인구 고령화와 우리나라의 자본시장:

가계의 주식 보유와 3층 사회보장 제도를 중심으로

2005년 5월

고광수,a 김근수,b 김재칠c

a. 한국증권연구원 선임연구위원 (02-3771-0633, kks@ksri.org)

b. 경희대학교 국제대학원 조교수 (031-201-2360, keunskim@khu.ac.kr)

c. 한국증권연구원 연구위원 (02-3771-0663, jckim@ksri.org)

Ⅰ. 서론

우리나라의 인구 연령 구조는 급속한 고령화 단계로 들어섰다. 이미 2000년에 고령 인구가 전체 인구의 7%를 넘어서는 고령화(ageing) 단계에 접어들었고, 2019년에는 고령 인구가 14%를 넘어서는 고령(aged) 단계에 이를 것이다. 또한 2026년에는 고령 인구가 전체 인구의 20%를 넘어서는 초고령(super aged) 단계가 될 것으로 예상된다. 하지만 우리 사회는 아직 고령화에 대비한 준비가 매우 부족한 상태라고 하겠다. 고령 사회에 대한 대비는 사회 복지, 경제 체계 및 산업 전반에 걸쳐서 이루어져야 한다.

여기서 고령 또는 노인 인구라 하면 65세 이상의 인구를 의미한다. ‘노령화’ 대신에 ‘고령화’란 용어를 사용하는 경우가 많은데, 이는 일본식 표현으로 개념에 대한 오해에서 비롯된 것이다. 고령화란 단순히 나이가 높아지는 것을 의미하는 것이고, 노인 인구의 비중이 높아지는 것은 노령화로 표현하는 것이 적절하다. 이러한 일본식 용어의 사용은 지속적으로 시정되고 있다. 예를 들어, 노인 관련 산업을 ‘실버’ 산업이라고 하는 것도 영어 원어의 의미에 따라 ‘그레이(grey)’, ‘엘더(elder)’ 또는 ‘시니어(senior)’ 산업이라는 표현으로 수정하여 사용하고 있다. 국어연구원에서도 이러한 사안을 인식하여 ‘고령화’와는 의미가 다른 ‘노령화’라는 용어를 국어사전에 반영할 것이라고 한다. 하지만 정부도 ‘고령화’라는 용어를 사용하고 있고, 매스컴을 통하여 ‘고령화’라는 용어가 더욱 많이 사용되고 있기 때문에 여기서는 이를 그대로 사용하고자 한다.

자본시장에 있어서도 고령화의 영향은 지대할 것으로 예견되지만, 아직 이에 대한 연구는 거의 시작 단계라고 하여도 과언이 아니다. 이에 본 연구는 인구 고령화와 자본시장의 관계를 규명해 보고자 한다. 자본시장이라 하면 크게 주식시장과 채권시장을 생각할 수 있다. 현재 우리나라의 경우를 고려한다면 향후에도 채권시장이 자본시장에서 상당 부분을 차지할 것이지만, 신성장 동력 산업의 육성 차원에서는 주식시장의 발전 정도가 더욱 중요한 의미를 가지게 될 것이다. 이러한 핵심 산업의 육성에 있어서는 투자에 대한 위험을 감수하려는 투자 동기가 전제되어야 하기 때문이다. 이에 본 연구는 분석의 초점을 인구 고령화와 주식시장의 관계에 맞추어 살펴보고자 한다.

전세계적으로 고령화가 주식시장에 미치는 영향에 대해서는 상당한 연구의 진행이 있어왔다. 특히 고령화의 문제점을 심각하게 인식하고 있는 북미와 유럽의 경우에는 이에 대한 논의가 일찍부터 진행되어 왔다. 하지만 우리나라의 경우에는 이제 겨우 시작 단계라고 할 수 있다. 이에 본 연구는 가계의 주식 보유와 3층 사회보장 제도라는 두 가지 관점에서 고령화에 의한 주식시장의 변화에 대해 살펴보고자 한다. 가계의 주식 보유 관점에서는 가계의 주식 보유가 연령 구조와 학력 등에 따라 어떠한 유형을 가지는가를 분석하고자 한다. 고령화에 따른 3층 사회보장 제도의 정착에 따라 예견되는 주식시장의 직접적인 변화에 대해서도 추정을 통해 검토해 보고자 한다.

본 연구의 구성은 다음과 같이 이루어진다. 다음 장은 세계의 인구 고령화 현황과 전망에 대해 UN의 인구 전망을 근거로 하여 알아보고자 한다. 제Ⅲ장은 인구 고령화의 경제적 영향에 관한 기존의 연구를 광범위하게 언급하고자 한다. 제Ⅳ장은 가계의 주식 보유 관점에서 인구 고령화의 영향을 조망하고, 제Ⅴ장은 3층 사회보장 제도의 관점에서 인구 고령화가 주식시장에 미치는 효과를 분석한다. 제Ⅵ장은 연구의 결과를 정리하고자 한다.

Ⅱ. 세계의 인구 고령화 현황과 전망

세계 인구는 나날이 증가하고 있지만 증가 및 감소 속도는 나라와 지역 및 경제 수준별로 큰 차이를 보여주고 있다. 경제 개발이 앞선 선진국의 고령화 속도가 매우 빠르게 진행되고 있다. 이러한 경향은 향후 50년간 계속될 것이기 때문에, 인구 고령화 문제는 경제 개발이 앞선 나라를 중심으로 크게 영향을 미칠 것이다. 본 장은 최근 UN이 발표한 「World Population Prospects: The 2004 Revision Population Database」의 자료를 이용하여 인구 고령화 현황과 전망을 분석해 보기로 한다. UN의 인구 전망은 다음과 같은 가정에 따라 이루어지는데, 여기서는 ‘보통 출산’ 가정에 따른 인구 전망을 사용하고자 한다.

*** <표 Ⅱ-1> 삽입 ***

1. 인구 전망

전세계 인구는 1950년에 약 25억 명에서 2050년에는 약 91억 명으로 증가할 것으로 예상되는데, <표 Ⅱ-2>는 UN이 발표한 인구 통계와 전망을 보여주고 있다. Panel A는 전세계, OECD 국가, 경제 개발 수준별, 지역별로 나누어 그룹별 인구 통계와 전망을, Panel B는 BRICs, G7, 주변국 등으로 나누어 해당 국가들의 인구 통계와 전망을 보여주고 있다.

Panel A의 전세계 인구 전망은 앞에서 언급하였듯이 인구 증가가 매우 빠르게 진행될 것임을 보여주고 있다. 인구 증가율은 1950년의 1.82%에서 시작하여 100년간 계속 감소하여 2050년에는 0.38%가 될 것으로 예상된다. 인구 증가율 추세는 1970년경부터 단조 감소하기 시작하여 인구는 시간이 흐를수록 포화 상태에 이를 것이지만, 적어도 2050년까지는 포화 상태에 이르지 않을 것임을 알 수 있다. 전세계의 급속한 인구 증가에도 불구하고 OECD 국가의 인구 증가는 크지 않을 것으로 보인다. OECD 국가의 인구는 2000년 약 11억 명에서 2050년에 약 13억 명이 될 것으로 예상된다.

OECD 국가의 인구 증가가 더딘 원인은 낮은 출산율에 있다. 출산율이 낮은 데에는 여러 가지 이유가 있겠지만, 대개 경제 개발 수준이 높은 나라의 출산율이 낮은 경우가 많다. Panel A의 경제 개발 수준별 인구 전망은 경제 발전 수준에 따른 인구 전망의 차이를 확실히 보여주고 있다. 선진국의 경우는 2030년 약 13억 명을 고비로 하여 인구가 감소하는 모습을 보이고, 인구 증가율도 OECD 국가보다 더 떨어지고 있다. 이에 비해 저개발국의 인구는 2000년 약 49억 명에서 2050년 78억 명으로 비약적인 증가가 예상된다. 결국 전세계 인구 증가의 거의 대부분은 저개발국에서 발생한다고 하여도 과언이 아니다. 저개발국에 포함되는 최저개발국의 인구는 가장 폭발적으로 증가하여, 2050년 인구는 2000년 인구의 2.58배 수준에 이를 것으로 예상된다. 이러한 전망은 저출산으로 인한 인구 증가 지체가 경제 개발 수준이 높은 나라만의 현상이라는 주장을 뒷받침하고 있다.

선진국(more developed regions)은 유럽, 북미, 호주 및 뉴질랜드와 일본을 포함하고, 저개발국(less developed regions)은 아프리카, 일본을 제외한 아시아, 남미, 캐리비안 국가, 멜라네시아 국가, 마이크로네시아 국가 및 폴리네시아 국가를 말하며, 최저개발국은 개발이 거의 안 된 49개국을 말하는데, 최저개발국은 저개발국에도 포함된다.

*** <표 Ⅱ-2> 삽입 ***

지역별 인구 통계와 전망도 인구 증가의 대부분이 저개발국에 집중되어 있음을 보여주고 있다. 경제 개발이 많이 진행된 지역은 유럽, 북미, 오세아니아이고, 경제 개발이 더딘 지역은 아프리카, 아시아, 남미라고 할 수 있다. 가장 인구 증가가 두드러질 곳은 아프리카 지역이다. 이 지역의 2000년 인구는 약 8억 명이지만, 2050년에는 약 19억 명으로 증가할 것이다. 아시아는 인구 증가율 측면에서는 아프리카보다 낮고 인구 증가율도 향후 급속하게 떨어질 것이지만, 2000년 현재 약 37억 명의 인구를 보유하고 있기 때문에 세계 인구 증가에 가장 큰 공헌을 할 것으로 보인다. 남미도 아시아와 마찬가지로 2050년까지 상당한 인구 증가가 있겠지만, 인구 증가율은 꾸준히 떨어질 것으로 예상된다. 이에 비해 유럽은 2000년 이후 인구 증가율이 음의 값을 보여주고 있어서 인구 감소가 예상된다. 인구 전망은 유럽이 20 세기 말부터 심각한 고령화의 영향을 받고 있는 것을 확인하여 주고 있다. 북미와 오세아니아 지역은 꾸준히 인구가 증가할 것으로 보이는데, 이는 다른 지역으로부터의 이민 때문인 것으로 해석된다. 이로부터 볼 때, 북미나 오세아니아 지역의 인구 고령화 해결 대안은 이민 정책이라고 추정된다.

UN 데이터베이스에서는 이민이 없는 경우에 대한 전망 자료가 제공되지 않기 때문에 이를 확인할 수는 없었으나, 북미나 오세아니아 지역의 인구 정책으로 볼 때 이는 타당한 추론이라고 생각된다.

브라질, 러시아, 중국, 인도는 인구가 많고 영토가 넓어서 동질적인 나라로 알려져 있고, 흔히 BRICs로 표현되고 있다. 하지만 인구 전망은 브라질 및 인도와 러시아 및 중국이 매우 다른 양상을 보여주고 있다. 브라질과 인도는 인구 증가율 감소 추세가 두드러지지 않기 때문에 2050년까지 상당한 규모의 인구 증가가 예상된다. 이에 비해 러시아는 2000년 현재에도 인구가 감소하고 있으며, 중국은 2030~2040년에 인구가 감소하기 시작할 것으로 예상된다. 2000년에 인도와 브라질 인구 합계는 러시아와 중국의 인구 합계보다 작았지만, 2050년에는 크게 역전될 것이다.

G7 국가 중에서 독일, 이태리, 일본은 2000~2010년에, 프랑스는 2030~2040년에 인구 감소를 경험할 것으로 보인다. 이는 이들 나라들에 대한 심각한 고령화 영향의 가능성을 말해주고 있다. 이에 비해 미국, 캐나다, 영국은 2050년까지 인구 증가율은 감소하겠지만, 인구는 꾸준히 증가할 것으로 보인다. 미국과 캐나다의 이민 정책 등 여러 가지 대책이 이들에 대한 고령화 영향을 축소시킬 것으로 예측된다.

마지막으로 한국을 포함하는 아시아 국가들의 인구 전망에서는 한국이 가장 심각한 고령화 가능성이 있음을 보여주고 있다. 태국, 말레이시아, 인도네시아도 인구 증가율 감소가 예상되지만, 북한이나 한국보다 그 정도는 매우 양호한 편이다. 결국 아시아 주변국 중에서는 북한과 우리나라가 인구 감소로 인한 고령화의 영향이 가장 클 수 있다고 하겠다. 2050년경에 우리나라의 인구 증가율은 -0.65%로 세계에서 가장 낮은 수준에 있을 것으로 보인다. 하지만 이것만으로 인구 고령화 정도를 정확히 평가하기는 어려우므로, 도시 인구율과 고령화 지표를 보고 고령화 정도와 가능성을 평가하여야 한다.

2. 고령화 전망: 출산율과 연령 중위수

출산율 감소는 미래의 인구 감소를 초래하여 궁극적으로는 인구 고령화에 이를 것이기 때문에 출산율은 고령화 예측 지표로 가장 적당하다. 한편 연령 중위수가 높다는 것은 고령화가 심화된 것으로 볼 수 있기 때문에 연령 중위수를 고령화 정도를 측정하는 지표로 이용할 수 있다.

<표 Ⅱ-3>은 인구 고령화 현상을 출산율 및 연령 중위수로 보여주고 있다. 먼저 Panel A의 국가 그룹별로 보면 전세계 출산율은 1950년 5.02명에서 2000년에는 2.79명으로 크게 줄었고, 이러한 추세는 완만하게 계속되어 2050년에는 2.05명 수준에 이를 것이다. 2.05명의 출산율은 인구가 현재 그대로 유지될 수 있는 수준이므로 2050년 이후에는 세계 인구가 증가하기는 매우 어렵다고 하겠다. OECD 국가의 경우에는 출산율이 이미 2000년에 1.76명으로 감소되었지만, 2050년에는 약간 증가하여 1.84명이 될 것이다. 경제 개발 수준별로 보면 선진국은 이미 2000년에 출산율이 최저 수준으로 떨어졌고, 2050년까지 약간씩 증가할 것으로 보이지만, 저개발국과 최저개발국은 2050년까지 출산율이 계속 감소할 것으로 전망된다. 지역별로 보면, 아프리카, 아시아, 남미는 2000년 이후 출산율이 계속 감소할 것으로 예상되지만, 유럽은 2000년에 1.40명의 최저 출산율을 기록한 이후에는 약간씩 증가하여 2050년에는 1.83명까지 증가할 것으로 보인다. 북미와 오세아니아도 2000년 이후 출산율이 감소할 것으로 예상되지만 이민 정책 등으로 인구 감소 문제를 해소할 것으로 보인다.

연령 중위수를 보면 고령화 현상을 가장 잘 이해할 수 있다. 전세계의 연령 중위수는 1950년 23.9세에서 2000년 26.8세를 거쳐 2050년에는 37.8세에 이를 것으로 전망된다. 이로부터 전세계적으로 지난 50년간은 높은 인구 증가 때문에 고령화가 심각하게 진행되지는 않았지만, 향후 50년은 심각한 고령화 현상이 나타날 것임을 알 수 있다. OECD 국가의 고령화는 전세계보다 훨씬 심각하여 2050년에 연령 중위수가 44.9세에 이를 것이다. 경제 개발 수준으로 보면 선진국은 OECD 국가와 비슷하고, 최저개발국은 2050년에 27.3세의 가장 낮은 연령 중위수를 보이며, 저개발국은 그 중간에 위치하고 있다. 지역적으로 봐도 경제 발전이 가장 낙후된 아프리카의 2050년 연령 중위수가 가장 낮고, 유럽이 가장 높은 연령 중위수를 보이고 있다. 북미와 오세아니아는 선진국임에도 불구하고 이민 정책 등으로 연령 중위수가 그다지 높아지지는 않을 것으로 예상된다.

BRICs 국가도 전세계적 추세와 같이 향후 50년간 연령 중위수가 늘어날 것으로 예상되며, 가장 젊어질 국가는 인도라고 할 수 있다. G7 국가들은 2000년 현재도 연령 중위수가 상당히 높은 상태이기 때문에 2050년에도 상당히 높은 수준을 유지할 것으로 예상되지만, 상대적으로 연령 중위수 증가율이 그리 높은 편은 아니라고 하겠다. 2050년에 연령 중위수가 가장 높은 국가는 이태리와 일본이 될 것이다. 향후 50년간 주변국 등의 연령 중위수 증가율은 G7 국가들에 비해 매우 높을 것으로 전망되어, 태국, 말레이시아, 인도네시아, 북한은 미국과 영국 수준에 이를 것으로 보인다. 연령 중위수에 있어서도 한국의 고령화 현상은 매우 빠르게 진행될 것임을 알 수 있는데, 이는 전세계적으로도 매우 특기할 만하다. 2000년에 32세였던 한국의 연령 중위수가 2050년에는 53.9세가 되어 비교 대상국 중에서는 가장 높은 수준에 이를 것이다. 우리나라는 인구 밀도와 도시 인구율이 전세계 최고 수준에 이를 것이기 때문에, 2050년의 높은 연령 중위수는 향후 심각한 고령화 폐해가 발생할 가능성을 예지하여 주고 있다. 궁극적으로 우리나라의 고령화 현상은 부양률을 크게 높여서 해결하기 어려운 국가적 부담으로 작용하게 될 수 있다. 이를 구체적으로 이해하기 위해 노인 부양률 통계와 전망을 살펴볼 필요가 있다.

*** <표 Ⅱ-3> 삽입 ***

3. 고령화의 영향: 노인 부양률의 증가

부양률은 0~14세 및 65세 이상 인구를 15~64세 인구로 나눈 비율로 표시하는데, 15~64세의 노동 인구 한 명이 몇 명의 비노동 인구를 부양해야 하는가를 의미한다. 고령화는 결국 부양률을 증가시켜 젊은 노동 인구의 지나친 부담으로 연결될 수 있다. 하지만 0~14세 인구의 증가는 궁극적으로 가까운 장래에 젊은 노동 인구의 증가로 이어질 것이기 때문에 고령화의 문제점이라고 할 수 없다. 고령화의 문제점으로 부각되는 것은 노인 부양률이다. 65세 이상 인구를 15~64세 인구로 나눈 노인 부양률이 고령화의 진정한 영향이고 본 연구의 시발점이라고 하겠다.

소인 부양률은 0~14세 인구를 15~64세 인구로 나눈 값을 의미한다.

<표 Ⅱ-4>는 전세계 노인 부양률에 있어서 100년간 엄청난 변화가 있을 것임을 보여주고 있다. 충격적인 사실은 2050년의 노인 부양률이 크게 증가한다는 것이다. 1950년에는 높은 출산율로 인하여 소인 부양률이 높았지만, 2050년에는 출산율 저하와 사망률 감소로 노인 부양률이 높아질 것이다. 이러한 노인 부양률 추세는 국가 그룹별로 더욱 뚜렷한 차이를 보여주고 있다. OECD와 선진국의 노인 부양률은 꾸준히 증가하여 2050년에는 각각 43%와 44%가 될 전망이다. 이는 젊은 노동 인구 1명이 0.43명 또는 0.44명의 노인 인구를 부양한다는 것이므로, 이들 국가의 고령화 문제는 매우 심각할 것으로 예상된다. 이에 비해 저개발국이나 최저개발국의 노인 부양률은 2050년에 각각 23%와 10%에 불과할 것이므로 심각한 고령화 문제가 발생하기는 어렵다. 또한 이들 국가의 도시 인구율도 OECD 국가와 선진국에 비해 상대적으로 낮기 때문에 더욱 그럴 것으로 예상된다. 지역별 노인 부양률도 경제 수준별로 비슷한 특징을 보여주고 있지만, 북미나 오세아니아는 이민 정책 등으로 유럽보다는 노인 부양률 문제가 심각하지 않을 것으로 추정되고 있다.

BRICs 국가와 G7 국가는 모두 2050년의 노인 부양률이 2000년보다 훨씬 높아질 것으로 예상되어 고령화의 영향이 클 수 있음을 알 수 있다. 한국의 주변국들도 노인 부양률 증가가 예상되고 있지만 증가 수준이 그렇게 높다고 평가하기는 어렵다. 하지만 한국의 노인 부양률 증가는 전세계적으로 가장 빠르게 진행될 것으로 보인다. 2050년에 노인 부양률은 일본이 가장 높을 것으로 예상되지만, 2000년부터 향후 50년간 노인 부양률의 증가 속도는 한국이 가장 높다는 것을 쉽게 알 수 있다. 2000년에 10%였던 한국의 노인 부양률은 2050년에 65%로 증가할 것이다. 이는 2000년에 1명의 젊은 노동 인구가 0.1명의 비노동 노인 인구를 부양했던 것에 비해, 2050년에는 1명이 0.65명을 부양하게 될 것임을 의미한다. 젊은 노동 인구 1.5명이 노인 인구 1명을 부양한다는 것이다. 이러한 노인 부양률 증가는 전세계적으로 유래가 없었던 현상으로, OECD 회원국 중에서도 한국이 가장 심각한 고령화 문제에 직면하게 될 것이라는 지적이 나오고 있다. 따라서 우리나라는 사회 전분야에 걸쳐 고령화 문제에 대비할 필요성이 있다.

*** <표 Ⅱ-4> 삽입 ***

<표 Ⅱ-1> 인구 전망의 가정

인구 전망을 위한 가정	출산율	사망률	국제 이민
저출산	낮음	보통	보통
보통 출산	보통	보통	보통
고출산	높음	보통	보통
고정 출산	고정	보통	보통
고정 사망a	보통	고정	보통
이민 없음a	보통	보통	없음

