소득불평등의 경제성장에 대한 영향력*

｢지방정부연구｣ 제16권 제2호(2012 여름) : 247～268

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* 이 논문은 2012년도 한국교통대학교 교내학술연구비의 지원을 받아 수행한 연구임.

: 메타회귀분석을 이용하여

The Effects of Income Inequality on Economic Growth

: Using Meta Regression Analysis

박 경 돈

전 세계적으로 소득불평등이 경제성장에 부정적 영향력을 미칠 것이라는 우려가 제기됨에 따라 소득불평등이 경제성장을 저해하는 요인으로 작용하는지를 계량적으로 분석하였다. 기존 연구문헌으로부터 도출된 125개의 통계분석결과를 이용한 체계적 분석(systematic review)을 수행하여 소득불평등이 경제성장에 부정적인 영향력의 정도를 분석하였다. 선행논문의 메타분석을 위한 조건검토에서 출판편이는 없었지만, 기존 연구결과의 이질성이 높아 이에 대한 원인을 찾고자 했다. 메타회귀분석 방법론과 군집분석을 이용한 분석에 따르면 선진국에 진입한 우리나라의 소득불균형이 방치될 경우 국가경제에 미치는 영향은 부정적인 것으로 나타났다.

하지만 영향력의 정도가 국가군별로 상이하고 분석결과 또한 동질적이지 못하므로 본 연구에서는 소득불평등이 국내 경제성장에 미치는 영향력을 정확히 산출하고자 하였다. OECD 회원국가를 대상으로 19년간의 자료를 이용하여 횡단적 분석과 종단적 분석을 병행한 결과 소득불평등도로 측정된 지니계수가 1% 상승할 때마다 1인당 GDP를 최소 0.3 ~ 0.9% 정도 감소시키는 영향이 있는 것으로 밝혀졌다.

주제어 : 소득불평등, 메타회귀분석, 경제성장

I. 서론: 소득불평등과 경제성장

소득불평등과 성장과의 관계는 최근 우리나라뿐만 아니라 전세계 경제에서의 핵 심화두이다. 현 글로벌 재정위기 때문에 소득불평등을 완화시킬 기제인 복지국가화 현상에 대한 우려의 목소리가 존재하지만 지난 10년 간 신자유주의적 물결이 강화되면서 소득불평등에 대한 비판이 지속적으로 확대되어 왔다. 최근 세계금융의 핵심 아이콘이라고 할 수 있는 월스트리트(Wall Street)에서 발생한 부자에 대한 비판론 등 선진국에서조차 소득불평등에 대한 소모적 사회갈등으로 몸살을 앓고 있다(Washington Times, 2011).

소득불평등이 한번 나타나면 그것을 사회에 고착화시키는 효과가 발생하고(이건범, 2003), 지속가능한 경제성장을 저해하는 요소로 작용한다. 특히 우리나라와 같은 아시아 국가에서는 정부정책이 경제성장을 견인해온 것으로 평가되지만(Ranis, 1995; Rodrik, 1995), 이런 고도의 경제성장률을 계속적으로 유지할 수 있을 지에 대한 의문이 크다. 선진국의 경우에도 경제성장의 예측치인 잠재성장률이 다양하게 예측되는 가운데, 이미 2008년도부터 향후 15년간 평균 잠재성장률은 미국, EU, 일본 모두 3.1% 이하로 분석되고 있다(산업연구원, 2008). 한국은행과 한국개발연구원(KDI)의 연구결과, 2020년까지 우리나라의 연평균 잠재성장률도 4.6% 이하를 기록할 것으로 예측하고 있다(김광두, 2008). 잠재성장률에 영향을 미치는 핵심요인으로 거론되는 자본, 노동, 총요소생산성 외에 높은 성장률 유지를 위한 부가요인이 존재하는데 그 중 필수적인 요인이 소득불평등이다.

한국은행(2005~2014년)은 4.6%로 예측; KDI(2010~2020년)는 4.21-4.82%, 2020~2050년까지는 2.91-3.56%로 예측.

국가 간 소득불평등이 점차 심화되어 갈 것이라는 예측과 함께(황혜신외, 2009), 개별 국가 내 부의 재분배 불평등의 차이가 주목받고 있다. 우리나라의 경우에는 후발 동아시아 경제대국이면서 비교적 평등한 사회를 조성했다는 평가를 받지만, 노사갈등, 고령자의 빈곤, 지니계수 등을 살펴보면 소득불평등이 매우 심각한 수준으로 치닫고 있음을 알 수 있다(OECD, 2007). 소득불평등 중 특히 문제시 되는 불균형적인 부의 재분배 현상, 세습화 가능성과 함께 부의 불평등에 대한 형평의식이 낮아지고 있다는 것이다(황혜신외, 2009).

소득불평등의 경제성장에 대한 영향력

｢지방정부연구｣ 제16권 제2호(2012 여름)

정당한 부의 조성과 노동대가의 수령에 대한 정의의식의 결여로부터 발생한 불평등은 경제성장의 지속가능성을 위해 우선적으로 해결되어야 할 문제이다. 소득불평등은 사회양극화를 일으키며 갈등사회로 이행되도록 만든다. 부의 불평등이 사회불안, 고용안정성 악화, 사회양극화 등의 부정적 효과를 수반할 것으로 예견될 때에 사회는 이에 대한 대책으로 복지체계를 조급하게 완성하려고 노력할 것이며 이런 행위가 경제성장에 강력한 충격을 줄 것이라 예견할 수 있다.

정상적인 사회적 정의감 형성과 평등의식을 고양하기 위한(윤상우, 2010) 복지비중의 비정상적인 확대는 경제적 부작용의 폐해를 단기간에 감소시킬 수 없는 반면 생산기반을 악화시켜 국내경제에 부정적 영향을 미칠 수 있다. 특히 초고령화 시대, 다문화 사회로 이행하는 과정에서 선제적으로 부의 배분형평성(박경돈, 2011)과 형평의식을 유도하지 못한다면 우리나라 경제성장이 상호경쟁성만을 악화시켜 공멸하는 기회로 작용할 우려가 높다. 따라서 정부가 경제성장을 우선시하여 상대적으로 빈곤문제를 소홀히 한(옥동석, 2008) 부분을 보완하고 지속적인 경제성장을 담보하기 위해서는 소득불평등의 완화와 소득형평적 재분배를 위한 조치가 필요하다.

경제적 형평성을 고양하는 국가적 노력이 경제성장에 긍정적인 지에 대한 연구는 현재 다양하지만 이에 대한 정확한 분석이 종합적으로 진행되지 않고 있다. 산발적으로 흩어진 개별연구는 소득불평등과 경제성장간의 관계를 명확하게 도출하기 어려워 형평성을 고양하는 정책에 도움을 줄 수 없다. 다시 말하면 소득불평등을 시정하기 위한 복지지출이 경제생산성을 잠식하지 않고 오히려 이를 증가시키는 요인으로 작용한다는 확신에 찬 답변이 필요하다. 그러므로 소득불평등과 경제성장에 대한 다양한 기존 연구결과를 이용하여 이 두 요인 간의 관련성을 보다 명확히 고찰할 것이다.

본 연구의 구체적인 목적은 첫째, 소득불평등이 경제성장에 미치는 영향력을 정확히 요약적으로 찾아내고자 한다. 이를 위해 선행연구의 성과를 재검토하였다. 메타분석기법(Meta Analysis Technique)과 군집분석기법을 활용하여 국가의 소득불평등 상황에 따른 경제성장 잠식 추정치를 도출하고자 한다. 둘째, 소득불평등의 경제성장에 대한 기존 논문에서 연구결과의 차이를 낳는 영향요인을 밝히고자 한다. 불평등의 경제성장에 대한 영향력을 실증적 측정한 선행 연구결과를 이용하여 추정결과의 정확성을 검토하여 국내의 소득불평등과 경제성장에 관한 분석 및 해석 시 주의해야할 요인과 영향력의 정도를 분석하고자 한다. 본 연구는 소득불평등의 완화가 경제성장에 미치는 긍정적인 효과를 기존 문헌을 이용하여 분석적으로 검토하여 국내 경제정책과 복지정책의 연구에의 시사점을 도출할 것으로 기대한다.

Ⅱ. 문헌연구

1. 불평등과 경제성장의 관계에 대한 논의

소득불평등과 경제성장의 관계를 설명하는 가장 고전적인 이론이 쿠즈네츠 가설(Kuznets hypothesis; inverted-U hypothesis; 역의 U자형 관계)이다. 이 가설의 주요가정은 불평등(inequality)이 주로 개발 초기에 발생하며 경제발전의 가속화에 따라 점차 완화될 것이라는 점이다(Kuznets, 1955). 개발초기에 경제적 여건이 농촌에서 도시로 이전됨에 따라서 농촌지역의 소득불평등이 다소 증가되지만, 종국적으로는 산업화가 농촌에까지 영향을 미치는 파급력으로 인해 소득불평등이 완화될 것이기 때문이다. 쿠즈네츠 가설에 대한 긍정론은 불평등이 감소되면 경제성장이 강화되고 다시 역으로 불평등을 감소시키는 상호작용관계가 있다고 한다. 따라서 불평등과 경제성장에 대한 논의를 대분하면, 경제성장의 불평등에 대한 영향력과 불평등의 경제성장에 대한 영향력으로 구분된다.

