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The World Where Women are Happy: International Comparison of Gender Equality in OECD Arena
보건사회연구 , Vol.33, No.3, pp.413-441
Abstract
초록
본고에서는 성 차별의 주요 원인과 OECD 국가의 현황을 살펴보고 이를 모니터하기 위해 주요 국제기구가 개발한 양성평등지수를 개관한다. 또한, 역량접근방식의 관점에서 양성평등지수를 새로이 구성, 주성분분석을 시행함으로써 OECD 국가 내 성 차별의 주요 요인이 무엇인지를 밝히고, 지표별 가중치를 산정하여 회원국의 양성평등 순위를 도출하고자 한다. 본고의 분석 결과, 우리나라의 양성평등 순위는 OECD 총 34개 국가 중 31위로 환경이 매우 열악함을 확인할 수 있었다. 반면 폴란드와 같은 동유럽 국가나 스웨덴 등 북유럽 국가는 최 상위권을 차지하는데, 이는 이들이 양성평등을 이념적으로 추구하는 한편, 국가경제를 유지하기 위해 여성 노동력이 절실하기 때문으로 보인다. 양성평등에 영향을 미치는 주성분은 ‘경제력과 권한 신장’, ‘건전한 출산과 사회자본 안정’ 및 ‘기대수명’이었다. 첫 번째 요인은 정부의 정책적 초점이 여성이 보다 오랜 기간 교육을 받고 취직할 수 있는 여건 조성과 더불어, 직장에서는 단순 고용을 넘어 충분한 수준의 소득을 보장받으면서 주요 의사 결정을 내릴 수 있는 지위를 점하거나 전문성을 갖출 수 있는 남성과 동등한 기회 제공에 맞추어져야 한다는 것을 시사한다. 나머지 요인들은 정부가 산모의 건강과 미성년자 임신과 같은 출산 범주의 사회적 문제와 사회자본 구축 그리고 여성의 수명 연장에도 관심을 기울여야 한다는 것을 의미한다.;This paper firstly examines the main causes of gender discrimination and overviews the status quo of gender equality in OECD arena and gender equality indices developed by major international fora. It also designs a new index with a reference to the capability approach, and those indices, and identifies the key factors behind gender discrimination within the OECD countries by performing Principal Component Analysis, and derives weights for each of 8 indicators and the rankings of member countries. In the analysis, we confirmed that Korea ranked the 31st, belonging to the lowest ranked group among 34 OECD member countries, seriously imposed to the poor environment for gender equality. Eastern European countries such as Poland and Western Europe countries such as Sweden occupy top, which seems to reflect that idealogically their systems aim at gender equality and the supply of female labor force is urgent for the maintenance of national economic power. Main factors influencing gender equality are ‘economic power & empowerment’, ‘sound birth & social capital’ and ‘life expectancy’. The first factor implies that the government’s policy should be focused on women’s longer education period and more to get jobs, and beyond the level of simply employed status, ensuring the sufficient level of income and the environment of an equal opportunity for women to assume high positions making important decision and be equipped with speciality. The remaining factors indicates that the government also keeps in mind the importance of issues of fertility category such as maternal health and adolescent pregnancy, extending the life of the women and the environment of building social relationship.
계층별 가계소득의 구성과 분포의 비교
보건사회연구 , Vol.23, No.2, pp.40-62
Abstract
초록
본 연구는 1995 Survey of Consumer Finances (SCF) 데이터를 이용하여 미국의 계층별 가계소득의 구성과 분포를 비교하였다. 소득수준, 교육수준, 연령, 인종에 따른 하위 집단별로 평균 가계소득과 이를 구성하는 요소와 각 요소가 총 가계소득에서 차지하는 비중을 비교분석 함으로서 계층별 소득격차에 기여하고 있는 소득의 주된 구성요소를 파악하는 것을 연구의 목적으로 하고 있으며 더 나아가 소득의 측정방법에 따라 계층별 소득불균형의 정도가 달라 질 수 있음을 시사하고 있다. 일반적으로 가계소득을 경제적 지위의 척도로 삼을 경우 모든 측정 가능한 소득이 가계소득에 포함되지만 현실적으로 조사되는 소득은 실질적인 총소득보다는 작게 측정이 될 것이다. 또한 계층별로 주요 소득원과 분포가 다를 것이며 어떠한 소득이 포함되느냐에 따라서 조사되는 총소득은 달라질 수 있으며 경제적 지위 또한 다르게 측정될 것이다. 본 연구에서는 SCF 의 세부적인 소득 데이터를 가지고 money income 뿐만 아니라 정부 복지 정책을 통해서 지원되는 식료품 보조 쿠폰(food stamps) 등과 같은 non-money income 도 총소득에 포함시켜 한층 폭 넓은 개념으로 총소득을 측정하였다. 소득구성요소에 대하여 weighted multi-regression 을 이용하여 계층별로 소득구성요소의 상대적 중요성을 비교하였다. 연구의 결과를 살펴보면 임금, 자영업에 의한 소득, 자본소득이 상대적으로 계층 간에 불균등하게 분포되어 있었으며 이와 같은 소득은 고소득층에 집중적으로 편중되어 계층 간 소득불균형을 심화 시키고 있는 것으로 조사되었다. 반면에 사회보장이나 퇴직연금 소득은 상대적으로 계층 간에 균등하게 분포되어 있었으며 이러한 소득과 정부복지정책 프로그램을 통한 소득은 저소득층의 경우에 주요 소득원으로 나타났으며 이러한 소득을 제외하여 총소득을 측정하는 경우 저소득층의 경제적 지위가 실제보다 낮게 측정될 우려가 있음을 보여 주었다.;This paper addressed income distribution in the United States by comparing each income component among subgroups with 1995 Survey of Consumer Finances (SCF) data. The mean of household total income and its sources were compared across income quintiles and demographic sub-groups to estimate the relative importance of each income component. Both household money income and nonmoney income were included in measuring the total household income for the analysis. This paper examines what is the major income source among subgroups and shows the difference in the ratio of income compositions to total household income. It shows which income components are more significant than the others in measuring total income within groups using weighted multi-regression analysis for total income by income quintiles. The result shows that wage and salary income, self-employment income (professional practice, business, or farm) and capital income (bonds, stocks, real estate, and any other investment income) are highly unequally distributed. On the other hand, income from social security, pension, or retirement programs are more equally distributed than the other components.