2011年度 卒業 論文

OECD국가의 여성사회진출에 미치는 요인

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韓 南 大 學 校 經 商 大 學

Business 統 計 學 科

鄭 相 龍

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< 목차 >

Ⅰ. 서론

ⅰ 연구개요 ---------------------------------- 3

ⅱ 변수설명 ---------------------------------- 4

ⅲ 연구흐름도 --------------------------------- 6

Ⅱ. 본론

ⅰ 산점도 행렬 --------------------------------- 7

ⅱ 제안모형 진단 -------------------------------10

ⅲ 변수선택 ----------------------------------- 12

ⅳ 임시최종모형 ------------------------------ 14

ⅴ 다중공선성 문제 진단 -------------------- 18

ⅵ 이상치 진단 ------------------------------- 19

ⅶ 최종회귀모형 ------------------------------- 22

ⅷ 로지스틱 회귀분석 ------------------------- 23

Ⅲ. 결론 ------------------------------------------- 26

참고문헌 ------------------------------------------ 29

부록 ----------------------------------------------- 30

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Ⅰ. 서론

1.1 연구개요

1997년 겨울 유럽에서는 세계를 들썩이게 한 사건이 벌어진다. 아일랜드의 대통령에 여성이 당

선이 된 것이다. 그는 바로 메리 매컬리스였다. 대통령이라는 의미는 한나라를 대표하는 리더이다.

이러한 막대한 자리에 여성이 진출한 이유는 무엇일까? 현재 전세계는 핑크파워로 물들어 가고

있다. 핑크파워는 여성들의 부드러운 면과 여성자체에 내포하고 있는 잠재적인 강인함이 적절한

조화를 이루어서 세계를 움직이고 있다. 우리는 흔히 여성을 봄에 비유한다. 새로운 생명을 배태

한 봄이라는 계절의 특성이 모성을 연상시키는 한편, 온 세상을 부드러운 기운으로 채색하는 특

유한 생동감이 여성의 유연함을 닮았기 때문일 것이다. 하지만 최근 등장한 ‘알파 걸’ 이니 ‘골드

미스’ 니 하는 여성 관련 신조어들만 보아도 알 수 있듯이 현재의 여성은 온화하고 따듯한 모성

의 느낌을 간직하며 똑똑하고 유능하고 리더쉽 있는 여성임을 알 수 있다. 특히 알파 라는 수식

은 전통적으로 남성의 영역으로 여겨져 온 분야들, 즉 정치 군사 행정 등에서 뛰어난 능력을 발

휘하는 여성들에게 붙는 수식어이다. 이처럼 본성에 따듯함을 내포하고 있는 여성이 힘있고 강한

리더십을 발휘한다면 오히려 남자보다 더욱 뛰어난 인제로 거듭 날수 있다는 평가가 난무하고 있

다. 얼마 전 방영을 마친 ‘대물’이라는 드라마에서도 이렇게 따듯하지만 강한 리더십과 끈기를 가

진 여성이 등장하였다. 대한민국 최초 여자대통령 만들기 프로젝트라는 거창한 타이틀로 시청자

들의 눈을 자극했다. 방영이 끝난 지금의 평가는 나쁘지 않다는 평가이다. 유교를 바탕으로 한 전

형적인 남성중심 사회임에 틀림없는 나라에서 이렇게 강한 여성이 높은 시청률을 유지했던 것은

딱딱하기만 했던 우리나라도 유동적인 나라로 변하고 있고 볼 수 있다.

이처럼 여성들은 사회 여러 분야에서 그 능력을 발휘하고 있다. 다시 말하자면 여성이기에 차

별을 받았던 과거와 달리 현재에는 남자와 여자간의 차별이 없는 무한한 경쟁관계로 바뀌었다는

말이다. 이번 논문을 위해 이렇게 여성이 사회로 진출하고 있는 수치를 여성권한척도로 선택하였

다. 여성권한척도(GEM)는 유엔개발계획에서 국가별로 여성의 정치, 경제활동과 정책과정에서의

참여도를 측정하여 남녀평등 정도를 평가한 것이다. UN개발 프로그램의 일환으로 1990년부터 인

간개발지수를 발표해 오던 유엔개발계획은 1995년 유엔 제4차 세계여성회의를 계리로 남녀평등

여성사회진출에 미치는 요인

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정도를 측정하기 위해 여성개발지수(GDI)를 개발하는 한편, 여성이 정치, 경제활동과 정책결정과

정에 ‘참여’하는 정도를 점수로 환산한 여성권한척도 이다. 남자와 여자의 평등을 수치로 나타낸

다는 점, 여성이 정치, 경제활동과 정책결정과정에’참여’한다는 점이 여성사회진출 이라는 의미를

충분히 내포하고 있다고 할 수 있다. 이번 연구를 위해 개체로 선정한 나라는 OECD 국가이다.

OECD국가는 경제협력개발 기구로서 남녀를 평등하게 비교 할 수 있는 최초의 목적과는 거리가

있어 보이지만 대부분의 경제성장국 개발도상국까지 APEC처럼 아시아와 태평양 연안에 국한되어

있는 것 보다는 더욱 많은 범위의 국가가 가입되어 있기 때문에 적절한 개체라고 할 수 있다.

1.2 데이터(변수설명)

여성권한척도 라는 수치를 설명하기 위해서 변수를 경제적인 요인과 사회적인 요인으로 나누어

보았다. 우선 경제적인 요인은 1인당GDP, 농업종사자수, 1인당 연간고등교육비, 여성고등교육취학

률, 국가경쟁력순위, 경제성장률이 있으며 사회적인 요인으로는 출산율, 인간개발지수, 도시인구밀

도비율로 정하였다. 경제적인 요인 첫 번째 1인당GDP이다. 여성이 경제활동에 적극적으로 참여하

는 나라는 대부분 경제적, 사회적으로 선진국 반열에 들어있는 나라들이라고 생각된다. 그렇기 때

문에 1인당GDP가 높으면 경제적으로 발전한 나라이고 이에 따라 여성권한척도 또한 높을 것으로

생각된다. 다음은 농업종사자수 이다. 농업은 우리생활에서 가장기초적이니 생산활동이라고 할 수

있다. 그렇기 때문에 이전의 시대부터 내려오는 산업이며 이러한 관점에서 보면 농업의 사회에는

다분히 남성중심의 사회가 남아있는 사회라고 할 수 있다. 따라서 농업인구가 많으면 여성권한척

도는 낮아 질것으로 생각된다. 다음은 1인당 고등학교 교육비 이다. 지금의 세계는 교육열기로 과

열되고 있다. 그에 따라 더 많은 교육을 하기 위해 경제적인 부담이 뒤따르기 마련이다. 많은 교

육을 받은 인재들이 사회에서 더욱 중요한 인력으로 작용하며 이에 따라 경제적인 소득 또한 많

아지게 된다. 그렇기 때문에 더 많은 교육을 하기 위해서 경제적인 측면의 충당을 위해 여성들의

사회진출이 더욱 많아질 것이라고 생각한다. 그렇기 때문에 1인당 고등교육 교육비가 많으면 여

성권한 척도 또한 높을 것이다. 다음변수는 여성 고등교육 취학률이다. 사회가 원하는 인력을 개

발하기 위해서는 그에 따른 높은 교육이 필요하다. 이와 같은 맥락에서 판단한다면 우리가 학교

라는 곳에서 배우는 것은 사회성과 그에 따른 높은 교육 수준이라고 생각한다. 따라서 여성이 고

등교육의 취학률이 높다고 하는 것은 그만큼 사회로 나오는 다시 말해서 경제, 사회적 활동을 할

수 있는 자질을 갖추는 과정이라고 판단된다. 이러한 이유에서 여성의 고등교육취학률이 높으면

그만큼 여성의 사회진출의 기회가 많아지고 이에 따라 여성권한 척도가 높아질 것이라고 생각한

다. 다음은 국가 경쟁력이다. 국가경쟁력은 경제적인 면에서 성장성에 대한 잠재능력을 말하는 수

치이다. 따라서 국가경쟁력이 높다는 것은 그만큼 경제적인 측면에서 많은 창출과 수익이 발생한

다고 할 수 있고 이에 따라 경제적인 면이 높은 나라로 분류 할 수 있다. 따라서 국가 경쟁력이

높아지면 그에 따라 여성권한 척도 또한 높아질 것으로 생각된다.

다음변수는 남녀의 소득비율이다. 경제활동을 하고 있다는 관점에서 살펴보면 소득이라는 의미

는 자신이 갖고 있는 능력을 나타내는 수치라고도 할 수 있다. 여성의 소득이 높다면 위에서 표

현한 여성의 봄기운과 리더십 또는 능률이 뛰어나다고 할 수 있다. 남녀가 얼마만큼 평등한가를

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거시적인 관점으로 보는 수치가 바로 여성권한척도이다. 이러한 의미에서 생각한다면 다소 소득

에 대한 미시적인 부분이지만 남녀의 소득비율이 여성권한척도에 많은 영향을 미칠 것이라고 생

각한다. 다음 변수는 경제성장률이다. 위에서도 언급했듯이 고도의 경제성장을 하고 경제, 사회

여러 전반에 있어서 선진국 반열에 있는 나라일수록 여성의 유명한 여성이 많이 등장하였으며 유

럽의 독일, 아일랜드 등 유럽의 여러 국가들의 중요 자리에 여성이 진출해 있다. 그렇기 때문에

경제성장률이 높은 나라일수록 여성의 사회진출이 활성화 되고 있고 여성권한척도 또한 높을 것

이라고 생각한다.

다음은 여성권한척도에 대한 사회적인 요인이다. 우선 첫 번째로 출산율이다. 출산이라는 의미

는 여성이 갖는 고유의 의무이자 남성이 할 수 없는 유일한 일이라고 생각한다. 지금 전세계의

출산율은 감소하고 있는 추세이다. 우리나라 또한 출산장려정책을 기반으로 많은 활동들이 이루

어 진다. 경제사회의 고도화, 양육비의 증가 등 많은 이유로 출산율이 감소하고 있는 추세이다.