첫째, 경제성장이 소득불평등에 미치는 영향력에 대한 논의이다. 쿠즈네츠 가설에 따르면 경제선진국이나 도시화 등 경제발전의 후기에는 경제성장이 불평등을 완화시킨다. 최근 경제발전과 함께 논의되는 개념이 빈곤이며, 소득불평등으로 야기된 빈곤을 줄이려는 이론이 빈곤감소적 성장(pro-poor growth)이다. 빈곤감소적 성장은 그 정의에 의하면 모든 종류의 소득이나 수입이 같은 정도의 비율로 증가하면서 빈곤을 더 많이 감소시키는 성장(Baulch & McCullock, 2000; Kakwani & Pernia, 2000)과 빈곤 그 자체를 감소시키는 경제성장(Ravallion & Chen, 2003)을 의미한다. 어떤 경우이든 빈곤 감소를 위한 소득불평등의 완화와 절대빈곤의 완화(Ravellion & Chen, 2003)를 목적으로 한다.

선행연구의 결과는 경제성장이 불평등을 선형적으로 감소시키지는 않지만 대개 부분적으로 긍정적이다. 국가성장의 초기단계에서만 불평등이 나타난다거나(Galbraith, 2007) 또는 고도의 성장률은 불평등을 야기하지 않는다고 분석하고 있다(Stiglitz, 1996). 경제성장함이 새로운 기술의 도입 및 습득으로 인해 경제불평등이 존재하다가 점차 그 영향력이 약화된다는 주장(Aghion, Caroli, & Garcia-Penalosa, 1999), GDP로 측정된 1인당 소득의 특정 지점을 중심으로 경제성장이 불평등을 증가 또는 완화시키기도 한다는 주장(미화 2,000불; Barro, 2000) 등이 있다. 45개국을 대상으로 한 분석결과 1인당 GDP성장은 빈곤감소에 긍정적이어서(Beck, Demirguc-Kunt, & Levine, 2005). 최소한 고도의 경제발전 단계에는 불평등에 대한 징후나 우려가 낮다고 할 수 있다.

<그림 1> 소득불평등 추이

출처: 강성진 외(2009: 55)	출처: OECD(2011)

둘째, 경제성장이 불평등을 완화시키는지의 여부보다는 불평등이 경제성장을 촉진하는지의 여부가 더욱 불확정적이다. 특히 쿠즈네츠 가설에 대한 부정설 내지 비판으로 세계 각국의 자료를 수집하여 횡단적 분석을 한 연구의 결과가 확정이지 않다는 점을 들 수 있다(Deininger & Squire, 1998). 특히 저개발국가에서 소득불평등이 경제성장을 높이고 이는 다시 소득불평등을 줄이는 선형적인 연계가 있는지에 대해서 회의적인 시각이다(Anand & Kanbur, 1993).

앞서 제시한 바와 같이 절대적인 구매력에 입각한 절대빈곤이라는 개념을 이용하건 빈곤 자체를 감소시키는 개념을 이용하건 간에 불평등을 측정하는 ‘빈곤 차에 대한 지표’(poverty gap index)가 중요한 의미를 지니며 기존 지표 중 지니계수(GINI Coefficients)가 가장 대표적이다(Aghion, 1999). 보건사회연구원의 강성진 외(2009)에 의하면, OECD에 의해 조정된 균등화 지수에 의해 산출된 우리나라의 소득불평등도는 소득과 지출 두 분야 모두 2008년 현재 역대 가장 높은 수준을 보이고 있다. 따라서 현재 국내적으로 심화된 불평등(OECD, 2011; 박경돈, 2011)의 완화를 위한 복지정책의 증가요구가 높아지고 있어, 불평등에 대한 정부의 적극적 완화조치가 경제발전에 부정적인 영향을 미치는 지의 여부를 우선적으로 검증할 필요가 있다. 특히 소득불평등의 방치나 지속이 경제성장에 미치는 영향력을 연구한 기존 연구결과는 일관성 있게 긍정적이거나 부정적이지 않고 불명확하여 이에 대한 종합적 검토가 필요하다. 따라서 우선 불평등의 경제성장에 대한 효과를 연구할 필요성이 있어 아래와 같이 선행문헌 고찰에 구체적으로 논의하고자 한다.

2. 경제성장에 대한 불평등의 효과이론

1) 불평등 영향력의 인과론

소득불평등은 학계에서 경제성장의 주요문제로 논의된 만큼 국내에서는 체계적으로 분석되지 않았다. 급속한 경제성장을 경험한 우리나라는 경제성장에 필연적인 요소가 아닌 분야 - 환경문제, 소수자 문제, 인권 등 - 에 대한 관심이 낮았고 이슈화되지도 못했다. 주요 이유는 성장에 비해 국가적 우선순위와 국민적 관심이 낮기 때문이었지만, 최근 세계적 경기둔화와 금융자본에 의한 실물경제의 위기가 국민 간 소득불평등을 증가시키는 추세를 보이면서 경제성장과 소득불평등의 관계에 관심이 증대되고 있다.

소득불평등과 경제성장의 관계를 설명하는 연구는 그 동안 다양하게 논의되었다. 소득불평등과 경제성장의 관계는 음(-)의 효과, 즉 소득불평등이 경제성장 및 발전에 저해요인이라는 논리를 지지하고 있다(Forbes, 2000; Li & Zou, 1998). 가계소득집단간의 불균형된 소득은 소비, 저축, 투자의 성향을 다르게 만들어 경제성장을 불안하게 만들고 정치사회적 불안정을 가져온다는 것이다(Qin, Cagas, Ducanes, et al., 2009). 이런 부류의 학자들은 국가 간 비교연구를 통해 소득불평등과 관련되는 다양한 변수를 활용하여 평등의 경제적 긍정성을 경험적으로 입증하고 있다(Chang & Ram, 2000). 그러나 Benabou(1996)은 소득불평등이 성장과 경제개발에 해악임과 동시에 필수불가결한 요인으로 정의한다. 더욱이 Rebelo(1991)와 Deaton & Paxson(1997)의 연구는 아이러니하게도 소득불평등이 경제성장에 긍정적인 영향을 주고 오히려 발전의 가속화에 기여한다는 결론에 도달했다. 불평등 완화조치는 성장과의 상충관계(trade-off relationship)에 있다는 인식이다.

최근 연구의 시간적 범위 문제, 부의 불평등에 대한 측정지표의 대표성 문제 등에서 방법론적으로 새로운 도전과 비판에 직면하고 있어(Figini, 1999) 소득불평등과 경제성장에 대한 대안적인 측정방법을 도입하고 있다. 소득불평등보다는 인적자본의 불평등이 경제에 미치는 영향을 측정하는 방법 등이 그것이다. Persson & Tabellini (1994)의 연구에서는 소득불평등과 경제성장의 영향력을 단기가 아닌 장기간으로 확장하여 분석하였는데, 그 결과는 상호관계가 부정적인 것으로 밝혀졌다. 또한 새로운 방법론으로 Qin et al (2009)은 소득불평등이 경제성장과 직접적인 영향력이 있다는 연구에서 정량적인 측정방법을 사용하면서 인과관계의 분석단위로 가계와 국가로 나누어 분석을 시도하였다.

2) 불평등 영향력의 불확정론

다양한 선행연구들은 방법론적으로 상이한 기법을 사용하거나 기간과 분석대상을 달리하여 소득불평등과 경제성장에 대한 관계를 실증적으로 분석하였다. 긍정적 관계에 대한 성과검증 및 연구가 이미 많이 이루어진 상황에서 경제성장에 대해 소득불평등의 존재가 반드시 부정적인 요인으로 작용한다는 것을 밝히지 못하고 있거나 부분적으로 인정하는 연구가 대두했다. 따라서 불평등이 경제성장에 미치는 영향력은 직접적으로 결정되는 것이 아니며 절대적으로 양(+)의 관계에 있거나 음(-)의 관계에 있지 않으며 국가의 경제적 발전상황에 따라 긍정적·부정적인 영향의 방향성이 결정된다는 것이다(Kaldor; 1956; Lewis, 1954).

Barro(2000)의 연구는 부유한 선진국과 빈곤국으로 분류한 후 두 부류의 국가에서 소득불평등 완화와 경제성장의 변화를 분석한 결과, 경제성장의 단계가 다름에 따라 국가 내 다양한 성장요인의 차이로 선진국에는 양(+)의 효과가, 빈곤국에는 음(-)의 효과가 발생됨을 밝혔다. Banerjee & Duflo(2003)는 선형적인 검증모형에 대해 의문시하였으며, 소득의 불평등도 뿐만 아니라 토지이용이나 구매의 불평등도를 이용하였다(Alesina & Rodrik, 1994; Deininger & Squire, 1998). 가계소득을 기준으로 배분이 다른 계층집단에서의 불평등과 경제성장은 동질적이지 않다는 것을 밝히는 등(Voitchosky, 2005) 분석대상에 따라 둘 간의 관계가 다르다.

