que sera sera

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1년 사이 여성주의 관련해서 많은 일들이 있었지만 WEF의 GGI(성격차지수) 관련 오해는 여전한 것 같다.

 

첫째, 역불평등, 즉 남성이 여성보다 열악한 환경에 놓이는 경우에, 성평등이 이루어진 경우보다 GGI가 더 높게 나온다는 오해가 대표적이다. 지난 글[성평등 관련 국제지수 분석 - 성격차보고서를 중심으로]에서도 이미 밝혔듯이 GGI는 역불평등이 일어나는 경우 값을 조정해서 역불평등이 GGI에 유리하게 반영되지 않도록 한다. 한 번 자료를 직접 들여다 보자. 모든 인용은 2014년 성격차 보고서에 근거한다.

 

우선 WEF의 설명이다.

 

 

마지막 두 문장을 번역해보자. "그러므로, 성격차지수는 여성의 결과 지표가 남성의 결과 지표와 동등한 국가에게 높은 점수를 주지만, 어떤 국가의 몇몇 부분에서 여성이 남성보다 좋은 결과를 보인다고 해서 이를 유리하게도, 불리하게도 다루지 않는다. 따라서 여성의 중등교육 취학률이 남성의 취학률보다 높은 나라나, 여성과 남성의 중등교육 취학률이 동일한 나라나 같은 점수를 받게 된다."

 

이것만으로도 GGI가 역불평등을 유리하게 다룬다는 주장이 단순한 오해라는 것을 알 수 있다. 그럼에도 혹시 모르니 자료를 직접 보도록 하자.

 

 

2014년 교육 성취도 1위 국가들이다. 보다시피 모두 만점인 1.0000을 받은 국가들이다. GGI는 남성의 교육 성취도를 1.0000으로 놓고, 여기에 여성의 교육 성취도를 대비하여 남성 교육 성취도 대비 몇 점인지를 산출하므로, 교육 성취도에서 1.0000이 나왔다는 것은 이들 국가에서는 교육 성취도 부문에서 여성과 남성 사이 격차가 없었다는 것을 의미한다.

 

만약 GGI가 역불평등에 더 높은 점수를 부여했다면, 남성의 성취도인 1.0000보다 여성이 더 높은 수준의 성취도를 보이는 경우, 교육 성취도 부문의 값이 1.0000을 초과하는 사례도 나와야 한다. 그런데 위 표에서 알 수 있듯이 1.0000을 초과하는 국가는 단 하나도 없다. 우연히도 교육 성취도 부문에서 여성이 남성보다 더 나은 성취도를 보인 국가가 단 하나도 없어서일까? 공동 1위를 한 25개 국가에서는 정말 우연히도 남성 대비 여성의 교육성취도가 딱 1.0000에 떨어지게 나왔을까?

 

오스트레일리아의 수치를 자세히 들여다 보자.

 

 

교육 성취도 부문을 보자. 문명률은 여성 대비 남성이 똑같지만, 초등교육 취학률, 중등교육 취학률, 고등교육 취학률 모두 남성보다 여성이 높다. 특히 고등교육의 경우 여성이 남성의 1.38배에 달하는 취학률을 보인다. 하지만 점수는 모두 1.00이고 1.0000을 초과하지 않는다. 만약 GGI가 역불평등을 유리하게 다루었다면 오스트레일리아의 고등교육 취학률 점수는 1.00이 아닌 1.38이 나왔어야 한다.

 

그러므로 WEF가 밝히듯이 GGI는 역불평등에 점수를 더 주지 않으며, 실제로 검토해본 결과도 그렇다.

 

둘째, 고등교육 취학률 계산시 휴학생이 포함되는데, 한국 남성들은 병역의무를 지기 때문에 이 수치가 왜곡된다는 것이다. 이는 지난 글[성평등 관련 국제지수 분석 - 성격차보고서를 중심으로]에서 이미 다룬 적이 있다. 미리 말하지만 이는 오해는 아니다. 실제로 GGI는 대학생에 휴학생을 포함시키는 바람에 한국 남성의 111%가 대학에 다닌다는 이상한 통계가 나오게 된다.

 

 

이는 분명 시정되어야 한다. 다만 위의 지난 글에서 말했듯이 이 수치의 왜곡으로 인해 한국의 순위가 크게 올라가지는 않는다. 142개국 중 117위에서 111위로 올라가는 정도다.

 

다만 이를 들어 GGI가 엉터리로 자료를 수집하고 있는 얼토당토 않는 지수라는 식의 비판을 접하게 된다. 이 부분은 오해다. 우선 GGI가 고등교육 취학률, 즉 고등교육 취학률 관련 자료를 어디서 가져오는지 알아보자. 어려울 것 없다. WEF가 스스로 어디서 가져오는지 공개해주고 있다.

 

 

UNESCO Institute for Statistics에서 내는 Education 데이터베이스에서 자료를 가져온다는 것이다. 그렇다면 정말 UNESCO Institute for Statistics에서 저런 이상한 통계를 내고 있다는 것인가? 한번 UNESCO에서 제공하는 대한민국 프로필을 보도록 한다. [Country Profiles]

 

 

 

2013년 자료에서 볼 수 있듯이 남성의 고등교육 취학률은 111.5%다. 그렇다면 UNESCO Institute for Statistics는 어디서 자료를 얻길래 이런 이상한 통계를 내는 것일까? 놀랍게도 대한민국 정부가 보내는 자료를 근거로 한다. UNESCO Institute for Statistics는 각 국가에 교육통계 관련 설문지[Education Attainment Statistics Questionnaire]를 제출하도록 요청한다. 그리고 이 설문지에 바로 성별 고등교육 취학률 등에 관한 지표를 작성하도록 되어 있다.

 

다시 말하면 UNESCO Institute for Statistics가 독자적으로 모든 국가의 성별 고등교육 취학률을 조사하는 것이 아니라, 해당 국가가 UNESCO Institute for Statistics에 각종 교육 관련 자료를 제출하면 UNESCO Institute for Statistics가 이를 바탕으로 통계를 도출해내는 것이다.

