ISSN : 1226-072X
This study aims to develop a social cohesion index by adopting different weighting methods in order to measure the level of social cohesion in Korea in comparison with other OECD countries from various angles. For this purpose, this study defined social cohesion in terms of four sub-dimensions and 19 indicators by using the Delphi method. We also adopted three different weights of dimensions and indicators: equal weight, statistical weight and survey-based weight. Measured against the social cohesion index developed in this study, Korea is ranked 28th with equal weighting, 24th with statistical weighting, and 29th with survey-based weighting among a total of 30 OECD countries in 2015. Higher survey-based weight of social inclusion and higher statistical weight of labour share and education attainment cause the differences across the weighting methods. This result implies needs for composite index reflecting subjectivity and for constructing an indicator set reflecting social circumstances in our times.
이 연구는 한국의 사회통합 수준 진단 목적으로 사회통합 지수를 개발하고, 이에 더하여 서로 다른 가중치를 부여한 지수를 비교함으로써 사회통합 수준 측정에서 가중치 적용의 의미를 확인하고자 하였다. 이 연구에서는 전문가 조사를 활용하여 4개의 사회 통합 하위 영역을 설정하고 각 영역을 대표할 수 있는 19개의 지표를 선정한 후, 영역별 지표별 가중치를 적용하여 사회통합 지수를 산출하였다. 2015년 기준 사회통합 지수를 살펴보면, 서베이 가중치 방식에서는 한국은 30개국 중 29위, 동일가중치 방식에서는 28위, 수리적 가중치 방식에서는 24위를 보였다. 이러한 사회통합 지수의 차이는 우리나라가 낮은 발전 수준을 보이는 사회적 포용 영역에 적용되는 높은 서베이 가중치의 영향, 그리고 상대적으로 양호한 수준을 보이는 노동소득분배율 및 교육성취도에 적용되는 높은 수리적 가중치의 영향 때문이었다. 본 연구를 통해서 주관성의 측면을 강조한 지수 구성의 의미와 당면한 사회현실을 반영한 지표 체계 구성의 필요성을 확인할 수 있었다.
우리 사회에서 사회통합에 대한 관심이 높아지고 있는데, 여러 배경을 찾을 수 있다. 우선 소득분배 구조의 악화에 따른 사회적 격차의 확대, 고용구조의 악화에 따른 빈곤 가능성의 증가, 그에 따른 사회적 위험의 확대 등 객관적 요인의 악화가 한 측면에 위치한다(강신욱 등, 2012, p.31). 또 결과의 평등보다는 권리, 조건 및 기회의 평등을 더 지지하고 있는 것으로 나타나는 우리 국민들의 평등인식(석현호 등, 2005, p.210)과는 다른 한국 사회의 속살이 속속 확인되고 있다.
사회통합에 대한 관심과 더불어 한국의 사회통합 수준 진단의 필요성도 커지고 있다. 우리 사회의 통합 수준을 체계적으로 분석하고, 근거에 입각한 정책 대안을 모색할 필요가 있기 때문이다. 이에 따라 국내에서 몇 차례 사회통합 지수화 연구가 진행된 바 있다(강신욱 등, 2012; 이재열 등, 2014; 조병구 등, 2015). 이들 연구가 사회통합에 대한 조작적 정의를 상이하게 설정하였음에도, 주요한 비교 대상이었던 OECD 가입국 중에서 우리나라가 낮은 사회통합 순위를 보인다는 사실이 반복적으로 확인되었다.
사회통합은 그 개념 정의에서부터 각국이 처한 사회적 현실을 반영한다(정해식, 2014, p.7). 예를 들어 한국 사회는 최근 사회통합의 여러 차원 중에서 사회이동성을 크게 강조하고 있다. 이는 이동성이 저하되는 실태에 대한 각성의 결과이다. 그러므로 사회의 발달 수준을 측정하는 지표를 선정하고, 지표의 상대적 중요성을 결정하는 지수화 과정에서 우리나라가 당면한 사회현실과 정책적 필요를 반영하면 지수 활용의 가능성을 높일 수 있다. 그러나 대부분 지수화 연구는 연구진의 판단 하에 선정된 다수의 영역과 지표에 동일가중치를 부여하는 방식을 활용하고 있다1). 사회통합 지수화 연구에서도 마찬가지여서, 개별 지표의 상대적 중요도를 충분히 고려하지 못할 수 있다.
지수화 과정은 객관적 방식과 주관적 방식의 양극단 사이에서 끊임없는 선택을 수반할 수밖에 없다. 가중치를 반영하지 않으면 한국 사회의 중요한 사회적 이슈가 고려된 현실이 어느 정도 수준인지를 알고자 하는 욕구에 대응하지 못한다는 한계를 가진다. 예컨대, 그간 한국의 사회적 변화는 경제적 발전에 치우쳐 그 발전은 높지만, 사회적 발전은 낮은 상황이다(정해식, 김성아, 2015). 사회적 발전을 지향하는 현 상태에서 경제적 발전과 사회적 발전의 정도를 객관적이라 할 수 있는 동일한 가중치로 놓고 보면 지향하는 바의 발전정도를 명확히 파악하기 어렵다. 그러므로 개별 지표들 간에도 사회 현실을 고려하여 상대적으로 중요한 지표가 있다는 사실을 받아들여야 한다. 이를 반영하는 방식을 대중 및 평가자의 ‘주관’이 개입된 평가 체계라 해석할 수 있으며(김태일, 1999), 이를 서베이(survey) 방식에 따른 가중치 부여라 할 수 있다. 그러나 이러한 주관적 가중치를 부여하는 것이 객관적인 현상을 제대로 반영하는지는 미지수이다.
이 연구는 사회통합의 가치가 대중에게 부각된 지 약 10년이 경과한 현 시점에서 한국의 사회통합 수준을 비교국가적 관점에서 측정하고자 하는 목적에서 출발한다. 또한 여러 가중치 방법론을 적용할 때의 결과를 제시하고, 그 의미를 해석하는 것에 있다. 이를 통해 사회통합 증진을 위한 정책 개발의 근거를 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
이상의 연구목적을 달성하기 위하여 본 논문은 다음 각각의 과정을 거친다. 사회통합 수준 측정에 대한 선행연구 검토 후 지표 선정과 관련된 함의를 논하고, 지수화 방법론의 주요 이슈를 정리한다. 다음으로 전문가의 평가에 의해 사회통합 영역과 지표를 선정하고, 서베이 가중치를 산출한 과정을 서술한다. 이어서 기존의 동일가중치 방식, 수리적 가중치 방식과 서베이 가중치 방식에 따른 사회통합 지수 도출 결과를 제시하고, 가중치 적용 방식에 따른 결과를 비교하면서, 한국의 사회통합 지수화 과정의 특징을 살펴볼 것이다. 마지막으로 이러한 상이한 가중치 적용의 정책적 함의를 논하고자 한다.
사회통합에 대해 통용되는 개념 정의는 존재하지 않는다. 개별 사회가 문제라고 생각하고, 해결해서 도달하고자 하는 통합된 사회의 모습이 다르기 때문이다(김미곤 등, 2014, p.33). 우리 국민들 역시 ‘통합’에 대해 떠올리는 이미지가 제각각이었다. 평등하고 공평한 사회를 만드는 것에는 32.2%, 깨끗하고 투명한 사회를 만드는 것에는 28.6%, 각종 사회적 갈등을 잘 해소하는 것에는 28.0%, 강하고 경쟁력 있는 나라를 만드는 것에는 11.3%가 응답하였다(여유진 등, 2013, p.59).
현존하는 사회 질서의 정당성에 대한 문제제기는 언제나 있었다. 새롭게 변화하는 환경에 기존 사회 질서가 부응하지 못하는 때 사회통합의 필요는 더욱 강조된다. 그러므로 사회통합에 대한 각 연구자의 정의는 주목하고자 하는 사회현상에 따라 다르게 나타난다. 여러 연구에서는 사회통합을 개념적으로 정의하면서 전통적 질서가 지속가능하지 않은 상황을 만드는 사회적 위협요인 또는 잠재적 위협요인이 무엇인가를 드러냈다. 대표적인 것들이 소득불평등의 격화, 사회적 배제의 심화, 전통적 가족의 와해, 이민 증가에 따른 문화적・인종적 다양화 등이다. 이런 현상들은 기존에 각 국가가 설정해왔던 발전 경로 상에서 예측하지 못하는 새로운 위험이 될 수 있으며, 이에 따라 기존의 사회적 질서의 변화를 요구한다.
한국사회에서 요구되는 사회통합의 모습 역시 마찬가지이다. 우리 사회에서 사회통합에 대한 관심이 확산되는 것은 곧 새로운 사회질서에 대한 요구라 할 수 있다. 즉, 사회통합에 대한 요구는 기존 사회질서의 유지가능성과 정당화 기능을 저해하는 사회적 불안정 요인의 확장에 대한 대처라 할 수 있다. 베르거-슈미트(Berger-Schmitt, 2002, pp. 404-405)는 이러한 관점에서 사회통합이 정치적 관심을 받는 이유를 세 가지로 제시하고 있다(김미곤 등, 2014, p.34 재인용). 첫째, 사회통합이 정치적 안정의 조건으로 인식되고 있다. 한 사회 내에 불평등이 증가하고, 사회집단이 다양하게 분할되는 경향이 심해지면 정치적 분열의 위험이 증가하고 정치 체계의 작동이 중단될 수 있다는 것이다. 둘째, 사회통합이 경제적 부와 성공의 근원으로 고려되고 있다. 사회통합과 경제성장의 관계에 대해서는 이미 많은 실증 자료들이 제시되고 있다. 셋째, 낮은 사회통합은 공공지출을 증가시킨다. 노동시장에서 사회적 배제 증가, 사적 네트워크에서 유대감과 연대의식의 약화, 자원봉사 등 공공참여 수준 하락은 사회통합이 약화된 현상이다. 노동시장에서 적절한 분배가 이뤄지지 않으므로 노동시장 외적인 보장인 소득보장 비용이 늘어나게 된다. 사적 부양이 이뤄지지 않으므로 국가는 각종 서비스 제도의 확대를 증가시킬 수밖에 없으며, 결국 공적 비용 지출로 나타난다.