Davis(2007)의 연구에 의하면 동일한 모형을 이용한 경우에도 횡단적인 연구방법을 활용한 결과는 성장과 소득불균형이 서로 음(-)의 관련성을 보였지만, 동일한 연구 분석방법을 장기적 추세에 적용한 결과 통계적으로 유의미한 양(+)의 관계를 보여 상이한 결과를 얻었다. Barro(2000)의 연구에서도 고도의 불평등도가 경제성장을 저해하는지에 대한 결과는 한정적이다. 빈곤국가의 저성장을 유도하지만 오히려 부국의 경제성장을 촉진한다는 결론에 도달했다. 경제성장에 대한 불평등 감소의 영향은 경제발전의 전반기에는 긍정적이지만, 일정한 시점(25년 경과)이 지난 후에는 부정적이라는 연구도 있다(Forbes, 2000). 인적자본(De la Croix & Doepke, 2003)과 물리적 자본의 축적은 본질적으로 다른 특성을 지니면서 투자회수율에서 차이가 발생하여 빈자와 부자에 대한 영향력도 상이하므로(Galor & Moav, 2004) 부자의 높은 투자회수율과 저축률(Fieldstein & Horioka, 1980)로 인해 빈곤층보다 부자의 경제성장에 미치는 영향이 크다고 한다.

소득불평등과 경제성장의 인과관계의 차이를 분석하기 위해 여러 특성에 관심을 가진 연구가 등장했는데, 국제무역의 역할에 따른 차이가 발생하기도 하지만(Wood & Ridao-Cano, 1999), 신생조직이나 기관의 등장(Caroli, 2001), 신기술의 파급속도의 차이에 의해서(Hassler & Rodríguez-Mora, 2007) 차이가 난다고 본다. 경제성장에 미치는 소득불평등의 영향력은 선진국의 경우 불확실한 반면 개발도상국의 경우에는 부정적 영향이 뚜렷하다는 연구도 있다(Benbaou, 1996). Mendoza et al. (1997)는 재정적 변수의 영향이 불평등과 성장에 영향관계가 클 것으로 예상하고 분석한 결과 통제되는 재정변수와 초기 경제상황에 따라 상이한 결과를 도출한다는 것을 밝히면서 재정변수의 역할에 주목하기도 했다(Muinelo-Gallo, 2011). Deininger & Squire(1998)는 불평등이 저소득층이나 빈곤층의 소득증가나 성장 증진에 부정적인 역할을 하지만 부유층의 성장에는 동질적인 효과가 나타나지 않는다고 하였다.

3. 경제성장에 대한 불평등의 경로이론

소득불평등의 경제성장에 대한 결과에 주목하는 전통적인 학자들과는 달리 소득불평등이 어떤 과정을 거쳐 경제성장에 부정적인 영향을 미치는지를 중시한 학자군이 등장했다. 이들은 고전적으로 소득불평등이 저축과 소비의 집단간 차이를 낳고 경제성장에 부정적인 영향을 미친다고 한다(Stiglitz, 1999). 또는 성장 시 빈곤층 감소라는 복지의 불균형을 시정하는 효과를 낳아 소득불균형이 감소하기 때문에 경제성장에 긍정적이라고 본다(Qin et al., 2009). 하지만 Alesina & Rodrik(1994)의 연구에서는 성장에 대한 불평등의 부정적 영향력이 정치적 경로를 통해 작용하고 그 의미를 지닌다고 보았다. 즉 소득불평등 자체보다는 소득불평등과 그로 인한 사회갈등의 증폭에 정부와 정치권이 어떻게 반응하고 대처하는가에 초점을 맞추었다. 불평등이 악화되어 해결해야 할 주요한 사회적 문제로 부상할 수 있을 것인가 하는 문제는 국가의 정치체제, 특히 정당체계가 이 문제에 대해 어떻게 대응할 것인가에 크게 의존한다.

Galor & Moav (2004)도 장기적인 관점에서 소득불평등과 경제성장의 경로를 밝히고자 했으며, 세계화의 정도(Sachs & Warner, 1997)를 파급경로로 연구하기도 했다. 이들은 소득불평등과 경제성장 간의 관계가 국가발전의 단계와 연구시기에 따라 차이가 있음을 밝혔다. 물리적 자본축적이 중요한 시기인 개발 초기에는 불평등이 저축성향에 영향을 미치고 이는 경제성장에 부정적인 영향을 발생시킨 반면, 발전의 후기단계에는 인적자본의 형성이 경제성장의 핵심이기 때문에 오히려 경제성장이 소득불평등에 영향을 미친다는 결과를 도출하였다.

4. 함의

위에서 제시된 소득불평등과 경제성장간의 기존 연구는 방법론적인 진화와 측정대상의 다변화 등에도 불구하고 여러가지 문제점을 내포하고 있다. 첫째, 국가 간 비교연구에서 변수의 누락문제(omitted variable bias)이다. 국가 간 비교연구에서는 특정 국가의 성장관련 변수의 영향으로 성장이 둔화된 상황을 제대로 감안하지 못하므로 결과의 신뢰성이 낮다. 둘째, 동일 연구대상에 대한 연구에서 특정 연구모형을 이용한 분석결과는 다른 연구모형을 이용한 분석결과와 차이가 크다는 점이다. 연구방법에 따라 연구결과가 상이하다면 적지 않은 예산과 재원을 불평등의 감소에 투입해야 하는 정부로서는 경제성장 우선정책을 펼칠지 또는 불평등완화 정책을 우선할지가 불명확하다. 따라서 불평등이 과연 경제성장에 악영향을 미치는지에 대한 분석적 조사할 필요가 있다. 앞서 제시된 어떤 이론에 입각하든지 소득불평등이 국가성장에 미치는 영향은 측정방법이나 상황에 따라 다를 수 있어 불평등과 성장간의 일반적인 관련성은 보다 동질적 연구결과를 찾아내고 재측정할 필요가 있다. 그러므로 다양한 연구성과를 이용한 메타분석이 필요하며 특히 연구결과의 차이를 낳는 변인의 영향력을 분석할 수 있는 기법인 메타회귀분석(meta regression analysis)을 이용하고자 한다.

Ⅲ. 메타방법론

1. 분석모델

메타분석(meta analysis)은 Gene Glass에 체계화되었으며 다양한 경험적 연구결과물의 통계량이 나타난 문헌연구방법을 보완하는 기법으로(Glass, 1976), 기존 연구결과의 정확한 결과를 종합적으로 밝히는데 이용된다. 기존에 발표된 연구 논문의 결과를 자료로 삼아 통계량과 변수 간 실증적인 관계를 종합적이고 체계적으로 밝히는 연구가 “분석의 분석”(Glass, 1976; analysis of analysis), 메타분석(Meta Analysis), 또는 체계적 검토(systematic review)이다. 그동안 메타분석은 질적인 메타분석, 즉 관찰을 이용한 서술적 분석에 치중되어 정확한 영향력을 밝힐 수 없었고 양적인 메타분석에서는 통계적으로 의미가 없거나 중요하지 않는 연구결과는 사문화되는 경향이 있었다. 하지만 종합적이고 포괄적인 특성 때문에 메타분석이 방법론적으로 완결적이라고 오인되기도 한다(Hedges, 1990).

메타회귀분석(meta-regression analysis)은 경험적 문헌연구에서 검증된 통계량을 종속변수로 한 연구방법이다. 구체적으로 상이한 연구방법으로 인한 검증량의 차이를 밝히려는 분석기법이다. 이를 위해 95%의 신뢰구간에서 통계적으로 의미있는 차이가 있는지를 분석하게 된다. 따라서 연구관련 특성을 독립변수로 설정하여 연구결과의 정확성에 영향을 미치는 차이의 근원이 어디에 있는지를 밝히는 통계기법이다(이석원, 2002).

본 연구는 메타회귀분석을 통해 소득불평등과 경제성장 간의 관계가 왜 다른 결과가 도출되는 지를 밝히고자 한다. 연구결과를 좌우하는 요인과 정확한 측정치를 예견하여 향후 경제성장과 복지지출의 규모에 대한 연구방향을 제안하는데 목적이 있다. 통계적 모형의 독특한 요인이나 변수가 경제성장과 불평등간의 관계에 어떤 영향을 미치는지를 검증할 것이다. 표본오차 이외에 결과값에 차이를 가져오는 요인(Hunter & Schmidt, 2004; Whitener, 1990)을 모형화하고 통계적 검증을 통해 밝히고자 한다.

이 때 연구논문의 비중은 표본 수와 연구논문의 질적 중요도 자체를 고려하여 분석자료로 이용하고자 한다. 각 연구논문에서의 평균적인 측정치를 신뢰구간에서 동질적인 효과가 있는 지를 비교하여 논문의 신뢰성을 검증할 것이다.

[eqn: Yj`=`B _{0} `+` sum _{k=1} ^{k} B _{k} ^{} Z _{jk} +`e _{j}]

(* Yj = 각 연구분석의 통계치, Bk = 메타회귀분석의 회귀계수, Zk = 논문결과의 변이를 가져오는 변수)

2. 분석방법론

1) 메타분석의 이용자료

본 연구의 이용자료는 각 인터넷검색엔진(web search engine; 예, google scholar 등)과 논문검색서비스((EconLit, EBSCo 등)를 이용하여 검색한 후 가장 널리 인용되는 논문을 우선적으로 선별하여 이용하였다. 분석자료는 국가수준의 자료(연방국가의 주정부는 국가로 간주)만을 사용한 연구논문들로 구성하였다. 개별 연구에서의 종속변수는 인구 1인당 GDP이고, 독립변수에 지니(Gini)계수의 회귀계수값 사용한 논문을 이용하였다. 각 논문의 표본에 작의적인 가중치를 부여한 논문은 (Dominicis, Florax, & De Groot, 2008)은 배제하고 비교적 동일한 기법을 적용한 선행논문을 이용하여 메타분석을 수행하였다.