a. ‘고정 사망’과 ‘이민 없음’ 가정은 자료가 제공되지 않고 있음

<표 Ⅱ-2> 세계 인구 전망: 총인구 및 인구 증가율a

Panel A: 국가 그룹별 인구 통계와 전망												(단위: 백만명, %)
		1950		1960		1970		1980		1990			2000		2010		2020		2030		2040		2050
전세계		2,519	(1.82)	3,024	(1.93)	3,697	(2.01)	4,442	(1.75)	5,280	(1.63)		6,086	(1.28)	6,843	(1.11)	7,578	(0.91)	8,199	(0.68)	8,701	(0.51)	9,076	(0.38)
OECDb		683	(1.29)	779	(1.32)	878	(1.09)	969	(0.88)	1,051	(0.81)		1,134	(0.69)	1,205	(0.51)	1,259	(0.37)	1,296	(0.22)	1,316	(0.09)	1,321	(0.01)
경제 개발 수준별c	선진국	813	(1.21)	915	(1.14)	1,008	(0.80)	1,083	(0.63)	1,149	(0.52)		1,193	(0.31)	1,226	(0.21)	1,244	(0.10)	1,251	(0.01)	1,247	(-0.06)	1,236	(-0.10)
	저개발국	1,707	(2.11)	2,109	(2.27)	2,689	(2.47)	3,360	(2.11)	4,131	(1.94)		4,892	(1.52)	5,617	(1.31)	6,333	(1.07)	6,948	(0.81)	7,454	(0.61)	7,840	(0.45)
	최저개발국	201	(1.99)	247	(2.27)	314	(2.53)	403	(2.55)	522	(2.69)		674	(2.44)	852	(2.28)	1,057	(2.07)	1,281	(1.81)	1,513	(1.53)	1,735	(1.31)
지역별d	아프리카	224	(2.24)	282	(2.45)	364	(2.69)	479	(2.90)	636	(2.71)		812	(2.29)	1,007	(2.10)	1,228	(1.89)	1,463	(1.65)	1,705	(1.41)	1,937	(1.22)
	아시아	1,396	(1.98)	1,699	(2.11)	2,140	(2.36)	2,630	(1.89)	3,169	(1.74)		3,676	(1.31)	4,130	(1.09)	4,554	(0.83)	4,872	(0.54)	5,092	(0.35)	5,217	(0.19)
	남미	167	(2.69)	219	(2.76)	285	(2.55)	362	(2.25)	444	(1.84)		523	(1.50)	599	(1.23)	667	(0.94)	722	(0.66)	761	(0.40)	783	(0.22)
	유럽	547	(1.00)	604	(0.98)	656	(0.64)	692	(0.44)	721	(0.31)		728	(0.01)	726	(-0.10)	715	(-0.19)	698	(-0.27)	677	(-0.33)	653	(-0.37)
	북미	172	(1.72)	204	(1.62)	232	(1.04)	256	(1.00)	283	(1.06)		315	(1.01)	346	(0.88)	375	(0.73)	400	(0.58)	421	(0.45)	438	(0.38)
	오세아니아	13	(2.17)	16	(2.24)	20	(1.81)	23	(1.50)	27	(1.56)		31	(1.38)	35	(1.12)	39	(1.00)	43	(0.77)	45	(0.55)	48	(0.45)
Panel B: 국가별 인구 통계와 전망
BRICs	브라질	54	(3.10)	73	(2.98)	96	(2.52)	122	(2.33)	149	(1.72)		174	(1.45)	198	(1.17)	219	(0.85)	236	(0.59)	247	(0.36)	253	(0.20)
	러시아	103	(1.64)	120	(1.30)	130	(0.58)	139	(0.66)	148	(0.33)		147	(-0.34)	140	(-0.46)	133	(-0.56)	125	(-0.60)	118	(-0.55)	112	(-0.59)
	인도	358	(2.02)	442	(2.28)	555	(2.29)	689	(2.13)	849	(2.02)		1,021	(1.66)	1,183	(1.34)	1,332	(1.02)	1,449	(0.69)	1,534	(0.48)	1,593	(0.32)
	중국	555	(1.88)	657	(1.82)	831	(2.44)	999	(1.44)	1,155	(1.31)		1,274	(0.76)	1,355	(0.57)	1,424	(0.34)	1,446	(0.01)	1,433	(-0.18)	1,392	(-0.35)
G7	미국	158	(1.63)	186	(1.56)	210	(0.98)	231	(0.99)	256	(1.04)		284	(1.01)	312	(0.89)	338	(0.72)	361	(0.57)	380	(0.44)	395	(0.38)
	캐나다	14	(2.75)	18	(2.26)	22	(1.63)	25	(1.11)	28	(1.26)		31	(0.97)	34	(0.83)	36	(0.76)	39	(0.61)	41	(0.45)	43	(0.40)
	영국	50	(0.23)	52	(0.61)	55	(0.34)	56	(0.10)	57	(0.29)		59	(0.34)	61	(0.29)	62	(0.36)	65	(0.28)	66	(0.17)	67	(0.17)
	프랑스	42	(0.75)	46	(1.16)	51	(0.78)	54	(0.48)	57	(0.52)		59	(0.39)	62	(0.30)	63	(0.17)	64	(0.07)	64	(-0.05)	63	(-0.13)
	독일	68	(0.56)	73	(0.77)	78	(0.35)	78	(-0.13)	79	(0.50)		82	(0.13)	83	(-0.02)	82	(-0.07)	82	(-0.13)	80	(-0.18)	79	(-0.17)
	이태리	47	(0.64)	50	(0.69)	54	(0.62)	56	(0.21)	57	(0.12)		58	(0.14)	58	(-0.05)	57	(-0.26)	55	(-0.33)	53	(-0.42)	51	(-0.52)
	일본	84	(1.44)	94	(0.97)	104	(1.21)	117	(0.81)	124	(0.38)		127	(0.21)	128	(-0.01)	127	(-0.25)	123	(-0.38)	118	(-0.44)	112	(-0.49)
주변국 등	태국	20	(3.01)	27	(3.21)	36	(2.84)	46	(2.06)	55	(1.43)		61	(0.97)	67	(0.73)	71	(0.51)	74	(0.27)	75	(0.04)	75	(-0.09)
	말레이시아	6	(2.76)	8	(3.10)	11	(2.58)	14	(2.49)	18	(2.65)		23	(2.21)	28	(1.55)	31	(1.18)	35	(0.82)	37	(0.57)	39	(0.41)
	인도네시아	80	(1.68)	96	(2.11)	120	(2.35)	150	(2.15)	181	(1.65)		209	(1.31)	236	(1.03)	256	(0.67)	271	(0.49)	281	(0.25)	285	(0.06)
	북한	11	(-0.89)	11	(2.07)	14	(2.36)	17	(1.42)	20	(1.27)		22	(0.73)	23	(0.35)	24	(0.35)	24	(0.14)	24	(-0.06)	24	(-0.10)
	한국	19	(2.58)	25	(2.91)	32	(2.15)	38	(1.47)	43	(0.98)		47	(0.61)	49	(0.26)	49	(0.07)	49	(-0.21)	47	(-0.49)	45	(-0.65)

a. 총 인구(population)는 해당 연도 7월 1일 기준이며, ( ) 안은 인구 증가율(population growth rate)임 (예를 들어, 1950년 인구 증가율=(1960년 인구-1950년 인구)/1950년 인구)

b. 2005년 2월 말 현재 OECD 가입중인 30개 국을 대상으로 계산함 (가입국: 호주, 오스트리아, 벨기에, 캐나다, 체코, 덴마크, 핀란드, 프랑스, 독일, 그리스, 헝가리, 아이슬란드, 아일랜드, 이태리, 일본, 한국, 룩셈부르크, 멕시코, 네덜란드, 뉴질랜드, 노르웨이, 폴란드, 포르투갈, 슬로바키아, 스페인, 스웨덴, 스위스, 터키, 영국, 미국)

c. 선진국(more developed regions)은 유럽, 북미, 호주 및 뉴질랜드와 일본을 포함하고, 저개발국(less developed regions)은 아프리카, 일본을 제외한 아시아, 남미, 캐리비안 국가, 멜라네시아 국가, 마이크로네시아 국가 및 폴리네시아 국가를 말하며, 최저개발국(least developed regions)은 개발이 거의 안 된 49개국을 말하는데, 최저개발국은 저개발국에도 포함됨

d. 아프리카는 나이지리아 등 56개국, 아시아는 중국 등 50개국, 남미는 브라질 등 46개국, 유럽은 영국 등 47개국, 북미는 미국 등 5개국, 오세아니아는 호주 등 24개국임

자료: World Population Prospects: The 2004 Revision Population Database, United Nations

<표 Ⅱ-3> 출산율 및 연령 중위수: 고령화 지표a

Panel A: 국가 그룹별 출산율 및 연령 중위수 통계와 전망							(단위: 명/세)
		1950	1960	1970	1980	1990		2000	2010	2020	2030	2040	2050
전세계		5.02/23.9	4.96/23.2	4.91/22.2	3.92/23.1	3.38/24.6		2.79/26.8	2.55/29.3	2.38/31.6	2.23/34.0	2.12/36.2	2.05/37.8
OECDb		3.17/28.9	3.24/29.1	2.73/28.8	2.18/30.0	1.93/32.6		1.76/35.4	1.73/38.0	1.74/40.5	1.77/42.7	1.82/44.3	1.84/44.9
경제 개발 수준별c	선진국	2.84/29.0	2.82/29.8	2.37/30.5	1.91/32.0	1.83/34.6		1.55/37.3	1.59/39.8	1.64/42.0	1.72/44.2	1.80/45.5	1.84/45.5
	저개발국	6.17/21.4	6.02/20.3	6.02/19.1	4.65/20.2	3.84/21.8		3.10/24.3	2.75/27.0	2.52/29.5	2.31/32.2	2.17/34.6	2.07/36.6
	최저개발국	6.64/19.6	6.67/18.6	6.71/17.8	6.44/17.6	6.05/17.7		5.35/18.3	4.71/19.5	4.08/20.9	3.50/22.7	2.98/24.9	2.57/27.3
지역별d	아프리카	6.72/19.0	6.79/18.3	6.81/17.6	6.60/17.5	6.11/17.5		5.26/18.4	4.68/19.5	4.00/20.9	3.39/22.8	2.90/24.9	2.52/27.4
	아시아	5.89/22.0	5.64/21.0	5.69/19.8	4.18/21.3	3.40/23.3		2.67/26.2	2.35/29.4	2.17/32.2	2.02/35.3	1.95/38.0	1.91/39.9
	남미	5.89/20.2	5.94/19.3	5.55/18.9	4.50/20.2	3.43/21.9		2.75/24.4	2.38/27.4	2.15/30.7	1.99/33.9	1.89/37.1	1.86/39.9
	유럽	2.66/29.7	2.66/30.7	2.36/31.8	1.97/32.7	1.83/34.8		1.40/37.6	1.43/40.4	1.53/43.1	1.65/45.6	1.76/47.2	1.83/47.1
	북미	3.47/29.8	3.72/29.3	2.54/27.9	1.78/30.0	1.90/32.8		1.95/35.4	1.98/36.9	1.87/38.0	1.83/39.6	1.85/40.8	1.85/41.5
	오세아니아	3.87/28.0	4.09/26.9	3.57/25.3	2.81/26.8	2.55/29.0		2.41/31.2	2.23/33.4	2.15/35.4	2.05/37.5	1.98/39.4	1.92/40.5
Panel B: 국가별 출산율 및 연령 중위수 통계와 전망
BRICs	브라질	6.15/19.2	6.15/18.6	5.38/18.6	4.31/20.3	3.10/22.5		2.45/25.3	2.25/28.5	2.06/31.9	1.92/34.7	1.85/37.6	1.85/40.3
	러시아	2.85/25.0	2.82/27.4	2.02/30.6	1.94/31.3	2.13/33.3		1.24/36.4	1.40/37.9	1.51/40.0	1.65/43.4	1.79/44.9	1.85/43.5
	인도	5.97/20.4	5.92/20.4	5.69/19.9	4.83/20.6	4.15/21.7		3.43/23.4	2.76/25.6	2.29/28.7	1.95/32.2	1.85/35.6	1.85/38.7
	중국	6.22/23.9	5.59/21.8	6.06/19.7	3.32/22.1	2.46/25.3		1.78/30.1	1.74/34.9	1.85/37.9	1.85/41.5	1.85/44.1	1.85/44.8
G7	미국	3.45/30.0	3.71/29.6	2.55/28.2	1.79/30.1	1.92/32.8		1.99/35.3	2.04/36.6	1.91/37.6	1.85/39.1	1.85/40.3	1.85/41.1
	캐나다	3.73/27.7	3.90/26.4	2.51/25.9	1.74/29.2	1.69/32.9		1.56/36.9	1.47/40.1	1.54/42.2	1.68/43.9	1.82/45.3	1.85/45.2
	영국	2.18/34.6	2.49/35.4	2.52/33.7	1.72/34.6	1.81/36.5		1.70/37.7	1.66/40.3	1.77/41.2	1.85/42.0	1.85/43.0	1.85/42.9
	프랑스	2.73/34.5	2.71/33.0	2.61/32.3	1.86/32.5	1.81/34.7		1.76/38.0	1.85/40.5	1.85/42.5	1.85/44.0	1.85/44.9	1.85/45.5
	독일	2.16/35.4	2.30/34.7	2.32/34.3	1.52/36.4	1.43/37.7		1.34/40.0	1.34/44.1	1.48/46.9	1.62/47.4	1.76/48.2	1.85/47.4
	이태리	2.32/29.0	2.35/31.3	2.49/32.8	1.89/34.0	1.35/37.4		1.21/40.3	1.38/44.3	1.45/48.6	1.59/51.9	1.73/52.8	1.85/52.5
	일본	2.75/22.3	2.08/25.5	2.00/29.0	1.81/32.6	1.66/37.4		1.39/41.3	1.37/44.4	1.51/48.0	1.65/51.3	1.79/52.7	1.85/52.3
주변국 등	태국	6.40/18.6	6.40/18.0	6.00/17.4	3.96/19.5	2.41/23.4		1.95/28.9	1.87/32.3	1.85/35.8	1.85/38.8	1.85/41.0	1.85/42.5
	말레이시아	6.83/19.8	6.94/17.6	5.94/17.5	4.16/19.7	4.00/21.9		3.26/23.6	2.62/26.3	2.19/29.3	1.88/33.0	1.85/36.5	1.85/39.3
	인도네시아	5.49/20.0	5.67/20.0	5.57/19.0	4.73/19.6	3.40/21.7		2.50/24.8	2.20/28.2	1.89/31.8	1.85/35.0	1.85/37.9	1.85/40.5
	북한	3.35/19.5	4.62/20.8	4.56/22.1	2.80/22.8	2.52/25.7		2.05/29.3	1.93/32.3	1.85/34.4	1.85/36.9	1.85/39.5	1.85/40.5
	한국	5.40/19.1	6.33/19.2	4.71/19.0	2.92/21.8	1.60/26.9		1.51/32.0	1.21/38.0	1.35/43.3	1.49/47.8	1.63/51.3	1.77/53.9

a. 출산율(total fertility)은 여성 1명이 출산하는 유아 수를 의미하며, 1950년 출산율은 1950~1955년의 5년간 기하평균 출산율, 2050년 출산율 값은 2045~2050년의 5년간 기하평균 출산율, 그밖의 연도는 전후 5년 동안의 10년간 기하평균 출산율임(예를 들어, 1960년 출산율은 1955~1965년 동안의 10년 기하평균 출산율)

b. OECD 30개국을 대상으로 한 가중평균(출산율은 총 여성인구 대비, 연령 중위수는 총인구 대비)이며, 가입국은 <표 2>와 동일

c. 경제 개발 수준별 분류는 <표 2>와 동일

d. 지역별 분류는 <표 2>와 동일

자료: World Population Prospects: The 2004 Revision Population Database, United Nations

<표 Ⅱ-4> 노인 부양률

Panel A: 국가 그룹별 노인 부양률 통계와 전망												(단위: %)
		1950	1960	1970	1980	1990	2000	2010	2020	2030	2040		2050
전세계		9	9	10	10	10	11	12	14	18	22		25
OECDb		12	14	15	17	18	20	22	27	34	39		43
경제 개발 수준별c	선진국	12	13	15	18	19	21	23	29	36	41		44
	저개발국	7	7	7	7	7	8	9	12	15	19		23
	최저개발국	6	6	6	6	6	6	6	6	7	8		10
지역별d	아프리카	6	6	6	6	6	6	6	7	7	8		10
	아시아	7	7	7	8	8	9	10	13	18	23		27
	남미	7	7	8	8	8	9	10	13	18	23		29
	유럽	13	14	16	19	19	22	24	29	37	43		48
	북미	13	15	16	17	18	19	19	25	31	33		34
	오세아니아	12	12	12	13	14	15	16	21	26	29		31
Panel B: 국가별 노인 부양률 통계와 전망
BRICs	브라질	5	6	7	7	7	8	10	14	19	24		31
	러시아	10	10	12	15	15	18	17	22	29	31		38
	인도	6	6	7	7	7	8	9	10	14	18		22
	중국	7	9	8	8	8	10	11	17	24	36		39
G7	미국	13	15	16	17	19	19	19	24	31	32		33
	캐나다	12	13	13	14	17	18	20	28	38	42		44
	영국	16	18	21	24	25	24	25	29	35	38		38
	프랑스	17	19	21	22	21	25	26	34	41	46		47
	독일	14	17	22	24	22	24	31	34	45	51		50
	이태리	13	14	17	20	22	27	32	39	49	66		69
	일본	8	9	10	13	17	25	35	48	52	64		71
주변국 등	태국	6	6	6	6	6	9	11	16	23	29		35
	말레이시아	9	7	7	6	6	7	8	11	15	20		25
	인도네시아	7	6	6	6	6	8	9	10	14	20		27
	북한	6	6	6	7	7	8	12	12	17	24		26
	한국	6	6	6	6	7	10	16	22	37	52		65
a. 노인 부양률(elderly dependency ratio) = (65세 이상 인구)/(15~64세 인구) b. OECD 가입 30개 국가를 기준으로 계산함 (가입국은 <표 Ⅱ-2>와 동일) c. 경제 개발 수준별 분류는 <표 Ⅱ-2>와 동일 d. 지역별 분류는 <표 Ⅱ-2>와 동일 자료: World Population Prospects: The 2004 Revision Population Database, United Nations

Ⅲ. 인구 고령화의 경제적 영향에 관한 기존의 연구

1. 고령화가 저축률에 미치는 영향

가. 생애주기 가설(Life Cycle Hypothesis: LCH)

일반적으로 고령화는 민간 및 공공 부문의 저축을 모두 위축시켜 경제 전체의 저축률을 하락시키는 것으로 알려져 있다. 즉, 고령 가계가 소비를 충당하기 위해 저축을 줄임에 따라 민간 부문의 저축률이 저하되며, 고령 인구에 대한 사회복지 지출이 늘어나 공공 부문의 저축률도 저하된다는 것이다.

연령 구조가 민간 부문의 저축률에 미치는 영향을 분석한 대부분의 연구들은 Modigliani and Brumberg(1954)가 제안한 생애주기 가설에 영향을 받았다. 생애주기 가설에 의하면 경제 주체는 자신에게 주어진 자원의 제약 하에서 일생 동안 소비를 일정하게 유지(consumption smoothing)함으로써 효용을 극대화하게 된다. 경제 주체의 소득은 일반적으로 나이가 들어감에 따라 역 U자 형태를 보인다. 즉, 근로소득이 발생하기 시작하는 젊은 연령대에는 소득이 낮지만 나이가 들어가면서 점차 소득이 상승해 퇴직 이전에 소득이 정점에 이르고, 퇴직 이후에는 소득이 점차 줄어들게 된다. 생애주기 가설이 사실이라면 경제 주체의 저축 역시 일생 동안 역 U자 형태를 보이게 될 것이다. 즉, 일생 동안 소비를 일정하게 유지하기 위해 경제 주체는 소득이 적은 젊은 시절에 저축을 적게 하고, 점차 나이가 들어 소득이 많아질수록 저축을 많이 하게 될 것이다. 그러나 소득이 떨어지는 퇴직 연령 이후에는 저축이 다시 줄어들게 될 것이다.

*** <그림 Ⅲ-1> 삽입 ***

나. 기존 문헌의 주요 논쟁 방향

생애주기 가설을 바탕으로 연령 구조가 민간 저축률에 미치는 영향에 대해 다수의 실증 연구가 이루어졌다. 생애주기 가설이 성립된다면 고령화가 진전될수록 국가의 민간 저축률은 하락하게 될 것이다. 그러나 상당히 오랫동안 많은 연구가 이루어져 왔음에도 불구하고, 명확한 결론은 여전히 내려지지 못하고 있다.

연령 구조가 민간 저축률에 미치는 영향에 대한 실증 연구는 크게 두 가지 방법론을 중심으로 이루어지고 있다. 첫째는 가계 서베이 데이터 또는 패널데이터 등 미시 자료를 이용한 방법론이다. 이 방법론을 이용하는 연구자들은 연령 구조가 국가의 저축률에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 미시 자료의 사용이 불가피하다고 주장한다. 이러한 주장은 생애주기 가설의 기본적인 분석 틀이 개인의 생애 효용함수 극대화에 있기 때문에 개인의 저축 행태가 연령이 변화함에 따라 어떻게 변화하는지에 대한 분석이 필요하다는 사실에 근거한다. 둘째는 거시 총량 자료를 이용하여 경제 전체의 연령 구조와 저축률간의 관계를 분석하는 방법론이다. 이 방법론은 개별 국가의 시계열 또는 국가간의 횡단면 자료를 사용하기도 하고, 여러 나라의 시계열을 조합한 자료를 활용하기도 한다.

대부분의 실증 연구 결과는 생애주기 가설에서 제안된 것과 같이 고령화가 진전되면 저축률이 하락하는 것으로 나타나고 있다. 그러나 저축률의 하락 정도는 미시 자료를 이용한 연구 결과와 거시 자료를 이용한 연구 결과에 큰 차이가 있었다. 미시 자료를 이용한 대부분의 연구들은 퇴직 이후의 연령대가 되어도 개인 저축률의 하락 정도는 크지 않은 것으로 추정하고 있다. 반면, 거시 자료를 이용한 연구들은 국가의 고령화가 진전되면 저축률이 상당히 하락하는 것으로 추정하고 있다.

<표 Ⅲ-1>은 주요 연구 결과들을 정리하고 있다. Modigliani and Brumberg(1954)에 의해 주장된 생애주기 가설은 미시 자료 연구에 의해서는 지지되지 못하고, 거시 자료 연구에 의해서는 많이 지지되는 것으로 나타났다. 거시 자료 연구 중 Graham(1989)는 예외적으로 생애주기 가설을 지지하지 않는 예외라고 할 수 있으며, Bosworth and Keys(2004)는 분석 대상 국가에 따라 결과가 달라진다고 하였다.

다. 미시 자료 연구와 거시 자료 연구 결과의 차이 해석

위에서 살펴 본 바와 같이 미시 자료를 이용한 연구와 거시 자료를 이용한 연구의 결과는 큰 차이가 있었다. 거시 자료를 이용한 연구들은 생애주기 가설에서 제안된 저축 유형을 지지하는 결과를 발견하고 있다. 즉, 고령화가 진전된 국가일수록 저축률이 낮다는 것이다. 반면 미시 자료를 이용한 연구들은 대체로 생애주기 가설에서 제안된 저축 유형을 발견하지 못하였다. 즉, 퇴직 이후 연령대의 저축률은 모든 연령대의 평균 저축률에 비해 높으며, 퇴직 직전 정점에 이르렀던 개인의 저축률은 퇴직 이후에도 그 하락 폭이 미약한 것으로 나타났다.

기존의 문헌들은 미시 자료를 이용한 연구 결과에 생애주기 저축 유형이 나타나지 않는 이유를 대체로 두 가지 방향에 초점을 맞추어 설명하고 있다. 첫째는 개인의 저축 동기에는 여러 가지가 있을 수 있는데, 생애주기 가설에서는 이러한 저축 동기가 반영되지 못했다는 것이다. 이러한 견해는 Kotlikoff and Summers(1981), Bernheim(1991), Weil(1994), Munnel and Sunden(2003), Caballero(1991), Deaton(1991), Carroll(1997), Carroll and Samwick(1997)에 의해 주장되었다. 둘째는 미시 자료의 데이터 구조상의 한계로 개인의 저축률을 정확하게 측정하지 못한다는 것으로, Jappelli and Modigliani(1998)와 Demery and Duck(2001)에 의해 주장되었다.

*** <표 Ⅲ-1> 삽입 ***

2. 고령화가 투자자의 위험 회피도에 미치는 영향

가. 이론적 배경

연령 구조가 개인의 저축 유형 또는 국가 전체의 저축률에 미치는 영향에 대해서는 생애주기 가설을 바탕으로 많은 이론적․실증적 연구가 수행되고 있다. 그러나 개인의 연령이 변화하면서 위험 회피도(risk aversion)가 어떻게 변화되고, 그에 따라 저축 또는 자산의 구성이 어떻게 변화하는지에 대한 연구는 그렇게 다양하지 못하다. 연구 결과들은 연령과 저축 유형간의 관계에 대한 연구 결과보다 의견 일치가 더욱 이루어지지 않고 있다.

연령이 변화됨에 따라 개인의 위험 회피도가 어떻게 변화하는지를 살펴 본 연구들은 대부분 Samuelson(1969), Stiglitz(1969), Arrow(1971) 등의 연구를 그 이론적 배경으로 하고 있다. 그들의 연구는 포트폴리오 선택 이론을 바탕으로 개인의 위험 회피도가 어떤 요인에 의해 영향을 받는지 분석하였다. 그들은 개인의 부, 소득, 또는 자산 수익률에 따라 위험 회피도가 어떤 영향을 받는지에 대한 분석 틀을 제시하였다. 그러나 이들의 연구 결과는 크게 차이가 있다. 우선 Samuelson(1969)은 개인의 고정된 상대적 위험 회피도(constant relative risk aversion)를 가정하여 일생 동안 개인이 포트폴리오를 변화시키지 않는다고 주장하였다. Stiglitz(1969)는 개인의 상대적 위험 회피도가 부의 증대와 함께 작아진다고 주장하였다. 그러나 Arrow(1971)는 Stiglitz(1969)와는 반대로 개인의 상대적 위험 회피도가 부의 증대와 함께 커진다고 주장하였다.

이들의 연구는 개인의 연령대와 위험 회피도간의 관계를 직접적으로 입증하지는 않았다. 그러나 이들의 연구는 개인의 부와 연령이 높은 상관관계가 있다는 가정 하에 연령 변화가 위험 회피도에 미치는 영향을 분석하는데 있어서 유용한 이론적 토대를 제공하였다. 예를 들어서 논쟁의 바탕이 된 Arrow의 가설, 즉 개인의 상대적 위험 회피도가 부의 증대와 함께 커진다는 것이 검증된다면, 연령대가 올라갈수록 개인의 상대적 위험 회피도가 커진다고 해석될 수 있을 것이다. 일반적으로 나이가 들어감에 따라 개인의 부는 증대하는 것으로 알려져 있기 때문이다.

나. 실증 연구

1) 연구 방향

Samuelson(1969), Stiglitz(1969), Arrow(1971) 이후의 후속 연구들은 주로 실증 분석을 이용하여 이들의 가설을 검증하는데 초점을 맞추고 있다. 후속 실증 연구들은 대체로 두 가지 방향에서 이루어지고 있다. <표 Ⅲ-2>는 고령화가 개인의 위험 회피도에 미치는 영향에 관한 기존의 연구를 정리하고 있다.

첫째, 부의 변화에 따라 개인의 상대적 위험 회피도가 어떤 영향을 받는지 검증하는 것이다. 앞에서 언급한 바와 같이 개인의 부와 연령이 양(+)의 상관관계를 가진다면 이런 연구의 결과를 통해 연령 구조가 개인의 상대적 위험 회피도에 미치는 영향을 간접적으로 추론해 볼 수 있다. 그러나 아쉽게도 이에 대한 실증 연구들은 일치된 결론을 주지 못하고 있다.

