종곡선(The Bell Curve)에 대한 비판서 "설계된 불평등(inequality by Design)"  
 

 
 
피셔 등의 설계된 불평등  [종곡선(The Bell Curve)]에 관한 사회학자들의 비판서인 [설계된 불평등(inequality by Design)] 은 Claude S. Fischer, Michael Hout, Martin Sanchez Jankowski, Samuel R. Lucas, Ann Swidler, Kim Voss 등 모두 6명의 학자들이 참여했으며 이들은 모두 미국 캘리포니아 버클리대학교의 사회학과에 소속되어 있다. 여기에서 소개하고 있는 내용은 책의 제 4 장 "누가 승자이고, 누가 패자인가?(Who Wins? Who Loses?)"를 요약한 것으로 헌스타인과 머레이의 주장을 동일한 자료(NLSY. 미국의 청년패널자료)와 동일한 방법(logit 분석)을 통해서 조목조목 비판하고 있다.

Fischer, C. S., Hout, M., Jankowski, M. S., Lucas, S. R., Swidler, A., and Voss, K. 1996. Inequality by Design: Cracking the Bell Curve Myth. Princeton University Press.


- 헌스타인과 머레이의 주장은 학업, 부, 성공적인 결혼생활 등 삶의 결과가 사회적 환경보다는 개인의 지능에서 비롯된다는 것임. 하지만 이것은 사실이 아님. 우리가 제 2 장(지능은 단일하고 고정된 것이 아님)과 제 3 장(설사 지능이 단일하고 고정된 것이라 하더라도 AFQT로 정확하게 측정할 수 없음)에서 밝힌 것처럼 이 장에서는 부모의 사회경제적 지위(SES: Social Economic Status)와 더 넓은 의미의 사회적 환경(social milieux)이 삶의 결과에 결정적 영향을 미치고 있음을 보여주고자 함.

- 연구방법은 가능한 헌스타인과 머레이의 자료분석방법을 따라가 그들의 분석기법상 그리고 개념상의 오류를 시정하고, 지능보다는 사회적 맥락(social contexts)이 더 중요한 영향을 미침을 증명하고자 함. 헌스타인과 머레이는 지능의 중요성은 과장하고 사회적 환경은 축소하거나 부정확하게 정의함. 즉 그들은 가족환경은 부모의 교육수준, 가구 소득과 부모의 직업으로 측정하였지만, 출신 학교의 특성, 공동체(community)의 특성, 지역 역시 삶에 영향을 미치고 있음.

Who becomes Poor? An overview of the analysis

- 누가 빈곤에 빠지는가를 밝히기 위해 헌스타인과 머레이는 지능(AFQT로 특정된)과 부모의 SES를 비교했는데 SES보다는 AFQT가 더 큰 영향을 미치고 있다고 주장함. 학자들이 지능의 영향에 관해서 그동안 인지하지 못했을까? 그렇지 않음. 학자들은 오래전부터 이것을 연구했었음. 사회과학자들은 지능변수를 포함해 분석해 왔는데, 지능과 소득간에 강한 상관관계가 있지만 그 효과는 크지 않았음을 보고하고 있음.

- 우리는 NLSY 데이터를 이용해 다시 분석해보고자 함. 먼저 사회적 배경변수의 개념정의가 필요. 헌스타인과 머레이는 가구원수와 같이 가족 구조와 관련된 변수들과 가족 외의 환경요인(학교, 공동체, 지역의 구직기회, 인종 등)을 무시하였음. 이러한 요인들은 개인에게 영향을 미칠 수 있음.

- 헌스타인과 머레이는 유전적으로 물려받는 지능이 경제적 성과를 강하게 규정하기 때문에 따라서 지능이 불평등을 결정한다고 주장함. 물론 가족의 SES도 영향을 미치지만 그 영향력은 약하다고 봄(73p 그림 4.1).