 

이는 여성가족부와 교육부의 입장을 소개한 기사 자료에서도 확인 가능하다. [군복무 휴학생도 대학생? 통계처리 고민]

 

 

앞서 본 바와 같이 WEF는 UNESCO Institute for Statistics의 자료를 그대로 쓴다 .즉 UNESCO Institute for Statistics 자료만 수정되면 WEF의 GGI도 자동적으로 수정이 된다. WEF가 특별히 대한민국에 악감정을 가지고 있지 않는 한, 잘못된 자료의 수정을 거부할 이유는 없으니 말이다. 그런데 대한민국 정부에서 국가경쟁력지수가 잘 나오기 위해 이 왜곡된 통계를 쉽게 포기할 수 없다는 입장인 것이다. (적어도 기사 자료를 통해 보면 그렇다.)

 

지금도 여전히 UNESCO Institute for Statistics에선 한국 남성의 고등교육 취학률이 100%를 넘기고 있다. 여전히 이상한 자료이고 여전히 이를 인용한 WEF의 GGI는 다소 부정확할 수밖에 없다. 다만 한국 정부가 제공한 자료 때문에 다소 부정확한 지수가 나온 걸 들어 GGI의 공신력을 부정해버리는 것, 그래서 WEF는 자료를 엉터리로 수집하는 기관이라고 단정짓는 것은 WEF가 GGI를 산정하는 방식을 제대로 이해하지 못한 데서 발생하는 오해라고 할 수 있다. WEF는 여전히 가장 공신력 있는 자료들을 기준으로 GGI를 산정하고 있으며, 그 중에서 자국 정부의 잘못으로 인해 다소 부정확한 자료가 들어가 있다면 단순히 그 자료를 제외한 나머지 부분만 보면 될 일이다.

 

참고로 예전에 UNDP에 별도로 문의하기로 했던 문제[성불평등지수의 오류]에 대해서는 1년 넘도록 UNDP의 대답이 없는 상태다. 그러려니 한다.

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이미 한 번 UNDP(유엔개발계획)의 성불평등지수(Gender Inequality Index, GII)가 지닌 문제점을 지적한 글[성불평등지수에 대한 비판적 분석]을 썼지만, 다시 한 번 보니 성불평등지수는 더 심각한 문제점을 가지고 있다.

 

성불평등지수는 여성과 남성의 '의원 비율', '중등교육 이상을 이수한 인구 비율', '경제활동참가율'을 비교하면서 여성이 남성보다 높은 비율을 달성한 경우도 격차가 있는 것으로 계산한다. 이는 성격차지수와 다른 점이기도 하다.

 

그것까지는 나름 합리성을 갖고 있겠지만, 성불평등지수가 여성이 남성보다 높은 비율을 달성한 경우도 격차로 계산하면서도 기하평균과 조화평균을 사용하는 탓에 저 세 항목에서 나타나는 격차가 서로 영향을 주게 된다.

 

무슨 말인지 예시를 들어보겠다.

 

모성 사망률이 10, 청소년 출산률이 1, 여성 의원 비율이 50%, 남성 의원 비율이 50%, 여성의 중등교육 이상을 이수한 비율이 100%, 남성의 중등교육 이상을 이수한 비율이 100%, 여성의 경제활동참가율이 100%, 남성의 경제활동참가율이 100%인 국가가 있다고 생각해보자. 아마 성불평등지수에 관해서는 가장 이상적인 국가일 것이다. 이 국가의 값들을 성불평등지수 산정 방식에 대입하면 다음과 같다(자세한 공식은 지난 글들을 참고 바란다).

 

GII=1-[({((10/10*1/1)^(1/2)*(0.5*1)^(1/2)*1)^(1/3) }^(-1)+{(1*(0.5*1)^(1/2)*1)^(1/3) }^(-1))/2]^(-1)/[((10/10*1/1)^(1/2)+1)/2*((0.5*1)^(1/2)+(0.5*1)^(1/2))/2*(1+1)/2]^(1/3)

 

계산해보면 성불평등지수는 0이 나온다.

 

그럼 이런 국가는 어떨까? 모성 사망률이 10, 청소년 출산률이 1, 여성 의원 비율이 1%, 남성 의원 비율이 99%, 여성의 중등교육 이상을 이수한 비율이 99%, 남성의 중등교육 이상을 이수한 비율이 1%, 여성의 경제활동참가율이 10%, 남성의 경제활동참가율이 10%인 국가 말이다. 정치 권력은 남성에게 완전히 쏠려 있는 반면, 남성은 제대로 된 교육을 받지 못하고 있으며, 여성과 남성의 경제활동참가율 역시 매우 저조하다. 한 마디로 '막장'인 국가다. 이 국가의 값들을 성불평등지수 산정 방식에 대입해보자. 다음이 나온다.

 

GII=1-[({((10/10*1/1)^(1/2)*(0.01*0.99)^(1/2)*0.1)^(1/3) }^(-1)+{(1*(0.99*0.01)^(1/2)*0.1)^(1/3) }^(-1))/2]^(-1)/[((10/10*1/1)^(1/2)+1)/2*((0.01*0.99)^(1/2)+(0.99*0.01)^(1/2))/2*(0.1+0.1)/2]^(1/3)

 

계산해보면 성불평등지수가 어떻게 나올까? 0이 나온다. 여성의 남성에 대한 권한 상실이 전혀 없는 완벽한 국가다.

 

의원 비율의 극심한 불균형과 중등교육 이상 비율의 극심한 불균형이 서로를 상쇄해줘서 격차가 없는 것으로 나오게 된다! 현실과 완전히 동떨어진 값이 나온다. 성불평등지수는 의원 비율에서 남성 비율이 더 높고, 동시에 중등교육 이상 비율에서 여성 비율이 더 높은 국가(반대도 마찬가지다)의 성불평등을 정확히 반영하지 못하는 셈이다. 따라서 성불평등지수의 산정 방식은 조속히 수정되어야 한다.

 

이 문제는 정말 심각하다고 생각해 UNDP에 별도로 문의를 해볼 예정이다.

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지난 글[성평등 관련 국제지수 분석 - 성격차보고서를 중심으로]에서 잠깐 UNDP(유엔개발계획)의 성불평등지수(Gender Inequality Index, GII)에 대해 다뤘는데, 이번 글에서는 본격적으로 성불평등지수를 비판적으로 분석해보고자 한다. 이번 글은 비판적 분석이 주된 목표이니, 개요 등은 지난 글을 참고하기 바란다.