이렇게 출산율이 감소하고 있는 원인 중에 여성의 사회진출 또한 빠질 수 없는 이유 중 하나이

다..여성이 사회에서 하는 활동들이 많아지면 그만큼 가정에서 소비하는 시간이 줄어들게 될 것이

고 이러한 상황이 반복되면 아이들은 사설교육기관으로 보내지는 경우가 허다하다. 유럽의 경우

에는 여성의 사회진출을 장려하는 의미에서 여성이 사회에서 경제적인 활동을 하는 동안 아이들

을 돌봐주는 복지정책을 통해서 여성들이 더욱 높은 일의 능률을 발휘 할 수 있는 환경을 만드는

나라도 있다. 이렇게 여성의 사회지출을 둘러싸고 출산율 저조라는 것은 여성의 사회진출에 걸림

돌이 될 수도 있는 부분이다. 그래서 이번 연구를 통해 여성의 사회진출을 대표하는 여성권리척

도가 출산율에 의해 어떠한 영향을 받는지 알아보고자 한다. 이러한 맥락에서 보면 여성의 출산

율이 낮을수록 그만큼 사회, 경제활동을 적게 하는 것이고 이러한 나라일수록 여성권리척도가 낮

아 진다고 생각한다. 다음 변수는 인간개발지수 이다. 인간개발지수는 인간의 삶과 관련된 지표를

조사해 각국의 인간 발전 정도와 선진화 정도를 평가한 지수이다. 다시 말하자면 인간개발 지수

가 높으면 사회복지, 경제사정 등 여러 측면에서 선진국반열에 있다는 것을 알 수 있다. 또한 인

간개발 지수 산출과정에서는 문맹률이라는 변수가 포함된다. 이 변수는 얼마나 높은 문해율을 갖

고 있는지를 뜻한다. 즉, 나라의 민족성과 독립성이 반영되는 수치라고 할 수 있다. 과거의 여성

이 지금의 여성상까지 오면서 어떠한 배경에서 등장하였는지 수치로 알아 볼 수 있는 변수라고

생각한다. 선진국일수록 여성의 사회진출뿐만 아니라 여성과 남성에 대한 평등한 대우가 이루어

진다고 생각하기 때문에 인간개발 지수가 높으면 그에 따라 여성권한 척도 또한 높을 것으로 생

각된다. 다음 마지막 변수는 도시인구밀도 비율이다. 현재는 점점 도시화 되어가고 있는 사회이다.

건축기술과 과학의 발달로 농경지가 없어지고 높은 빌딩들과 아파트 들이 들어서고 있다. 또한

고부가 가치 사업이 발달하면서 농경문화라는 것은 좀처럼 이루어 지지 않고 있는 추세이다. 대

표적인 예로 짧은 기간에 급격한 경제성장을 이룩한 중국을 예로 들 수 있다. 2008년 11월 기준

으로 중국의 도시화율은 45% 라고 전해진다. 새로운 도시가 많이 생기고 이곳으로 사람들은 점

점 몰려 들고 있는 것이다. 사람들이 점점 모여들고 있다는 점은 도시에 고부가 가치사업이 많이

발달한다는 이야기 이고 다시 말해서 여성의 사회진출의 기회 또한 더욱 쉬워 졌다고 할 수 있다.

인구가 많이 몰리게 되면 그만큼 인구를 수용 할 수 있는 제화와 서비스 또한 늘어나기 마련이다.

이러한 배경에서 일자리 창출이 많아지게 되고 또한 가정에 있는 여성들은 가사일 이외에는 일거

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리가 없어지게 된다. 또한 빈익빈 부익부 체계가 점점 심해지고 경제적인 능력이 삶을 윤택하게

하는 척도로 자리매김 하는 것이다. 이러한 일들이 벌어지고 있는 것이 현재 세계의 모습이며 여

성들은 당연히 사회로, 경제적인 활동으로 나올 수 밖에 없는 것이다. 이렇게 쉽게 기회가 다가

온다면 당연히 여성의 사회진출이 많아질 것이고 이에 따라 여성권리지수도 높아질 것이다.

1.3 연구흐름도

이렇게 지금까지 여성권한척도에 영향을 줄 수 있는 변수들을 경제적인 요인과 사회적인 요인

으로 나누어 보았다. 이번 연구를 통해 이러한 변수들이 얼마만큼 여성권한척도에 영향을 주고

있으며 여성의 경제, 사회적인 여러 방면으로의 진출이 바람직한 일이라면 어떻게 여성의 사회진

출을 보다 높은 효율로 이루어 질 수 있을지 알아볼 것이다. 또한 어떠한 변수들에 의해 여성권

한 척도가 높아짐으로써 여성권한 척도가 높은 나라들의 특징을 알아 볼 수 있고 우리나라가 앞

으로 지향해야 할 방향 또한 모색해 볼 수 있다.

(그림 1) 연구 가설

여성권한척도

(GEM)

경제적인 요인

1인당 GDP(+)

농업종사자수(-)

1인당 연간교육비(+)

여성고등교육취학률(+)

국가경쟁력 순위(+)

남녀소득비율(+)*

경제성장률(+)

사회적인 요인

출산율(+)

인간개발지수(+)*

도시인구밀도(+)

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Ⅱ. 본론

2.1 산점도 행렬

회귀분석의 시작은 산점도를 그려서 변수간의 함수관계를 파악하는 것으로 시작 할 수 있다.

이러한 의미에서 여성권한 척도를 바탕으로 변수들에 대해 산점도 행렬을 그려보았다. 선형관계

를 갖는 변수는 총 4개의 변수이며 1인당GDP, 1인당연간양육비, 남녀소득비율, 인간개발지수 이다.

(그림 2)의 산점도를 살펴보면 양의 상관관계를 갖고 있는 것을 볼 수 있다. 1인당GDP, 1인당 연

간양육비, 국가경쟁력, 남녀소득비율, 인간개발지수를 제외한 나머지 변수들은 여성권한 척도와

선형관계가 없는 것으로 산점도 결과가 나타났다.

( 그림 2 ) 산점도 행렬

또한 변수들간의 육안으로 판단되는 선형관계에 대해서 살펴보도록 하겠다. 우선 첫 번째로 1인

당 GDP와 국가경쟁력순위를 꼽을 수 있다. 다음은 국가경쟁력순위와 1인당 양육비가 선형관계가

있으며 여성고등학교 취학률과 남녀소득비율이 선형관계가 있음을 볼 수 있다. 육안으로 산점도

를 보고 선형관계를 판단하는 것은 다소 바람직한 방법이라고 할 수 없다. 언제까지나 사람의 눈

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으로 판단하는 상관관계이기 때문에 이것이 통계적으로 얼마만큼의 선형관계가 있는지 알아보기

어렵다. 이러한 이유에서 과 같은 상관계수를 보고 조금 더 정확한 상관관계를 살펴보도

록 하겠다. 상관계수는 두 변수 간의 선형(직선) 관계의 정도를 나타내는 것이다. 즉, 위의 산점도

로 판단하면 점들이 직선에 상에 모여있을수록 상관성이 높은 것이라 판단 할 수 있다. 정리하면

상관계수는 점들이 직선에 모여 있는 정도를 나타내는 지표이다. 하지만 가장 적합한 직선(OLS)의

기울기를 나타내는 것은 아니기 떄문에 변수들간의 상관관계만 알 수 있는 척도라고 할 수 있다.

우선 상관계수표상의 상관계수를 살펴보면 종속변수인 여성권한 척도와 높은 상관관계를 갖는 것

은 총 7개의 변수로 GDP, 농업종사자수, 1인당 양육비, 여성고등학교 취학율, 국가경쟁력순위, 남

녀소득비율, 인간개발지수가 있다. 이렇게 10개중7개의 변수가 여성권한 척도와 높은 상관관계가

있음을 알 수 있다. 그 중 남녀소득비율과 인간개발지수가 가장 높은 상과관계가 있음을 알 수

있다. 다음 나머지 변수들 간의 상관관계를 살펴보면 GDP와 양육비, 인간개발지수가 높은 상관관

계를 나타냈고 농업종사자수와 남녀소득비율, 인간개발지수가 음의 상관관계가 높은 것으로 나타

났다.

첫 번째로 GDP와 양육비 간의 상관관계를 살펴보면 GDP가 높은 나라는 선진국이며 고부가가치

사업과 정보산업을 많이 추진하는 나라라고 할 수 있다. 그렇기 때문에 더욱 많은 고급인력이 필

요로 하고 이러한 고급인력을 얻기 위해 교육수준 또한 높은 것으로 보여진다. 그 중 작지만 강

한 나라로 불리는 룩셈부르크의 사례를 살펴보면 잘 설명되는 부분이라고 할 수 있다. 룩셈부르

크는 외국인이 차지하는 비율이 42.6%나 된다. 길을 가면서 지나치는 사람 두 명 중에 한명이 외

국이이라고 생각하면 된다. 인구 백만이 넘는 도시가 대부분인 우리나라에서 보면 50만도 안되는

룩셈부르크라는 나라가 작게 보이겠지만 세계의 주목을 끄는 두 가지 특별한 점이 있다. 한 가지

는 일인당 국민소득이 7만불이 넘는 세계에서 가장 잘 사 는 나라인 것이고, 다음은 시민들의 문

맹률이 제로(0)이고 대부분 3개 국어를 모국어처럼 구사하고 있다는 것이다. 룩셈부르크 자체가

외국인이 많이 포함되어있는 것에 매일 12만 25,00명 정도가 독일, 프랑스, 벨기에에서 국경을 넘

어 룩셈부르크로 출퇴근을 하며, 룩셈부르크 경제의 40%를 찾이하고 있다. 이런이유로 몇 개 국

어를 구사하는 것은 룩셈부르크에서는 자연스러운 일이다. 몇 걸음 저쪽에 바로 다른 언어의 문

화가 존재하는 것이다. 룩셈부르크의 극장에 가면 하나의 영화를 가지고 여러 언어를 선택해서

볼 수 있다. 예를 들어 인도영화라면 독일어 자막은 1관, 불어자막은 2관, 룩셈부르크어 자막은 3

관 으로 이루어져 있는 것이다. 이는 다양한 문화와 언어가 집합되어있는 룩셈부르크만의 특별한

관경 이라고 할 수 있다. 이러한 룩셈부르크의 교육에는 특별한 것이 있다. 바로 고기 잡는 법을

알려주는 교육을 실시 하고 있다는 점이다. 한나라의 국민이 3개의 언어를 훌륭하게 소화한다고

해서 과연 세계에서 가장 잘사는 나라가 될 수 있었을까? 그 답은 룩셈부르크 교육의 독특한 수

업방식에서 찾을 수 있다. 룩셈부르크의 교욱 시스템을 한마디로 정리하자면 ‘고기를 잡아주기보

다 고기 잡는 방법을 교육시스템’ 으로 정의할 수 있다. 룩셈부르크의 교육시스템을 쉽게 설명할

만한 초등학교 2학년 과정 한 가지를 예를 들어보면 담임선생님은 우선 한 학기동안 학생들이 다

룰 테마를 하나 정한다. 가령 이번학기 테마는 고슴도치라고 정했으며 국어시간에는 고슴도치로

작문을 하고, 수학시간에는 고슴도치를 가지고 수를 계산한다. 미술시간에는 찰흙과 이쑤시개 등

으로 고슴도치를 만들고, 자연과학 시간에는 고슴도치의 생태에 대해 준비해서 발표한다. 여기서

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고슴도치는 접근방식을 배워나가는 하나의 도구일 뿐이다. 이렇게 습득한 지슥들은 시험을 위한

지식 습득이 아니라 원인과 과정에서 얻는 산교욱이 된다. 이러한 교육방식은 스스로 찾고 배우

고 연구하는 방식인 것이다. 또한 이러한 교육방식은 대학에서뿐 아니라 사회나 직장에서 부딪히

는 모든 문제를 스스로 해결하는 데 익숙한 사람으로 만들어준다.