그러므로 사회통합 수준의 진단과 측정은 한 국가가 설정해왔던 사회적 발전 경로의 타당성을 지속가능성의 관점에서 진단하는 것이라 할 수 있다. 특히, 사회통합을 포괄적이고 다차원적 관점에서 바라보면 한 사회의 여러 측면을 심도 있게 살펴볼 수 있다는 장점이 있다. 그런데 이 경우에는 어떤 상황이나 조건에서 ‘사회통합의 수준이 제고되었다’라고 평가하기 곤란하다. 이런 이유로 사회통합을 특정한 정태적 상황으로 가정하기도 한다. 노대명 등(2010, p.38)은 세 가지 조건이 충족될 때 사회통합이 이뤄졌다고 말할 수 있으며, 그 조건으로는 “첫째, 사회구성원들 간에 서로 신뢰하고, 협력할 의지가 있고, 둘째, 해당 사회에 대해 공동의 정체성 혹은 소속감을 공유하고, 셋째, 이러한 주관적인 느낌이 객관적 행동을 통해 발현되어야 통합된 사회”라고 하였다. 사회통합을 위와 같이 정태적으로 규정하고 난 후, 이들은 사회통합의 요소들로 신뢰 수준, 타인을 도울 의지, 소속감과 정체성을 주관적 요소로 제시하였으며, 자원봉사 및 기부, 정치참여 등을 행동적 표출의 요소로 제시하였다.
정태적인 상황으로서 사회통합, 그리고 이러한 정태적 사회통합을 위한 주요한 물적 조건을 사회통합의 한 요소로 간주할 수 있다. 그렇지만 구성원의 인식, 의식이 어떠한 사회적인 물적 조건으로부터 영향을 받는지에 대해서는 아직까지 충분한 검증이 이뤄지지 못했다. 우리 사회 구성원의 사회통합 인식과 행태가 어떠한 개인적, 물질적 조건에 영향을 받는지를 확인하게 되면, 우리는 사회통합 제고를 위해 이러한 물질적 조건의 개선이 필요하다고 제언할 수 있다. 이에 따라 한 사회의 사회통합 수준은 포괄적이고 다차원적 속성을 사회 구조적 요건과 사회구성원의 인식과 행태의 합이라 할 수 있다. 그래서 사회통합 측정에서는 사회통합을 위한 사회제도적 기반의 적정성 수준과 사회 구성원의 통합된 모습을 살펴보게 된다. 김미곤 등(2014, p.36)은 사회제도적 기반에서는 여러 사람들이 각종 사회적 제도로부터 배제되지 않고 적정한 혜택을 받을 수 있는 사회적 포용의 상태, 사회의 다양한 의견을 조화롭게 수렴하고 발생한 갈등을 해결할 수 있는 갈등관리 거버넌스가 중요하다고 보았으며, 구성원 차원에서는 사회통합적인 태도(의식)과 행태가 확보되어야 한다고 하였다.
앞서 살펴본 바와 같이 사회통합의 필요성에 대한 공감대가 형성되어 있지만, 어떤 상태와 조건을 사회통합수준 측정에서 고려해야 하는지에 대해서는 이견이 많다. 이에 이하에서는 이론적 수준의 논의에 머물지 않고, 실제로 측정의 단계까지 진행된 국내 사회통합지수 4개 연구와 국외 사회통합지수 2개 연구를 정리한다.
먼저 사회통합의 영역 구분을 살펴본다. 노대명 등(2009)의 연구는 소득, 고용, 금융, 건강, 주택자산, 가족 6개 정책 영역에 빈곤, 불평등, 격차 등의 지표를 배치하는 방식을 취하였다. 강신욱 등(2012)의 연구는 사회통합의 ‘상태’로 사회적 결속력을, ‘조건’으로 사회적 안정성과 사회적 형평성으로 구성하였다. 또한 조병구 등(2015)의 연구는 대분류 차원에서 사회포용과 사회자본, 그리고 제도기반으로 구분하고 중분류 차원에서 사회포용은 기회균등, 형평, 안전, 사회자본은 관용, 신뢰, 참여, 제도기반은 자유, 법질서, 정부 역량, 사회복지, 글로벌 기여로 구성하였다. 한편 이재열 등(2014)의 연구는 잠재적 갈등소지 차원에서 사회적 양극화, 경제적 양극화, 가치 양극화를, 사회적 통합 역량 차원에서 체계 역량, 생활세계 역량, 규범 역량으로 구분하였다. 각 영역의 구성과 해당 측정지표는 <표 1>과 같다.
구분 | 영역 | 지표 | |
---|---|---|---|
노대명 등 (2009) | 소득 | 빈곤율, 소득불평등, 근로빈곤율 | |
고용 | 실업률, 비정규비율, 성별 임금 격차, 파업률 | ||
금융 | 소비자물가, 이자율, 저축률 | ||
건강 | 유아사망률, 기대수명(여성, 남성), 1000명당 침상수, 의료비 지출 비율 | ||
주택자산 | 주거비 비중, 주택가격지수, 소득 대비 주택가격비율, 임대료 대비 주택가격비율 | ||
가족 | 평균 가구원수, 여성취업률, 자살률, 이혼율, 결혼율, 출생률, 진학률 | ||
강신욱 등 (2012) | 상태 | 사회적 결속력 | 사회에 대한 소속감, 타인 및 공공기관에 대한 신뢰, 생활만족도, 사회적 참여 |
조건 | 사회적 안정성 | 1인당 GDP, 인구증가율, 기대수명, 부양인구비율, 자살률, 주관적 건강수준, 이산화탄소 배출량 | |
사회적 형평성 | 빈곤율, 소득불평등, 고용률, 실업률, 고용보호의 정도, GDP 대비 공적의료비 지출의 비중, GDP 대비 사회지출의 비중 | ||
조병구 등 (2015) | 사회포용 | 기회균등 | 남녀 고용 격차, 남녀 임금 격차, 공교육지출 비율 |
형평 | 지니계수, 중고등 취학률, 노인부양비, 노인부양부담 정도, 인터넷 사용자 비율, 이동통신 가입자 비율 | ||
안전 | 실업률, 임시직근로자 비율, 도로사망률, 범죄율, 자살률, 주관적 안전감 | ||
사회자본 | 관용 | 타인에 대한 관용, 다문화에 대한 관용 | |
신뢰 | 타인에 대한 신뢰, 기관신뢰, 외국인에 대한 신뢰 | ||
참여 | 사회참여, 정치참여, 기부 | ||
제도기반 | 자유 | 경제적 자유, 정치적 자유, 언론자유 | |
법질서 | 법치지수, 부패인식지수 | ||
정부 역량 | 정부효과성, 관료시스템의 질적 수준 | ||
사회복지 | 공적연금지출 비중, 복지지출액 비중 | ||
글로벌기여 | 글로벌 공공재 기여, ODA 비율, 국제환경협약 가입률 | ||
이재열 등 (2014) | 잠재적 갈등소지 (양극화) | 경제 | 지니계수 |
사회 | 불신비율 | ||
가치 | 비혼합형 비율(잉글하트의 물질주의/탈물질주의 척도) | ||
사회적 통합 역량 | 체계 | 공공교육지출, 고등교육이수율, 공적사회지출 | |
생활세계 | 언론자유, 여성불평등지수, 투표율, 민주주의 | ||
규범 | 제도투명성 |
노대명 등(2009)의 연구는 사회통합의 상태에 대해 크게 고려하지 않았으며, 대체적으로 조건으로써 정책 영역에서 활용하고 있는 사회적 배제, 사회적 안정성, 형평성 등을 고려하고 있다. 그렇지만 강신욱 등(2012), 조병구 등(2015), 이재열 등(2014)의 연구에서는 신뢰(불신), 사회적 참여와 같은 사회통합의 상태를 다루고 있다. 그러나 이들 세 연구에서도 앞서 설명한 바와 같이 사회통합의 원인과 상태를 명확한 인과관계 하에서 위치시키고 있지는 않다. 다만 사회통합의 상태는 개인 및 사회구성원의 인식 및 행위 차원으로 접근하고 있으며, 사회통합의 조건은 사회구조적 환경에 대한 진단개념으로 접근하고 있다. 한편, 다른 연구들은 사회통합의 각 하위영역들 간에 독립적인 관계를 구성하고 있는데, 이재열 등(2014)의 연구는 두 영역 간에 반비례의 관계를 설정하고 있다. 즉, 다른 연구는 각각의 영역이 고루 발전해야 사회통합이 잘 되었다고 평가하지만, 이재열 등(2014)의 연구는 잠재적 갈등 소지가 적으면서 사회적 통합 역량이 높을 경우에 사회통합이 잘 되었다고 평가하고 있다.
다음으로 측정 지표의 내용을 살펴본다. <표 1>에서 진하게 처리된 지표는 2개 이상의 연구에서 공통적으로 사용된 지표이다. 먼저 빈곤율, 지니계수와 소득불평등과 같은 소득분배 지표, 의료비 등 사회지출 비율, 실업률과 같은 경제적 상황, 교육비 지출과 진학률 등 교육관련 지표가 눈에 띈다. 이들 지표는 대체로 사회통합의 조건에 해당한다 할 수 있다. 다음으로 소속감, 신뢰, 사회참여, 정치참여와 같은 구성원의 인식 및 행위차원의 지표가 드러난다. 즉, 각 연구에서는 명시적으로 드러내지는 않았으나 사회구조적 환경 측면과 구성원 측면으로 구분할 수 있는 지표 체계를 구성하고 있는 것으로 확인된다.
다음으로 국외 사회통합지수 연구인 베텔스만 재단과 계간 라틴아메리카의 사회통합지수를 살펴본다. 베텔스만 재단의 사회통합지수는 사회적 관계와 소속감, 그리고 공익에 대한 지향의 차원(3개)으로 구분하고, 이를 다시 사회적 네트워크, 대인신뢰, 다양성에 대한 인정, 국가자긍심, 기관에 대한 신뢰, 공정성에 대한 인식, 연대감, 사회규칙에 대한 존중, 시민참여의 세부 영역(9개)으로 구분하였다. 베텔스만 재단의 사회통합지수는 사회적 자본의 측정에 주목하고 있으며, 사회적 ‘상태’에 매우 집중하고 있음을 알 수 있다. 계간 아메리카의 사회통합지수는 크게 투입과 산출로 영역을 구분하고 있다. 계간 아메리카의 사회통합 개념은 시민들이 정치, 경제 및 사회적 기능에 참여할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 그것을 가능하게 하는 사회구조적 환경과 개인의 능력으로 구성된다 할 수 있다. 그리고 전자는 산출의 측면에서, 후자는 투입의 측면에서 접근하고 있다.
