1. 기초보장제도 효과 분석 방법론
이 장의 목적은 기초보장제도의 2000년 시행과 2015년 개편이 소득, 소비, 빈곤, 취업 등의 결과변수에 미치는 영향을 확인하는 것이다. 이처 럼 연구 문제는 단순하지만, 이를 해결하는 연구를 설계하기는 매우 어렵 다. 제1절에서 언급한 바와 같이, 가난하거나 가난해진 빈곤층이 기초보 장제도를 수급할 때 수급의 원인으로 작용한 빈곤과 수급의 결과로 변화 한 빈곤을 구분하여 관찰하는 것이 거의 불가능하기 때문이다.
기초보장제도의 효과를 분석한 대부분의 선행연구는 횡단적･종단적으 로 수급지위와 결과변수의 관계를 분석하는 연구 설계를 채택하였다(김 태일, 2004; 박상현, 김태일, 2011; 박상현, 최하정, 2011; 손병돈, 2011; 정선영, 정익중, 2011; 안종범, 김재호, 2012; 김을식, 최석현, 2014; 임완섭, 2014; 최요한, 2018; 안서연, 조미라, 2019; 정성지, 하 재영, 2019; 최민혁, 2019; 남재현, 이래혁, 2020; 이래혁, 남재현, 2020; Nam, & Park, 2020). 구체적으로는 특정 시점의 수급자와 비수 급자를 횡단적으로 비교하는 접근(최민혁, 2019), 특정 시점의 비수급자 중 일정한 시간이 지난 후 수급에 진입한 집단과 진입하지 않은 집단을 비교하는 접근(박상현, 김태일, 2011), 수급자와 비수급자 간 차이의 시 간에 따른 변화를 분석하는 접근(남재현, 이래혁, 2020) 등 다양한 형태 의 설계가 활용되어 왔다. 그런데 이와 같이 수급지위를 활용하는 설계는 수급과 결과변수에 동시에 영향을 미치는 관찰되지 않은 요인으로 인해 기초보장제도의 효과를 추정하는 데 한계가 크다(이원진, 2020, pp.174-190). 만약 수급지위와 결과변수에 동시에 영향을 미치는 특성
이 시간에 따라 변화하지 않는다면 고정효과 모델(fixed-effect model) 을 활용하여 기초보장제도의 효과를 추정하는 것이 가능하지만, 기초보 장제도 수급에 영향을 미치는 관찰되지 않은 요인의 시불변성을 가정하 기는 어렵다. 수급에 진입할 때 실직, 이혼, 사고, 발병 등 부정적 사건을 함께 경험한 수급자가 많을 것으로 예상되기 때문이다. 개인의 경제적 지 위를 하락시키는 다양한 변화가 수급진입과 결과변수에 동시에 영향을 미치기 때문에 수급진입 집단과 비수급지속 집단 간 결과변수 차이는 기 초보장제도의 영향과 무관하게 시간에 따라 변화할 수밖에 없다(이원진, 2020, pp.179-180).
공공부조 수급의 내생성 문제를 극복하는 한 가지 전략은 제도 규칙의 변이(variation)를 활용하는 접근이다. 예를 들어 과거 미국의 AFDC는 지역과 시점별로 수급자격 기준과 급여 수준이 상이하였기 때문에, 이와 같은 제도 규칙의 차이가 수급확률에 영향을 미치지만 결과변수에 직접 적인 영향을 미치지 않는다는 점을 활용한 도구변수 방법으로 AFDC의 효과를 추정하는 연구가 이루어졌다(예를 들어, Currie & Cole, 1993).
하지만 기초보장제도는 2000년 시행과 2015년 개편이 전국적으로 동시 에 진행되었기 때문에 제도 규칙의 지역적 변이가 거의 존재하지 않아 이 와 같은 접근을 시도하기가 어렵다.