둘째, 연령 구조가 개인의 위험 회피도에 미치는 영향을 직접적으로 검증하는 것이다. 일반적으로 연구자들은 “연령이 올라갈수록 투자자의 상대적 위험 회피도는 커진다”라는 가설을 검증하고 있다. 이 가설은 대체로 다음과 같은 논리에 의해 설정되었다. 투자자의 인적자본(human capital)은 대체로 연령이 올라갈수록 감소한다고 볼 수 있다. 연령이 올라갈수록 소득을 얻을 수 있는 기회는 점차 줄어들기 때문이다. 만약 투자자의 상대적 위험 회피도가 인적자본의 감소와 함께 커진다고 볼 수 있다면, 상대적 위험 회피도는 연령이 올라갈수록 커진다고 할 수 있을 것이다. 즉, 고연령대의 투자자는 고위험 추구에서 발생할 수 있는 손실을 근로소득으로 보완할 수 있는 기회가 상대적으로 적기 때문에 위험을 추구하기 어렵다는 것이다. 그러나 이 부분의 실증 연구들도 일관된 결과를 주지 못하였기 때문에, 연령과 개인의 상대적 위험 회피도의 관계는 나라마다 다를 가능성이 있다.

*** <표 Ⅲ-2> 삽입 ***

3. 자산 가격과 수익률

가. 이론적 배경

연령 구조의 변화가 자산 가격과 수익률에 영향을 미칠 수 있다는 논리는 신고전학파의 성장 모형(neoclassical growth model)에 근거를 두고 있다. 이에 따르면 연령 구조의 변화는 총 저축률의 변화를 가져오고, 총 저축률이 실질 투자의 규모를 결정한다. 예를 들어 저축률이 가장 높은 연령대의 인구 비중이 높다고 가정할 경우, 이 시기에 총저축률은 물론 자본의 규모도 증가할 것이다. 자본과 노동의 2 요소 생산함수를 가정할 때, 총 산출량 대비 자본의 비중이 증가하게 되면 자본의 한계생산성은 감소하게 될 것이고 자본의 수익률도 감소하게 될 것이다. 노동의 경우도 마찬가지다.

좀 더 구체적으로 경제학적 관점에서 베이비붐 세대 이후 베이비 버스트(baby bust) 세대가 도래하여 연령 구조의 변화를 겪은 미국의 경우를 살펴보자. 생애주기 가설에 따르면 노동 인구로 진입하는 초기에 그들의 저축률은 일반적으로 매우 낮다. 따라서 베이비붐 세대가 노동 인구로 진입하게 될 때 총 저축률은 낮아지고 노동 인구 성장률은 높아진다. 낮은 저축률은 투자의 부진을 초래하고, 노동 인구 성장률은 상승하게 되므로 노동 대비 자본의 희소성은 상대적으로 커질 것이다. 따라서 베이비붐 세대가 노동 시장에 진입할 때 자본의 수익률은 일반적으로 증가할 것이다. 반대로, 베이비 버스트 세대가 노동 인구로 진입하게 될 시기에 저축률은 상대적으로 올라갈 것이다. 즉 자본 투자는 증가하고 노동 시장에 진입하는 인구가 감소하여 노동 대비 자본의 비중이 높아지게 되어 자본의 수익률은 낮아질 것이다.

인구 비중이 높은 베이비붐 세대가 노동 시장에 진입하는 초창기에는 그들의 저축률이 낮으므로 총 저축률이 저하될 수 있다.

하지만 이러한 가설이 2차 대전 이후의 자본의 수익률 추세를 설명하지는 못하고 있다. 1940년대는 상대적으로 인구 비중이 낮은 세대가 노동 인구로 진입하는 시점이었기 때문에 저축률이 높고 노동 대비 자본의 비중이 높을 것이므로 상대적으로 자본의 수익률이 낮아야 할 것이다. 1980년은 베이비붐 세대가 노동 인구로 진입하는 시기이므로 저축률은 낮아야 하고 자본의 수익률은 높아야 한다. 하지만 민간 저축률은 상대적으로 1940년부터 1980년 중반까지 일정하여 신고전학파의 성장 모형으로 고령화가 자본 가격과 수익률에 영향을 미칠 수 있다는 것을 설명하기는 어렵다. 현재 총 저축률에 관심을 쏟는 경제학자들은 미국의 민간 저축률이 왜 낮은지를 설명하는데 주력을 하고 있는 반면, 총 저축률이 자산 가격에 미치는 효과를 연구하는데 관심을 두고 있지는 않고 있다.

연령 구조가 자산 가격과 수익률에 영향을 미칠 수 있는 또 다른 메카니즘은 연령별 자산에 대한 수요 구조의 변화를 들 수 있다. 연령별로 저축률 정도가 다른 것과 마찬가지로 연령별 자산 구성(asset allocation)의 선호가 달라지므로 연령 구조의 변화는 특정 자산에 대한 수요는 물론 가격과 수익률에도 영향을 미칠 수 있다는 주장이다. Bosworth et al.(2004)은 연령별로 자산 구성에 차이가 있다는 것을 지지하고 있다. 특히 1990년대 주식 가격이 급상승하게 된 원인을 베이비붐 세대의 주식 수요 증가에 둔 자산시장 붕괴 가설(asset market meltdown hypothesis)이 설득력을 얻게 되면서, 연령 구조의 변화와 금융자산의 가격 및 수익률의 관계를 규명하고자 하는 노력이 적극적으로 시도되었다.

자산시장 붕괴 가설은 전후 베이비붐 세대가 퇴직을 대비해 저축을 증가시키게 되자 주식에 대한 수요가 증가하였고, 주가의 상승을 초래하였다고 주장한다. 만약 연령 구조의 변화가 주식과 같은 금융자산 수요에 영향을 미치고 궁극적으로 금융자산의 가격과 수익률에도 영향을 미친다면 이러한 영향은 향후 중요한 의미를 가질 수 있다. 만약 베이비붐 세대가 퇴직하여 금융자산을 매각하기 시작한다면 금융자산의 가격에는 어떠한 변화를 주게 될 것인가? 만약 금융자산의 초과공급 사태로 인해 금융자산의 가격이 급락하게 되어 베이비붐 세대의 노후 생활 자금이 부족하게 된다면 그들은 큰 재앙을 당할 수 있다. 이들의 부양은 정부의 재정과 후세대에게 큰 부담을 줄 수 있을 것은 물론이고 투자 의욕을 저하시켜 향후 경제에도 큰 부담을 줄 것이다. 만약 연령 구조 변화가 금융자산 가격과 수익률에 영향을 미칠 수 있다면, 향후 고령 인구의 비중이 급증하고 노동 인구가 급격하게 감소될 우리나라의 경우 금융자산의 가격이 심각하게 하락할 가능성을 배제할 수 없을 것이다.

자산시장 붕괴 가설은 학계가 아닌 실무자들로부터 제기되었지만 고령화가 진전되고 있는 선진국들에 시사하는 바가 크기 때문에 이에 대한 연구는 꾸준히 진행되어 오고 있다. 이제부터는 자산시장 붕괴 가설의 이론적 측면을 살펴보고 이와 관련된 이론적 논리가 어떻게 발전해 오고 있는지를 검토해 보고자 한다.

나. 연령 구조와 자산 수익률에 대한 이론적 분석

Poterba(2001)는 연령 구조가 자산 수익률과 가격에 영향을 줄 수 있다는 자산시장 붕괴 가설의 논리를 간단한 경제 모형을 통해 설명한다. 경제를 구성하는 생산 요소가 자본과 노동이고, 자본의 공급은 불변이라고 가정하자. 자본의 가격은 그 나라 경제의 총 저축 규모에 의해 결정될 것이다. 개별 노동 인구의 저축률이 일정하다면 결국 노동 인구의 규모에 의해 자본의 가격은 결정될 것이다. 즉, 노동 인구가 상대적으로 많을 경우 총 저축 규모가 증대되어 자본에 대한 수요를 증대시킬 것이므로 자본의 가격은 상승할 것이다. 반대로 노동 인구가 감소하게 될 경우 자본에 대한 수요도 감소하게 되어 자본의 가격은 하락할 것이다. 따라서 베이비붐 세대의 노동 활동이 활발하게 될 때 자본에 대한 수요가 증가하여 자본의 가격과 수익률은 증가하게 될 것으로 예상할 수 있다.

위와 같은 논리에 의해 연령 구조가 주식 가격과 수익률에 영향을 미칠 수 있다는 논리는 설득력 있게 보일 수 있으나, 자산 가격을 결정하는 여러 가지 핵심적인 사안들을 무시했다는 비판을 받을 수밖에 없다. 이를 이론적 입장에서 살펴보면 다음과 같다.

첫째, 노동 인구의 저축률이 고정되었다는 가정이 현실적이지 못하다. 각 경제 주체는 합리적으로 미래의 소득, 소비 및 경제 상황을 전망하여 자신의 효용을 극대화하기 위해 최적의 저축률을 결정할 것이다. 즉, 저축률이 외생적으로 고정되어 있다고 보기 어렵다. 특히 경제 주체가 미래의 상황을 합리적으로 예측하고 행동할 수 있다면 향후 자산 수요의 변화가 자산 가격에 영향을 줄 수 있다고 보기 어려울 것이다. 예를 들어, 미국의 인구 구조를 살펴본다면 저축률이 가장 높은 40~64세 연령층의 인구 비중이 1990년대에 상당히 높아질 것이라는 점을 적어도 20년 전에는 누구나 예측할 수 있었다. 합리적으로 미래를 전망하고 계획하는 투자자라면 베이비붐 세대가 저축을 가장 많이 하는 연령에 도달하기 전에 자산 수요와 가격의 증가를 예측할 수 있었을 것이다. 합리적 투자자는 이러한 예상을 바탕으로 자산에 대한 투자 결정을 하게 될 것이기 때문에 1990년대 훨씬 이전에 연령 구조 변화에 따른 수요 증가 효과는 자산 가격에 충분히 반영되어야 할 것이다. 따라서 합리적 기대가설의 관점에서 볼 때 연령 구조의 변화가 자산 가격에 영향을 미칠 것이라는 주장을 받아들이기 어렵다.

둘째, 자본의 공급이 일정하다는 가정이 비현실적이다. 장기적 관점에서 볼 때 자본의 가격 상승은 자본의 공급을 증가시켜서 자본의 가격은 균형으로 돌아갈 것이다. 따라서 연령 구조는 자본의 가격과 수익률에 영향을 미치기는 매우 어렵다.

셋째, 연령 구조의 변화가 자산 가격과 수익률에 영향을 미친다는 논리는 연령 구조가 경제의 다른 요인을 변화시킬 수 있다는 측면을 고려하지 못하고 있다. 예를 들어, 연령 구조의 변화는 노동과 자본의 생산성에 영향을 미칠 것이다. Cutler et al.(1990)에 의하면 연령 구조와 생산성 증가율과의 관계에서 연령 구조가 생산 요소의 수익률에 미치는 효과를 감소시키거나 사라지게 할 수 있다고 주장한다.

<표 Ⅲ-3>은 고령화가 자산 수익률과 가격에 미치는 영향에 관한 연구들을 정리하여 보여주고 있다. Yoo(1994a), Brooks(2000), Abel(1999, 2001)과 같은 최근 연구들은 다양한 차원에서 이러한 문제점들을 고려하여 연령 구조가 자산 가격과 수익률에 영향을 미칠 수 있는지를 이론적으로 분석하였다. 이러한 연구들은 연령 구조의 변화가 수익률과 가격에 어떠한 영향을 줄 수 있을지를 분석하는 데 도움을 주었다. 이들 이론들은 잘 정돈된 일반 균형 모형에서 인구 구조의 변화가 균형 자산 수익률에 영향을 줄 수 있다는 것을 보여주고 있다. 단순 가정을 현실에 맞게 적용함에 따라 인구 구조의 효과 자체는 상대적으로 감소하는 경향이 있지만, 인구 구조가 자산 가격과 수익률에 영향을 미친다는 그들의 결론에는 변함이 없다.

*** <표 Ⅲ-3> 삽입 ***

다. 실증분석

인구 구조의 변화가 자산 가격에 영향을 미칠 수 있다는 논리가 제기된 이후 다양한 실증 분석이 있어 왔다. Mankiw and Weil(1989)의 주택 가격과 주택 수요에 관한 연구는 연령별로 자산 선호가 달라진다는 접근법을 사용한 첫 번째 연구다. 그들에 의하면 주택 수요가 가장 많은 20~40대 인구 비중이 높아질 때 주택가격이 상승한다고 하였다. 하지만 미국의 현실적 상황으로부터 볼 때 베이비붐 세대가 대개 50을 넘어서는 2000년대에도 주택 가격은 수그러들지 않고 있어서, 그들의 결론이 맞았다고 하기는 어렵다. 그들 이후에도 연령 구조와 자산 수익률 및 가격 수준간에 관계가 있음을 보여주는 많은 실증 분석이 있어왔다.

그러던 중 Porterba(2001)의 실증 연구에 의해 연령과 자산 수익률 및 가격 수준간의 반드시 관계가 있다고 할 수 없다는 것이 발견되었다. Porterba(2001)는 연령 구조가 자산 수익률에 미치는 효과는 매우 작고, 주식 가격에 미치는 영향은 자산 수익률에 비해 상대적으로 크지만 고령화로 주식 가격이 급락하지는 않을 것이라고 하였다. 결국 그에 의해 기존의 연구들에 의심이 제기되기 시작하였고, 각 나라마다 나름대로의 실증 분석 필요성이 제기되었다고 하겠다.

<표 Ⅲ-1> 고령화가 저축률에 미치는 영향에 대한 주요 연구 결과

구분		주요 연구	주요 연구 결과
초기의 이론적 문헌		․Modigliani and Brumberg (1954)	․개인은 일생 동안 소비를 일정한 수준으로 유지 - 생애주기 동안의 저축은 역 U자의 유형
미시 자료 연구		․Bosworth et al.(1991) ․Hurd(1992) ․Cannari(1994) ․Poterba(1994) ․Deaton and Paxson(1997) ․Hildebrand(2001)	․생애주기 가설 지지하지 못함 - 생애주기 저축 유형 미약 - 특히 고령 세대의 저축 높은 수준 유지
거시 자료 연구		․Feldstein(1980) ․Horioka(1986, 1991) ․Koskela and Viren(1989) ․Graham(1989) ․Shibuya(1987) ․Weil(1994) ․Masson et al.(1995, 1998) ․Higgins(1998) ․Bosworth and Keys(2004)	․생애주기 가설 지지 - 노인 세대의 비중이 높을수록 낮은 저축률 추정 ※Graham(1989)은 예외 ※Bosworth and Keys(2004)는 분석 대상 국가에 따라 결과가 다름
미시 자료 연구와 거시 자료 연구의 차이점 설명	저축 동기에 의한 설명	․Kotlikoff and Summers(1981) ․Bernheim(1991), Weil(1994) ․Munnell and Sunden(2003)	․개인들은 퇴직 이후에도 상속 동기에 의해 저축을 유지
		․Caballero(1991), Deaton(1991) ․Carroll(1997) ․Carroll and Samwick(1997)	․개인들은 여러 가지 불확실성에 대비한 예비적 저축 동기에 의해 일생 동안 소비를 소득보다 낮게 유지
	저축률 측정의 문제점에 의한 설명	․Jappelli and Modigliani(1998)	․미시 자료가 연금 기여분을 소득으로 측정하지 않고 연금 수급액을 소득으로 측정함에 따라 고령세대의 소득이 과대 추정
		․Demery and Duck(2001)	․미시 자료가 소득이 낮은 고령세대 중 다수를 가구원으로 예속시킴에 따라 고령 가구의 소득이 과대 추정

<표 Ⅲ-2> 고령화가 개인의 위험 회피도에 미치는 영향 연구

구분		주요 연구	주요 연구 결과
초기의 이론적 문헌		․Samuelson(1969) ․Stiglitz(1969) ․Arrow(1971)	․상대적 위험 회피도 일생 동안 고정 ․상대적 위험 회피도는 부의 증대와 함께 작아짐 ․상대적 위험 회피도는 부의 증대와 함께 커짐 ※부와 연령 구조와의 높은 상관관 계에 의해 연령 구조와 상대적 위험 회피도간의 관계분석을 위한 이론적 토대 제공
부의 변화와 개인의 상대적 위험 회피도에 대한 문헌	포트폴리오 배분 기준으로 측정	․Friend and Blume(1975) ․Cohn et al.(1975) ․Riley and Chow(1992) ․Siegel and Hoban(1982)	․상대적 위험 회피도는 부의 증대와 함께 작아짐 ․상동 ․상동 ․주택을 안전자산으로 간주하여 부에 포함시킬 경우 상대적 위험 회피도는 부의 증대와 함께 커짐
	직접 측정	․Barsky et al.(1997) ․Halek and Eisenhauer(2001)	․개인의 위험 회피도를 직접적 서베이로 조사. 부의 규모가 가장 작거나 큰 그룹에서 위험 회피도가 낮음 ․개인의 위험 회피도를 생명보험에 대한 수요로 측정. 상대적 위험 회피도는 부의 증대와 함께 커지지만 부의 규모가 440만 달러 이상인 그룹에서는 반대의 경우 발견
연령의 변화와 개인의 상대적 위험 회피도에 대한 문헌		․Bossons(1973) ․Shorrocks(1982) ․Morin and Suarez(1983) ․Cohn et al.(1975) ․Bellante and Saba(1986) ․Jianakoplos and Bernasek(1998) ․Riley and Chow(1992) ․Yoo(1994)	․연령대가 높을수록 상대적 위험 회피도 커짐 ․상동 ․상동 ․연령대가 높을수록 상대적 위험 회피도 작아짐 ․상동 ․상동 ․일정한 연령대까지는 연령이 높을수록 위험 회피도가 작아지나, 그 이후에는 커짐 ․상동(거시 자료를 통해서도 입증)

<표 Ⅲ-3> 고령화가 자산 수익률과 가격에 미치는 영향

구분		주요 연구	주요 연구 결과
이론적 문헌		․Cutler et al. (1990) ․Yoo (1994a) ․Brooks(2000) ․Abel(1999)	․생산성 변화를 고려해 볼 경우 연령 구조의 변화가 자산 가격에 미치는 효과는 감소함 ․자본재의 공급이 증감할 수 있을 경우 베이비붐이 자산 수익률에 미치는 효과는 절반으로 감소함 ․베이비붐 세대가 퇴직할 시기에 리스크 프리미엄은 증가함 ․베이비붐 세대가 퇴직할 때 자산 가격은 감소하지만 연령 구조이외의 소비자의 효용함수와 자본재의 생산함수 등에 의해서도 영향을 받음
실증 분석 문헌	연령 구조 변화와 자산 수익률의 관계	․Mankiw and Weil(1989) ․Yoo(1994b) ․Erb, Harvey, and Viskanta(1997) ․Goyal(1999) ․Poterba(2001)	․주택 수요가 가장 많은 20~40대 인구 비중이 높아질 때 주택가격이 상승함 ․저축이 활발한 세대의 인구 비중이 높을수록 국채의 실질 수익률이 낮음 ․25~45세의 인구 비중이 높을수록 주식의 수익률이 높음 ․퇴직 연령층이 증가하면 기업의 overcash flow가 증가함 ․연령 구조가 자산 수익률에 미치는 효과는 매우 작음
	연령 구조 변화와 자산 가격 수준의 관계	․Bergantino.(1998) ․Brooks (1998) ․Poterba (2001) ․Davis and Li (2003)	․연령 구조 변화가 주식 가격에 영향을 미침 ․14개 OECD 국가 중 11개국에서 40~64세의 인구 비중이 증가할수록 실질주가도 상승함 ․연령 구조가 주식 가격에 미치는 영향은 자산 수익률에 비해 상대적으로 크지만 고령화로 주식 가격이 급락하지는 않을 것임 ․7개의 OECD 국가를 대상으로 한 실질분석에 의하면 노동 연령층의 비중이 증가할수록 주식 가격은 상승하여 향후 고령화가 자산 가격에 크게 영향을 미칠 것으로 예상함

<그림 Ⅲ-1> 생애주기 가설에 의한 연령대별 소득, 소비 및 저축 유형

Ⅳ. 고령화가 가계의 주식 보유에 미치는 영향

고령화가 자본시장에 미치는 영향을 살펴보기 위해서는 두 가지 측면의 분석이 이루어져야 한다. 첫째는 고령화가 가계의 금융자산 보유 패턴, 특히 주식 보유 패턴에 미치는 영향을 분석해야 한다. 둘째는 고령화에 따라 연금의 규모가 어떻게 영향을 받고, 연금 중 주식시장에 투자되는 자금의 규모가 어떤 영향을 받는지 분석해야 한다. 본 장에서는 첫 번째 분석, 즉 고령화가 가계의 주식 보유 패턴에 미치는 영향을 살펴본다.

고령화가 가계의 주식 보유에 미치는 영향을 분석하기 위해서는 개인별로 포트폴리오가 일생동안 어떻게 변화하는지 알아야 한다. 이를 위해서는 가계 금융자산 구성에 대한 수십년 동안의 연속적인 서베이 자료, 특히 패널 자료의 구축이 필요하다. 그러나 현실적으로 수많은 가계를 일생동안 추적하면서 금융자산 구성을 조사한다는 것은 불가능하다. 물론 최근 들어 미국 등 일부 선진국에서 가계 금융자산 구성에 대한 패널 자료를 구축하고 있지만 아직은 패널 자료의 축적이 충분히 길지 못한 형편이다.

따라서 대부분의 기존 연구들은 특정 연도의 가계 서베이 자료를 이용해 연령대와 가계 주식 보유와의 관계를 분석하고 있다. 이러한 연구들은 가계 주식 보유에 있어서 출생연도효과(cohort effects)는 없는 것으로 가정하고 연령효과(age effects)에만 초점을 맞추고 있다. 다만 최근 들어서는 일부 연구에서 수년간의 연속적인 가계 서베이 또는 패널 자료를 이용해 출생연도효과가 있는 것으로 가정하고 고령화가 가계 주식 보유에 미치는 영향을 분석하고 있다.

특정 연도의 가계 서베이 자료를 이용해 연령대와 가계 주식 보유와의 관계를 분석한 최근 연구로는 Yoo(1994), Bodie and Crane(1997), VanDerhei et al.(1999), Heaton and Lucas(2000) 등이 있다.

출생연도효과라 함은 동일한 연령대라 하더라도 다른 시기에 태어난 세대간에 금융자산 보유에 차이가 있다는 것을 의미한다. 예를 들어 2005년에 65세인 세대와 20년 전 또는 20년 후의 65세인 세대와는 주식 보유 등 금융자산 보유 형태가 다를 수 있을 것이다. 2000년을 기준으로 한 가계 서베이 자료에서 65세인 세대의 주식 보유 규모가 45세인 세대의 주식 보유 규모에 비해 월등히 낮다고 하더라도, 2000년에 45세였던 세대가 20년 후 65세가 되었을 때 2000년의 65세 세대만큼 주식 보유 규모가 작을 것이라고는 보기 어려울 것이다. 일반적으로 출생연도효과가 있을 것으로 추정되는 요인으로는 금융자산 규모, 소득 수준, 교육 수준 등의 세대간 차이가 지적된다.

Poterba(2001), Poterba and Samwick(2001)은 미국의 가계 서베이 자료(the Survey of Consumer Finances)를 이용하여 미국의 경우 가계 주식 보유에 있어서 출생연도효과가 있음을 보였다. 그들은 미국 경제에서 향후 고령화가 진전되더라도 가계의 주식 보유 규모가 크게 떨어지지는 않을 것으로 예상하였다. 그들의 분석이 시사하는 바는 향후 고령화가 진전되면 주식을 상대적으로 적게 보유하는 고령 가계의 비중이 커지지만, 미래에는 대부분의 가계가 금융자산 보유규모, 소득 수준, 교육 수준 등이 크게 향상되어 전연령대에서 현재보다는 주식을 많이 보유하게 될 것이라는 점이다. Ameriks and Zeldes(2001)도 이와 유사한 결론을 도출하고 있다.

우리나라의 경우 자료의 제약이 여타 선진국에 비해 더욱 심하다. 우리나라 가계의 금융자산 보유에 대한 서베이 자료로는 대우경제연구소의 「대우패널」, 노동연구원의 「한국노동패널」, 통계청의 「가구소비실태조사」 등을 예로 들 수 있다. 그런데 1993～1998년의 6년간 조사된 「대우패널」은 조사된지 다소 오랜 시간이 지난데다, 출생연도효과를 파악하기에는 조사 기간이 짧은 문제점이 있다. 「한국노동패널」은 1998년 이후 매년 조사되고 있으나 주식, 채권 및 신탁을 동일한 항목에 포함하여 조사하고 있어서 본 연구에서 필요한 주식 보유에 대한 정확한 정보를 구하기가 어려웠다. 「가구소비실태조사」는 1990년, 1995년, 2000년을 기준으로 조사되었으나, 각 연도마다 금융자산의 분류 기준이 상이해서 연속적인 자료를 이용하는 것은 불가능하였다.

