이 'Sex and the city' 시리즈 포스팅에서는 Lena Edlund의 논문을 기반으로, 제가 찾아 낸 자료들 또는 간단히 생각해서 덧붙일 수 있는 사항들을 정리해 볼까 합니다. 시리즈 포스팅이 언제 끝날지, 그리고 무슨 뚜렷한 결론을 낼 수 있을지는 며느리도 모르니까 너무 궁금해하시지는 마시기 바랍니다(근데 그러실 분이 있을랑가요 -.-).
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아시다시피, 한참 게으름 부리다 이제야 겨우 아래 두 글에 대한 후속편을 좀 적어 볼 여유가 생겼습니다.
* 성비 초과의 원인이 여대인가
* 진화심리학 ; FAQ(6) - 성차(sex difference)에 대한 관점 [1]
뭐 두 번째 얘기는사실 disclaimer 보충 자료니까 주된 논점은 처음 출발점인 한국의 상황이지요. 바로 아래 두 포스팅.
* 전국 시도별 인구 분포; 성비 현황 (2)
* 전국 시도별 인구 분포; 성비 현황
리플 의견과 차이가 있었던 것은, 첫 번째는 "과연 한국의 도시가 여성 쪽으로 치우친 성비를 보이는가"고, 두 번째가 "진짜 그렇다면 그 이유는 무엇인가" 정도라고 할까요. 이에 대해서 출발점이 된 Lena Edlund의 'Sex and the city' 논문을 천천히 소개하는 데부터 포스팅을 시작하려고 합니다.
Lena Edlund는 미국 Columbia 대학교의 경제학 교수입니다. '경제학 콘서트 2'에서 Tim Harford는 이렇게 소개하고 있습니다. 앞 포스팅에서도 인용했었지요.
전문을 link해 놓았으니 관심 있으신 분은 직접 보셔도 좋습니다. 이 논문에 소개한 진화심리학적 논리는 아주 초보적이기 때문에 이해하기가 어렵지도 않고요.
우선 part I(introduction)에 있는 국가별 도농간 성비 격차 표를 보시기 바랍니다. 격차는 몇 선진국의 0.00에서부터, 우루구아이의 0.57(!!!!)까지 다양합니다. 漁夫는 여기에 각 국가의 GDP(PPP value)/person 값을 추가하여, X축을 GDP/person 값의 log scale로 놓고 plotting해 보았습니다. 그랬더니~~
위 그림처럼 양극단에서는 성비 차이가 작고, 수천~2만 $ 사이의 구간에서 차이가 증가하는 것을 볼 수 있습니다. 漁夫는 이 현상이 "소득 증가가 도시 편이 빠르고 농촌은 그에 뒤져 따라가기 때문"이라고 생각하는데, 이런 data가 제 생각을 어느 정도 뒷받침해 주는군요.[3] 간단히 말해서 소득이 증가할 때 도시가 우선 증가하기 때문에 경제 발전 초기에 도시와 농촌의 소득 상대비가 크다가 시간이 지날수록 감소하기 때문 아닐까요.
다음 포스팅은 이 논문의 기초적인 (진화심리학적) 논리를 간단히 설명할 생각입니다.
漁夫
[1] 이 포스팅에 자세히 설명해 놓았지만, 이 예측은 어디까지나 '가치 중립적'입니다.
[2] 왜 제가 x축을 linear가 아니라 log scale로 놓았는가는 한 번 독자께서 추론해 보시기를 부탁드립니다.
[3] 'B. Causes of disparities'와 'C. Urban bias'를 보시면 그 원인이 대략 나와 있습니다.
아래 표는 원 논문에 있는 1994년 data에 제가 nationmaster.com에서 찾은 GDP data들을 조합한 것입니다. 소득은 2000년대 것이고 성비는 1994년 것이라 좀 시차가 있습니다만 그 동안에 상황이 크게 달라지지는 않았을 테니 참고만 하시기 바랍니다.
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아시다시피, 한참 게으름 부리다 이제야 겨우 아래 두 글에 대한 후속편을 좀 적어 볼 여유가 생겼습니다.
* 성비 초과의 원인이 여대인가
* 진화심리학 ; FAQ(6) - 성차(sex difference)에 대한 관점 [1]
뭐 두 번째 얘기는
* 전국 시도별 인구 분포; 성비 현황 (2)
* 전국 시도별 인구 분포; 성비 현황
리플 의견과 차이가 있었던 것은, 첫 번째는 "과연 한국의 도시가 여성 쪽으로 치우친 성비를 보이는가"고, 두 번째가 "진짜 그렇다면 그 이유는 무엇인가" 정도라고 할까요. 이에 대해서 출발점이 된 Lena Edlund의 'Sex and the city' 논문을 천천히 소개하는 데부터 포스팅을 시작하려고 합니다.
Lena Edlund는 미국 Columbia 대학교의 경제학 교수입니다. '경제학 콘서트 2'에서 Tim Harford는 이렇게 소개하고 있습니다. 앞 포스팅에서도 인용했었지요.