구분 | 영역 | 지표 | |
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베텔스만 재단 (2013) | 사회적 관계 | 네트워크 | 친구의 중요성, 외로움 느낀 정도 |
대인 신뢰 | 친교 만남 정도, 개인 및 가족문제 상담 자원, 문제 발생 시 도움을 요청할 자원, 타인에 대한 신뢰, 타인의 공정성에 대한 인식, 타인의 이타심에 대한 인식 | ||
관용 | 이웃으로 인정 여부(다른 인종, 이민자, 외국인노동자), 다른 인종이나 다른 언어를 쓰는 사람들 간의 갈등 정도, 동성애 인식, 동성애자의 자유 인정, 이민자에 대한 인식, 종교 갈등 정도, 해당 도시/지역이 소수자가 살기에 좋은지 여부 | ||
소속감 | 정체성 | 국가에 대한 소속감 및 자부심, 이민 의사 | |
기관신뢰 | 경찰・의회・정당・사법・건강・금융기관에 대한 신뢰, 선거의 투명성, 경찰에 대한 인식 | ||
공정성인식 | 부패인식, 경제 영역 부패인식, 성공과 부패의 연관성 인식, 정부의 소득 격차 축소 노력 인식, 보수에 대한 적정성 인식, 빈부 간의 갈등 인식 | ||
공익에 대한 지향 | 연대와 도움 | 정부의 책임 인식, 도움 및 봉사활동 정도, 기부 | |
규칙 준수 | 일반적인 교통규칙 준수 정도, 교통규칙 위반 정도, 어두운 거리 안전수준 인식, 밤에 혼자 걸을 때 안전수준 인식, 지하경제의 규모 인식 | ||
시민 참여 | 정치 중요성 인식, 정치 관심 정도, 정치적 캠페인 참여 정도, 서명, 정부에 의견 제출 여부, 정치인 및 공무원과의 접촉 여부, 위원회 및 정치적 모임에 자발적인 참여 여부 | ||
계간 라틴 아메리카 (2013) | 투입 | GDP 성장률, GDP 대비 사회적 프로그램 지출 비율, 중고등 취학률, 정치적 권리, 시민권, 여성의 권리, 성소수자(LGBT) 권리, 인종 간 사회적 거리감, 시민사회참여, 금융포용성 | |
산출 | 1일 4달러 이상의 생활자 비율, 개인 역량, 정부 대응성, 적절한 주택에 대한 접근성, 공식적 직업에 대한 접근성 |
검토한 여섯 개의 연구 중에서 베텔스만 재단의 연구를 제외하면 모두 사회적 조건으로서 사회구조적 환경 측면에 주목하고 있다. 경제적 안정성과 관련된 지표로서 빈곤율, 소득불평등도, 실업률, 1인당 GDP 및 성장률, 공공사회지출 비율이 대표적으로 활용되는 지표이다. 이러한 지표는 구조적 환경의 개선에 따라 사회적 자본 수준의 향상이 이뤄질 것이라는 암묵적인 가정이 존재한다고 볼 수 있다.
이러한 가정 하에 지금까지 우리나라에서는 몇 차례의 지수화 연구가 실시되었다. 사회통합 지수화 연구는 한국이 처한 현실을 축약하여 압축적으로 제시함으로써 정책에 대한 집중도를 높이고자 하는 의도로 보인다. 즉, 낮은 사회통합 상태에 대한 경계심을 높이면서, 이를 개선하기 위한 사회적 조건을 강조하는 특징을 보였다.
그러나 한편으로는 제시된 지표가 한 사회의 통합수준을 얼마나 적실하게 제시하고 있는가에 대한 회의를 감출 수는 없다. 없다. 사회통합을 위한 조건이 무수히 많이 존재하기 때문이다. 또한 사회적 조건으로서 사회적 포용성의 영역에 집중하면 삶의 질 지표와 차별성을 확보하는 것도 어렵다. 사회통합의 상태와 조건이라는 것을 인과관계로 설정하지 않는 상황에서는, 통합 수준 측정을 명확한 상태 차원에서 접근하는 것이 바람직할 수 있다2). 그렇지만 사회통합의 상태에만 관심을 가지게 되는 경우에는 사회구조적 차원에 대해 고려하지 못하는 문제를 가진다.
그러므로 사회통합지수 산출을 위해서는 사회통합에 대한 체계적인 개념 정의와, 동시에 이러한 개념을 측정할 수 있는 구체적 지표의 검토가 동시에 이뤄지는 것이 필요하다. 특히 사회통합을 위한 조건에 대해서는 현재의 사회 상황을 함께 고려할 수 있어야 한다. 이때 Alkire 등(2015, p.7)은 한 사회의 추상적인 지향점을 측정하려는 영역과 지표 선택 과정에 그 사회의 필요를 반영할 수 있도록 사회 구성원이 참여해야 한다고 지적한다.
이에 이 연구에서는 사회통합이라는 추상적 개념에 대한 국민 의견을 반영하는 지표선정 및 가중치 체계를 반영하고자 한다. 즉, 우리 국민들이 생각하는 사회통합을 위한 주요 조건을 탐색적인 수준에서 적용해보는 것이다. 다만 일반 국민들을 대상으로 사회통합의 지표 체계를 구성하는 설문조사에는 한계가 있을 수 있다는 점을 고려하여, 전문가 집단을 대상으로 한 델파이조사를 통해 도출한 사회통합지수 영역과 지표체계를 활용하고자 한다. 자세한 내용은 4장에서 제시한다.
최근 사회통합 지수뿐만 아니라 사회갈등, 사회의 질, 사회자본 등과 같은 각종 지수들이 개발되고 있다. 종합지수(composite indicators 또는 index)는 어떤 개념을 다양한 측정 지표(indicators)들로 구성하고, 이를 하나의 표준화된 값으로 계산한 것이다. 지수는 국가 및 지역의 수준을 비교할 때 활용도가 높다. 한국의 현재 사회통합 수준이 과거에 비해서, 그리고 다른 나라에 비해서 어느 정도인지를 비교해보고자 하는 필요를 가질 때 지수가 활용된다. 그런데 사회통합 지수화에 대한 욕구는 학계보다도 정부의 관심이 높았다. 실제로 그동안 사회통합위원회 및 국민대통합위원회 등은 사회통합 지수화 연구를 수행한 바 있다(강신욱 등, 2011; 강신욱 등, 2012; 조병구 등, 2015).
그러나 지수는 자체로 문제를 내포하고 있다. 지수의 구성 체계가 조악하거나 지나치게 큰 그림만을 제공하면, 단순한 해석과 판단을 내리게 하는 한계를 지닌다(OECD & EU JRC, 2008, p.13).3) 지수의 장점에도 불구하고 다차원적인 정보를 지니고 있는 개별 지표의 정보를 사장시켜 결국 다(多)지표 체계의 유용성이 사장될 수 있다는 단점도 있다. 또한 상이한 지표 값을 표준화하는 방식, 이를 결합하는 방식(가중치 적용), 사용하는 자료에 결측치가 있을 때 이를 처리하는 방식 등 지수화 과정의 방법론적 측면에서도 합의에 이르기 어려운 점이 많다.
OECD와 유럽연합의 연합연구팀에서는 지수화의 유용성에 대한 찬반의 논의를 <표 3>과 같이 정리하고 있다(OECD & EU JRC, 2008). 우선 지수화는 정책결정자를 지원한다는 관점에서 복잡하고, 다차원적인 현실을 요약할 수 있고, 수많은 개별 지표보다 쉽게 해석이 가능하다. 국가들의 통시적인 변화를 파악할 수 있고, 정보의 기저의 손실없이 지표의 더미를 한눈에 볼 수 있는 규모로 줄일 수 있다. 그래서 주어진 용량 제한 하에서 보다 많은 정보를 포함할 수 있으며, 개별 국가의 성과 및 변화의 이슈를 정책영역의 중심에 놓을 수 있다. 일반 대중(시민, 언론 등)과 의사소통의 도구로 활용되며, 책임성을 강조하게 하고, 독자들이 하고자 하는 이야기를 구성하거나, 근거를 제시할 수 있게 하여, 이용자에게 복잡한 차원을 쉽게 비교할 수 있게 한다. 그러나 조악하게 구성되거나, 잘못 해석될 경우 잘못된 정책 메시지를 전달할 수 있다. 지나치게 단순한 정책 결론을 이끌어 낼 수 있고, 구성 과정이 투명하지 않거나, 건전한 통계적・개념적 원칙에 기반하지 않는 등의 방법으로 바라는 정책을 지지하는 수단으로 활용되는 등 잘못 활용될 수 있다. 지표의 선택, 가중치의 부여 방법 등은 정치적 분쟁의 대상이 될 수 있고, 구축 과정이 투명하지 않을 경우 특정 차원에서 심각한 잘못을 감추거나, 적절한 대책을 수립하는 데 어려움을 높일 수 있다. 그리고 성과 차원의 측정이 어렵다는 현실이 무시될 경우에 잘못된 정책을 이끌어 낼 수 있다.
자료: OECD & EU JRC(2008). pp.13-14.
결국 지수화의 찬반론은 동의어를 반복하는 것이라고 볼 수 있다. 찬성론에서 제안하는 장점이 반대론의 단점이 되고, 반대론의 장점이 찬성론의 단점이 된다. 판단은 이용자의 몫이다. 지수는 국가 간 비교를 통해 전문가가 아니더라도 누구나 우리나라의 현 수준을 가늠할 수 있게 하고, 국가 및 지역 간 종합적인 순위와 영역별 순위 등을 보여줌으로써 사회적 관심을 불러일으킬 수도 있다. 더 나아가 어떤 영역(지표)에서 미흡하며 정책적 노력이 우선되어야 할 영역이 어딘지에 대한 방향을 제시하여, 정책 개입의 효율성을 제고할 수 있다.
본 연구에서는 사회통합지수의 측정을 통해서 추상적 개념인 사회통합의 수준을 국민들에게 일목요연하게 보여 줄 수 있다는 장점에 주목하고자 한다. 아울러 정책적으로 집중해야 하는 영역을 설정하는 과정이 지수값을 어떻게 변화시키는지를 제시하고, 그 함의를 논하고자 한다.
2장에서 검토한 바와 같이, 높아진 사회통합에의 관심에 대응하고 현대 우리 사회에서 지향하는 통합된 사회의 상을 반영한 사회통합지수화의 장점을 극대화할 필요가 있다. 이를 위해서는 무엇보다 사회통합의 개념을 잘 대변할 수 있는 영역과 이를 측정할 수 있는 지표들로 투명하게 사회통합 지표체계를 구성하고, 지수화 과정의 방법적 측면에서도 타당성을 지닐 수 있어야 한다. 3장에서는 방법론적 쟁점들을 기준으로 지수화 과정을 보다 구체적으로 살펴보고자 한다.