 

성불평등지수는 5개 항목을 통해서 각 국가별 성불평등지수를 산출해낸다. UNDP는 기술보고[Technical notes]에서 앳킨슨 지수(Atkinson index)에 근거해 불평등 조정 인간개발지수(Inequality-adjusted Human Development Index)를 산출한다고 밝히지만, 성불평등지수 역시 앳킨슨 지수에 근거했는지는 명시해주지 않는다. 다만 기술보고를 통해 UNDP가 공개한 성불평등지수의 산정 방식을 보면, 성불평등지수 역시 앳킨슨 지수에 근거했다는 것을 알 수 있다.

 

UNDP가 총 3단계를 거쳐 성불평등지수를 산출한다고 분석해볼 수 있다. 1) 항목 선정 단계, 2) 산정 방식 확정 단계, 3) 구체적 계산 단계. 그렇다면 이 글은 각 단계에 따라 다음의 문제를 제기해보고자 한다.

 

첫째, UNDP가 고른 5가지 항목은 성불평등을 드러내기에 적절하거나 충분한가?

둘째, UNDP가 제시한 산정 방식은 분야별 지수를 적절하게 합산하는가?

셋째, UNDP는 자기들이 제시한 산정 방식에 따라 정확하게 성불평등지수를 계산했는가?

 

첫째 문제제기는 1) 단계, 둘째 문제제기는 2) 단계, 마지막 문제제기는 3) 단계에 대한 비판을 수행하는 것으로 이해하면 되겠다.

 

 

1. UNDP가 고른 5가지 항목은 성불평등을 드러내기에 적절하거나 충분한가?

 

UNDP가 선정한 5가지 항목은 '모성 사망률', '청소년 출산률', '여성의원 비율', '중등교육 이상을 이수한 인구 비율', '경제활동참가율'이다.

 

UNDP가 선정한 항목들이 적절하거나 충분한지 개별적으로 검토해본다.

 

(1) '모성 사망률'은 성불평등을 드러내는 적절한 지표인가?

 

'모성 사망률'은 출산 과정에서 사망하는 임산부의 비율을 의미한다. 10,000명 당 사망률을 따지며, 한국은 10,000명 당 16명이 사망한다는 결과가 나왔다. UNDP는 출산 도중 사망하는 여성이 여성 권한에 손실을 가져오므로 '모성 사망률'이 유의미하다고 분석한다.

 

'모성 사망률'을 낮춰야 한다는 데에는 어떤 이의도 없다. 낮은 '모성 사망률'이 건강한 여성의 삶을 보장한다는 것도 분명하다. 그러나 '모성 사망률'이 성불평등의 지표로 활용될 수 있는지는 의문이다.

 

두 가지 측면에서 접근해볼 수 있다. 첫째, '모성 사망률'이 성불평등의 결과인가? 둘째, '모성 사망률'이 성불평등의 원인이 되는가?

 

한 번 WHO(세계보건기구)의 '모성 사망률' 부분[Maternal mortality]을 참고해보자.

 

 

WHO는 99%의 모성 사망이 저개발 국가에서 일어나며, 시골이나 가난한 사회에서의 '모성 사망률'이 높게 나온다는 점을 분명히 한다.

 

 

 

그리고 '모성 사망률'은 빈부격차, 의료 접근권에 따라 현저한 차이를 드러낸다고 분석한다. 특히 '모성 사망률'을 낮추는 데 전문 의료인의 조력이 필요하다는 점을 피력한다.

 

 

'모성 사망률'에 영향을 미치는 여타 요소들 어디에도 성불평등은 포함되어 있지 않다.

 

국제앰네스티(Amnesty International) 미국 지부의 자료[Maternal Health in the U.S.]도 이런 점을 여실히 드러낸다.

 

 

미국내 '모성 사망률'은 인종에 따라, 소득 수준에 따라 다르게 나타난다. '모성 사망률'이 성불평등보다 인종간 불평등에 더 큰 영향을 받는다는 점을 시사한다. 따라서 '모성 사망률'이 성불평등의 결과라는 접근은 받아들일 수 없다.

 

'모성 사망률'이 성불평등을 야기한다는 주장은 어떠한가? 앞서 보았듯이 UNDP 또한 '모성 사망률'로 인한 여성의 권한 상실을 강조한다. 일단 출산 도중 사망하지 않아야 권한이 보존이라도 된다는 뜻으로 이해된다.

 

그러나 WHO와 국제앰네스티의 자료가 지적하듯이 '모성 사망률'은 전반적인 사회 수준과 의료 접근권에 따라 달라진다. '모성 사망률'이 높은 사회에서는 여성만이 아니라 남성도 전문 의료진의 도움을 받기 힘들다는 의미다. 따라서 그로 인한 남성의 권한 상실도 커지기 마련이므로 '모성 사망률'이 여성 권한의 상실만을 나타낸다고 보기 힘들다. 성불평등의 지표가 아니라는 말이다. 그럼에도 UNDP는 성불평등지수를 산출하는 과정에서 의료 접근권으로 인한 남성의 권한 상실이 전혀 없다고 가정한다(관련된 남성의 수치가 '1'로 계산되기 때문이다). 성불평등과 직접적인 관련을 맺지 않는 항목이 최종 지수를 왜곡시킬 여지가 있는 셈이다.

 

(2) '청소년 출산률'은 성불평등을 드러내는 적절한 지표인가?

 

'청소년 출산률'은 15세에서 19세 사이에 출산한 청소년의 비율을 의미한다. 1,000명 당 출산률을 따지며, 한국은 1,000명 당 2.2명이 출산한다는 결과가 나왔다.

 

높은 '청소년 출산률'이 긍정적이지 않다는 건 분명하다. 청소년의 출산은 교육 기회의 감소를 가져오기 쉬우며, 출산한 청소년은 여러 사회적이고 경제적인 어려움을 마주하게 된다. 물론 출산한 성년 여성도 그런 어려움과 마주하지만 청소년이 더욱 불리해지는 경향이 있다.