논문의 검색시 income distribution, income inequality, growth, gini coefficient, economic growth 등의 검색어를 폭넓게 사용하여 실증연구논문을 찾아 분석자료로 이용함

<표 1> 소득불평등과 경제성장의 관계에 대한 논문
구분	저자	이용회귀 분석의 수	분석자료의 기간(년)	분석자료 종류	불평등 완화결과 (평균 회귀계수)
1	Alesina & Rodrik (1994)	5	25	혼합	-3.988
2	Banerjee & Duflo(2003)	5	25	선진국	0.0254
3	Castello-Climent(2004)	4	35	선진국	0.1083
4	Castello & Domenech(2000)	2	40	혼합	0.0355
5	Chen(2003)	2	10	선진국	0.3407
6	De La Croix & Doepke(2003)	1	32	선진국	-0.030
7	Deininger & Olinto(2000)	12	32	선진국	-0.032 (+/- 혼합)
8	Forbes(2000)	10	30	선진국	-0.0109 (+/- 혼합)
9	Galor & Zang(1997)	8	28	선진국	-4.3337
10	Iradian(2005)	2	38	선진국	0.0550
11	Keefer & Knack(2002)	1	30	선진국	-0.0880
12	Knowles(2005)	10	25	선진국	-0.0433
13	Larraín & Vergara(1997)	9	30	후진국	-0.1273
14	Li & Zou(1998)	18	24	선진국	0.0557 (+/- 혼합)
15	Malinen(2010)	24	33	혼합	-0.1298 (+/- 혼합)
16	Panizza(2002)	4	40	선진국	-0.6500
17	Szekely(1999)	4	30	선진국	0.0027
18	Sachs & Waner(1997)	4	30	선진국	0.0358
	총 125개 회귀분석				부정-11개: 긍정-10개; 혼합 4개

본 연구의 이용자료는 광범위하게 검색된 논문에서 엄선한 총 18편의 논문에서 도출된 125개의 회귀분석의 결과이다. 125개의 연구결과 중 46개의 연구결과는 소득불평등이 경제성장에 양(+)의 영향을 가지고 79개의 연구결과는 음(-)의 영향을 가지는 것으로 나타났다. 동시에 선진국과 후진국 등을 두루 표본 조사한 회귀분석의 논문은 45개의 분석결과가, 그리고 선진국과 후진국 등을 분리한 표본을 이용한 회귀분석의 논문은 34개의 분석결과가 경제성장에 대한 소득불평등의 영향이 음(-)으로 나타났다.

이용자료로 사용된 연구논문의 종속변수는 인구 1인당 GDP의 증가를 측정한 논문만을 선별하였고, 동시에 소득불평등을 측정한 지표인 지니계수(Gini index; 0~1)를 이용한 기존 논문으로 국한하였다. 동시에 소득불평등과 성장간의 관계에 대한 논문 중 소득불평등이 경제성장에 미치는 통계량을 검증한 논문만을 이용하되 가계나 개인 등 국가 간 수준에서 분석하지 않은 연구물은 분석결과의 신뢰성을 위해서 분석대상에서 제외시켰다.

2) 메타분석의 도구 및 사용 변수

메타분석에서의 종속변수는 측정치의 정확한 재점검과 차이점의 원인발견을 목적으로 하는 연구의 특성상 기존 회귀분석으로부터 도출된 여러 파라미터로 구성된다. 본 연구의 종속변수는 각 연구의 회귀계수이며, 독립변수는 개별 연구에서 사용된 연구설계의 프레임, 방법, 표본크기 등의 특성(Stanley, 2001)이 된다.

<표 2> 메타분석 변수요약

변수	내용	평균통계량	표준편차
종속변수	경제성장에 대한 소득불평등의 회귀계수	-0.4795	0.0870
독립변수	출판연도	2001	0.1270
	전문학술지(=1)	0.7920	0.4075
	분석시작연도	1963	-
	분석종료연도	1991	-
	평균분석기간(연도)	28.7360	4.9025
	분석국가 수	39.7600	20.8309
	pooled 회귀분석(=1)	0.7520	0.4336
	횡단회귀분석(=1)	0.1760	0.3824
	panel 회귀분석(=1)	0.2400	0.4288
	결정계수(R2)(n=78)	0.4729	0.1935
	선진국만 분석(=1)	0.1680	0.3754
	후진국만 분석(=1)	0.1920	0.3955
기타변수	교육변수(=1)	0.3600	0.4819
	정부지출변수(=1)	0.3120	0.4652
	표준편차	0.2940	0.6760

구체적으로 본 연구의 종속변수는 개별연구에서 측정된 1950년부터 2003년까지의 회귀계수이다. 메타분석을 수행하기 위해서 분석 통계패키지는 STATA(9.0)을 사용하였다. 독립변수로는 소득불평등과 경제성장이 정부의 재정정책의 결과로 도출되므로(Muinelo-Gallo, 2011) 경제적 호황이나 불경기시에 지출된 교육 등의 부문별 세출예산을 변수화하였다. 구체적으로 분석대상이 될 논문에서 서로 공통적으로 조사한 변수는 총 15개로 경제성장에 대한 회귀계수값, 출판연도, 전문학술지(=1), 분석시작연도, 분석종료연도, 평균분석기간, 분석국가 수, pooled 회귀분석(=1), panel 회귀분석(=1), 결정계수(R2), 선진국만 분석(=1), 후진국만 분석(=1), 교육변수(=1), 정부지출변수(=1), 표준편차이다. 분석에 활용된 연구들을 발표연도 기준으로 보면 대개 1995~2003년 까지 출판된 연구들이다. 기존 연구논문에서 분석자료는 가장 오래된 연도가 1950년이며 가장 최근이 2003년도이다. 이용변수에서 평균 출판연도가 2001년이며, 80% 정도의 연구가 전문학술지에 게재된 것이다.

대부분의 논문에서 Pooled OLS를 이용하고 있었고 논문의 설명력인 결정계수는 0.47로 높지 않았다. 그리고 대부분의 회귀식에서 선진국과 후진국을 따로 분리하여 분석하기 보다는 이 둘을 같이 분석한 경우가 많았다. 약 30% 정도의 회귀식에서 기타 변수로 교육과 정부지출에 대한 변수를 분석에 포함하였다.

통계량 중 가장 주목할 만한 변수인 종속변수는 지니계수로 소득불평등도가 1% 증가할수록 1인당 GDP의 증가를 약 4% 정도 더디게 만드는 것으로 분석되었다. 이를 우리나라의 시장소득을 중심으로 한 지니계수의 변화에 적용해보면, 1998년도에 약 0.27이던 지니계수가 2006년도에 0.30로 약 11.1% 정도 증가하였기 때문에(한국조세연구원, 2007) 우리나라의 1인당 국민소득(인구대비 GDP)이 당시 약 2만 달러임을 감안한다면 8년 동안 개인당 총 220만 원 정도의 소득감소가 발생했다고 할 수 있다. 이를 당시 GDP인 900조로 상정하여 경제성장의 손실분을 계산할 경우 약 99조 정도로 큰 금액이다(매년 12조 3천억원의 손실).

Ⅳ. 메타분석의 결과

1. 분석자료 검증

1) 출판편이 분석(Publication Test)

메타분석에서 출판편이의 발생은 분석결과 심각한 왜곡을 초래할 수 있다(Thornton & Lee, 2000). 메타분석에서 가능성 있는 잠재적인 편이는 언어적 편이, 다중출판 편이, 기록자 편이, 소규모 연구편이, 생태적 편이, 출판 편이가 존재하는데, 그 중에서 출판편이가 중요하다(Chan et al., 2004). 출판편이는 중요하고 통계적으로 의미있는 결과가 더욱 더 메타분석에 포함될 가능성이 높은 현상을 말한다(De Long & Lang, 1992). 일반적으로 개별연구의 결과를 그림으로 표시하는 깔대기 도표(funnel plot; Egger et al., 1997)를 이용하여 출판변이를 시각적으로 발견하고 있다(De Dominicis, Florax, & De Groot, 2008). 모집단에 대한 효과에 가장 충실한 연구결과는 그림에서처럼 대칭의 중심에 있으며, 출판편이가 존재한 연구물은 비대칭적 깔대기 도표로 보여진다(metabias의 명령어 등을 이용).

<그림 2> 출판편이 검증

출판편이가 발생하지 않는 연구에서는 통계검증량의 체계적 관련성이 발견되어야 한다. 본 연구에서도 t-검증량이 분석에 사용된 표본의 크기(n)와 양(+)의 상관성이 체계적으로 존재하는지 여부를 분석하였다(Begg & Berlin, 1988). 출판편이 검증은 Begg & Mazumdar’s test의 등위를 이용하는 방식과는 달리 실제값과 정확도(1/분산)에 대한 검증을 수행하였다(Egger et al., 1997). Egger의 검증에서는 표준오차에 대한 가중회귀분석의 영향력이 기울기로 표현되며 이는 상수항과 동일하다. 종속변수에 대한 회귀선의 95% 신뢰구간에서 상수항은 '0'을 포함하는데, 본 연구에서도 거의 ‘0’을 포함하고 있어 정상표준편차의 변이가 정확도(표준편차의 역함수)에 대한 회귀분석결과 출판편이는 없는 것으로 조사되었다.

