[Python] 2015~2020년 대한민국 근로소득 불평등도는 어떻게 변했을까?(지니계수, 로렌츠곡선)

1. 시작

국세청에서는 매년 백분위별 근로소득 자료를 공개한다. 최근에 블라인드에서 연봉 1억 넘는 사람들이 정말 많아졌다는 글을 본 것 같았는데, 그렇게 고소득자가 많아졌다면 실제로 불평등도가 높아졌는지 숫자로 확인해 보고 싶었다. 

 

2. 작업방법

스프레드시트 형태로 된 연도별 근로소득 자료를 다운로드 받아서, 파이썬의 Pandas를 이용하여 가공한 후 Matplotblib을 통해 그래프를 그린다. 세전 수입 금액 기준으로 만들었다. 

 

3.  지니계수 복습

경제학 시간에 배웠던 지니계수와 로렌츠곡선을 복습할 시간이다. 

 

통계청에  설명자료가 있다. 

 

https://kostat.go.kr/understand/info/info_lge/1/detail_lang.action?bmode=detail_lang&pageNo=2&keyWord=9&cd=SL4242&sTt= 

사전식보기>통계용어및지표>통계이해

지니계수

지니계수는 1에 가까울수록 불평등, 0에 가까울수록 평등이다. 

 

공식을 보자 

 

지니계수 공식

위키피디아 설명

수학공식을 보다 보니 속이 메스껍고 멀미가 밀려온다. 

위키피디아를 믿고 우선 결과를 만들어 내자. 

 

def gini(arr):
    sorted_arr = arr.copy()
    sorted_arr.sort()
    n = arr.size
    coef_ = 2 / n
    const_ = (n + 1) / n
    weighted_sum = sum([(i+1)*yi for i, yi in enumerate(sorted_arr)])
    return coef_*weighted_sum/(sorted_arr.sum()) - const_

 

4. 지니계수 분석 결과

지니계수 분석 결과

어랍쇼? 시간이 갈수록 불평등해지고 있을 것 같다는 예상과는 다르게 지니계수는 감소하고 있다. 

 

5. 로렌츠커브 그리기

숫자로 나오는 지니계수 말고, 그래프로 볼 수 있는 로렌츠커브도 한번 보자.

 

fig = plt.figure(figsize=(20,20)) ## 캔버스 생성
fig.set_facecolor('white') ## 캔버스 색상 설정
ax = fig.add_subplot() ## 그림 뼈대(프레임) 생성
ax.plot([0,1], [0,1], color='k') ## line plot of equality

x1.sort()
x1_lorenz = x1.cumsum() / x1.sum()
x1_lorenz = np.insert(x1_lorenz, 0, 0) 
## scatter plot of Lorenz curve
ax.plot(np.arange(x1_lorenz.size)/(x1_lorenz.size-1), x1_lorenz, 
           marker='x', color='darkgreen', label ="2015")

x6.sort()
x6_lorenz = x6.cumsum() / x6.sum()
x6_lorenz = np.insert(x6_lorenz, 0, 0) 
## scatter plot of Lorenz curve
ax.plot(np.arange(x6_lorenz.size)/(x6_lorenz.size-1), x6_lorenz, 
           marker='x', color='black', label ="2020")

ax.legend() ## 범례

plt.show()

2015 vs 2020 로렌츠커브

2015년에 비해 2020년에 조금 더 평평해진 것을 확인할 수 있다. 

하지만 로렌츠커브는 각 연도별 분배도를 보여줄 뿐, 이러한 변화의 원인을 보여줄 만한 단서를 찾기는 어렵다. 다른 방법을 통해 조금 더 자세히 보자. 

 

6. 소득 분위별 소득 총량 변화 확인하기

first_quartile_2015 = sum(x1[0:20]/10000)
second_quartile_2015 = sum(x1[20:40]/10000)
third_quartile_2015 = sum(x1[40:60]/10000)
fourth_quartile_2015 = sum(x1[60:80]/10000)
fifth_quartile_2015 = sum(x1[80:100]/10000)

series2015 = [first_quartile_2015,
              second_quartile_2015,
              third_quartile_2015,
              fourth_quartile_2015,
              fifth_quartile_2015]

first_quartile_2020 = sum(x6[0:20]/10000)
second_quartile_2020 = sum(x6[20:40]/10000)
third_quartile_2020 = sum(x6[40:60]/10000)
fourth_quartile_2020 = sum(x6[60:80]/10000)
fifth_quartile_2020 = sum(x6[80:100]/10000)

series2020 = [first_quartile_2020,
              second_quartile_2020,
              third_quartile_2020,
              fourth_quartile_2020,
              fifth_quartile_2020]

X = ["1st","2nd","3rd","4th","5th"]


plt.plot(X, series2015, label='2015년')
plt.plot(X, series2020, label='2020년')

current_values = plt.gca().get_yticks()
plt.gca().set_yticklabels(['{:,.0f} 조'.format(x) for x in current_values])
plt.legend()

plt.show

소득 분위별 소득 총량 변화를 통해 유추해 보자면, 저소득층의 근로소득이 크게 늘었다기보다는 고소득층(5분위)의 소득 증가 비율이 2~3분위의 소득 증가 비율에 비해 크게 높지 않았기에 상대적으로 불평등도는 완화된 것으로 지표가 나오지 않았다 싶다.