지니 계수

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분류

1. 개요
2. 지니계수의 도출
3. 정의
4. 현황
5. 지수별 상태와 해당 국가
6. 문제점
6.1. 구체적인 소득비중에 대한 고려 경시
6.2. 공평성에 관한 다른 사항에 대한 경시
6.3. 인구분포와 고령화의 왜곡
6.4. 표본 조사상의 문제점 & 자료별 표본의 차이
7. 한국의 경우
8. 관련 문서


1. 개요[편집]


지니 계수(Gini coefficient)는 통상적으로 소득 분배 등의 불평등성을 간접적으로 나타내는 지표로, 전체 소득 계층을 모아놓고 저소득층과 고소득층의 비율을 통해 소득불균등 정도를 계산할 때 쓰이는 계수를 말하며, 이탈리아의 통계학자 코라도 지니(Corrado Gini, 1884-1965)가 1912년 발표한 논문 <가변성과 가역성> 'Variabilità e mutabilità' 에 기반한다

지니 계수는 높을수록 소득불균등 정도가 심한 것으로, 0에 가까울수록 균등하고, 1에 가까울수록 빈부격차가 심하다는 것을 의미한다. 하지만 부의 분배, 평등 및 불평등에 관해서는 자산 격차에 대한 자료들 역시 참고해야 한다. 그 외에도 엥겔 계수와 10분위 분배율, 타일 지수 등이 소득 불평등의 지표로 사용된다.

통상적으로 지니 계수는 소득 격차를 나타내는 경우가 대부분이지만, 자산 격차도 별도의 자산 지니(Wealth Gini)를 통해 계산되며 이 두 가지는 서로 다르므로 유의 바람. 자산 지니는 세계은행이나 크레디트스위스Global Wealth Data 등의 자료를 참조하라.


2. 지니계수의 도출[편집]


우선 로렌츠곡선의 개념을 알 필요가 있다. 로렌츠곡선은 특정 소득계층 이하 수준의 국민들이 전체 소득에서 차지하는 누적 비중을 연결한 곡선이다. 지니계수는 로렌츠곡선과 (전체소득비중=사람의 전체비율)의 곡선이 차지하는 면적을 (사람의 전체 비율(100%)*전체소득비중/2)으로 나눈 것이다. [1] 만약 한 사람이 전체의 부를 다 가지고 있다면 로렌츠곡선 아래의 면적은 거의 0이 될 것이고 따라서 지니계수는 1이 될 것이다. 반면 소득이 완전히 균등하다면 로렌츠곡선=(전체소득비중=사람의 전체비율)의 직선이 되어 지니계수는 0이 될 것이다.


3. 정의[편집]


파일:RVqxCwc.jpg
요약: 위의 그림에서 불균등 면적의 넓이를 △ABC 면적과 비교한 값이 지니계수이다.

이에 대한 간단한 계산공식은, 위의 불균등 면적의 넓이를 <math>a</math>라 하고, △ABC에서 <math>a</math>를 제외한 나머지 면적을 <math>b</math>라 했을 때, <math>G</math>=<math>a \over (a+b)</math> 가 성립한다.

위의 그림에서 가로축의 "인구 누적 비율"은 어떤 국가의 모든 사람을 누적시켜 나타낸 것인데, 가난한 사람일수록 그래프의 왼쪽에 나타난다. 예를 들어, 인구 누적비율이 30%인 부분은 한 국가에서 소득이 가장 작은 사람부터 소득이 전체 인구의 하위 30%에 해당하는 모든 사람을 나타내는 것이다. 말할 것도 없이, 인구 누적비율이 100%인 부분은 한 국가의 모든 사람을 나타낼 것이다. 한편, 세로축의 "소득 누적 비율"은 어떤 국가의 모든 사람의 소득의 합을 나타낸 것이다. 그렇다면, 어떤 가로좌표에 대응되는 세로좌표는 소득이 하위 0%에서 그 좌표에 해당하는 사람의 비율까지의 사람의 소득의 합일 것이다. 예를 들어, 인구 누적비율이 30%인 부분에는 가장 가난한 사람부터 소득이 하위 30%인 모든 사람의 소득의 합이 세로 좌표일 것이다. 만약 그 값이 전체 사회의 모든 소득의 15%라면, 곡선의 (30,15)의 좌표가 확정될 것이다.이처럼, 어떤 소득수준의 사람까지의 누적소득에 대한 국가의 전체 소득의 비율을 나타낸 곡선을 로렌츠 곡선(윗 그림에서 점선으로 나타낸 곡선)이라고 한다.

로렌츠 곡선에서 왼쪽에서 오른쪽으로 가는 경우를 생각해보자. 이 때, 인구수를 누적하므로 왼쪽에서 오른쪽으로 일정량 갈 때 그래프의 증가량은 새로 들어온 사람의 소득의 합과 같아진다. 이해를 돕기 위해 단순화 해서 국민이 5명 뿐인 두 나라, A나라와 B나라의 소득이 다음과 같다고 해 보자.