이러한 한계를 극복하기 위해 소수의 선행연구는 교육수준 같은 외생 변수를 활용하여 프로그램집단과 비교집단을 설정한 후 기초보장제도 시 행 전후 시기를 대상으로 이중차이 분석을 실시하였다(이상은, 2004; 변 금선, 2005; 구인회 외, 2010). 예를 들어, 기초보장제도 수급 가능성이 높은 저학력자와 수급 가능성이 낮은 고학력자 간 결과변수 차이가 기초 보장제도 시행 전후에 변화하였다면 이를 기초보장제도의 효과로 해석해 볼 수 있다(이상은, 2004). 이와 같이 외생변수를 활용하는 설계는 기초
보장제도의 영향이 없다면 프로그램집단과 비교집단 간 결과변수 차이가 시간에 따라 일정할 것이라는 공통추이 가정하에 관찰되지 않은 요인을 통제할 수 있다는 중요한 장점이 있다(이원진, 2020, pp.181-187). 하 지만 프로그램집단의 수급률, 비교집단의 수급률이 각각 100%, 0%가 아 닌 이상 외생변수 활용 설계의 이중차이 추정치는 기초보장제도의 효과 를 희석하여 보여줄 수밖에 없기 때문에, 외생변수 활용 설계의 분석 결 과는 프로그램집단과 비교집단 간 수급률 차이를 고려하여 해석해야 한 다(이원진, 2020, pp.181-187). 외생변수 활용 설계로 기초보장제도의 효과를 분석한 선행연구는 첫째, 프로그램집단과 비교집단 간 결과변수 차이의 기초보장제도 시행 전 추이를 확인하거나 반영하지 않았다는 점, 둘째, 프로그램집단과 비교집단 간 수급률 차이를 고려하지 않았다는 점 에서 한계가 있다. 이 연구는 외생변수를 활용하는 연구 설계를 채택하 되, 이와 같은 선행연구의 한계를 극복하기 위해 노력한다.
2. 연구 설계
다음으로는 이 장에서 기초보장제도의 효과를 분석하기 위한 연구 설 계를 설명한다. 이 연구는 기본적으로 중졸 이하 가구주 가구를 프로그램 집단, 고졸 이상 가구주 가구를 비교집단으로 설정한 후 2000년 시행 전 후, 2015년 개편 전후 프로그램집단과 비교집단 간 결과변수 차이의 변 화로부터 기초보장제도의 효과를 추정한다.32)
2015년 개편 효과 분석 모델은 다음과 같다. 를 시점 더미, 를 프
32) 이하의 연구 설계 논의는 이원진(2020, pp.190-194)이 선형 추이의 영향을 반영하지 않은 2개 시점 패널 데이터를 활용하여 전개한 논의를 이 연구에서 선형 추이의 영향을 반영한 여러 개 시점의 반복횡단 데이터로 확장하여 정리한 것이다.
로그램집단 더미, 를 선형 추이33), 를 개편 후 시점 더미,
를 통제변수로 정의할 때 개편 전 시점이 2개 이상인 반복횡단 데이터 를 활용하여 이중차이 모델을 다음과 같이 설정할 수 있다.
× × × × × × ×
(1)
이때 는 결과변수 이중차이 추정량이다. 프로그램집단과 비교집단 간 결과변수 차이가 매 시점 만큼씩 증가하는 추이를 기준으로 할 때 기초 보장제도 개편이 프로그램집단과 비교집단 간 결과변수 차이를 만큼 증 가시키는 것이다. 예를 들어, 기초보장제도와 무관한 사회･경제적 변화에 따라 저학력자와 고학력자의 소득 차이가 매년 월 10만 원씩 증가하는 상 황에서 기초보장제도 개편 전후 1년 동안 저학력자와 고학력자의 소득 차이가 월 5만 원만 증가하였다면, 기초보장제도 개편이 저학력자와 고 학력자의 소득 차이를 월 5만 원만큼 축소한 것으로 해석할 수 있다.
하지만 는 기초보장제도 개편이 프로그램집단과 비교집단 간 결과변 수 차이를 얼마나 변화시키는지를 보여줄 뿐, 기초보장제도가 수급자의 결과변수를 변화시키는 효과의 수준이나 변화를 판단하기 위해서는 추가 적인 논의가 필요하다. 이에 식(2)에서는 기초보장제도 수급지위 를 추정하는 모델을 설정하였다.
× × × × × × ×
(2)
33) 첫 번째 시점에 1, 두 번째 시점에 2, 세 번째 시점에 3, ...을 부여한 연속변수이다.