국가경쟁력 순위와 인간개발지수가 음의 상관관계가 나타남을 알 수 있다. 농업종사자수농 많다

는 것은 그만큼 도시화가 덜 이루어진 나라로 판단 할 수 있다. 이러한 의미에서 선진국을 대표

하는 변수라고 할 수 있는 인간개발지수와 남녀소득비율은 음의 상관관계가 있는 것이 당연하다

고 여겨진다. 도시화의 진전으로 기존 도시 지역은 공간적으로 확대되어 주변 농촌 지역을 잠식

하면서 농촌지역의 변화를 가져온다. 이처럼 도시와 농촌의 경계지역에서는 도시 지향적인 근교

농업이 행해지고, 지가 상승에 대한 기대로 조방 적으로 관리하거나 방치되고 있는 경우가 많으

며, 일부 농민들은 관광 농원을 운영하거나 레저 산업을 겸하는 경우도 나타나고 있다. 이러한 사

례를 보면 알 수 있듯이 농업종사자수와 선진국이라는 개념 사이에는 음의 상관관계가 존재 하는

것으로 보여진다.

또한 국가경쟁력순위의 경우는 1위가 가장적은 수이기 떄문에 인간개발지수와의 상관관계는 음의

상관관계가 이루어 지는 것이 알맞은 해석으로 보여진다. 선진국의 인간개발지수와 국가경쟁력은

밀접한 연관성을 보여주며 경제와 삶의 질을 동시에 확보한 성공 사례로 보여진다. 경제성장을

인간개발로 전환시키는 데는 2가지 중요한 연계가 있는데 하나는 가계지출과 가사활동 부분이고

다른 하나는 정부정책과 지출부분이다. 여성들의 가사관리, 자녀양육, 환자와 노인 간호, 여성의

자원봉사업무는 영양, 보건 및 교육에 크게 기여한다. 또한 가정은 소득을 식품, 의약품, 학습교재

및 인간개발의 기본 능력을 향상하는 수단의 구입에서 사용 함으로서 인간개발에 기여한다. 한편

빈곤층의 가정은 소득의 상당한부분을 식품의 구입에 지출한다. 반면 부유층의 가정은 소득에서

식품지출의 비중이 상대적으로 낮고 동시에 교육 미 보건에 대한 지출은 상대적으로 높다. 이러

한 소득의 활용 구성비에는 국가마다, 가정마다 틀리다. 하지만 일반적으로 소득이 증가하면 식품

지출의 비중이 줄어들 수가 있다. 정부의 활동은 경제성장에 기여함으로서 인간개발을 위한 물적

자원을 증대할수 있다. 정부의 정책은 고용을 창출하고 실질임금을 상승시키며, 인적자원의 수요

를 증대시킴으로서 경제성장을 촉진시킬 수 있다. 그리하여 보건 및 교육에 대한 시장의 수요를

증대시킴으로서 궁극적으로 인적자원을 향상 시킬수 있다. 지금까지 의 설명은 인간개발로부터

경제성장으로 이어지는 연계의 힘은 첫번째로 보건과 영향, 교육과 기술훈련 및 연구개발에 대한

투자를 통해 인적자본의 축적에 달려있다. 둘째로 국민이 사회적 정치적, 경제적 참여를 통해 경

제개발에 기여한 기회를 활용할수 있는가에 달여있다. 높은 수준의 인간개발은 경제성장을 중진

시키며 또 경제성장은 인간개발을 초래한다. 인간개발을 위한 결속은 효과적인 공공지출에 의존

한다. 그러나 사회 우선 순위의 비율이 낮아지면 경제성장이 높더라도 인간개발은 큰 진전을 이

루지 못하게 되어 인가개발은 편중된다. 이와 마찬가지로 소득분배가 불균등하면 인간개발은 둔

화된다. 이처럼 인간개발지수가 삶의 질적 문제에 대한 지표로서 활용된다면, 우리사회는 삶의 질

을 향상시키기 위한 노력의 일환으로서 인간개발지수를 높여야 할 것이며, 인간은 개인차원의 문

제일 뿐 아니라 국가 차원의 문제이기도 하다. 인간개발지수는 소득과 대체로 비례관계에 놓여져

있지만 그렇지 않은 경우도 많다. 따라서 국가의 역할은 경제성장이 인간개발로 이루어 질 수 있

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도록 상호 순환적인 효과가 이루어 지도록 노력해야 할 것이다. 이처럼 인간개발지수와 국가경쟁

력 사이에는 정부의 태도와 방향에서부터 가정의 소비형태에 이르기 까지 밀접한 관계가 있음을

알 수 있다.

< 표 1 >상관계수표

여성권한

척도 GDP 경제성장률

농업

종사자수 양육비

여성고등학교

취학률

남녀소득

비율 출산율

인간개발

지수 인구밀도

여성권한

척도 1 0.618 -0.253 -0.633 0.590 0.544 0.746 0.181 0.776 -0.140

GDP 0.618 1 -0.128 -0.486 0.630* 0.456 0.418 0.231 0.733* -0.028

경제성장률 -0.253 -0.128 1 0.053 -0.367 0.031 -0.203 -0.118 -0.285 -0.070

농업

종사자수 -0.633 -0.486 0.053 1 -0.358 -0.586 -0.639* 0.284 -0.714* 0.003

양육비 0.590 0.630 -0.367 -0.358 1 0.198 0.405 0.139 0.682 0.008

여성고등학교

취학률 0.544 0.456 0.031 -0.586 0.198 1 0.646* -0.070 0.527 -0.200

국가경쟁력

순위 -0.609 -0.720 0.221 0.542 -0.851 -0.373 -0.474 -0.198 -0.721* 0.011

남녀소득

비율 0.746 0.418 -0.203 -0.639 0.405 0.646 1 0.062 0.528 -0.106

출산율 0.181 0.231 -0.118 0.284 0.139 -0.070 0.062 1 -0.019 -0.437

인간개발

지수 0.776 0.733 -0.285 -0.714 0.682 0.527 0.528 -0.019 1 0.093

인구밀도 -0.140 -0.028 -0.070 0.003 0.008 -0.200 -0.106 -0.437 0.093 1

2.2 제안모형 진단

제안모형은 위의 연구 흐름도에 따른 각각의 변수들이 위의 연구흐름도와 얼마만큼 다른

양상을 나타내는지 또 이변수들의 설명력은 얼마만큼인지 알아보기 위해 여성권한척도와 나머지

변수를 이용해서 회귀계수를 추정해보았다. 는 종속변수의 분산분석표 이다. 결정계수는

80%로 나타났다. 결정계수는 두 변수 간의 선형관계 정도가 높으면 결정계수는 1 에 가까워 진다.

유의하지 않은 설명변수라도 모형에 삽입되면 결정계수값은 올라가므로 모형의 유의성비교에는

사용하지 않는다. 대신 설명변수의 개수에 의해 조정된 수정 결정계수를 사용한다.의

회귀추정결과 농업종사자수, 여성고등학교 취학률, 인구밀도의 회귀계수가 음수임을 알 수 있고

이 변수들은 여성권한 척도가 높아짐에 따라 변수의 값은 낮아지고 있음을 알 수 있다. 음의

회귀계수를 갖는 변수 중 농업종사자수는 연구흐름도에서 예측한 바와 맞아 떨어지지만

여성고등학교 취학률 과 인구밀도 는 연구흐름도에서 예측한 바와 반대의 영향을 미치고 있는

것으로 보여졌다. 여성의 고등학교 취학률은 국가별로 의무교육의 수준이 높아짐에 따라 이러한

결과가 발생한 것으로 보여진다. 우리나라의 경우도 고등교육까지 의무화가 얼마 남지 않은

상황에서 여성의 고등학교 취학률이 여성권한척도에 크게 작용을 하지 못한 것이다. 여성이

11

사회에서 전문인력으로 성장하고 교육받는 것 과 무관하게 모두가 거처가야 하는 통과의례의

의미가 세계적으로 강해지고 있으며 이러한 현상 때문에 오히려 여성이 고등학교에 많이 취학을

하지만 여성권한척도가 올라가는 데에는 반대의 영향을 주고 있는 것으로 보여진다. 다음

인구밀도 또한 여성권한 척도에 음의 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 우리나라는

세계인구밀도가 3 위이다. 쉽게 풀어서 말하자면 인구는 많은데 땅은 좁다. 세계의 경제를

움직이고 있는 나라들은 대부분 넓은 국토를 갖고 있다. 연구흐름도에서의 예상은 도시로 사람이

유입되는 과정에서 여성권한척도가 높아질 것이라고 생각했는데 인구밀도라는 변수가

국토면적대비 인구에 대한 변수이기 때문에 연구흐름도에서 생각했던 변수와는 조금 다른

방향으로 된 것이다. 실로 데이터를 살펴보면 여성권한 척도가 높은 나라는 노르웨이와 필란드

등 넓은 초원을 갖고 있는 나라이다. 넓은 초원을 갖는 나라일수록 인구밀도가 낮은 것이

사실이며 이것은 연구흐름도에서 예상했던 도시로의 인구유입과는 거리가 먼 부분이라고 할 수

있다. 그렇기 때문에 인구밀도 라는 변수는 비교적 낮은 수치이지만 여성권한 척도에 음의

영향을 주고 있음을 알 수 있다. 변수들의 유의확률을 살펴보면 남녀소득비율과 인간개발지수가

유의한 변수로 나타났다. 인간개발지수는 삶의 질을 나타내는 척도이다. 이러한 의미에서 본다면

인간개발지수가 높아 질수록 우리의 삶과 복지수준이 높아지고 있음을 알 수 있다. 이러한

현상이 사회에 일어나려면 삶의 여유를 찾을 수 있는 부분이 필요할 것이고 이것은 여성이

사회진출을 함으로서 얻어지는 심리적 경제적 안정감에서 나오는 것으로 생각된다. 그렇기

때문에 인간개발지수가 유의한 변수로 나타나고 있다. 다음 남녀의 소득비율은 여성이 남성과

차별을 받지 않는다는 의미에서 살펴보면 당연한 결과라고 할 수 있다. 무한경쟁 능력중심 등의

핵심 단어가 지배하고 있는 우리사회에서 여성과 남성에 대한 경계가 허물어지고 수평적인 관계

속에서 사회, 경제적인 명의 여러 가지 활동이 이루어 지고 있음을 알 수 있다. 그렇기 때문에

남성에 비해 여성의 소득비율이 높아 질수록 여성의 사회진출이 더욱 확대 될 것이고 이에 따라

여성의 인식 또한 많이 바뀌게 되며 여성권한척도가 높아지는 것을 볼 수 있다. 선형관계에는

있지만 유의하지 않은 변수는 1 인당연간교육비와 1 인당 GDP 임을 알 수 있다. 1 인당 GDP 는

인간개발지수와 마찬가지로 선진국을 대표하는 변수라는 측면에서 매우 비슷한 설명력을

갖는다고 생각된다. 그렇기 때문에 인간개발지수와 남녀소득비율이 설명한 나머지 부분을

설명하기 때문에 계수추정치도 매우 낮게 나왔으며 유의확률 또한 매우 높은 것으로 나타났다.