- 그림 4.2는 헌스타인과 머레이의 4.1 모형에 사회적 환경 변수와 성, 인종 등의 변수를 포함하여 모형화한 것임. 개인이 거주하는 공동체의 상황(어디에 거주하며 그 지역의 실업률은 어떠한가)과 가족의 상황(결혼여부, 자녀여부 등)이 빈곤에 영향을 미치기 때문임.

Fixing the errors

- 헌스타인과 머레이의 연구에서 나타난 오류(error)를 교정할 필요가 있음(4가지). (1) SES의 측정에 사용된 부모의 직업과 소득에 대한 응답이 각각 17%, 21% 무응답(missing)이 있음에도 불구하고 헌스타인과 머레이는 이것의 평균점수를 부여해 분석에 포함시켰음. 우리는 무응답 정보를 가진 사례(case)를 다루기 위해 보다 적절한 절차를 사용함. 곧 응답 유무란 변수를 모형에 포함시켜 독립변수의 영향을 설명하는데 있어서 통제변수로 사용함. (2) 변수측정에서 신뢰도(reliability)가 중요한데, AFQT변수는 신뢰할 수 있지만 SES변수는 그렇지 않음(AFQT측정을 위해 105개의 질문을 사용했으나 SES측정에는 4개만 사용). Korenman과 Winship이 변수를 수정해서 SES를 측정한 결과, 헌스타인과 머레이의 주장과는 상반되게 부모의 SES가 AFQT보다 중요한 것으로 결과가 나옴. (3) SES 지표 설정의 문제. 헌스타인은 부친의 학력, 모친의 학력, 가구주의 직업, 부모의 소득으로 SES를 구성하는데 있어서 동일한 수준에서 네 변수를 카운트해 SES 변수를 만들었는데 실제로는 각 변수를 동일한 가중치(weight)로 계산하여 사용할 수 없음. 부모의 소득이 큰 영향을 미침을 고려할 때 결과적으로 헌스타인과 머레이의 SES는 소득의 효과가 과소평가된 것임. 이에 우리들은 이들 변수를 각각 분석에 투입함으로써 오류를 시정함. (4) 변수누락의 문제점. 헌스타인은 중요한 요인변수를 설명에서 제외하였는데, 형제자매수, 농촌 출신 여부, 편부모 가족 여부, 공동체의 특성 등이 개인의 성공에 미치는 영향은 큼. 헌스타인과 머레이는 사회환경이 가지는 중요성을 평가절하했는데 이것이 결과적으로 지능을 강조하게 된 것임. 더구나 AFQT는 여러 가지 교육상의 경험으로부터 영향을 받음.

Poverty, Test Score, and Parental Home Environment

- 어떻게 AFQT와 부모의 SES가 빈곤에 영향을 미치는 가를 살펴보기 위해 여기에서는 부모의 가정환경변수에 형제자매수, 농촌 출신 여부, 편무모 여부 등을 포함함.

- 먼저 헌스타인과 머레이의 설명을 보면(81쪽 그림), (a) AFQT선이 SES선에 비해 매우 가파름을 확인할 수 있음. AFQT점수가 가장 높은 사람의 경우 낮은 사람에 비해 빈곤에 빠질 확률이 21%p 하락하지만, SES는 9%p 하락에 그침. 예를 들어 SES가 평균이지만, 지능이 낮으면 빈곤확률이 28%증가함. 하지만 지능이 증가하면 확률은 빠르게 감소함.

- 다음으로 (b)는 SES구성변수를 교육, 직업, 소득으로 각각 분리하고, 무응답 데이터를 수정하고 추가적으로 가족구조 변수들을 투입한 결과, 지능만큼 SES가 영향을 미침을 보여줌. 즉 가족이 미치는 효과가 AFQT효과의 86%에 이르고 있음. 물론 이러한 교정에도 불구하고 지능이 더 중요하지만, 문제는 이러한 간단한 교정에도 SES가 미치는 영향이 커진다는 것임. Korenman과 Winship이 지적한 것처럼 다양한 분석방법에 따를 때 가족배경이 적어도 지능만큼의 영향 혹은 더 큰 영향을 미칠 수 있을 것임.

