연구논문(硏究論文) : 사회적 공정성에 대한 연구 -소득, 세율, 건강보험, 자녀교육을 중심으로- = A Study of Social Justice on the Income, Tax Ratio, Health Insurance and Child Education

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 한국종합사회조사(KGSS)에서 수집된 2차 자료을 이용하여 소득, 세율, 건강보험, 자녀교육에 대한 사회적 공정성에 대한 평가에 차이가 있는가를 알아보고자 연구문제를 설정하고 이를 분석하고자 하였다. 본 연구에서 자료분석 방법은 대응표본 t검정, 분산분석을 실시하였으며, SPSSWIN 12.0한글판을 이용하여 분석하였다. 본 연구에서 가설검정의 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 9개의 직업에서 의사, 대기업 회장, 점원, 미숙련 노동자, 장관, 제조업 숙련공, 구멍가게 주인의 7개 직업의 ``예상소득``과 ``적정소득``에서 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 자신의 소득 만족도는 학력별, 소득수준별에서 통계적으로 유한 차이를 보이고 있었다. 셋째, 자신의 능력과 노력에 비추어 볼 때 현재 소득에 대한 공정성은 연령대별, 학력별, 소득수준별에 따라 통계적 유의한 차이를 보이고 있었다. 넷째, 고소득자들의 수직적 세율 공정성은 연령대에서만 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 다섯째, 수평적 세율 공정성은 성별, 소득수준별에서만 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 여섯째, 건강보험에 대한 공정성은 성별, 학력별, 소득수준별의 3개 특성에서 통계적으로 유의한 차이를 보이고 있었다. 일곱째, 자녀교육에 대한 공정성은 성별, 연령대별, 학력별, 소득수분별의 4개 특성 모두에서 통계적으로 유의한 차이를 보이고 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study, we aimed to investigate social justice on the income, tax ratio, health insurance and child education. So we generally hypothesized that demographic variables is different from social justice on the he income, tax ratio, health insurance and child education.. The data were collected from Korean General Social Survey statistical databases dated of August 31, 2009. The methods of pairs t-test and ANOVA were applied to analyze the data. The results were as follows: First, The justice of income was significantly different from the ``expectation income`` and ``reasonable income`` of seven jobs. Second, The income satisfaction was significantly different from the education, income level. Third, The justice of self income was significantly different from the age, education, income level. Fourth, The vertical justice of tax ratio was significantly different from the age. Fifth, The horizontal justice of tax ratio was significantly different from the gender, income level. Sixth, The justice of health insurance was significantly different from the gender, education, income level. Seventh, The justice of child education was significantly different from the gender, age, education, income level.

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