2) 추정 결과
지금까지 설명하였듯이 처치효과 분석방법에 따라 은퇴 전후 소비수준의 차이를 분석하려면 우선 Rosenbaum and Rubin(1983)이 제시한 조건부평균 독립성의 가정 하에 프로빗모형을 통해 성향점수, 즉 은퇴확률을 추정해야 한다.
〈표 6〉은 최우추정법을 통해 전체 가구 및 자산분위별 그룹을 대상으로 은퇴결정방정식의 추정결과를 제시하고 있다. 이때 가구특성을 나타내는 설명변수의 선정은 김현정•김우영(2009)의 가계소비함수, 손종칠(2009)의 은퇴결정요인 로짓모형 등의 설명변수를 참조하였다. Imbens(2007)에 따르면 성향점수 추정시 처치(은퇴)의 영향을 받는 변수들은 설명변수에서 제외되어야 한다. 이에 따라 손종칠(2009)과 달리 은퇴로 인한 임금소득의 감소로 은퇴의 직접적인 영향을 받을 것으로 보이는 가처분소득 변수는 제외하였다.
전체 표본집단(2,002가구)을 대상으로 한 추정결과(〈표 6〉)를 보면 손종칠(2009)의 추정결과와 유사하게 기혼인 경우, 가구주 연령이 낮을수록 은퇴할 확률이 낮은 것으로 나타났다. 특히 기혼 여부는 자산계층 1분위를 제외한 전분위에서 유의하게 나타났다. 가구주 연령의 경우 1차항의 계수는 0에 가까웠으나 2차항이 유의한 것으로 나타나 전체 표본에서는 체증적인 영향을 미치는 것으로 보인다. 그러나 각 분위별 추정모형에서는 유의한 계수를 얻지 못했다. 금융자산의 경우도 1차항이 음(-)의 부호를 가지지만 2차항의 계수는 양(+)의 부호를 가져 경제적으로 유의미한 영역에서는 은퇴확률을 증가시키는 것으로 나타났다. 이러한 특징은 특히 3~4분위의 부유한 계층에서 뚜렷하게 나타난다. 또한 취학 자녀수가 은퇴확률을 감소시키는 것으로 나타났는데 이러한 현상은 1~2분위를 중심으로 나타나는 것이 특징적이다. 다만 여타 많은 변수들의 추정계수는 유의하지 않은 것으로 나타났는데, 본 연구에서는 추정계수의 유의성보다는 은퇴 확률 자체가 2단계 처치효과 추정에 이용되기 때문에 데이터 적합성이 더욱 큰 의미를 가진다. 모형의 예측정확도는 모든 자산분위에서 70%를 상회하는 것으로 나타나 데이터 적합성이 양호한 것으로 판단된다.