가구 소득과 금융투자 포트폴리오가 금융소득에 미치는 영향
The Effects of Households’ Income and Financial Portfolios on Their Financial Income in Korea
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본 연구는 노동연구원에서 매년 조사하는 1998년부터 2019년까지 가구 조사인 “한국 노동 및 소득패널 조사(KLIPS: Korean Labor & Income Panel Study)”의 302,150명의 관측치를 바탕으로 가구별교육수준, 투자 지출 구성 등 비중에 따른 금융투자 결정을 고정 효과 다변량 회귀 모델, 고정 효과로짓 회귀 모델과 금융투자결정의 내생성을 통제하기 위한 도구변수(IV: instrumental variable) 모형을이용하였으며, 그 주요한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 고학력 가구주 가구는 그렇지 않은 가구주 가구보다 금융투자 소득이 높을 것으로 예상하였으나그렇지 않은 것으로 나타났고, 가구의 현금 포트폴리오 비중과 저축 포트폴리오 비중, 사금융 포트폴리오비중, 금융시장투자 포트폴리오 비중이 높을수록 금융투자 소득이 높아지는 것으로 나타났다. 둘째, 주택을 보유한 가구와, 가구주가 학력이 높을수록, 금융시장투자 비중과 금융소득 비중이 높을수록, 가구소득의 변동성이 클수록 장기금융시장 투자결정에 양(+)의 영향을 미쳤다. 셋째, 가구주가 학력이높을수록 금융시장 투자 수준은 낮고, 저축 포트폴리오 비중과 장기성보험 포트폴리오 비중, 사금융포트폴리오 비중, 금융시장투자 비중, 금융소득 비중이 높을수록 장기금융시장 투자수준이 높아지는것으로 나타났다. 마지막으로 도구변수(IV) 모형을 도입하여 장기금융시장 투자여부와 높은 저축포트폴리오 비중, 높은 사금융 포트폴리오 비중, 높은 금융시장투자 비중, 전체 소득 대비 높은 금융소득비중은 금융자산투자에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Abstract
This study investigates the effects of households’ income and variability, financial status, and financial asset portfolios on their financial market investment and income from financial assets in Korea by using various factors and data surveyed provided by the Korean Labor & Income Panel Study (KLIPS) from 1998 to 2019 with respect to 5,000 households each year, eventually with 302,150 observations after excluding a few extreme outliers. By applying fixed effects multivariate regression models (FEMM), fixed effects logit regression models (FELM), and two-stage instrumental variable (IV) models, we find the following results. First, the high-level education of householders did not affect income from financial assets, while higher weights in the portfolios in cash and savings, private lending, and financial market investments affect positively income from financial investments. Second, the ownership of their own house, high-level education, higher weights in the portfolios in financial market investments, and the higher variability of household’s income affect positively their investments in financial market goods. Third, the high-level education of householders negatively affects investments in financial market goods, while higher weights in the portfolios in savings, long-term insurance contracts, private lending, and financial market investments affect positively investments in financial market goods. Last, it verifies most of above-mentioned results, with two-stage instrumental variable regressions.
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