This study examines the significance of constructing welfare accounts which, while consistent with the System of National Accounts (SNA), can complement the limitations of the OECD Social Expenditure Statistics (SOCX) in analyzing the economic effects of welfare policies, and proposes a simulation method using such welfare accounts. The net effect of welfare expenditure by function on household income and distribution was analyzed through multiplier analysis of the ‘social account matrix’ (SAM) that reflects the income flow of the real economy. Since the welfare account that can identify administrative expenses as a policy vector was used, the net policy effect of welfare expenditure could be analyzed. The marginal propensity to consume was estimated by using data from the Household Financial Welfare Survey. Also, the consumption effect of welfare expenditure by household income decile was analyzed. Through the proposal of a simulation method using the welfare account, it is confirmed that the differences in welfare expenditure by function and the form of expenditure (such as cash, in kind, and administrative expenses) cause differences in income distribution and also affect the consumption welfare by income decile. It is expected that the simulation method proposed through this study will play a new role that has not been previously proposed before in finding appropriate welfare policies for each economic activity and household sector.
이 연구는 복지정책의 경제적 효과 분석에 있어 ｢국민계정｣ 체계와 정합성을 가지면서 OECD 사회지출통계(SOCX)의 한계를 보완할 수 있는 대안인 복지계정 구축의 의의를 살펴보고, 이를 이용한 시뮬레이션 방법을 제안한다. 실물경제의 소득 흐름을 반영한 ‘사회계정행렬’(SAM) 다부문 승수분석을 통해 기능별 복지지출이 소득10분위별 가계 소득과 분배에 미치는 순 효과를 분석하였다. 정책벡터로 행정비용을 식별할 수 있는 복지계정을 이용하였기 때문에 복지지출의 순 정책 효과를 분석할 수 있었다. ｢가계금융복지조사｣ 자료를 이용한 한계소비성향 추정을 통해 복지지출의 가계소득분위별 소비 효과를 분석하였다. 복지계정을 이용한 시뮬레이션 방법의 제안을 통해 복지지출의 기능별 차이와 지출 형태(현금, 현물, 행정비용)가 소득분배의 차이를 유발하며, 소득분위별 소비후생에도 영향을 미친다는 사실을 확인하였다. 이 연구를 통해 제안한 시뮬레이션 방법이 경제활동부문별 및 가계부문별로 적절한 복지정책을 모색하는 데 기존에 제안된 적이 없는 새로운 역할을 할 것으로 기대된다.
While smoking rate is declining worldwide, obesity rate has risen rapidly, and health economists have demonstrated a causal relationship between smoking and obesity. In Korea, however, there are few studies on smoking and obesity. Therefore, this study analyzed the effects of smoking cessation on body mass index and body weight using panel data from the Korea Health Panel Study for years 2013~2016. My empirical analysis, which applied the IV technique to the fixed-effects model to investigate the causal relationship between two variables, found that smoking cessation increased BMI by 1.30 and weight by 3.09kg. In particular, it was analyzed that the rapid increase in cigarette prices in 2015 lowered the smoking rate of the people but increased their weight and body mass index. Considering the socioeconomic cost of obesity as well as smoking, when strengthening the smoking cessation policy in the future, it is necessary to combine health policy and education to reduce the obesity rate so as not to cause adverse effects such as an increase in the obesity rate. Although this study is significant in that it is the first attempt to analyze the causal relationship between two variables using panel data, there is a need to present more meaningful implications through additional analysis in the future.
전 세계적으로 흡연율은 감소하는 반면 비만율은 빠르게 증가해 왔으며, 보건경제학자들은 흡연이 비만에 미치는 인과관계를 실증해 왔다. 국내에서도 흡연율은 감소하고 비만율은 증가하는 현상이 뚜렷하지만, 흡연과 비만에 관한 연구는 매우 미흡하다. 이에 본 연구는 한국의료패널의 2013~2016년 자료를 활용해 흡연이 체질량지수와 몸무게에 미치는 영향을 분석하였다. 고정효과모형에 도구변수기법을 적용하여 두 변수 간 인과관계를 분석한 결과, 2015년 담뱃값 인상이 흡연율을 감소시켰고 나아가 금연은 BMI를 1.30만큼, 몸무게를 3.09kg 증가시키는 것으로 나타났다. 즉, 2015년 담배가격 인상이 국민들의 흡연율은 낮추었지만, 몸무게를 증가시킨 것으로 분석되었다. 흡연 못지않게 비만으로 인한 사회경제적 비용을 고려하여, 향후 금연정책을 강화할 때 비만율 증가와 같은 부작용이 초래되지 않도록 비만율 감소를 위한 보건정책과 교육이 병행될 필요가 있겠다. 본 연구가 패널자료를 활용해 두 변수 간 인과관계를 분석한 첫 번째 시도라는 점에서 의미가 있겠으나 향후 추가 분석을 통해 더욱 의미 있는 시사점이 제시될 필요가 있겠다.