 

하지만 '청소년 출산률'이 과연 성불평등의 결과인지, 혹은 성불평등을 야기하는지는 불분명하다. 다시 한 번 WHO의 자료[MPS Notes: Adolescent pregnancy]를 보자.

 

 

저개발 국가에서 95%의 청소년 출산이 이루어진다는 점에 비추어 볼 때, 국가의 소득 수준에 따라 '청소년 출산률'이 다르게 나타난다는 점을 알 수 있다. 그리고 이 '청소년 출산률'은 각 국가의 문화나 관습에 상당한 영향을 받기 때문에 매우 주의해서 접근해야 할 통계자료다.

 

 

WHO는 저개발 국가에서는 90%의 청소년이 혼인 중 출산을 하며, 75%의 청소년 출산이 의도되었고, 거기에는 사회적이고 문화적인 규범이 관여했을 가능성을 시사한다. 즉 이른 혼인을 '장려'하는 국가에서는 '청소년 출산률'이 반드시 성불평등의 결과가 아닐 수도 있다. 실제로 아프리카 일부 국가에서는 이른 출산을 축복으로 여긴다(Thérèse Locoh, Early Marriage and Motherhood in Sub-Saharan Africa, 1999, 참조). 만약 이를 성불평등의 결과라고 본다면, 남성에 비해 여성 청소년만 유독 결혼을 하는 비율이 높다는 자료도 같이 제시하는 등 보다 충실한 조사가 요청된다.

 

 

무엇보다 WHO가 '모성 사망률'의 감소를 위한 정책을 권장했던 것과는 달리 '청소년 출산률'에 대해서는 비율의 감소보다는 출산한 청소년과 자녀를 보호하는 정책을 요청한다. '모성 사망률'이 의료 접근권이라는 뚜렷한 요인에 따라 결정되는 것과는 달리 '청소년 출산률'에 개입하는 요인을 특정하기 위한 근거가 부족하기 때문이 아닌가 싶다. WHO 역시 '청소년 출산률'을 감소하기 위해 어떤 조치가 필요한지를 알기 위해 더 많은 조사가 필요하다고 밝힌다.

 

그럼에도 높은 '청소년 출산률'이 교육 기회 감소 등으로 여성 권한 상실을 야기하는 것은 맞을 수도 있다. 하지만 반대로 낮은 '청소년 출산률'이 성불평등의 해소를 의미한다는 것은 아니다. OECD(경제협력개발기구) 가입국들의 '청소년 출산률'을 분석한 UNICEF(국제연합 아동기금)의 자료[A league table of teenage births in rich nations]를 보자.

 

 

UNICEF는 한국, 일본, 이탈리아, 스페인의 '청소년 출산률'이 낮다는 점을 인지하면서도 그것이 (개선된) 성교육 덕분이 아니라 아직 전통적 가치가 강력한 영향력을 행사하기 때문인 것으로 분석한다. 즉 일부 아프리카 국가에서 이른 출산이 축복으로 여겨져 '청소년 출산률'이 높았다면, 이들 국가에서는 그 반대의 문화 때문에 도리어 '청소년 출산률'이 낮다는 것이다.

 

UNICEF는 특히 한국의 사례를 별도로 언급한다. 한국에서는 혼전 성관계와 임신이 강력한 사회적 불승인에 직면하게 되고, 임신한 청소년들이 상당한 사회적, 경제적 어려움에 직면하게 되는데, 이런 요소가 한국의 매우 낮은 '청소년 출산률'에 일부분 영향을 준다고 분석한다. 그렇다면 임신한 청소년들은 어떤 선택을 내리게 될까? 지난 번에 보았듯이 한국 임신 청소년의 임신중절 비율이 81.6%에 이른다는 자료[성관계 유경험 청소년 평균 15세 시작… 4명 중 1명 임신]가 있다. WHO는 매년 임신하는 16,000,000명의 청소년 중 3,000,000명 정도가 임신중절을 한다고 본다([Adolescent pregnacy] 참조). 한국의 임신중절 비율이 월등히 높다.

 

높은 '청소년 출산률'이 여성 권한의 손실로 이어지는 반면, 낮은 '청소년 출산률' 역시 여성에 대한 불충분한 사회적 보장의 결과일 수 있다. 그러므로 '청소년 출산률'이 성불평등과 일관된 관계를 가진다고 보기 어려우며, 문화적 요인이 크게 반영된다는 점을 간과해서는 안 된다.

 

(3) '모성 사망률'과 '청소년 출산률'은 여성의 재생산권 문제를 판단하기에 충분한가?

 

'모성 사망률'과 '청소년 출산률'은 성불평등을 따지기에 적절한 항목들이 아닐 여지가 다분하다. 그럼에도 이 항목들이 여성의 재생산권 문제를 다룬다는 의의를 지닐 수는 있겠다. 하지만 이 두 항목만으로 재생산권 문제를 충분히 다뤘다고 하기는 힘들다.

 

UNDP는 '모성 사망률'과 '청소년 출산률'이 여성의 권한 상실을 판단하는 데 유의미하다고 강조한다. 그러나 성년 여성이 출산 과정에서 사망하지 않는 것은 매우 기초적인 단계의 생존을 보장해줄 뿐, 여성의 경력이나 추후 경제활동참여까지 보장해주지는 않는다.

 

출산한 여성이 지속적으로 사회활동을 이어나가기 위해서는 출산전후 휴가, 육아 휴가, 육아 수당, 육아 시설 확보, 교육 제도 완비 등 여성의 삶을 희생시키지 않고도 육아를 해나갈 수 있는 제도적이고 정책적인 장비들이 요청된다. 안타깝게도 UNDP는 출산 후 육아 단계는 전혀 판단하지 않았다. 성불평등지수가 매우 기초적이고 형식적인 재생산권 문제를 다뤘을 수는 있어도 실질적으로 여성의 삶에 영향을 미치는 요소들까지 고려해서 재생산권 문제를 다뤘다고 볼 수는 없다.

 

또한 UNDP는 임신중절에 대한 여성의 권리를 전혀 조사하지 않았다. 앞서 '청소년 출산률'에서 보았듯이 임신중절 문제는 각 항목과 밀접한 관계를 가질 뿐더러 재생산권과 관련한 여성의 권한 상실을 드러내주는 중요한 지표일 수 있다. 여성이 안전한 시설에서 합법적으로 임신중절을 할 수 있는지, 여성이 왜 임신중절을 하는지 조사하지 않고서는 재생산권 문제를 제대로 다뤘다고 할 수 없다.