다음 [그림 1]은 ‘더 나은 삶의 질 지수’(the Better Life Index; BLI)를 제안한 OECD와 유럽연합 창설 이후 개별 국가의 특이성을 반영하되 통합된 유럽을 추구하고자 한 EU의 다지표 체계 구축 경험을 반영한 지수화 연구과정을 보여주고 있다. 이들은 이론적 틀에 근거하여 자료를 선택하고, 결측값 처리, 다변량 분석, 정규화, 가중치 부여 및 합산 등의 통계처리와 견고성 및 민감성 검증, 실제 데이터와 비교, 다른 변수와의 관련성 검증의 통계 검증 과정을 제안하고, 최종적으로 수치를 제시하고 시각화하여 최종 산출된 지수의 활용까지의 전반적인 과정을 제안하였다. 3장에서는 특히 사회통합 영역과 지표를 선정하는 이론적 틀의 구성 및 자료 선택의 과정과 통계처리 방식에 대한 방법론적 이슈를 다루고자 한다. 특히, 가중치 적용 방법론에 주목하여 다지표 체계에 대하여 다각적으로 접근할 근거를 정리할 것이다.
복합적 특성을 가지는 대상을 측정하기 위하여, 영역을 구분하고 개별 영역을 대표하는 지표를 설정하는 것은 이론적 틀을 배경으로 도출한 지수화 연구 문제에서 해결해야 할 난제의 출발점이다. 지수화 연구의 첫 단계인 이론적 틀 구성이 이뤄지는 과정이 중요한 것은 연구, 정책 목표가 특정한 측정방식으로 관찰되지 않거나, 다요인에 의한 잠재적인 현상일 경우가 대부분이기 때문이다. 특히, 사회통합이 시대, 사회에 따라 다르게 정의된다는 점을 고려하면 하위 영역과 그 측정하고자 하는 바로서 개념 구성체를 설정하는 것은 매우 중요하다.
첫 단계와 더불어 둘째 단계에서도 중요한 가치판단이 적용된다. 연역적으로 선정된 영역과 영역별 지표를 합산(aggregation)하여 최종지수를 산출하는 과정에서 가중치를 선택하는 것은 공론화와 엄밀한 조사가 필요한 가치 판단의 문제다(Alkire & Foster 2011, p.480). 따라서 지수화의 두 번째 쟁점은 영역과 지표 선정 및 가중치 부여의 통계처리 과정의 지표를 합산하는 방식이다. 이때 가중치 부여의 방법은 크게 세 가지로 구분할 수 있다.
첫째, 가중치 부여의 가장 대표적인 경우는 동일가중치(equal weight)를 적용하는 방식이다. 다수의 연구자들은 영역과 지표의 상대적 중요도를 결정할 수 있는 절대적인 기준이 없으면 동일가중치가 직관적으로 적절하다고 보았다(Alkire & Foster 2011, p.479). 앳킨슨은 개별 요소의 중요도가 정확히 동일할 필요도 없지만 매우 다르지도 않다고 주장했다(Atkinson, 2002, p.25; ibid, pp.479-480 재인용; Atkinson, 2003, p.58). 이러한 맥락에서 동일가중치 부여는 지수화 과정에서 상당히 자주 이용되는 방식이다. 그렇지만 하나의 차원에 다수의 변수가 속할 경우 통합지수의 구조를 불균형하게 만든다는 단점이 있다(OECD & EC JRC, 2008, p.31).
둘째, 통계적 방식 또는 수리적 방식을 통해 가중치를 도출하는 방식이다. 대표적인 방식이 군집분석이나 다중대응분석, 주성분분석 등의 통계분석 방식을 이용하는 것이다. 다중대응분석과 주성분분석의 주요한 차이는 활용하는 변수의 특성인데, 전자의 경우 질적 변수를 대상으로 할 경우 적절하고, 후자의 경우 양적인 변수를 대상으로 할 경우 바람직하다(Alkire et al., 2015, pp.86-87). 정해식과 김성아(2015)는 OECD의 BLI를 재구성하는 과정에서 주성분 분석을 이용한 가중치 부여를 시도하였는데, 이는 주어진 변량을 설명하는 성분 중에서 상대적으로 공통성이 큰 변수에 높은 가중치를 부여하는 방식이다. 즉 이는 관측변수들에 공통적으로 영향을 미치는 요인을 고려하고, 그 요인이 각 개별 지표에 가지는 영향력을 고려한다. 이 외에 김태환 등(2004)에서는 종속변수를 설명하는 독립변수로서 각 지표의 표준회귀계수를 토대로 가중치를 산정하였다. 그렇지만 통계적 방식도 한계를 가지고 있는데, 예를 들어 요인분석을 이용한 방법은 한 지표가 다른 지표들과의 상관관계가 크면 높은 가중치를 가지게 되는 문제를 가진다(김태일, 1999).
셋째, 서베이 조사 방식을 이용하여 지표별 가중치를 확인하는 방식이다. 이는 전문가 대상의 델파이 조사를 통하여 가중치를 부여하는 것으로, 연구자가 설정한 임의의 영역 내에서 각 지표의 상대적 가중치를 전문가의 견해를 이용하여 비교하는 것이다. 이러한 이유로 이를 주관적 방식이라 부르기도 한다. 대표적인 것은 AHP 가중치 방식으로, 계층화분석 방법으로 불리며 지표 간의 상쇄 효과를 설명한다. 예를 들어 A와 B 중에서 A를 선택하게 될 때, 포기하게 될 상대적 의지의 표명이라고 볼 수 있다. 전문가 조사 방식은 사회・경제적 환경 변화에 따라 주요한 영역을 변경하므로, 지표별 가중치에 현 사회상황을 반영할 수 있다는 장점을 가지지만, 동시에 이는 새롭게 바뀐 사회 환경에는 적용할 수 없다는 단점을 가진다. 또한 설문문항 구성이나 질문 형식 등 연구자의 자의성에 취약할 수 있다.
구분 | 동일가중치 | 통계적 방식 | 서베이 방식 |
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방법 | 영역 및 지표에 동일가중치(1) 부여 | 군집분석, 다중대응분석, 주성분분석 | 중요도 할당(백분율), AHP |
효과 | 규범적 객관성 유지 | 수리적 객관성 유지 | 영역 및 지표의 시대적・사회적 중요도 반영 |
한계 | 영역 및 지표의 시대적・사회적 중요도 미반영 | 영역 및 지표의 질적 특성 미반영 | 연구자 자의성 및 조사시점 특이성 반영 |
예시 | 노대명 등(2009), 강신욱 등(2012), 이재열 등(2014), 조병구 등(2015) | 김태일(1999), 정해식, 김성아(2015) | 김상호 등(2016), 정해식 등(2016) |
이 연구는 사회통합에 대한 개념적 정의를 설정하고, 지수화 방법론을 활용하여 우리 사회의 사회통합 수준을 측정하는 데 첫째 목적을 두고 있으며, 서로 다른 가중치를 적용하여 비교하는 것을 둘째 목적으로 하고 있다. 따라서 먼저 복합적 개념체로서의 사회통합을 측정하기 위하여 사회통합의 하위 영역과 영역별 대리지표를 우선 선정해야 한다. 다음으로 그 영역 및 지표의 가중치를 도출해야 한다. 이때 가중치에는 서베이 가중치와 수리적 가중치가 동시에 해당한다.
먼저 사회통합의 하위 영역, 영역별 지표를 선정하고, 가중치를 도출하기 위한 전문가 인식 조사는 모두 세 차례에 걸쳐 수행하였다. 순서대로 다음과 같다. 첫째, 사회통합 개념 및 지표 체계 구성 및 조정을 위해 두 차례의 델파이 조사를 진행하였다. 둘째, 영역 및 지표별 가중치 산출을 목적으로 전문가 대상의 계층화분석(Analytic Hierarchy Process: AHP)을 적용한 조사를 실시하였다. 전문가 대상 조사는 2016년 6월부터 7월 중에 사회정책 관련 교수 및 연구자 등 전문가 집단을 대상으로 전자우편을 이용하여 실시하였으며, 최종적으로 52명이 응답하였다.
다음으로 또 다른 수리적 가중치를 도출하기 위해 확정된 영역별 지표를 활용하여 주성분 분석을 실시하였다. 주성분분석에는 결측 대체 등이 가장 적은 2010년 관측치를 활용하였다.
먼저 사회통합의 개념을 구성하는 하위 영역을 도출하기 위하여, 우선 경제협력개발기구(OECD, 2011)의 ‘사회적 이동’을 포함한 사회통합의 세 축을 참고하였다. OECD(2011)는 「글로벌 개발 전망 2012」 보고서에서 개발도상국을 정책 전파의 대상으로 하면서, 사회통합이 발전의 조건이 된다는 사실을 증명하고 있다. 예를 들어 안전감과 신뢰를 느끼는 사람이 많은 국가, 공공참여(civic participation)의 정도가 높은 국가, 열심히 일하는 것이 성공의 원천이 된다는 사회적 이동성에 대한 믿음이 높은 국가에서 조세윤리(tax morale) 수준이 높다는 것을 밝힌다(p.138). 또한 일자리를 갖는다는 것은 개인적 안녕감을 높이고, 소속감을 높임으로써 사회통합에 기여한다고 본다(p.176). 이러한 사회통합의 세 축은 전통적으로 사회통합 개념에 존재하는 요소로서 사회적 포용과 사회적 자본을 포함하면서, 사회적 이동성을 고려했다는 특징을 보인다(정해식 등, 2014, p.97)
한편 사회적 관계를 원활하게 조정하는 거버넌스의 작동 정도를 사회경제적 안전성과 같은 제도적 기반의 하나로 고려할 필요 또한 있었다. 앞서 설명한 바와 같이 이재열 등(2014)은 사회통합지수를 세부 영역별로 조작화하여 ‘사회적 통합 역량’을 지적한 바 있으며, 조병구 등(2015)은 사회 영역과 제도 영역의 교점을 ‘제도기반’이라 하면서 세부 지표를 포함한 바 있다.
본 연구 진행을 위해 선행 연구를 기반으로, 사회통합을 기본적으로 <표 5>의 ‘초기 제안 영역’으로 설정하였다. 그리고 첫 번째 델파이 조사를 통해서 전문가들의 추가 제안 영역(예를 들어, 사회적 포용 외의 사회평등, 사회보장 영역)을 확인하고, 이들 추가 제안 영역을 포함한 조정된 영역의 정의를 2차 조사에서 제시하여, 최종적인 영역과 개념정의를 다음 <표 5>와 같이 도출하였다.
