이분산 회귀모형을 이용한 소득분포함수의 연구

Abstract

본 논문에서는 log-normal 분포라고 알려진 소득분포에 대하여 연구하였다. 우선 한국노동패널조사 자료를 통하여 우리나라 임금근로자와 비임금근로자의 구성비와 소득현황을 살펴보고 성별, 직종, 학력, 연령 4가지 주요변수를 기초로 소득분포함수를 구축하였다. 최종모형에 포함된 변수에는 연령의 제곱항과 연령과 성별의 상호 작용항, 그리고 연령과 직종의 상호 작용항이 추가되었으며, 연도를 새로운 변수로 설정하여 1998년부터 2003년 월평균소득 자료를 통합해 연도에 따른 소득변화를 모형에 반영하였다. 그리고 모형의 적합성 검정을 통하여 잔차가 등분산성 가정에 위배됨을 확인하여 직종이 소득의 분산에 가장 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 또한 Q-Q 플롯을 이용하여 표준화 잔차가 정규성을 만족하지 못함을 확인하였고 로그월평균소득이 정규 분포가 아닌 비대칭 라플라스 분포에 더 적합함을 찾아내었다. 더불어 비임금근로자가 임금근로자보다 내부의 이질성이 커서 소득의 편차가 크다는 점에서 임금근로자와 비임금근로자를 나누어 각각의 소득분포함수를 추정하였다. 성별, 연령에 대해서는 임금근로자가 비임금근로자보다 차이가 큰 것으로 나타났고 학력에 대해서는 비슷한 수준을 보였다.;In this paper, we consider the problem of predicting personal income distribution on the basis of KLIPS data. First of all, after an examination of the component ratio and the present state of wage workers and non-wage workers through data of KLIPS(1998~2003), we determine personal income distribution from the four factors of gender, jobtype, educational background and age. Furthermore, the square term of age, the interaction term of age and gender, and the interaction term of age and jobtype are added to variables of the final model. By including year as a new variable and integrating data of monthly average income from 1998 to 2003, the annual income change is also reflected in the model. Using goodness of fit test of the model, it is found that the assumption of equal variance is not valid, and that jobtype has the biggest influence on variance of income. Also, the logarithm of monthly average income is found to follow Asymmetric Laplace distribution rather than the normal distribution Moreover, we estimate income distributions of wage workers and non-wage workers separately, and show that non-wage workers have more internal heterogeneity than wage workers, which means higher income inequality.