각 시점의 프로그램집단과 비교집단 간 수급률 차이를 로 정의할 때, 기초보장제도 개편 전 프로그램집단과 비교집단 간 수급률 차이는
× 이고, 개편 후 프로그램집단과 비교집단 간 수급률 차이는 × 이며, 프로그램집단과 비교집단 간 수 급률 차이의 개편 전후 변화, 즉 기초보장제도 수급률 이중차이 추정량은
이다. 기초보장제도 개편과 무관하게 프로그램집 단과 비교집단 간 수급률 차이가 매 시점 만큼씩 증가하는 추이를 기준 으로 할 때 기초보장제도 개편이 프로그램집단과 비교집단 간 수급률 차 이를 만큼 증가시키는 것이다.
다음으로 관찰되지 않은 요인의 존재 때문에 직접 추정하는 것이 불가 능한 가상의 결과변수 결정 모델을 식(3)과 같이 쓸 수 있다.
′
′× ′ × ′ × × × × × ′× ′
(3)
기초보장제도가 수급자의 결과변수를 변화시키는 효과를 ‘제도 효과’
로 부를 때, 식(3)에서 는 개편 전 제도 효과, 는 개편 후 제도 효과, 는 개편 전후 제도 효과의 변화를 의미한다. 식 (3)에 식(2)를 대입하여 정리한 후 식(1)과 비교하면 다음을 알 수 있다.
× × (4)
즉, 결과변수 이중차이 추정량 는 제도 효과의 수준과 변화, 프로그램 집단과 비교집단 간 수급률 차이의 수준과 변화의 결합으로 결정된다. 예 를 들어, 개편 전 기초보장제도가 수급자의 소득을 증가시키는 상황에서
() 기초보장제도 개편에 따라 저학력자가 고학력자에 비해 상대적으 로 더 많은 수급을 받게 된다면() 기초보장제도 개편에 따라 저학력자 와 고학력자의 소득 차이가 감소할 것이다(× ). 또한 기초보장제 도 개편 후 고학력자보다 저학력자의 수급률이 높은 상황에서() 기 초보장제도가 수급자의 소득을 증가시키는 효과가 커진다면() 기초보 장제도 개편에 따라 저학력자와 고학력자의 소득 차이가 감소할 것이다 ( × ). 2015년 기초보장제도 개편에 따라 급여의 내용 및 수준과 수급자의 구성이 모두 변화하였을 것이기 때문에, 제도 효과()와 프로그 램집단과 비교집단 간 수급률 차이()가 모두 개편 전후에 변화하였을 가 능성이 크다.
실제 분석에서는 식(1)과 식(2)로부터 식(4)의 , , 를 추정할 수 있지만, 와 를 각각 식별하는 것은 불가능하다. 즉, 기초보장 제도 개편에 따라 프로그램집단과 비교집단 간 결과변수 차이가 얼마나 변화하였는지를 확인할 수 있지만, 제도 효과의 수준과 변화를 확인할 수 는 없다. 이에 이 장에서는 다음과 같은 몇 가지 가정하에 와 의 가능한 조합을 제시하였다. 첫째, 개편 전후 제도 효과가 변화하지 않았 다는 가정( )하에 제도 효과( )를 추정할 수 있다. 둘 째, 개편 전 제도 효과가 0이었다는 가정( )하에 개편 후 제도 효
실제 분석에서는 식(1)과 식(2)로부터 식(4)의 , , 를 추정할 수 있지만, 와 를 각각 식별하는 것은 불가능하다. 즉, 기초보장 제도 개편에 따라 프로그램집단과 비교집단 간 결과변수 차이가 얼마나 변화하였는지를 확인할 수 있지만, 제도 효과의 수준과 변화를 확인할 수 는 없다. 이에 이 장에서는 다음과 같은 몇 가지 가정하에 와 의 가능한 조합을 제시하였다. 첫째, 개편 전후 제도 효과가 변화하지 않았 다는 가정( )하에 제도 효과( )를 추정할 수 있다. 둘 째, 개편 전 제도 효과가 0이었다는 가정( )하에 개편 후 제도 효