초기 제안 영역 | 전문가 추가 제안 영역 | 조정된 영역 | 영역 정의 | ||
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사회적 포용 | → | 사회평등(불평등), 사회보장, 소득보장, 기초생활 욕구충족, 가족, 사회적 차별/배제 | → | 사회적 포용 | 사회구성원이 사회제도를 통해 권리를 실현하고, 삶의 질 향상에 필요한 자원을 향유할 수 있게 하는 제도 역량 |
사회적 자본 | → | 사회적 인식, 상호주의 시민의식, 관용 | → | 사회적 자본 | 사회구성원의 타인・사회제도에 대한 신뢰, 이해 및 관용의 정도, 참여로 표출되는 시민 역량 |
사회이동 | → | 기회보장 | → | 사회이동 | 직업, 소득계층의 이동이 가능한 조건 및 결과로 측정할 수 있는 제도 역량 |
사회갈등 | → | 지역갈등, 지역격차, 세대갈등, 이념갈등, 사회소통 | → | 사회갈등과 관리 | 사회적 조건, 인식 수준에서 확인되는 갈등의 수준과 이를 관리할 수 있는 시민・제도 역량 |
한편 1차 델파이 조사에서는 주요 국제 사회지표 세트5)를 기준으로 사회통합 관련 지표 39개를 전문가에게 제안, 설명하고, 사회통합지표로서의 적절성과 함께 해당 지표가 어느 하위 영역을 대표할 수 있는지를 질문하였다. 사회통합지표로 포함되어야 한다는 의견이 다수인 지표 외에 지표 활용 가능성 등의 문제가 없고 재조정된 사회통합 하위 영역에 부합된다고 생각되는 지표들을 추가하여 2차 조사에 반영할 지표 체계에 포함하였다. 각 지표가 어느 영역에 할당되어야 하는지에 대한 전문가의 의견 또한 조사하였다. 1차 조사 결과를 반영하여 2차 조사에서 총 33개의 지표를 4개 영역에 배분하였다. 그리고 사회통합 하위 영역별 개별 지표를 포함할 우선순위를 질문하였다. 이 과정에서 순위가중치를 고려한 다음 산식에 따라 계산한 값을 기준으로 영역별 대표 지표를 다음 <표 6>과 같이 선정하였다.
{(1순위×5)+(2순위×4)+(3순위×3)+(4순위×2)+(5순위×1)}
일부 지표는 특정 영역을 배타적으로 대표하지 않는다. 그 결과 개별 지표의 배치에 대한 이견이 존재할 수 있다6). 예를 들어, 노동소득분배율은 노동자에 대한 포용이라는 측면을 강조한다면 사회적 포용 영역에 포함될 수 있으나, 많은 전문가들은 이를 노동과 자본의 갈등관계를 측정하는 지표로 사회갈등과 관리 영역에 포함하였다. 십분위분배율은 고소득자와 저소득자 간의 갈등을 내포하므로 사회갈등과 관리 영역에 포함할 수 있으나, 경제적 격차에 따른 사회이동의 가능성을 내포한다는 사회이동 영역에 적합한 것으로 평가되었다고 볼 수 있다.
한 사회의 통합수준을 진단하고, 그 변화를 확인하는 데 있어서는 지수의 사회적 변화를 살펴볼 필요가 있다. 그런데 앞서 설명한 바와 같이 어떠한 가중치를 적용하는가는 매우 중요한 판단을 요한다. 특히 사회통합이라는 문제의식 자체가 현재 사회질서의 문제를 지적하는 것이기 때문에, 어떠한 가중치를 사용하는가는 중요하다.
이하에서는 크게 세 가지 방식, 즉 동일가중치와 수리적 방식, 그리고 서베이 방식을 적용해서 사회통합 지수를 산출하는 과정을 제시하였다. 이를 통해서 한국의 사회통합의 수준을 보다 객관적으로 비교, 분석하고자 한다.
먼저 전문가 조사를 통해서 확보한 가중치 산출이다. 이 연구에서는 사회통합 지수 산출을 위해서 사회통합을 구성하는 하위 영역과 각 지표의 상대적 중요도를 반영하고자 하였다. 이에 전문가 대상의 3차 조사에서는 각각 어느 영역이 더 중요한 의미를 지니는지, 그리고 또 어느 지표가 더 중요하다고 생각하는지에 대해 쌍대비교 질문을 실시하였으며, 이러한 과정을 통해 개별 요소 평가를 실시하였다. 조사가 완료된 후 조사 대상자의 판단이 얼마나 논리적 일관성을 유지하는가를 판단하기 위하여 일관성지수(consistency index: CI)를 계산하여 CI가 0.1보다 작은 경우 상대가중치 계산에서 제거하여 응답자의 논리적 일관성을 확보하였다. 결과적으로 34명의 응답을 기준으로 모든 쌍대비교 행렬로부터 고유치 계산을 통하여 요소의 최종 중요도(priority)를 산출하였다.7)
<표 7>은 이 연구의 사회통합 지표체계를 참고하여 동일가중치, 수리적 방식 가중치, 그리고 AHP 방식 가중치를 정리한 것이다. 우선 동일가중치는 모든 지표와 영역에 동일한 1의 가중치를 부여하는 것이다. 두 번째, 수리적 방식 가중치는 영역 내 지표가 가지는 공통성을 이용한 주성분 분석을 통해 도출하였다.8) 주성분 분석을 이용한 가중치 도출은 개별 영역별로 구분하여 진행하였기 때문에, 개별 영역 내에서 지표 간 쌍대비교를 실시한 AHP에 따른 가중치와 비교할 수 있다. 이를 통해 한국 사회 전문가들의 견해가 반영된 가중치의 특징을 확인할 수 있다.
영역 | 지표 | 기능 | 동일 가중치 | 수리적 방식 | 서베이 방식(AHP) | ||||
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제1성분 | 제2성분 | 영역 가중치 | ver.1 | ver.2 | 순위 | ||||
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사회적 포용 | 상대빈곤율 | - | 1 | .171 | .289 | .289 | 1 | ||
성별 격차 | - | 1 | .235 | .164 | .164 | 7 | |||
비정규직의 고용보호 | + | 1 | .253 | .244 | .244 | 2 | |||
비자발적 임시근로자 비율 | - | 1 | .115 | 338 | .170 | .170 | 6 | ||
GDP 대비 노인을 위한 사회지출 | + | 1 | .227 | .133 | .133 | 13 | |||
사회적 자본 | 시민적 자유 | 1 | .174 | .250 | .250 | 12 | |||
일반신뢰 | + | 1 | .227 | .202 | .202 | 15 | |||
관용 | + | 1 | .199 | .181 | .206 | .206 | 14 | ||
시민참여 | + | 1 | .171 | .180 | .180 | 18 | |||
기관신뢰 | + | 1 | .229 | .162 | .162 | 19 | |||
사회 이동 | 공교육지출 | + | 1 | .176 | .256 | .256 | 3 | ||
GDP 대비 적극적 노동시장 프로그램 지출 | + | 1 | .228 | .283 | .216 | .216 | 5 | ||
십분위분배율 | - | 1 | .149 | .239 | .239 | 4 | |||
교육성취도 | + | 1 | .230 | .123 | .123 | 17 | |||
학업중도탈락률 | - | 1 | .217 | .166 | .166 | 10 | |||
사회 갈등과 관리 | 자살률 | - | 1 | .119 | .180 | .186 | 16 | ||
노사분규횟수 | - | .111 | 20 | ||||||
주주의지수 | + | 1 | .207 | .199 | .239 | .270 | 8 | ||
비정규직/정규직 급여격차 | - | 1 | .253 | .232 | .269 | 11 | |||
노동소득분배율 | + | 1 | .420 | .237 | .275 | 9 |
AHP 결과로부터 도출된 가중치를 살펴보면, 4개의 하위 영역 중 사회적 포용의 중요도(.338)가 가장 높았으며, 그다음이 사회이동(.283), 사회갈등과 관리(.199), 사회적 자본(.181) 순서였다.9) 개별 영역별로 가장 중요하다고 평가한 지표는 사회적 포용 영역에서는 상대빈곤율, 사회적 자본 영역에서는 시민적 자유, 사회이동 영역에서는 공교육지출, 사회갈등과 관리 영역에서는 민주주의지수였다. 사회갈등과 관리 영역에서 중요 지표로 자살률을 제시하였던 전문가가 많았으나, 쌍대비교에서는 민주주의지수가 중요하다는 평가를 보였다. 개별 영역 내에서 선정된 5개의 지표들 중에서 가장 중요도가 높은 지표는 상대빈곤율(.289)이었으며, 그다음이 비정규직의 고용보호(.244), 공교육지출(.256) 순이었다. 노사분규횟수와 기관신뢰, 시민참여 등의 지표는 선정된 지표들 중에서 상대적 중요도가 가장 낮았다.
구체적으로 살펴보면 전문가들이 제시한 가중치는 수리적 가중치와 일부 다른 양상으로 나타난다. 다른 경향을 보이는 가장 대표적인 지표는 사회적 포용 영역의 상대빈곤율이다. 이 지표의 수리적 가중치는 .171에 불과하지만, 서베이 가중치는 .289로 가장 중요한 지표로 평가되었다. 노인을 위한 사회지출과 같은 경우도 마찬가지이다. 그렇지만 같은 사회적 포용 영역에서도 비정규직의 고용보호와 같은 지표에 대한 가중치는 유사한 수준으로 확인되었다. 그리고 사회적 포용, 사회적 자본, 사회이동의 영역에서는 수리적 가중치와 서베이 가중치 간의 다른 양상이 두드러지지만, 사회갈등과 관리 영역에서는 둘 간의 일치도가 상당히 높게 나타난다. 둘 간의 일치도가 높다는 것은 각 지표가 보여 주는 양상과 전문가들이 중요하다고 판단하는 양상이 대체로 일치한다는 것을 말한다.
그러므로 전문가 조사를 이용한 가중치를 반영한 비교 결과를 해석할 때는 사회통합에 대한 주관적 가치체계를 반영하여 도출한 것임을 고려할 필요가 있다. 즉 전문가들이 주목하는 지표는 현재 한국의 사회적 현상을 가장 적실히 드러낼 수 있는 지표라는 점에서 수리적으로 도출한 가중치와 다른 의미를 가진다.
5장에서부터는 앞서 도출한 사회통합 영역, 지표 및 가중치를 이용하여 한국의 사회통합 수준을 측정하고, 그 결과를 비교한다. 특히 5장에서는 측정된 사회통합 수준 자체에 대한 설명은 제한하고, 가중치 비교에 따른 함의를 위주로 살펴보고자 한다.