박창균(2003)은 Poterba(2001)와 동일한 방법론으로 「대우패널」을 이용하여 향후 고령화가 진전될 경우 가계 금융자산 수요를 전망하였다. 그에 의하면 우리나라에도 출생연도효과가 존재하지만 가계의 주식 보유는 급격한 고령화로 인해 위축될 것으로 전망되었다. 그는 우리나라 가계의 주식 보유 규모가 2020년을 전후한 시점부터 늘어나지 못하며, 금융자산 대비 주식 보유 비중은 2025년까지 지속적으로 하락할 것으로 예측하였다.

이와 같은 자료의 제약으로 인해 본 장에서는 통계청이 2001년에 조사한 「가구소비실태조사2000」만을 이용하고자 한다. 본 장에서는 연령대가 가계 주식 보유에 미치는 영향(age effects)에 대해 분석하고, 교육 수준 및 금융자산 축적 정도 등 가계의 특성이 주식 보유에 미치는 영향도 살펴본다. 이를 통해 향후 고령화가 가계 주식 보유에 어떤 영향을 줄지 추론해 본다.

통계청으로부터 구한 「가구소비실태조사2000」에는 총 23,720 가구가 표본으로 포함되어 있었다. 이 중 가구주의 직업이 농림어업인 가구를 제외한 23,516 가구를 분석 대상 표본으로 정하였다. 금융자산 보유 액수 등 금액으로 표시된 변수는 모두 2000년 기준 불변 가격으로 전환하였으나, 조사의 기준 연도가 2000년이기 때문에 경상액수와 실질액수가 동일하였다.

1. 우리나라 가계의 금융자산 보유 패턴

가. 개관

<표 Ⅳ-1>에는 2000년 기준 우리나라 가계의 금융자산 보유 패턴이 정리되어 있다. 금융자산은 예적금, 목돈예탁, 주식, 채권, 개인연금 등으로 분류되어 있다.

예적금에는 은행 및 비은행 금융기관의 예적금 및 보험사의 저축성 보험이 포함되어 있다. 목돈예탁에는 투신권에 대한 간접투자 자금이 포함되어 있다. 한편, 통계청 자료에는 본 장에서 분류한 다섯 가지 금융자산 이외에 계돈불입금, 빌려준 돈, 전세보증금 등이 가계 총금융자산에 포함되어 있다.

우리나라 가계 금융자산 보유의 가장 큰 특징은 안전자산에 대한 지나친 선호와 주식 및 채권 등 위험자산의 보유가 저조하다는 점을 들 수 있다. 가계 총금융자산 대비 주식 보유 비중은 단순평균을 기준으로 할 때는 3.7%, 가중평균을 기준으로 할 때는 7.9%에 불과하다. 미국을 제외한 다수의 선진국 가계도 주식에 대한 투자 비중은 예적금 등 안전자산에 비해 적은 편이다. 그러나 우리나라는 그 정도가 좀 더 심하다고 볼 수 있다. 전체 표본 중 주식을 보유하고 있는 가계의 비중도 10.3%에 그쳐 다른 나라에 비해 상대적으로 낮은 것으로 나타났다.

총금융자산 대비 주식 보유 비중의 단순평균은 각 개별 가계의 총금융자산 대비 주식 보유 비중을 계산 한 후 전체 가계의 평균을 계산한 것으로 정의한다. 가중평균은 전체 가계의 총금융자산 합계 대비 전체 가계의 총 주식 보유 합계의 비중으로 정의한다.

통계청 서베이 자료에 나타난 우리나라 가계의 총금융자산 대비 주식 보유 비중(i.e., 가중평균)은 한국은행의 「자금순환」에 나타나는 거시자료와 거의 유사하다. 한국은행의 「자금순환」에 의하면 2000년을 기준으로 할 때 우리나라 가계의 총금융자산 중 주식에 대한 투자 비중은 8.0%였다.

김재칠(2005)은 가계 서베이 자료를 이용한 해외의 문헌을 바탕으로 선진국 가계의 주식 보유 비중을 정리하였다(p.23의 <표 Ⅲ-1> 참조). 정리된 결과에 의하면 미국(1998년), 네덜란드(1998년), 독일(1993년), 이탈리아(1998년), 일본(1999년) 가계의 총금융자산 중 직간접 투자에 의한 주식 보유 비중은 각각 54.4%, 37.1%, 9.0%, 27.0%, 8.8%인 것으로 나타났다.

Guiso et al.(2001)의 연구에 의하면 가계 서베이에 참여한 전체 표본 중 직간접 투자를 통해 주식을 보유하고 있는 가계의 비중은 미국(1998년), 영국(1998년), 네덜란드(1998년), 독일(1995년), 이탈리아(1998년) 등이 각각 48.9%, 31.4%, 35.1%, 15.6%, 18.7%였다.

*** < 표 Ⅳ-1> 삽입 ***

그런데 이러한 우리나라 가계의 안전자산 선호 및 위험 자산에 대한 저조한 투자는 고연령대에서 더욱 심화되는 것으로 나타났다. <표 Ⅳ-2>에는 <표 Ⅳ-1>과 동일한 정보가 가구주 연령이 65세 이상인 가계만을 대상으로 정리되어 있다. 표에 의하면 고령자 가계 중 주식을 보유하고 있는 가계의 비중은 3.6%에 불과하며, 가계 총금융자산 대비 주식 보유 비중은 단순평균 기준으로 1.2%, 가중평균 기준으로 1.7%에 그쳤다.

*** <표 Ⅳ-2> 삽입 ***

나. 연령대별 금융자산 보유 패턴

여기에서는 연령대별 금융자산 보유 패턴을 살펴보기로 한다. 이를 위해 분석에 사용되는 전체 표본을 가구주 연령을 기준으로 분류하였다. 연령대는 19세 이하, 5년 단위로 분류된 20～74세의 연령대, 75세 이상 등 모두 13개로 분류되었다.

<표 Ⅳ-3>에는 각 연령대별로 금융자산의 평균 보유액수가 정리되어 있다. 우선 총금융자산의 경우를 살펴보면, 연령대가 올라갈수록 평균 보유액이 커지다가 55～59세 연령대에 정점에 이른 후 하락하는 것으로 나타났다. 즉, 전반적으로 가계의 총금융자산 보유 액수는 연령대의 변화와 함께 역 U자 형태를 보이고 있다. 그러나 총금융자산은 연령대가 65～69세에 이르러도 전연령 평균과 비슷한 수준을 유지하였다.

물론 특정 연도에 있어서 연령대가 다른 가계간의 금융자산 보유 패턴이 특정 개인의 생애주기 동안의 금융자산 보유 패턴과 유사할 것이라고 보기는 어려울 것이다. 앞에서 언급한 출생연도효과 때문에 현재의 고령 세대와 과거 또는 미래의 고령 세대와는 금융자산 보유 패턴에서 차이가 있을 것이기 때문이다.

금융자산 종별로 연령대별 평균 보유액수를 보더라도 총금융자산의 연령대별 보유 패턴과 유사하였다. 대부분의 금융자산은 연령대가 올라갈수록 평균 보유액이 상승하다가 일정 연령대에 이르면 하락하였다. 다만 주식과 개인연금의 경우에는 평균 보유 액수가 정점에 이르는 연령대가 40～44세로 총금융자산 및 예적금에 비해 빨랐다.

*** <표 Ⅳ-3> 삽입 ***

<표 Ⅳ-4>에는 연령대별로 가계 총금융자산 대비 개별 금융자산의 보유 비중이 정리되어 있다. 정리된 결과의 가장 큰 특징은 예적금과 주식의 보유 비중 패턴이 서로 상반된다는 점을 들 수 있다. 우선 예적금의 보유 비중은 연령대가 올라갈수록 떨어지다가 35～39세 연령대를 저점으로 상승하기 시작한다. 반면 주식의 보유 비중은 연령대가 올라갈수록 상승하다가 40～44세를 정점으로 하락하기 시작한다. 주식의 경우 평균 보유액을 기준으로 하였을 때는 전연령 평균에 비해 낮아지기 시작하는 연령대가 60～64세이나, 금융자산 대비 보유 비중을 기준으로 하였을 때는 전연령 평균에 비해 낮아지기 시작하는 연령대가 50～54세였다. 이는 금융자산이나 주식 모두 중장년층을 정점으로 평균 보유액이 떨어짐에도 불구하고 주식 보유액의 하락 속도가 훨씬 빠르기 때문인 것으로 보인다. 한편, 개인연금 보유 비중은 연령대별  패턴이 주식의 경우와 매우 비슷하였다. 다만, 개인연금의 보유 비중은 35～39세에 정점에 이르러 주식보다 정점에 이르는 시기가 조금 더 빠른 것으로 나타났다. 이러한 현상은 1994년부터 실시된 개인연금 제도의 역사적 일천함 때문에 발생한 것으로 사료된다.

*** <표 Ⅳ-4> 삽입 ***

2. 우리나라 가계의 연령대별 주식 보유 패턴

가. 연령대별 주식 보유 패턴

앞에서는 주식 보유 패턴을 여타 금융자산과의 비교 측면에서 살펴보았다. 여기에서는 연령대별 주식 보유 패턴을 좀 더 상세히 알아보기로 한다.

<표 Ⅳ-5>에는 연령대별 주식 보유 패턴이 정리되어 있다. 2열에는 평균 보유액, 3～4열에는 총금융자산 대비 주식 보유 비중(연령대별 단순평균 및 가중평균), 5열에는 연령대별로 주식을 보유하고 있는 가계의 비중이 정리되어 있다. 6～7열에는 주식을 보유하고 있는 가계만을 표본으로 하였을 경우의 총금융자산 대비 주식 보유 비중이 정리되어 있다.

정리된 결과에 의하면 평균 보유액, 총금융자산 대비 주식 보유 비중, 주식을 보유하고 있는 가계의 비중 등은 연령대가 올라갈수록 상승하다가 40～44세에 정점에 이른 후 하락하는 것으로 나타났다. 전연령 평균에 비해 낮아지는 시점은 평균 보유액의 경우 60～64세, 총금융자산 대비 보유 비중 및 보유 가계 비중의 경우 50～54세인 것으로 나타났다. 다만 주식을 보유한 가계만을 대상으로 한 조건부 주식 보유 비중(6～7열)의 경우에는 연령이 올라가면서 상승하다가 정점에 이른 후 하락하는 현상이 상대적으로 뚜렷하게 발견되지 않았다.

*** <표 Ⅳ-5> 삽입 ***

나. 연령대별 가구 특성에 따른 주식 보유 패턴

2000년을 기준으로 한 자료를 바탕으로 볼 때 가구주의 연령대별로 주식 보유에 뚜렷한 차이점이 있음을 발견할 수 있었다. 특히 고령 가계의 주식 보유는 젊은 세대의 가계에 비해 크게 낮은 것으로 나타났다.

그러나 이러한 연령대별 주식 보유 패턴의 차이가 어떤 특정 개인 또는 가계의 생애주기 상에도 그대로 적용될 것이라고 판단 내리기는 어렵다. 2000년 현재 65세 이상인 고령 가계가 45세였던 20년 전에는 2000년의 45세 세대만큼 주식에 투자했을 것이라고 판단 내리기는 어렵다. 반대로 2000년 현재 45세인 세대가 20년 후 65세가 되었을 때 2000년의 65세 가계만큼 주식 보유 규모가 작을 것이라고 단언하기도 어렵다. 이는 개인들이 생애주기상 동일한 연령대에 있더라도 출생연도에 따라 그들이 직면하는 경제 및 시대적 환경이 다르기 때문이다. 예를 들어서 2000년에 65세인 세대에 비해 20년 후의 65세인 세대가 전반적으로 교육 수준도 높고 소득 및 금융자산의 축적 정도도 클 가능성이 크다.

결국, 앞에서 언급한 바와 같이 이러한 출생연도효과(cohort effects)를 충분히 고려하지 못하면 고령화가 경제 전체의 가계 주식 보유에 미치는 영향을 정확히 파악하기는 불가능하다. 그런데 출생연도효과를 식별하는데는 기술적인 문제가 존재한다. 물론 최근 들어 Poterba(2001), 박창균(2003) 등 국내외의 몇몇 연구들이 연속적인 가계 서베이 자료를 이용해 출생연도효과를 식별하고, 이를 통해 고령화가 가계 주식 보유에 미치는 영향을 추론하기도 하였다. 그러나 국내의 경우에는 가계 서베이 자료의 축적 기간이 길지 않아서 연속적인 가계 서베이 자료를 이용하더라도 출생연도효과를 식별하는데는 분명히 한계가 있다.

출생연도효과의 핵심은 출생연도에 따라 각 개인이 처한 환경에 차이가 있을 것이고, 따라서 생애주기상 동일한 연령대에 있더라도 개인별 주식 보유 패턴에 차이가 있을 것이라는 점이다. 이러한 측면에서 특정 1개 연도의 가계 서베이 자료를 이용하더라도 동일한 연령대에서 가계의 특성에 따라 주식 보유 패턴이 어떻게 다른지를 분석할 경우 출생연도효과를 간접적이나마 살펴 볼 수 있을 것이다. 여기에서는 가계의 특성을 가구주의 교육 수준, 가계 금융자산 축적 정도, 가계의 소득 수준, 자가 주택의 보유 여부 등으로 나누기로 한다.

1) 교육 수준과 연령대별 주식 보유 패턴

<표 Ⅳ-6>에는 표본을 가구주의 교육 수준으로 분리하였을 경우의 연령대별 주식 보유 패턴이 정리되어 있다. 가구주의 교육 수준은 초급대학 재학 이상과 고졸 이하로 분류하였다. 정리된 결과에 의하면 교육 수준이 높은 가계와 낮은 가계에서 모두 연령 효과가 있는 것으로 나타났다. 즉, 주식 보유가 연령대가 올라갈수록 상승하다가 중장년 연령대에서 정점에 이른 후 하락하는 패턴이 교육 수준에 관계없이 모두 나타났다.

가계 총금융자산 중 주식의 비중이 정점을 이루는 연령대는 두 가계 그룹 모두 40～44세인 것으로 나타났다. 그러나 평균 주식 보유액 및 주식을 보유하고 있는 가계의 비중이 정점에 이르는 연령대는 두 가계 그룹에서 다소 차이가 있었다. 교육 수준이 낮은 가계 그룹의 경우 40～44세에 정점에 이르는 것으로 나타났으나, 교육 수준이 높은 가계 그룹의 경우에는 정점에 이르는 연령대가 좀 더 높았다. 교육 수준이 높은 가계 그룹의 경우 평균 주식 보유액은 50～54세에, 주식을 보유하고 있는 가계의 비중은 45～49세에 각각 정점에 이르는 것으로 나타났다.

그러나 모든 연령대에서 교육 수준이 높은 가계와 교육 수준이 낮은 가계간의 주식 보유에 큰 차이가 있었다. 대부분의 연령대에서 교육 수준이 높은 가계가 교육 수준이 낮은 가계에 비해 주식의 평균 보유액, 주식 보유 가계의 비중, 총금융자산 대비 주식 비중 등이 크게 높았다. 즉, 가계 주식 보유에는 연령효과도 있지만, 가계 특성효과도 분명 존재하는 것으로 보인다. 특히 주식의 평균 보유액을 기준으로 보면 교육 수준이 높은 65～69세 연령대의 보유액이 교육 수준이 낮은 40～44세 연령대의 보유액에 비해서도 높았다. 다만, 총금융자산 대비 주식 비중의 경우에는 고연령대로 갈수록 교육 수준이 높은 가계와 교육 수준이 낮은 가계간의 격차가 줄어들었다.

*** <표 Ⅳ-6> 삽입 ***

2) 금융자산 축적 정도와 연령대별 주식 보유 패턴

<표 Ⅳ-7>에는 각 연령대의 표본을 해당 연령대의 평균 금융자산 규모를 기준으로 분리하였을 경우의 연령대별 주식 보유 패턴이 정리되어 있다. 이 경우에도 금융자산을 많이 보유한 가계 그룹과 적게 보유한 가계 그룹에서 모두 연령효과가 있는 것으로 관측되었다. 두 그룹 모두 주식 평균 보유액, 주식을 보유한 가계의 비중, 총금융자산 대비 주식 비중 등이 연령대가 올라갈수록 상승해 40～44세에서 정점에 이른 후 점차 하락하는 것으로 나타났다.

그러나 교육 수준을 기준으로 가계를 분류하였을 경우와 마찬가지로 대부분의 연령대에서 금융자산을 많이 보유한 가계의 주식 보유가 금융자산을 적게 보유한 가계에 비해 월등히 높았다. 두 가계 그룹간의 주식 보유 차이는 교육 수준을 기준으로 가계를 분류하였을 때보다 더욱 큰 것으로 나타났다. 다만, 이 경우에도 고령대로 갈수록 두 가계 그룹간의 주식 보유 격차가 젊은 연령대에 비해서는 줄어드는 것으로 나타났다.

*** <표 Ⅳ-7> 삽입 ***

3) 소득 수준과 연령대별 주식 보유 패턴

<표 Ⅳ-8>에는 각 연령대의 표본을 해당 연령대의 평균 소득 수준을 기준으로 분리하였을 경우의 연령대별 주식 보유 패턴이 정리되어 있다.

이 경우의 연령대별 주식 보유 패턴은 교육 수준 및 금융자산 수준으로 표본을 분리하였을 경우와 유사하였다. 소득이 높은 가계 그룹과 소득이 낮은 가계 그룹에서 모두 연령효과가 있는 것으로 나타났다. 두 그룹 모두에서 가계의 주식 보유가 연령대가 올라갈수록 커지다가, 중장년 연령대에서 정점에 달한 후 하락하는 패턴을 보였다. 한편, 소득 수준으로 표본을 분리하였을 경우에도 모든 연령대에서 소득이 높은 가계의 주식 보유가 소득이 낮은 가계에 비해 높은 것으로 나타났다.

*** <표 Ⅳ-8> 삽입 ***

4) 자가 주택 보유 여부와 연령대별 주식 보유 패턴

<표 Ⅳ-9>에는 각 연령대의 표본을 자가 주택의 보유 여부를 기준으로 분리하였을 경우의 연령대별 주식 보유 패턴이 정리되어 있다.

전체적인 결과는 교육 수준, 금융자산 수준, 소득 수준 등으로 표본을 분리하였을 경우와 크게 다르지 않았다. 즉, 자가 주택을 보유한 가계 그룹군과 보유하지 못한 가계 그룹군 모두에서 주식 보유의 연령효과가 나타나고 있으며, 대부분의 연령대에서 자가 주택을 보유한 가계의 주식 보유가 자가 주택을 보유하지 못한 가계에 비해 큰 것으로 나타났다.

*** <표 Ⅳ-9> 삽입 ***

3. 실증분석

가. 연령대와 가계 주식 보유에 대한 실증분석

앞절에서는 2000년 기준 우리나라의 가계 서베이 자료를 바탕으로 연령대와 주식 보유와의 관계를 살펴보았다. 주요한 특징 중 하나는 가구주의 연령대가 올라갈수록 가계의 주식 보유가 커지다가, 어느 특정 연령대 이후부터는 주식 보유가 작아진다는 점이다.

이러한 결과는 Riley and Chow(1992), Yoo(1994) 등의 연구 결과와 대단히 유사하다. 특히 Yoo(1994)는 연령대와 가계 주식 보유간에 비선형 관계가 있다는 점을 보였다. Yoo(1994)는 미국의 가계 서베이 자료를 이용하여 가계 금융자산 중 주식이 차지하는 비중이 연령대가 올라갈수록 상승하다가, 65세 이후에는 하락한다는 결과를 제시하였다.

Yoo(1994)는 3개의 다른 시기에 대해 각각 회귀분석을 하여 유사한 결과를 발견하였다. 그가 사용한 미국의 가계 서베이 자료는 연준(the federal reserve bank)이 조사한 Survey of Financial Characteristics of Consumers(1962)와 Survey of Consumer Finances(1983, 1986)이다.

본 장에서는 연령대와 가계 주식 보유와의 관계를 실증적으로 검증하기 위해 기본적으로 Yoo(1994)가 제시한 추정식을 활용하기로 한다. Yoo(1994)의 추정식은 연령대 변수를 어떤 형태로 추정식에 포함시키는가에 따라 두 가지로 나눈다. 첫째는 가구주의 연령을 기준으로 연령대를 10년 단위로 나눈 다음 더미 변수화하여 포함시킨 것이고, 둘째는 가구주 연령 및 가구주 연령의 제곱을 각각 별개의 변수로 포함시킨 것이다. 본 장에서는 Yoo(1994)의 추정식을 다소 수정하여 다음과 같은 두 개의 회귀식을 추정하였다.

(Ⅳ-1)

(Ⅳ-2)

위의 식 (Ⅳ-1)에서 종속변수(stock/financial asset)는 각 가계의 총금융자산 대비 주식 비중이다. age2534는 가구주의 연령대가 25～34세일 때는 1, 기타 경우에는 0을 취하는 더미변수이다. 마찬가지로 age3544～age5564는 가구주가 각 연령대에 속하는 가계를 1로 하는 더미변수이다. age65+는 가구주의 연령대가 65세 이상인 가계를 1로 하는 더미변수이다. #children 및 #household는 각각 자녀의 수 및 가구원의 수이다. gender는 가구주의 성별이 남성일 경우 1을 취하는 더미변수이며, home owner는 자가 주택을 보유하고 있는 가계를 1로 하는 더미변수이다. education은 가구주의 교육 수준으로 1～6의 범위로 측정되며, 수치가 높을수록 교육 수준이 높은 것을 의미한다. financial asset 및 income은 각각 만원 단위로 측정된 가계의 총금융자산 규모 및 연간 소득이다. social benefit은 연간 소득 중 연금 및 사회보장 수여액이다. 식 (Ⅳ-2)는 연령대 변수만 제외하면 식 (Ⅳ-1)과 동일하다. 식 (Ⅳ-2)에서는 식 (Ⅳ-1)과 달리 연령대로 더미변수를 활용하지 않고 가구주의 연령 자체를 이용하였다. 다만 연령대 변수와 가계 주식 보유간의 비선형적 관계를 관측하기 위해 가구주 연령의 제곱을 설명변수로 포함하였다. 식 (Ⅳ-1)과 (Ⅳ-2)는 Tobit 모형을 이용해 추정되었다.

추정 결과는 <표 Ⅳ-10>에 정리되어 있다. 추정 결과는 전반적으로 앞에서 본 연령대별 주식 보유 패턴과 다르지 않다. 모형1에 의하면 연령대 변수는 주식 보유를 설명하는데 있어서 모두 통계적 유의성이 높은 것으로 나타났으며, 추정계수는 35～44세 연령대를 정점으로 작아졌다. 이러한 연령대 변수의 주식 보유에 대한 비선형적 영향은 모형2를 통해 직접적으로 확인할 수 있었다.

한편, 연령대를 통제한 이후에도 가구주의 교육 수준, 금융자산 및 소득  수준, 자가 주택의 보유 여부 등 가계 특성 변수들의 통계적 유의성이 높았다. 대체로 교육 수준, 금융자산 및 소득 수준이 높거나 자가 주택을 보유한 가계의 주식 보유 비중이 높은 것으로 나타났다.

*** <표 Ⅳ-10> 삽입 ***

나. 가계 주식 보유에 대한 연령효과와 가계 특성효과 비교

앞에서 Tobit 회귀분석을 통해 가계 주식 보유에 영향을 미치는 요인을 살펴본 결과 연령효과와 가계 특성효과가 존재하는 것을 알 수 있었다. 여기에서는 가계 주식 보유에 대한 연령효과와 가계 특성효과를 보다 직접적으로 검증해 보기 위해 다음과 같은 회귀식을 OLS로 추정하였다.

(Ⅳ-3)

여기에서는 전체 표본을 6개의 연령대를 기준으로 우선 분류하였다. 그리고 각 연령대내의 표본을 가구 특성에 따라 4개의 그룹(G1, G2, G3, G4)으로 다시 분류하였다. 즉, 가구 특성은 가구주의 교육 수준(초급 대학 재학 이상 및 고졸 이하)과 금융자산 수준(연령대내 전체 표본의 평균 금융자산 이상 및 미만)에 따라 교육 수준과 금융자산 수준이 모두 높은 가계(G1), 교육 수준이 높지만 금융자산 수준은 낮은 가계(G2), 교육 수준이 낮지만 금융자산 수준은 높은 가계(G3), 교육 수준 및 금융자산 수준이 모두 낮은 가계(G4) 등으로 분류하였다. 이러한 표본 분류 방법에 따라서 설명변수들은 모두 해당 가계가 1을 취하는 더미변수 형태로 포함된다. 예를 들어서 age24-G1은 24세 이하의 가계 중에서 교육 수준 및 금융자산 수준이 모두 높은 가계일 경우 1을 취하는 더미변수이다. 위의 식 (Ⅳ-3)에는 상수항 및 기타 통제변수를 포함하지 않고 있기 때문에 추정계수는 결국 해당 가계 그룹의 평균 주식 보유 비중이 될 것이다.