 

(4) '여성의원 비율'과 '중등교육 이상을 이수한 인구 비율'은 사회 내 여성의 권한을 반영하기에 충분한가?

 

'여성의원 비율'과 '중등교육 이상을 이수한 인구 비율'은 성불평등에 관한 중요한 지표다. 따라서 이 항목들이 포함된 것이 타당한지 굳이 길게 검토할 필요는 없다. 다만 사회 내 여성 권한을 두 개 지표로만 반영한 것은 아쉽다. 여성 권한이란 얼마나 여성이 얼마나 사회에 자기 의견을 반영하고 관철시킬 수 있는지를 나타내는데, 여성의 교수 임용 비율이나, 고위직, 관리직 비율, 각료 비율 등을 아울러 검토해 보았어도 좋지 않았을까 싶다.

 

'중등교육 이상을 이수한 인구 비율'은 일종의 기초적인 자격 요건을 갖추었는지에 더 가깝고, '여성의원 비율'은 정치 분야에서의 의사 결정만 반영하고 있다. 보다 폭넓은 분야에서의 권한 문제를 포섭했으면 지수가 더욱 정교해졌을 것이다.

 

(5) '경제활동참가율'만으로 경제 영역에서의 성불평등을 충분히 반영했다고 할 수 있는가?

 

'경제활동참가율'이 중요한 지표인 것은 맞지만, 경제 영역에서의 성불평등을 제대로 반영하기 위해서는 여성과 남성이 각각 얼마나 소득을 얻는지도 같이 조사해줘야 한다. 예를 들어 여성과 남성 모두 '경제활동참가율'이 높더라도 여성은 불안정 비정규직, 남성은 고소득 정규직에 몰린다면 이는 성불평등이 존재하는 상황이다.

 

한 번 OECD 가입국 간의 2013년도 성별 임금 격차를 비교한 OECD 자료[Gender wage gap, 시간이 지남에 따라 'Latest' 항목이 갱신되니, 아래의 표를 확인하기 위해서는 연도를 2013년으로 맞추면 된다]를 보자.

 

 

OECD 가입국 간에도 성별 임금 비율에 상당한 차이가 있다. 여성이 동일노동에 대해 남성보다 적은 임금을 받거나, 애초에 남성보다 임금이 적은 직업을 선택하게 되거나, 두 가지 모두 복합적으로 나타날 수 있겠지만 어떤 경우든 성불평등의 결과이자 원인이다. 따라서 임금이나 소득 차이도 경제 영역에서 같이 고려해줘야 '경제활동참가율'이 유의미해진다.

 

(6) 소결: '모성 사망률'과 '청소년 출산률' 항목은 성불평등지수에서 빠져야 한다

 

'여성의원 비율', '중등교육 이상을 이수한 인구 비율', '경제활동참가율'이 부족하나마 성불평등을 반영하고 있는 반면, '모성 사망률'과 '청소년 출산률'이 성불평등을 드러낸다고 보기는 힘들다. 특히 '청소년 출산률'은 해당 국가의 문화나 관습이 그 높고 낮음에 큰 영향을 미치며, 비율이 낮다고 반드시 출산한 청소년이 제대로 보호되는 사회가 아니라는 것을 알 수 있다. 따라서 '모성 사망률'과 '청소년 출산률'을 제외해야 하는 것이 맞다. 그나마 '모성 사망률'이 그 국가의 수준을 반영해주는 반면, '청소년 출산률'은 그조차 적절하게 반영해주지 못하므로(높을수록 국가의 수준이 낮아지는 건 사실이지만, 낮을수록 국가의 수준이 높아지는 것이 아니라는 점에서 문제가 되기 때문) 계산에서 반드시 빼야 한다.

 

 

2. UNDP가 제시한 산정 방식은 분야별 지수를 적절하게 합산하는가?

 

(1) UNDP 산정 방식 개관

 

UNDP가 성불평등지수를 산정하는 방식을 구체적으로 살펴보자.

 

MMR은 '모성 사망률', AFR은 '청소년 출산률'(UNDP는 2014년부터 AFR(Adolescent Fertility Rate) 대신에 ABR(Adolescent Birth Rate)라는 단어를 사용하지만, 이 글에서는 편의상 2010년부터 사용되어 왔던 AFR라는 단어를 사용한다. 여하간 UNDP의 2014년 이후 자료에서의 ABR과 AFR은 동의어다), PR은 '성별 의원 비율', SE는 '중등교육 이상을 이수한 인구 비율', LFPR은 '경제활동참가율'이다. f는 여성의 지표, m은 남성의 지표를 나타낸다. 2. 목차에서는 편의상 저 축약들을 대신 사용하겠다.

 

우선 성별 별로 분야별 수치의 기하평균을 구한다.

 

 

그 다음, 여성과 남성의 수치의 조화평균을 구한다.

 

 

그 다음, 분야별 산술평균의 기하평균을 구한다.

 

 

마지막으로 1에서 조화평균을 분야별 산술평균의 기하평균으로 나눈 값을 빼서 성불평등지수를 구한다.

 

 

(2) 격차와 수준은 성불평등지수에 각각 어떻게 영향을 주는가?

 

공식이 매우 복잡해서 어떤 수치가 어떻게 영향을 미치는지, 수준과 격차가 언제 어떻게 영향을 미치는지가 불투명하다. 만약 수준이 영향을 미친다면 두 국가 간의 남성 대비 여성의 '경제활동참가율'이 같더라도 전반적으로 '경제활동참가율'이 높은 국가의 성불평등지수가 더 낮게(즉 순위가 더 높게) 나올 것이다.

 

한 번 수준과 격차가 어떻게 성불평등지수에 영향을 주는지 분석해보도록 하겠다. 분석은 다음의 과정으로 이루어진다.

 

첫째, MMR과 AFR은 여성 대비 남성 비율이라는 수치가 없으므로 여기에는 각각 p와 q를 부여한다.