Poverty and Communities

응답자의 거주지와 관련된 지역 공동체 역시 가족의 자원과 무관하게 개인의 삶에 영향을 미침. 예를 들어 잘 갖춰진 공동체에서 자라는 어린이의 경우 가족의 상황과 무관하게 지역사회로부터 이득을 얻을 수 있음. 사회과학에서도 점차 공동체문제를 주요하게 다루기 시작하였는데, 저소득지역은 일자리가 부족하고 자원이 빈약하며 빈약한 수준의 서비스를 받을 수 있음.

- NLSY에서는 응답자의 청년기 공동체환경에 관해 2가지 변수만을 추출할 수 있음. 응답자의 거주지와 고교유형(고교에서 유색인종비율, 경제적으로 곤란을 받고있는 학생들의 비율, 중퇴율)임. 고교유형의 경우 점수가 높을수록 공동체로부터 얻는 이득이 많음.

- 그림 4.4(85p)는 한편으로는 가족과 청년기의 공동체환경 그리고 다른 한편으로는 AFQT점수를 통해 추정할 수 있는 빈곤율이 유사함을 보여줌. 공동체가 미치는 효과가 지능에 비해 더 큼. 이것은 개인의 운명이 개인 차원에서 결정되는 것이 아니라 사회적 환경에 영향을 받는다는 사실을 말해줌.

- 이하에서는 헌스타인과 머레이의 종곡선(Bell Curve)을 뛰어넘어 불평등의 원인을 탐구하고자 함.

Poverty, Test Score, and Education

- 사회과학에서는 학력이 경제적 성공에 중요한 영향을 미친다고 보는데, 학력은 개인적 요인의 결과만이 아님. 학교 그 자체와 학교에서 발생하는 일 역시 학생들에게 영향을 미침. 그렇다면 재능이나 가족배경과 무관하게 학교교육(schooling)도 사회적 환경의 일부분이 됨. 이에 정규 학교교육(formal schooling)변수를 투입해 인문교육과 실업교육의 효과를 분석함.

- 그림 4.5(87쪽)는 교육변수를 투입함에 따라 빈곤확률에 어떤 변화가 나타나고 있는가를 보여줌. 정규학교교육과 어린시절의 환경이 AFQT보다 훨씬 큰 영향을 미침을 보여줌. 이것은 헌스타인과 머레이의 가정과는 달리 정규교육이 소득에 더 큰 영향을 미침을 보여줌.

Adult Community Environment

- 현거주지가 미치는 영향 역시 큼(거주지역의 실업률처럼). 이를 확인하기 위해 거주지역의 실업률과 과거 거주지역을 측정한 결과 설명력이 커짐.

Poverty, Gender, and Adult Family Environment

- 종곡선에서 가장 놀라운 점은, 여성이 남성에 비해 빈곤에 빠질 가능성이 훨씬 큼에도 불구하고 성변수를 분석에서 제외한 것임. 그림 4.6(89p)은 여성이 남자만큼의 빈곤확률에 이르기 위해서는 동일연령의 남성에 비해 AFQT점수가 41%p 높아야 함을 보여줌. AFQT점수와 다른 요인이 동일할 경우 여성가장이 남성가장의 빈곤율에 도달하기 위해서는 6만 3천$를 더 벌어야 함. 그렇다면 왜 여성이 더 높은 위험에 처해있나? 여성의 저임금과 높은 가족부양책임이 중요한 역할을 했다고 봄.

