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본 연구는 코호트분석(cohort analysis)을 이용하여 가계저축률 프로파일에 대한 실증연구를 수행하였다. 이를 위하여 가계저축률에 대한 미시자료(micro-data)를 이용하였는데, 이 자료가 정규분포를 따른다고 보기 어려웠기 때문에 본 연구는 비모수적인 방법(nonparametric techniques)을 이용하였다. 이에 따라 커널추정(kernel estimation)에 의해 5개 코호트의 가계저축률 프로파일을 추정하였고 이로부터 라이프싸이클효과(life-cycle effects)를 분석하고자 하였다. 또한 metric entropy 검정을 이용하여 5개 코호트의 동일연령 저축률이 같다는 귀무가설을 검정하였고 이로부터 코호트효과를 분석하고자 하였다. 실증분석결과 몇 가지 의미있는 결론을 이끌어낼 수 있었다. 첫째 5개 코호트 모두에서 20대 저축률이 같다는 귀무가설은 기각되었고 40대 이후 저축률이 같다는 귀무가설은 기각할 수 없었다. 둘째 다른 코호트와 비교할 때, 1975, 1980년생 코호트의 20대 저축률은 낮았다. 결론적으로 1960, 1965, 1970년생 코호트와 1975, 1980년생 코호트의 20대 저축률에서는 코호트효과가 유의하였으며, 모든 코호트의 경우 40대 이후 저축률에서는 라이프싸이클효과가 지배적이었다.


This study is an empirical study on household saving rate profiles using cohort analysis. Because of the non-normality of micro-data, we use nonparametric techniques. We estimate household saving rate profiles using kernel estimation. Also, we test the null hypothesis that saving rates of the same age and 5 different cohorts are equal using metric entropy test. We obtain some meaningful results. First, saving rates for different cohorts were found to be different in 20s, but not in 40s and after. Second, saving rates in 20s were found to be lower for 1975, 1980 cohorts than for those of other cohorts. Our results say that cohort effects were significant between 20s of 1960, 1965, 1970 cohorts and 1975, 1980 cohorts, and life-cycle effects were dominant in 40s and after of all cohorts.