 

둘째, PRf는 r, PRm은 (1-r)로 놓는다. PR은 성질상 수준을 반영할 수 없다(여성과 남성 비율의 합이 1이기 때문. 성소수자 의원 여부는 성평등 관련 국제지수에서 따로 계산하지 않는 것으로 보여 일단 논외로 한다).

 

예를 들어 여성의원이 20명, 남성의원이 80명인 국가나, 여성의원이 80명, 남성의원이 320명인 국가아 모두 2:8의 비율이라서 PRf는 0.2, PRm은 0.8, 즉 1-0.2가 나올 수밖에 없다.

 

셋째, SEf, LFPRf에 각각 x와 y라는 변수를 놓는다. x, y가 클수록 격차와 상관없이 수준이 올라가므로 x, y는 수준을 나타낸다.

 

넷째, SEm, LFPRm에 각각 ax와 by라는 변수를 놓는다. 아까 보았듯이 x와 y는 수준을 나타낸다. 따라서 a, b는 격차를 나타낸다.

 

예를 들어 A국가에서 SEf와 SEm은 0.1, LFPRf와 LFPRm은 0.2라고 가정하자. A국가는 x가 0.1, y가 0.2로 수준은 낮지만, a와 b는 1로 격차는 없는 국가이다.

 

반면 B국가에서 SEf, LFPRf가 0.8, SEm, LFPRm이 0.9라면, x와 y는 0.8로 수준은 높지만, a와 b가 1.125로 A국가보다 격차가 벌어지게 된다.

 

따라서 UNDP의 성불평등지수를 정리해서 남은 최종 식에서 x, y가 소거된 경우 해당 국가의 SE와 LFPR 수준이 성불평등지수에 영향을 미치지 못한다는 것을 의미하는 반면, a, b가 소거된 경우 SE와 LFPR 격차가 영향을 미치지 못하는 것이며, 넷 모두 남은 경우 SE와 LFPR 수준과 격차가 모두 영향을 미치는 것이다.

 

이제 정리를 시작한다.

 

먼저 여성의 분야별 수치의 기하평균을 정리해보자.

 

 

다음은 남성의 분야별 수치의 기하평균이다.

 

 

다음은 조화평균이다. 계산의 편의를 위해 조화평균의 식의 모양을 약간 변형했는데, 같은 식이다.

 

 

다음은 분야별 산술평균의 기하평균이다.

 

 

마침내 성불평등지수다.

 

 

보다시피 다 정리를 하고 나면 식에서 p, q, r, a, b와 몇 가지 상수만 남고 x, y는 소거되었다. 그러므로 PR, SE, LFPR의 수준 모두 성불평등지수에 영향을 주지 않는다. (어차피 이들 항목의 수준이 영향을 주지 않는데 뭣하러 이렇게 복잡한 공식을 쓰는지 의아해지는 부분이다.)

 

참고로, (당연한 말이지만) a, b에 1을 대입할 때 (즉 격차가 없을 때) 성불평등지수가 최소화된다.

 

(3) MMF와 AFR은 성불평등지수에 어떻게 영향을 주며, 그 수준은 적절한가?

 

그럼 이제 MMF와 AFR이 성불평등지수에 영향을 미치는 방식을 보겠다. 이 두 항목이 수준에 관한 지표로서 성불평등지수에 영향을 미치는 것은 맞는데, 정확히 어떤 방식으로 영향을 주는가? 성불평등지수의 산정 방식 중에서 남성의 분야별 수치의 기하평균 식을 보면 알 수 있다. 남성의 수치 중에서 맨 왼쪽에 '1'이 들어가 있는데, 이것이 여성의 '10/MMF*1/AFR'에 대응하는 남성의 수치이다. 따라서 여성의 '10/MMF*1/AFR' 값 역시 다른 항목과 마찬가지로 '1'과의 격차를 구하는 데 사용된다.

 

한편, 격차를 구하는 데 쓰이는 남성 측 지표인 PRm, SEm, LFPRm가 변수인 것과 달리, '1'은 상수이기 때문에, 모든 국가에서 '10/MMR*1/AFR'에 대응하는 남성의 수치가 '1'로 고정되는 결과가 발생한다. 한 성별의 값이 모든 국가에서 동일하다 보니까 MMR과 AFR의 국가별 수준에 따라 '1'과의 격차가 달라지게 되며, 이로써 국가별 수준이 성불평등지수에 영향을 주게 된다.

 

여기서 MMF와 AFR의 두 번째 특징이 생긴다. 앞서 보았듯이 격차가 없을 때 성불평등지수가 향상된다는 것을 알 수 있는데, SE와 LFPR은 물론이고 PR도 f와 m의 수치가 비슷할수록 성불평등지수가 낮아진다. MMF와 AFR 역시 수준을 나타내는 지표임에도 격차를 구하는 방식으로 수치화되기 때문에, 남성의 지표인 '1'과 비슷할수록 성불평등지수를 낮추게 되는 결과를 가져온다.

 

다시 말하면 '10/MMR*1/AFR'이 남성 측 고정 수치인 '1'과 같을 때 격차가 최소화되므로, MMF를 10으로, AFR을 1로 만들어주는 것이 가장 높은 수준을 의미하게 된다. 왜 하필이면 10과 1인가? 그건 UNCP가 정하기 나름이다. 이것이 이들 항목의 두 번째 특징이다. UNCP가 임의로 최대값을 정해줄 수 있고, 그것이 MMF에게는 10, AFR에게는 1인 것이다.

 

이제 성불평등지수의 진정한 문제가 드러난다. 이 10과 1을 정한 기준이 무엇이냐는 것이다. 지난 글에서 성불평등지수가 무엇을 최대치로 놓았는지 알 수 없다는 비판을 소개했는데 그 비판이 바로 이 지점을 지적하는 것이다. 10과 1이 어떻게 생긴 값인지 알 수 없다.