A 나라
B 나라
사람
소득
사람
소득

5
a
10

10
b
15

15
c
20

30
d
25

40
e
30
이 표에서 알 수 있듯이 A국가와 B국가의 총 소득은 100으로 모두 같고, 빈부격차는 A나라가 B나라보다 크다. 그러면 로렌츠 곡선은 다음 그림과 같아진다.
파일:attachment/ginicoefficient.jpg
소득이 작은 순서대로 갑, 을, 병, 정, 무 이므로 '갑'이 가장 그래프의 왼쪽에 나타나고 '무'가 가장 오른쪽에 나타난다. 그리고 누적좌표이므로 '을'에서의 세로축좌표는 '갑'의 소득 5와 '을'의 소득 10을 합한 15이다. 마찬가지로 '병'에서의 세로축좌표는 ('갑'의 소득)+('을'의 소득)+('병'의 소득)=5+10+15=30이다. 이때 한 칸 왼쪽으로 가면 세로축좌표에는 추가된 사람의 소득이 추가된다. 예를 들어 '을'에서 '병'으로 가면 '병'의 소득인 15가 더해진다. 그런데, 소득이 작은 사람을 왼쪽에 나타냈고 소득이 높을수록 오른쪽에 배치했으므로 세로축의 좌표값은 오른쪽으로 갈수록 증가하는 양이 커진다. 따라서 로렌츠 곡선은 왼쪽에서는 완만하고 오른쪽으로 갈수록 점점 급하게 상승하는 모양이 된다. (<그림 1>과 <그림 2>에서 확인할 수 있다.)

그래프의 왼쪽이 더 완만하고 오른쪽이 더 급할수록, 즉 가난한 사람의 소득이 더 적고 부유한 사람의 소득이 더 많을수록 소득 격차가 크다고 이야기 할 수 있다. 그런데 왼쪽이 완만하고 오른쪽이 급하면 완전균등선(<그림 2>에서 중간을 통과하는 직선)[2]에 대해 아래쪽으로 많이 휘게 된다. 그런데 곡선이 많이 휠수록(즉, 소득 격차가 클수록) 완전균등선과 로렌츠곡선 사이의 넓이, 즉 '불균등 면적'이 넓어지게 된다.(<그림2>의 검은선과 초록색선을 비교해 보자) 이때, 위의 그림의 좌표 (0,0), (100,0),(100,100)의 세 점을 각각 A,B,C라 할 때(<그림 1> 참조), 지니계수는 (불균등 면적)÷(△ABC의 면적) 즉 △ABC 면적 중 불균등 면적이 차지하는 비가 된다.[3] 이처럼, 소득격차가 클수록 지니계수는 커지게 되므로 지니계수는 소득불균등의 지표로 사용할 수 있는 것이다.

전 국민의 소득이 모두 똑같을 때는 '완전균등선'과 로렌츠곡선이 겹쳐서 불균등 면적이 없어지므로 지니계수는 0이 된다. 한편, 한 사람을 제외한 모든 사람의 소득이 0일 때는 로렌츠곡선은 직선 AB, BC 겹치게 되어 불균등면적이 삼각형 ABC의 면적과 같아지므로 지니계수는 1이 된다.[4] 모든 국가는 이와 같은 극단적 균등과 극단적 불균등의 사이에 있으므로 지니계수의 값은 0과 1 사이의 값을 가지게 된다.

로그-로지스틱 분포를 가정하면 중위값과 평균값만으로도 지니계수를 구할 수 있다. 이때 계산식은 중위소득*x/(sin x)=평균소득이 성립하는 x값을 pi로 나눈 값이다. 동국대 김낙년 교수에 의하면 전체 개인소득자의 중위소득은 1074만원, 평균소득은 2046만원이다. # 이 값을 위 산식에 대입하면 한국의 개인소득자 지니계수는 0.59에 가깝게 나온다. 다만 이 연구는 일반적으로 국제비교에서 쓰이는 지니계수와는 계산 방식에서 안드로메다만큼 차이가 있어 비판 받고 있다. 일반적으로 지니계수는 가구소득을 기준으로 하지만 김 교수의 연구는 개인소득을 기준으로 했다. 개인소득이 아닌 가계의 소득을 기준으로 하면, 같은 방식으로 계산했을때 2013년 기준 지니계수는 0.35 정도가 나온다.[5] 자의적 자료해석에 대해 비판하는 김우철 서울시립대교수의 기고문.


4. 현황[편집]


파일:external/upload.wikimedia.org/1024px-Gini_since_WWII.svg.png
제2차 세계 대전 이후 지니계수 - 소득격차
지니계수의 이론적 최솟값은 0이고 최댓값은 1[6]이다. 하지만 0과 1에 근접하는 경우는 거의 없고, 보통 다음과 같은 형태를 보인다. 아래에 링크된 자료를 포함한 일부 자료에서는 여기에 100을 곱한 숫자를 쓰기도 한다. (가령 지니계수가 원래 계산법에서는 0.312라면 '일부 자료' 계산법에서는 31.2로 쓴다는 말이다.)

여기서 국가별 지니계수 순위를 볼 수 있다. 단, 여기서는 지니계수의 값에 100을 곱했다. 즉, 0에서 100의 값을 가지는 위에서 말한 '일부 자료' 계산법에 따른 수치다.