다음 1 인당 양육비는 양육비가 많아 질수록 경제적인 충족을 위하여 여성들이 많이 사회로

진출할 것이라는 생각을 하였다. 하지만 양육비가 많고 교육열이 높은 나라는 지식의 층이 매우

두꺼우며 그에 따라 지식과 정보로 이루어진 산출물 들이 많이 만들어 진다고 볼 수 있다.

이러한 것은 물질적인 생산 보다 더욱 높은 고부가가치 사업을 자리매김하게 한다. 이러한

맥락에서 볼 때 인당 양육비가 높은 나라는 선진국이라고 볼 수 있으며 이러한 나라는

복지정책과 교육제도가 후진국에 비해 더욱 높은 위치에 있을 것이다. 그렇기 때문에 유의하지

않으며 모형을 설명하는 정도도 매우 낮은 변수로 보여진다.

12

< 표 2 > 분산분석표

변동 자유도 변동자승합 평균변동자승 F 통계량 유의확률

모형 10 0.42446 0.04245 8.05 회귀분석표

설명 자유도 계수추정치 추정표준편차 t 통계량 유의확률

절편 1 -1.44297 0.6769 -2.13 0.0456

GDP 1 1.35E-07 0.00000103 0.13 0.8973

경제성장률 1 0.00228 0.00785 0.29 0.7742

농업종사자수 1 0.00000316 0.00001465 -0.22 0.8315

자녀양육비 1 0.00000388 0.00000683 0.57 0.5757

고등학교취학률 1 0.00040907 0.00115 -0.36 0.7263

국가경쟁력순위 1 0.00177 0.00249 0.71 0.4857

남녀소득비율 1 0.53058 0.19986 2.65 0.0152*

출산율 1 0.06408 0.07099 0.9 0.3774

인간개발지수 1 1.83524 0.76932 2.39 0.0271*

인구밀도 1 0.00009546 0.00013865 -0.69 0.499

2.3 변수선택

여성권한척도에 미치는 영향에 대해서 유의성 검정에 의한 변수선택방법을 이용하였다. 우선

첫 번째는 후진제거 방법이다. 모든 설명변수를 고려한 모형에서 유의하지 않은 설명변수를 하나

씩 제거하는 방법이다. 후진제거 방법에서 가장 먼저 제거된 변수는 GDP이다. GDP 는 산점도를

살펴보았을 때도 선형관계가 존재하는 것으로 보여졌지만 후진제거 방법에서 가장먼저 제거된 변

수이다. 이렇게 선택된 이유는 회귀분석결과를 살펴보면 알 수 있다. 선형관계가 가장 높지만 유

의확률이 0.89로 가장 높기 때문에 가장 먼저 제거된 변수라고 할 수 있다. 다음 제거된 변수는

농업인구수 이다. 농업인구수가 많을수록 그만큼 도시화 되지 않은 것이고 그에 따라 고부가 가

치사업에 유리한 여성의 진출이 많이 제한적일 것이라고 예상했지만 산점도 분석결과와 마찬가지

13

로 선형관계가 없고 유의하지 않은 변수로 나타났다. 이외에도 여성고등학교취학비율, 양육비, 국

가경쟁력순위 인구밀도, 출산율 순으로 변수들이 제거되었다. 이 두 변수 또한 유의확률이 높은

순서대로 제거 되고 있음을 볼 수 있다. 다음 변수선택방법은 전진 진입방법을 이용한 변수선택

을 해보았다. 처음으로 진입된 변수는 인간개발지수다. 인간개발지수는 각 나라의 삶의 질을 평가

한 지수라는 점에서 보면 삶의 질이 높아질수록 여성들 또한 정 말로 사회진출을 많이 하고 있고

그에 따라 여성권한 척도 또한 높은 수치임을 알 수 있다. 다음은 남녀 소득비율이다. 여성권한

척도가 남녀가 평등한 정도를 나타내는 방법으로 시선을 돌린다면 남녀소득비율이 가장 적합한

변수라고 할 수 있다. 다음은 출산율과 인구밀도 이다. 출산율이 적을수록 여성의 사회진출이 많

아진다고 할 수 있고, 인구밀도가 높을수록 여성권한 척도가 높아지는 것을 볼 수 있다. 사람들이

많이 모이면 그에 따라 편리를 위한 서비스일자리 고용창출이 이루어 진다. 그렇게 되면 여성이

서비스 업으로 경제적인 활동이 자연스럽게 이루어 진다고 생각한다. 이러한 이유와 부합하게 전

진 변수선택방법에서 인구밀도 또한 선택되었다고 볼 수 있다. 이러한 전진진입방법을 통해 선택

된 변수들을 바탕으로 각 변수들이 여성권한 척도에 실제로 얼마만큼 영향을 미치는지 살펴보았

다. 전체 변수들이 모형을 설명하는 것은 0.42446 이고 인간개발지수와 남녀소득비율을 제외하고

는 작은 설명력을 보여준다.

< 표 4 >후진방법(Backward)을 통한 변수선택

변수설명 제거 부분결정계수 모형결정계수 C(p) F

통계량 유의확률

GDP 9 0.0002 0.8007 9.0171 0.02 0.8973

농업종사자수 8 0.0005 0.8003 7.0658 0.05 0.8233

경제성장률 7 0.0011 0.7991 5.1808 0.13 0.7259

여성고등학교취학률 6 0.0013 0.7979 3.3072 0.14 0.7077

양육비 5 0.0047 0.7932 1.7793 0.56 0.4624

국가경쟁력순위 4 0.0013 0.7919 -0.0902 0.16 0.6952

인구밀도 3 0.0065 0.7853 -1.4329 0.82 0.3743

< 표 5 > 전진방법(Forward)을 통한 변수선택

변수설명 집입 부분결정계수 모형결정계수 C(p) F 통계량 유의확률

인간개발지수 1 0.6019 0.6019 12.9972 43.84

14

시작하는 방법이다. 이미 선택된 변수들이 설명한고 남은 나머지 부분을 설명하는 변수들을 선택

한다.전진 삽입방법으로 선택된 변수는 인간개발지수, 남녀소득비율, 출산율, 인구밀도, 이렇게 4

개의 변수로 나타났다. 전진변수선택방법으로 선택된 변수를 제외하고는 설명력이 매우 낮은 것

으로 나타난다. 이에 따라 결정계수 값 또한 4개의 변수 아래부터는 결정계수 값이 매우 작은 폭

으로 상승하며 전진방법으로 선택된 변수들로만 산출된 결정계수와 전체변수와의 결정계수의 차

이가 작은 폭임을 알 수 있다. 다시 말하자면 전진 방법으로 선택된 4개의 변수만으로도 이번 연

구의 모형을 설명 할 수 있다. 이번 연구에서는 후진제거 방법의 결정계수가 전진방법의 결정계

수보다 낮기 때문에 전진 방법의 변수선택 방법을 선택하여서 연구를 진행하기로 하겠다. 전진방

법과 후진방법으로 선택되고 제거된 변수들을 전체적으로 살펴보면 경제적인 요인에서 대부분의

변수들이 제거된 것을 알 수 있다. 경제적인 요인에서는 남녀소득비율만 선택되었는데 이 변수는

여성권한 척도에는 포함되지 않지만 남자와 여자의 경제적으로 평등한 정도를 알 수 있는 가장

좋은 변수이며 여성권한척도에도 많은 영향을 주고 있는 변수로 예상한 바 있다. 예상과 마찬가

지로 모형에 대한 설명력이 인간개발지수 다음으로 높은 것으로 보여졌다. 다중공선성 문제를 진

단해 보아야 하지겠지만 현재 변수 선택방법을 통한 변수선택에서는 경제적인 변수보다 사회적인

변수가 더욱 설명력이 높은 것으로 나타났다. 세계 여러 나라 중에 선진국의 반열에 올라갔다라

고 한다면 경제능력이나 복지정도를 바탕으로 판단한다. 이러한 의미에서 선진국이 여성사회진출

이 활발해지고 그에 따라 여성권한 척도 또한 높을 것이라고 생각했지만 복지의 질이 높은 나라

가 여성권한척도가 더욱 높은 것을 볼 수 있다. 실제로 스웨덴의 복지정책은 세계가 주목 할만큼

높은 수준에 올라있다. 영국의 ‘요람에서 무덤까지’ 를 뛰어넘어 ‘태아에서 무덤까지’라는 슬로건

이 나올 만큼 뛰어난 복지 수준을 보여주고 있다. 이러한 스웨덴 조세의 부담율은 높지만 그만큼

국민에게 돌아가는 정책이 높은 수준인 것이다. 이러한 스웨덴의 대조적인 모습은 스웨덴 여성특

공대이다. 이 논문에서 다루고자하는 여성의 사회진출에 초점을 맞추고자 한다. 남성의 전유물인

군대라는 문화를 뒤집고 여성특수부대라는 상징으로 다가온 것이다. 이것은 스웨덴의 성적인 벽

이 매우 낮은 것을 볼 수 있으며 이에 따라 여성권한 척도도 매우 높은 것으로 나타난다.

2.4 임시최종모형

두 가지 변수선택방법을 사용한 결과 전진삽입방법은 4개의 변수가, 후진제거방법은 2개의 변

수가 선택되었다. 두 방법 모두 남녀소득비율과 인간개발지수가 공통으로 포함되어 있지만 전진

삽입 방법에는 두 개의 변수 말고도 출산율과 인구밀도가 포함되어 있다. 결과적으로 변수선택방

법은 전진삽입방법을 선택 하였다. 전진삽입 방법이 후진제거방법보다 더 많은 변수를 사용 할

수 있기 때문이다. 삽입의 크기를 0.2 로 늘려서 최종 회귀모형을 산출한 결과 인간개발지수, 남

녀소득비율, 출산율이 나타났다. 출산율의 경우는 복지정책수준이 높아지면 그만큼 출산에 대한

복지가 높아지고 이러한 면들이 여성의 사회진출을 돕는 징검다리 역할을 할 수 있다고 생각한다.

