연구 목적 및 배경 설명

사회의 여러 소외 계층들은 도움이 필요한 실정에 있는 경우가 있다. 이를 정부의 행정력이 뒷받침 되어 그들에게 일련의 복지를 부여할 수 있으면 좋겠지만, 현실적으로 어려움이 있다. 따라서 개인적 또는 사회 단체의 주체로서의 기부나 자선 활동 등으로 그들을 도울 필요성이 있다. 때문에 나날이 이러한 자선활동의 중요성이 커져가고 있는 실정이다.

이러한 자선 활동의 중요성은 곧 사회적으로 자선활동을 행하는 주체들이 어떠한 특성을 가지고 있는가에 대한 질문의 중요성으로 이어진다. 따라서 자선활동을 행하는 주체들의 특성을 한국복지패널의 몇가지 데이터를 이용하여 알아보고자 한다.

데이터에 대한 개괄적인 설명

테이터는 18차 한국복지패널조사의 가구원용 데이터를 사용하였다. 이 데이터에서 소득 수준, 종합만족도, 소득만족도, 연간기부총액, 자원봉사활동 연간 횟수 자료를 사용하였다.

데이터 정제 및 가공 과정

데이터 불러오기&이름 바꾸기

data2023 <- read.spss("Koweps_p18_2023_beta1.sav", to.data.frame = T)
## Warning in read.spss("Koweps_p18_2023_beta1.sav", to.data.frame = T):
## Koweps_p18_2023_beta1.sav: Compression bias (0) is not the usual value of 100
data2023<- rename(data2023, inc_lv= h18_hc_n_all) #일반 가구와 저소득층가구 (1은 일반, 2는 저소득층 가구)
data2023<- rename(data2023, sat_inc= p1803_6) #소득만족도 (1~5로 커질 수록 만족)
data2023<- rename(data2023, sat_whole= p1803_12) #종합만족도 (1~5로 커질 수록 만족)
data2023<- rename(data2023, total_donate= p1804_5) #연간기부총액 (:만원)
data2023<- rename(data2023, times_charity= p1804_6) #자원봉사활동 연간 횟수

data2023_sat<-data2023 %>% 
  select(inc_lv, sat_inc, sat_whole, total_donate, times_charity) #필요한 변수만 취하기

data2023_chr<-data2023_sat %>% #자원봉사활동 연간 횟수 결측치 삭제
  filter(!is.na(times_charity))

데이터 분석

분석 1.

먼저 연간기부총액과 소득만족도에 대해 알아보았다. 연간기부총액이 0을 포함하는 상황과 0을 포함하지 않는 상황을 나누어 그래프를 그렸다. 두 가지의 그래프 모두 소득 만족도가 증가함에따라 전체적으로 연간기부 총액이 증가하는 양상을 보였다.

boxplot(data2023_chr$total_donate)$stats #이상치 확인& 가시적인 경향 확인

##      [,1]
## [1,]    0
## [2,]   10
## [3,]   24
## [4,]   36
## [5,]   72
data2023_chr$total_donate <- ifelse(data2023_chr$total_donate>72, NA, data2023_chr$total_donate)

avg_donate <- data2023_chr %>%
  group_by(sat_inc) %>%
  summarise(avg_total_donate = mean(total_donate, na.rm = T))

ggplot(avg_donate, aes(x = factor(sat_inc), y = avg_total_donate)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "skyblue", color = "black") +
  labs(
    title = "Average Total Donation by Satisfaction with Income (including 0)",
    x = "Satisfaction with Income (sat_inc)",
    y = "Average Total Donation"
  ) +
  theme_minimal()

avg_total_donate <- data2023_chr %>%
  filter(total_donate > 0) %>%  # total_donate가 0보다 큰 값만 선택
  group_by(sat_inc) %>%
  summarise(avg_total_donate = mean(total_donate))

ggplot(avg_total_donate, aes(x = factor(sat_inc), y = avg_total_donate)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "lightgreen", width = 0.7) +  # 막대 그래프 그리기
  labs(
    x = "sat_inc",  # x축 라벨
    y = "Average total_donate (excluding 0)",  # y축 라벨
    title = "Average Total Donate by Satisfaction with Income (excluding 0)"  # 그래프 제목
  ) +
  theme_minimal()

분석 2.