 

혹자는 AFR에서 1은 가장 작은 수니까 최대치로 잡을 수 있지 않느냐고 할지도 모른다. 하지만 AFR은 1 미만으로도 나올 수 있고, 실제로도 슬로베니아는 2013년도에 0.6을 기록했다(참고로 이 경우 0.6을 1로 재조정해줘야 함에도 UNDP는 그렇게 하지 않았다. 재조정을 해주지 않으면 0.001처럼 극단적으로 낮은 AFR이 나오는 국가가 도리어 성불평등지수가 높아지는 이상한 결과가 발생하게 된다). 그러므로 최대치를 1로 삼아도, 0.1로 삼아도 된다. 1로 삼을 당위는 없다. 또한 혹자는 최대치를 어떻게 잡든 어차피 거기에 따라 수준차가 드러날 테니 문제될 것이 없다고 할 수도 있다. 하지만 최대치를 어떻게 잡느냐에 따라 AFR이 성불평등지수에 얼마나 영향을 미치는지가 달라진다.

 

예를 들어 AFR의 최대치를 MMF처럼 10으로 잡는다면 MMF처럼 AFR도 10미만의 수치들은 조정된다. 그러면 AFR이 덜 민감하게 바뀌게 되고, AFR 등수 최상위 국가와 최하위 국가 사이의 차이가 현저히 줄어들게 되어 AFR이 성불평등지수에 미치는 영향이 달라진다.

 

한 번 간단한 예시를 들어보자. A국가는 AFR가 1인 반면, B국가는 AFR가 20이다. 이 상황에서 AFR의 최대치가 1이면 A국가의 '1/AFR'은 '1'이 나오는 반면, B국가의 '1/AFR'은 '0.05'가 나온다. 20배 차이가 나는 셈이다. 한편, AFR의 최대치를 10으로 잡으면 A국가의 AFR이 10으로 재조정되며, 따라서 A국가의 '10/AFR'은 그대로 '1'이 나오는 반면, B국가의 '10/AFR'은 '0.5'가 나와 두 국가 사이에는 2배의 차이만 나게 된다.

 

그렇다면 AFR의 최대치를 어느 정도로 잡아야 합리적일까? 적어도 1은 아니다. AFR이 2~4만 해도 세계적으로 가장 좋은 수치(아래 성불평등지수 20위권 국가 표 참조)인데도, 최대치를 1로 잡으면 AFR 2~4가 최대치에서 무려 2~4배나 벌어진다는 결과가 나와버리기 때문이다.  정말 AFR이 1인 국가보다 AFR이 4인 국가가 청소년 출산에 관해 4배나 더 열악한가? 어디에도 이를 증명할 자료가 없다.

 

조금 더 쉬운 이해를 위해 연간 살인 발생 건수(미수와 교사 포함)를 예시로 들어보자. 살인 발생 건수는 인구 100,000명 당 건수로 따지는데, 2013년 UNODC(유엔마약범죄사무소)에 의해 공개된 자료를 기준으로 1명 미만으로 나오면 218개 국가 중 30위권 안에 들게 된다[Global study on homicide]. 즉 살인 발생 건수가 100,000명 당 1명 미만이면 살인이 잘 발생하지 않는 국가의 축에 속한다고 볼 수 있다. 그렇다면 살인 발생 건수가 1명 미만이면 적어도 살인에 관한 한 치안 상태가 양호한 국가라는 판단이 가능하다.

 

한편 살인 발생 비율이 매우 낮은 리히텐슈타인이나 모나코의 경우 아예 100,000명 당 0명이 살해된다는 통계가 나오며, 싱가포르도 0.2명 살해된다는 통계가 나온다. 그렇다고 치안에 관한 자료를 작성하면서 살인 비율의 표준을 1명이 아니라 0.1명으로 잡으면, 리히텐슈타인이나 모나코가 프랑스나 영국과 같이 100,000명 당 1명이 살해되는 국가보다 치안 상태가 무려 10배가 좋다는 결과가 나오게 된다. 또한 일본은 0.3명, 한국은 0.9명이므로 일본이 한국보다 3배 안전한 국가가 된다. 물론 일본이 한국보다 살인 발생율이 1/3 수준인 것은 사실이지만, 그것이 곧 일본이 한국보다 3배나 안전하다는 이야기가 되지는 않는다. 실상은 한국과 일본 모두 살인에 관해서 세계에서 가장 안전한 국가에 속한다는 것이다. UNDP처럼 AFR의 최대치를 1로 설정하면, 살인과 관련해 표준을 0.1로 설정하는 것과 같은 결과를, 즉 가장 높은 수준의 국가끼리도 수치로 몇 배의 차이가 나버리는 지수를 내놓게 된다.

 

여하간 AFR의 최대치를 1로 설정하는 것이 곤란하다면, AFR에 관한 발전된 수준은 어느 정도일까? UNDP에 따르면[Table 4: Gender Inequality Index, 2013년도 기준] 매우 높은 인간 개발(very high human developments)을 보이는 국가들의 평균 AFR이 19.2다. 아래 표의 순서대로 성불평등지수, MMF, AFR, PR, SE, LFPR이다.

 

 

AFR에서 19.2 정도가 나오면 발전 수준이 상당히 만족스럽다는 의미로 이해할 수 있다. 그러므로 만약 최대치를 설정한다면 19.2 부근으로 하는 것이 합리적이다. 참고로 MMR의 경우 매우 높은 인간 개발을 보이는 국가들의 평균이 16으로, UNDP가 잡은 최대치인 10과 2배 이상 차이가 나지는 않는다. 반면 AFR은 실제의 높은 기준과 UNDP의 최대치 사이에서 무려 19.2배 차이가 나게 된다.

 

이렇게 AFR이 필요 이상으로 예민하다 보니, AFR이 다른 항목보다 성불평등지수에 더 많은 영향력을 행사하는 모습을 보인다. 한 번 뉴질랜드와 한국의 수치들을 비교해보자.

 

 

뉴질랜드는 문자 그대로 AFR을 제외하곤 전 분야에서 한국보다 수준과 격차가 좋다. 단 하나, AFR에서만 떨어지며, 이마저도 매우 높은 인간 개발 기준인 19.2에 비하면 그렇게 문제가 될 수치는 아니다. 한편 한국은 MMF와 AFR을 제외한 나머지 분야에서 매우 높은 인간 개발 기준에 모두 못 미치는 수치를 보인다. 그럼에도 뉴질랜드의 성불평등지수는 한국의 1.8배다.

 

성불평등지수 상위 20개 국가의 AFR 평균 등수와 PR 평균 등수를 내보아도 차이는 여실히 드러난다.

