[예를 들면 Hayashi(1985), Zeldes(1989)]. 본 연구에서 고려하고자 하 는 또 다른 접근방법은 평균 소득(가구주의 급여)에 따른 고소득과 저 소득그룹으로 표본을 분할하여 상대적으로 저소득가구 그룹에 초과 민감성이 존재하는지의 여부를 검정하는 것이다. 마지막으로 젊은 세대와 노인 세대 가구 그룹으로의 표본 분할을 통하여 예비적 저축 의 동기에 대한 존재 여부를 검정할 수 있다.
(1) 양(+)과 음(-)의 예상된 소득변화에 대한 소비의 반응
Altonji and Siow(1987)는 예상된 소득변화에 대한 소비의 반응에
비대칭성(asymetry)이 있음을 주장하였다. 만약 항상소득가설이 유동
성 제약 때문에 위반되는 경우 가구들은 소득이 감소할 것이라고 예 상할 때보다 증가할 때 더욱 더 항상소득가설을 위반할 것 같다는 것이다. 왜냐하면 유동성 제약은 차입을 방해하는 것이지 저축을 방 해하는 것이 아니기 때문이라는 주장이다. 따라서 이러한 유동성 제 약이 있는 가구는 다음 기에 더 높은 소득을 예상할 수 있을 때 현 재 기에서 더 소비하는 경향이 강하지만 다음 기에 더 낮은 소득을 예상할 수 있는 경우에는 저축하여 소비평탄화를 유지할 수 있다.
Shea(1995)는 소비는 예상할 수 있는 소득의 감소와 유의하게 반응
이 있는 반면, 예상된 소득 증가와는 관련이 없다는 실증분석 결과 를 내놓았다. 하지만 Shea(1995)의 결과는 소득의 비대칭성과는 반대 의 결과로 유동성 제약의 존재를 확인할 수 없었다. 본 연구에서도 양(+)과 음(-)의 소득증가율에 대한 소비의 비대칭성을 검정하기 위 해 다음과 같은 모형을 고려한다.
cit = β1yit+ + β2yit− + γcit−1+θ′χit + εit. (12)
여기서 만약 소득증가율 yit ≥ 0 이면 소득증가율은 yit+ = yit와 같 이 양(+)의 소득증가율이 되고, 만약 yit≤0이면 소득증가율은
it
it y
y− = 와 같이 음(-)이 된다.
양(+)의 소득증가율은 가구의 현재 월과 전월의 차이가 양인 경우 를 말하며, 음(-)의 경우는 반대로 감소하는 경우를 말한다. <표 4>
의 첫 번째 행에서 보고된 모든 관측값을 이용한 모형은 양의 증가 율과 음의 증가율, 둘 다 통계적으로 유의함을 보였다. 양(+)의 증가 율에 대한 추정된 계수는 0.094(표준오차 0.006)이고 음(-)의 증가율에 대한 계수는 0.077(표준오차 0.006)로 둘 다 1%하에서 통계적으로 유 의한 것으로 나타났다. 즉, 다음 기에 소득이 증가한다고 예상했을 때가 소득이 감소할 것이라고 예상할 때보다 더 소비가 민감하게 반 응하는 것을 의미한다. 각 두 그룹에 대한 결과는 상당히 대조되는 데 그룹 (2)의 양의 소득증가율이 0.101(표준오차 0.006)로 0.079(표준
오차 0.006)보다 크게 반응하는 것으로 나타나 전체적인 결과를 이끌
어내고 있음을 알 수 있다. 하지만 그룹 (1)은 두 번째 열에서 보이 는 바와 같이 추정된 양과 음의 소득증가율의 계수의 크기가 비대칭 성과는 반대의 결과를 보였다. 다음은 유동자산과 가처분소득 비율 을 이용하여 유동자산 비율을 정의하고 그룹 분할분석을 통해 유동 성 제약의 유무를 확인하고자 한다.
❙표 4. 양(+)과 음(-)의 소득변화에 대한 소비의 반응
구 분 전체 그룹 그룹 (1) 그룹 (2)
양(+) 소득증가율 0.094***
(0.006)
0.029*
(0.017)
0.101***
(0.006) 음(-) 소득증가율 0.077***
(0.006)
0.069***
(0.018)
0.079***
(0.006) 전기 소비증가율 -0.407***
(0.003)
-0.407***
(0.007)
-0.407***
(0.003)
R2 0.236 0.235 0.236
관측값 183,828 26,889 156,939
주: *** 1%에서 유의, ** 5%에서 유의, * 10%에서 유의함을 나타냄. ( ) 안은 표준오차임.