다음은 자원봉사활동 연간 횟수와 종합만족도의 상관 관계에 대해 알아보았다. 자원봉사활동 연간 횟수의 평균을 구한 다음, 평균 이상과 이하의 종합만족도 비율을 비교해보았다. 종합만족도의 비율에서는 거의 차이가 없지만 평균 이상의 자원봉사활동 횟수를 가진 집단에서는 종합만족도가 ‘1’(매우 불만족)인 경우가 없고, ‘5’(매우 만족)인 경우가 가시적으로 많은 비율을 차지하는 결과를 보여준다.

mean(data2023_chr$times_charity) #자원봉사활동 연간 횟수 평균
## [1] 5.2962
filtered_data <- data2023_chr %>% #자원봉사활동 연간 횟수 평균 이상
  filter(times_charity >= 5.3)

ggplot(filtered_data, aes(x = "", fill = factor(sat_whole))) +
  geom_bar(width = 1, color = "white") +  # 원그래프 형태로 막대 그래프 그리기
  coord_polar(theta = "y") +  # 극 좌표계로 변환하여 원 그래프로 설정
  labs(
    title = "Distribution of sat_whole for times_charity >= 5.3",
    fill = "sat_whole"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "right")

data_filtered <- data2023_chr %>% #자원봉사활동 연간 횟수 평균 이하
  filter(times_charity <= 5.3 & !is.na(sat_whole))

ggplot(data_filtered, aes(x = "", fill = factor(sat_whole))) +
  geom_bar(width = 1, color = "white") +  # 원그래프 형태로 막대 그래프 그리기
  coord_polar(theta = "y") +  # 극 좌표계로 변환하여 원 그래프로 설정
  labs(
    title = "Distribution of sat_whole for times_charity <= 5.3",
    fill = "sat_whole"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "right")

분석 3.

마지막으로 소득 수준과 자원봉사활동 연간 횟수의 관계에 대해서 알아보았다. 먼저 자원봉사활동 연간 횟수가 각 집단에서 ‘0’회인 경우를 알아보았다. 그 결과 소득 수준이 ’2’(저소득층층 가구)인 경우에 0인 비율이 적게 나타났는데 이는 곧 저소득층가구가 일반가구보다 자원봉사활동을 한번이라도 참여한 비율이 더 많다는 것을 의미한다.

zero_times_ratio <- data2023_chr %>% # inc_lv 별 times_charity가 0인 비율
  group_by(inc_lv) %>%
  summarise(zero_times_ratio = mean(times_charity == 0))

ggplot(zero_times_ratio, aes(x = factor(inc_lv), y = zero_times_ratio)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "skyblue", width = 0.5) +  # 막대 그래프 그리기
  labs(
    x = "inc_lv",  # x축 라벨
    y = "Proportion of times_charity = 0",  # y축 라벨
    title = "Proportion of times_charity = 0 by inc_lv"  # 그래프 제목
  ) +
  theme_minimal()

또한, 소득 수준과 평균 연간 평균 자원봉사횟수를 그래프로 표현해보았을때, 저소득층 가구에서 일반 가구보다 더 많은 횟수를 참여하는 것을 볼 수 있었다. (단, 한번도 자원봉사를 참여하지 않은 데이터를 제외했다.)

avg_times_charity <- data2023_chr %>%
  filter(times_charity > 0) %>%  # times_charity가 0보다 큰 값들만 필터링
  group_by(inc_lv) %>%
  summarise(avg_times_charity = mean(times_charity))

ggplot(avg_times_charity, aes(x = factor(inc_lv), y = avg_times_charity)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "skyblue", width = 0.5) +  # 막대 그래프 그리기
  labs(
    x = "inc_lv",  # x축 라벨
    y = "Average times_charity",  # y축 라벨
    title = "Average times_charity by inc_lv"  # 그래프 제목
  ) +
  theme_minimal()

연구 결과

분석 1에서 소득만족도와 기부금액 간의 유의미한 상관관계를 보여주어 소득과 자선 활동이 의미 있는 것처럼 보였으나, 분석 3의 결과과 그것을 반박하는 결과가 된다. 그렇다면 기부와 자원봉사활동에 미치는 핵심적인 요인은 무엇이라고 할 수 있을까? 분석 1에서 소득이 아닌 소득만족도와 상관관계를 보여준 점, 분석 2에서 종합만족도와 자원봉사활동 횟수가 상관관계를 보여준 점을 미루어 볼 때, 남을 위해서 기부하고 봉사하는 것의 기본 요체는 ’나의 삶의 만족도’와 연관이 있다는 것을 알 수 있다. 결과적으로 남을 돕기 위해서는 물질의 크기가 아니라 그것에 대한 만족, 주관이 더 영향을 준다는 것을 이 연구를 통해 알 수 있다.