이는 컬럼비아 대학교의 레나 에들런드(Lena Edlund)가 주장한 것이다[1]. 첫째, 남녀의 비율을 따졌을 때 항상 시골보다는 도시에 남성이 적다. 그녀가 조사한 47개국 가운데 44개국에서 그런 현상이 목격됐다(나머지 3개국의 남녀 성비는 도시와 시골 모두 비슷했다). 미국의 대도시에서도 이와 같은 현상이 목격된다. 워싱턴 D.C.에서는 남녀의 비율이 8대 9다. 뉴욕의 경우 20~34세의 남성은 86만 명인 반면 여성은 91만 명이다(캐리 브래드쇼가 말한 숫자와는 다르다. 그녀는 80대까지 포함시켰기 때문이다!). 그렇지만 알래스카와 유타와 컬럼비아 같은 시골 지역에는 남성의 숫자가 더 많다.
또한 에들런드에 따르면 변변한 기술이 없는 남성은 도시에 살지 않을 가능성이 높기 때문에 도시에서는 숙련된 기술 없이 누구나 할 수 있는 일을 여성이 하는 경향이 높다고 한다(식당일이나 견습 비서일이 본래 여성의 일은 아니었다). 또한 남성의 소득이 높아질수록 '잉여 여성의 공급(다른 좋은 말이 없을까?)'도 늘어난다. 스웨덴의 경우 남성의 임금이 높은 지역에는 여성, 특히 젊은 여성이 많이 산다. 많은 여성들은 남성들이 가난하긴 하지만 수적으로는 많은 지역으로 이주하기보다는, 수는 적더라도 부유한 남성을 얻기 위해 경쟁하기로 결심한 것처럼 보인다. 맨해튼에 거주하는 여성들이 결혼 적령기의 남성이 부족하다고 계속 투덜대면서도 알래스카로 이주하지 않는 건 그들이 내린 합리적 선택의 결과다.
[1] Lena Edlund, 'Sex and the city', Scandinavian Journal of Economics, Vol.107, No.1, p.25~44, Mar. 2005 [ abstract. 전문 ]
- Tim Harford, 'The logic of life'(경제학 콘서트 2), 번역 이진원, 웅진지식하우스, p.111 & 124~26
또한 에들런드에 따르면 변변한 기술이 없는 남성은 도시에 살지 않을 가능성이 높기 때문에 도시에서는 숙련된 기술 없이 누구나 할 수 있는 일을 여성이 하는 경향이 높다고 한다(식당일이나 견습 비서일이 본래 여성의 일은 아니었다). 또한 남성의 소득이 높아질수록 '잉여 여성의 공급(다른 좋은 말이 없을까?)'도 늘어난다. 스웨덴의 경우 남성의 임금이 높은 지역에는 여성, 특히 젊은 여성이 많이 산다. 많은 여성들은 남성들이 가난하긴 하지만 수적으로는 많은 지역으로 이주하기보다는, 수는 적더라도 부유한 남성을 얻기 위해 경쟁하기로 결심한 것처럼 보인다. 맨해튼에 거주하는 여성들이 결혼 적령기의 남성이 부족하다고 계속 투덜대면서도 알래스카로 이주하지 않는 건 그들이 내린 합리적 선택의 결과다.
[1] Lena Edlund, 'Sex and the city', Scandinavian Journal of Economics, Vol.107, No.1, p.25~44, Mar. 2005 [ abstract. 전문 ]
- Tim Harford, 'The logic of life'(경제학 콘서트 2), 번역 이진원, 웅진지식하우스, p.111 & 124~26
전문을 link해 놓았으니 관심 있으신 분은 직접 보셔도 좋습니다. 이 논문에 소개한 진화심리학적 논리는 아주 초보적이기 때문에 이해하기가 어렵지도 않고요.
우선 part I(introduction)에 있는 국가별 도농간 성비 격차 표를 보시기 바랍니다. 격차는 몇 선진국의 0.00에서부터, 우루구아이의 0.57(!!!!)까지 다양합니다. 漁夫는 여기에 각 국가의 GDP(PPP value)/person 값을 추가하여, X축을 GDP/person 값의 log scale로 놓고 plotting해 보았습니다. 그랬더니~~
다음 포스팅은 이 논문의 기초적인 (진화심리학적) 논리를 간단히 설명할 생각입니다.
漁夫
[1] 이 포스팅에 자세히 설명해 놓았지만, 이 예측은 어디까지나 '가치 중립적'입니다.
[2] 왜 제가 x축을 linear가 아니라 log scale로 놓았는가는 한 번 독자께서 추론해 보시기를 부탁드립니다.
[3] 'B. Causes of disparities'와 'C. Urban bias'를 보시면 그 원인이 대략 나와 있습니다.