(2) 상･하위 유동자산 가구에 대한 분할검정
유동성 제약에 대한 또 다른 접근방법은 소비의 초과민감성이 하 위 유동자산의 소득 비율과 관련이 있는가에 대한 여부이다. 이러한 유동성 제약을 검정하기 위한 방법으로 하위 유동성과 상위 유동자 산 가구의 그룹으로 분할하여 검정하는 방법을 고려할 수 있다. Hayashi(1985)와 Zeldes(1989)는 유동성 제약이 있을 것 같은 그룹과 그렇지 않은 그룹으로 나누어 검정하는 방법을 제안하였다. Shea (1995)는 다양한 방법을 통하여 유동성 제약을 검정하였는데 (1)영(0) 의 유동자산 가구와 양(+)의 유동자산 가구로 분할하여 검정하는 방 법과 (2)음(-)의 가처분소득에 대한 비율에 의거한 방법을 이용하였 다. Shea(1995)의 결과는 예상된 소득에 대한 소비의 초과민감성은 상위 소득가구들보다 하위 소득가구들에 비해 더 크게 나타남을 보 였다. Parker(1999)는 상위 유동자산 가구와 하위 유동자산 가구 그
룹으로 나누어 검정하였으나 유동성 제약으로 소비의 초과민감성을 설명하지 못하였다. 차은영(2002)은 유동성 제약을 다양한 유동자산 의 기준으로 나누어 검정하였다.
본 연구에서 이용된 유동자산 비율에 대한 정의는 유동자산(liquid asset)의 합에 대한 가처분소득(disposable income)의 비율로 정의되며, 상위 20% 이상인 가구들을 상위 유동자산 그룹, 하위 20%는 하위 유동자산 그룹으로 정의하였다. 이러한 유동자산은 현금잔고(cash balance), 이자소득자산(interest earning), 주식소득자산(dividend earning) 의 합으로 정의하며, 마지막 두 개의 금융자산은 단기 이자율에 의 한 이자소득과 주식시장지수의 배당-가격비율(dividend-price ratio)에 의한 배당소득으로 계산하였다. 가처분소득은 영(0)보다 큰 값만을 고려하여 계산하였고, 따라서 가처분소득에 대한 유동자산 비율의 평균값은 17.5%이며 유동자산 비율의 하위 그룹은 4.15%보다 작은 관측값을 기준으로 상위 그룹은 25.6%보다 큰 값을 기준으로 그룹 을 분할하였다. 각 두 개의 그룹에 대한 상위 20%의 상위 유동자산 가구 그룹과 하위 20%의 하위 유동자산 가구 그룹의 경계(threshold) 는 그룹마다 조금씩 차이가 있으며, 각 그룹에 대한 유동성 제약에 대한 검정은 각 그룹의 경계 값에 따라 검정되었다.
<표 5>에서 보이는 바와 같이 상위 유동자산 가구의 추정된 계수 는 0.097(표준오차 0.008)이며, 하위 유동자산 가구의 추정된 계수는 0.080(표준오차 0.008)이다. 추정된 계수들은 통계적으로 상당히 유의 하며 그룹 (1)과 그룹 (2)의 분할된 그룹에 대한 결과도 모두 통계적 으로 유의함을 보이고 있다. 일반적으로 하위 유동자산 가구가 상위 유동자산 가구에 비해 소비의 초과민감도가 클 것이라고 기대할 수 있으나 이러한 결과는 소득구성상의 불확실성으로 인하여 실증분석
결과가 반대로 나타날 가능성이 있다. 즉, 유동자산 비율은 자산소 득 대비 가처분소득의 비율로 결정되므로 유동자산보다 가처분소득 이 상대적으로 큰 가구는 유동자산 비율이 낮을 가능성이 있기 때문 이다.
❙표 5. 상･하위 유동자산 가구 분할검정
구 분 전체 그룹 그룹 (1) 그룹 (2)
상위 하위 상위 하위 상위 하위
소득증가율 0.097***
(0.008)
0.080***
(0.008)
0.070***
(0.022)
0.071***
(0.024)
0.097***
(0.009)
0.082***
(0.009) 전기 소비증가율 -0.406***
(0.006)
-0.399***
(0.006)
-0.419***
(0.015)
-0.405***
(0.017)
-0.406***
(0.006)
-0.397***
(0.007)
R2 0.234 0.230 0.235 0.225 0.234 0.233
관측값 36,394 36,873 5,243 5,444 31,096 31,439 주: *** 1%에서 유의, ** 5%에서 유의, * 10%에서 유의함을 나타냄. ( ) 안은 표준오차임.
