경향신문: 공정이라는 이름의 각자도생.
강태영 대표 트위터 요약.
경향신문과 언더스코어의 공정인식에 대한 협업 데이터 저널리즘 세 번째 기사. 이 번에도 정보량이 많다. 일독을 권함.
기사의 내용에 대해 약간의 보완적 자료를 제공하면 맥락을 이해하는데 도움이 될 듯.
강태영 대표의 SNS 내용에 KGSS의 2011년 조사와 비교하는 내용이 있다. 현 시점의 조사에는 청년 남성이 가장 보수적으로 나타나는데 2011년 KGSS 조사에서는 그런 경향이 없다는 거다. 청년 여성이 기성세대보다 더 진보적이지 않다는 결론도 흥미로운 지점이다.
복지와 정부 역할에 대한 인식이 세대별 성별로 어떻게 변화했는지 알 수 있는 KGSS 조사 항목으로 "정부는 가난한 사람들에게 주는 혜택을 줄여야 한다"는 찬반 의견이 있다. 아래 그래프가 그 변화이다. 5점 리커트 척도 응답 중에서 이 항목에 반대하는, 그러니까 정부는 가난한 사람들에게 주는 혜택을 줄여서는 안된다는 응답의 비율이다.
보다시피 가장 큰 변화는 세대와 성에 관계없이 빈곤층에 주는 혜택을 줄이는 것에 반대하는 비율의 폭락이다. 낙폭이 엄청나게 크다. 대단히 충격적인 일이다. 2014년에만 해도 모든 그룹에서 60% 이상이 빈곤층 혜택을 줄이는 것에 반대했는데 지금은 20~40% 남짓이다. 청년 남성은 2009년 79%에서 2021년 24%, 1/3로 줄었다. 빈곤층 혜택을 줄이는 것에 가장 반대하는 그룹이 청년 여성인데, 그래봤자 그 비율은 41%다. 2009년 대비 절반으로 줄었다. 각자도생은 청년만의 시대정신이 아니다. 한국 사회 전반이 빈곤층에 적대적으로 변하고 있다.
이런 급락을 코로나 영향으로 해석하기 쉬울 것이다. 하지만 다른 항목들도 모두 점검해 봤는데, 2021년 이전에도 분배와 관련된 여러 항목에서 꾸준한 보수화 경향이 관찰된다. 경제적 배분에서 한국사회의 전반적 보수화는 대세다.
그룹별로 보자면 2009년에는 청년은 성별로 격차가 전혀 없었다. 그런데 2021년에는 청년 남성은 가장 보수적으로, 청년 여성은 "상대적으로" 가장 진보적으로 바뀌었다. 한국사회는 세대와 젠더에 상관없이 급격히 각자도생의 시대정신으로 보수화되고 있는데, 그나마 청년 여성의 보수화가 덜 심하고, 청년 남성의 보수화가 가장 심하다. 어디까지나 상대적으로 그렇다.
청년 여성이 어떤 집단인지에 대해서 데이터마다 조금씩 결과가 다른 이유는 위 그래프에서 보여지듯 사회적 인식이 급격하게 변화하는 아노미 상태이기 때문이 아닐까 싶다. 사회 전반적 보수화(즉, period effects)와 청년 여성의 페미니즘 자각(즉, cohort effects)이 혼재 내지는 충돌하고 있는 듯 하다.
청년 여성에 대한 규정이 조금 조심스러운데 반해, 청년 남성의 보수화는 KGSS에서도 반복적으로 확인된다. 2021년 KGSS에서 새로 질문한 항목으로 "경제적 자원 분배시 가장 중요한 고려사항"이 있다. 응답 항목은 대략 (1) 능력, (2) 평등, 그리고 (3) 시혜로 나눌 수 있다. 아래 그래프가 결과이다.
위 그래프에서 청년 남성은 다른 모든 집단과 달리 능력주의에 따른 분배 선호가 가장 크다.
참고로 60대 이상의 의견은 빈곤층 혜택이나 경제적 자원 배분 관련 항목 모두에서 청년 남성과 다르고, 다른 집단과 비슷하다. 이러한 결과는 경제적 배분을 둘러싼 이슈가 제기되면 현 정권 지지 세력인 청년 남성과 고연령층 사이에 분열이 발생할 가능성을 제시한다.
다른 한 편으로 한국사회의 전반적 보수화는 앞으로 보수 정당 뿐만 아니라 리버럴, 진보 정당도 정책적으로 보수화될 가능성을 의미한다.
Ps. 복지 확대가 디폴트고 보편복지인지 선별복지인지 논쟁하던 시절이 진보의 춘삼월이었다.
Pps. 위 그래프에서 얻어야할 또 다른 교훈은 선별 복지에 대해 우호적인 집단은 아무도 없다는 것이다. 중산층인 나도 같이 혜택을 보는 복지를 하거나(청년 남성 외 모든 집단), 그게 아니면 복지(즉 선별복지)를 축소하자는 의견이 대세가 되고 있다.
Ppps. 2021년 조사를 포함한 KGSS 최신 자료는 이 번 5월에 릴리스되었다. 요기서 다운로드 받을 수 있다. SPSS 자료로만 배포되지만, R에서 "haven" library를 이용해서 간편하게 Stata로 변환할 수 있다. 한글 variable/value labels까지 깨지지 않고 잘 변환된다.