아래 표는 원 논문에 있는 1994년 data에 제가 nationmaster.com에서 찾은 GDP data들을 조합한 것입니다. 소득은 2000년대 것이고 성비는 1994년 것이라 좀 시차가 있습니다만 그 동안에 상황이 크게 달라지지는 않았을 테니 참고만 하시기 바랍니다.
| GDP(PPP) | rural | urban | diff. | |
| Andorra | 42,500 | 1.38 | 1.21 | 0.17 |
| Argentina | 14,200 | 1.18 | 0.95 | 0.23 |
| Armenia | 6,300 | 1.1 | 0.84 | 0.26 |
| Austria | 40,400 | 1.1 | 1.03 | 0.07 |
| Belarus | 11,800 | 1.2 | 0.94 | 0.26 |
| Belize | 8,400 | 1.18 | 0.97 | 0.21 |
| Bolivia | 4,500 | 1.02 | 0.9 | 0.12 |
| Brazil | 10,200 | 1.1 | 0.92 | 0.18 |
| Bulgaria | 12,900 | 1.16 | 0.97 | 0.19 |
| Canada | 39,200 | 1 | 0.99 | 0.01 |
| Chile | 14,900 | 1.33 | 0.96 | 0.37 |
| Colombia | 9,200 | 1.14 | 0.87 | 0.27 |
| Costa Rica | 11,600 | 0.97 | 0.92 | 0.05 |
| Croatia | 18,400 | 1.17 | 0.92 | 0.25 |
| Cuba | 9,500 | 1.12 | 0.99 | 0.13 |
| Ecuador | 7,500 | 1.11 | 0.97 | 0.14 |
| Estonia | 21,400 | 1.11 | 0.97 | 0.14 |
| Falklands | 35,400 | 1.05 | 0.96 | 0.09 |
| Finland | 37,000 | 1.1 | 1.02 | 0.08 |
| France | 33,300 | 1.02 | 0.98 | 0.04 |
| Georgia | 4,700 | 1.05 | 0.86 | 0.19 |
| Greenland | 20,000 | 1.35 | 1.11 | 0.24 |
| Guatemala | 5,300 | 1.08 | 0.92 | 0.16 |
| Haiti | 1,300 | 1.01 | 0.8 | 0.21 |
| Honduras | 4,400 | 1 | 0.83 | 0.17 |
| Hungary | 19,800 | 1.09 | 0.99 | 0.10 |
| Ireland | 45,500 | 1.09 | 0.95 | 0.14 |
| Latvia | 17,300 | 1.11 | 0.97 | 0.14 |
| Lithuania | 17,800 | 1.17 | 0.97 | 0.20 |
| Moldova | 2,500 | 0.96 | 0.91 | 0.05 |
| Netherlands | 40,500 | 1.05 | 1.05 | 0.00 |
| Nicaragua | 2,900 | 1.11 | 0.91 | 0.20 |
| Norway | 59,500 | 1.14 | 1.03 | 0.11 |
| Panama | 11,800 | 1.24 | 0.89 | 0.35 |
| Paraguay | 4,200 | 1.13 | 0.91 | 0.22 |
| Peru | 8,500 | 1.11 | 0.99 | 0.12 |
| Poland | 17,400 | 1.15 | 0.96 | 0.19 |
| Portugal | 22,200 | 1.01 | 0.94 | 0.07 |
| Romania | 12,200 | 1.3 | 0.9 | 0.40 |
| Russia | 16,100 | 1.1 | 0.99 | 0.11 |
| Slovenia | 29,600 | 1.09 | 0.79 | 0.30 |
| Sweden | 38,200 | 1.06 | 1.06 | 0.00 |
| Switzerland | 42,000 | 1.08 | 1.08 | 0.00 |
| Ukraine | 7,400 | 1.08 | 0.95 | 0.13 |
| Uruguay | 12,400 | 1.48 | 0.91 | 0.57 |
| US | 47,500 | 1.01 | 1 | 0.01 |
| Venezuela | 13,500 | 1.21 | 1 | 0.21 |
덧글
D.Buss의 '진화심리학' 교과서를 보면서 이 편의 검정 기준이 어느 정도인지 대략 알 수 있었습니다. 자연과학이나 공학 수준에서 보면 사실 안습이지요.
서울 친구들이 부럽다능.ㅠㅠ
실제로 시골집 일하는 걸 보면 젊은 여성이 견디기는 힘든 노동량이더라구요. 비서는 하루종일 직사광선 받으며 서서 일하는 건 아닐테니..
그리고 여성의 도시화와 결혼 문제를 연관지으려면 시골과 도시 여자의 혼인율? 을 첨부하는 것도 좋을 것 같네요!
농촌이 기계화가 되어서 여성에게 좀 편하게 되고 소득/생활 수준이 향상된 것은 위 그래프의 정점 오른쪽 구간이라고 봐야 할 것입니다. 이전 같으면 농촌에서 여성이 남성과 같은 일을 하기는 사실상 불가능했지만 농기계의 보급 때문에 장비만 몰면 되니 좀 나아졌겠지요. 저는 기계에 의한 생활의 변화는 도농 간 성비 차이를 줄이는 데 기여했을 것이라 생각합니다.
그 논문에서 임금 얘기의 구체적인 분석도 있는데 사용한 tool을 아직 제가 잘 이해를 못 했습니다. 요즘 시간이 너무 없어서요.
http://www.scieng.net/zero/view.php?id=sisatoron&desc=asc&no=8287