DOI QR코드

DOI QR Code

Income Trajectories of Working Poor and Working Non-poor: A Latent Growth Model

근로빈곤층과 근로비빈곤층의 차별적 소득 궤적 - 잠재성장모형의 응용 -

  • 이소현 (연세대학교 도시공학과) ;
  • 임업 (연세대학교 도시공학과)
  • Received : 2020.10.23
  • Accepted : 2021.02.22
  • Published : 2021.03.31

Abstract

This study investigates the difference in income trajectories of the working poor and the non-working poor and explains the effects of socio-demographic (marriage, education) and regional (living in large cities) factors on intergroup differences. We use Seoul Survey data collected between 2009-2018 and the latent growth modeling approach. It was found that the trajectory difference between groups was statistically significant. Since 2016, the income gap widened as the income of the working poor stagnated. The three variables included in this model better explained the income trajectory of the working poor compared to the working non-poor. In particular, the change in income growth rate was positively related to whether they live in large cities. This suggests the possibility that living in a large city would act as an economic premium for the working poor. It is necessary to conduct follow-up studies on urban premiums for the working poor.

연구는 근로빈곤층과 근로비빈곤층의 차별적 소득 궤적을 잠재성장모형을 이용하여 실증하고, 이를 인구·사회학적 요인(결혼, 교육수준)과 지역적 요인(대도시 거주)으로 설명하고자 한다. 『한국노동패널조사』 12~21차(2009~2018년) 자료를 이용하여 분석한 결과에 따르면, 이차함수형 궤적으로 추정한 근로빈곤층과 근로비빈곤층의 소득은 통계적으로 유의한 집단 간 차이를 보였다. 2009년에서 2016년까지 근로빈곤층의 소득이 근로비빈곤층에 비해 빠르게 증가하면서 격차가 완화되었지만, 이후 근로빈곤층의 소득이 정체되면서 다시 격차가 심화되었다. 소득 궤적(시작점의 소득 수준과 증가율)에 결혼, 교육수준, 대도시 거주가 미친 영향은 집단 간 차이를 보였는데, 이 요인들은 근로빈곤층의 궤적을 더욱 잘 설명하고 있다. 결과에서 특히 주목할 점은 근로빈곤층의 소득변화율과 대도시 거주 여부의 정(+)적 연관성으로, 대도시에 거주하는 것이 근로빈곤층에 경제적 프리미엄으로 작용할 가능성을 시사한다. 향후 근로빈곤층의 도시 프리미엄과 관련한 후속 연구가 수행될 필요성을 제기한다.

