How Well Does an Asset-Based Wealth Index Rank Households? Construction and Validation against Consumption in Bangladesh's Household Income and Expenditure Survey 2022

인간의 웰빙을 연구하는 과정에서 연구자들은 종종 어려운 선택에 직면한다: 어떻게 하면 가계에 매일 지출한 모든 루피(rupee)를 기록하는 상세한 장부를 작성하게 하지 않으면서도 그들의 경제적 수준을 측정할 것인가? 돈을 세는 것은 어렵다. 사람들은 소액 지출을 잊어버리거나, 소득을 숨기거나, 혹은 단순히 자신의 월간 총액이 정확히 얼마인지 알지 못하기도 한다. 수십 년 동안 사회 과학자들은 영리한 지름길에 의존해 왔다: 바로 한 가구가 무엇을 소유하고 있는지를 세는 것이다. 그 논리는 명확하다. 냉장고, 텔레비전 또는 콘크리트 지붕을 보유한 가구는 양철 지붕과 나무 불을 사용하는 가구보다 자원이 더 많을 가능성이 높다. 이러한 소유물을 집계함으로써, 연구자들은 가장 가난한 가구부터 가장 부유한 가구까지 분류하는 '부 지수(wealth index)'를 구축할 수 있다. 이 방법은 전 세계 보건 및 개발 조사에서 표준이 되었으며, 전문가들이 지출 데이터가 부족한 상황에서도 아동 건강, 교육, 영양의 불평등을 추적할 수 있게 해준다. 그러나 여전히 의문은 남아 있다: 이 소유물 목록이 실제로 그들의 실제 지출 습관과 동일한 순위로 가계를 분류하는가? 만약 지수가 어떤 가구를 상위 계층으로 분류했다면, 그들은 정말로 상위 계층처럼 살고 있는 것인가, 아니면 이 물품 목록이 오해를 불러일으키는 것인가?

아티쿠르 라만(Atikur Rahman)의 최근 연구는 2022년 방글라데시 가계 소득 및 지출 조사라는 방대한 자료를 바탕으로, 높은 정밀도로 이 질문에 답하고자 한다. 방글라데시는 국가 조사를 통해 가계의 상세한 자산 목록과 식료품 및 기타 필요에 실제로 지출하는 엄격한 기록을 모두 수집하기 때문에 이 테스트를 수행하기에 드문 기회를 제공한다. 연구자는 팬, 컴퓨터, 유형별 화장실과 같은 품목에 점수를 부여하는 국제 보건 조사에서 사용되는 표준 방식을 채택하여 14,000가구 이상의 데이터를 적용했다. 그런 다음 그는 결과로 나온 순위를 실제 지출 데이터와 비교하여 두 척도가 일치하는지 확인했다. 연구 결과는 자산 기반 지수가 가계를 분류하는 데 신뢰할 수 있는 도구임을 확인해주었으나, 소유물의 다양성이 더 제한적인 농촌 지역에 적용했을 때는 특정한 약점이 있음을 드러냈다.

연구는 각 품목이 얼마나 희귀하거나 흔한지에 따라 가중치를 두는 통계적 기법을 사용하여 모든 가구의 부 점수를 산출하는 것으로 시작되었다. 이 시스템에서는 소파나 컴퓨터를 소유하는 것이 팬을 소유하는 것보다 가계 점수에 훨씬 더 큰 영향을 미친다. 왜냐로 더 적은 사람들이 해당 품목을 가지고 있기 때문이다. 또한 연구자는 조사 과정에서 발생하는 몇 가지 실무적인 장애물을 해결해야 했다. 예를 들어, 영어 버전 설문지에는 "자동차(motor cars)"에 대해 묻는 질문이 있었으나, 현장 조사원들이 사용한 버전은 실제로 "모터(motors)" 전반에 대해 묻고 있었다. 만약 가족들이 보고한 재판매 가치를 확인하지 않았다면, 연구자는 수천 가구를 자동차 소유자로 잘못 집계했을 수도 있었는데, 실제로는 작은 전기 펌프만을 소유하고 있었기 때문이다. 이러한 번역 오류를 수정하고 누락된 데이터를 신중하게 처리함으로써, 연구는 깨끗한 국가 단위의 경제적 상태 순위를 만들어냈다.