그렇기 때문에 출산율도 여성권한척도에 양의 영향을 미치는 것으로 보여진다. 전진삽입 방식으

로 산출한 변수들의 총 결정계수는 78.3%이다. 결정계수가 78.3% 라는 의미는 이세개의 변수가

여성권한척도에 관해서 얼마만큼 설명 할 수 있는 가를 나타내는 계수 라고 할 수 있다. 풀어서

15

말하면 인간개발지수, 남녀소득비율, 출산율 은 여성권한척도를 78.3% 설명하고 있다고 할 수 있

다.

< 표 6 > 전진삽입방법의 변수선택결과

변수설명 삽입변수 부분결정계수 모형결정계수 C(p) F 통계량 유의확률

인간개발지수 1 0.6019 0.6019 13 43.84

16

저임으로 고용할 수 있는 많은 노동력을 필요로 한다. 그에 따라 빈곤한 가정의 많은 여성들은

가족의 생계를 위해 사회의 중요 생산부문에 참여하게 된다. 그러면서 여성들은 사회적 노동과

가사 노동을 양립해야 하는 어려운 상황에 직면한다.

그렇다면 여성이 사회진출을 함에 있어 걸림돌이 되는 요인은 다음과 같다고 할 수 있다.현대 사

회에서 여성이 직업을 통해 남성과 동등하게 사진의 능력을 발휘한 기회는 열려 있다. 그럼에도

불구하고 여성은 남성에 비해 사회 진출이 쉽지 않다. 예전에는 고등교육을 받은 많은 여성들이

훌륭한 배우자를 만나서 가정을 꾸리고 자녀를 교육하는 데서 인생의 의미를 찾았다. 요즈음의

여성들은 적극적인 사회 참여 의욕과 능력을 갖추고 취업을 원하고 있음에도 사회 구조적인 장애

를 극복하지 못한 채 가정의 영역에 불가피하게 머무는 경우가 많다.

현대 사회에서 여성의 노동은 재화를 생산하는 사회적 노동과 집안에 머물며 가장의 노동력을

재생산하는 가사노동으로 구분된다. 가사 노동은 무보수의 노동이면서도 사회적 노동을 준비하기

위해 가정에서 필수적으로 행해져야 하는 노동이다. 대부분의 취업 여성들은 사회적 노동뿐만 아

니라 가사 노동에 시달림으로써 이중고를 겪는다. 뿐만 아니라 현재 사회에서 취업하고 있는 양

태를 보면 남성과 여성의 성별 분업이 더욱 심화되고 있다. 보다 전문적이고 행정적인 직업은 거

의 남성이 독점적으로 차지하고 여성은 보조적인 직업이나 서비스직에 종사하는 경우가 허다하며

또 남성에 비해 저임금을 받고 있다. 그렇다면 여성이 남성에 비해 사회적 진출이 쉽지 않고 또

직업에서 성별분업화 현상이 일어나는 원인은 무엇일까? 여기에 대해서는 여성 자신의 능력에 그

원인이 있다는 입장과 사회 구조적인 요인 탓으로 돌리는 입장으로 크게 구별해 볼 수 있다.

우선 여성이 사회적으로 진출하기가 용이하지 않은 것은 여성 자신의 능력 부족 탓이라는 입장

이다. 이 입장에 따르면 여성은 태어날 때부터 생물학적으로 남성보다 열등하며 수동적이고 소극

적이다. 여성은 자신이 평생 동안 노동 시장에 참여하는 기간이 짧다고 생각하기 때문에 자신의

능력 계발을 위한 투자를 적게 한다. 게다가 여성은 결혼 후에는 출산과 양육을 담당해야 하는

고유한 역할이 있기 때문에 남성관 동등하게 사회적으로 일할 수 없다. 따라서 완전 경쟁의 자본

주의 노동 시장에서 경쟁력이 뒤떨어지는 여성들이 적은 임금을 받는 것은 당연하며 남녀간의 임

금 격차는 구조적인 차별의 결과가 아니라 여성 개개인의 능력이 부족하기 때문이다.

다음으로 여성의 사회적 진출을 가로막는 진정한 장애는 사회 제도에 있다는 입장이 있다. 여성

이 취업을 하는 데 어려움을 겪는 것은 취업 기회에 대한 제도적인 여성 차별과 이를 영속화하려

는 문화적, 제도적 장치 때문이라는 것이다. 자본주의 사회에서 생산의 영역과 가정의 영역이 구

분되고 노동 시장은 남성 위주로 제도화되고 통제되면서 여성의 노동은 사적인 영역을 사회화한

부분이나 저임금 부문에 국한된다. 그에 따라 여성은 임금 격차의 불이익을 당하고 있으며 더욱

이 가사와 직장 일의 이중고에 시달리는 처지에서 벗어날 수 없게 된다. 이러한 일은 산업화 이

후 핵가족이 늘어나면서 가정은 사적이고 휴식을 위한 공간으로, 일터는 남성 위주의 치열한 생

존 경쟁이 벌어지는 공간으로 자리잡으면서 더욱 더 심화된다.

그런데 이러한 제도적이고 사회적인 장애 요인보다 더욱 심각한 문제점은 사람들의 머리 속에

들어 있는 여성에 대한 편견과 그릇된 인식이다. 말하자면 구조적이고 제도적인 장애 요인들이

제거되고 여성의 사회 참여를 위한 길이 제도적으로 보장된다고 해서 저절로 여성의 사회적 지위

가 향상되고 남녀 평등이 이루어지지는 않는다는 점이다. 남성과 여성이 타고난 능력에서 차이가

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나는 것이 아니라 단지 성적으로 구별될 뿐이라고 아무리 주장해도 암암리에 남성과 여성의 능력

에는 차이가 있으며 남성과 여성의 역할은 분명히 구분될 수 밖에 없다고 하는 인식이 바뀌지 않

는 한 여성의 사회적 진출을 도와주는 제도적 장치는 남녀 평등을 위한 실질적인 장치가 될 수

없다. 출산과 양육이 여성 고유의 역할로 고정되고 또 이러한 역할 때문에 결국 여성이 자신의

일을 제대로 수행할 수 없을 것이라는 생각이 남아 있는 한 여성은 남성과 동등한 조건 속에서

일할 수 없으며 남녀 평등의 이념은 허울에 불과하게 된다.

이러한 사회적인 배경의 문제점을 해결 할 수 있는 방법은 우선 출발점은 가정이 되어야 한다.

가정에서의 소외를 줄이고 극복하지 못하는 한 여성의 사회적 진출도 남성이 겪는 노동의 소외도

해결의 실마리를 찾지 못한다. 그러나 가사 노동의 소외와 성별 분업 현상은 개인적인 차원에서

는 결코 해결 될 수 없는 문제이다. 자녀 양육과 가사 노동을 전적으로 가정 내에서 해결하도록

내버려 둔다면 그 몫은 자연스럽게 여성에게 돌아갈 수밖에 없다. 따라서 이러한 문제는 국가적

차원에서 제도적으로 풀지 않으면 안 된다. 이에 대한 현실적 방안으로는 가사 노동을 사회화하

여 전체 경제 구조 속에 편입시키는 방안도 생각해 볼 일이다.

또 자녀 양육을 가정의 책임으로만 맡길 것이 아니라 사회적 책임으로 돌리고 탁아와 공동 양육

등의 다양한 방법을 모색함으로써 여성의 이중 부담을 더는 제도적 지원이 있어야 한다. 나아가

서 여성의 인력이 사회적으로 활용될 때 여성의 저임금 현상이 심화되어서는 곤란하다. 여성의

지위가 향상되고 사회의 모든 부문이 균등하게 발전되어야 한다는 평등 이념과 복지 이념에 입각

해서 국가의 정책을 펴나가야 한다.

< 표 7 > 결정계수를 이용한 변수선택

순서 결정계수 설명변수

1 0.6019 인간개발지수

2 0.759 남녀소득비율, 인간개발지수

3 0.7853 남녀소득비율, 출산율, 인간개발지수

4 0.7919 남녀소득비율, 출산율, 인간개발지수, 인구밀도

5 0.7952 고등학교취학률, 남녀소득비율, 출산율, 인간개발지수, 인구밀도

6 0.7979 국가경쟁력순위, 고등학교취학률, 남녀소득비율, 출산율, 인간개발지수, 인구밀도

7 0.7991 양육비, 국가경쟁력순위, 고등학교취학률, 남녀소득비율, 출산율, 인간개발지수,

인구밀도

8 0.8003 경제성장률, 양육비, 국가경쟁력순위, 고등학교취학률, 남녀소득비율, 출산율,

인간개발지수, 인구밀도

9 0.8007 농업종사자수, 경제성장률, 양육비, 국가경쟁력순위, 고등학교취학률,

남녀소득비율, 출산율, 인간개발지수, 인구밀도

10 0.8009 GDP, 농업종사자수, 경제성장률, 양육비, 국가경쟁력순위, 고등학교취학률,

남녀소득비율, 출산율, 인간개발지수, 인구밀도

뿐만 아니라 행정, 관리직도 여성에게 폭넓게 개방되어야 한다. 그러나 무엇보다도 사람들의 머리

18

속에 깊이 뿌리 박혀 있는 편견과 그릇된 인식을 바꾸는 일이 시급하다. 남성과 여성의 능력이

평등하다는 인식과 자신감을 여성들에게 심어주어야 하며 또 성 역할에 대한 고정 관념에서 탈피

하기 위한 노력이 있어야 할 것이다.

2.5 다중공선성문제 진단

산점도나 상관계수는 두 변수 간의 사관관계만 파악할 수 있으므로 하나의 변수가 2개 이상의

설명변수의 선형결합으로 표현되어 발생하는 다중공선성문제는 발견할 수 없다. 이에 이용되는

통계량이 분산팽창지수나 상태지수이다. 산점도나 상관계수에 의해 다중공선성문제를 예상하고

실제발생 여부는 분산팽창지수나 상태지수를 이용하여 진단한다. 분산팽창지수가 크다는 것은 다

른 설명변수들에 의해 성형함수로 표현될 수 있다는 것이고 이로 인해 다중공선성문제가 발생한

다. 일반적으로 10이상인 설명변수가 다중공선성문제를 발생시킨다고 판단한다. 본 연구의 데이터

에서는 분산팽창지수를 보고 다중공선성문제를 진단할 때 10이상의 변수가 없기 때문에 다중공선

성 문제는 일어나지 않는 것으로 보여진다. 다음 상태지수를 이용한 다중공선성문제 진단이다. 상

태지수란 상관변환 후 고유치를 구하고 가장 큰 고유치 로 나눈 후 제곱근을 구한 값을 상태지수

라 한다. 상태지수는 일반적으로 0.6이상의 두 변수가 존재하면 두 변수간의 다중공선성 문제가

발생했다고 진단 할 수 있다.