Keywords

References

  1. 금재호.김승택. 2001. 빈곤의 규모와 이행과정. 한국경제학보, 8(2), pp.511-539.
  2. 김교성.반정호. 2004. 고용상태와 빈곤경험이 빈곤이행에 미치는 영향에 관한 연구. 사회복지정책, 18, pp.31-54.
  3. 김안나. 2007. 한국 근로빈곤층의 특성과 결정요인 분석. 사회복지정책, 29, pp.145-168.
  4. 김은하. 2009. 근로빈곤층 여성의 빈곤탈출 결정요인: 인적자본, 가구특성, 노동시장 지위를 중심으로. 사회복지정책, 36(3), pp.239-268.
  5. 김현경.노대명.임완섭.김혜원. 2016. 근로빈곤층 경제활동상태 변화와 복지정책 수요. 세종: 한국보건사회연구원.
  6. 노대명. 2013. 근로빈곤층 실태진단과 향후 정책과제. 보건.복지 Issue & Focus, 193.
  7. 백학영. 2016. 금융위기 전후 근로빈곤 구조의 변화 탐색. 사회과학연구, 55(1), pp.181-207.
  8. 이병훈.김유선. 2003. 노동생활 질의 양극화에 관한 연구-정규.비정규의 분절성을 중심으로. 경제와사회, 60, pp.129-149.
  9. 이병희. 2012. 근로빈곤 정의를 둘러싼 쟁점과 추정. 보건복지포럼, 2012(2), pp.18-26.
  10. 이병희.반정호. 2009. 근로빈곤층의 실태와 동학. 동향과 전망, pp.215-244.
  11. 이병희.홍경준.이상은.강병구.윤자영. 2010. 근로빈곤의 실태와 지원정책. 세종: 한국노동연구원.
  12. 이상붕. 2016. 노인가구단위의 이전소득에 따른 빈곤완화분석: 한국, 미국, 영국의 패널 자료를 이용하여. 사회과학연구, 23(4), pp.7-26.
  13. 홍경준. 2005. 근로빈곤층에 대한 탐색적 연구: 개념정의와 실태파악. 한국사회복지학, 57(2), pp.119-142.
  14. Bardone, L. and Guio, A. 2005. In-Work Poverty. Luxembourg City: European Communities/Union, Statistics in Focus: Population and Social Conditions No. 5/2005.
  15. Baum-Snow, N. and Pavan, R. 2012. Understanding the city size wage gap. The Review of Economic Studies, 79(1), pp.88-127. https://doi.org/10.1093/restud/rdr022
  16. Becker, G. S. 1962. Investment in human capital: A theoretical analysis. Journal of Political Economy, 70(5, Part 2), pp.9-49. https://doi.org/10.1086/258724
  17. Bollen, K. A. and Curran, P. J. 2006. Latent Curve Models: A Structural Equation Perspective. New York City: John Wiley & Sons, Inc.
  18. Callan, T. and Nolan, B. 1991. Concepts of poverty and the poverty line. Journal of Economic Surveys, 5(3), pp.243-261. https://doi.org/10.1111/j.1467-6419.1991.tb00134.x
  19. Cappellari, L. 2002. Do the 'working poor' stay poor? An analysis of low pay transitions in Italy. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 64, 87-110. https://doi.org/10.1111/1468-0084.00014
  20. Chilman, C. S. 1991. Working poor families: Trends, causes, effects, and suggested policies. Family Relations, pp.191-198.
  21. Ciccone, A. and Hall, R. E. 1993. Productivity and the Density of Economic Activity. Massachusetts: National Bureau of Economic Research. NBER Working Paper 4313.
  22. Crettaz, E. 2011. Fighting Working Poverty in Post-industrial Economies: Causes, Trade-offs and Policy Solutions. Cheltenham, UK: Edward Elgar Publishing.
  23. Mincer, J. and Danninger, S. 2000. Technology, Unemployment, and Inflation. Massachusetts: National Bureau of Economic Research. NBER Working Paper 7817.
  24. Roca, J. D. L. and Puga, D. 2017. Learning by working in big cities. The Review of Economic Studies, 84(1), pp.106-142. https://doi.org/10.1093/restud/rdw031
  25. Glaeser, E. L. 1998. Are cities dying?. Journal of Economic Perspectives, 12(2), pp.139-160. https://doi.org/10.1257/jep.12.2.139
  26. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E. and Tatham, R. L. 1998. Multivariate Data Analysis. Upper Saddle River, NJ: Prentice hall.
  27. Hallerod, B., Ekbrand, H. and Bengtsson, M. 2015. In-work poverty and labour market trajectories: Poverty risks among the working population in 22 European countries. Journal of European Social Policy, 25(5), pp.473-488. https://doi.org/10.1177/0958928715608794
  28. Hanson, G. H. 2005. Market potential, increasing returns and geographic concentration. Journal of International Economics, 67(1), pp.1-24. https://doi.org/10.1016/j.jinteco.2004.09.008
  29. Helsley, R. W. and Strange, W. C. 1990. Matching and agglomeration economies in a system of cities. Regional Science and Urban Economics, 20(2), pp.189-212. https://doi.org/10.1016/0166-0462(90)90004-M
  30. Marx, I. 2017. In-Work Poverty in the United States. Bonn, Germany: IZA Publication. IZA Discussion Paper 10638.
  31. Marx, I. and Nolan, B. 2012. In-Work Poverty. Amsterdam: University of Amsterdam. GINI Discussion Paper 51.
  32. Matano, A. and Naticchioni, P. 2016. What drives the urban wage premium? Evidence along the wage distribution. Journal of Regional Science, 56(2), pp.191-209. https://doi.org/10.1111/jors.12235
  33. Moretti, E. 2004. Human capital externalities in cities. In Handbook of Regional and Urban Economics. Amsterdam: Elsevier.
  34. OECD (Organization for Economic Cooperation and Development). 2010. OECD Employment Outlook: Moving Beyond the Jobs Crisis. Paris: OECD Publishing.
  35. OECD (Organization for Economic Cooperation and Development). 2020. Economic Policy Reforms 2019: Going for Growth. Paris: OECD Publishing.
  36. Pakpahan, E., Hoffmann, R. and Krger, H. 2017. Statistical methods for causal analysis in life course research: an illustration of a cross-lagged structural equation model, a latent growth model, and an autoregressive latent trajectories model. International Journal of Social Research Methodology, 20(1), pp.1-19. https://doi.org/10.1080/13645579.2015.1091641
  37. Ravallion, M. 2003. The debate on globalization, poverty and inequality: why measurement matters. International Affairs, 79(4), pp.739-753. https://doi.org/10.1111/1468-2346.00334