지니계수가 높은 국가일수록, 즉 소득 불평등이 심각할수록, 치안 악화 (범죄율 상승), 정치 불안, 내수 경제 부진 등의 경향이 나타난다. 단, 행복도와는 상관성이 낮다는 주장이 있다.[7]


5. 지수별 상태와 해당 국가[편집]


2017~2020년 수치이다. 일률적인 나라 간 비교를 위해 OECD 기준을 활용하여 도출된 수치를 기재할 것.[8]
  • ~0.2: 소득격차가 대단히 작다. 현재 지구상에는 존재하지 않으며 역사적으로는 자본주의화 이전 공산권 국가들이 대개 이 수준이었다.[9]
  • 0.2~0.25: 소득격차가 상당히 작다. (해당되는 국가: 슬로바키아(0.222), 슬로베니아(0.246), 체코(0.248) 등)
  • 0.25~0.3: 소득격차가 작은 편이다. (해당되는 국가: 스웨덴(0.280), 독일(0.289), 프랑스(0.292) 등)
파일:external/upload.wikimedia.org/621px-GiniPlots_UK.png
영국의 세전 세후 지니계수 추이
파일:external/upload.wikimedia.org/621px-GiniPlots_Italy.png
이탈리아의 세전 세후 지니계수 추이
파일:external/upload.wikimedia.org/621px-GiniPlots_USA.png
미국의 세전 세후 지니계수 추이
  • 0.4~0.5: 소득격차가 상당히 크다. (해당되는 국가: 멕시코(0.418), 칠레(0.460), 중국(0.468)[10] 등)
  • 0.5~0.6: 소득격차가 대단히 크다. (해당되는 국가: 콜롬비아(0.513), 북한(0.513)[11] 브라질(0.534) 등)
  • 0.6~0.7: 소득격차가 심각할 정도로 크다. (해당되는 국가: 남아프리카공화국(0.618) 등)
  • 0.7~: 심각한 사회적 혼란을 초래해도 이상하지 않을 수준의 소득격차이다. 해당되는 국가는 없으나 다만 국지적으로 보았을 때 남아공의 도시 요하네스버그는 지니 계수가 0.7을 넘는다.

6. 문제점[편집]



6.1. 구체적인 소득비중에 대한 고려 경시[편집]


가령 A국가와 B국가의 지니계수가 같다고 해보자. 이 때, A국가는 중산층과 빈곤층의 격차가 그리 크지 않고, 대신 상위계층 간의 격차가 매우 크고, B국가는 중산층과 상위계층의 격차는 그리 크지 않은 반면 중산층과 빈곤층의 격차가 비교적 크다고 해보자. 이 때, 같은 지니계수 인데도 사람들의 체감 빈부격차는 매우 다를 것이다. 따라서 빈부격차는 지니계수 하나만으로 정확히 따지기는 힘들며, 특히 지니계수 산출 과정의 특성상 절대빈곤율을 반드시 같이 고려해야 한다.

세상 모든 일이 반드시 어느 하나의 이론이나 수치로 설명되는 것은 아니듯 빈부격차 문제도 마찬가지이며 상술했듯 지니계수 외에도 엥겔 계수와 10분위 분배율, 타일지수 등이 같이 쓰이고 있다. 다만 지니계수 역시 완전히 거짓말을 한다 보기는 어려우며 여기서 다루는 문제점은 어디까지나 지니계수가 도표상의 상대적인 면적에 관한 제한된 수준의 사실만을 전달할 수 있음에 관련된 불완전성 문제로 보아야 한다.

6.2. 공평성에 관한 다른 사항에 대한 경시[편집]


거기에 더해 계층이동성, 저축 등을 통한 자산 축적, 항상소득[12]의 경시 등도 약점으로 거론되고 있다. 가장 극단적인 예시가 바로 스웨덴을 위시한 북유럽 국가들인데 소득만 기준으로 하면 지니계수가 낮게 산출되나 자산축적과 계층이동성을 반영한 변형 지니계수로 조사할 경우 매우 높게 산출된다. 가령 한국과 스웨덴의 소득 지니계수가 각각 0.354, 0.288이지만 자산 지니계수는 각각 0.682와 0.881로 정반대의 모습을 보인다.[13]

그리고 지니계수는 소득을 지표로 하는데 이 과정에서 저소득층이 국가로부터 받는 현물보조[14] 같은 것들이 누락되는 문제가 있다. 특히 근대 국가의 경우 자영농을 돕기 위해 정부 차원에서 농기계, 비료 등을 무상지원하는 것이 일반적인데, 이 또한 통계상으로는 누락된다. 이 때문에 지니계수로 따지게 되면 농업 인구가 많은 국가일수록 소득 불평등 문제가 유독 심한 것처럼 나타난다.

소득격차의 원인 역시 고려할 필요가 있다. 가령 소득격차가 벌어지는 것 중에는 고도성장에 따른 특정 계층의 일방적인 수혜가 원인이 된 것일 수도 있고, 경제 불황에 따른 특정 계층의 일방적인 타격 등이 있을 수 있다. 이 경우 똑같이 소득분배가 악화되었다 할지라도 실제 국민들의 체감이 얼마든지 다를 수 있다.