(3) 고소득가구와 저소득가구에 대한 분할검정
소비의 초과민감성에 대한 좀 더 면밀한 분석을 위하여 초과민감 성이 저소득과 관련되어 있는지에 대한 분석을 시도하였다. 표본에 대한 구분은 가구주의 평균 임금에 의해 고소득과 저소득으로 분할 하였다.10) 따라서 고소득가구는 평균값 223만1천 원보다 큰 값을 가진 그룹으로 저소득가구는 평균값보다 작은 값을 가진 그룹으로, 분할하여 검정하였다. 가구주의 임금소득은 전체 가구의 임금소득
10) 실증분석 결과의 건전성을 살피기 위해 상위 25%와 하위 25%의 4분위의 소득가 구로 나눈 결과는 유사함을 발견했다.
의 70% 이상을 차지하고 있기 때문에 가구의 임금소득을 대표한다 고 볼 수 있다. 분석결과의 건전함을 확인하기 위해 가구의 총임금 소득을 이용한 결과는 가구주의 급여소득만을 고려했을 경우와 유 사하다. 전체 그룹에 대한 고소득가구와 저소득가구의 초과민감성 의 계수는 모두 통계적으로 유의함을 보이고 있다. <표 6>에서 보이 는 바와 같이 저소득가구의 추정된 계수의 크기가 0.090(표준오차 0.005)으로 고소득가구의 0.080(표준오차 0.005)보다 크다는 것을 알 수 있다.
❙표 6. 고소득가구와 저소득가구 분할검정
구 분 전체 그룹 그룹 (1) 그룹 (2)
고 저 고 저 고 저
소득증가율 0.080***
(0.005)
0.090***
(0.005)
0.039**
(0.015)
0.063***
(0.016)
0.089***
(0.006)
0.090***
(0.006) 전기 소비증가율 -0.411***
(0.004)
-0.404***
(0.004)
-0.390***
(0.010)
-0.421***
(0.009)
-0.419***
(0.004)
-0.399***
(0.004)
R2 0.243 0.231 0.224 0.246 0.248 0.229
관측값 79,206 104,622 12,286 14,603 66,497 90,442 주: *** 1%에서 유의, ** 5%에서 유의, * 10%에서 유의함을 나타냄. ( ) 안은 표준오차임.
(4) 젊은 세대와 노인 세대 가구에 대한 분할검정
마지막으로 시도되는 분석은 젊은 세대와 노인 세대 가구로 분할 하여 검정하는 것이다. 나이는 유동성 제약 혹은 적은 유동자산을 가질 확률의 대용변수로 고려할 수 있다. 그룹에 대한 정의는 가구 주의 나이에 따른 구분방법이며, 이것은 가구주 나이의 평균값에 의
❙표 7. 젊은 세대와 노인 세대 가구 그룹의 분할검정
구 분
전체 그룹 그룹 (1) 그룹 (2)
노인 세대
젊은 세대
노인 세대
젊은 세대
노인 세대
젊은 세대 소득증가율 0.076***
(0.005)
0.094***
(0.005)
0.027*
(0.015)
0.065***
(0.015)
0.082***
(0.006)
0.098***
(0.006) 전기 소비증가율 -0.388***
(0.004)
-0.423***
(0.003)
-0.389***
(0.010)
-0.425***
(0.009)
-0.386***
(0.005)
-0.423***
(0.004)
R2 0.227 0.244 0.227 0.246 0.227 0.245
관측값 87,826 96,002 13,274 13,615 72,210 84,729 주: *** 1%에서 유의, ** 5%에서 유의, * 10%에서 유의함을 나타냄. ( ) 안은 표준오차임.
해 결정하였다. 예를 들어 그룹 (1)의 평균 나이에 따라 노인 세대 가구는 44세 이상으로 젊은 세대 가구는 43세 미만으로 구성되었 다.11) 이러한 구분은 각각의 그룹에 대하여 다르게 적용하여 추정되 었다. 보고된 <표 7>은 젊은 세대 가구와 노인 세대 가구 그룹으로 분할하여 추정된 결과이다. <표 7>의 첫 번째 행으로부터 모든 그룹 을 고려한 결과는 젊은 세대와 노인 세대 가구 둘 다 통계적으로 유 의한 결과를 보였으며, 이러한 결과는 두 개의 그룹으로 분할하여 검정한 결과와 유사하다. 따라서 젊은 세대 가구 그룹의 추정된 계 수가 노인 세대 가구 그룹의 추정된 초과민감성 계수보다 크지만 둘 다 추정된 계수가 유의하므로 결과는 전체적으로 유동성 제약과 예 비적 저축의 동기를 설명하기에는 불충분하다.