분산팽창지수

변수 자유도 회귀계수추정치 추정오차 t Value Pr > |t| 분산팽창지수

절편 1 -1.31608 0.29814 -4.41 0.0001 0

여성권한척도 1 1.75437 0.34111 5.14

19

하지만 본 데이터에서 인간개발지수와 남녀소득비율, 출산율 이 세 가지 변수를 이용해서 다중

공선성문제를 진단해본 결과 절편과 인간개발지수가 큰 값이 나왔지만 이것은 다중공선성문제가

아니다. 절편과 변수와의 분산비가 높은 것이기 때문에 다중공선성문제라고 볼 수 없다. 따라서

본 연구의 임시최종모형인 인간개발지수, 남녀소득비율, 출산율간의 변수들은 다중공선성 문제를

일으키지 않는 것으로 나타났다.

2.6 이상치 진단

여성권한척도와 인간개발지수의 산점도 에서 이상치인 한국과 일본 영향치인 멕시코와 터키,

이상치 이면서 영향치인 헝가리를 산점도 에서 각각 표시해 보았다. 한국과 일본은 인간개발지수

만을 보고 판단한다면 여성권한척도가 높은 나라에 속해야 하지만 다른 나라 들의 여성권한척도

보다 낮은 것을 볼 수 있다. 일본 의 경우는 세계에서 손으로 꼽을 수 있는 경제 대국이다. 이렇

게 선진국의 반열에 올라가 있음에도 불고하고 여성권한 척도가 낮은 이유는 과거의 의존적인 민

족이라는 점 때문일 것. 일본과 한국은 지리적인 요인도 매우 가까운 곳에 위치하고 있으며 그에

따라 많은 문화적 교류가 일어난 것으로 과거의 유물들이나 역사들이 말해주고 있다. 이처럼 한

국과 일본 둘 다 이상치로 나타나게 된 것은 가부장적 남성중심적 사회가 발전한 나라이기 때문

에 인간에 대한 개발지수는 점차 증가하지만 그에 반에 여성 에 대한 사회진출은 잘 이루어 지지

않는 것으로 보여진다. 영향치인 멕시코와 터키를 파란색으로 표시해 보았다. 터키라는 나라는 관

광산업이 많이 발달은 되어 있지만 그에 반에 경제적인 수준과 문화적인 수준이 OECD국가들에

비해 현저히 낮은 편에 속한다. OECD국가들을 3개의 분류로 나누는 기준은 선진국, 개발도상국,

후진국으로 나눌

0.980.960.940.920.900.880.860.840.820.80

0.9

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

HID

GE

M

뉴질랜드

오스트레일리아

영국

스위스

스웨덴

스페인

슬로바키아

포르투갈

폴란드

노르웨이네덜란드

룩셈부르크이탈리아아일랜드

아이슬란드

헝가리

그리스

독일

프랑스

핀란드덴마크

체코

벨기에

오스트리아

칠레

미국

멕시코

캐나다

터키

일본한국

GEM 대 HID의 산점도

(그림 3) 인간개발지수와 여성권한척도의 산점도

20

수 있다. 선진국은 미국과 일본을 포함한 여려 유럽국가가 대다수이고 우리나라는 개발도상국에

속한다. 상대적으로 경제적인 수준과 문화적인 수준이 낮은 나라를 후진국으로 분류한다. 이러한

후진국 중에서도 여러 가지 측면에서 낮은 수치를 보이는 나라가 바로 터키이다. 위의 그래프 상

에는 인간개발지수와 여성권한척도의 그래프만 그려져 있지만 실제로 데이터를 살펴보면 다른 여

러 부분에서도 낮은 것을 볼 수 있다. 다음 멕시코는 인간개발지수가 낮음에도 불구하고 여성권

한 척도는 높은 것으로 나타났다. 이러한 이유는 남자가 해외로 이주하는 경향이 많기 때문으로

보인다. 멕시코의 대표적인 히스페닉사람들은 가정에 여자를 두고 대부분 미국의 켈리포니아로

돈을 벌러 이주를 한다. 이러한 현상 때문에 멕시코 내부에 있는 여성들은 많은 부분을 스스로

해결해야 했고 자연스럽게 여성의 사회진출이 촉진 된 것으로 보여진다. 헝가리는 영향치 이면서

도 이상치 이다. 복지수준이 높은 헝가리의 데이터를 살펴보면 다른 경제, 사회적인 측면 중에서

인간개발지수가 비교적 높은 것을 볼 수 있다. 그렇기 때문에 여성권한척도가 높아지며 영향치

이면서 이상치로 나타났다.

남녀소득비율과 여성권한 척도에 대해서 산점도를 그려본 결과이다. 터키는 위의 설명과 마찬

가지로 경제사회적인 측면에서 OECD국가들과 비교했을 때 낮은 데이터의 분포를 보인다. 위의

그래프에서도 마찬가지로 터키는 여성권한척도가 가장 낮으면서도 남자에 비한 여성의 소득비율

이 매우 낮은 것으로 나타났다. 이러한 그래프는 남성에 비해 아직도 여성의 권한이 많이 정형화

되어 있지 않은 것을 볼 수 있다. 멕시코와 일본은 회귀추정선 에 적합하기 때문에 전체로 보았

을 때는 이상치와 영향치로 나타났지만 남녀소득비율이라는 변수로만 보면 데이터상의 문제는 없

는 것으로 보여진다. 이상치로 보여지는 한국은 남녀소득비율에 비해 여성의 권한 척도가 낮은

것으로 나타났다. 여성권한 척도라는 것은 여성의원수, 여성경제활동 참여 수 등 여성이 사회에

얼마나 참여하는지를 볼 수 있는 척도이다.

0.80.70.60.50.40.30.2

0.9

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

income Rate

GE

M

뉴질랜드오스트레일리아

영국

스위스

스웨덴

스페인

슬로바키아

포르투갈

폴란드

노르웨이네덜란드

룩셈부르크이탈리아아일랜드

아이슬란드

헝가리

그리스

독일

프랑스

핀란드덴마크

체코

벨기에

오스트리아

칠레

미국

멕시코

캐나다

터키

일본한국

GEM 대 income Rate의 산점도

(그림 4 )남녀소득비율과 여성권한척도의 산점도

21

이렇게 여성권한 척도가 산출되기 때문에 여성의 의원수나 전문직종 여성이 적기 때문에 여성

권한 척도가 비교적 낮게 측정된 것으로 보인다. 또한 우리나라는 여성들 애널리스트 등의 많은

수익을 창출하는 곳에서 경제, 사회적인 활동을 많이 한다. 그렇기 때문에 남성에 비해 여성소득

의 차이가 많이 나지 않는 것으로 보여진다. 이전의 인간개발지수의 그래프와 달리 헝가리는 회

귀추정선 보다 많은 범위를 벗어나 있는 것으로 보인다. 인간개발지수에서는 별다른 문제를 보이

지 않은 헝가리가 남녀소득비율에서는 영향치 이면서 이상치인 것으로 나타났다. 헝가리는 여성

에 대한 복지가 잘되어 있는 나라이다. 헝가리의 출산휴가는 3개월 유급이며 산전, 산후 3년간은

일정액의 유급으로 육아휴가가 보장되어 있다. 원칙적으로 여성도 취업하고 있어 한 가정의 월수

입은 평균임금의 거의 2배가 된다. 이러한 점이 헝가리 사회자체가 여성을 얼마만큼 배려하고 하

나의 인격체로 보고 있는지 알 수 있는 항목이다. 이러한 이유로 헝가리가 여성권한 척도에 비해

높은 남녀소득비율을 나타낸다.

한국은 OECD국가 중 개발도상국에서 선진국으로 올라가는 나라이다. 일본 또한 선진국에 속하

는 나라이다. 또한 한국과 일본 모두 미국과 멕시코에 비해 좁은 국토면적을 갖고 있으며 고부가

가치 사업이 많이 발달된 나라들로 알려져 있다. 경제활동 인구들이 여성으로 참여가 많아 지며

그만큼 출산율이 낮은 것으로 보여진다.

다음 영향치로 나타난 멕시코와 터키에 대해서 살펴보도록 하겠다. 멕시코는 다양한 인종이 공

존하는 사회이다. 메스민 이라는 혼혈족이 85%, 인디오원주민 10%,백인이 5%의 구성으로 이루어

져 있다. 이렇게 다른 남미 국가에 비해 혼혈족이 많은 이유는 스페인이 통치하면서 스페인 남자

한 명에 120명의 자식을 낳았다고 한다. 이는 아즈텍인들이 어떻게든 스페인의 피를 받아 좀더

나은 삶을 영위하고자 하는 여자들의 모성 본능이 작용했다는 설이 있다. 이러한 역사를 바탕으

로 멕시코는 다른 나라들에 비해 월등히 출산율이 높은 것으로 나타난다. 위의 그래프는 여성권

한척도와 출산율에 대한 산점도 이다. 이상치인 한국과 일본은 출산율이 낮았고 멕시코와 터키는

출산율이 매우 높지만 여성권한 척도가 매우 낮은 것으로 나타났다. 터키는 OECD국가에 2005년

회원 계약을 맺었다. 그렇기 때문에 경제발전의 가능성은 매우 높지만 현재 경제가 좋은 나라에

속하지는 않는 실정이다. 터키의 사례는 우리나라의 1950년대의 상황과 실로 흡사함을 볼 수 있

다.

국가 자체에 보유하고 있는 자원이라는 측면을 제외하면 경제성장의 원동력이 될 수 있는 것은

바로 인력일 것이다. 우리나라가 한강의 기적을 일으켰듯이 터키 또한 높은 경제 발전을 위해 출

산율을 장려하고 있다. 터키의 실정은 현재 가난으로 인해 학교를 가지 못하는 아이들이 백만 명

에 이르고 초졸 미만 또는 초등졸업의 저학력 기성세대들이 사회의 주축이 되는 터키, 대학을 졸

업하고도 취직을 못해 거리를 배회하고 도둑이나 강도로 전락하는 젊은이들이 자주뉴스에 나오는

실정이 우리나라의 그 50년대 60년대와 흡사하게 다가온다. 이처럼 아직 경제사정이 어려움에도

불구하고 아이러니하게 출산 장려정책을 펴고 있다. 사실 터키의 총리가 전국을 돌며 빠뜨리지

않는 말’1가정 최소3자녀론’을 보면 터키의 출산율이 왜 이렇게 높은지 알 수 있을 것이다.