먼저 각 영역의 사회통합 지수 및 종합적인 사회통합지수 산출을 실시하였으며, 다음의 과정을 거쳤다. 첫째, 모든 지표의 단위를 통일하기 위해 최소-최대 정규화 전환을 실시하였다. 지표가 해당영역에서 가지는 의미를 순기능과 역기능으로 구분하였으며, 관련 기능에 대해서는 이미 앞서 <표 7>에 제시한 바와 같다.
둘째, 각 영역별 지수는 각 영역별 지표에 해당 지표 가중치를 곱한 후 합산하였다. 이때 수리적 방식 가중치와 서베이 방식 가중치의 영역별 합은 1이다.
셋째, 사회통합지수는 앞서 산출한 4개 영역의 지수를 각각 다시 최소-최대 정규화한 후, 해당 영역 가중치를 곱한 후 합산하는 방식을 취하였다. 즉 지표와 마찬가지로 영역에서도 동일한 방식으로 앞서 산출한 부문별 점수에 부문별 가중치를 곱하는 방식을 취하고 있다. 단, 영역가중치의 합은 1이다.
이상의 사회통합지수 산출과정을 거쳐서, 1995년부터 2015년까지 매 5년간 사회통합 지수를 산출하였다. 앞의 과정을 통해 산출한 사회통합 종합지수는 다음 <표 9>와 같으며, 여기서는 2015년과 1995년의 두 시점의 산출 결과만을 제시한다. 논문의 목적에 맞춰 <표 9>는 서로 다른 가중치를 적용한 결과를 제시하였다.
구분 | 2015년 | 1995년 | ||||||||||||||||||||
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동일 가중치 (w1) | 수리적 가중치 (w2) | 서베이가중치 | 지수 변화량 | 동일 가중치 (w1) | 수리적 가중치 (w2) | 서베이가중치 | 지수 변화량 | |||||||||||||||
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영역가중치 (w3.1) | 영역 동일가중치 (w3.2) | w2- w1 | w3.1- w1 | w3.2- w1 | 영역가중치 (w3.1) | 영역 동일가중치 (w3.2) | w2- w1 | w3.1- w1 | w3.2- w1 | |||||||||||||
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덴마크 | 0.945 | (1) | 0.905 | (1) | 0.936 | (1) | 0.934 | (1) | -0.040 | -0.009 | -0.011 | 0.940 | (3) | 0.910 | (3) | 0.918 | (3) | 0.922 | (3) | -0.030 | -0.022 | -0.018 |
핀란드 | 0.902 | (2) | 0.883 | (2) | 0.854 | (3) | 0.877 | (2) | -0.019 | -0.048 | -0.025 | 0.884 | (4) | 0.881 | (4) | 0.863 | (4) | 0.868 | (4) | -0.003 | -0.021 | -0.016 |
노르웨이 | 0.867 | (3) | 0.800 | (5) | 0.859 | (2) | 0.854 | (3) | -0.068 | -0.009 | -0.014 | 0.967 | (1) | 0.937 | (2) | 0.944 | (1) | 0.950 | (1) | -0.030 | -0.023 | -0.017 |
스웨덴 | 0.862 | (4) | 0.822 | (3) | 0.803 | (4) | 0.843 | (4) | -0.040 | -0.058 | -0.019 | 0.951 | (2) | 0.938 | (1) | 0.933 | (2) | 0.930 | (2) | -0.012 | -0.018 | -0.020 |
벨기에 | 0.808 | (5) | 0.804 | (4) | 0.785 | (5) | 0.788 | (5) | -0.003 | -0.023 | -0.019 | 0.686 | (11) | 0.708 | (9) | 0.677 | (9) | 0.668 | (11) | 0.023 | -0.009 | -0.018 |
스위스 | 0.746 | (6) | 0.712 | (7) | 0.661 | (8) | 0.702 | (6) | -0.034 | -0.085 | -0.043 | 0.725 | (7) | 0.677 | (10) | 0.659 | (10) | 0.691 | (7) | -0.048 | -0.065 | -0.034 |
네덜란드 | 0.708 | (7) | 0.683 | (8) | 0.649 | (9) | 0.673 | (8) | -0.026 | -0.059 | -0.035 | 0.822 | (5) | 0.793 | (5) | 0.763 | (5) | 0.781 | (5) | -0.028 | -0.059 | -0.041 |
프랑스 | 0.687 | (8) | 0.716 | (6) | 0.701 | (6) | 0.676 | (7) | 0.029 | 0.014 | -0.012 | 0.714 | (9) | 0.736 | (6) | 0.706 | (7) | 0.687 | (8) | 0.021 | -0.008 | -0.028 |
아이슬란드 | 0.673 | (9) | 0.651 | (11) | 0.663 | (7) | 0.655 | (10) | -0.022 | -0.010 | -0.018 | 0.669 | (13) | 0.609 | (13) | 0.679 | (8) | 0.667 | (12) | -0.060 | 0.010 | -0.002 |
룩셈부르크 | 0.673 | (10) | 0.617 | (12) | 0.648 | (10) | 0.673 | (9) | -0.055 | -0.024 | 0.000 | 0.712 | (10) | 0.638 | (11) | 0.641 | (12) | 0.669 | (10) | -0.075 | -0.071 | -0.044 |
오스트리아 | 0.670 | (11) | 0.667 | (9) | 0.635 | (11) | 0.636 | (11) | -0.003 | -0.035 | -0.034 | 0.720 | (8) | 0.717 | (8) | 0.649 | (11) | 0.675 | (9) | -0.003 | -0.071 | -0.046 |
독일 | 0.663 | (12) | 0.655 | (10) | 0.602 | (12) | 0.618 | (12) | -0.008 | -0.061 | -0.045 | 0.736 | (6) | 0.729 | (7) | 0.718 | (6) | 0.714 | (6) | -0.007 | -0.018 | -0.022 |
뉴질랜드 | 0.585 | (13) | 0.526 | (15) | 0.545 | (13) | 0.554 | (13) | -0.060 | -0.040 | -0.031 | 0.608 | (15) | 0.522 | (20) | 0.557 | (14) | 0.567 | (14) | -0.086 | -0.051 | -0.041 |
영국 | 0.579 | (14) | 0.550 | (13) | 0.496 | (14) | 0.534 | (14) | -0.029 | -0.082 | -0.045 | 0.611 | (14) | 0.559 | (17) | 0.515 | (17) | 0.549 | (16) | -0.052 | -0.096 | -0.063 |
일본 | 0.534 | (15) | 0.544 | (14) | 0.411 | (19) | 0.457 | (15) | 0.010 | -0.123 | -0.078 | 0.573 | (19) | 0.558 | (18) | 0.455 | (20) | 0.508 | (20) | -0.015 | -0.118 | -0.065 |
캐나다 | 0.501 | (16) | 0.477 | (17) | 0.399 | (20) | 0.445 | (18) | -0.024 | -0.102 | -0.056 | 0.590 | (16) | 0.543 | (19) | 0.507 | (19) | 0.543 | (18) | -0.047 | -0.083 | -0.047 |
호주 | 0.500 | (17) | 0.461 | (18) | 0.417 | (18) | 0.452 | (17) | -0.039 | -0.084 | -0.048 | 0.673 | (12) | 0.628 | (12) | 0.583 | (13) | 0.624 | (13) | -0.045 | -0.089 | -0.049 |
이탈리아 | 0.494 | (18) | 0.515 | (16) | 0.432 | (16) | 0.453 | (16) | 0.021 | -0.062 | -0.041 | 0.585 | (17) | 0.599 | (14) | 0.539 | (15) | 0.551 | (15) | 0.014 | -0.046 | -0.035 |
아일랜드 | 0.477 | (19) | 0.459 | (20) | 0.427 | (17) | 0.445 | (19) | -0.018 | -0.050 | -0.032 | 0.540 | (21) | 0.508 | (21) | 0.439 | (21) | 0.488 | (21) | -0.032 | -0.102 | -0.053 |
체코 | 0.458 | (20) | 0.454 | (21) | 0.460 | (15) | 0.438 | (20) | -0.004 | 0.001 | -0.020 | 0.424 | (23) | 0.353 | (26) | 0.421 | (22) | 0.393 | (24) | -0.071 | -0.003 | -0.031 |
스페인 | 0.440 | (21) | 0.459 | (19) | 0.375 | (21) | 0.402 | (21) | 0.019 | -0.066 | -0.039 | 0.573 | (20) | 0.561 | (16) | 0.508 | (18) | 0.523 | (19) | -0.012 | -0.064 | -0.050 |
포르투갈 | 0.416 | (22) | 0.426 | (22) | 0.326 | (23) | 0.363 | (22) | 0.010 | -0.090 | -0.053 | 0.576 | (18) | 0.569 | (15) | 0.532 | (16) | 0.545 | (17) | -0.007 | -0.044 | -0.031 |
에스토니아 | 0.372 | (23) | 0.395 | (23) | 0.323 | (24) | 0.321 | (23) | 0.023 | -0.048 | -0.051 | 0.274 | (30) | 0.279 | (28) | 0.257 | (30) | 0.219 | (30) | 0.005 | -0.017 | -0.055 |
미국 | 0.370 | (24) | 0.367 | (25) | 0.249 | (27) | 0.301 | (25) | -0.004 | -0.121 | -0.069 | 0.506 | (22) | 0.454 | (22) | 0.385 | (24) | 0.431 | (22) | -0.051 | -0.121 | -0.075 |
폴란드 | 0.345 | (25) | 0.352 | (27) | 0.337 | (22) | 0.306 | (24) | 0.007 | -0.008 | -0.039 | 0.387 | (25) | 0.358 | (25) | 0.345 | (25) | 0.348 | (25) | -0.030 | -0.043 | -0.040 |
헝가리 | 0.314 | (26) | 0.353 | (26) | 0.319 | (25) | 0.291 | (26) | 0.038 | 0.005 | -0.024 | 0.423 | (24) | 0.411 | (23) | 0.416 | (23) | 0.396 | (23) | -0.012 | -0.008 | -0.027 |
그리스 | 0.304 | (27) | 0.328 | (28) | 0.250 | (26) | 0.252 | (27) | 0.024 | -0.054 | -0.052 | 0.358 | (26) | 0.352 | (27) | 0.330 | (26) | 0.313 | (26) | -0.006 | -0.028 | -0.045 |
대한민국 | 0.276 | (28) | 0.387 | (24) | 0.207 | (29) | 0.252 | (28) | 0.111 | -0.069 | -0.025 | 0.352 | (27) | 0.392 | (24) | 0.257 | (29) | 0.310 | (27) | 0.040 | -0.095 | -0.042 |
이스라엘 | 0.242 | (29) | 0.213 | (30) | 0.166 | (30) | 0.171 | (30) | -0.029 | -0.076 | -0.071 | 0.291 | (29) | 0.219 | (30) | 0.270 | (28) | 0.265 | (28) | -0.072 | -0.021 | -0.026 |
슬로바키아 | 0.226 | (30) | 0.233 | (29) | 0.228 | (28) | 0.213 | (29) | 0.007 | 0.001 | -0.014 | 0.292 | (28) | 0.224 | (29) | 0.294 | (27) | 0.262 | (29) | -0.068 | 0.002 | -0.031 |
평균 | 0.555 | 0.547 | 0.505 | 0.519 | -0.008 | -0.049 | -0.035 | 0.605 | 0.579 | 0.559 | 0.568 | -0.027 | -0.047 | -0.037 |
2015년을 기준으로 세 가지 가중치를 적용한 경우, 모두 덴마크가 1위를 차지하였다. 그렇지만 2위 이후는 가중치 적용 방식에 따라 <표 9>에서 보는 바와 같이 순위가 변동한다.