Identifying publication bias:

Funnel plots: adj. Kendall's Score (P-Q) =    -406

Std. Dev. of Score =  468.07 (corrected for ties)  Number of Studies =     125

z  =   -0.87                       Pr > |z| =   0.386

z  =    0.87 (continuity corrected)  Pr > |z| =   0.387 (continuity corrected)

Egger's test

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Std_Eff |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

slope |  -6.964816   .7842754    -8.88   0.000      -8.517242   -5.412391

bias |   .1528681   .0448996     3.40   0.001      .063992    .2417442

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

* 또한 별도로 메타깔대기 분석(metafunnel) test에서도 시각적으로 출판편이가 발생하지 않았다.

2) 이질성 점검(Heterogeneity Test)

메타분석에서 비동질성(이질성)점검의 경우 Galbraith plot을 이용하여 시각적으로 검토할 수 있다. 이질성에 대한 검증은 하나의 연구결과물과 전체를 포괄한 연구결과물간의 차이가 존재하는 지를 검증하는 방법으로 가능하다. Galbraith plot 검증은 표준화된 통계추정치나 z-검증량을 계산한 후 이를 각각의 표준에 의해 나누며, 그 결과는 다양한 표준오차를 가진 여러 개의 동질적인 추정치를 그림으로 보여주는 것이다(Galbraith, 1988). x축과의 ‘0’과 나란한 두 횡선 밖에 많은 연구결과(점으로 표시)가 존재하여 동질성의 편이가 발생하고 있다. 즉 경제성장과 소득불평등에 대한 연구논문 간 이질성이 발견되어 이를 밝히기 위해 추가 검증이 필요하며 메타회귀분석이 필요함을 보여주고 있다.

<그림 3> 이질성 검증

2. 경제성장에 대한 소득불평등의 영향

1) 메타회귀분석의 결과

경제성장과 소득불평등은 이분형으로 조사된 변수에 대한 통계치를 측정한 것이 아니고 통제집단과 실험집단으로 구분되지 않기 때문에 연구결과의 동질성이 발견되지 않아 이에 대한 원인을 찾고 더 정확한 측정을 위해 메타회귀분석을 이용하였다.

메타회귀분석의 가정으로 각 연구 분석에서 경제성장과 소득불평등은 무작위적이며 총 연구물은 타우제곱(τ2)이라는 분산을 가지면서 정규적으로 분포되어 있다고 가정하였다. 각 연구결과를 자료로 이용한 본 연구의 메타분석결과는 우선 출판연도가 오래된 통계결과물일수록 경제성장에 부정적인 영향이 클 것으로 기대하였다. 즉 최근에 가까울수록 전 세계적인 소득불평등이 점점 더 심화되어 경제성장에 미치는 영향이 음(-)이라고 가정하였지만, 통계적으로 이를 입증할 수 없었다(출판연도 변수). 하지만 분석연도가 오래된 기간을 포괄하는 연구에서는 경제성장에 대한 영향력이 긍정적으로 나타나 최근 기간에 발표된 연구와 그렇지 않은 연구 간에 차이가 있음을 나타내고 있다(b= 0.0027, p<0.001).

<표 3> 메타분석결과 요약

원인변수 (종속변수: 경제성장)	분석모형
	회귀계수	표준오차	z-값
출판연도	-0.0003	0.0007	-0.5
전문논문지(=1)	-0.0057(*)	0.0033	-1.69
분석시작연도	0.0027***	0.0005	4.98
분석종료연도	-	-	-
평균분석기간	0.0028***	0.0006	4.57
분석국가 수	0.0002***	0.0000	5.11
pooled 회귀분석(=1)	-0.0449	0.0404	-1.11
횡단회귀분석(=1)	-0.0061	0.0125	-0.49
panel 회귀분석(=1)	-0.1353**	0.0414	-3.27
t-검증량	0.0013***	0.0001	18.80
결정계수(R2)	-	-	-
후진국 더미(=1)	-0.0059(*)	0.0034	-1.73
선진국 더미(=1)	0.0295***	0.0062	4.78
교육변수(=1)	-0.0114**	0.0038	-3.04
정부지출변수(=1)	-0.0215(*)	0.0114	-1.88
상수항	-4.5936*	2.1661	-2.12
	n=125
타우값 (tau^2 estimate)	6.9e-07

* 주) ***p<0.001; **p<0.01; *p<0.05; (*)p<0.1; 괄호안 (   ) 표준오차

아울러 연구대상이 되는 평균분석기간이 늘어날수록 연구자는 각 연도의 불평등 지표나 경제성장 지표를 사용하지 않고 평균적인 지표를 활용할 가능성이 높아 문제일 수 있다(Dominicis et al, 2008). 본 연구의 분석결과, 소득불평등에도 불구하고 연구대상의 기간이 길어질 때 경제성장에 양(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다(b= 0.0028, p<0.001). 따라서 연구 분석기간과 관련된 변수는 통계검증량에 영향을 주는 것으로 분석되어 이에 대한 재검토가 필요하다.

둘째, 예상한대로 전문학술지에 게재된 논문은 경제발전에 부정적인 결과를 도출하는 경향이 있었다(b = -0.0057, p<0.1). 일반적으로 전문학술지는 그렇지 않은 발간물에 비해 차별적인 결과를 도출한 연구성과를 포함할 가능성이 높고 이런 결과가 엄격한 심사를 통해 논문으로 채택될 가능성이 높다. 따라서 전문학술지의 연구결과는 경제성장에 대한 영향력이 더 강하게 나타날 것으로 예상하였으며, 통계량에 부정적인 영향이 유의미하여 기대와 같이 입증되었다.

셋째, 보다 많은 국가와 표본수를 이용한 연구는 소득불평등이 경제성장에 미치는 영향력의 차이가 있을 것으로 가정하였다. 분석방법으로 국가 간 더미변수(dummy variable)를 활용하여 선진국과 빈곤국을 구분하여 분석을 시도하였다. 그 결과 불평등이 경제성장에 양(+)의 영향력을 가지는 것으로 나타났다(국가분석 수 b = 0.0002, p<0.001). 이런 현상은 후진국에서의 표본을 이용한 분석은 경제성장의 초반기에 소득불평등이 경제성장을 잠식하지 않으나 경제발전이 어느 정도 정착된 뒤에는 경제성장을 잠식하는 연구결과(Kuznets, 1955)를 지지하지 못하는 것으로 평가할 수 있다.

넷째, 선행연구에서 소득불평등과 경제성장간의 관계를 밝히는 연구는 환경변수의 영향을 많이 받으므로 시계를 확장한 연구가 보다 신빙성이 있을 것으로 예측된다. 메타분석의 결과, 횡단적 회귀분석(Pooled OLS)를 사용한 연구보다는 패널모형 OLS을 이용하여 추정한 결과가 더 경제성장에 대한 강한 음(-)의 영향이 존재한다는 것이 밝혀졌다(b = -0.1353; p<0.01). 이는 횡단적 회귀분석의 결과가 패널회귀분석의 결과보다 더욱 부정적인 연구결과를 도출한다는 Dominicis et al(2008)의 연구결과에 반대된다. 따라서 횡단적 회귀분석을 이용한 논문의 분석결과와 종단적 회귀분석을 이용한 연구결과를 구분하여 소득불평등이 경제성장에 미치는 영향을 다시 추정할 필요가 있겠다.

다섯째, 영향력 강도를 측정한 t-통계량을 독립변수로 한 메타분석 결과는 소득불평등이 목적변수인 경제성장을 더욱 설명하는 공헌도가 높음을 알 수 있다. 이 때 통계량인 영향력에 긍정적으로 작용한 결과가 나타났다. 따라서 본 연구 모형의 결과는 검증량이 클수록 경제성장을 증가시키는 결과가 도출될 가능성이 크다는 것을 의미한다.

여섯째, 후진국만을 대상으로 한 연구와 선진국만을 대상으로 한 연구는 소득불평등이 경제성장에 미치는 영향이 각각 다를 수 있다는 가설을 분석하였다. 그 결과, 후진국만을 연구한 결과는 경제성장에 긍정적이지 않고 부정적인 것으로 나타난 반면(후진국 더미 b= -0.0059, p<0.01), 선진국만을 대상으로 한 연구성과는 기대했던 바와 달리 소득불평등의 증가에도 경제성장이 줄어들지 않는 것으로 밝혀졌다(선진국 더미 b= 0.0295, p<0.001). 따라서 소득불평등이 경제성장에 미치는 영향력을 연구할 때 연구결과에서 선진국과 후진국을 나누어 분석하는 것이 필요하다.

마지막으로, 각 연구물에서 경제성장에 직접적인 영향변수가 아닌 모형 내 기타변수로써 교육변수와 정부지출변수를 포함한 연구논문은 경제성장에 대한 소득불평등의 효과가 부정적인 경우가 많은 것으로 분석되었다(교육더미 b = -0.0114, p<0.01; 정부지출더미 b = -0.0215, p<0.1).