<표 Ⅳ-11>에는 크게 두 가지 결과가 정리되어 있다. 즉, 표에는 각 연령대 및 가계 특성별로 분류된 가계 더미변수의 추정계수와 연령효과 및 가계 특성효과에 대한 검증 결과가 정리되어 있다. 연령효과는 “동일한 가계 특성에서 서로 다른 연령대간에 주식 보유 비중이 같다”라는 귀무가설을 통해 검증하게 된다. 귀무가설이 기각되면 연령효과가 있는 것으로 볼 수 있다. 또한 가계 특성효과는 “동일한 연령대에서 다른 특성을 가진 가계간에 주식 보유 비중이 같다”라는 귀무가설을 통해 검증하게 된다. 역시 귀무가설이 기각되면 가계 특성효과가 있는 것으로 볼 수 있다.

*** <표 Ⅳ-11> 삽입 ***

우선 추정계수는 대부분 통계적 유의성이 높은 것으로 나타났다. 대부분의 연령대에서 가구주의 교육 수준 및 금융자산 수준이 높은 가계(G1 그룹)의 주식 보유 비중이 가장 높았다. 또한 동일한 특성을 가진 가계 그룹내에서는 35～44세, 45～54세 연령대의 주식 보유 비중이 가장 높았다.

연령효과 및 가계 특성효과의 검증을 통해서 이러한 추정계수의 추이를 보다 명확하게 확인할 수 있었다. 우선 위 표의 마지막 행에 정리되어 있는 연령효과의 검증 결과를 보면, 가구주의 교육 수준 및 금융자산 수준이 모두 낮은 가계 그룹(G4)을 제외한 여타 가계 그룹(G1, G2, G3)에서는 모두 연령효과가 큰 것으로 나타났다. 다음으로 위 표의 마지막 열에 정리되어 있는 가계 특성효과의 검증 결과를 보면, 가구주의 연령대가 65세 이상인 가계 그룹을 제외한 여타 연령대에서는 가계 특성효과가 명확하게 나타나고 있다.

결론적으로 위와 같은 실증분석을 통해 우리나라 가계의 주식 보유에는 연령효과 뿐만 아니라 가계 특성효과도 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다.

4. 요약

향후 인구의 고령화가 급속하게 진전되면 국가 전체의 가계 주식 보유가 줄어들 가능성이 크다는 우려가 많이 제기되고 있다. 일반적으로 고령 가계의 위험기피도가 큰데, 그 고령 연령대가 인구에서 차지하는 비중이 급속히 증가할 것으로 예상되고 있기 때문이다.

그러나 최근의 문헌들은 연령효과 뿐만 아니라 출생연도효과를 고려해야만 고령화가 가계의 주식 보유에 미치는 영향을 정확하게 파악할 수 있다고 주장한다. 향후 수십년 후에도 고령 세대의 주식 보유 규모가 중장년 세대에 비해 상대적으로 낮을 것이나, 모든 세대에 있어서 소득 수준 및 금융자산 축적 정도가 올라가고 교육 수준이 상승하는 등 경제 환경이 크게 변화될 수 있기 때문이다.

본 장에서 우리나라 가계의 서베이 자료를 통해서 우리나라의 경우에도 가계 특성효과를 통해 간접적으로 출생연도효과의 존재 가능성을 볼 수 있었다. 대부분의 연령대에서 가구주의 교육 수준이 높거나 금융자산의 수준이 높을 경우 주식 보유가 월등히 높은 것을 확인할 수 있었다. 따라서 수십년 후 전반적인 교육 수준이 올라가고, 금융자산 및 소득 수준이 올라가면 고령세대의 비중 증대로 인한 가계 주식 보유의 하락분은 상당히 상쇄될 가능성이 크다.

2000년 현재의 가계 교육 수준을 예로 보면 향후 국가 전체의 가계 특성이 상당히 변화될 수 있음을 알 수 있다. 가구주가 대학 재학 이상인 가계의 비중이 20～24세에서는 약 55%, 40～44세에서는 약 30%, 60～64세에서는 약 18%였다. 이 교육 수준이 그대로 유지된다고 볼 때 약 20년 후에는 40～44세, 60～64세 연령대의 교육 수준이 전반적으로 크게 상승할 것이다.

결국, 자본시장의 장점에 대한 꾸준한 교육, 가계 자산을 실물자산에서 금융자산으로 유도하기 위한 노력 등이 지속된다면 향후 고령화가 진전되더라도 가계 주식 보유의 급격한 감소로는 연결되지 않을 것으로 보인다.

<표 Ⅳ-1> 우리나라 가계의 금융자산 보유(전체 표본)

	보유 가계 비중a) (%)	보유액(천원)			총금융자산 대비 보유 비중(%)
		평균	중간	표준편차	단순평균b)	가중평균c)
총금융자산	92.5	21,300	8,000	44,315	100.0	100.0
예적금d)	90.5	15,276	5,600	32,401	81.6	71.7
목돈예탁	2.0	648	0	9,059	1.0	3.0
주식	10.3	1,692	0	10,216	3.7	7.9
채권	0.6	150	0	10,296	0.1	0.7
개인연금	22.4	1,447	0	7,412	7.1	6.8

a) 표본 중 각 금융자산을 보유하고 있는 가계의 비중

b) 개별 가계 총금융자산 중 각 금융자산이 차지하는 비중의 전체 표본 평균

c) 가계 총금융자산의 전체 표본 합계 대비 각 금융자산별 전체 표본 합계의 비중

d) 은행 및 비은행 예적금 및 보험사 저축성 보험

자료: 통계청, 「가구소비실태조사2000」

<표 Ⅳ-2> 우리나라 가계의 금융자산 보유(가구주 연령이 65세 이상인 가계)

	보유 가계 비중a) (%)	보유액(천원)			총금융자산 대비 보유 비중(%)
		평균	중간	표준편차	단순평균b)	가중평균c)
총금융자산	85.7	15,784	1,600	50,339	100.0	100.0
예적금d)	84.5	12,672	1,500	34,910	92.3	80.3
목돈예탁	1.5	615	0	7,345	1.1	3.9
주식	3.6	271	0	3,468	1.2	1.7
채권	0.2	607	0	29,983	0.1	3.9
개인연금	4.1	593	0	8,991	1.4	3.8

a) 표본 중 각 금융자산을 보유하고 있는 가계의 비중

b) 개별 가계 총금융자산 중 각 금융자산이 차지하는 비중의 전체 표본 평균

c) 전체 표본의 총금융자산의 합계 대비 각 금융자산별 전체 표본 합계의 비중

d) 금융권 예적금 및 보험권 저축성 보험

자료: 통계청, 「가구소비실태조사2000」

<표 Ⅳ-3> 연령대별 금융자산 평균 보유액

(단위: 천원)
연령대	총금융자산	예적금	목돈 예탁	주식	채권	개인 연금
19세 이하 20～24 25～29 30～34 35～39 40～44 45～49 50～54 55～59 60～64 65～69 70～74 75세 이상	710 5,041 11,812 15,537 19,337 24,664 25,871 26,723 29,235 27,156 21,233 10,034 12,839	615 4,334 9,219 10,788 12,726 16,508 18,841 19,289 21,045 21,555 17,097 9,005 9,286	0 72 262 276 319 796 511 1,188 1,521 815 793 243 702	0 89 719 1,268 2,010 2,693 2,322 2,108 1,776 1,259 486 140 61	0 0 7 14 149 156 92 115 79 94 0 0 2,175	42 156 735 1,445 1,849 2,006 1,794 1,446 1,578 1,025 1,319 9 20
전연령	21,300	15,276	648	1,692	150	1,447

자료: 통계청, 「가구소비실태조사2000」

<표 Ⅳ-4> 연령대별 총금융자산 대비 개별 금융자산 비중(가중평균)a)

(단위: %)
연령대	예적금	목돈예탁	주식	채권	개인연금
19세 이하 20～24 25～29 30～34 35～39 40～44 45～49 50～54 55～59 60～64 65～69 70～74 75세 이상	86.7 86.0 78.1 69.4 65.8 66.9 72.8 72.2 72.0 79.4 80.5 89.8 72.3	0.0 1.4 2.2 1.8 1.7 3.2 2.0 4.5 5.2 3.0 3.7 2.4 5.5	0.0 1.8 6.1 8.2 10.4 10.9 9.0 7.9 6.1 4.6 2.3 1.4 0.5	0.0 0.0 0.1 0.1 0.8 0.6 0.4 0.4 0.3 0.4 0.0 0.0 16.9	5.9 3.1 6.2 9.3 9.6 8.1 6.9 5.4 5.4 3.8 6.2 0.1 0.2
전연령	71.7	3.0	7.9	0.7	6.8

a) 각 연령대별 표본 가계의 총금융자산 합계 대비 개별 금융자산의 합계 비중

자료: 통계청, 「가구소비실태조사2000」

<표 Ⅳ-5> 연령대별 주식 보유 패턴

연령대	평균 보유액 (천원)	총금융자산 대비 보유 비중(%)		보유 가계 비중c) (%)	주식 보유 가계의 총금융자산 대비 보유 비중d)(%)
		단순평균a)	가중평균b)		단순평균a)	가중평균b)
19세 이하 20～24 25～29 30～34 35～39 40～44 45～49 50～54 55～59 60～64 65～69 70～74 75세 이상	0 89 719 1,268 2,010 2,693 2,322 2,108 1,776 1,259 486 140 61	0.0 1.0 3.2 3.9 5.1 5.3 4.5 3.3 2.7 1.9 1.6 1.1 0.7	0.0 1.8 6.1 8.2 10.4 10.9 9.0 7.9 6.1 4.6 2.3 1.4 0.5	0.0 2.1 8.3 11.1 13.2 14.6 12.5 8.9 9.6 6.6 4.7 3.5 2.0	NA 39.3 36.0 33.5 36.2 34.2 33.5 34.7 25.8 27.0 30.0 26.5 29.3	NA 23.3 33.8 32.7 32.6 31.8 27.2 30.8 21.5 19.3 19.4 12.5 8.4
전연령	1,692	3.7	7.9	10.3	33.5	28.6

a) 개별 가계 총금융자산 중 각 금융자산이 차지하는 비중의 전체 표본 평균

b) 가계 총금융자산의 전체 표본 합계 대비 각 금융자산별 전체 표본 합계의 비중

c) 각 연령대별 표본 중 주식을 보유하고 있는 가계의 비중

d) 주식을 보유하고 있는 가계만을 표본으로 하였을 경우의 주식 보유 비중

자료: 통계청, 「가구소비실태조사2000」

<표 Ⅳ-6> 연령대별 교육 수준에 따른 주식 보유 패턴a)

연령대	초급대학 이상 가계				고교 이하 가계
	평균 보유액 (천원)	보유 가계 비중(%)	총금융자산 대비 보유 비중(%)		평균 보유액 (천원)	보유 가계 비중(%)	총금융자산 대비 보유 비중(%)
			단순평균	가중평균			단순평균	가중평균
19세 이하 20～24 25～29 30～34 35～39 40～44 45～49 50～54 55～59 60～64 65～69 70～74 75세 이상	0 49 946 2,048 3,449 5,428 5,695 7,546 5,306 3,373 1,617 778 0	0.0 1.3 11.2 17.6 20.3 25.9 27.6 17.6 20.0 13.3 9.9 11.1 0.0	0.0 0.8 4.0 6.1 8.0 9.4 9.2 7.6 6.2 2.8 2.6 5.4 0.0	0.0 1.3 7.2 10.3 12.7 13.9 12.2 15.3 8.4 5.5 2.4 2.1 0.0	0 139 515 656 1,109 1,542 1,449 1,100 1,144 782 278 87 64	0.0 3.2 5.8 6.1 8.7 9.8 8.6 7.3 7.8 5.0 3.7 2.8 2.1	0.0 1.2 2.5 2.2 3.2 3.5 3.3 2.5 2.0 1.7 1.4 0.7 0.8	0.0 2.1 4.8 5.4 7.7 8.3 7.1 4.9 5.0 4.0 2.1 1.1 0.8
전연령	3,500	10.3	6.7	10.8	990	7.1	2.5	5.9

a) 가구주의 교육 수준이 초급대학 재학 이상인 가계와 고졸 이하인 가계로 분류

자료: 통계청, 「가구소비실태조사2000」

<표 Ⅳ-7> 연령대별 금융자산 수준에 따른 주식 보유 패턴a)

연령대	연령대별 평균 금융자산 이상 가계				연령대별 평균 금융자산 미만 가계
	평균 보유액 (천원)	보유 가계 비중(%)	총금융자산 대비 보유 비중(%)		평균 보유액 (천원)	보유 가계 비중(%)	총금융자산 대비 보유 비중(%)
			단순평균	가중평균			단순평균	가중평균
19세 이하 20～24 25～29 30～34 35～39 40～44 45～49 50～54 55～59 60～64 65～69 70～74 75세 이상	0 304 2,095 3,575 5,921 8,317 7,591 7,215 6,432 4,589 1,822 632 419	0.0 7.1 17.2 25.6 31.4 35.2 32.1 22.5 27.5 16.1 12.4 10.2 4.2	0.0 2.4 5.8 7.9 11.1 11.1 9.6 7.5 7.2 4.0 3.3 2.3 0.8	0.0 2.0 7.1 9.9 12.4 12.6 10.3 9.3 7.2 5.2 2.4 1.5 0.5	0 7 124 177 201 348 277 213 121 148 65 10 5	0.0 0.2 4.6 4.3 4.7 6.0 4.9 3.9 3.3 3.4 2.3 1.6 1.7	0.0 0.3 2.0 1.9 2.1 2.7 2.3 1.6 0.9 1.2 0.9 0.7 0.7	0.0 0.7 3.0 3.1 3.2 4.7 3.8 2.7 1.5 2.3 1.5 0.6 0.3
전연령	5,750	26.6	8.3	9.2	184	4.2	1.8	3.1

a) 표본을 연령대별 평균 금융자산 규모를 기준으로 평균 이상 가계와 미만 가계로 분류

자료: 통계청, 「가구소비실태조사2000」

<표 Ⅳ-8> 연령대별 소득 수준에 따른 주식 보유 패턴a)

연령대	연령대별 평균 소득 이상 가계				연령대별 평균 소득 미만 가계
	평균 보유액 (천원)	보유 가계 비중(%)	총금융자산 대비 보유 비중(%)		평균 보유액 (천원)	보유 가계 비중(%)	총금융자산 대비 보유 비중(%)
			단순평균	가중평균			단순평균	가중평균
19세 이하 20～24 25～29 30～34 35～39 40～44 45～49 50～54 55～59 60～64 65～69 70～74 75세 이상	0 122 1,557 2,541 4,471 6,028 4,736 4,755 3,564 2,498 1,028 368 203	0.0 3.5 16.3 21.3 27.0 29.2 24.7 16.4 17.4 11.9 7.5 6.5 3.0	0.0 1.1 6.0 7.0 9.6 9.8 7.9 5.8 4.6 2.7 1.7 1.7 1.1	0.0 1.5 8.1 10.4 13.1 13.2 9.9 9.9 6.9 4.8 2.4 1.6 0.5	0 67 155 460 528 888 1,017 526 614 569 198 37 5	0.0 1.2 3.1 4.7 4.8 6.6 5.9 4.5 4.6 3.6 3.2 2.1 1.6	0.0 0.8 1.2 1.9 2.2 2.7 2.6 1.7 1.4 1.5 1.5 0.8 0.6	0.0 2.3 2.3 4.6 5.1 6.7 7.2 3.8 4.2 4.3 2.0 0.8 0.2
전연령	3,673	20.2	6.8	9.4	500	4.3	1.7	5.1

a) 표본을 연령대별 평균 소득 규모를 기준으로 평균 이상 가계와 미만 가계로 분류

자료: 통계청, 「가구소비실태조사2000」

<표 Ⅳ-9> 연령대별 자가 주택 보유 여부에 따른 주식 보유 패턴

연령대	연령대별 주택 보유 가계				연령대별 주택 미보유 가계
	평균 보유액 (천원)	보유 가계 비중(%)	총금융자산 대비 보유 비중(%)		평균 보유액 (천원)	보유 가계 비중(%)	총금융자산 대비 보유 비중(%)
			단순평균	가중평균			단순평균	가중평균
19세 이하 20～24 25～29 30～34 35～39 40～44 45～49 50～54 55～59 60～64 65～69 70～74 75세 이상	0 67 1,104 1,370 2,896 3,603 3,129 2,572 2,217 1,574 647 204 94	0.0 4.4 12.5 14.3 17.5 19.2 16.1 10.6 11.6 7.8 6.1 4.7 2.9	0.0 0.2 4.5 4.6 6.8 6.6 5.6 3.6 3.2 2.1 2.1 1.2 1.0	0.0 0.4 6.2 8.0 12.3 11.4 9.8 7.8 6.6 4.8 2.5 1.6 0.5	0 91 635 1,226 1,276 1,553 950 1,020 378 244 90 9 4	0.0 1.9 7.5 9.9 9.6 8.8 6.3 5.1 3.5 2.5 1.2 0.9 0.4	0.0 1.0 2.9 3.6 3.7 3.6 2.5 2.6 1.0 1.2 0.1 0.9 0.1	0.0 2.2 6.0 8.3 8.1 9.8 6.2 8.4 2.6 2.6 0.9 0.2 0.1
전연령	2,330	13.1	4.5	8.2	950	7.0	2.8	7.3

자료: 통계청, 「가구소비실태조사2000」

<표 Ⅳ-10> Tobit 모형 추정 결과a) (종속변수: stock/financial asset)

설명변수	추정계수(p값)b)
	모형1(식(Ⅳ-1))	모형2(식(Ⅳ-2))
상수항 age2534 age3544 age4554 age5564 age65+ age age2 #children #household gender home owner education financial asset income social benefit	-1.81(0.00)*** 0.37(0.00)*** 0.40(0.00)*** 0.34(0.00)*** 0.26(0.00)*** 0.20(0.02)*** 0.03(0.00)*** -0.00(0.63)*** 0.12(0.00)*** 0.17(0.00)*** 0.11(0.00)*** 2.33-5(0.00)*** 6.76-6(0.00)*** -5.85-5(0.06)***	-1.90(0.00)*** 0.02(0.00)*** -2.76-4(0.00)*** 0.03(0.00)*** -0.00(0.70)*** 0.13(0.00)*** 0.16(0.00)*** 0.11(0.00)*** 2.33-5(0.00)*** 6.39-6(0.00)*** -6.32-5(0.04)***
표본수c)	21,760	21,760

a) 종속변수는 가계 총금융자산 대비 주식 비중(stock/financial asset)

b) ***, **, *는 각각 추정계수가 1%, 5%, 10% 유의도에서 유의성이 있음을 의미

c) 분석에 사용된 원자료의 표본수는 23,516가구이지만, 금융자산이 없는 가구로 인해 일부 가구에서는 종속변수의 계산이 불가능하여 추정에 사용된 표본수가 다소 축소

자료: 통계청, 「가구소비실태조사2000」

<표 Ⅳ-11> 연령대 및 가구 특성별 주식 보유에 대한 OLS 추정 결과a)
(종속변수: stock/financial asset)

연령대	연령대 및 가계 특성별 추정계수 (p값)				가계 특성효과 검증b) : F통계치(p값)
	G1	G2	G3	G4
age24- age2534 age3544 age4554 age5564 age65+	0.014 (0.372) 0.090*** (0.000) 0.139*** (0.000) 0.125*** (0.000) 0.066*** (0.000) 0.028** (0.013)	0.005 (0.621) 0.028*** (0.000) 0.042*** (0.000) 0.050*** (0.000) 0.024*** (0.004) 0.029** (0.043)	0.026* (0.052) 0.052*** (0.000) 0.090*** (0.000) 0.070*** (0.000) 0.055*** (0.000) 0.020*** (0.005)	0.000 (1.000) 0.012*** (0.000) 0.016*** (0.000) 0.015*** (0.000) 0.008*** (0.009) 0.008** (0.022)	0.902(0.440) [H0: ] 58.633(0.000)*** [H0: ] 261.735(0.000)*** [H0: ] 113.323(0.000)*** [H0: ] 27.121(0.000)*** [H0: ] 2.014(0.109) [H0: ]
연령효과 검증c) : F통계치 (p값)	38.570*** (0.000)	5.199*** (0.000)	19.423*** (0.000)	1.723 (0.126)	추정에 사용된 총 표본 : 21,760 가구
	귀무가설(H0) G1: G2: G3: G4:

a) 종속변수는 가계 총금융자산 대비 주식 비중(stock/financial asset)임. ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 수준에서 통계적 유의적임을 의미함

b) “동일한 연령대에서 다른 특성을 가진 가계간에 주식 보유 비중이 같다”라는 귀무가설에 대한 검증으로, ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 수준에서 귀무가설이 기각됨을 의미함

c) “동일한 가계 특성에서 서로 다른 연령대간에 주식 보유 비중이 같다”라는 귀무가설에 대한 검증으로, ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 수준에서 귀무가설이 기각됨을 의미함

V. 고령화에 따른 3층 사회보장 제도와 주식시장

이제부터는 3층 사회보장 제도의 측면에서 연금의 재정 추계를 살펴보고, 이를 바탕으로 연금 재원과 주식시장의 관계를 살펴보고자 한다. 3층 사회보장 제도에는 국가가 관리하는 국민연금, 사용자가 관리하는 퇴직연금, 개인이 관리하는 개인연금이 있다. 국민연금의 경우에는 이미 국민연금에서 추계한 재정 추계가 있기 때문에 이를 그대로 사용하기로 한다. 퇴직연금은 관련법이 2004년 12월 말에 국회를 통과하여 2005년 12월 1일부터 실시될 예정이므로, 우리나라의 인구 통계를 기초로 하여 재정 추계를 직접 실시하고자 한다. 마지막으로 개인연금은 2004년 12월 말 현재 30조 6,129억원 수준에 이르고 있지만, 대부분 은행과 보험회사에 위탁되어 있기 때문에 주식시장과의 관련성은 거의 없다고 보아야 한다. 물론 향후에 제도 변경 등에 의해서 개인연금 재원이 주식시장에 투자될 가능성도 배제할 수 없지만, 아직은 이를 낙관하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 3층 사회보장 제도 중 개인연금을 제외한 국민연금과 퇴직연금이 자본시장, 특히 주식시장에 미칠 영향에 대해서만 살펴보고자 한다.

국민연금과 퇴직연금의 재정 추계에 이어서 우리나라 주식시장의 규모 전망을 금융연관비율을 이용하여 추정하고자 한다. 마지막으로 국민연금과 퇴직연금이 우리나라 주식시장의 규모에 어느 정도의 여향을 미칠 것인가를 시나리오별로 분석하고자 한다.

1. 국민연금기금의 재정 추계

국민연금기금과 자본시장의 관계를 알아보기 위해 국민연금기금의 재정 추계가 필요하다. 국민연금기금의 재정 추계는 이미 국민연금발전위원회의 『2003 국민연금 재정추산 및 제도개선방안』에서 제시되었다. 본 연구에서는 이를 그대로 받아들여 사용하기로 한다. 2003년 재정 추계에서 사용한 가정은 현재와 같이 기여율(보험료율)이 9%를 유지하고, 급여의 경우 소득대체율이 현재의 60%를 계속 유지할 것이라고 가정하였다. <표 Ⅴ-1>은 국민연금 장기 재정수지 전망을 위한 중요 가정을 요약하고 있다.

소득대체율이란 퇴직 전 소득(생애평균소득 = 국민연금 가입 기간 전체의 평균소득)에 대한 연금 급여액의 비율을 의미한다.

<그림 Ⅴ-1>과 <표 Ⅴ-2>는 국민연금의 장기 재정 추계를 나타내고 있다.  국민연금 적립 기금은 2035년까지 지속적으로 증가하여 1,715조원까지 상승하였다가 2035년 이후에는 급속도로 감소하여 2047년경에 고갈될 것으로 예상된다. <그림 Ⅴ-1>이 보여주듯이 최대의 적립 기금이 쌓이는 데는 현재부터 30년 이상이 걸리지만 그로부터 고갈되는 기간은 12년밖에 걸리지 않을 만큼 급속도로 감소하는 것으로 나타난다. 이렇게 국민연금기금이 급격하게 고갈되는 패턴을 보이게 될 것으로 예상되는 이유는 고령 인구의 급증과 경제활동 인구 감소에서 그 원인을 찾을 수 있을 것이다.