마지막으로, 공평성 개념 그 자체에 대한 정의도 문제삼을 수 있다. 일반적으로 공평성이라 함은 균등한 소득분배를 지칭하는데 꼭 공평성이 균등한 소득분배를 뜻해야하는지는 사람, 나라, 시대별로 얼마든지 답이 다를 수 있다.

6.3. 인구분포와 고령화의 왜곡[편집]


모든 이가 20세부터 65세까지 동일한 임금을 받아 생활[15]하고, 젊었을 때 저금한 돈을 써가며 80세까지 살다가 가는 완전히 평등한 세상에서 인구분포가 평형 상태가 되어 시간에 따라 변하지 않는다고 가정해보자. 45명은 동일한 소득이 있고, 15명은 소득이 0이다. 이때 지니계수는 0.25이며, 완전히 평등한 세상임에도 인구분포에 따라 지니계수는 0이 아니게 된다. 젊을 때보다 적은 돈을 벌고도 똑같이 살 수 있는 노인 인구는 지니계수를 왜곡한다.

이러한 세상에서 출산율이 줄어 극단적으로 젊은 사람이 줄었다고 생각해보자. 소득이 있는 젊은 사람은 절반으로, 소득이 없는 노인 인구는 그대로이다. 지니계수로 표현되는 불평등은 0.5로 극적으로 늘어났지만, 세상은 여전히 평등한 상태이다. 즉, 고령화는 지니계수에 큰 영향을 준다. 동일한 인구 구성에서 지니계수를 비교한다면 말이 되겠지만, 고령화가 점점 진행되는 세상에서 지니계수를 시계열로 비교하면 무조건 불평등이 심화된 것 처럼 보이게 되므로, 별 의미를 가지지 못한다. 지니계수의 상승분에서 고령화 영향을 빼고 계산해야한다. 실제로 이러한 인구구조의 변화는 2010년 이후를 기준으로 하면 지니계수 변화의 약 절반 정도를 설명한다. 물론 사회안전망이 부족한 한국에서 노인 빈곤층이 늘어나는 것은 문제이지만, 노인 빈곤층이 딱히 늘어나지 않는다고 해도 고령화가 지니계수에 큰 영향을 준다는 것은 변함이 없다.

현재 의학 등의 발달로 고령화가 점점 진행되는 추세라는 점을 감안해볼 때, 지니계수는 점점 늘어날 것이다. 이는 지니계수가 불평등을 설명하는 지수로서 큰 설명력을 가지지 못함을 의미한다. 지니계수는 소득 분포를 설명하는 여러 지수 중 하나일 뿐이다. 어차피 측정할 때마다 조건이 달라지기 때문에, 0.2이면 괜찮다, 0.4면 매우 불평등하다, 이런 절대적인 숫자 비교 자체는 별 의미 없다는 것이다. 또한 나라마다 인구분포가 다르기 때문에 OECD 줄세우기 놀이도 큰 의미를 가지지 못하며, 한 나라 안에서도 시계열로 비교하면 (고령화가 진행되었을 경우) 어떤 식으로든 불평등이 심화된 것으로 나올 것이기 때문에 역시 절대적인 지표가 되지 못한다. 그래서 인터넷 등지에서 쉽게 볼 수 있는 정권별 지니계수 변화 줄세우기 놀이같은 건 큰 의미가 없다. 불평등도 사회마다 나타나는 양상이 다르며, 이를 측정하기 위해서는 여러 다른 지표를 이용한 다각적인 분석이 필요하다.


6.4. 표본 조사상의 문제점 & 자료별 표본의 차이[편집]


상술한 개념 자체에 대한 비판을 제외하면 기본적으로 지니계수의 문제점을 논할 때는 두 가지 관점에서 접근할 필요가 있다. 하나는 국제비교의 관점이고, 다른 하나는 절대값의 관점이다. 예를 들어 어떤 방법론적/기술적 한계로 지니계수가 절대값을 과소추정 한다고 해도, 비교에 거론되는 다른 모든 나라도 같은 문제점을 공유한다면 그것만으로 여러 국가들 (한국에서는 거의 OECD 국가) 사이에서 한국의 불균등이 제일 심하다는 주장은 성립할 수 없다.

논쟁이 되고 있는 지니계수가 현실을 얼마나 잘 반영하고 있는지에 대해 조금 더 논해보자. 먼저 이 항목에서도 그렇고 언론과 대중도 그렇고 일반적으로 형성되어 있는 지니계수를 기준으로 한 불균등 정도에 대한 일반적인 인식, 통념이 존재한다는 사실을 알 수 있다. 예를 들어 우리는 지니계수가 0.4를 넘으면 불균등이 심하다고 생각하고. 0.3 미만으로 떨어지면 불균등이 심하지 않다고 생각한다. 그 이유는 무엇인가? 지니계수는 수치를 통해 직관적으로 불균등 정도를 파악할 수 있는 통계가 아니다. 상위 10%의 소득이 하위 10%의 소득보다 5배 더 많다고 하면 이건 일반인들도 직관적으로 불균등 정도가 얼마나 큰지 알 수 있지만, 우리가 아는 지니계수는 아니다. 그렇다면 0.25는 불균등이 심하지 않고 0.43은 불균등이 심하다는 인식의 근거는 무엇인가?

