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가계조사의 행정자료에 의한 보정: 2016년 가계금융복지조사를 중심으로

Correction of Household Survey Using Administrative Data: Focusing on 2016 Survey of Household Finance and Living Conditions

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초록

본고는 2016년 가계금융복지조사를 대상으로 조사 결과와 행정자료로 보정된 결과를 비교하여 피조사자가 자신의 소득과 자산을 응답할 때 어떠한 편향이 있는지를 보였다. 첫째, 근로소득의 경우 소득이 높을수록 과소 보고하는 경향이 커졌다. 금융소득의 경우 아예 응답하지 않거나 응답한 경우에도 소득을 크게 줄여서 보고하였다. 그런데 이와 반대로 소득이 낮을수록 응답한 소득이 행정자료로 파악된 소득보다 커지는 경향이 나타났고, 양자의 괴리가 매우 큰 경우도 적지 않았다. 소득의 개념이나 분류에 관한 응답자의 오해나 혼동이 하나의 요인으로 작용한 것으로 보인다. 둘째, 행정자료를 이용함으로써 비 샘플링 오류는 대부분 제거되었지만, 그 결과를 다시 과세 자료와 비교해 보면 특히 금융소득의 경우 최상층에서 누락이 많았다. 이것은 가계조사가 실제의 분포를 제대로 반영하지 못하는 샘플링 오류라고 할 수 있다. 셋째, 자산의 경우 행정자료를 이용한 보정이 이루어지지 않아 조사결과를 직접 과세 자료와 비교하였다. 주택의 경우 두 자료의 자산 분포가 근접한 것으로 나타났다. 자산 편중이 더 심한 토지의 경우에는 최상층의 일부가 누락되었고, 금융자산의 경우 이 문제가 더욱 심각한 것으로 드러났다.

Abstract

This paper compares survey results of the 2016 Survey of Household Finance and Living Conditions with the revised results using administrative data to reveal what biases respondents have in reporting their income and assets. First, in the case of earned income, the higher the income, the greater the tendency to underreport. In the case of financial income, many respondents did not report at all, and even if they responded, the income was greatly reduced. On the other hand, when income is low, the reported income tends to be larger than the income found in administrative data, and the gap between them is often very large. Factors such as misunderstanding or confusion among respondents regarding the concept or classification of income may have been at work. Second, non-sampling errors were mostly corrected by using administrative data. However, when compared with the tax data again, there were many omissions at the top, especially in the case of financial income. This is a sampling error where household surveys do not properly reflect the actual distribution. Third, in the case of assets, corrections were not made using administrative data, so the survey results were directly compared with the tax data. In the case of housing assets, the asset distributions of the two data were very close. In the case of land where the asset is more concentrated on the top floor, some of the top floors were missing, and in financial assets the problem was even worse.

참고문헌 (13)

  1. 국세청, "국세통계연보", ~
  2. 국세청, "순수 및 기타 일용근로자 현황: 2016-17년. 유승희 의원의 요청에 의한 국세청 제공 자료", ~
  3. 국세청, "부동산 보유실태 현황: 2013년. 박원석 의원의 요청에 의한 국세청 제공 자료", ~
  4. 김낙년, "우리나라 개인 자산 분포의 추정", 경제사학, 43(3), pp.437~482 (2019), 경제사학회
  5. 김낙년, "2013년 소득세제 개편과 계층별 소득세 부담률", 재정학연구, 7(2), pp.59~93 (2014), 한국재정학회
  6. 김낙년, "한국 소득분배 지표의 재검토", 한국경제의 분석, 19(2), pp.1~64 (2013), 한국경제의 분석패널
  7. 가계금융복지조사(마이크로 데이터), "통계청", ~ (2017)
  8. 가계동향조사(마이크로 데이터), "통계청", ~
  9. "KOSIS", 통계청[URL]
  10. "자금순환표", 한국은행[URL]
  11. "국민대차대조표", 한국은행[URL]
  12. Atkinson, A. B., "Top Incomes in the UK over the 20th Century", Journal of the Royal Statistical Society, 168(2), pp.325~343 (2005)
  13. Wealth Inequality in the United States Since 1913: Evidence from Capitalized Income Tax Data, "Saez E.", NBER, ~, pp.Working Paper 20625 (2014)

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