이런 분석결과를 종합하면, 기존의 경험적 연구에서 소득불평등이 경제성장에 영향을 미치는 요인에 대한 심각한 고려없이 개별 연구물마다 연구결과가 다르게 제시되고 있으나, 이러한 영향력은 연구설계에 따라 다를 수 있음이 밝혀졌다. 물론 이런 함의는 연구결과 자체가 부정확한 것을 의미하는 것이 아니고 연구에 따라 결과가 상이할 수 있어 이를 고려하여 연구결과의 추정치를 받아들여야 한다는 것으로 해석할 수 있다. 본 연구의 메타회귀분석 결과를 종합하면 정확한 통계량은 다양한 설명변수이었던 연구설계 등 연구관련 요인에 대해 고려하여 분석할 때 최종적으로 얻어지는 결과나 효과가 정확해질 수 있음을 의미한다.

현재까지 전 세계적으로 국가를 대상으로 한 경제성장의 소득불평등 효과에 대한 연구는 많이 진행되었지만 연구결과를 도출하는 다양한 연구방법이 혼재되어 있다. 상호 이질적인 연구방법으로 도출된 검증량을 종합적으로 정리한 기존의 메타연구(Dominicis et al., 2008)는 연구결과의 정확성이 떨어질 수 있다. 이와는 대조적으로 비교적 동질적인 통계방법과 동일한 종속변수와 독립변수를 활용한 연구만 분석한 메타연구는 드물다. 그러므로 앞선 요인 중에서 각 연구물의 추정치를 달리하는 요인인 분석시작연도, 출판연도, 분석시작연도, 분석종료연도, 평균분석기간, 분석국가 수, 통계분석방법, 선진국 분석여부(더미변수), 교육변수(더미변수), 국가의 관련지출변수(더미변수)를 기준으로 하여 분석결과의 차이를 추가적으로 분석하고자 한다.

2) 군집분석

앞선 메타회귀분석에서 밝혀진 결과물의 차이를 설명하는 요인인 독립변수를 이용하여 군집분석(cluster analysis)을 수행하였다. 이 분석은 통계량의 차이를 가져오는 의미있는 요인을 찾아 기준으로 삼고 국가부류별로 나누어 소득불평등과 경제성장의 관련성을 고찰하고자 한다. 군집분석 결과, 출판연도, 분석국가 수, 패널(panel) 회귀분석, 교육변수, 국가구분(후진국, 중진국, 선진국) 변수에 있어 모두 유의수준 0.001 이하에서 차별적인 변수의 역할을 하는 것으로 나타났다. 하지만 군집분석에서 집단을 구분하는 요인인 국가구분 변수의 경우 후진국과 중진국은 의미있는 기준이지만 선진국은 그렇지 못하였다.

<표 4> 군집분석 요약

분류변수 (df=121)	군집 1 (n=25)	군집 2 (n=20)	군집 3 (n=74)	군집 4 (n=6)
출판연도 (F=77.859, p<0.000)	최근 (2010)	10년 전 (1999)	10년 전 (2000)	10년 전 (2001)
분석국가 수 (F=417.788, p<0.000)	극 소규모 (10)	중규모 (65)	소규모 (39)	대규모 (88)
panel 회귀분석 (F=100.197 p<0.000)	1	0	0	0
교육변수 (F=9.047, p<0.000)	0	1	0	0
국가구분 (후진국, 중진국, 선진국) (F=15.188, p<0.000)	중진국 (2)	후진국 (1)	후진국 (1)	구분없음 (0)
평균 추정치 (총 평균 = -0.4794756)	-0.124518	-1.906845	-0.2496973	-0.0345

군집결과의 집단화를 바탕으로 분류변수에 따라 소득불평등의 경제성장에 대한 영향이 어떻게 다른 지를 분석하였다. 그 결과 불균등이 경제성장에 미치는 추정치는 모두 음(-)으로 나타났지만, 영향력의 강도가 평균보다 낮은 [군집1], 강도가 월등히 높은 [군집2], 약간 낮은 [군집3], 그리고 매우 낮은 [군집4]로 분리됨을 알 수 있다. 따라서 어떤 변수를 모형화하여 어떻게 분석하느냐가 불균등에 영향을 미침을 알 수 있다.

위의 분석에서 제시된 것처럼 결과차이를 낳는 변수를 감안하여 메타회귀분석 후 선형예측(prediction)을 해본 결과, 연구대상 전체를 대상으로 한 평균추정치가 -0.479에서 -0.03001로 현저히 낮아짐을 알 수 있다. 이를 선진국과 후진국으로 나누어 살펴보면, 실제로 선진국만을 분석한 평균회귀계수와 후진국만을 분석한 평균회귀계수간의 차이는 적은 것으로 나타났다(-0.0904). 이런 현상은 선진국만을 분석한 평균추정치와 후진국만을 분석한 평균추정치 간에도 동일하게 차이가 작았다(0.0183). 후진국간 상호비교에서도 평균회귀계수와 평균추정치의 차이는 비슷하게 작았다(-0.0192).

<표 5> 평균영향력과 추정영향력

	선진국만 분석	후진국만 분석	차이
평균회귀계수	-0.1571	-0.0667	-0.0904
평균추정치	-0.0292	-0.0475	0.0183
차이	-0.1279	-0.0192	-0.1087

하지만 선진국의 경우 평균회귀계수와 평균추정치간의 차이가 -0.1279로 매우 크다. 쿠츠네츠 가설은 소득불평등이 경제성장에 미치는 영향이 선진국과 후진국간에 차이가 난다고 하였는데 본 연구결과는 이를 입증하지 못했다. 오히려 각 선진국가별 다양한 국내요인들 때문에 경제성장에 대한 소득불평등의 영향력에서 뚜렷한 차이가 나는 것으로 분석되었다. 따라서 앞선 평균영향력을 기준으로 OECD 선진국으로 진입한 우리나라의 경제성장에 대한 부정적인 영향력을 계산할 경우, 지니계수 1% 하락에 1.3% 정도의 1인당 GDP 상승된다고 할 수 있다.

3. 경제성장에 대한 소득불평등의 영향분석

메타회귀분석과 군집분석에서 밝혔듯이 소득불평등의 경제성장에 대한 영향력은 분석기간(출판연도), 분석국가의 수, 분석방법(패널분석인지의 여부), 교육변수, 국가분류에 따라 상이한 결과를 나타내었다. 경제성장에 대한 불평등의 메타연구 결과에 의하면 분석기간, 분석국가 수, 분석방법 등에 따라 다른 결과를 나타내는 것으로 밝혀졌으며, 이런 요인들을 감안한 연구모형은 경제성장에 대한 통계적 예측치에 큰 영향을 미치기 때문에 이를 모형화해야 한다. 따라서 우리나라의 소득불평등과 경제성장을 분석하기 위한 시사점으로 분석기간을 길게 하되 쿠즈네츠 가설에서 제시된 바와 같이 소득차이나 발전 단계에 따라 분석결과가 상이한 관계로(Kuznets, 1955) 시간적 범위를 고려한 분석을 시도하였다.

우리나라는 이미 OECD 회원국으로 진입해 있지만 발전궤적에는 차이가 있기 때문에 경제성장에 대한 소득불평등의 영향력 분석으로부터 시사점을 도출을 위해 소득중심으로 OECD 회원국을 구분한 후 통계분석을 하였다. 즉 1인당 GDP를 중심으로 OECD국가를 고소득 국가와 저소득 국가로 분리한 후 1987년부터 2006년까지 19년간의 자료를 이용하여 분석을 실시하였다. 특히 분석결과의 정확성을 위해 횡단적 분석(pooled regression)과 종단적 분석(panel regression)을 모두 이용하였고, OECD 국가 전체, 고소득국가군, 저소득국가군으로 나누어 총 6가지의 분석을 수행하였다. OECD 국가 중 저소득 국가는 Chile, Czech Republic, Estonia, Hungary, Israel, Mexico, Poland, Slovak Republic, Turkey의 9개국이다. 이들 저소득 국가의 1인당 GDP 평균은 11,418달러로 GINI 계수는 35%인 반면, 고소득 국가의 1인당 GDP 평균은 24,655달러이고 지니계수는 30%로 나타났다. 즉 두 집단 간 소득은 2배 이상의 차이가 있고, 지니계수의 차이는 5% 정도로 비교적 크다.

소득불평등이 경제성장에 미치는 영향력을 분석하고자 종속변수는 1인당 GDP에 로그를 취환하였다. 먼저, OECD국가 전체를 대상으로 한 분석에서 두 가지의 이용모형은 p<0.01 이하에서 통계적으로 의미 있으며, 모형의 유사 결정계수(R2)가 0.100이상이어서 단일회귀분석에도 불구하고 모형의 설명력은 비교적 높은 것으로 나타났다. 통계분석 결과 중 지니계수(Gini Coefficients)의 회귀계수는 모두 유의수준 0.05 또는 그 이하에서 의미있는 변수로 나타났다. 즉 이 지니계수가 1% 증가할 때마다 횡단적 분석에서는 1인당 GDP가 약 0.9% 감소하는 것으로 나타났고, 종단적 분석에서는 1인당 GDP가 약 0.4% 감소하는 것으로 분석되었다.

