소득연도) 가계동향조사와 가계금융·복지 조사의 조사데이터를 비교·분석하였다. 분석 결과 선행연구를 통해 대체 로 알려진 바와 같이(이원진, 구인회, 2015, p. 54; 홍민기, 2016, p.
24) 가계금융·복지조사가 가계동향조사보다 시장소득 및 가처분소득의 규모와 불평등 수준을 높게 추정한다는 사실을 다시 한번 확인하였다. 이 절에서는 이와 같은 데이터 간 소득 분포 차이의 원인을 가구 및 개인 특 성의 차이와 개별 소득원천 분포의 차이로 나누어 살펴보았다. 먼저 가구 및 개인 특성을 살펴본 결과 대체로 가계동향조사보다 가계금융·복지조 사에서 4인 이상 가구 비율, 가구주가 남성, 50대, 대졸, 상용근로자인 비 율, 개인이 남성, 20대 이하, 50대, 비취업인 비율이 높게 나타났다(<표 3-8> 참조). 전반적으로 가계동향조사보다 가계금융·복지조사에서 소득 수준이 높고 집단 내 소득 불평등 수준이 낮은 집단의 비율이 높기 때문 에, 가계동향조사의 가구 및 개인 특성을 가계금융·복지조사와 유사하게 조정하면 시장소득 및 가처분소득의 평균과 중위값은 증가하고 지니계수 와 빈곤율은 감소한다(<표 3-12> 참조). 즉, 가구 및 개인 특성의 데이터 간 차이가 소득 규모의 차이를 어느 정도 설명하지만 소득 불평등 수준의 차이는 설명하지 못하는 것이다. 따라서 가구 및 개인 특성을 통제하더라 도 가계동향조사보다 가계금융·복지조사에서 더 많은 고소득층이 표본에 포함되거나 고소득층의 소득 과소보고가 상대적으로 약하게 나타난다고 해석할 수 있다.
다음으로 소득원천 분포를 살펴본 결과 데이터 간 근로소득 분포 차이 가 크다는 사실을 확인하였다. 가계동향조사보다 가계금융·복지조사의 근로소득 규모와 불평등 수준이 높은데(<표 3-15>, <표 3-17>, <표
114 소득조사 마이크로데이터 비교 분석: <가계동향조사>와 <가계금융·복지조사>를 중심으로
3-21> 참조), 특히 2011~2016년 연간 근로소득이 8천만 원 이상인 가 구의 비율이 가계동향조사는 4.2~6.8%에 불과하지만, 가계금융·복지조 사는 7.2~11.6%로 훨씬 높게 나타났다(비균등화 가구소득 가구 단위 분 포 기준, <표 3-17> 참조). 근로소득과 마찬가지로 사업소득과 재산소득 규모 역시 가계동향조사보다 가계금융·복지조사에서 크게 조사되었다 (<표 3-15> 참조). 근로소득에 사업소득과 재산소득을 합산하면 지니계 수와 빈곤율이 감소하는데, 사업소득과 재산소득의 지니계수 감소 효과 는 가계금융·복지조사보다 가계동향조사가 컸지만, 빈곤율 감소 효과의 데이터 간 차이는 그다지 크지 않았다(<표 3-21>, <표 3-22> 참조).
이처럼 근로소득, 사업소득, 재산소득과 같이 시장에서 결정되는 소득 의 규모가 가계동향조사보다 가계금융·복지조사에서 크게 추정되는 것과 달리 사적이전 소득 및 지출의 규모는 가계금융·복지조사보다 가계동향 조사에서 훨씬 크게 나타난다(<표 3-15> 참조). 이는 부분적으로는 사적 이전소득이 많은 저소득층이 가계금융·복지조사보다 가계동향조사에 상 대적으로 많이 분포하기 때문이기도 하지만 한편으로는 연간소득 면접조 사 방식에 비해 월간소득 가계부기장방식 소득조사에서 사적이전이 누락 되지 않고 정확하게 조사되는 경향이 있기 때문일 것으로 짐작된다. 가계 동향조사의 사적이전소득 규모가 상대적으로 크기 때문에 사적이전소득 의 분배 효과 역시 가계동향조사에서 상대적으로 크게 나타났다(<표 3-21>, <표 3-22> 참조).