연구자가 이러한 자산 순위를 가계의 실제 월간 지출과 비교했을 때, 결과는 고무적이었다. 지수는 빈곤층과 부유층을 성공적으로 구분해 냈다. 인구 하위 20%에 속하는 가구는 1인당 월평균 4,260 타카(taka)를 지출한 반면, 상위 20%에 속하는 가구는 12,969 타카를 지출했다. 또한 이 지수는 '엥겔의 법칙(Engel's law)'으로 알려진 근본적인 경제적 진실을 포착했다. 즉, 가계가 부유해질수록 예산에서 식료품이 차지하는 비중이 낮아진다는 것이다. 가장 가난한 집단에서는 지출의 거의 60%가 식료품에 쓰였던 반면, 가장 부유한 집단에서는 그 비중이 40%로 떨어졌다. 이 패턴은 오로지 소유물 목록으로부터 나타났으며, 이는 지수가 실제 경제적 경사도를 반영하고 있음을 증명한다. 자산 목록과 지출 기록 사이의 통계적 일치는 보통 수준이었으며, 상관관계는 두 방법이 일반적으로 같은 방향을 가리키고 있음을 시사한다.

그러나 연구는 도시와 농촌 사이의 결정적인 차이를 발견했다. 지수는 에어컨, 컴퓨터, 다양한 유형의 화장실과 같은 다양한 재화가 존재하여 부의 명확한 사다리를 제공하는 도시 가구에 대해서는 매우 잘 작동했다. 반면 농촌 지역에서는 순위가 덜 정밀했다. 많은 농촌 가구가 양철 지붕, 구덩이식 변소, 나무 불과 같은 기본적인 자산 세트를 공유하고 있었다. 너무 많은 가구가 소유 측면에서 비슷해 보였기 때문에, 지수는 농촌 지역에서 약간 더 나은 처지와 약간 더 나쁜 처지를 구분하는 데 어려움을 겪었다. 연구는 지수가 전체적인 최빈층과 최고 부유층 그룹을 올바르게 식별해 내기는 했지만, 농촌 마을의 중간 계층을 분류하는 데는 효과가 덜하다는 것을 발견했다. 이는 이 도구가 광범위한 국가적 비교에는 훌륭하지만, 연구자들이 농촌 공동체 내의 미세한 부의 차이를 측정하려 할 때는 주의해야 함을 시사한다.

논문은 또한 연구자들을 자주 혼란스럽게 하는 기술적 문제인 '카이저-마이어-올킨(Kaiser–Meyer–Olkin)' 측정법에 대해서도 다루었다. 이는 데이터가 이러한 종류의 분석에 적합한지 확인하는 데 사용되는 통계적 검정이다. 표준적인 방식으로 설문 문항을 코딩하여 사용한 이전 연구들에서는 이 테스트가 낮은 점수를 생성하여, 일부 연구자들은 데이터가 사용하기에 너무 약하다고 믿게 만들었다. 본 연구는 그러한 낮은 점수가 데이터 자체가 약해서가 아니라 질문이 코딩된 방식에서 비롯된 인위적인 결과임을 입증했다. 연구자가 코딩 방식을 조정하자 테스트 점수는 우수한 데이터 품질을 나타내는 수준으로 급상승했으나, 가계의 최종 순위는 거의 동일하게 유지되었다. 이 발견은 유사한 지수를 구축하는 모든 이들에게 실질적인 교훈을 준다. 즉, 질문이 표준적인 방식으로 코딩되었다면 이 특정 테스트의 낮은 점수 때문에 데이터셋을 폐기하지 말라는 것이다.

궁극적으로, 이 연구는 사람들이 소유한 것을 세는 것이 방글라데시의 장기적인 경제적 상태를 이해하는 건전한 방법임을 확인해 준다. 이 지수는 누가 부유하고 누가 가난한지에 대한 안정적인 그림을 제공하며, 정책 및 보건 연구에 유용할 만큼 실제 지출 데이터와 밀접하게 일치한다. 이것이 가계가 정확히 얼마나 지출하는지 아는 것을 완벽하게 대체할 수는 없지만, 가계를 분류하는 데 있어 강력한 도구이며, 특히 도시 환경에서 그러하다. 농촌 지역의 경우, 연구는 이 지수가 여전히 유용하지만, 가계 간의 경제적 차이가 미미할 때 그 경계가 모호해질 수 있다는 점을 이해하며 사용해야 한다고 제언한다. 또한 이 연구는 세심한 데이터 검증의 중요성을 강조하며, 단 하나의 오역된 질문이 국가의 부에 대한 전체 그림을 어떻게 왜곡할 수 있는지를 보여주었다. 실제 지출과 대조하여 방법을 검증하고 기술적 오해를 바로잡음으로써, 이 연구는 빈곤과 개발에 관한 결정을 내릴 때 연구자들이 자산 기반 순위에 부여할 수 있는 신뢰를 강화한다.