- 이것을 검토하기 전에 결혼문제를 검토해 보면 다음과 같음. 결혼이 미치는 영향 역시 큼. 표 4.1(90쪽)을 보면 결혼시 빈곤률이 하락함을 보여줌. 그 이유는 소득자가 2명이 되기 때문임. 따라서 결혼하지 않을 경우 빈곤확률이 크게 증가함. 헌스타인과 머레이는 결혼도 지능과 연결시켜 설명했지만, 결혼했다고 AFQT점수가 높지않음. 따라서 미혼자의 빈곤확률이 높아지는 것은 지능과 무관함. 다음으로 자녀의 영향을 보면, 자녀를 가지고 있을 경우 빈곤확률이 크게 증가함. 따라서 미혼이면서 자녀를 가지고 있을 경우 결과는 재앙 그 자체임.

- 그렇다면 왜 여성이 남성에 비해 빈곤에 빠질 확률이 높은가? 그것은 여성의 저임금과 작은 근로시간 때문임. 이것은 역사적 관점에서 보아야 함. 미국은 자녀를 보호하는 법을 갖추지 않은 유일한 국가임(6장 참조). 따라서 이것은 지능이 아닌 사회정책의 결과로 해석되어야 함.

- 여성의 빈곤화는 자녀의 빈곤화를 야기함. 대부분의 어린이들이 어머니와 함께 생활하기 때문에 자녀들도 어머니의 취약성(vulnerability)을 공유하는 것임. 헌스타인과 머레이는 여성이 남성과 결혼하면 빈곤에서 벗어날 수 있다고 하였지만, 남성의 실질소득만으로 빈곤에서 벗어날 수 없으며 또한 임금수준 역시 낮아지고 있음.

A Note on Race

- 흑인의 경우에도 결과는 동일함.(인종간의 차이점에 대해서는 8장 참조)

Summary

- 우리는 헌스타인과 머레이의 변수측정방법과 분석방법을 이용해 그들의 결과를 재검토함. 우선 변수를 수정함으로써 SES가 중요함을 확인했고 새로운 변수를 도입함으로써 AFQT만큼 사회적 배경 역시 중요한 영향을 미치고 있음을 알게 되었음.

- 또한 응답자의 정규 학교교육 역시 응답자의 빈곤확률에 중요한 영향을 미치고 있음. 그 외에 성, 결혼여부 등을 살펴본 결과 지능은 빈곤에 영향을 주는 요인 중 그 중요성이 낮았음.

- 우리 연구는 불평등이 어떻게 작동했는지를 보여주는데 의미가 있음. 어린이들은 자연적인 이점(natural advantage)으로부터 상이하게 출발하지만 상이한 사회적 환경(social advantage)으로부터 확실히 갈라지기 시작함. 양호한 가족배경과 사회적 환경이 좋은 출신의 어린이들은 좋은 교육을 받고 인지적 능력을 향상시킬 수 있는 기회를 얻음. 이 경우 빈곤확률은 현저히 낮아짐. 그러나 그렇지 못할 경우 빈곤확률은 크게 상승함. 이것이 미국사회의 경주에서 누가 승리하고 누가 패자인지를 설명해줌.

Addendum: Explaining Incarceration and Unwed Motherhood

- 헌스타인과 머레이는 지능이 낮을수록 감옥에 갈 확률이 높아진다고 주장함. 지능과 SES를 비교하기 위해 NLSY 자료를 분석할 경우 투옥가능성은 지능에 달려있음. 하지만 다른 3가지 변수가 여기에 관련됨. 학력(schooling), 고등학교 유형, 빈곤에 빠졌는지 여부 임. Korenman과 Winship의 분석에 따르면 사회적 배경요인이 더 잘 설명할 수 있다고 지적함.

- 미혼모도 지능과 관련된 것이 아니라, 사회적 맥락(social contest)이 더 중요함을 확인할 수 있음. 미혼모의 학력, 형제자매수, 편부모 여부 그리고 가장 중요하게 빈곤에 빠졌는지 여부가 그녀가 미혼모가 될지여부를 결정지음.