2. 퇴직연금의 재정 추계

가. 퇴직연금 추정의 의의

향후 50년 동안의 퇴직연금을 추정하기 위해선 여러 가지 통계 추정 자료가 필요하다. 하지만 향후 통계청의 인구 추계 자료 이외엔 이용 가능한 자료가 지극히 제한적이기 때문에 여러 가정을 근거로 퇴직연금의 규모를 추계할 수밖에 없다. 따라서 퇴직연금 추정은 정확성의 측면에서 명백한 한계를 지닐 수밖에 없다. 하지만 앞으로 우리나라의 인구 연령 구조가 급격하게 고령화될 것이기 때문에 인구 연령 구조의 변화를 반영한 퇴직연금의 추계를 시도하는 것은 중요한 의의를 지니고 있다고 할 수 있다.

우선, 미국과 마찬가지로 한국도 앞으로 연금시장의 성장은 자본시장의 발전에 크게 기여할 것으로 기대되고 있다. 기존 퇴직금제도의 경우 기업은 자금을 적립하지 않고 운영자금(working capital)으로 사용하여 왔다. 만약 기업의 자금사정이 악화되거나 파산될 경우 근로자는 퇴직금을 받지 못하는 위험에 노출되어 있었다. 이와는 달리 퇴직연금의 경우 연금이 사외에 적립되어 자본시장에 투자될 수 있으므로 자본시장 발전과 성장에 크게 기여한다고 판단할 수 있다. 따라서 퇴직연금의 규모가 향후 얼마나 될 것인지를 예측하는 일은 자본시장의 성장에 있어서 퇴직연금의 중요성을 판단하는 일차적인 자료가 될 수 있다. 또한 퇴직연금의 재정 추계는 향후 연금산업의 성장 정도를 가늠해 볼 수 있는 중요한 정보를 제공해 주는 일이기도 하다.

또한 낮은 기여와 높은 급여로 2040년대에 국민연금이 고갈할 것을 예측하고 있는 현 시점에서 과연 퇴직연금이 자본시장에서 국민연금을 대체할 수 있는가는 정책적으로 매우 중요한 이슈라고 볼 수 있을 것이다. 우리나라 인구 연령 구조의 변화를 고려하여 추정한 국민연금 자료에 의하면, 국민연금의 규모는 2030년대 1,700조원 이상이 되어 정점에 도달하게 되지만 그로부터 10년 후에 고갈될 것으로 예상하고 있다. 만약 국민연금의 자산이 국내 자본시장에 집중적으로 투자된다고 가정할 경우 국내 자본시장에 투자된 1,700조원의 국민연금 자산이 10년 후 자본시장에서 모두 매각되어야 할 것이다. 자본시장에서 국민연금을 대체할 만큼 퇴직연금이 성장하지 못할 경우 자본시장의 대규모 수요 부족이 발생할 가능성도 있다. 따라서 퇴직연금의 재정 추계는 향후 국민연금의 고갈이 자본시장에 어떠한 충격을 줄 수 있을 것인지에 대한 정책적 판단을 하는 데에도 중요한 역할을 할 것이다.

이제부터는 통계청의 인구 추계 자료를 이용하여 퇴직연금의 규모를 추정하고자 한다. 이를 위해서는 5인 이상 사업장의 연령별 근로자 수와 이들의 평균임금을 바탕으로 기여액과 급여액을 추정하여야 한다. <그림 Ⅴ-2>는 퇴직연금 추계과정을 요약해서 보여주고 있다. 우선 퇴직연금의 수입과 지출의 대상이 되는 근로자 수를 추정하기 위해 두 단계를 거친다. 통계청의 인구 추계 자료로부터 경제활동인구를 추정한 후, 과거 경제활동인구 대비 5인 이상 사업장에 종사하는 근로자 비율을 이용하여 근로자 수를 추정한다. 그리고 월평균 급여액을 추계하여 연령별 퇴직연금 기여액과 급여액을 추정한다. 근로자의 연령별 월평균 급여액은  주요 거시경제 변수 가정을 바탕으로 추정하였다.

본 연구에서 특별한 언급이 없는 한 근로자라 함은 5인 이상 사업장에 고용된 근로자를 의미함

*** <그림 Ⅴ-2> 삽입 ***

가. 5인 이상 사업장 근로자 수 추정

퇴직연금의 대상자인 5인 이상 사업장의 근로자 수를 추정하기 위해 통계청의  2050년까지의 연령별 장래 인구 추계를 이용하였다. 퇴직연금은 근로소득이 있는 자를 대상으로 하므로 미래 추계 인구에서 경제활동인구를 먼저 추산한 후 5인 이상 사업장의 근로자 수를 추정하는 방법을 사용하였다.

1) 연령별 경제활동인구

<표 Ⅴ-3>은  1994~2003년까지 10년간 각 연령대별 인구 대비 경제활동인구의 비율을 보여주고 있다. 15세에서 59세까지 5년간의 연령대별로 인구 대비 경제활동인구는 10년 동안 큰 변화 없이 일정수준을 유지하고 있다. 따라서 이 비율이 미래에도 지속될 것으로 가정하여 각 연령대별로 평균 경제활동인구 비율을 구하고 이를 참고하여 미래 연령별 경제활동인구를 추정하였다.

연령별 경제활동인구 비율 = 연령별 경제활동인구 ÷ 연령별 총인구

*** <표 Ⅴ-3> 삽입 ***

2) 5인 이상 사업장 근로자 수

<표 Ⅴ-4>는 1994~2003년 동안에 연령별 경제활동인구 대비 5인 이상 사업장에 종사하는 근로자 수의 비율을 보여주고 있다. 경제활동인구 대비 5인 이상 사업장의 근로자 수는 1994~2003년 동안 평균 25.5% 수준이고 각 연도의 근로자 비율은 이 평균에서 크게 벗어나지 않고 있다. 5인 이상 사업장 종사자에 대한 연령별 통계가 작성되지 않음에 따라 각 연령대별로 평균 비율인 25.5%가 동일하게 적용된다고 가정하여 5인 이상 사업장에 고용된 근로자 수를 추정하였다.

2050년까지의 5인 이상 사업장의 근로자 수는 다음과 같은 공식으로 추정할 수 있다.

5인 이상 사업장의 근로자 수 = 통계청의 장래인구 추계
× 경제활동인구 비율 (연령별)
× 근로자 비율 (25.5%)

*** <표Ⅴ-4> 삽입 ***

<표 Ⅴ-5>는 경제활동인구 비율과 근로자 비율을 이용하여 추정한 미래 총인구와 15~59세의 경제활동인구, 그리고 5인 이상 사업장에 종사하는 근로자의 수를 나타낸다. 우리나라 총인구는 2020년 4,996만 명을 정점으로 점차 감소하며, 15~59세까지의 경제활동인구와 5인 이상 사업장의 근로자 수도 점차 감소하는 추세를 보이고 있다.

총인구에서 15~59세 경제활동인구가 차지하는 비중은 2010년까지 44%대를 유지한 이후 감소하기 시작해 2035년에 38.1%로 떨어지고 2050년에는 31.3%까지 감소하는 것으로 나타난다.  총인구 대비 5인 이상 사업장 근로자 수(근로자 비율)도 2025년까지 10%를 상회하고 있으나 이후 지속적으로 감소해 2050년에 8%로 감소할 것으로 예상된다.

실제 5인 이상 사업장의 근로자 수는 2015년에 566만 명으로 증가하였다 점차 감소하여 2050년에는 338만 명으로 감소하는 것으로 추정된다. 5인 이상 근로자의 감소는 결국 퇴직연금 대상자의 감소를 의미하는 것이므로 향후 고령화의 진전이 결국 퇴직연금을 감소시키는 요인으로 작용할 것임을 알 수 있다.

*** <표 Ⅴ-5> 삽입 ***

나. 5인 이상 사업장 근로자의 월평균 급여액 추정

퇴직금 관련 법률인 「근로기준법」과 2004년 12월에 국회를 통과한 「근로자퇴직급여보장법」에 따라 퇴직연금의 기여액과 급여액 계산에 필요한 근로자들의 평균임금(월평균 급여액)을 추정하고자 한다. 관련법에 따르면 퇴직금제도를 설정하고자 하는 사용자는 근속년수가 1년 이상인 근로자에 대해 근로기간 1년당 최소 1개월에 해당하는 평균임금을 퇴직금으로 적립해야 한다. 임금은 사용자가 근로자에게 임금, 봉급 기타 어떠한 명칭으로든지 지급하는 일체의 금품으로 정의되므로, 평균임금은 월 정액급여와 월 초과급여 및 연간특별급여액을 모두 고려한다.

근로기준법 제19조에 따르면 평균임금이라 함은 이를 산정하여야할 사유가 발생한 날 이전 3개월간에 그 근로자에 대하여 지급된 임금의 총액을 그 기간의 총일수로 나눈 금액을 말한다. 또한 평균임금에는 보상적 차원에서 지급하는 금액(경조사비 등)은 제외되며 연차수당이나 상여금은 포함한다.

미래 5인 이상 전사업장 근로자의 평균임금을 추정하기 위해서는 임금성장률에 대한 가정이 필요하다. <표 Ⅴ-6>에 따르면 1993~2003년 동안 연간 임금 상승률은 평균적으로 7.9%에 달한다. 그러나 1991~2000년 동안 OECD 국가의 근로자 1인당 연평균 임금 상승률이 5.37% 정도인 것을 감안하면 장기적으로 우리나라의 임금 상승률도 점점 낮아질 것으로 예상된다. 이를 반영하기 위해 GDP 성장률을 임금성장률에 대한 대용치로 사용하여 미래 5인 이상 전사업장 근로자들의 평균임금을 추정하고자 한다.

자료: OECD, 「Economic Outlook」, vol 2001/1, No.69, June 2001

*** <표 Ⅴ-6> 삽입 ***

<그림 Ⅴ-3>에 따르면 GDP 성장률과 임금성장률은 상관관계가 높은 것이 일반적이므로 본 연구에서는 GDP 성장률을 임금성장률의 대용치로 사용하고자 한다. 1993~2002년 동안 명목 임금 상승률 추이는 명목 경제 성장률과 매우 높은 상관관계를 갖고 있다. 따라서 미래에도 명목 임금 상승률이 연간 명목 GDP 성장률만큼 증가할 것으로 가정한다.

*** <그림 Ⅴ-3> 삽입 ***

<표 Ⅴ-7>은 명목 GDP 성장률과 이에 상응하는 월 평균 명목 임금과 실질 임금을 보여주고 있다. 명목 GDP 성장률은 KDI의 실질 GDP 성장률 전망과 한국은행의 물가상승률 목표치인 3%를 가정하였다. 2005년 기준으로 2050년의 명목 임금은 약 11.5배 증가하고 실질 임금은 3.1배 증가할 것으로 예상된다.

*** <표 Ⅴ-7> 삽입 ***

<표 Ⅴ-8>은 1994~2003년까지 전사업장 근로자의 평균임금 대비 연령별 평균임금의 비율을 보여주고 있다. 연령별 평균임금 비율이란 연령별 평균임금을 전사업장 평균임금으로 나눈 값을 의미한다. 과거 10년간 5인 이상 사업장 근로자들의 평균임금 대비 연령별 평균임금(연령별 평균임금 비율)이 대체로 일정한 비율을 보이고 있다. 따라서 본 연구는 과거 10년간의 평균 비율이 미래 기간에도 지속될 것으로 가정하고, 전사업장 평균임금을 추계한 후 각 연령별 평균 비율을 곱하여 미래 연령별 평균임금을 추정하였다. 즉, 미래 연령별 평균임금은 미래 전사업장 평균임금과 연령별 평균임금 비율의 곱으로 계산된다.

이러한 방법은 연령별 평균임금 비율이 변하지 않는다는 가정하에서 미래 전사업장 평균임금에 대해서만 추정하면 각 연령별 평균임금을 구할 수 있다는 장점이 있다.

*** <표 Ⅴ-8> 삽입 ***

다. 퇴직연금 기여액 및 급여액에 대한 가정

2006~2050년까지 매년 연령별로 추정된 5인 이상 사업장의 근로자 수와 월 평균임금을 이용하여 미래 연간 퇴직금의 적립 규모를 추산할 수 있다. 매년 적립될 퇴직금의 규모는 5인 이상 사업장 근로자 수와 추정된 월 평균임금에 의해 결정된다. 퇴직금 추정시 퇴직금 중간정산 등 조기인출은 없는 것으로 가정한다.

근로자의 월 평균임금을 연간 퇴직금 적립액으로 가정한다.

총 퇴직금 중 퇴직연금으로 전환되는 비율이 얼마나 되는지에 따라 퇴직연금의 규모가 결정된다. 2005년 말부터 퇴직연금 제도가 시행되더라도 이 제도의 도입이 강제사항은 아니기 때문에 제도 시행 초기에는 퇴직연금으로 전환되는 비율이 낮을 것이고, 시간이 지나면서 전환 비율이 높아질 것으로 예상된다. 이를 고려하여 본 연구에서 가정한 퇴직연금으로의 전환 비율은 다음과 같다. 퇴직연금이 도입되자마자 퇴직금의 20%(또는 30%)가 전환되고, 이후 전환율이 매년 5%씩 증가해 70%가 될 때까지 점진적으로 증가한다고 가정한다. 이러한 점진적 전환을 가정하는 것 이외에 2006년부터 30%, 50%, 70% 등의 고정율로 퇴직금이 퇴직연금으로 전환되는 것을 고려할 수도 있다. 하지만 시간이 지날수록 전환율이 높아진다는 점진적 전환 가정이 보다 현실적일 것이다.

퇴직금의 전환은 언급한 바와 같이 2006년부터 매년 퇴직금이 퇴직연금으로 전환되는 부분이 있지만 2006년 이전부터 적립되어 있던 누적 퇴직금이 퇴직연금으로 전환되는 부분도 고려해야 한다. 우리나라 근로자의 평균 재직 기간이 약 6년인 점과 퇴직금 중간정산 등 조기인출을 감안하여 2005년 말 퇴직금 누적적립액은 2005년 퇴직급여충당금(월평균 임금총액으로 측정)의 4배 정도라고 가정하고자 한다. 이 경우 15~59세를 대상으로 볼 때 2005년 말 5인 이상 사업장의 월평균 임금총액 규모는 12조8,600억원 정도이므로 퇴직금 누적적립액은 51조4,400억원에 달한다. 이 금액을 연령별 기여 비율에 따라 연령별로 배분하여 2006년 연령별 퇴직금 누적적립액에 합산한다. 최종적으로 2006~2050년 동안 매년 연령별 퇴직연금 기여액은 연령별 퇴직금 기여액의 합에 퇴직연금 전환율을 곱한 금액이 될 것이다.

연령별 기여 비율 = 연령별 임금액 ÷ 5인 이상 사업장 임금총액

퇴직연금 전환율은 기존 퇴직금 제도하에서의 누적 퇴직금이 퇴직연금 제도의 도입에 따라 퇴직연금으로 전환되는 비율임

각 연도별 퇴직연금 기여액은 다음과 같은 세 단계를 거쳐 추정된다고 요약할 수 있다.

(1) 연령별 퇴직금 기여액 = 연령별 5인 이상 근로자 수 × 월평균 급여액

(2) 연령별 퇴직연금 기여액 = 연령별 퇴직금 기여액 × 퇴직연금 전환율

(3) 연간 퇴직연금 기여액 = ∑연령별 퇴직연금 기여액

단순화를 위해 근로자는 60세에 도달할 때 퇴직연금을 일시불로 지급받는 것으로 가정한다. 퇴직연금 순기여액은 매년 퇴직연금 기여액에서 급여액을 차감하여 얻을 수 있다. 연도별로 퇴직연금의 순기여액을 누적하여 누적적립액 규모를 추정한다.  퇴직연금 누적적립액의 투자수익률은 국민연금의 예상 투자수익률과 근사한 7%로 가정한다.

국민연금법에 의하면 현재 국민연금의 수령은 60세부터이지만 53년~56년생은 61세, 57~60년생은 62세, 61~64년생은 63세, 65~68생은 64세, 69년생 이후는 65세부터 수령하게 되어 있다.

<표 Ⅴ-9>에 따르면 경제활동인구 비율은 점점 감소하는 반면, 지급대상 근로자 비율은 점점 증가한다. 우리나라 총인구 대비 15~59세 경제활동인구 비율이 지속적으로 감소하면서 2014년에 40% 이하로 떨어지고, 2025년에 35%, 2035년에 30%대를 기록하는 등 고령화로 인한 영향이 나타난다. 또한 경제활동인구가 감소하는 것에 비례하여 퇴직연금의 대상이 되는 5인 이상 사업장에 종사하는 근로자 수도 감소하며, 퇴직연금 수급 대상자도 감소세를 보인다. 퇴직연금 지급대상 근로자 비율은 2005년 1.4% 수준에서 완만하게 증가해 2020년에 2.5%, 2040년에는 3.4%까지 증가할 것으로 예상된다.

*** <표 Ⅴ-9> 삽입 ***

<표 Ⅴ-10>의 Panel A는 퇴직 직전의 연평균 임금 수준 대비 근로자가 퇴직 이후 받게 될 퇴직연금의 평균 규모의 비율(이하 퇴직연금 비율)이 어느 정도가 될 지를 살펴본 것이다.

소득대체율은 퇴직연금 수급자가 퇴직연금으로 퇴직 직전의 소득 수준의 얼마 만큼인가를 나타내며, 본 연구에서 연도별로 소득대체율이 증가한다는 것은 퇴직연령대의 임금에 비해 퇴직연금 수급액이 더 많아졌다는 의미임

근로자들은 15~59세의 45년간 연평균 1개월치의 퇴직연금을 납부하고 60세에 누적 퇴직연금을 일시에 지급받는 것으로 가정하고 있다. 퇴직연금이 시작되는 시점인 2006년에 퇴직연금 비율은 40.8%에 불과하다. 퇴직금에서 퇴직연금으로의 전환율이 낮고, 신규 퇴직연금의 기여 금액이 크지 않기 때문이다. 하지만 이 비율은 점차 증가하여 2050년에 666.2%로 계속 상승하는 것으로 나타난다. <표 Ⅴ-10>의 Panel B는 실질 금액을 기준으로 살펴본 퇴직연금 비율을 나타낸다. 명목 금액 비율과 비교하여 볼 때 시간이 지남에 따라 실질 금액 비율이 약간 더 상승하는 것으로 나타난다.

*** <표 Ⅴ-10> 삽입 ***

라. 퇴직연금 추계 결과

<그림 Ⅴ-4>는 전체 퇴직금 제도 중에서 20% 점진적 퇴직연금의 전환을 가정(이하 동일)한 경우의 연간 퇴직연금 적립액과 급여액을 추계한 결과를 보이고 있다. 즉, 퇴직금의 20%가 최초에 퇴직연금으로 전환되고 이후 퇴직금의 70%까지 점진적으로 전환되는 것으로 가정한다. 이 그림에 따르면 추정기간 동안 퇴직연금의 연간 기여액과 급여액은 완만한 증가세를 보이며, 급여액이 기여액을 2030년부터 상회하는 것으로 나타난다.  2006년 이전 퇴직금 누적액이 일시에 2006년에 퇴직연금으로 전환되는 것으로 가정함에 따라 2006년의 퇴직연금 기여액이 일시적으로 높게 나타난다.

*** <그림 Ⅴ-4> 삽입 ***

<그림 Ⅴ-5>는 투자수익률 7% 가정시의 퇴직연금 명목 누적적립액 추이를 보여주고 있다. 2030년 이후 퇴직연금의 기여액보다 급여액이 많음에도 불구하고 누적적립액이 점차 증가하는 이유는 기존 누적적립액의 투자수익이 월등하게 많기 때문이다. 예를 들어, 2031년 연간 기여액이 43.8조원이고 연간 급여액이 45.0조원으로 퇴직연금 급여액이 더 많다. 하지만 2031년도에 59.2조원의 투자수익이 증가하여 2031년도 퇴직연금 적립액은 58.0조원이 증가할 것이다. 결국 퇴직연금 규모의 증가로 인해 투자수익의 규모가 지속적으로 증가하여 퇴직연금의 누적적립액도 계속 증가하여, 2050년에는 2,112조원이 될 것으로 추정된다.

*** <그림 Ⅴ-5> 삽입 ***

<그림 Ⅴ-6>은 실질 투자수익률을 4%로 가정할 경우의 퇴직연금의 실질 누적적립액을 보여준다. 명목 누적적립액이 거의 선형적으로 증가하는 추세를 보이는데 비해 실질 누적적립액은 2040년 이후 정체하거나 완만한 증가세를 보인다. 2050년 퇴직연금의 규모는 627.1조원으로 명목 퇴직연금의 규모보다 현격하게 적다. 하지만 실질 투자수익률을 4%로 가정할 경우 퇴직연금은 2050년까지 지속적으로 증가하게 될 것으로 추정된다는 점에서 명목 퇴직연금과 크게 다르지 않다.

*** <그림 Ⅴ-6> 삽입 ***

퇴직연금의 연간 누적적립액이 투자수익률에 얼마나 민감한지를 알아보기 위해 명목 투자수익률에 대한 가정을 3~11%로 변경하였을 경우 누적적립액이 어떻게 달라지는지를 살펴보고자 한다. <표 Ⅴ-11>의 Panel A는 투자수익률의 변동에 따른 명목 누적적립액의 규모를 보여주고 있다. 투자수익률의 차이가 누적적립액에 미치는 영향은 시간이 지남에 따라 점차 크게 나타남을 알 수 있다. 투자수익률 3%를 가정하였을 경우 2015년 명목 누적적립액은 133.1조원이고, 11%를 가정하였을 경우 누적적립액은 184.3조원으로 약 1.4배 증가한다. 하지만 투자수익률이 3%일 경우 2050년 누적적립액은 1,291.5조원이고 11%일 경우 3,816.2조 원으로 약 3배 증가한다. 이러한 결과는 퇴직연금의 장기적 투자 성과가 퇴직연금의 규모를 결정하는 가장 중요한 요인 중에 하나임을 보여준다.

<표 Ⅴ-11>의 Panel B는 투자수익률이 변동함에 따라 퇴직연금의 실질 누적적립액의 규모가 어떻게 변화하는지를 보여준다. 실질 투자수익률이 0%일 경우에도 실질 누적적립액은 2050년까지 지속적으로 증가한다. 인플레이션을 통제한 실질 퇴직연금의 규모와 실질 투자수익률의 관계는 본질적으로 명목 퇴직연금의 규모와 투자수익률의 관계와 동일하다. 투자수익률의 차이로 인한 퇴직연금 규모의 차이는 초기에는 매우 적으나 시간이 지남에 따라 점차 커진다는 공통적인 특징이 있다. 예를 들어, 실질 투자수익률이 0%, 4%, 8%인 경우, 2015년도에 실질 누적퇴직연금은 98.4조원, 115.6조원, 137.1조원이다. 실질 투자수익률이 8%의 차이가 날 경우 2015년도 실질 퇴직연금의 규모의 차이는 38.7조원이다. 하지만 2050년도에 퇴직연금 규모의 차이는 706.0조원으로 급증할 것이다. 5가지 투자수익률 시나리오 중 실질 투자수익률이 0%인 경우를 제외한다면 <표 Ⅴ-11>의 Panel B는 2%의 투자수익률 차이가 있다고 하더라도 2050년도 퇴직연금 규모의 차이는 100조원 이상이 발생한다는 것을 보여주고 있다. 투자수익률이 퇴직연금의 규모와 성장을 결정하는 핵심적 요인이기 때문에 퇴직연금의 투자정책은 매우 중요한 사안이라고 볼 수 있다.

*** <표 Ⅴ-11> 삽입 ***

퇴직연금의 규모에 영향을 미치는 또 하나의 중요한 요인은 퇴직연금의 전환율이다. 만약 기존의 퇴직금 제도를 고수하게 될 경우 상당 부분이 기업의 운전자금으로 사용될 것이기 때문에 퇴직금은 실질적으로 적립되지 않을 것이다. 따라서 퇴직연금 전환율이 낮을 경우 퇴직연금의 규모에 영향을 미칠 수밖에 없을 것이다.

<표 Ⅴ-12>의 Panel A는 투자수익률 7% 가정시 퇴직연금 전환율이 퇴직연금의 명목 누적적립액에 어떠한 영향을 주는가를 보여주고 있다.  20% 점진적 전환은 최초 퇴직연금 시행시 퇴직연금 전환율이 20%이고 매년 5%씩 전환율이 상승하여 70%까지 상승한다고 가정한다. 따라서 30% 점진적 전환은 최초 퇴직연금 시행시 30%의 퇴직연금 전환율을 가정한다는 점 이외엔 20%의 점진적 전환 가정과 동일하다. 따라서 장기적 관점에서 볼 때 퇴직연금 전환율이 70%라는 점에서 20% 점진적 전환과 30% 점진적 전환은 동일하고 단지 단기적으로 퇴직연금 누적적립액의 차이가 발생한다는 점이 차이가 날 뿐이다. 2015년도 20% 점진적 전환시 누적적립액은 155.9조원으로 30% 점진적 전환시 퇴직연금 누적적립액인 189.8조원보다 다소 작다. 20%와 30%의 점진적 전환의 누적적립액 차이는 2020년 40.2조원으로 가장 크게 벌어진 후 그 차이는 점차 감소한다.