 

 

AFR의 평균 등수는 15.6등인데, PR의 평균 등수는 33.75등으로, 아예 평균 등수 자체가 20위 밖이다. 아울러 20위 안에 드는 국가 중 어느 국가도 AFR의 등수가 40위 밖으로 밀려나지 않는 반면, PR 등수는 40위권 밖에 해당하는 국가가 7개 있다.

 

지난 번에 살펴보았던 성격차지수의 경우 건강 분야와 교육 분야가 전세계적으로 상향 평준화 되어 있어서 전체 순위에 영향을 별로 주지 못했다면, 성불평등지수의 PR은 전세계적으로 상향 평준화가 없음에도 AFR보다 영향력이 적고, AFR은 실제의 높은 발전 수준보다 최대치가 너무 까다롭게 설정되어 필요 이상으로 민감하다. 결과적으로 격차 지표인 PR보다, 수준 지표인 AFR의 영향력이 더 크다.

 

(4) 소결: AFR는 산정 방식에서 빠지거나, 최대치가 재조정되어야 한다

 

AFR은 수준을 드러내는 지표인데, 그 수준조차 정확히 드러내지 못한다는 점에서 산정 방식에서 빠지는 것이 맞다. 그럼에도 UNDP가 굳이 AFR을 포함해서 계산하고 싶다면, 그 최대치를 현실적인 수준으로 반영해야 할 것이다. 그렇지 않은 현재의 성불평등지수는 성불평등과 관련성이 가장 적은 AFR이 도리어 지수 산정에 상당한 영향력을 행사하는 치명적인 한계를 안고 있다.

 

 

3. UNDP는 자기들이 제시한 산정 방식에 따라 정확하게 성불평등지수를 계산했는가?

 

결론부터 말하자면 순위를 바꿀 정도의 치명적인 계산 문제는 없는 것으로 보인다. 하지만 산정 방식이 지나치게 복잡한 관계로 끊임없이 오차가 발생하는 문제가 있다.

 

성불평등지수 산정 방식을 하나의 식으로 나타내면 다음과 같다.

 

 

이를 풀어서 표현하면 다음과 같다.

 

GII=1-[({((10/MMR*1/AFR)^(1/2)*(PRf*SEf)^(1/2)*LFPRf)^(1/3) }^(-1)+{(1*(PRm*SEm)^(1/2)*LFPRm)^(1/3) }^(-1))/2]^(-1)/[((10/MMR*1/AFR)^(1/2)+1)/2*((PRf*SEf)^(1/2)+(PRm*SEm)^(1/2))/2*(LFPRf+LFPRm)/2]^(1/3)

 

식을 입력할 수 있는 온라인 계산기[Web 2.0 scientific calculator]를 통해 한국의 성불평등지수를 검증해보자.

 

UNDP가 공개하는 최대한의 소수점 아래 자리까지 포함하면 한국의 식은 다음과 같다.

 

1-[({((10/16*1/2.242)^(1/2)*(0.1566666667*0.7704713)^(1/2)*0.4990000153)^(1/3) }^(-1)+{(1*(0.8433333333*0.8911087)^(1/2)*0.72)^(1/3) }^(-1))/2]^(-1)/[((10/16*1/2.242)^(1/2)+1)/2*((0.1566666667*0.7704713)^(1/2)+(0.8433333333*0.8911087)^(1/2))/2*(0.4990000153+0.72)/2]^(1/3)

 

이를 위의 사이트에 대입해보면 다음과 같다.

 

 

계산하면 다음의 값이 나온다.

 

 

UNDP가 제공하는 한국 성불평등지수의 가장 정확한 값은 '0.100797053447479'이다. 따라서 약간의 오차가 발생하며, 이 오차가 어디서 유래한 것인지는 알 수 없다(다른 국가를 가지고 검증해보아도 약간의 오차가 발견된다). 비록 치명적인 오차는 아니지만 UNDP가 중간 단계의 값들을 공개하면 보다 투명한 운용이 가능할 것으로 보인다.

 

 

4. 결론 - 한국의 순위에 대해

 

앞서 성불평등지수를 세 가지 차원에서 비판적으로 분석해본다고 했고, 그 결과 항목 선정, 산정 방식, 계산 모두에서 문제가 발견되었다. 물론 계산 단계에서의 문제는 무시해도 될 수준으로 보인다. 그러나 '모성 사망률'과 '청소년 출산률'을 항목으로 선정했다는 점, 그리고 산정 방식이 불필요하기 복잡하다는 점, '청소년 출산률'이 필요 이상으로 영향력을 행사한다는 점이 문제로 지적된다.

 

이런 문제점은 한국의 순위(152개국 중에서 17위)와 밀접한 관련이 있어서 더욱 논란이 될 수 있다. 한국은 앞선 표에서 보았듯이 '모성 사망률', '여성의원 비율', '중등교육 이상을 이수한 인구 비율', '경제활동참가율' 중 특별히 뛰어난 것이 없음에도 '청소년 출산률' 항목은 2.2명이라는 수치로 3위에 올라가 있다. '청소년 출산률'이 필요 이상으로 민감하게 순위를 조정하기 때문에 한국은 상당한 이득을 보게 된다(앞선 뉴질랜드의 사례가 그렇다). 더구나 한국의 낮은 '청소년 출산률'은 높은 개발 수준이나 피임 위주의 성교육으로 인한 결과물이 아니라, 높은 청소년 임신중절 비율과, 열악한 사회적 보장에 기인한 측면이 크다. 따라서 2.2명이라는 수치가 결코 긍정적이지 않음에도 성불평등지수가 산정되는 과정에서 한국에게 지나치게 유리하게 작용한다.

 

따라서 성불평등지수가 전반적으로 문제를 안고 있는 성평등 관련 지수임은 물론, 특히 한국의 성불평등지수나 그 순위의 신뢰도는 낮다고 결론내릴 수 있다.

 

 

참고자료

 

Thérèse Locoh, Early Marriage and Motherhood in Sub-Saharan Africa, 1999.

 

 

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2014. 11. 2. 1:17

싱가포르의 AFR 순위가 16위인데, 4위로 잘못 계산해 관련 항목을 수정했고, AFR에 대한 설명을 보강했다.