<표 6> OECD 국가의 소득불평등과 경제성장

원인변수		종속변수: LOG(1인당 GDP): 분석기간(1987~2006)
		횡단적 회귀분석(Pooled OLS)			종단적 회귀분석(panel OLS)
		회귀계수	t-값	p-value		회귀계수	z-값	p-value
OECD 국가 전체 (446)	GINI 계수	-0.956***	-7.78	0.000		-0.382*	-2.57	0.010
	상수	4.592***	115.45	0.000		4.463***	78.92	0.000
	기타통계량	Prob > F = 0.0000				Wald chi2(1) = 6.59 Prob > chi2 = 0.0102
고소득 국가군 (346)	GINI 계수	-0.233(*)	-1.67	0.097		-0.283(*)	-1.90	0.058
	상수	4.439***	102.75	0.000		4.516***	89.13	0.000
	기타통계량	Prob > F = 0.0975				Wald chi2(1) = 3.59 Prob > chi2 = 0.058
저소득 국가군 (108)	GINI 계수	-0.6811***	-5.30	0.000		-0.493(*)	-1.680	0.094
	상수	4.266***	90.62	0.000		4.283***	37.09	0.000
	기타통계량	Prob > F = 0.0000				Wald chi2(1) = 2.82 Prob > chi2 = 0.0938

* 주) ***p<0.001; **p<0.01; *p<0.05; (*)<0.1

둘째, 고소득 국가군만을 대상으로 한 분석 결과, 지니계수가 1% 증가할 때마다 횡단적·종단적 분석에서는 1인당 GDP가 약 0.23%, 0.28% 정도 각각 감소하는 것으로 나타났다(p<0.1). 셋째, 저소득국가군만을 대상으로 한 횡단적·종단적 분석 결과는 지니계수가 1% 증가시마다 1인당 GDP가 각각 0.68%와 0.49%씩 감소되는 것으로 분석되었다. 이런 분석결과를 종합하면, 앞선 메타분석의 결과에서처럼 횡단적 분석은 종단적 분석에 비해 정확도가 낮다. 또한 저소득국가군에서 지니계수로 측정된 소득불평등이 계속될 경우 경제성장의 척도라고 할 수 있는 소득감소에 미치는 영향력이 크다는 것이다. 따라서 소득불평등 분석의 함의는 우리나라가 아직 고소득 국가군이라기보다는 저소득국가에 더 근접해 있기 때문에(19년 간 1인당 평균GDP 13,008달러) 지니계수로 대표되는 소득불평등 완화를 위한 노력을 보다 강화해야 경제성장에 대한 부정적 영향을 줄일 수 있을 것으로 보인다.

Ⅴ. 결론 및 시사점

본 연구는 선행연구의 결과를 활용하여 경제성장에 대한 소득불평등의 영향력을 정확히 밝히고, 만약 연구결과간의 차이가 발생한다면 그 이유를 찾고자 하였다. 먼저 소득불평등이 경제성장에 미치는 영향력을 경로이론과 효과이론의 인과설과 불확정설로 나누어 고찰하였다. 이어 메타분석을 이용하여 경제성장에 대한 소득불평등의 영향력을 분석하였다. 메타분석의 약점을 제거하고자 출판편이와 이질성 조건 등을 검토하였다. 이질적인 연구분석물을 하나의 메타분석으로 묶어 이용하는 단점을 극복하고자 개별 연구결과가 종속변수로 1인당 GDP와 소득불평등을 지니계수로 측정한 최근 간행논문만을 대상으로 메타분석하였다.

최근 연구기간을 대상으로 통계분석한 연구물을 분석 자료로 활용하여 메타회귀분석을 한 결과, 분석시작연도, 평균분석기간, 패널(panel) 회귀분석 여부, t-검증량, 후진국 더미변수, 선진국 더미변수, 교육더미변수, 정부지출더미변수라는 독립변수가 연구결과에 차이를 가져오는 것으로 나타났다. 특히 우리나라를 포함한 선진국 내의 소득불평등의 차이가 심화하고 있음이 밝혀졌다. 따라서 메타회귀분석에서 제시된 기존 연구의 약점인 기간, 선진국, 방법론을 다각화하여 소득불평등과 경제성장간의 부정적 관계를 보다 정확하게 밝히고자 분석을 하였다. 그 결과 지니계수로 측정된 소득불평등이 1% 증가할 때마다 1인당 GDP가 0.3~0.9% 정도 하락하는 것으로 나타났다. 이는 약 1,000조를 우리나라 GDP로 상정할 때 10조에 해당하는 큰 금액이다. 따라서 경제성장에 부정적인 영향을 미치는 소득불평등은 즉시 개선되어야 마땅하다.

경제성장에 대한 소득불평등의 영향력은 다양하게 논의되어 왔다. 충분하지 못한 사회복지프로그램과 이로부터 발생하는 위기는 특히 아동, 신세대, 직업여성 등 일정한 부류의 집단에 반복되어 나타나는 세습성이 있다고 한다(Bonoli, 2005). 특히 경제성장에서 핵심 생산요소는 아니지만 관련 상황요인 중 환경적 낙후성과 지속성, 그리고 복지체제의 운영비효율(Park, 2011)과 함께 소득불평등의 문제는 반드시 고려되어야 할 대상이다(Daly & Cobb, 1990). 박경돈(2011)의 연구에서도 OECD 국가를 구분하여 국민부담이라는 지표로 측정된 사회적 불평등도가 경제성장에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

사회 내 불평등이 심화되면 갈등이 증폭되고 사회양극화와 정치양극화 현상이 심해질 수 있다(황혜신외, 2009). OECD(2007)에서 발표된 것과 같이, 1995년부터 10년 동안 OECD 국가 중 3번째로 소득의 양극화가 심화된 우리나라의 상황을 해결하지 못하고 방치한다면 멀지 않은 장래에 경제성장에 상당히 부정적인 영향을 미치리라고 사료된다. 본 연구의 결과는 선진국과 후진국간에, 또는 발전양태에 따라 소득불균형이 해소될 수 있다는 쿠츠네츠 가설이 선진국에서는 더 이상 적용되지 않고 더욱 첨예화될 수 있음을 밝히면서 OECD국가 중 비교적 소득이 낮은 저소득국가인 우리나라 경제에 보다 큰 악영향을 줄 수 있어 이에 대한 개선노력이 필요함을 보여주었다. 다만 경제성장의 불평등에 대한 영향력을 연구한 분석결과를 이용한 메타분석이 후속 연구과제로 진행될 때, 본 연구에서 제시한 소득불평등이 경제성장에 미치는 영향력을 상호영향력의 관점에서 보다 완결적으로 제시할 수 있으리라 본다.

참 고 문 헌

강성진 외. (2009). 성장, 빈곤, 불평등과 사회지출의 상호관계 분석. 사회지출이 경제성장에 미치는 효과에 관한 연구(2차년도). 보건사회연구원. 경제‧인문사회연구회 협동연구총서 09-27-05.

김광두. (2008). 잠재성장율과 사회 경제 시스템. ｢응용경제｣, 10(3). 한국응용경제학회.

박경돈. (2011). 복지와 경제성장간의 실증적 분석: 잠재성장모형을 중심으로. ｢지방정부연구｣, 15(3).

산업연구원. (2008). 한국산업의 발전비전 2020.

옥동석. (2008). ｢경제성장과 사회복지의 조화: 근본적인 쟁점｣. 2009 학술대회 한국행정학회.

윤상우. (2010). 자본주의의 다양성과 비교자본주의론의 전망. ｢한국사회｣, 11(2): 3-36.

이건범. (2003). 불평등과 성장의 관계에 대한 비판적 검토와 대안 경로. ｢응용경제｣, 5(1).

이석원. (2002). 미국공적부조제도 개혁의 성공적인 정책수단: 메타 회귀분석을 통한 접근. ｢한국행정학보｣, 36(4): 205-225.

황혜신·류현숙·서용석 외. (2009). ｢한국의 미래모습과 정책과제｣, 법문사.

Aghion, P., Caroli, E., & Garcia-Penalosa, C. (1999). Inequality and Economic Growth: The Perspective of the New Growth Theories. Journal of Economic Literature, 37(4): 1615-1660.

Alesina, A. & Rodrik, D. (1994). Distributive Politics and Economic Growth. Quarterly Journal of Economics, 109: 465-490.

Anand, S. & Kanbur, R. S. (1993). The Kuznets Process and the Inequality-Development Relationship. Journal of Developmental Economics, 40(1): 25-52.

Banerjee, A. & Duflo, E. (2003). Inequality and Growth: What Can the Data Say?. Journal of Economic Growth, 8(3): 267-299(33).

Barro, R. J. (2000). Inequality and Growth in a Panel of Countries. Journal of Economic Growth, 5: 5-32.

Baulch, R. & McCulloch, N. (2000). Tracking Pro-poor Growth. ID21 Insights No. 31. Sussex: Institute of Development Studies.

Beck, T., Demirguc-Kunt, A., & Levine, R. (2005). SMEs, Growth, and Poverty: Cross-Country Evidence. Journal of Economic Growth, 10: 199-229.

Begg, C. B. & Berlin, J. A. (1988). Publication Bias: A Problem in Interpreting Medical Data. Journal of Royal Statistical Society, Series A(151): 419-463.

Benabou, R. (1996). "Education, Income Distribution and Growth: The Local Connection, NBER Working Papers, 4798.

Bénabou, R. (1996). Inequality and Growth. NBER Macroeconomics Annual, 11: 11-92.

