이 연구의 목적은 현재 활용 가능한 가계동향조사와 가계금융·복지조 사 마이크로데이터로 관찰한 소득 분포의 차이를 다각적으로 검토하는 것이다. 그런데 2017년 개편 전 가계동향조사와 2019년 현재 생산되고 있는 가계금융·복지조사 마이크로데이터의 차이는 다음과 같이 두 단계 로 나누어 살펴볼 수 있다. 첫째, 가계동향조사와 가계금융·복지조사에서 서베이 방법으로 조사한 소득 간의 차이가 존재한다. 둘째, 가계금융·복 지조사에서 서베이 방법으로 조사한 소득과 행정자료로 보완한 소득 간 의 차이가 존재한다. (이하에서는 서술의 편의를 위해 서베이로 조사된 소득 데이터를 ‘조사데이터’, 조사데이터를 행정자료로 보완한 소득 데이 터를 ‘행정보완데이터’로 지칭한다.) 따라서 이 연구는 첫째, 가계동향조 사와 가계금융·복지조사의 조사데이터를 비교하고 둘째, 가계금융·복지
제1장 서 론 15
조사의 조사데이터와 행정보완데이터를 비교하는 두 단계로 분석을 진행 한다.
그렇다면 가계동향조사와 가계금융·복지조사의 조사데이터, 가계금 융·복지조사의 행정보완데이터로 분석한 소득 분포에 차이가 발생하는 이유는 무엇일까? 서베이 방식 소득조사가 실제 소득 분포를 제대로 반영 하지 못할 가능성은 크게 다음과 같은 두 가지 요인으로 설명할 수 있다.
첫째, 표본의 구성이 모집단의 구성을 정확하게 반영하지 못하는 문제가 존재한다. 이러한 문제는 표본추출 과정에서 발생하는 다양한 확률적·비 확률적 오차, 고소득층 또는 저소득층의 선택적 무응답 등으로 인해 나타 날 수 있다. 예를 들어 저소득층에 비해 고소득층이 표본으로 충분히 추 출되지 못하거나, 표본으로 추출된 고소득층이 응답을 거부할 확률이 상 대적으로 높다면 결과적으로 표본에 고소득층이 과소대표될 것이다. 둘 째, 조사에 참여한 응답자가 소득을 과소보고(또는 과대보고)하는 문제가 존재한다. 예를 들어 저소득층에 비해 소득의 노출을 꺼리는 고소득층이 실제보다 소득을 낮게 응답하는 경향이 강하다면, 표본추출 과정에서 고 소득층이 충분히 포착되었다 하더라도 결과적으로 조사된 소득 분포에서 고소득층의 규모가 실제보다 작게 나타날 것이다.
가계동향조사와 가계금융·복지조사의 소득 분포 차이 역시 두 조사의 서베이 방법 차이가 표본 구성과 소득 과소/과대보고 양상에 영향을 미친 결과로 이해할 수 있다. 후술하듯이 두 조사의 모집단, 표본설계, 소득조 사 방법 등의 차이가 작지 않다(제3장 제1절 참조). 하지만 안타깝게도 모 집단의 소득 분포가 알려져 있지 않고 서베이 방법의 개별 요소 차이가 미친 영향을 확인할 수 있는 실험적인 소득조사 결과가 존재하지 않는 상 황에서 두 데이터로 관찰한 소득 분포 차이의 원인을 정확하게 평가할 수 는 없다.
16 소득조사 마이크로데이터 비교 분석: <가계동향조사>와 <가계금융·복지조사>를 중심으로
그럼에도 불구하고 이 연구는 크게 다음과 같은 두 가지 관점에서 데이 터 간 소득 분포 차이를 진단하고자 한다. 첫째, 가구 규모, 성, 연령, 교 육 수준, 경제활동 상태 등 가구 및 개인 특성의 차이를 살펴본다. 가계동 향조사와 가계금융·복지조사의 표본 구성이 모두 모집단 구성을 정확하 게 반영한다면 데이터 간 가구 및 개인 특성 차이가 크지 않을 것이다. 하 지만 하나 이상의 데이터가 모집단 구성을 정확하게 반영하지 못해 데이 터 간 가구 및 개인 특성 차이가 크게 나타난다면, 이러한 차이가 소득 분 포 차이로 이어질 것이다. 둘째, 근로소득, 사업소득, 재산소득, 사적이전 소득, 공적이전소득 등 개별 소득원천 분포의 차이를 살펴본다. 앞서 설 명한 바와 같이 가계동향조사와 가계금융·복지조사 조사데이터의 소득원 천 분포 차이는 표본 구성의 차이와 소득 과소/과대보고 양상의 차이가 결합된 결과로 이해할 수 있다. 예를 들어 가계동향조사에 비해 가계금 융·복지조사에서 근로소득 규모와 불평등 수준이 높게 나타났다면, 이는 가계동향조사보다 가계금융·복지조사에서 근로소득이 높은 집단이 표본 에 많이 포함되었거나, 근로소득이 높은 집단의 근로소득 과소보고 경향 이 약하기 때문일 것이다. 한편 가계금융·복지조사 조사데이터와 행정보 완데이터는 표본 구성이 동일하므로, 두 데이터 간 소득원천 분포 차이를 소득 과소/과대보고 양상의 차이로 설명할 수 있다.
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