물론 그것은 국제비교에 따른 것이다. 북유럽 등 불균등이 심하지 않은 국가들은 지니계수가 0.3 미만이고 미국이나 남미 등 심한 국가들은 0.4 이상이기 때문이다. 그런데 이러한 국제비교는 통일된 기준[16]을 통해 산출한 것이다. 이 기준이라는 것은 10,000여 개의 "가구"를 기준으로 한 표본조사, 가처분 소득과 전입소득이라는 소득 기준, 균등화라는 추가적인 방법론, 그리고 가계의 인구학적 차이를 무시하는 것까지 여러 특성을 포함한다. 따라서 기준이 달라지면 일반적인 인식은 의미를 잃는다. 구체적인 예시를 살펴보자:

현재 한국에서 가계 기준의 소득 지니계수를 파악할 수 있는 원자료는 통계청의 "가계동향조사"와 통계청과 한국은행이 공동으로 조사하는 "가계금융·복지조사"의 두 개가 있는데,[17] 두 자료에서 지니계수의 차이가 난다. 전자의 경우 0.30, 후자는 0.34이다. 가장 큰 원인은 자영업 소득을 정의하는 기준에 따른 차이 때문이다. 가계동향조사에서는 실제 가계로 들어오는 소득인 "전입소득"을 기준으로 지니계수를 계산한다. 반면 가계금융·복지조사는 법인 영업이익이 기준이다. 두 소득은 근로소득자의 경우에는 별 차이가 없지만 자영업자일 경우 달라진다. 자영업자의 경우 실제로 발생한 수익에서 영업을 위한 재투자나 유보금 등을 제외한 돈이 전입소득이지만, 순이익에서는 재투자나 유보금이 모두 포함되기 때문이다.# 논리적으로 따지면 전입소득을 기준으로 하는 게 맞고, 고소득 자영업자의 경우 사업규모가 클수록 재투자나 유보금 등이 영세 자영업자보다 많기 때문에 순수익을 기준으로 하는 지니계수가 상승할 수밖에 없다. 통계청에 따르면 미국이나 영국, 캐나다, 일본 등 대부분의 OECD 국가들이 순수익을 기준으로 지니계수를 산정하고 있다.#

김낙년 교수는 논문에서 한국의 실제 지니계수가 0.415에 달하며, 기존 통계청의 지니계수가 현실을 반영하지 못하고 있다고 주장한다. 김 교수는 논문에서 그 원인으로 상위 0.1% 등의 최상위 소득자의 누락,[18] 금융소득의 파악 미비, 20%에 달하는 무응답률[19] 등을 원인으로 지적하고 있다. 쭉 읽어보면 알겠지만 이것은 한국 통계청의 문제가 아니라 가계를 기준으로 한 표본조사의 문제이다. 김낙년 교수는 이후 논문에서 다양한 방법론을 통해 지니계수를 수정, 보완하여 더 높은 결과를 도출하는데,[20] 물론 의미 있는 연구라고 할 수 있지만 한국만 기준을 달리해서 다른 OECD 국가들과 비교하고 지니계수가 OECD 5위니 어쩌니 운운하면 이것은 악질적 선동이 되어버린다. 다른 선진국들이라고 유사한 문제가 없을 리가 없기 때문이다.

통계청에서 한겨레의 기사에 대하여 내놓은 해명자료에 따르면 30개가 넘는 (사실상 모든) OECD 국가가 지니계수를 표본조사에 의존하고 있고 그중에 22개 국가는 조세 자료를 통한 보완을 거치지 않는다. 흠좀무한 것은 논문의 마지막에서 그런 식의 기적의 논리를 펼치고 있다는 것.

김낙년 교수의 논문을 언론에서 보도, 이를 통계청에서 해명한 내용이다.
  • 주요국 지니계수는 OECD 기준으로 표본조사를 통한 균등화 가처분소득으로 작성하며, 이는 가구단위의 모든 소득이 포함되나 국세청 자료는 개인단위로 작성되며 이전소득이 포함되지 않음. 따라서, 조사대상 및 포괄범위가 다른 자료를 혼합하여 추정한 자료로 국가간 비교는 왜곡을 가져올 수 있음.
  • 가계동향조사의 무응답률은 약 20%로 통계적 처리방법에 의해 대표성을 확보하며, 이는 외국과 비교하여 낮은 수준임.
보건사회연구원의 연구에서 나온 0.4를 넘는 지니계수의 경우 가계금융 복지조사를 베이스로 해서 산출했기 때문에 상술한 문제점이 있고, 또한 이 연구는 가계의 소득을 균등화하지 않았다. 균등화란 서로 다른 가구원수를 가진 가구의 후생수준을 비교하기 위한 방법론이다. 가계를 기준으로 소득을 비교하는데 1인가구와 4인가구를 하나의 가구로 취급해 버릴 수는 없다. 200만원을 버는 1인가구와 200만원을 버는 4인가구을 똑같은 소득자로 볼 수는 없는 노릇 아닌가? 균등화된 소득을 이용하면 가구단위의 분배지표에 비하여 불균등도가 낮게 나타나는 특징이 있다. 그리고 논리적으로 따져도 균등화를 시키는 게 맞는데, 보건사회연구원에서 그렇게 하지 않은 것은 이 연구가 가계자산에 초점을 맞추고 있기 때문이다. 소득 지니계수는 부가적으로 도출된 수치일 뿐이다.[21] 물론 국제비교에 쓰이는 지니계수는 균등화를 시킨 소득을 계산하다.

