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샤플리값을 이용한 한국읜 소득 및 자산 불평등의 원천별 기여도 분석 : Shapley-Value Decomposition Analysis of Income and Asset Inequality in South Korea

Shapley-Value Decomposition Analysis of Income and Asset Inequality in South Korea

초록/요약

본 연구에서 우리는 협조적 게임이론에서 사용되는 샤플리값(Shapley value)을 이용하여 우리나라의 소득 및 자산 불평등에 대한 원천별 한계기여를 추계한다. 샤플리값을 이용한 분해를 적용할 때 우리는 Chantreuil and Trannoy(1999)를 따라 두 가지 방법을 사용한다. 첫 번째 방법은 영점 샤플리값 분해(zero Shapley value decomposition method)로 원천별 한계기여를 계산할 때 모든 사람들에게 여타 원천들의 값으로 0을 부여한 후 각 원천별 한계기여를 계산하는 방법이다. 두 번째 방법은 평균 샤플리값 분해(mean equalized Shapley value decomposition method)로 모든 사람들에게 여타 원천들의 값으로 각각의 평균값을 부여한 후 원천별 기여를 계산하는 방법이다. 후자의 방법에서는 원천별 점유율이 중요한 역할을 하지만 전자의 방법에서는 원천별 점유율이 역할을 하지 않는다. 우리는 재정패널 7개년(2008~2014년) 자료를 사용하여 전체집단에 대해서 뿐 아니라 연령대별로도 소득 및 자산 불평등의 원천별 기여도를 분석하였다. 먼저 전체집단에 대한 분석 결과를 재정패널 2014년 기준으로 살펴보면 다음과 같다. 소득불평등에 대한 원천별 기여를 살펴보면 평균 샤플리값 분해를 이용한 경우에는 소득불평등에 대한 노동소득의 절대기여도가 80% 이상을 차지하고 자산소득의 기여도는 4.2%로 나타나 노동소득의 불평등이 전체불평등을 주도하는 것으로 나타나지만, 영점 샤플리값 분해를 이용하면 자산소득의 기여도가 약 80%를 차지하고 노동소득의 기여도는 –35.3%로 나타나 자산소득의 불평등이 전체소득불평등의 주요인이며 노동소득은 오히려 전체소득불평등을 감소시키는 요인으로 나타난다. 자산불평등에 대한 원천별 기여를 살펴보면 평균 샤플리값 분해를 이용하는 경우에는 부동산자산의 기여도 (약 80% 이상)가 금융자산의 기여도 (12%)보다 큰 것으로 나타나지만 영점 샤플리값 분해를 사용하면 금융자산의 기여도 (약 40%)가 부동산자산의 기여도(28%) 보다 큰 것으로 나타난다. 연령대별 분석 결과를 살펴보면, 연령대가 높을수록 소득 불평등도가 증가하는데, 그 주요 원인은 연령대가 높아질수록 자산소득의 불평등 기여도가 높아지기 때문이다. 자산의 경우 연령대가 높아질수록 부동산자산의 기여도가 높아지게 되는데 그 중 현 거주주택자산의 기여도가 높아진다. 반대로, 연령대가 낮을수록 전월세 보증금의 기여도가 높아진다.

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