Bonoli, G. (2005). The Politics of the New Social Policies. Providing Coverage against New Social Risks in Mature Welfare States. Policy and Politics, 33: 431-450.

Caroli, E. (2001). ‘New Technologies, Organizational Change and the Skill Bias: What Do We Know, in P. Petit and L. Soete (eds), Technology and the Future Employment of Europe, Edward Elgar, London.

Castello, A. & Domenech, R. (2002). Human Capital Inequality and Economic Growth: Some New Evidence. Economic Journal, 112: 187-200.

Castello-Climent, A. (2004). A Reassessment of the Relationship between Inequality and Growth: What Human Capital Inequality Data Say?. IVIE Working Papers, WP-EC 2004-15.

Chan, A., Hrobjartsson, A., Haahr, M. T., & Gotzsche, P. C. et al. (2004). Empirical Evidence for Selective Reporting of Outcomes in Randomized Trials: Comparison of Protocols to Published Articles. Journal of the American Medical Association, 291: 2457-2465.

Chang, J. Y. & Ram, R. (2000). Level of Development, Rate of Economic Growth, and Income Inequality. Economic Development and Cultural Change, 48(4): 787-799.

Daly, H. & Cobb, J. (1990). For the Common Good. Beacon Press: Boston.

Davis, L. S. (2007). Explaining the Evidence on Inequality and Growth: Informality and Redistribution. British English Journal of Macroeconomy, 7(1).

De la Croix, D. & Doepke, M. (2003). Inequality and Growth: Why Differential Fertility Matters. American Economy Review, 93: 1091-1113.

Deaton. A. S. & Paxson, C. H. (1997). The Effects of Economic and Population Growth on National Saving and Inequality. Demography of Aging, 34(1): 97-114.

Deininger, K. & Olinto, P. (2000). Asset Distribution, Inequality, and Growth. World Bank Development Research Group Working Paper, No. 2375.

Deininger, K. & Squire, L. (1998). New Ways of Looking at Old Issues: Inequality and Growth. Journal of Development and Economy, 57: 259-287.

DeLong, J. B. & Lang, K. (1992). Are All Economic Hypotheses False?. Journal of Political Economy, 100(6): 1257-1272.

Dominicis, L., Florax, R. J., & De Groot, H. (2008). A Meta-analysis on the Relationship between Income Inequality and Economic Growth. Scottish Journal of Political Economy, 55: 654-682.

Egger, M., Smith, G. D., & Scheider, M. et al. (1997). Bias In Meta-Analysis Detected By Simple Graphical Test. British Medical Journal, 316: 629-634.

Feldstein, M. & Horioka, C. (1980). Domestic Saving and International Capital Flows. Economic Journal, 90: 314-329.

Figini, P. (1999). Inequality and Growth Revisited. Trinity College Dublin Economics Department: Economic Papers, 99/2.

Forbes, K. J. (2000). A Reassessment of the Relationship between Inequality and Growth. American Economic Review, 90(4): 869-888.

Galbraith, J. (2007). Global Inequality and Global Macroeconomics. Journal of Policy Modeling, 29(4): 587-607.

Galbraith, R. (1988). Graphical Display of Estimates Having Differing Standard Errors. Technometrics, 30(3).

Galor, O. & Moav, O. (2004). From Physical to Human Capital Accumulation: Inequality and the Process of Development. Review of Economic Study, 71: 1001-1026

Galor, O. & Zang, H. (1997). Fertility, Income Distribution, and Economic Growth: Theory and Cross-Country Evidence. Japan & World Economy, 9(2): 197-229.

Glass, G. (1976). Primary, Secondary and Meta-analysis of Research. Educational Researcher, 5: 3-8.

Hassler, J. & Rodríguez-Mora, J. V. (2000). Intelligence, Social Mobility, and Growth. American Economic Review, 90(4): 888-908.

Hedges, L. V. (1990). Directions for Future Methodology. In The Future of Meta-analysis, ed. K.W. Wachter & M. L. Straf, 11-26. New York: Russell Sage Foundation.

Iradian, G. (2005). Inequality, Poverty, and Growth: Cross-Country Evidence. International Monetary Fund Working Paper, No. WP/05/28.

Kakwani, N. & Pernia,  E. (2000). What Is Pro-Poor Growth?. Asian Development Review, 18(1): 1-16.

Kaldor, N. (1956). Alternative Theories of Distribution. Review of Economic Studies, 23: 94-100.

Keefer, P. & Knack, S. (2002). Polarization, Politics and Property Rights: Links Between Inequality and Growth. Public Choice, 111: 127-154.

Knowles, S. (2005). Inequality and Economic Growth: The Empirical Relationship Reconsidered in the Light of Comparable Data. Journal of Development Studies, 41(1):  135-159.

Kuznets, S. (1955). Economic Growth and Income Inequality. American Economic Review, 45: 1-28.

Larrain, F. B. & Vergara, R. M. (1997). Income Distribution, Investment, and Growth. Harvard University Development Discussion Papers, No. 596.

Lewis, W. (1954). Economic Development with Unlimited Supplies of Labor. The Manchester School of Economics and Social Studies, XXII: 139-191.

Li, H. & Zou, H. (1998). Income Inequality Is Not Harmful for Growth: Theory and Evidence. Review of Development Economics, 2(3): 318-334.

Mendoza, E., Milesi-Ferretti, G. M., & Asea, P. (1997). On the Ineffectiveness of Tax Policy in Altering Long-run Growth: Harberger’s Superneutrality Conjecture. Journal of Public Economics, 66: 99–126.

Muinelo-Gallo, L. & Roca Sagalés, O. (2011). Economic Growth and Inequality: The Role of Fiscal Policies. Australian Economic Papers, 50(2-3): 74-97.

OECD. (2007). Employment Outlook 2007: How Does Austria Compare.

OECD. (2011). Divided We Stand: Why Inequality Keeps Rising?. OECD Publishing: Paris.

Park, K. (2011). The Efficiency in Welfare Expenditure and Economic Growth. Korean Journal of Policy Studies, 26(3): 129-146.

Persson, T. & Tabellini, G. (1994). Is Inequality Harmful for Growth?. American Economic Review, 84: 600-621.

Qin, D., Cagas, M. A., Ducanes, G., et al. (2009). Effects of Income Inequality on China’s Economic Growth. Journal of Policy Modeling, 31(1): 69–86.

Ranis, G. (1995). Another Look at the East Asian Miracle. The World Bank Economic Review, 9(3): 509-534.

Ravallion, M. & Chen, S. (2003). Measuring Pro-Poor Growth. Economics Letters, 78(1): 93-99.

Rebelo, S. (1991). Long-Run Policy Analysis and Long-Run Growth. Journal of Political Economy, 99(3): 500-521.

Rodrik, (1995). Getting Interventions Right: How South Korea and Taiwan Get Rich. Economic Policy, April.

Sachs, J. D. & Warner, A. M. (1997). Sources of Slow Growth in African Economies.  Journal of African Economies, 6(3): 335-376.

Schmidt, F. & Hunter, J. (2004). General Mental Ability in the World of Work: Occupational Attainment and Job performance. Journal of Personality and Social Psychology, 86(1): 162-173.

Stanley, T. D. (2001). Wheat from Chaff: Meta-Analysis as Quantitative Literature Review. Journal of Economic Perspectives, 15(3): 131-150.

Stiglitz, J. E. (1996). Some Lessons From The East Asian Miracle. World Bank Research Observer, 11(2): 151-177.

Sutton, A. J., Abrams, K. R., Jones, D. R., et al. (2000). Methods for Meta-Analysis in Medical Research. New York: John Wiley and Sons.

Szekely, M. & Hilgert, M. (1999). What’s Behind the Inequality We Measure: An Investigation Using Latin American Data. Inter-American Development Bank Working Paper, No. 409.

Thornton, A. & Lee, P. (2000). Publication Bias in Meta-Analysis: Its Causes and Consequences. Journal of Clinical Epidemiology, 53: 207-216.

Voitchovsky, S. (2005). Does the Profile of Income Inequality Matter for Economic Growth? Distinguishing Between the Effects of Inequality In Different Parts of the Income Distribution. Journal of Economic Growth, 10(3): 273-296.

Washington Times. (2011). Occupy Wall Street targets Congress: 99% vs. 1%. Easton, Md. 12.05.

Whitener, E. M. (1990). Confusion of Confidence Intervals and Credibility Intervals In Meta-Analysis. Journal of Applied Psychology, 75: 315-321.

Wood, A. & Ridao-Cano, C. (1999). Skill, Trade and Internationally Inequality. Oxford Economic Papers, 51: 89-119.

박경돈(朴倞墩): 뉴욕주립대학교(State University of New York/Albany) 록펠러행정대학원에서 행정학 박사학위를 취득하고, 뉴욕주아동가족청 본청(Office of Children & Family Services/ Albany)의 연구원과 한국행정연구원(KIPA)의 정책서비스연구부 부장을 거쳐 현재는 국립한국교통대학교 행정학과에서 교수로 근무 중이다. 주요 전공분야는 정책분석(계량행정), 복지정책, 공공재정론, 미래연구 등이다.

<E-mail: pkdon0525@gmail.com / 논문접수일: 2012. 07. 12 / 심사개시일: 2012. 07. 21 / 심사완료일: 2012. 08. 22>