이렇듯 논란이 되었던 지니계수는 모두 그 수치가 높아지는 방향으로 방법론을 보완하거나 수정했기 때문에 나온 결과들이다. 국제비교를 하려면 다른 국가들도 모두 통일된 기준을 사용해야지, 한국만 불균등 정도에 있어 불리한 쪽으로 만들어 놓고서는 제대로 된 비교가 불가능하다.

그렇다면 기존의 지니계수에 비해 수치가 높아지는 연구만 있나? 물론 그렇지 않다.

파일:지니계수.jpg
이것은 소득 기준별 지니계수의 차이를 나타낸다.[22] 우리가 아는 지니계수는 가처분소득 기준이다. 가처분소득은 명목소득에서 직접세를 제외하고 현금이전을 포함한 것을 말한다. 가처분소득보다 지니계수가 낮은 최종소득은 가처분소득에 간접세까지 제외하고[23] 현물급여를 더한 것이다. 즉 현물급여까지 포함하면 한국의 지니계수는 0.2 초반대로 내려간다.

기존의 인식에 따르면 0.3 미만의 지니계수는 낮은 것이다. 그러나 앞서 기준의 차이에 따라 높아진 지니계수가 의미가 없다고 언급한 것처럼 마찬가지로 기준의 차이에 따라 낮아진 지니계수도 의미가 없다. 왜냐하면 우리가 생각하는 높고 낮음의 근거인 국제비교에서 쓰이는 기준과 전혀 다르기 때문이다. 현물급여의 포함 여부 외에도 상술한 것처럼 항상소득까지 통제하여 연령대별로 지니계수를 구하면 이보다 더 내려갈 것이다. 물론 그렇다고 해서 한국이나 여타 다른 국가들의 불균등이 덜해졌다고 주장할 수 없다. 이런 차이는 순전히 기준의 문제에서 비롯되어서 그렇다.

이런 식으로 기준이 바뀌면 지니계수가 훨씬 낮게 나올 수도 있는데, 한국만 최종소득을 기준으로 지니계수를 산출하고 가처분소득 기준으로 산출된 OECD 국가들과 비교한 다음 한국의 불균등이 가장 낮다고 주장하면 이는 악질적인 선동에 해당될 것이다. 상술한 김낙년 교수의 연구를 근거로 OECD 5위 운운하는 주장이 똑같다.

사실 진정한 지니계수 산출에 대해서는 한국만 그런 것도 아니고 다른 나라도 유사한 경우가 있다. 일본을 들 경우, 국제비교용으로 쓰이는 OECD 통계에 따른 지니계수는 2009년 기준 0.34 수준이다. 그러나 후생노동성 자료에 따르면 재분배 소득을 보더라도 0.38이 넘는다. 반면에 어느 논문에서는 0.3을 조금 넘는 수준이라고 나와 있다. 몇 년 동안의 시간차가 있기는 하지만 기관이나 학자마다 지니계수가 달리 나오는 문제는 한국에만 있지 않다. 신뢰성은 떨어지지만 극단적으로 일본은 지니계수가 0.5에 달한다는 말도 있다. #


7. 한국의 경우[편집]


한국의 지니계수는 소득 기준으로 외환위기 이후 0.3대로 상승, 이를 유지하고 있다. 김대중, 노무현 정부 동안 0.2대 중후반을 유지하다가 금융위기를 고점으로 서서히 줄어 0.2대 중반을 회복했으나, 문재인 정부에 들어 다시 0.3을 넘었다. # 그러나 처분 소득 가능 기준으로 한 지니계수는 2011년부터 2020년까지 꾸준히 줄고 있으며, 이는 정부지원 등 공적이전소득이 큰 폭으로 늘어났기 때문으로 보인다. #

2021년 통계청 발표에 따르면 의외로 한국의 소득 지니계수는 0.333으로 소득분배가 흔히 인식되는 수준으로까지 불평등한 수준은 아니다.[24] 그러나 1990년대 중반까지 0.25~0.28이었던 시대보다는 확실히 많이 늘어났고[25], 인터넷 상에서 자국 혐오적인 단어가 나도는 등의 상황과 차이가 있어 통계청의 이런 발표는 많은 사람들이 받아들이기 힘들다는 반응을 보였다. 심지어 일부에선 정부가 의도적으로 통계를 조작하는게 아니냐는 의혹을 제기하기까지 했다.

