샤플리값을 이용한 한국읜 소득 및 자산 불평등의 원천별 기여도 분석
Shapley-Value Decomposition Analysis of Income and Asset Inequality in South Korea
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초록
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.
Abstract
Using the Shapley-value decomposition methods, we estimate the marginal contribution of each source of income and asset to the inequality of income and asset in South Korea. Following Chantreuil and Trannoy(1999), we apply two different decomposition methods when computing marginal contribution of each source to the entire inequality: the zero Shapley-value decomposition method, which assigns to all households zero values for all other sources than the source of interest, and the mean equalized Shapley-value decomposition method, which assigns mean values to all households for all other sources than the source of interest. We use the Korean Tax and Expenditure Panel Studies (2008-2014) as the dataset, and decompose inequality not only for the entire sample but also by age. Regarding income inequality, labor income is found to contribute much more to the entire inequality than asset income when we apply the mean equalized Shapley value decomposition method, while asset income is found to be much more important than labor income when we apply the zero Shapley-value decomposition method. Regarding asset inequality, real estates are found to contribute much more to the entire inequality than financial assets when we apply the mean equalized Shapley value decomposition method, while financial assets are found to contribute slightly more to the entire inequality than real estates.
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