22

2.22.01.81.61.41.2

0.9

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

bir th ra te

GE

M

뉴질랜드오스트레일리아

영국

스위스

스웨덴

스페인

슬로바키아

포르투갈

폴란드

노르웨이네덜란드

룩셈부르크이탈리아아일랜드

아이슬란드

헝가리

그리스

독일

프랑스

핀란드덴마크

체코

벨기에

오스트리아

칠레

미국

멕시코

캐나다

터키

일본한국

GEM 대 birthrate의 산점도

(그림 5 )여성권한척도와 출산율의 산점도

2.7 최종회귀모형

지금까지 임시 최종모형 이후 다중공선성 문제와 이상치를 진단해 보았다. 임시최종모형에서 다

중공선성 문제는 발견되지 않았고 이상치 또한 모형에 영향을 주는 변수를 제거하지 않아도 무방

하였다. 그래서 임시최종 모형 의 회귀모형이 최종 회귀모형으로 사용해도 문제가 발생 하지 않

는다. 최종 적으로 여성권한 척도에 영향을 주는 변수는 출산율, 인간개발지수, 남녀소득비율인

것으로 나타났다. 출산율, 인간개발지수, 남녀소득비율 모두 여성권한 척도에 양의 영향을 주는

것으로 나타났다. 이렇게 결정된 최종모형의 설명력은 78.5% 로 나타났다.

최종모형 분산분석표

변동 자유도 변동자승합 평균변동자승 F 통계량 유의확률

모형 3 0.41619 0.13873 32.92

23

최종 모형 회귀계수 추정결과

변수설명 자유도 계수추정치 추정표준편차 t 통계량 유의확률

절편 1 -1.31608 0.29814 -4.41 0.0001

인간개발지수 1 1.75437 0.34111 5.14

24

검정이나 t검정을 사용하여 모형, 회귀계수 유의성 검정을 하는데 문제가 있다. 가장 큰문제는 종

속변수가 이진형인 경우 OLS에 의한 계수추정은 무의미하여 음의 값이 예측되거나 부호 자체가

달라지게 된다. 또한 이진형 변수의 특성상 이 분산 가능성이 매우 높다. 아래의 데이터를 살펴보

면 개체인 OECD국가를 여성권한척도점수를 이용해서 0.75기준으로 하위권과 상위권으로 나누었

다. 이렇게 나눈 그룹을 통해 로지스틱 회귀분석을 실시 하였다. 로지스틱 회귀분석은 전진 wald

방법을 사용했으며 이는 앞에서 회귀분석의 전진삽입 방법과 크게 다르지 않다. 가장 설명력이

높은 변수부터 차례로 진입하는 방법이라고 할 수 있다. 전체변수를 이용해서 로지스틱 회귀분석

을 한결과 GDP, 남녀소득비율, 인간개발지수가 선택되었다. 이는 회귀분석 최종모형중 가장 영향

력이 높은 인간개발지수와 남녀소득비율이 포함되어 있다. 그렇기 때문에 로지스틱 회귀분석을

통한 결과도 회귀분석을 이용해서 얻은 최종모형과 크게 다르지 않다고 할 수 있다. 아래의 로지

스틱 회귀분석을 이용한 최종 모형에서 살펴볼 것이 회귀계수의 부호이다. 처음 연구가설과 비교

했을 때 반대의 영향을 미치는 것으로 나와있는 것을 볼 수 있다. 이것은 로지스틱 회귀분석을

할당 시 성공이(1)하위권으로 지정되어 있기 때문에 반대의 영향을 미치는 것으로 나타난 것으로

보여진다.

일반적으로 로지스틱 분석에서는 산점도, 잔차의 정규성을 이용한 잔차 분석을 실시하지 않는

다. 로지스틱 회귀모형에서 지시변수 사용 방법은 일반 회귀분석과 동일하게 분류형 설명변수의

수준에 따라 지시변수를 만들어 사용하면 된다. 다음 오분류표를 보면 사우이권은 분류 정확률이

94.1%이고 하위권은 92.9% 인것을 알 수 있으며 전체 분류정확도는 93.5%인 것을 볼 수 있다.

이는 상위권에서 한 개의 나라가 하위권에서도 한 개의 나라가 로지스틱 회귀분석을 위해 나눈

개체와 다르게 나타난 것을 볼 수 있다. 어떠한 개체의 분류가 잘되고 잘못되었는지 판단하는 것

이 바로 오즈비 라는 것이다. 종숙변수를 Yi=Pi=Pr(Y=1) 라고 생각해 보면 종속변수는 어떤 사건

이 일어날 확률이 된다. 여기에 odds 개념을 적용하여 회귀계수의 부호가 양수이고 값이 커지면

Pi가 커지므로 성공확률이 높아지고 부호가 음수이고 절대값이 커지면 Pi가 작아지므로 성공 확

률이 낮아진다. 이렇게 생성된 오즈비를 통해서 어떠한 나라가 잘못 분류된 나라인지 판단 할 수

있다. 아래의 데이터에서 살펴보면 포르투갈이 상위권의 나라이지만 하위권으로 분류가 되었고

헝가리가 하위권의 나라이지만 상위권의 나라로 분류되었다. 헝가리의 경우에는 이상치 이면서

영향치 이기 때문에 이러한 결과가 나타난 것으로 판단 할 수 있다. 에서 살펴보면 분류가

잘못 된 개체를 확률을 통해 살펴 볼 수 있다. 위의 분류표에서 보면 하위권과 상위권 모두 잘못

분류된 나라들이 하나씩 있는 것으로 보여진다. 상위권의 나라 중 에서는 포르투갈이 하위권의

나라에서는 헝가리가 있었다. 우선 헝가리는 영향치 이면서 이상치인 개체이다. 또한 로지스틱 회

귀분석에서 선택된 변수 중 GDP 와 인간개발지수는 다른 나라와 비교적 낮은 것을 알 수 있지만

남녀소득비율이 매우 높기 때문에 상위권으로 분류가 된 것으로 보여진다. 헝가리의 경우 1970

년대부터 노동력의 부족으로 사회가 어려움을 겪어 왔다

이러한 배경에서 여성들의 일자리 창출이 불가피 해졌고 헝가리 정부는 여성들이 사회로 조금

더 뻗어 나갈 수 있게 출산휴가와 출산 후 3년의 유급 또한 가정의 자녀 수 에 따라 임금이 추가

되는 제도들을 만들었다. 여성이 출산을 하는 달에는 회사에서 나오는 출산장려비등을 고려하면

원래의 임금에 거의 2배에 가까운 소득을 올릴 수 있다고 한다. 이처럼 여성에 대한 출산장려 정

25

책과 동등하게 여성의 사회진출을 촉진하는 인금 제도가 뒷 바침 되고 있어 남녀소득비율이 매우

높은 것으로 나타났고 소득비율이 높기 때문에 여성권한척도가 하위권인 나라에서 상위권인 나라

로 분류가 된 것으로 보여진다.

다음은 상위권의 나라이지만 하위권으로 분류되었다. 포르투갈의 데이터를 살펴보면 남녀소득

비율과 인간개발지수는 다른 나라들과 상위권 나라들과 비슷한 수준을 보이지만 1인당GDP가 매

우 낮은 것으로 보여졌다. 포르투갈의 GDP구성은 농업4% 공업30% 서비스업66% 로 농업의 비중

이 낮으며, 농수산업에 종사하는 노동인구도 전체에 13%에 불과하다. 농업은 지방에 따라 그 성

격이 크게 달라지는데 테주강 남쪽, 특히 에스트레마두라 지방과 알렌테주 지방에서는 대토지 소

유제가 발달하였다.또한 포르투갈은 수입이 수출보다 월등히 많다. 수출220억 달러, 수입372억 달

러로 무역수지 적자는 152억 달러에 이르고 있다. 무역구조를 보면 섬유, 의류, 기계, 전기, 수송

기기 등을 주로 수출하고 수송기기와 화학제품 등을 주로 수입한다. GDP의 성격상 국내에서 자

본이 많이 돌아야 하며 수입보다는 수출이 많아야 한다.

로지스틱 회귀분석 최종 모형

B S.E, Wals 자유도 유의확률 Exp(B)

GDP 0 0 1.569 1 0.21 1

남녀소득비율 -51.612 27.611 3.494 1 0.062 0

인간개발지수 -220.169 135.498 2.64 1 0.104 0

상수항 229.378 136.914 2.807 1 0.094

로지스틱 회귀분석에 의한 분류표

감시됨

예측

유럽비유럽 분류정확 %

상위권 하위권

유럽비유럽 상위권 16 1 94.1

하위권 1 13 92.9

전체 퍼센트

93.5

또한 포르투갈의 GDP는 2011년 현재도 0.3% 감소하는 것으로 나타났다. 포르투갈 통계청은 지

난해 4분기 GDP가 전분기 대비 0.3% 줄어들었다고 발표했다. 시장 예상치 에 부합하는 결과로,

포르투갈 정부가 재정적자를 줄이기 위해 정부지출을 줄이고 세금을 인상한 것에 이러한 결과가

나타난 것으로 보여진다. 또한 2011년 1분기는 1.2%소폭 상승하는 것으로 나타났다. 이렇게 포르

투갈은 재정위기를 겪고 있으며 구제금융을 신청했다. 2010년 그리스, 아일랜드 에이어 포르투갈

이 유럽에서 세 번째로 구제금융 을 받는 신세가 된 것이다. 세계시장에서는 포르투갈이

26

600~800억 유로의 구제금융이 필요할 것으로 분석하였다. 또한 포르투갈 재무장관은 이러한 위

험이 유럽으로 확산 될 수 있다는 가능성을 제시했고 이는 주변의 유럽국가 들을 긴장 시키고 있

다. 이렇게 구제금융까지 이르게 된 원인은 아일랜드의 구제금융도 무시 할 수 없는 부분이라고

할 수 있겠다. 아일랜드 재정위기 여파가 포르투갈까지 확산되면서 포르투갈의 10년 국채 수익률

은 6.8% 수준을 유지하고 있다. 위험선이라고 할 수 있는 6.5%선을 넘어선 것이다. 독일 일간지

에서는 “아일랜드에 가장 많은 자금이 몰린 국가는 영국으로, 로열뱅크오브스코트랜드(RBS)와 바

클레이즈 등 주요 은행들이 유럽으로의 금융위기가 확산되지 않도록 도와야 한다”고 보도한바 있

다. 구제금융이라는 말을 쉽게 풀어서 말하면 나라의 도산을 방지하기 위하여 금융기관이 특정

나라에 대하여 정책적으로 자금을 융자해주는 것을 말한다. 우리나라의 IMF시대 때를 생각해 보

면 이해가 더욱 쉬울 것이다. 이처럼 고질적인 금융위기를 겪고 있는 포르투갈이 하락하는 GDP

의 영향으로 여성권한척도는 상위권에 속하는 나라이지만 분류는 하위권으로 잘못 분류된 것을

볼 수 있다.