물론 통계와 인식의 괴리가 반드시 통계 조작을 의미하지는 않으며, 헬조선 담론과 낮은 지니계수가 반드시 모순되지는 않는다. 우선 위에서 언급했듯 사람들은 분배 과정이 불공정하다고 느껴도 이를 불평등하다고 느낀다. 그 정도는 사회 구성원이 공유하는 사고방식 등에 따라 달라진다. 재벌 총수가 60 벌고 비정규직이 30 벌어도 비정규직이 노오력으로도 재벌 총수가 될 수 있는 가능성이 훨씬 낮아졌다면 비정규직은 이 사회가 더 불평등해졌다고 느끼기 마련이다. 물론 재벌 총수와 비정규직의 소득 차이가 클수록 불평등하다고 느끼는 정도가 심하다.

거기에 언론이나 방송에서 관련 기사(헬조선, 실업률)를 자극적으로만 쓰는 영향도 크다. 한국의 지니계수는 나쁜 편이 아니지만,[26] 청년층이 느끼는 불평등은 클 수 있다. 예를 들면 한국의 대학진학률은 높은데 대학 졸업자에게 맞는, 좋은 일자리가 부족하다. 그래서 대기업이나 공무원에는 서로 가려고 하지만 중소기업은 심각한 인력난을 겪고 있다.

2017년 말 새로운 기준의 신지니계수를 발표한다는 다수의 보도가 있었으나 통계청 해명자료에 따르면 어느 쪽을 공식 통계로 할지는 확정되지 않았으며, 기존의 가계동향조사와 가계금융복지조사의 가장 큰 차이점인 자영업자의 소득 기준 문제는 위의 조선비즈 기사에서 지적했듯 전자 쪽이 국제기준으로 더 통용되고 있기 때문에 지니계수의 기준이 변경될지는 아직 알 수 없다.

이와 같이 통계에 대해서도 말이 많지만, 사실 한국의 지니계수에 대해 논란이 생기는 가장 큰 원인은 상술했듯 지니계수가 아예 소득이 없다시피한 경우는 산출 과정에 넣을 수 없으며[상세] 반면 한국의 절대빈곤율은 2018년까지도 10% 내외에서 꾸준히 유지되고 있기 때문이다. 국내에 소외계층의 비율이 10% 가량에서 유지되고 있음은 결국 한국 국민들이 실생활에서도 소외계층을 어렵지 않게 접할 수 있다는 의미이다. 또한 소득 5분위 배율을 기준으로 한 양극화에 초점을 맞춘 불평등 지표를 보면 한국의 불평등 수준은 왠만한 선진국의 불평등 수준을 뛰어넘는 수준이 된다. 그러니 지니계수만 놓고 봤을 때는 한국의 불평등이 심각하지 않다는 부분을 읽고 심적으로 거부감이 들기 쉽다.

이러한 소외계층 문제는 서구권에서도 오래 전부터 가지고 있었던 고질적 문제로 여겨지지만 이런 문제를 본격적으로 겪고 있는 미국이나 남미와 같은 경우, 이민 사회라는 특수성으로 인해 절대빈곤율 문제를 인종 갈등 문제와 결부시키는 경향이 있어 한국처럼 통계학 쪽으로 의문을 제시하는 일은 비교적 드물다.

실제 빈부격차에서는 드러난 소득 외에도 자산가치 변화가 더 클 수 있는데 특히 부동산에 자산이 치우친 한국에서 최근 주택가격이 세 배 가량 폭등하면서 유주택자와 무주택 세입자 간의 빈부격차는 급속도로 벌어졌다.

8. 관련 문서[편집]