2015년을 기준으로 살펴볼 때, 가중치 적용 방식에 따라 가장 값 차이가 심한 국가(w3.1-w1 기준)는 일본, 미국, 캐나다, 스위스, 호주, 영국, 이스라엘의 순서이다. 일본, 미국, 캐나다, 호주, 이스라엘의 사회적 포용 측면에서 낮은 발전을 보였다. 그러므로 상대적으로 사회적 포용의 정도에 낮은 가중치를 주는 동일 가중치 방식에서 점수가 개선된다. 반면에 스위스의 경우에는 사회적 자본에서 높은 발전을 보였으며, 상대적으로 사회적 자본의 정도에 높은 가중치를 주는 동일 가중치 방식에서 점수가 개선된다. 영국의 경우에는 다른 영역에 비해서 사회갈등과 관리 영역에서의 발전이 두드러지며, 이에 따라 가중치 조정에 따라서 전반적 조정이 이뤄졌다. 반면, 순위를 기준으로 체코의 변동이 가장 컸는데, 이는 가중치 적용 방식에 따라 종합지수 값이 달라졌다기보다 서베이 방식에서 영역가중치가 상대적으로 높은 사회적 포용과 사회이동 값이 사회적 자본이나 사회갈등과 관리 값에 비해 높아 종합지수 산출 과정에서 손실된 지수값이 다른 국가에 비해 적기 때문인 것으로 보인다.
동일 가중치 방식과 수리적 가중치 방식과 서베이 가중치 방식을 비교하기 위해 서베이 방식을 통해 산출된 영역가중치와 모든 영역에 동일한 가중치를 부여하는 영역동일 가중치의 두 가지 방식을 적용하였다. 전반적으로 사회적 포용과 사회이동 영역이 강조된 영역가중치 방식에 비해 영역동일가중치 방식의 동일가중치와의 값 차이가 상대적으로 적었다. 그러나 두 방식을 적용했을 때 몇 개 국가에서 순위가 변동되는 것을 확인할 수 있다. 영역가중치를 기준으로 체코의 순위가 5위, 룩셈부르크가 3위, 아일랜드와 폴란드가 각각 2위 하락하였고, 일본의 순위가 4위, 스위스, 캐나다, 미국이 각각 2위 상승하였다. 영역동일가중치를 적용했을 때 순위가 하락한 국가는 상대적으로 사회적 포용과 사회이동의 영역 지수값이 높고, 순위가 상승한 국가는 상대적으로 사회적 자본과 사회갈등과 관리의 영역 지수값이 높다.
이들 국가 다음으로 우리나라가 순위의 변화가 두드러졌다. 우리나라는 영역가중치를 적용한 서베이 가중치 방식(w3.1)에서는 .207을 보였지만, 동일 가중치 방식(w1)에서는 .276을 보여서 .69점이 상승하는 결과를 보였다. 한편, 수리적 가중치(w2)의 방식에서 우리나라는 동일 가중치 방식(w1)에 비해서도 .111점이 상승하는 결과를 보였다. 이러한 차이는 지표별 동일한 가중치를 부여하는 동일 가중치와 달리, 수리적 방식 가중치와 서베이 방식 가중치의 지표별 가중치 분포가 상이한 데에 기인한다. 구체적으로, 살펴보면 한국이 상대적으로 발달하지 못한 사회통합의 하위 영역으로서 사회적 포용성 영역이 높은 가중치를 가지고 있다는 점, 반대로 한국이 1위 수준을 유지하는 노동소득 분배율이나 높은 수준을 유지하는 교육성취도 등에서는 우리나라가 수리적 방식 가중치가 다른 지표에 비해 높게 나타나는 특성이 반영된 것이다. 이러한 특성은 영역동일가중치를 적용한 서베이 방식 가중치(w.3.2)에서 종합지수 값이 .252로 상승한 것과 동일한 것이다.
가중치 적용방식에 따른 지수의 변화량을 동일가중치를 기준으로 살펴보면, 2015년의 경우 수리적 방식 가중치와 동일가중치의 차이 평균이 .008인 데에 비해 서베이 방식 가중치와의 차이 평균은 .049로 비교적 높은 수준이다. 이것은 서베이 방식 가중치가 상대적으로 한국의 문제적 상황들에 높은 가중치를 부여하고 있다는 결과를 보여준다. 즉, 영역과 지표의 상대적 중요도에 있어 중립적인 동일가중치를 기준으로 수리적 방식 가중치에 비해 서베이 방식 가중치의 분포가 크다([그림 3]의 좌항과 우항의 비교).
주: 서베이 가중치 방식 중 영역동일가중치를 사용한 모델은 동일 방식 영역가중치를 사용한 모델에 비해 동일가중치 방식과의 차이가 크지 않으므로 여기에서는 비교하지 않음.
원자료: 정해식 등(2016).
[그림 3]은 위 <표 9>를 이용하여 동일가중치를 기준으로 수리적 방식 가중치와 서베이 방식 가중치를 적용한 종합지수 분포를 비교하여 도식화한 것이다. 대부분의 수치는 회귀선에 근접하고 있다. 앞서 설명한 바와 같이 동일가중치 방식과 수리적 가중치 방식의 비교는 회귀선으로부터의 이탈이 크지 않다. 그렇지만 동일가중치 방식에 비해서 서베이 가중치 방식은 앞서 설명한 국가들에서 회귀선으로부터의 이탈이 두드러진다. 그러므로 동일가중치 방식 대비 서베이 가중치 방식에서 회귀선의 아래에 위치한 국가들은 상대적으로 대체로 사회통합의 특정 영역, 특히 한국의 상황에서 주목하고자 하는 현실에서 두드러지게 낮은 상태를 보이는 국가라 할 수 있다. 그 차이가 큰 국가들은 일본, 미국, 캐나다, 포르투갈, 스위스, 호주, 영국, 이스라엘, 스페인, 이탈리아 등이 대표적이다.
본 연구는 크게 두 가지의 목적을 가진다. 첫째는 한국의 사회통합 수준을 진단하고자 하는 목적으로 사회통합 지수를 개발하고자 하였다. 둘째는 가중치 부여의 방식을 상이하게 할 때의 결과를 제시하고자 하였다. 이는 상이한 가중치 방식의 적용을 통해서 한국 사회가 보여주고 있는 사회통합의 조건과 상태를 객관적인 결과로 제시하는 것과 주관적 평가가 반영된 가중치 체계로 반영할 때의 차이를 보여주고자 하였다.
먼저 사회통합 지수 개발 과정은 다음과 같았다. 이 연구에서는 사회통합의 4개 하위 영역을 설정하였는데, 1) 사회적 포용-‘사회구성원이 사회 제도를 통해 권리를 실현하고, 삶의 질 향상에 필요한 자원을 향유할 수 있게 하는 제도 역량’, 2) 사회적 자본-‘사회구성원의 타인・사회제도에 대한 신뢰, 이해 및 관용의 정도, 참여로 표출되는 시민 역량’, 3) 사회이동-‘직업, 소득계층의 이동이 가능한 조건 및 결과로 측정할 수 있는 제도 역량’, 4) 사회갈등과 관리-‘사회적 조건, 인식 수준에서 확인되는 갈등의 수준과 이를 관리할 수 있는 시민・제도 역량’의 네 가지로 구분하였다. 사회통합을 위한 사회제도적 환경조건과 구성원의 역량을 고려한 것이다. 즉 사회통합을 위해서는 사회적 포용, 사회이동, 사회갈등과 관리라는 제도적 역량과 더불어 사회적 자본이라는 시민역량이 갖춰져야 한다고 보았다. 또한 각 영역을 대표할 수 있는 지표를 모두 19개 선정하였다. 마지막으로 사회통합의 하위 영역과 지표에 대해 전문가 조사를 통하여 가중치를 도출하였다10).
본 연구에서는 특히 여러 가중치를 비교하는 것을 별도의 목적으로 하였다. 그 결과 2015년 기준 한국의 사회통합 지수를 살펴보면, 서베이 가중치 방식에서는 30개국 중 29위, 동일가중치 방식에서는 28위, 수리적 가중치 방식에서는 24위를 보였다. 이러한 사회통합 지수의 차이는 우리나라가 낮은 발전 수준을 보이는 사회적 포용 영역에 적용되는 높은 서베이 가중치의 영향, 그리고 노동소득분배율 및 교육성취도에 적용되는 높은 수리적 가중치의 영향 때문이었다.