하지만 퇴직연금의 전환율이 극히 저조한 경우 예를 들어 20%의 전환율이 고정된다고 가정할 경우 퇴직연금의 누적적립액의 규모는 상당히 감소한다. 예를 들어, 퇴직연금 전환율이 20%, 50%, 70%로 각각 고정될 경우 2015년 퇴직연금 누적적립액은 76.9조원, 192.3조원, 269.2조원이 된다. 누적적립액의 차이는 점차 더 벌어져 2050년도에는 20% 고정 전환율 가정시 605.1조원이고, 50% 고정 전환 가정시 1,512.8조원, 70% 고정 전환 가정시 2,117.9조원으로 상당한 차이를 보이게 된다. 따라서 퇴직연금 전환율은 퇴직연금의 성장을 좌우하는 중요한 요인 중 하나라고 볼 수 있을 것이다.

<표 Ⅴ-12>의 Panel B는 퇴직연금의 실질 누적적립액 규모를 보여주고 있다. 인플레이션으로 인한 영향을 통제하였기 때문에 퇴직연금의 실질 누적적립액의 규모는 작아졌으나 명목 누적적립액과 마찬가지로 퇴직연금 전환율은 퇴직연금의 규모를 결정하는 중요한 요인임을 알 수 있다. 따라서 연금시장의 성장과 발전을 위해서는 퇴직연금 전환율을 상승시키는 정책적 방안이 제시되어야 할 것이다.

*** <표 Ⅴ-12> 삽입 ***

3. 주식시장 규모의 추정

가. 자본시장규모의 전망

향후 연금 산업과 자본시장의 관계를 살펴보기 위해서 국민연금 및 퇴직연금 재정 규모는 물론 자본시장의 규모를 추정하여야 한다. 본 연구는 금융자산과 GDP와의 관련성, 금융자산과 자본시장 규모의 관련성을 기초로 주식시장의 규모를 추정하였다. 주식시장의 규모를 추정하기 위한 과정은 다음과 같다. 우선, 명목 GDP의 성장률을 가정하여 각 연도별 명목 GDP를 산출한다. 명목 GDP와 금융자산의 관계를 바탕으로 각 연도별 금융자산을 추정한다. 두 번째로, 금융자산과 주식시장 시가총액과의 관계를 파악하여 각 연도별 금융자산에 상응하는 시가총액의 규모를 추정하였다.

1) 금융자산과 1인당 GDP의 관계

<그림 Ⅴ-7>은 1981년부터 2003년까지의 금융연관비율(금융자산/GDP)과 1인당 GDP가 뚜렷한 양의 관계를 지니고 있음을 보여주고 있다. 이러한 양의 관계는 단순히 시계열 자료에서만 나타나는 것이 아니라 각 나라별 횡단면 분석에서도 확인될 수 있다. 본 연구는 이러한 관련성을 이용하여 각 연도별 1인당 명목 GDP를 추정하여 연도별 금융자산을 추정한다.

김형태․김근수․정재만(2003)의 『증권산업의 현황과 시나리오 분석』 p. 176을 참조하시오.

각 연도별 명목 GDP는 KDI의 『2001년도 예비타당성 조사 수행을 위한 일반지침연구(3판)』의 실질 GDP 성장률 전망과 한국은행의 물가상승률 목표치인 3%의 가정을 바탕으로 산출하였다.

*** <그림 Ⅴ-7> 삽입 ***

각 연도별 금융자산의 추정은 다음의 회귀식을 이용하여 구하였다.

=                                                (Ⅴ-1)

여기서, FIt = t년도의 금융연관비율(금융자산t/명목 GDPt)

GDPpert = t년도 1인당 명목 GDP

<표 Ⅴ-13>은 1981~2004년 동안 통계 자료를 이용하여 추정한 회귀식(Ⅴ-1)의 결과를 보여주고 있다. 결과에 따르면, 금융연관비율(FI)은 1인당 GDP와 양의 관계를 갖고 있어 GDP가 성장할수록 금융자산도 증가하는 것으로 나타나고 있다. 계수값도 1% 수준에서 유의하게 나타나고 있으며, Adj. R2은 0.9360를 나타내고 있다.

*** <표 Ⅴ-13> 삽입 ***

2) 주식시장 규모의 추정

<그림 Ⅴ-8>은 금융자산 대비 우리나라 상장주식의 시가총액 비율 추이를 보여주고 있다. 1993년부터 2004년까지 12년 동안 금융자산 대비 시가총액 비율은 뚜렷한 추세를 보여주지 못한다. 우리나라 주식시장의 경우 주가의 변동성이 매우 심할 뿐만 아니라 주가의 급락이 반복되고 있어 시가총액의 변화에 따라 금융자산 대비 시가총액 비율이 크게 변동하기 때문이라고 보여진다. 금융자산 대비 시가총액 비율의 경우 일정한 추세를 보여주지 않고 있기 때문에 향후에도 일정한 비율을 유지한다는 정적 가정을 채택하는 것이 바람직할 것이다. 지난 12년간 금융자산 대비 시가총액 비중의 평균값이 약 7.0%이므로 이 비율이 향후에도 지속될 것으로 가정한다.

*** <그림 Ⅴ-8> 삽입 ***

<표 Ⅴ-14>는 2005~2050년 동안에 주요변수들과 주식시장 시가총액의 추정치를 요약한 것이다. 우선 회귀식 (Ⅴ-1)을 통해 구한 금융연관비율은 매년 조금씩 증가하는 추세를 보이면서 2030년에는 금융자산이 GDP의 10배를 넘어설 것으로 예상된다. 그러나 금융시장이 발달한 미국의 경우에도 연도마다 편차가 있긴 하지만 대체로 금융연관비율이 9.0 정도의 수준에서 유지되고 있음을 감안한다면 우리나라도 금융연관비율이 계속해서 증가하기만 하지는 않을 것이다. 따라서 본 연구에서는 금융연관비율이 9.0을 넘어서는 2011년 이후에는 금융연관비율이 9.0을 유지하는 것으로 가정하여 금융자산을 추정하였다. 결국 2005년부터 2010년까지는 회귀식 (Ⅴ-1)을 통해 금융자산을 추정하였으며, 2011년부터 2050년까지는 명목 GDP의 9배를 금융자산으로 가정하였다. 금융자산의 규모가 증가하면서 2005년 말 422조원 규모의 시가총액이 2014년에 1,000조원을 넘어서고 2030년에는 2,500조원 수준으로 성장할 것으로 예상된다.

미국의 경우 1980~2002년 동안 연간 평균 0.15%p씩 증가하였고, 영국의 경우에는 1987~2002년 동안 연간 0.19%p씩 증가하였다. 반면, 일본의 금융연관비율은 1990~2003년 동안 전혀 증가하지 못한 것으로 나타났다.

자료: Federal Reserve Bulletin(FRB), International Financial Statistics(IMF)의 금융자산 자료

*** <표 Ⅴ-14> 삽입 ***

4. 연금과 주식시장

향후에 연금 재원이 주식시장에서 차지하는 비중을 정확히 예측하기는 매우 어렵다. 미국이나 영국처럼 연금의 주식 투자가 활발하다면 시가총액의 30% 정도까지 차지할 수도 있다. 우리나라의 경우 연금 제도는 개인연금, 퇴직연금, 국민연금이 있다. 이 중 개인연금은 거의 주식에 투자되지 않고 있으므로, 이를 제외한 국민연금과 퇴직연금이 주식시장의 주요 기관투자자가 될 것으로 생각된다. 국민연금 재정은 국민연금관리공단에 의해 추계되었고, 퇴직연금 재정은 앞부분에서 여러 가지 가정에 근거하여 추정된 바 있다. 여기서는 국민연금과 퇴직연금 추계에 근거하여 이들 연금들이 우리나라 주식시장에서 차지하는 비중을 살펴보고자 한다.

OECD의 자료에 따르면 2001년 현재 미국 및 영국의 연금이 주식시장 시가총액에서 차지하는 비중은 각각 27.28%, 27.97%를 차지하고 있다.

국민연금의 경우 현재 국내 주식시장에 투자하는 비중이 전체 기금의 10%에 미달하고 있지만, 향후에는 10~15% 정도를 투자할 것으로 예상되고 있다. 물론 현재의 기여 및 수급 구조에 의하면 2036년부터 국민연금기금은 적자가 발생하고 2047년에는 완전 고갈에 이를 것으로 예상하고 있으므로, 주식 투자는 장기적으로 없어질 것이다. 이에 대하여 지금부터 국민연금의 주식 투자에 대해 회의적인 시각이 대두하고 있다. 즉, 주식시장에 상당액이 투자된다면 향후 이 금액의 회수에 어려움이 있다는 것이다. 만약 다른 연금 재원이나 기관의 주식 투자가 없고 국민연금기금이 예정대로 고갈된다면 그러한 우려는 타당할 것이다. 하지만 다른 연금 재원이나 기관이 주식시장에 대규모로 진입한다면 그러한 우려가 현실화 될 가능성은 매우 작아진다. 즉, 미국이나 영국처럼 사적 연금이 빈 자리를 채워 준다면 주식시장의 충격은 거의 없을 수도 있다.

2001년도에 수행된 국민연금 연구용역에 의하면 국내 및 국외를 합하여 약 20% 정도의 주식 투자를 제안하였고, 2004년도의 연구용역에서는 국내 주식 투자 10.7%를 권고하고 있다.

KDI의 최근 발표에 의하면 국민연금기금의 적자와 고갈은 국민연금관리공단이 추정한 시기보다 약 5년 정도 빨리 올 것이라고 한다.

현재로서는 국민연금의 빈 자리를 채워 줄 가능성이 가장 큰 재원은 2005년 12월 1일부터 시행될 퇴직연금 재원이라고 하겠다. 퇴직연금 재원의 수익률 7%와 함께 퇴직연금으로의 점진적 전환이 20%부터 시작한다고 가정할 때, 2015년에 약 156조원 수준에 이를 것으로 추정되었다. 퇴직연금의 재원 조성 방식은 국민연금과 달리 적립 방식을 채택하게 되므로, 인구 구조에 급격한 변화가 발생하지 않는다면 향후 50년간 계속하여 증가될 것이다. 따라서 국민연금의 주식시장 투자 금액은 2036년경까지 증가하다가 그 이후에는 줄어들 것이지만, 퇴직연금의 주식 투자 금액은 계속하여 증가할 것으로 예상된다. 여기서는 여러 가지 시나리오에 따라 국민연금과 퇴직연금의 주식시장 비중을 추정하여 이들이 주식시장에 미칠 영향을 검토해 보고자 한다.

이러한 추계는 앞에서 제시된 가정에 근거한 것이다. 만약 퇴직금의 퇴직연금 전환이 많지 않다면, 156조원이라는 수치는 허구에 불과할 수도 있다.

여기서 가정하는 시나리오는 퇴직연금이 주식시장에 투자하는 비중에 따라 다음과 같이 3가지로 나뉘어 진다: 20%, 30%, 40%. 각각의 경우에 대해 국민연금의 주식 투자 비중을 10%와 15%로 나누어 생각해 볼 수 있다. 이들을 조합하면 총 6가지의 주식 투자 시나리오를 가정할 수 있다. 이들 시나리오에 따라 우리나라 주식시장 시가총액에서 국민연금과 퇴직연금이 차지하는 비중을 추정한 것이 <표 Ⅴ-15>부터 <표 Ⅴ-17>까지 제시되어 있다. 이 중 가장 현실성이 있다고 생각되는 퇴직연금 30% 시나리오를 고려한 추정이 <표 Ⅴ-16>에 제시되어 있다. 이 중 국민연금이 10%를 주식에 투자하는 시나리오 2A를 주로 살펴보고자 한다.

새로운 「근로자퇴직급여보장법」 시행령에 따르면, DB 플랜에는 주식 투자의 제한이 없지만 DC 플랜의 경우에는 주식 투자 비중을 40%로 제한하고 있다. 물론 이러한 제한은 향후에 퇴직연금 제도가 정착이 되면 확대될 것으로 예상된다.

*** <표 Ⅴ-15> 삽입 ***

*** <표 Ⅴ-16> 삽입 ***

*** <표 Ⅴ-17> 삽입 ***

먼저 우리나라의 시가총액 중에서 퇴직연금의 비중은 2005년 말 0.93%에서 시작하여 2050년에는 10.79%까지 상승할 것으로 예상된다. 이 비중은 2030년까지 꾸준히 상승하여 우리나라 시가총액의 10% 수준에 도달한 뒤, 그 이후에는 성장이 크게 둔화될 것으로 보인다. 이는 2030년부터 퇴직연금 중 주식 투자 금액의 성장과 시가총액의 성장이 비슷하게 갈 것임을 의미한다. 이에 비해 국민연금의 비중은 꾸준히 성장하여 2035년경에 5.41%에 도달한 뒤, 그 이후에는 급속히 하락하여 2050년 이전에 소진될 것으로 예상된다. 따라서 2030~2035년경까지는 국민연금과 퇴직연금이 시가총액에서 차지하는 비중이 16% 이상까지 증가하겠지만, 국민연금 재원이 소진되면서 주식시장에는 퇴직연금만이 남게 될 것이다.

여기서는 2005년도에 전체 퇴직금 제도의 20%가 퇴직연금으로 전환하고 이 중 30%가 주식시장에 투자한다는 가정을 사용하였다. 하지만 퇴직연금 제도는 2005년 12월 1일에 도입되기 때문에 2005년 말의 시가총액 비중이 실제로 0.93%에 이를 가능성은 거의 없을 수 있다. 하지만 시간이 흐르면서 본 연구에서의 가정에 가깝게 간다면 시가총액 비중이 추정치에 근사하게 접근할 것으로 생각된다. 여기서는 추정의 가정과 목적에 따라 2005년의 비중 0.93%를 그대로 사용하여 설명하고자 한다.

물론 국민연금의 재정은 적자 발생이나 고갈 이전에 기여와 급여 수준을 조정하여 궁극적인 고갈에 이를 것으로 보이지는 않지만, 현재의 제도에서는 고갈이 예상되고 있다. 국민연금 재원 고갈이 주식시장에 미치는 영향은 매우 심각할 수 있지만, 앞에서 살펴본 바와 같이 퇴직연금 재원의 증가로 어느 정도 보완될 수 있다. 퇴직연금이 존재한다고 할지라도 2035년 이후의 주식시장은 어느 정도의 타격을 받을 수밖에 없다. 국민연금과 퇴직연금은 2030~2035년경까지 우리 주식시장의 약 19%를 차지하다가, 국민연금의 고갈로 인해 그 비중은 10%를 약간 상회하는 정도로 감소할 것이기 때문이다. 이러한 영향이 어느 정도의 심각성을 가질지는 누구도 예측하기 힘들다. <표 Ⅴ-16>에서 보듯이 국민연금의 주식 투자 감소를 퇴직연금 주식 투자 증가로 보완하면 큰 문제가 안 될 수도 있다. 하지만 증가하는 주식시장의 공급을 감당할 정도의 주식 수요기반이 없다는 것은 역시 문제라고 할 수 있다.

이러한 문제점을 해결하기 위한 하나의 방법은 현재 미국에서 논의되고 있는 바와 같이 국민연금의 일부분을 개인 계정화 하여, 개인 계정에 대해서는 정해진 투자 수단 범위 내에서 개인이 직접 운용하고 주식형 펀드에도 투자할 수 있도록 하는 것이다. 이러한 방법은 국민연금의 재정 부담을 크게 줄일 수 있고, 부수적으로는 국민연금기금의 주식시장에 대한 영향도 최소화 할 수 있다는 점에서 의미가 있다고 하겠다.

<표 V-1> 재정추계를 위한 중요 가정a

연도	출산율	평균 수명 (세)		기금 투자수익률	실질 임금상승률	보험료율
		남	여
2005	1.37	74.4	81.2	4.5	3.5	9%
2010	1.36	75.5	82.2	4.5	3.5	9%
2015	1.37	76.5	83.2	4.0	3.0	9%
2020	1.37	77.5	84.1	4.0	3.0	9%
2025	1.38	78.0	84.5	3.0	2.5	9%
2030	1.39	78.4	84.8	3.0	2.5	9%
2035	1.40	78.8	85.2	2.5	2.0	9%
2040	1.40	79.2	85.5	2.5	2.0	9%
2045	1.40	79.6	85.9	2.5	2.0	9%
2050	1.40	80.0	86.2	2.0	2.0	9%
2055	1.42	80.2	86.5	2.0	1.5	9%
2060	1.44	80.4	86.7	2.0	1.5	9%
2065	1.47	80.7	87.0	2.0	1.5	9%
2070	1.51	81.0	87.1	2.0	1.5	9%

a. 물가상승률은 전 기간에 걸쳐 3%로 가정함

자료: 통계청, 『연령별 추계인구』, 국민연금발전위원회, 『2003 국민연금 재정추계 및 제도개선방안』, 보건복지부, 『국민연금 제도개선 및 기금운용위원회 상설화 방안에 관한 공청회』 자료

<표 V-2> 국민연금기금 재정 추계

(단위: 십억 원)
연도	총지출	보험료율	국민연금 적립기금	적립률a
2005	4,219	9.0%	160,396	32.0%
2010	11,094	9.0%	328,694	26.1%
2015	19,091	9.0%	571,775	27.0%
2020	35,010	9.0%	908,028	23.8%
2025	64,936	9.0%	1,256,246	18.3%
2030	111,103	9.0%	1,581,638	13.7%
2035	181,177	9.0%	1,715,359	9.4%
2036	201,456	9.0%	1,702,972	8.5%
2040	289,188	9.0%	1,447,808	5.3%
2045	414,321	9.0%	526,472	1.9%
2047	473,542	9.0%	-96,159	0.5%
2050	561,966	9.0%	-	-

a. 적립률이란 전년도말 적립기금을 당해연도 지출로 나눈 값을 의미함

자료: 보건복지부, 『국민연금 제도개선 및 기금운용위원회 상설화 방안에 관한 공청회』 자료

<표 Ⅴ-3> 연령별 인구 대비 경제활동인구 비율(1994～2003년)

연령	15~19세	20~24세	25~29세	30~34세	35~39세	40~44세	45~49세	50~54세	55~59세
1994	12.9%	51.2%	67.7%	73.2%	78.1%	80.5%	77.9%	75.0%	68.1%
1995	11.7%	52.4%	68.5%	72.7%	78.2%	81.3%	77.9%	74.9%	68.4%
1996	10.9%	52.7%	69.4%	73.5%	78.6%	81.2%	78.7%	74.8%	68.1%
1997	10.6%	52.3%	70.3%	74.2%	78.6%	81.8%	78.4%	74.9%	68.9%
1998	10.3%	48.8%	68.6%	72.5%	77.2%	79.5%	77.9%	73.8%	65.9%
1999	10.9%	47.9%	67.5%	72.1%	77.2%	78.5%	78.2%	72.8%	66.0%
2000	11.7%	47.5%	68.9%	71.9%	77.2%	78.7%	78.5%	71.9%	64.1%
2001	11.4%	47.1%	69.7%	71.7%	77.3%	78.6%	78.0%	72.3%	64.1%
2002	10.3%	48.1%	70.6%	71.9%	77.4%	78.6%	78.4%	73.3%	64.9%
2003	9.5%	47.3%	70.7%	71.9%	76.9%	79.0%	77.1%	73.0%	64.7%
평균	11.0%	49.5%	69.2%	72.6%	77.7%	79.8%	78.1%	73.7%	66.3%

자료: 통계청, 「장래인구 추계」, 「연령별 경제활동인구」, 노동통계정보시스템, 「매월노동통계」

<표 Ⅴ-4> 경제활동인구 대비 5인 이상 사업장 근로자수 비율

(단위: 천명)
연도	경제활동인구	5인 이상 사업장 근로자수	비율
1994	20,353	4,923.7	24.2%
1995	20,845	5,219.7	25.0%
1996	21,288	5,301.6	24.9%
1997	21,782	5,249.2	24.1%
1998	21,428	4,729.4	22.1%
1999	21,666	5,469.9	25.2%
2000	22,069	5,735.1	26.0%
2001	22,417	6,150.9	27.4%
2002	22,877	6,397.7	28.0%
2003	22,916	6,334.4	27.6%
평균	21,764	5,551.2	25.5%

자료: 통계청, 「연령계층별 경제활동인구」

<표 Ⅴ-5> 미래 총인구 및 경제활동인구와 근로자 수 추정치

구분	총인구	15~59세 경제활동인구	경제활동인구 비율a	근로자 수	근로자 비율b
2005	48,294,143	21,495,729	44.5%	5,481,411	11.4%
2006	48,497,166	21,679,628	44.7%	5,528,305	11.4%
2007	48,692,062	21,816,438	44.8%	5,563,192	11.4%
2008	48,877,252	21,924,742	44.9%	5,590,809	11.4%
2009	49,053,093	22,015,039	44.9%	5,613,835	11.4%
2010	49,219,537	22,100,013	44.9%	5,635,503	11.4%
2015	49,802,615	22,207,601	44.6%	5,662,938	11.4%
2020	49,956,093	21,475,947	43.0%	5,476,366	11.0%
2025	49,835,930	20,254,194	40.6%	5,164,819	10.4%
2030	49,329,456	18,818,538	38.1%	4,798,727	9.7%
2035	48,290,883	17,207,576	35.6%	4,387,932	9.1%
2040	46,743,259	15,765,747	33.7%	4,020,265	8.6%
2045	44,746,631	14,306,164	32.0%	3,648,072	8.2%
2050	42,347,690	13,258,211	31.3%	3,380,844	8.0%

a. 경제활동인구 비율 = (15~59세 경제활동인구 / 총인구)

b. 근로자 비율 = (5인 이상 사업장 근로자 수 / 총인구)

<표 Ⅴ-6> 과거 10년간 임금구조 기본 통계

(단위: 천원)
구분	정액급여	초과급여	연간 특별급여액	월평균임금	임금 상승률
1994	724.1	103.6	2,641.3	1,047.7	9.5%
1995	813.0	114.9	3,217.3	1,196.0	14.2%
1996	931.4	118.5	3,625.8	1,352.0	13.0%
1997	1,010.5	121.2	4,105.5	1,473.7	9.0%
1998	1,046.3	101.8	4,152.2	1,494.1	1.4%
1999	1,101.9	108.9	3,408.9	1,494.9	0.1%
2000	1,188.9	125.0	3,952.3	1,643.3	9.9%
2001	1,270.0	123.1	4,263.2	1,748.3	6.4%
2002	1,394.6	138.1	4,171.7	1,880.4	7.6%
2003	1,515.2	135.9	4,641.5	2,037.9	8.4%

a. 월평균임금 = 월 정액급여 + 월 초과급여 + (연간특별급여액의 1/12)

자료: 노동부, 「노동통계연감」각호

<표 Ⅴ-7> 미래 월 평균임금 추정치

(단위: 원)
구분	월평균임금		GDP성장률
	명목	실질	명목	실질
2005	2,399,944	2,269,087	8.40%	5.40%
2006	2,601,539	2,391,618	8.28%	5.28%
2007	2,816,947	2,517,895	8.16%	5.16%
2008	3,046,810	2,647,818	8.04%	5.04%
2009	3,291,773	2,781,268	7.92%	4.92%
2010	3,552,482	2,918,107	7.80%	4.80%
2015	5,104,750	3,639,941	7.10%	4.10%
2020	7,073,010	4,373,398	6.20%	3.20%
2025	9,340,687	5,001,292	5.00%	2.00%
2030	11,853,361	5,489,415	4.70%	1.70%
2035	14,856,441	5,948,695	4.50%	1.50%
2040	18,496,112	6,402,120	4.00%	1.00%
2045	22,507,676	6,730,025	4.10%	1.10%
2050	27,568,837	7,122,482	4.20%	1.20%

a. GDP 성장률 = KDI의 실질 GDP 성장률 전망 + 물가상승률(3% 가정)

자료: 통계청, 「장래인구 추계」, 한국개발연구원, 「예비타당성 수행을 위한 일반지침 연구(제3판)」

<표 Ⅴ-8> 전사업장 평균임금 대비 연령별 평균임금 비율 (1994～2003년)

연령	15~19세	20~24세	25~29세	30~34세	35~39세	40~44세	45~49세	50~54세	55~59세
1994	48%	64%	88%	111%	119%	121%	119%	112%	101%
1995	48%	63%	86%	111%	121%	122%	120%	113%	101%
1996	49%	63%	85%	110%	120%	123%	121%	115%	100%
1997	48%	64%	85%	109%	119%	121%	119%	114%	98%
1998	47%	62%	82%	105%	117%	122%	121%	116%	98%
1999	47%	62%	82%	105%	119%	122%	120%	114%	97%
2000	46%	59%	80%	105%	120%	122%	121%	113%	98%
2001	51%	59%	79%	103%	119%	121%	121%	115%	97%
2002	51%	59%	80%	106%	120%	122%	121%	112%	94%
2003	49%	58%	79%	104%	119%	123%	120%	112%	98%
평균	48%	61%	83%	107%	119%	122%	120%	113%	98%