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[1] 이를 보다 산술적으로 정확하게 계산하려면, 평균소득격차를 평균소득의 두배로 나눈 값을 구하면 된다.[2] '완전균등선'의 경우 그래프의 증가량이 어느 곳에서나 같으므로 모든 사람의 소득이 균등한 상태이다.[3] 불균등 면적 그 자체가 지니계수가 되는 것이 아니다.[4] 정확히는 (인구수-1)/(인구수)[5] 가구소득이 아닌 개인소득만 놓고 본다 해도, 저 개인소득 자료는 소득세 자료를 기준으로 했기 때문에 한국 근로자의 30%에 이르는 자영업 근로자의 소득을 과소평가한다는 문제가 있다. 국민계정상으로도 자영업 근로소득의 파악률은 60% 언저리에 머무르는 실정이며 연구 결과마다 차이가 있긴 하지만 10~20%는 과소신고한다는 것이 정론. 따라서 실제 지니계수는 조금 더 낮을 것이다.[6] 소득 기준으로는 그럴 일이 없지만 자산(순자산)의 경우 마이너스인 사례들(즉, 빚이 더 많은)도 종종 찾아볼 수 있으므로 극단적인 경우를 가정하면 이론적으로는 지니계수가 1보다 커지는 상황도 가능하다.[7] 지니계수는 개도국일수록 높아지는데, 몇몇 개도국은 지니계수가 높음에도 행복 수치가 높은 것으로 집계된다.[8] 아래 수치는 모두 OECD의 해당 페이지가 출처이지만, 해당 페이지에 자료가 없는 브라질·중국·콜롬비아의 경우 세계은행의 통계를 인용하였다.[9] 그 중에서도 가장 낮았던 국가는 민주 캄푸치아로 지니 계수가 무려 약 0.15에 불과했다. 문화대혁명 직후 중국의 지니 계수도 0.17이었다.[10] 2020년 중국 국가통계국 기준 (출처)[11] 2022년 4월 이종민 한국은행 경제연구원이 2013~2020년 탈북한 탈북자 873명을 표본으로 조사한 결과. pdf 47~66쪽 참조[12] 사람들이 평생동안 벌어들일 수 있는 소득의 평균[13] 소득 지니계수는 CIA 월드 팩트북, 자산 지니계수는 크레디트스위스 Global Wealth Databook 2022를 참조함. 참고로 자산 지니계수는 0.5대도 거의 없고 대부분 0.6-0.8대, 제일 심하면 0.9대를 보인다. 따라서 0.7이면 그럭저럭인 수준이고 0.5-0.6이면 자산 격차가 상대적으로 매우 적은 국가에 해당된다. 참고로 2021년 기준 자산 지니계수는 한국이 0.682, 일본이 0.647, 미국은 0.85이다.[14] 복지 혜택 등[15] 이 또한 생각해볼만한 점인데, 근로년수에 따라 숙련이 늘어나고, 숙련될수록 돈을 더 받는 것이 당연하다고 하면, 나이가 많을수록 더 벌게 되는데, 이는 불평등을 발생시킨다. 수치적으로 완전히 평등한, 지니계수가 0인 세상은 여러모로 이상한 세상.[16] 적어도 OECD 국가들 내에서는 기준이 통일되어 있다.[17] 개인 연구자의 학술지 논문이든 학위논문이든 국립 기관의 보고서든 민간 연구원이든 가계 기준의 불균등 관련 연구는 전부 이 두 개 소스에 의존하고 있다고 봐도 좋다.[18] 10,000개 남짓한 가구를 기준으로 하는 표본조사의 어쩔 수 없는 한계이다.[19] 통계청의 반박에 따르면 이 무응답률은 다른 OECD 국가들에 비해 낮은 편이다.[20] 김낙년 교수의 연구가 얼마나 정확한지는 또 별개의 문제이다. 여기서는 그것까지 따질 능력도 상황도 안 되니 그냥 전적으로 옳다고 가정한다.[21] 남상호, 우리나라 가계 소득 및 자산 분포의 특징[22] 출처는 <성명재, 우리나라 분배구조의 변화추이와 생애주기효과>. 도시의 2인가구만을 대상으로 한 자료를 사용했기 때문에 흔히 알고 있는 수치보다 좀 낮게 나온다.[23] 이것이 세후소득이다. 그런데 간접세를 제외하면 오히려 소득 지니계수는 올라가는데 이는 간접세를 "소비에 대해 누진적"으로 설계해도(실제로 한국은 그렇다) 소득계층에 따라 소비성향이 차이가 크기 때문에 "소득에 대해서는 역진적"일 수밖에 없기 때문이다.[24] 참고로 이 정도 수치는 OECD 국가들의 평균 지니계수보다 아주 약간 높은 정도이다. 특별히 불평등이 타국보다 유난히 큰 사회문제가 될만한 수치까지는 아니라는 것.[25] IMF 사태가 치명타를 먹였다. 1997년 지니계수가 0.268이었는데, 1998년 0.295로 폭등하더니, 1999년 0.303이 되면서 광복 이후 역사상 최초로 0.3을 넘게 되었다.[26] 한국은 소득 지니계수는 OECD 평균 보다 약간 높은 수준이고, 자산 지니계수는 OECD 평균보다 낮은 편이다. 이는 양극화 문서에서도 나오지만, 6.25 전쟁으로 온 국토가 박살나면서 기존의 엘리트층이 무너져 자산을 축적할 여유가 없었고, 서민층 역시 교육을 통해 기존의 기득권이 될 수 있는 환경이 마련되었고, 마침 교육열 역시 엄청났기 때문에 빈부격차가 줄어드는 환경이 여러모로 마련되어 있었다. 특히 유럽권은 엘리트층이 계급을 따지거나 귀족만 살 수 있는 지역이 있는 등의 차별이 당연하다는 듯이 받아들여진다. 복지국가의 대표격인 스웨덴은 세금을 많이 거둬 소득의 불평등은 거의 없는 편이나, 상속세가 없다. 게다가 서민층의 계층 상승은 한국보다 훨씬 낮은 비율로 이뤄진다.[상세] 정확히는 산술적으로 아예 불가능한 것은 아니다. 그런데 지니 계수를 계산할 때 필요한 로렌츠 곡선을 도출할 때, 해당 곡선의 정의 내에다 "(0, 0)에서 시작한다"라는 부분을 놓는 경우가 대다수이기 때문에 소득이 아예 존재하지 않는 인구의 경우는 자연히 제외하게 된다. 소득이 아예 존재하지 않는 집단부터 포함할 경우 로렌츠 곡선이 (0, 0)에서 시작하지 않으며 산술적으로 x축의 어느 다른 지점에서 시작하게 된다. 더불어 경제학자들의 입장에서도 어차피 대부분의 경우 절대빈곤율 자료도 같이 접하게 되기 때문에 굳이 로렌츠 곡선의 정의를 다소 수정하는 것보단 지니 계수와 절대빈곤율을 같이 놓고 판단하는 것을 선호하고 있다.