본 논문에서 검토한 바와 같이 지수화에 대한 찬반은 동전의 양면과 같다. 복합적인 현상을 하나의 수치로 축약해 가독성을 제고할 수 있다는 지수화를 지지하는 근거가 오히려 정보를 누락한다는 지수화 반대 근거가 되기도 한다. 사회통합지수화를 둘러싼 상황도 비슷하다. 사회적 포용, 사회적 자본, 사회이동, 그리고 사회갈등과 관리로 하위 영역을 설정하고, 각 영역의 현상을 측정하기 위한 지표 선택, 정규화 등의 방법을 통해 산출한 사회통합지수를 활용해 한 사회의 특정 시점 사회통합 수준을 평가할 수 있다. 그러나 지수화 방법을 통해 파악하고자 하는 사회현상을 설명하기 위해 어떤 지표와 어떤 영역이 얼마나 중요한지에 대한 지수화 과정의 선택이 자의적일 수 있다는 비판을 피할 수 없다.11)
이 연구의 두 번째 목적에 따라 확인한 가중치 방식 중 수리적 가중치를 적용하면 한국의 사회통합 수준이 다소 향상되고 서베이 가중치를 적용하면 한국의 사회통합 수준이 다소 낮아진다. 이러한 결과의 차이는 지표 및 영역 간 가중치를 결정하는 과정에 참여한 전문가의 선택에 의한 것이다. 이것은 선택편의에 의한 자의적인 결과라고 비판 받을 수도 있지만, 그 사회 구성원에 의한 냉정한 평가일 수도 있다. 이 연구의 의도에서는 후자의 결과라고 판단했다. 모든 지표와 영역에 동일한 가중치를 부여하는 동일 가중치는 개별 지표와 영역의 고유한 특성을 드러내지 못한다는 한계를 가진다. 그래서 국제 비교 가능한 노동소득분배율의 측정방식이 누락하는 한국 자영업자의 상황이나(홍장표, 2017), 교육성취도의 수치로 나타나는 교육수준은 높지만 정작 학생의 행복 수준은 낮은 한국의 반어적인 교육현실(염유식 등, 2017) 등의 질적 정보는 수리적 가중치에 의한 지수에서 누락된다. 반면, 서베이 가중치는 이해당사자들이 공통으로 인식하는 사회문제와 지향점을 반영한다. 한국사회의 통합수준을 제고하기 위해서는 포용적 사회 조건이 선제되어야 한다는 점12)을 서베이 가중치에 의한 지수 결과에서 확인할 수 있다.
본 연구에서는 서베이 가중치에 특별한 의미를 부여하였지만 그럼에도 다른 가중치 적용 방식의 타당성과 유효성을 부인할 수는 없다. 동일가중치 역시 모든 지표가 동일하게 중요한 의미를 가진다는 가치를 가지고 있다. 또한 수리적 가중치의 경우 지표들간의 상관관계가 이론적으로, 경험적으로 충분히 설명되지 않는다면 문제가 있을 수 있다. 그런 점에서 지표활용의 필요성에 따라 가중치 부여 방식은 달라지는 것이 바람직하다. 다만, 그 전제로서 가중치 부여 과정을 공개하고, 그 값을 객관적으로 비교하여 제시하는 것이 필수적이다.
이 연구를 통해 개별 지표가 얼마나 중요한지에 대해 국민 개개인이 상이한 평가체계를 가지고 있음에도 불구하고 지수화 과정에서 발생하는 특정한 지표를 포함하거나 포함하지 않는 문제, 특정 지표에 대한 상대적 가중치를 부여하는 문제 등으로 지수화 결과의 대중적 수용도가 낮다는 문제를 드러낼 수 있었다. 동일가중치나 수리적 방식을 주로 활용한 기존의 선행연구와 달리 사회통합 지수를 산출하는 과정에서 전문가 인식 조사를 통해 영역과 지표의 설정, 가중치 부여의 주관성을 극대화하고자 하였기 때문이다. 그리고 서베이 가중치와 다른 방식과의 비교를 통해 사회적 포용성을 증진시키는데에 사회적 노력을 집중할 필요가 있다는 점을 확인할 수 있었다.
지수화와 관련하여 가장 강력한 방법론적 논의를 제공하는 것은 유럽연합 집행위원회(European Commission) 산하의 Composite Indicators Research Group이다. 유럽연합은 지수를 이용하여 각국의 상황을 진단할 비교 필요성이 크다. EU의 이러한 입장은 살텔리(Saltelli, 2007)를 참조할 수 있다. 연구그룹은 EU 국가의 다차원적 빈곤(multidimensional poverty), EU 인간개발지수(EU HDI), 사회 통합보고서(Report on Economic, Social and Territorial Cohesion) 등에 분석 방법 및 모델링 연구를 조언하고 있으며, OECD와 함께 「Handbook on Constructing Composite Indicators」 보고서를 발간하였다.
주요하게 살펴본 데이터베이스는 삶의 질의 제반 영역을 다루고자 하는 OECD의 더 나은 삶의 질 지수(Better Life Index: BLI), OECD 및 EU 국가의 민주주의, 선거 및 의회 시스템을 자료화한 Armingeon et al.(2015)의 비교정치데이터셋(Comparative Political Data Set: CPDS), 노조, 임금조정, 사회협약 등의 내용을 데이터베이스화한 Visser(2015)의 노동조합, 임금조정, 국가 개입 및 사회협약의 제도적 특성 데이터베이스(Data Base on Institutional Characteristics of Trade Unions, Wage Setting, State Intervention and Social Pacts: ICTWSS), 스웨덴 고덴버그 대학의 정부의 질 지표(The Quality of Government: QOG), OECD 및 EU 국가를 대상으로 하여 독일 베텔스만 재단이 서베이 조사를 통해 지수를 산출하는 지속 가능한 거버넌스 지수(Sustainable Governance Indicators: SGI), 진정한 사회진보 수준을 측정하겠다는 목표로 경제발전 지표를 제외한 53개 지표를 이용하여 측정하는 사회진보지수(Social Progress Index: SPI), 그리고 세계은행의 세계개발지표(World Development Indicators: WDI), 유엔 인간개발보고서의 인간개발지수(Human Development Index: HDI) 등이다.
연구진행 과정에서 이를 고려하여 지표를 재배치하지는 않았으며, 이는 지수화 과정의 객관성을 유지하기 위한 노력의 일환이었다. 다만 연구진은 이들 지표가 각 영역에서 어떤 의미를 가지는지를 설명하고 있는데, 그 내용은 정해식 등(2014)을 참고할 수 있다.
<표 7>의 AHP에 의한 가중치 ver.1은 전체 20개 지표를 포함한 버전인 반면, ver.2는 결측치가 많은 노사분규횟수를 제외한 19개 지표로 구성한 버전이다. 수리적 방식의 가중치 도출에서는 노사분규횟수를 제외하고 도출하였다.
그 결과 한국의 사회통합지수는 1995년부터 5년 주기의 5회 관측 시점 모두 29위를 보였다. 사회적 포용 영역은 5번의 관측 시점에서 모두 30위를, 사회적 자본은 22, 23위를 유지하였다. 사회이동은 2000년 잠깐 22위를 기록하였지만 26, 27위를 보였다. 마지막으로 사회갈등과 관리 영역은 21위에서 26위로 하락하였다.
Hirai(2017)는 유엔개발계획(United Nations Development Programme, UNDP)에서 발표하는 인간개발지수의 역사와 지수화의 단계별 이슈를 검토하여 최종 지수 산출과 활용에 연구자와 이용자의 선택이 필요함을 확인했다.
지표 설명 | 원자료(제안) | 자료 사용(최종) |
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중위 가처분소득 50% 미만 인구 비율 | 1. OECD Statistics 2. QOG |
1. OECD (2016). “Income distribution”, OECD Social and Welfare Statistics (database) 2. LIS (2016), LIS Key Figures Dataset |
성별격차 =(성별 임금격차+성별 고용률격차)/2 | 1. 성별 임금 격차 OECD Gender Statistics 2. 성별 고용률 격차 World databank WDI/ILO, Key Indicators of the Labour Marketdatabase. |
1. 성별 임금 격차: OECD (2016), “Earnings: Gross earnings: decile ratios”, OECD Employment
and Labour Market Statistics (database) 2. 성별 고용률 격차: ILO (2016), “Employment-to-population ratio by sex and age(%)”, ILOSTAT Database |
GDP 대비 노인을 위한 공적사회지출 | OECD SOCX Statistics | OECD (2016), “Social Expenditure: Aggregated data”, OECD Social Expenditure Statistics (database) |
비자발적 파트타임 노동자가 전체 파트타임 노동자 중 차지하는 비율 | OECD Labour Statistics, Incidence of involuntary part time workers | OECD (2016), “Labour Market Statistics: Involuntary part time workers: incidence”, OECD Employment and Labour Market Statistics (database) |
고용보호지수: 임시고용 | OECD, ELMS: Strictness of employment protection legislation: temporary employment | OECD (2016), “Employment Protection Legislation: Strictness of employment protection legislation: temporary employment”, OECD Employment and Labour Market Statistics (database) |
의사표현의 자유, 언론자유, 종교자유, 집회결사의 자유, 적법절차의 적용의 권리 | QOG, civil liberties | Freedom House. (2016). Freedom in the world. (www.freedomhouse.org) |
정치적 행동 여부의 합 (서명, 보이콧, 시위) | World Values Survey | ISD, Civic Activism (www.indsocdev.org) |
대인신뢰 | World Values Survey | ISD, Interpersonal safety and trust (www.indsocdev.org) |
기관별 신뢰의 합 | World Values Survey | 1) World Values Survey 2) European Values Survey |
이웃으로서의 수용 여부의 합 | World Values Survey | ISD, Inclusion of Minorities (www.indsocdev.org) |
가처분소득 기준 하위 10% 소득 대비 상위 10% 소득 비율 | 1. OECD Statistics 2. QOG |
OECD (2016), “Earnings: Gross earnings: decile ratios”, OECD Employment and Labour Market Statistics (database) |
GDP 대비 공교육지출 | UNESCO Government expenditure on education as % of GDP | UNESCO (2016), “Education: Expenditure on education as % of GDP” (from government sources) |
PISA 평균 점수 | PISA / OECD Statistics | PISA annual report |
GDP 대비 적극적 노동시장 정책 프로그램 지출 비율 | OECD SOCX Statistics | OECD (2016), “Social Expenditure: Aggregated data”, OECD Social Expenditure Statistics (database) |
15~29세 NEET 비율 | OECD, (NEET) indicators | 1. OECD (2016), “Education at a glance: Graduation and entry rates”, OECD Education
Statistics (database) 2. ILO (2016), Share of youth not in employment and not in education by sex(%), ILOSTAT Database |
10만 명당 자살자 수 | OECD Heath Statistics | OECD (2016), “Health status”, OECD Health Statistics (database) |
노사분규횟수 | Comparative Political Data Set (CPDS) | ILO (2016), “Days not worked per 1000 workers due to strikes and lockouts by economic activity”, ILOSTAT(database) |
민주주의지수 | SGI | The WorldBank (2016). “The Worldwide Governance Indicators”. (www.govindicators.org). |
저임금 위험도 | OECD Statistics | OECD (2016), “Earnings: Gross earnings: decile ratios”, OECD Employment and Labour Market Statistics (database) |
GDP 대비 노동소득 비율 | OECD Statistics | OECD (2016), “Unit Labour Costs-Annual Indicators”, OECD. Stat. |