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2014 한국지방재정학회 춘계학술대회 발표논문집
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였다. 2010년 데이터를 바탕으로 특별시 자치구, 광역시 자치구, 시, 군으로 나누어 다중회귀
분석을 실시하였는데, 차등보조율의 기준이 되는 재정자주도와 사회복지비 지수 이외에도 영
유아보육료수급자비율, 생계급여수급자비율, 기초노령연금수급자비율 등이 매칭 지방비에 영
향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구와 이전연구와의 큰 차이점은 분석대상이다. 차등보조율이 적용되는 대상은 광역이
아닌 기초자치단체로, 본 연구에서는 기초자치단체 데이터를 분석에 이용하였고, 자치구뿐만
아니라 시와 군을 분석대상에 포함시켰다. 기초자치단체 데이터의 분석을 통해 김현아(2012)
에서의 가설을 검증하였다. 가설을 다시 정리하여보면, (가설1) 인상보조율의 적용은 기초자
치단체에 보조되는 국비를 증가시키고, 지방비를 감소시킴으로써 기초자치단체의 사회복지
재정 부담을 줄이는 효과가 있을 것이다. (가설2) 인상보조율을 적용받은 자치단체는 매칭지
방비 부담이 감소되어 가용가능 한 재원이 증가하여 자체복지사업 확대가 가능 할 것이다.
가설검증을 위하여 사용한 모델은 이전연구와 같은 interaction term을 이용한 이중차분회귀
분석이다.
정책의 효과를 분석하기 위해서는 처치효과(treatment effect)의 개념을 차용하는데, 처치효
과는 한 개인이 치료를 받았을 때 나타나는 결과와 동일인이 치료를 받지 않았을 때 나타나
는 결과를 비교하여 효과의 유무와 정도를 판단하게 된다. 결과(outcome)를 Y라고 하면, 개
인 i의 처치효과는 치료를 받았을 때 나타나는 결과 �煬�
�菹능梡狼嚥� 받지 않았을 때의 결과
?
�煬�
�菹능梡司堧� 차를 의미한다(i.e., �煬�
�菹능梡狼挻詠煬�
�菹능梡司�). 하지만 실질적으로 각 개인이 치
?
?
?
료를 받거나, 받지 않는 것 중 하나만을 실행하기 때문에 한 개인의 결과를 동시에 관찰하기
는 불가능하다.
처치효과를 측정하기 위하여 무작위 대조군 실험(randomized controlled trial)을 실시하는
데, 무작위 대조군 실험이란 무작위 메커니즘에 의해서 다수의 대상을 치료집단과 통제집단
으로 분류하고 치료집단에 대하여만 치료를 실시한 후 양 집단의 성과를 비교하는 방법인 것
이다. 무작위 실험평가에서 선택편의
(selection bias)를 효과적으로 제거할 수 있는 원인은
1)
무작위 메커니즘에 의해서 양 집단을 분류할 경우 확률의 원리에 의하여 양 집단 간에 관찰
가능한 특성들 이외에도 관찰 불가능한 특성까지도 평균적으로 동일한 기대치를 갖게 되기
때문이다 (이석원, 2001).
하지만, 관찰연구에서는 무작위 대조군 실험이 불가능하기 때문에 대응적 결과
(counterfactual outcome), 즉 참여자가 ‘만약 치료에 참여하지 않았더라면 얻었을 잠재적인
결과(potential outcome)’에 기초하여 대응적 결과와 실제 결과의 차를 측정하게 된다. 이를
분석하기 위해 다양한 방법들이 고안되었는데, 그 중 널리 쓰이는 방법 중 하나가 최귀분석
1) 선택편의라는 것은 치료군에의 참여를 결정하는 관측 불가능한 요인과 치료효과가 서로 상관관
계를 가진다는 것을 의미한다.
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였다. 2010년 데이터를 바탕으로 특별시 자치구, 광역시 자치구, 시, 군으로 나누어 다중회귀
분석을 실시하였는데, 차등보조율의 기준이 되는 재정자주도와 사회복지비 지수 이외에도 영
유아보육료수급자비율, 생계급여수급자비율, 기초노령연금수급자비율 등이 매칭 지방비에 영
향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구와 이전연구와의 큰 차이점은 분석대상이다. 차등보조율이 적용되는 대상은 광역이
아닌 기초자치단체로, 본 연구에서는 기초자치단체 데이터를 분석에 이용하였고, 자치구뿐만
아니라 시와 군을 분석대상에 포함시켰다. 기초자치단체 데이터의 분석을 통해 김현아(2012)
에서의 가설을 검증하였다. 가설을 다시 정리하여보면, (가설1) 인상보조율의 적용은 기초자
치단체에 보조되는 국비를 증가시키고, 지방비를 감소시킴으로써 기초자치단체의 사회복지
재정 부담을 줄이는 효과가 있을 것이다. (가설2) 인상보조율을 적용받은 자치단체는 매칭지
방비 부담이 감소되어 가용가능 한 재원이 증가하여 자체복지사업 확대가 가능 할 것이다.
가설검증을 위하여 사용한 모델은 이전연구와 같은 interaction term을 이용한 이중차분회귀
분석이다.
정책의 효과를 분석하기 위해서는 처치효과(treatment effect)의 개념을 차용하는데, 처치효
과는 한 개인이 치료를 받았을 때 나타나는 결과와 동일인이 치료를 받지 않았을 때 나타나
는 결과를 비교하여 효과의 유무와 정도를 판단하게 된다. 결과(outcome)를 Y라고 하면, 개
인 i의 처치효과는 치료를 받았을 때 나타나는 결과 �煬�
�菹능梡狼嚥� 받지 않았을 때의 결과
?
�煬�
�菹능梡司堧� 차를 의미한다(i.e., �煬�
�菹능梡狼挻詠煬�
�菹능梡司�). 하지만 실질적으로 각 개인이 치
?
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료를 받거나, 받지 않는 것 중 하나만을 실행하기 때문에 한 개인의 결과를 동시에 관찰하기
는 불가능하다.
처치효과를 측정하기 위하여 무작위 대조군 실험(randomized controlled trial)을 실시하는
데, 무작위 대조군 실험이란 무작위 메커니즘에 의해서 다수의 대상을 치료집단과 통제집단
으로 분류하고 치료집단에 대하여만 치료를 실시한 후 양 집단의 성과를 비교하는 방법인 것
이다. 무작위 실험평가에서 선택편의
(selection bias)를 효과적으로 제거할 수 있는 원인은
1)
무작위 메커니즘에 의해서 양 집단을 분류할 경우 확률의 원리에 의하여 양 집단 간에 관찰
가능한 특성들 이외에도 관찰 불가능한 특성까지도 평균적으로 동일한 기대치를 갖게 되기
때문이다 (이석원, 2001).
하지만, 관찰연구에서는 무작위 대조군 실험이 불가능하기 때문에 대응적 결과
(counterfactual outcome), 즉 참여자가 ‘만약 치료에 참여하지 않았더라면 얻었을 잠재적인
결과(potential outcome)’에 기초하여 대응적 결과와 실제 결과의 차를 측정하게 된다. 이를
분석하기 위해 다양한 방법들이 고안되었는데, 그 중 널리 쓰이는 방법 중 하나가 최귀분석
1) 선택편의라는 것은 치료군에의 참여를 결정하는 관측 불가능한 요인과 치료효과가 서로 상관관
계를 가진다는 것을 의미한다.
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