Ⅲ. 결론

지금까지 여성권한 척도에 영향을 미치는 요인들에 대해서 살펴보았다. 첫 번째로 2.1에서 산점

도 를 살펴보고 육안으로 보이는 선형관계를 살펴보았다. 육안으로 선형관계를 볼 수 있는 변수

는 1인당 GDP, 1인당 양육비, 남녀소득비율, 인간개발지수 이렇게 4개의 변수로 나타났다. 또한

변수들 간의 선형관계가 있는지 살펴본 결과 육안으로 판단 할 수 있는 선형관계를 갖은 변수는

국가경쟁력순위와 1인당 GDP, 국가경쟁력순위와 1인당 양육비, 국가경쟁력순위와 남녀소득비율이

있었다. 이렇게 사전진단을 마치고 2.3에서 변수선택을 한 결과 유의한 변수부터 진입하는 전진삽

입방법을 선택하여 임시최종모형에 인간개발지수, 남녀소득비율, 출산율 이렇게 세 개의 변수가

임시최종모형으로 결정되었다. 2.5에서는 분산팽창지수와 상태지수와 분산비를 살펴보고 다중공선

성 문제를 진단하였으며 다중공선성 문제 진단 결과 다중공선성을 일으키는 변수는 없는 것으로

나타났다. 2.6에서 이상치를 진단하였고 이상치는 한국과 일본 영향치는 멕시코와 터키 이상치 이

면서 영향치는 헝가리로 나타났다. 이러한 모형의 문제점들을 진단하고 최종적으로 인간개발지

수, 남녀소득비율, 출산율을 최종모형으로 할 수 있었다. 여성의 사회진출이라는 가장 대표적인

척도인 여성권한 척도를 연구하면서 가장 많이 보였던 것은 선진국이라는 것과 국가의 복지수준

이었다. 다시 말하자면 여성의 사회진출을 촉진하기 위해서는 인간개발지수가 보여주는 것과 같

이 복지정책이 잘 이루어 져야 하고 여성의 능력을 인정해주는 사회가 조성되어야 할 것 이다.

또한 어느 성별로 인한 인금 차별이 없는 나라가 조성되어야만이 여성이 사회로 진출하는 촉매의

역할을 할 수 있다는 결론을 도출 할 수 있었다. 우리나라 에서도 여성에 대한 관심이 점점 많아

지고 사회진출이 점점 확대되고 있다는 것을 사회 전반부에 걸쳐 알 수 있다. 단적인 예로 창업

과 경영혁신 활동에 대한 정부의 지원이 대폭 확대될 전망이라는 발표가 있다. 중소기업청은 여

성부 와 함께 150억원의 여성 전용창업자금을 지원하고, 4100여명의 여성 및 여성기업인을 대상

으로 창업 및 경영혁신연수기회를 제공한다는 내용을 골자로 하는 여성기업활동촉진기본계획을

27

밝혔다. 이는 여성이 갖는 남성과 다른 따뜻한 리더쉽을 고려한 정책이라고 할 수 있다. 이러한

정책은 여성의 창업과 경영혁신활동에 총 76억원의 예산이 투입될 예정이라고 한다. 중소기업청

의 계획안에 따르면 우선 금년에 12억원을 지원해 4100여명의 여성 및 여성기업에 실전창업 및

경영혁신교육을 실시하고, 2100명의 여성에게 바리스타, 토피어리, 이 랜서 등과 같이 여성에 유

리한 업종의 창업교육을 강화해 여성기업인 1960여명에게 경영혁신연수를 실시한다. 또한 전국의

14개 여성창업보육센터는 14억원의 예산으로 지역중심의 여성비즈니스지원센터로 기능을 전면

개편하여 창업보육 및 종합적인 기업정보를 제공하게 된다.

아울러 여성기업수의 증가로 자금수요가 확대될 것으로 예측하고 안정적인 자금과 보증을 공급

할 계획이다. 2005년에는 정책자금 3360억원 과 보증 3조2536억원 이 공급된바 있으며 금년에는

지원규모가 이 보다 다소 증가할 전망이다. 이와 함께 여성기업의 원활한 자금조달을 위해 중소

기업청 정책자금 지원대상자 평가시 1점의 가점을 주고 창업 후 5년이 경과하지 않은 여성기업에

게는 신용보증기금, 기술신용보증기금 보증료도 0.1%인하한다. 공공구매기관의 물품구매 및 용역

심사 시에도 0.5점의 가점을 부여하여 여성기업의 판로를 지원한다.

그 동안 여성기업계의 숙원사업이던 '여성기업종합지원센터' 설립이 2008년까지 완공을 목표로

본격적으로 추진되며 금년에 부지선정을 마칠 예정이다. 이렇게 우리나라도 여성의 사회진출을

위해 많은 정책들을 펼치고 있다. 이러한 정책들이 이번 연구에서 여성의 사회진출에 미치는 요

인들과 부합하는 복지정책이며 여성의 권리를 보호하고자 하는 활동으로 보여진다. 사회가 여성

들의 능력이 필요로 하는 시점이 다가 오고 있다고 보여진다. 딱딱하고 강한 이미지의 남성 보다

는 따듯하지만 남자보다 강력한 리더쉽을 갖은 여성을 사회는 바라고 있을 것이다. 이러한 여성

과 남성의 즉, 성별에 의해 만들어진 벽을 허무는 일이 적극적으로 이루어 진다면 여성의 사회진

출이 촉진될 것이다.

여성이 사회진출을 촉진하는 방법은 국가의 삶의 질을 높이는 것으로도 가능하다. 이 논문의

최종회귀 모형인 인간개발지수가 높아지는 것과 상통하는 말일 것이다. 삶의 질 을 높인다는 것

은 잘사는 나라가 된다는 의미이다. 나라의 재정이 안정이 되고 국민들은 문화생활을 즐기며 안

락한 노후를 대책하는 삶이 바로 잘사는 나라의 삶일 것이다. 이것은 본론에서 언급되었던 선진

국의 의미이다. 또한 선진국의 역량은 고부가 가치 사업이 많이 발달되어 있다는 점이다. 여성은

남성에 비해 신체적인 조건이 뛰어나지 않다. 하지만 지식을 탐구하거나 정보를 얻고 만들어 내

는 능력은 더욱 뛰어나다고 한다. 또한 여성이 갖는 세밀함 때문에 더 높은 부가가치를 얻는 사

업들이 등장하고 있다. 물론 최초의 여자비행사, 최초의 크레인 운전사 등 남성만의 전유물이었던

직업에 여성들이 많이 뛰어들고 있지만 소수의 여성들의 한에서 이러한 현상이 벌어지고 있다고

볼 수 있다. 여성이 사회로 진출해서 성공을 거둘 수 있는 가능성은 고부가가치 사업에 뛰어드는

것이 그 가능성을 높일 수 있다는 설명이다. 이러한 대표적인 예가 바로 여성 애널리스트와 증권

가의 우먼파워 라고 할 수 있다. 또한 통신사업 분야에서도 뛰어난 모습을 발휘하고 있다. 여성이

남성보다 뛰어난 꼼꼼함을 발휘 할 수 있는 직업이라고 할 수 있다.

여성이 사회로 진출하기 위해서는 사회적인 기반이 마련되어야 한다. 채용시의 불이익이나 정

리해고의 우선순위가 되어서는 안 되는 사회가 도래해야 여성과 남성이 수평적인 관계에서 사회

의 구성원으로 서의 역할을 다 할 수 있을 것이라 생각한다. 실제로 직장에서의 여성들은 외국과

28

많이 대조적인 모습을 보인다고 한다. 여성이라는 이유로 많은 불이익이 존재한다는 의미이다. 본

래의 업무와는 무관한 일을 한다든지 여성이라는 이유로 성적인 문제도 우리나라 곳곳에서 벌어

지고 있다. 또한 업무차등의 결과로 영업사원으로 전락하는 경우도 많이 발생한다고 한다. 또한

우리나라의 경우는 아직도 여성에 대한 인식이 개방적이지 못하기 때문에 대부분의 여성들이 서

비스업에 종사하는 것으로 보여진다. 콜 센터나 안내원 등 이러한 서비스업은 여성직업의 전유물

이 되고만 것이다. 이러한 측면이 우리사회가 아직 여성의 능력을 인정하고 남성과 수평적인 관

계로 볼 수 있는 준비가 미흡하고 사회적인 분위기 조성 또한 아직 부족한 것으로 보여진다. 앞

으로 우리나라가 개발도상국이라는 명패를 때어버리고 선진국이라는 새로운 이름표를 얻기 위해

서는 반드시 해결해 나가야 하는 문제라고 생각한다. 이번 논문은 결론적으로 여성의 사회진출을

촉진하기 위해서는 국가의 삶의 질이 높아야 하고 남녀평등이 임금의 부분에서 이루어 져야 한다

라고 이번 논문의 결론을 내렸다.

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※ 참고문헌

- 권세혁, 『회귀분석』, 자유아카데미, 2008년

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- 강사라, 『핑크파워 리더쉽으로 세계를 움직이는 ‘알파 우먼’들에 대하여』, neighbor,

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30

< 부록 1 > 임시 최종모형 분산분석표

변동 자유도 변동자승합 평균변동자승 F 통계량 유의확률

모형 3 0.41619 0.13873 32.92 임시 최종 회귀계수추정결과

변수설명 자유도 계수추정치 추정표준편차 t 통계량 유의확률 표준화회귀계수

절편 1 -1.31608 0.29814 -4.41 0.0001 0

인간개발지수 1 1.75437 0.34111 5.14 다중공선성 진단을 위한 상관계수표

남녀소득비율 출산율 인간개발지수

남녀소득비율 1 0.062 0.528

출산율 0.062 1 -0.019

인간개발지수 0.528 -0.019 1

31

< 부록 1 > 이상치 진단

32

< 부록 2 > 로지스틱 회귀분석 오즈비

구분 나라 확률

하위권 터키 1

하위권 칠레 1

하위권 한국 0.67123

하위권 일본 0.86851

하위권 헝가리 0.49725

하위권 멕시코 1

하위권 폴란드 0.99944

하위권 슬로바키아 0.99981

하위권 체코 0.99054

하위권 그리스 0.80438

하위권 오스트리아 0.99954

하위권 아일랜드 0.57994

하위권 이탈리아 0.88823

하위권 룩셈부르크 0.99998

상위권 포르투갈 0.93127

상위권 미국 0.02452

상위권 프랑스 0.00662

상위권 영국 0.01458

상위권 스위스 0.11438

상위권 캐나다 0.00037

상위권 스페인 0.27494

상위권 뉴질랜드 0.00009

상위권 독일 0.22629

상위권 아이슬란드 0.09392

상위권 오스트레일리아 0.00002

상위권 벨기에 0.01112

상위권 네덜란드 0.00046

상위권 덴마크 0.00068

상위권 핀란드 0.00005

상위권 노르웨이 0.00075

상위권 스웨덴 0.00112

33

< 부록 3 > 사용된 데이터

국가 여성권한척

도 GDP

경제성장

률

농업종사자

수

1