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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.
Asset Distribution, Inequality, and Poverty among Elderly Households in Korea
보건사회연구 , Vol.28, No.2, pp.3-32
Abstract
초록
본 연구는 국민연금연구원의 국민노후보장패널조사 자료를 통하여 우리나라 중·고령자가구의 자산 분포의 특징, 자산불평등, 그리고 자산빈곤 현황을 살펴보았다. 중·고령자가구의 순자산점유율은 상위 1%가 순자산의 12.0%, 상위 5%는 34.0%, 상위 10%는 전체 순자산의 절반에 가까운 49.3%를 보유하고 있었다. 한편 소득점유율은 상위 1%가 총소득의 8.2%, 상위 5%가 총소득의 23.4%, 그리고 상위 10%가 총소득의 36.1%를 가지고 있는 것으로 나타나, 우리나라에서도 자산분포에 관한 정형화된 사실 중의 하나인 ‘소득보다 자산의 집중도가 높다’는 사실을 확인할 수 있었다. 50세 이상의 가구주로 이루어진 가구에 대해서 중위자산의 50%를 자산빈곤선으로 보고, 그 이하의 자산을 보유하고 있는 가구를 빈곤가구로 정의한 다음 가구주 연령대별 자산빈곤 현황을 살펴보았다. 가구주 연령대별로 보면 자산빈곤층은 80대 57.7%, 70대 47.5%, 60대 28.6%로 나타나 가구주의 연령이 증가할수록 자산빈곤층에 속하는 비율은 점차 증가하였으며, 가구주가 80대인 경우는 자산빈곤가구의 비중(57.7%)이 일반가구의 비중(42.3%)보다 높은 것으로 나타났다. 로짓(logit)모형을 추정한 결과에 의하면 가구주 성별이 여성인 경우, 월세를 살고 있는 가구인 경우, 가족 중 5세 미만의 아동이 있는 경우 자산빈곤가구에 속할 확률이 높은 것으로 나타났다. 또 가구주 연령이 약 63세가 될 때까지는 빈곤가구에 속할 확률이 낮아지지만 그 이후부터는 빈곤가구에 속할 확률이 다시 높아지는 것으로 나타났다. 또 가구주의 교육수준이 높을수록, 소득수준이 높을수록, 육체적으로 건강할수록, 자가를 보유하고 있는 가구는 빈곤가구에 속할 확률이 낮아지는 것으로 나타났다. 정부는 퇴직 시점이 가까운 근로자가구의 자산형성을 지원하는 시책을 강화할 필요가 있다. 이는 궁극적으로 은퇴한 중·고령자가구의 자산빈곤을 완화시키고, 국민기초생활보호제도의 효율적 정착을 도와 정책효과를 극대화하는 결과를 가져올 것이기 때문이다.;This paper investigates net-asset distribution, inequality, and poverty among elderly households in Korea. For this purpose, the recently released Korea Retirement and Income Study (KReIS) data were analyzed. Major findings can be summarized as follows. Top one percentile of the elderly households owned 12% of total net-assets, top 5 percentile 34%, and top decile 49.3%. When it comes to total income, however, top one percentile earned 8.2%, top 5 percentile 23.4%, and top decile 36.1%. This confirmed one of the stylized facts on asset distribution that the concentration ratio of asset is higher than that of income. Next, the net-asset poverty line was defined as the households with net-assets less that half (50%) of the median. According to the classification of the household heads by age, the poverty rate was 57.7% for those in their 80s, 47.5% for those in their 70s, and 28.6% for those in their 60s. The poverty rate increased with the age of the household heads, and the share of the asset-poor households was higher than the non asset-poor ones among the households with heads in their eighties. According to the regression results of the logit analysis, there is high probability of being assetpoor if the household heads is female, if households living with monthly payments (Wolse), if households with young children (0-4 of age). With regard to the age of household head, the probability of being asset poor decreased until the age of around 63, and then increased thereafter. The probability of being asset-poor becomes lower if the level of education is higher, if the level of income is higher, if the physical health condition is better than average. The government needs to initiate policy that supports asset-building program for people nearing retirement. This will eventually alleviate the asset-poverty of aged groups, and bring out maximum policy effects by helping successful establishment of the National Basic Livelihood Security system.