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인구고령화는 소득불평등의 원인인가? = Does population aging exacerbate income inequality?
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2021
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KDC
321
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39-73(35쪽)
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최근 한국사회의 불평등 심화 원인 중 하나로 급속한 인구고령화가 종종 지목된다. 본 연구에서 우리는 인구고령화와 소득불평등의 관계를 이론적으 로 그리고 통계적으로 살펴본다. 인구고령화는 전체 인구에서 65세 이상 인 구의 비중이 증가하는 현상으로 정의한다. 고령층과 비고령층 두 개의 인구 그룹이 존재하는 경우를 상정하고 구성한 우리의 모형에 의하면 인구고령화 와 소득불평등의 관계는 일반적으로 불확정적이다. 이론적으로 인구고령화가 불평등을 증가시키기 위해서는 특정한 조건들이 충족되어야 한다. 통계적 분 석에서는 먼저 특정 연도의 연령대별 인구구성이 과거 시점의 인구구성과 같 았더라면, 즉 고령화가 진행되지 않았더라면, 얻어질 반사실적 소득분포 (counterfactural income distribution)을 준모수적 방법으로 추정한 후, 이 가 상의 소득분포와 현실의 소득분포를 비교함으로서 인구고령화가 소득불평등 에 미치는 효과를 추정한다. 자료로는 가계동향조사자료를 활용하고, 1990 년과 2000년의 연령대별 인구구성 가중치를 1990∼2020년 소득분포에 적용 하여 가상적인 소득의 시계열을 추정한다. 추정 회귀식에 가구원 수, 가구주 의 성별, 배우자의 취업 여부, 취업 자녀의 수를 설명변수로 포함하여 고령화 이외의 요인이 소득에 미치는 영향을 통제한다. 가상적인 소득분포와 실제 소득분포에 대해 타일(Theil) 및 지니(Gini) 계수를 도출하고 이를 비교한 결 과, 동기간중 고령화는 소득불평등에 기여하지 않았거나 오히려 불평등을 소 폭 완화시키는 것으로 나타난다.
더보기Population aging is often regarded as one of the factors that have exacerbated income inequality in Korea. In this paper, we investigate the relationship between population aging and income inequality from theoretical and empirical perspectives. Population aging is defined as an increase in the proportion of the population aged 65 or older. In our theoretical model, the population is divided into two groups, the old and the young. Our analysis shows that in general, the impact of aging on income inequality is indeterminate and that aging deepens inequality only if a set of strong conditions are satisfied. For an empirical analysis, we take a semi-parametric approach to estimating a counterfactual income distribution that would have prevailed if it were not for population aging (i.e., if the extent of aging stayed at some past level). We then isolate the effects of aging on inequality by comparing the counterfactual income distribution and the actual distribution. Using the 1990-2016 annual data from the Korean Household Income and Expenditure Survey, we apply the weights for the age distribution from two benchmark years, 1990 and 2000, to each year in the range and obtain a time series of counterfactual income distributions. Our estimation controls for the household size, the gender of the household head, the employment status of a spouse, and the number of employed children in a household, so that factors other than aging that may influence inequality are taken into account. The Theil and Gini indices derived from the actual and counterfactual income distributions show that population aging does not affect or moderately reduces inequality.
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