지방정부 재정이 자연재해피해에 미치는 영향에 관한 연구

The Impact of Local Financial Capability on Damage from Natural Disasters

사회적 취약성은 지역의 자연재해피해에 영향을 미치는 중요한 요소 중 하나이다. 사회적 취약성이 어떻게 지역의 자연재해피해를 줄이거나 가중하는지에 관한 연구들은 더 적절한 재해 저감계획 및 대책이 수립될 수 있도록 중요한 정보들을 제공한다. 본 연구는 이러한 사회적 취약성의 변수 중 하나인 지방정부의 재정이 자연재해피해에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 재정 변수는 지역의 자연재해 대응역량에 영향을 미쳐 재해피해를 감소시키는 변수로서 재해관리의 네 가지 단계인 저감, 예방, 대응, 복구의 모든 단계에서 포괄적으로 의사결정 및 대책에 영향을 끼친다. 특히 본 연구는 선행연구들을 바탕으로 지방정부 재정역량과 재해 피해가 서로에게 상호영향을 끼칠 수 있음을 파악하고, 이러한 상호영향이 계량적 모형 내에서 내생성을 만들어낼 수 있다는 가정에 따라 2단계 최소자승법을 이용하여 이를 제거하고자 하였다. 내생성은 모형 내의 변수 추정을 부정확하게 하며, 내생 독립변수의 영향이 과대 혹은 과소평가되도록 한다. 2단계 최소자승법을 적용하여 이러한 내생성을 제거한 결과 기존의 회귀모형에서 과소평가된 재정 변수의 영향이 개선되어 약 두 배로 증가하였다. 분석 결과에 따르면 지방정부 재정이 1% 증가할 때 재해 피해는 약 0.3% 감소한다. 결론에서는 이러한 지방정부들 간의 재정 격차로 인해 재정이 낮은 지역에서의 재해피해 저감 노력 저하를 개선하기 위해서 사전적인 중앙정부 보조 또는 예산원의 다각화를 제시하였다.

Social vulnerability is regarded as a critical factor influencing damage from natural disasters. The local financial capability is one of the social vulnerability factors which is important to all of the disaster management phases: mitigation, preparedness, response, and recovery. The purpose of this study is to examine the impact of local financial capability on the damage of natural disasters by using the two-stage least squares (2SLS) regression model. The 2SLS model removes the endogeneity between a financial capability variable and disaster loss variable. The endogeneity, which may underestimate the impact of the financial capability variable on the disaster loss variable in a an OLS model. The result of the study shows that local financial capability can reduce losses from natural disasters. The study also shows that applying a 2SLS model can fix the bias from endogeneity between a dependent variable and independent variable which underestimates the impact of the independent one. Proactive subsidies from the central government and diversification of financial resources are suggested as solutions for reducing disaster losses in localities which have the lower financial capability.