공적이전소득 중에서는 공적연금, 기초(노령)연금, 기타 공적이전소득 분포의 데이터 간 차이가 상이하게 나타났다. 소득비례적 성격이 강한 공 적연금의 규모는 가계금융·복지조사가 더 크고, 선별적 성격이 강한 기타 공적이전소득의 규모는 가계동향조사가 더 크며, 보편적 성격이 강한 기 초(노령)연금의 규모는, 특히 가구 및 개인 특성을 유사하게 조정할 때 두
제3장 가계동향조사와 가계금융·복지조사 조사데이터 비교 분석 115
데이터에서 유사하게 나타난다(<표 3-15> 참조). 전체 공적이전소득의 분배 효과는 가계금융·복지조사보다 가계동향조사가 조금 더 컸다(<표 3-21>, <표 3-22> 참조).
다음으로 개인 연령대별 분석을 실시한 결과 아동인구 및 근로연령인 구와 노인인구의 데이터 간 가처분소득 분포 차이의 패턴이 상이하게 나 타났다. 아동인구와 근로연령인구는 가계동향조사보다 가계금융·복지조 사의 지니계수 및 빈곤율이 크지만, 노인인구의 경우 지니계수의 데이터 간 차이는 그다지 크지 않고 빈곤율은 오히려 가계금융·복지조사가 더 낮 았다(<표 3-7> 참조). 그런데 가계동향조사에서 노인의 특성을 가계금 융·복지조사의 노인과 유사하게 조정하면 2013~2016년 가계동향조사 노인빈곤율이 낮아지고, 특히 2015~2016년에는 재가중한 가계동향조 사의 노인빈곤율이 가계금융·복지조사보다도 낮다(<표 3-14> 참조). 즉, 가계금융·복지조사보다 가계동향조사의 노인빈곤율이 높은 부분적인 이 유는 전체 노인 중 경제적으로 취약한 특성을 가진 노인의 비율이 가계동 향조사에서 더 높기 때문인 것으로 해석된다. 한편 사적·공적이전소득이 노인인구의 지니계수와 빈곤율을 감소시키는 효과가 가계금융·복지조사 보다 가계동향조사에서 크게 나타난다는 점도 언급해 둘 필요가 있다(<표 3-27>, <표 3-28> 참조).
한편 이 절에서는 2011~2016년 가계금융·복지조사의 소득조사 방식 변화가 개별 소득원천의 분포에 일정한 영향을 미쳤을 가능성을 발견하였 다. 단순히 시간에 따른 변화를 기술하는 것만으로 그 영향을 단언하기는 어렵지만, 소득조사 방식의 변화 시점에 나타난 소득원천 분포의 변화가 예측과 일치한다면 소득조사 방식의 변화가 영향을 미쳤을 가능성을 조심 스럽게 짐작해 볼 수 있다. 가계금융·복지조사는 2015년(소득연도)에 재 산소득을 금융소득, 임대수입, 기타 재산소득으로 세분화하고 과거 사업
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소득으로 조사하였던 임대사업등록자의 임대수입을 재산소득으로 조사하 였고, 2016년(소득연도)에는 재산소득을 비용을 차감한 순소득 개념으로 조사하였다(<표 3-3> 참조). 분석 결과 실제로 2014~2015년에는 가계동 향조사 대비 가계금융·복지조사 재산소득 평균 비율이 199.4%에서 221.7%로 증가하였고 2015~2016년에는 221.7%에서 195.5%로 감소 하였다(<표 3-15> 참조). 또한 가계금융·복지조사는 2016년(소득연도)에 사적이전소득을 가구 간 이전소득과 비영리단체로의 이전소득으로 세분 화하고 사적이전소득과 가구 간 이전지출에 현물을 포함하였는데(<표 3-3> 참조), 2015~2016년에 가계동향조사 대비 가계금융·복지조사 사 적이전소득과 가구 간 이전지출 평균 비율이 각각 24.4%에서 30.0%로, 38.5%에서 46.4%로 증가하였다(<표 3-15> 참조). 이러한 결과는 재산소 득과 사적이전소득의 추이를 분석할 때 소득조사 방식의 변화에 따른 영 향을 고려해 신중하게 해석할 필요가 있다는 사실을 보여 준다.