자료: 노동통계정보시스템, 「임금구조기본계조사」

<표 Ⅴ-9> 총인구 대비 경제활동인구(15～59세) 비율  및
근로자 수 대비 퇴직연금 지급대상 근로자 비율 비교

(단위: 명, 천원)
구분	경제활동인구 비율a	근로자 수b	지급대상 근로자 수	지급대상 근로자 비율c
2006	41.5%	5,528,305	76,592	1.4%
2007	41.5%	5,563,192	80,191	1.4%
2008	41.5%	5,590,809	80,757	1.4%
2009	41.3%	5,613,835	79,221	1.4%
2010	41.1%	5,635,503	78,096	1.4%
2015	39.5%	5,662,938	117,739	2.1%
2020	37.6%	5,476,366	138,533	2.5%
2025	35.3%	5,164,819	132,095	2.6%
2030	32.6%	4,798,727	144,253	3.0%
2035	30.5%	4,387,932	123,369	2.8%
2040	28.5%	4,020,265	137,326	3.4%
2045	27.6%	3,648,072	101,334	2.8%
2050	26.2%	3,380,844	106,207	3.1%

a. 경제활동인구 비율 = (15~59세 경제활동인구 / 총인구)

b. 근로자 수 = 5인 이상 사업장에 종사하는 근로자 수

c. 지급대상 근로자 비율 = (퇴직연금 지급대상 근로자 수 / 근로자 수)

<표 Ⅴ-10> 퇴직연금 평균급여액과 퇴직전 임금 대비 비율

Panel A: 명목가격 기준			(단위: 명, 천원)
구분	지급대상 근로자 수	퇴직연금 평균 급여액(A)		퇴직 직전 연평균 임금(B)	퇴직연금 비율(A÷B)a
2006	76,592	11,534.7		28,250.7	40.8%
2007	80,191	14,054.6		30,623.8	45.9%
2008	80,757	17,623.2		33,159.4	53.1%
2009	79,221	22,053.5		35,865.2	61.5%
2010	78,096	27,333.2		38,748.8	70.5%
2015	117,739	71,453.6		56,033.3	127.5%
2020	138,533	157,892.2		78,265.9	201.7%
2025	132,095	303,673.8		104,478.4	290.7%
2030	144,253	519,356.5		133,190.9	389.9%
2035	123,369	846,344.8		167,286.5	505.9%
2040	137,326	1,242,255.4		208,349.6	596.2%
2045	101,334	1,718,668.1		254,756.8	674.6%
2050	106,207	2,075,179.8		311,503.2	666.2%
Panel B: 2004년 불변가격 기준
구분	지급대상 근로자 수	퇴직연금 평균 급여액(A)		퇴직 직전 연평균 임금(B)	퇴직연금 비율(A÷B)a
2006	76,592	11,077.8		26,710.4	41.5%
2007	80,191	12,997.9		28,152.7	46.2%
2008	80,757	15,742.9		29,639.2	53.1%
2009	79,221	19,069.7		31,168.6	61.2%
2010	78,096	22,909.5		32,739.5	70.0%
2015	117,739	54,193.1		41,104.4	131.8%
2020	138,533	106,732.5		49,797.9	214.3%
2025	132,095	181,078.5		57,582.4	314.5%
2030	144,253	272,332.2		63,500.6	428.9%
2035	123,369	388,527.2		68,962.5	563.4%
2040	137,326	501,011.9		74,248.3	674.8%
2045	101,334	611,871.5		78,437.5	780.1%
2050	106,207	662,707.5		82,863.9	799.8%

a. 퇴직연금 비율 = 퇴직연금 평균 급여액 ÷ 퇴직 직전 연평균 임금

<표 Ⅴ-11> 투자수익률 가정별 퇴직연금의 누적적립액

Panel A: 명목가격 기준				(단위: 조원)
수익률	수익률 3%	수익률 5%	수익률 7%		수익률 9%	수익률 11%
2005	13.0	13.0	13.0		13.0	13.0
2006	17.1	17.3	17.6		17.8	18.1
2007	22.3	22.9	23.6		24.2	24.8
2008	29.0	30.1	31.2		32.3	33.5
2009	37.3	39.0	40.8		42.6	44.6
2010	47.5	50.0	52.6		55.4	58.4
2015	133.1	143.9	155.9		169.3	184.3
2020	263.8	293.7	328.6		369.5	417.5
2025	422.5	485.4	562.1		656.4	772.7
2030	597.3	706.5	845.8		1,025.0	1,257.4
2035	767.3	929.4	1,144.0		1,431.5	1,821.0
2040	944.2	1,165.2	1,466.5		1,883.5	2,468.9
2045	1,096.3	1,368.1	1,745.0		2,276.5	3,037.6
2050	1,291.5	1,631.3	2,111.5		2,803.0	3,816.2
Panel B: 2004년 불변가격 기준
수익률	수익률 3%	수익률 5%	수익률 7%		수익률 9%	수익률 11%
2005	12.9	12.9	12.9		12.9	12.9
2006	16.3	16.5	16.8		17.0	17.3
2007	20.6	21.2	21.8		22.4	23.0
2008	25.9	26.9	27.9		29.0	30.1
2009	32.4	33.9	35.5		37.1	38.9
2010	40.0	42.2	44.5		46.9	49.5
2015	98.4	106.5	115.6		125.7	137.1
2020	171.2	190.7	213.6		240.5	272.2
2025	241.0	276.5	320.0		373.7	440.2
2030	298.6	352.0	420.4		508.8	623.9
2035	338.0	406.7	497.9		620.6	787.8
2040	365.0	446.4	557.5		711.9	929.9
2045	375.3	462.0	582.4		752.7	998.0
2050	398.4	493.3	627.1		820.2	1,104.4

<표 Ⅴ-12> 다양한 퇴직연금 전환율에 따른 퇴직연금 누적적립액 추정

Panel A: 명목가격 기준				(단위: 조원)
전환 가정	점진적 전환 가정a		고정률 전환 가정b
	점진20	점진30	고정20		고정50	고정70
2005	13.0	19.6	13.0		32.6	45.6
2006	17.6	26.0	16.8		42.1	58.9
2007	23.6	34.1	21.1		52.8	73.9
2008	31.2	44.2	25.9		64.8	90.7
2009	40.8	56.4	31.3		78.2	109.5
2010	52.6	71.3	37.3		93.2	130.5
2015	155.9	189.8	76.9		192.3	269.2
2020	328.6	368.8	132.0		330.0	461.9
2025	562.1	606.4	202.3		505.7	707.9
2030	845.8	890.4	283.2		708.0	991.2
2035	1,144.0	1,182.0	361.3		903.4	1,264.7
2040	1,466.5	1,493.1	441.4		1,103.4	1,544.8
2045	1,745.0	1,755.9	505.4		1,263.4	1,768.7
2050	2,111.5	2,115.4	605.1		1,512.8	2,117.9
Panel B: 2004년 불변가격 기준
전환 가정	점진적 전환 가정a		고정률 전환 가정b
	점진20	점진30	고정20		고정50	고정70
2006	16.8	24.8	16.1		40.2	56.3
2007	21.8	31.5	19.5		48.8	68.4
2008	27.9	39.6	23.3		58.1	81.4
2009	35.5	49.1	27.3		68.2	95.4
2010	44.5	60.3	31.6		79.0	110.6
2015	115.6	140.5	56.8		142.1	199.0
2020	213.6	239.0	85.2		212.9	298.1
2025	320.0	344.1	114.3		285.7	400.0
2030	420.4	441.5	139.9		349.7	489.6
2035	497.9	513.4	156.5		391.2	547.7
2040	557.5	566.9	167.3		418.2	585.5
2045	582.4	585.7	168.5		421.2	589.6
2050	627.1	628.1	179.7		449.1	628.8

a. 점진20%(30%): 2006년에 퇴직금의 전환율이 20%(30%)에서 시작해 전환율이 70%가 될 때까지 점진적으로 증가하는 경우임

b. 고정20%(50%, 70%): 2006년부터 퇴직금의 전환율이 20%(50%, 70%)로 고정된 경우임

<표 V-13> 금융연관비율과 1인당 GDP와의 관계: 1981～2004년

모형: 비율t =
비율			Adj. R2
(금융자산t/명목GDPt)	3.012* (27.12)	0.237* (18.37)	0.9360

a. 괄호안은 t값이며, *는 1% 수준에서 유의적임을 의미함

<표 V-14> 주요 경제변수 및 시가총액 추정치

(단위: 조원)
	1인당 GDP (백만원)	명목 GDPa,b	금융자산c	금융 연관비율d	시가총액e
2005	17.4	843.8	6,032.4	7.1	422.3
2006	18.8	913.7	6,827.7	7.5	477.9
2007	20.3	988.3	7,725.4	7.8	540.8
2008	21.8	1,067.7	8,738.0	8.2	611.7
2009	23.5	1,152.3	9,879.0	8.6	691.5
2010	25.2	1,242.2	11,163.2	8.9	781.4
2015	35.6	1,773.3	15,960.0	9.0	1,117.2
2020	48.8	2,436.4	21,927.9	9.0	1,535.0
2025	63.8	3,181.2	28,631.0	9.0	2,004.2
2030	81.6	4,025.5	36,229.1	9.0	2,536.0
2035	104.3	5,035.7	45,321.1	9.0	3,172.5
2040	133.5	6,239.4	56,154.3	9.0	3,930.8
2045	169.8	7,599.9	68,399.1	9.0	4,787.9
2050	220.0	9,317.8	83,860.1	9.0	5,870.2

a. 명목 GDP 성장률 = 실질 GDP 성장률 + 물가 상승률. 실질 GDP 성장률의 경우 2050년까지는 KDI의 『2001년 예비타당성조사 연구보고서-예비타당성조사 수행을 위한 일반지침 연구(제3판)』을 참고하였고 2051년~2070년은 1.1%로 가정함

b. 한국은행 통계자료의 1995년 기준 명목 GDP를 사용함

c. 회귀식 (Ⅴ-1)을 통해 추정한 값임

d. 금융연관비율(금융자산 / 명목 GDP)은 2011년 이후 9.0을 유지하는 것으로 가정함

e. 시가총액은 7.0%를 유지하는 것으로 가정함

<표 Ⅴ-15> 퇴직연금 20% 및 국민연금 10% 주식투자 가정

Panel A: 시나리오 1A					(단위: 조원)
연도	시가총액	퇴직연금				국민연금			전체b
		추정규모	20%(비중)a			추정규모	10%(비중)a		투자액 합(비중)a
2005	422.3	13.0	2.6	0.62%		160.4	16.0	3.80%	18.6	4.42%
2006	477.9	17.6	3.5	0.74%		188.8	18.9	3.95%	22.4	4.69%
2007	540.8	23.6	4.7	0.87%		220.0	22.0	4.07%	26.7	4.94%
2008	611.7	31.2	6.2	1.02%		254.2	25.4	4.16%	31.7	5.18%
2009	691.5	40.8	8.2	1.18%		289.7	29.0	4.19%	37.1	5.37%
2010	781.4	52.6	10.5	1.35%		328.7	32.9	4.21%	43.4	5.55%
2015	1,117.2	155.9	31.2	2.79%		571.8	57.2	5.12%	88.4	7.91%
2020	1,535.0	328.6	65.7	4.28%		908.0	90.8	5.92%	156.5	10.20%
2025	2,004.2	562.1	112.4	5.61%		1,256.2	125.6	6.27%	238.0	11.88%
2030	2,536.0	845.8	169.2	6.67%		1,581.6	158.2	6.24%	327.3	12.91%
2035	3,172.5	1,144.0	228.8	7.21%		1,715.4	171.5	5.41%	400.3	12.62%
2040	3,930.8	1,466.5	293.3	7.46%		1,447.8	144.8	3.68%	438.1	11.14%
2045	4,787.9	1,745.0	349.0	7.29%		526.5	52.6	1.10%	401.6	8.39%
2050	5,870.2	2,111.5	422.3	7.19%		0.0	0.0	0.00%	422.3	7.19%
Panel B: 시나리오 1B
연도	시가총액	퇴직연금				국민연금			전체b
		추정규모	20%(비중)a			추정규모	10%(비중)a		투자액 합(비중)a
2005	422.3	13.0	2.6	0.62%		160.4	24.1	5.70%	26.7	6.32%
2006	477.9	17.6	3.5	0.74%		188.8	28.3	5.93%	31.8	6.66%
2007	540.8	23.6	4.7	0.87%		220.0	33.0	6.10%	37.7	6.97%
2008	611.7	31.2	6.2	1.02%		254.2	38.1	6.23%	44.4	7.25%
2009	691.5	40.8	8.2	1.18%		289.7	43.5	6.28%	51.6	7.46%
2010	781.4	52.6	10.5	1.35%		328.7	49.3	6.31%	59.8	7.66%
2015	1,117.2	155.9	31.2	2.79%		571.8	85.8	7.68%	116.9	10.47%
2020	1,535.0	328.6	65.7	4.28%		908.0	136.2	8.87%	201.9	13.16%
2025	2,004.2	562.1	112.4	5.61%		1,256.2	188.4	9.40%	300.9	15.01%
2030	2,536.0	845.8	169.2	6.67%		1,581.6	237.2	9.35%	406.4	16.03%
2035	3,172.5	1,144.0	228.8	7.21%		1,715.4	257.3	8.11%	486.1	15.32%
2040	3,930.8	1,466.5	293.3	7.46%		1,447.8	217.2	5.52%	510.5	12.99%
2045	4,787.9	1,745.0	349.0	7.29%		526.5	79.0	1.65%	428.0	8.94%
2050	5,870.2	2,111.5	422.3	7.19%		0.0	0.0	0.00%	422.3	7.19%

a. 시가총액 대비 비중

b. 퇴직연금과 국민연금의 합

<표 Ⅴ-16> 퇴직연금 30% 및 국민연금 10% 주식투자 가정

Panel A: 시나리오 2A					(단위: 조원)
연도	시가총액	퇴직연금				국민연금			전체b
		추정규모	30%(비중)a			추정규모	10%(비중)a		투자액 합(비중)a
2005	422.3	13.0	3.9	0.93%		160.4	16.0	3.80%	20.0	4.72%
2006	477.9	17.6	5.3	1.10%		188.8	18.9	3.95%	24.2	5.05%
2007	540.8	23.6	7.1	1.31%		220.0	22.0	4.07%	29.1	5.38%
2008	611.7	31.2	9.4	1.53%		254.2	25.4	4.16%	34.8	5.69%
2009	691.5	40.8	12.2	1.77%		289.7	29.0	4.19%	41.2	5.96%
2010	781.4	52.6	15.8	2.02%		328.7	32.9	4.21%	48.7	6.23%
2015	1,117.2	155.9	46.8	4.19%		571.8	57.2	5.12%	103.9	9.30%
2020	1,535.0	328.6	98.6	6.42%		908.0	90.8	5.92%	189.4	12.34%
2025	2,004.2	562.1	168.6	8.41%		1,256.2	125.6	6.27%	294.3	14.68%
2030	2,536.0	845.8	253.7	10.01%		1,581.6	158.2	6.24%	411.9	16.24%
2035	3,172.5	1,144.0	343.2	10.82%		1,715.4	171.5	5.41%	514.7	16.23%
2040	3,930.8	1,466.5	440.0	11.19%		1,447.8	144.8	3.68%	584.7	14.88%
2045	4,787.9	1,745.0	523.5	10.93%		526.5	52.6	1.10%	576.1	12.03%
2050	5,870.2	2,111.5	633.5	10.79%		0.0	0.0	0.00%	633.5	10.79%
Panel B: 시나리오 2B
연도	시가총액	퇴직연금				국민연금			전체b
		추정규모	30%(비중)a			추정규모	10%(비중)a		투자액 합(비중)a
2005	422.3	13.0	3.9	0.93%		160.4	24.1	5.70%	28.0	6.62%
2006	477.9	17.6	5.3	1.10%		188.8	28.3	5.93%	33.6	7.03%
2007	540.8	23.6	7.1	1.31%		220.0	33.0	6.10%	40.1	7.41%
2008	611.7	31.2	9.4	1.53%		254.2	38.1	6.23%	47.5	7.76%
2009	691.5	40.8	12.2	1.77%		289.7	43.5	6.28%	55.7	8.05%
2010	781.4	52.6	15.8	2.02%		328.7	49.3	6.31%	65.1	8.33%
2015	1,117.2	155.9	46.8	4.19%		571.8	85.8	7.68%	132.5	11.86%
2020	1,535.0	328.6	98.6	6.42%		908.0	136.2	8.87%	234.8	15.30%
2025	2,004.2	562.1	168.6	8.41%		1,256.2	188.4	9.40%	357.1	17.82%
2030	2,536.0	845.8	253.7	10.01%		1,581.6	237.2	9.35%	491.0	19.36%
2035	3,172.5	1,144.0	343.2	10.82%		1,715.4	257.3	8.11%	600.5	18.93%
2040	3,930.8	1,466.5	440.0	11.19%		1,447.8	217.2	5.52%	657.1	16.72%
2045	4,787.9	1,745.0	523.5	10.93%		526.5	79.0	1.65%	602.5	12.58%
2050	5,870.2	2,111.5	633.5	10.79%		0.0	0.0	0.00%	633.5	10.79%

a. 시가총액 대비 비중

b. 퇴직연금과 국민연금의 합

<표 Ⅴ-17> 퇴직연금 40% 및 국민연금 10% 주식투자 가정

Panel A: 시나리오 3A					(단위: 조원)
연도	시가총액	퇴직연금				국민연금			전체b
		추정규모	40%(비중)a			추정규모	10%(비중)a		투자액 합(비중)a
2005	422.3	13.0	5.2	1.24%		160.4	16.0	3.80%	21.3	5.03%
2006	477.9	17.6	7.0	1.47%		188.8	18.9	3.95%	25.9	5.42%
2007	540.8	23.6	9.4	1.74%		220.0	22.0	4.07%	31.4	5.81%
2008	611.7	31.2	12.5	2.04%		254.2	25.4	4.16%	37.9	6.20%
2009	691.5	40.8	16.3	2.36%		289.7	29.0	4.19%	45.3	6.55%
2010	781.4	52.6	21.1	2.69%		328.7	32.9	4.21%	53.9	6.90%
2015	1,117.2	155.9	62.3	5.58%		571.8	57.2	5.12%	119.5	10.70%
2020	1,535.0	328.6	131.4	8.56%		908.0	90.8	5.92%	222.2	14.48%
2025	2,004.2	562.1	224.8	11.22%		1,256.2	125.6	6.27%	350.5	17.49%
2030	2,536.0	845.8	338.3	13.34%		1,581.6	158.2	6.24%	496.5	19.58%
2035	3,172.5	1,144.0	457.6	14.42%		1,715.4	171.5	5.41%	629.1	19.83%
2040	3,930.8	1,466.5	586.6	14.92%		1,447.8	144.8	3.68%	731.4	18.61%
2045	4,787.9	1,745.0	698.0	14.58%		526.5	52.6	1.10%	750.6	15.68%
2050	5,870.2	2,111.5	844.6	14.39%		0.0	0.0	0.00%	844.6	14.39%
Panel B: 시나리오 3B
연도	시가총액	퇴직연금				국민연금			전체b
		추정규모	40%(비중)a			추정규모	10%(비중)a		투자액 합(비중)a
2005	422.3	13.0	5.2	1.24%		160.4	24.1	5.70%	29.3	6.93%
2006	477.9	17.6	7.0	1.47%		188.8	28.3	5.93%	35.4	7.40%
2007	540.8	23.6	9.4	1.74%		220.0	33.0	6.10%	42.4	7.85%
2008	611.7	31.2	12.5	2.04%		254.2	38.1	6.23%	50.6	8.27%
2009	691.5	40.8	16.3	2.36%		289.7	43.5	6.28%	59.8	8.64%
2010	781.4	52.6	21.1	2.69%		328.7	49.3	6.31%	70.4	9.00%
2015	1,117.2	155.9	62.3	5.58%		571.8	85.8	7.68%	148.1	13.26%
2020	1,535.0	328.6	131.4	8.56%		908.0	136.2	8.87%	267.6	17.44%
2025	2,004.2	562.1	224.8	11.22%		1,256.2	188.4	9.40%	413.3	20.62%
2030	2,536.0	845.8	338.3	13.34%		1,581.6	237.2	9.35%	575.6	22.70%
2035	3,172.5	1,144.0	457.6	14.42%		1,715.4	257.3	8.11%	714.9	22.53%
2040	3,930.8	1,466.5	586.6	14.92%		1,447.8	217.2	5.52%	803.8	20.45%
2045	4,787.9	1,745.0	698.0	14.58%		526.5	79.0	1.65%	777.0	16.23%
2050	5,870.2	2,111.5	844.6	14.39%		0.0	0.0	0.00%	844.6	14.39%

a. 시가총액 대비 비중

b. 퇴직연금과 국민연금의 합

<그림 V-1> 국민연금기금 재정 추계

자료: 보건복지부, 『국민연금 제도개선 및 기금운용위원회 상설화 방안에 관한 공청회』 자료

<그림 Ⅴ-2> 퇴직연금 추정 과정

<그림 Ⅴ-3> 명목 경제 성장률 대비 임금 상승률 (1994～2003년)

자료: 한국은행, 「주요통계」, 노동사회연구원, 「임금정책」

<그림 Ⅴ-4> 연간 퇴직연금 기여액 및 급여액 추이: 명목a

a. 20% 점진적 전환을 가정함

<그림 Ⅴ-5> 퇴직연금 누적적립액 추이: 명목a

a. 투자수익률 7%를 가정함

<그림 Ⅴ-6> 퇴직연금 누적적립액 추이: 실질

a. 투자수익률 7%를 가정함

<그림 V-7> 금융연관비율(금융자산/GDP)과 1인당 GDP의 관계

자료: 한국은행, 『국민계정』

<그림 V-8> 금융자산 대비 시가총액 비율 추이

자료: 한국은행, 『국민계정』, 증권거래소, 『주식통계』

Ⅵ. 맺음말

본 연구는 인구 고령화와 우리나라의 자본시장에 대해서 살펴보았다. 먼저, 전세계적인 인구 고령화의 현상 속에서 우리나라가 가장 심각한 어려움을 경험할 것임을 강조하고, 기존 연구에 의해 제기된 금융시장 관련 고령화의 문제점을 살펴보았다. 실증적 입장에서 본 연구가 지향한 것은 고령화와 주식 투자와의 관계와 함께, 3층 사회보장적 측면에서 연금 재원이 주식시장에 미치는 영향이라고 할 수 있다.

고령화와 주식 투자의 관점에서는, 가계의 서베이 자료를 통해서 우리나라의 경우에도 가계 특성을 통해 간접적으로 출생연도효과의 존재 가능성을 볼 수 있었다. 대부분의 연령대에서 가구주의 교육 수준이 높거나 금융자산의 수준이 높을 경우 주식 보유가 월등히 높은 것을 확인하였다. 따라서 수십년 후 전반적인 교육 수준이 올라가고, 금융자산 및 소득 수준이 올라가면 고령 세대의 비중 증대로 인한 가계 주식 보유의 하락분은 상당히 상쇄될 가능성이 크다. 결국, 자본시장의 장점에 대한 꾸준한 교육, 가계 자산을 실물자산에서 금융자산으로 유도하기 위한 노력 등이 지속된다면 향후 고령화가 진전되더라도 가계 주식 보유의 급격한 감소로는 연결되지 않을 것으로 보인다.

3층 사회보장 제도의 중요한 두 축인 퇴직연금과 국민연금의 관점에서는, 국민연금기금의 예정된 고갈이 발생한다 할지라도 퇴직연금이 성숙한다면 국민연금의 주식시장에 대한 부정적 영향을 감소시킬 수 있으리라고 본다. 퇴직연금의 지속적인 성장을 위해서는 퇴직금의 퇴직연금 전환 비율을 높여야 하는 것이 당면 과제라고 할 수 있다. 장기적 관점에서 퇴직연금 전환 비율 증대의 가장 큰 효과는 근로자 노후 생활의 질 향상에 있겠지만, 부수적으로는 우리나라 자본시장의 발전에도 기여할 것으로 예상된다. 하지만 2035년 이후에 국민연금이 주식시장의 공급을 감당하지 못할 것이기 때문에 제도적 차원에서도 이에 대한 준비가 필요하다고 하겠다. 이의 한 대안으로 국민연금의 일부를 개인 계정화 하는 것을 제안할 수 있다. 개인 계정화는 국민연금의 가장 큰 문제점인 재정 문제를 어느 정도 해소함과 동시에 자본시장에 대한 부정적 영향도 줄여줄 것이기 때문에, 국가 경제 발전에 크게 이바지할 것으로 예상된다.

<참고 문헌>

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