- 이처럼 사회적 배경과 사회적 조건이 보다 중요하며 지능은 여러 가지 요인중 한 가지 요인에 불과함.

Rethinking Wealth and Poverty

- 누가 빈곤해지는가. 부는 종종 상속되는 것이지만, 현재 미국의 부자들을 살펴보면 소수만이 상속받았으며 대다수는 자신의 세대에서 자수성가하였음. 대다수 미국가구는 성인의 소득에 의존하고 있는데 소득정도는 학력, 성, 인종에 달려있음. 가구소득은 가구원수의 소득에 달려있음.

- 빈곤에서는 가족의 크기가 중요함. 소득의 하락보다는 가구원의 변동에 따라 빈곤에 빠짐. 미국의 경우 빈곤에 빠진 가구를 살펴보면 7/10이 그 이유에서이며 특히 자녀출생보다는 이혼, 별거가 더 중요한 영향을 미침.

- 미국의 빈곤율 추이를 살펴보면 대략 11-15%선임. 이것은 가구소득, 가족규모가 변하지 않았기 때문임. 하지만 자세히 살펴보면 카다란 변화가 있었음. (1) 빈곤층의 연령구성이 변화함. 과거에는 빈곤층에 노인의 빈도가 높았지만(65%→12%), 지금은 어린이가 증가하였음(18%→22%). 노인층이 감소한 것은 사회안전망의 확충과 노인층의 높은 소득때문임. 반면 어린이 보호정책의 감소와 독신모의 증가는 어린이 빈곤층의 증가를 가져옴. 이것은 정부정책의 중요성을 증명하는 것임. (2) 과거에는 빈곤층이 고정되어 있었으나 PSID자료를 분석해보면 빈곤층이 매우 역동적으로 변모하고 있음. 즉 어느 한시기에 빈곤층에 속했던 절반 이상이 다음해에는 빈곤층에서 탈락함. 겨우 8%만이 3년이상 빈곤층으로 남아있었음. 이것은 좋은 소식이자 나쁜 소식임. 좋은 소식이란 소수의 가구만이 오랬동안 빈곤층에 머물러 있다는 점이고 나쁜 소식이란 어느 한 시기의 빈곤층이란 빈곤이라는 전체 빙산의 일각에 불과하다는 점임.

- 이러한 것들은 지능으로 설명할 수 있는 것이 아니고 경기변동, 가족변동, 공동체의 차이, 그리고 정부정책을 고려해야함을 의미함. 즉 한 개인이 성공할 것이지 실패할 것인지는 그가 성장하는 시기 그리고 직업세계에 들어갈 시기에 시회적으로, 지리적으로 그리고 역사적으로 어디에 위치했느냐 그리고 이후의 부모가 되거나 이혼과 같은 인생환경에서의 변화에 달려있음.

Conclusion

- 지금까지 살펴본 것처럼 지능이 개인의 경제적 불평등에 미치는 효과는 매우 작음. 이것은 종곡선이 거짓임을 의미함.

- 우리의 결론을 그림 4.7(100쪽)로 설명할 수 있음. 첫 번째 그림은 미국에서 지능이 소득분포를 얼마나 살명할 수 있는지를 보여줌. 즉 지능이 같고 SES가 다른 경우 불평등이 변하지 않음을 보여줌. 반면 두 번째 그림은 SES와, 사회적 환경 그리고 성이 동일하지만 AFQT점수가 다를 경우인데 소득불평등이 크게 감소함을 보여줌. 물론 소득만으로 모든 불평등을 설명할 수는 없음. 설명되지 않은 나머지 63%는 정력, 외모, 매력, 혹은 할아버지의 유산, 사회적 계약, 종사하는 산업이거나 혹은 젱스(Jencks)가 말한 행운일수도 있음. 이 부분은 개인차원의 분석이 아닌 불평등의 사회구조를 분석함으로써 확인할 수 있을 것임.

 

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