본 연구는 회귀기반 샤플리값 분해 방법을 사용하여 자산 격차를 유발하는 요인들의 한계적 기여도를 분석하였다. 자산의 6가지 종류인 총자산, 금융자산, 부동산자산, 기타자산, 총부채, 순자산을 종속변수로 하고, 월경상소득, 나이, 교육년수, 주택소유여부, 수도권거주여부, 상속증여수혜여부, 저축여부, 성별, 혼인여부의 9가지 요인을 설명변수로 사용하여 각 변수가 자산의 격차에 기여하는 정도를 측정하였다. 재정패널 2011년, 2018년도의 가구 단위로 표본을 구성하였다.
분석 결과 첫째, 2011년에 비해 2018년은 모든 자산에서 월경상소득의 기여가 상당히 줄어들었으며, 주택소유여부와 잔차에 의한 기여가 증가하였다. 가구의 소득 변동으로 설명할 수 있는 자산의 변동이 과거보다 줄어들었고, 주택을 소유하는 것이 과거보다 더 크게 자산 격차에 기여함을 의미하며, 자산의 격차가 9가지 설명변수 외 다른 요인의 기여가 증가한 것임을 의미한다.
둘째, 순자산 상위10%와 하위10%로 나누어 분석한 결과 월경상소득과 나이, 혼인여부의 기여가 하위그룹에서 높은 경향을 보였으며, 상위그룹의 잔차가 하위그룹에 비해 높았다. 즉 상위그룹의 자산 변동은 9가지 독립변수 외에 다른 무엇인가에 의한 기여가 높았다. 부동산자산은 상위그룹의 경우 수도권거주여부가 하위그룹의 경우 주택소유여부가 더 중요한 요인이었다.
셋째, 상속 및 증여 수혜가구와 비수혜가구로 나누어 분석한 결과 모든 자산에서 주택소유여부에 의한 영향이 수혜가구보다 비수혜가구에서 더 크게 나타난다. 즉 상속이나 증여를 받은 가구가 주택을 소유하는 것에 의한 자산 변동이 더 적게 일어나는 것이다.
넷째, 연령에 따라 35세 이하, 36세~54세, 55세 이상으로 분류하여 기여도를 비교한 결과 월경상소득은 연령에 따라 V자 형태로 기여도가 변화하였다. 기타자산 제외 5가지 자산에서 모두 연령이 증가하면서 교육년수에 의한 변동이 증가하였으며, 55세 이상 그룹에서는 교육년수가 상위 3개 요인에 속한다. 주택소유여부는 총자산, 부동산자산, 순자산에서 나이에 상관없이 모두 상위 3개 이내의 주요 요인이며, 총자산과 부동산자산에서 연령이 증가함에 따라 기여도가 감소하였다.
We calculate the marginal contribution of factors that cause the wealth inequality using the regression-based Shapley value decomposition method. As the variable for assets, we consider total assets, financial assets, real estate assets, other assets, total debt, and net assets. As factors affecting the wealth inequality, we consider income, age, education, home ownership, living in the capital area, inheritance gift benefits, savings, gender, and marriage.
As a result of the analysis, first, in 2018, the contribution of ‘income’ to all assets significantly decreased, and the contribution of ‘home ownership’ and residuals increased compared to 2011. Second, as a result of analyzing the top 10% and bottom 10% of net assets, the contribution of ‘income’, ‘age’, and ‘marriage’ tend to be high in the lower group, and the residual of the upper group is higher than that of the lower group. In the case of real estate assets, ‘living in the capital area’ contribute more than ‘home ownership’ in the upper group, but the opposite is true in the lower group. Third, as a result of the analysis divided according to ‘inheritance gift benefits’, the contribution of ‘home ownership’ in all assets is greater in non-beneficiary households than in beneficiary households. Fourth, as a result of comparing the three groups divided by ‘age’, the contribution of ‘income’ change in the form of ‘V’ according to age. In five assets excluding other assets, the contribution of ‘education’ increase with ‘age’, and ‘education’ is the top three factors in the group aged 55 or older. ‘Home ownership’ is the top three major factors in all age groups of total assets, real estate assets, and net assets, but its contribution has decreased as age increases in total assets and real estate assets.