11) Pierre-Olivier and Paker(1997)는 일반적인 가계들은 “buffer-stock” 형태의 행위로부터 43세에 기본적 항상소득/생애주기가설과 부합하는 행위로 이동함을 추정하였다. 본 연구에서 이용된 43세의 기준은 미국의 자료를 이용하여 추정된 값과 일치한다.
3. 외환위기 이후와 신용카드 대란 전후의 소비행태 변화
(1) 구간별 분할검정
앞 장에서 소비의 초과민감성과 관련된 유동성 제약과 예비적 저 축동기의 존재 유무에 대한 검정을 실시하여 전체적으로 유동성 제 약과 예비적 저축동기의 증거를 찾지 못하였다. 본 장에서는 전체 표본을 분할하여 거시충격의 효과가 가구의 소비변화에 어떤 영향 을 미치는지 분석하고자 한다.
본 연구에서 이용되고 있는 표본은 1994년부터 2007년까지로 1997년의 외환위기와 2003년의 신용카드 대란과 같은 일련의 거시 경제 충격들을 담고 있다. <표 8>은 1996년부터 2005년까지의 실질 GDP 성장률을 나타낸 것이며, 1997년 말의 외환위기 후의 1998년 다시 실질 GDP는 -6.9%의 큰 감소를 기록하고 1999년 이후에는 회 복됨을 볼 수 있다. 민간소비 또한 1998년에 -10.6%의 큰 폭의 감소 율을 기록하고 2003년도는 -0.3%의 음(-)의 증가율을 기록하였다. 외 환위기는 경제 전반에 상당한 부정적인 충격을 주었으며, 이러한 충 격은 고용불안으로 이어졌다. 특히 대부분의 임금근로자들의 명목 임금 하락이나 동결 등으로 여파가 확대되었다. 이와 같은 충격 후 의 변화는 예상할 수 있는 항상소득의 실질적인 하락을 의미한다. 따라서 항상소득의 변화에 따른 가구들의 소비행위에 대한 변화를 분석하는 것은 의미가 있다. 표본에서는 1997년 말의 외환위기 전후
와 2003년의 신용카드 대란의 전후를 중심으로 가구소비의 변화를 분석하고자 한다.
❙표 8. 실질 GDP 성장률과 민간소비 증가율
(단위: %) 구 분 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
GDP 7.0 4.7 -6.9 9.5 8.5 3.8 7.0 3.1 4.7 4.2
민간소비 7.0 3.2 -10.6 9.7 7.1 4.9 7.6 -0.3 0.4 3.9 자료: 국제금융센터
실증분석에서 이용된 표본에 대한 분할은 1)1994∼1997년 2분기, 2)1997년 3분기∼1998년, 3)1999년 4)2000∼2002년, 5)2003년, 6)2004 년 7)2005∼2007년이다. 우선 첫 번째 구간은 1994년부터 외환위기 직전의 1997년 2분기까지이며 두 번째 구간은 1997년 3분기부터 외 환위기 충격으로 인한 경제성장률의 최대 감소폭을 기록한 1998년까 지이고, 세 번째 구간은 위기 직후의 회복단계인 1999년, 네 번째 구 간은 카드대란 이전의 2000년부터 2002년까지이고 다섯 번째 구간은 2003년 신용카드 대란 기간, 여섯 번째 구간은 위기 1년 후인 2004년, 그리고 마지막 구간은 2005년부터 2007년까지의 기간이다. <표 9>은 각 7개의 구간으로 분할하여 분석결과이다. 모든 표본을 고려했을 경 우 초과민감성의 추정된 계수는 0.048(표준오차 0.013)부터 0.097(표준 오차 0.007)사이의 값을 나타내며, 모든 구간에 대하여 통계적으로 유 의한 결과를 보이고 있다. 한 가지 특징적인 결과는 두 거시경제 충격 직후의 소비의 초과민감성의 계수의 크기가 상대적으로 작아지는 것 으로 나타났다.