메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김진형 (한국외국어대학교)
저널정보
중국지역학회 중국지역연구 중국지역연구 제8권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
297 - 322 (26page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구는 최근 중국의 도시화과정에서 인구 이동 패턴을 식별하고 지역 불균등 현상과 연계·분석한다. 먼저, 2014년 7월 24일 호구 제도 개혁의 일환으로 추진된 이원화된 호구(농업/비농업 호구) 통합 후 주민 호구(居民户口) 정보를 이용하여 성(省)별, 지역별 유동인구(floating population)를 추정한다. 유동인구와 농민공 데이터를 통합·분석 후 지역별 인구 이동 패턴을 식별한다. 이를 통해 최근 10년간 동부 권역에서 중·서부 권역으로의 농민공 대거 이동이 식별되었다. 특히, 중·서부 권역의 전체 농민공 비중이 2009년 32%에서 2018년 45%로 증가하였고 이는 1990년대초 남순강화(南巡講話) 이후 농민공의 최대 재배치(reallocation)로 보여진다. 이러한 중·서부 권역 농민공의 대부분은 유동인구로 식별되었고 초·중기 도시화 과정과 2차산업과 연계되어졌다. 식별된 지역별 노동 재배치(labor reallocation)와 지역 경제 불균등 연계·분석을 위해 지역의 경제구조와 도시화 수준(urbanization level)을 제고하고, ‘2003 국가통계국령(the 2003 NBS mandate)’에 따른 실제 거주 인구(de facto population)와 개정된 GDP 통계를 이용하여 수렴 효과를 검증한다. 시그마 수렴 효과(-convergence effect) 검증으로 변동계수(coefficient of variation)를 추정하고 베타 수렴 효과(-convergence effect) 식별을 위해 Barro and Sala-i-Martin 베타 수렴 검증을 실행하였다. 이를 통해 지역간 불균등이 완화되었음이 보여졌다. 특히, 동부 권역과 중·서부 권역과의 격차 완화를 통해 성(省)간, 지역간 불균등이 완화되었음이 식별되었다. 이는 농민공의 유입과 2차산업 발전에 기반하는 초·중기 도시화 발전과 연계된다는 기존의 연구 결과들과 일치한다. 더 나아가, 중·서부 권역으로의 농민공의 대거 유입은 산업화, 도시화와 연계되어 지역 경제발전에 기여하며 이는 동부 권역과의 격차 완화로 이어져 지역간 불균등을 완화시킨 것으로 보여진다. 본 연구의 지역 경제구조와 도시화 수준 변화에 따른 노동 이동성 연계·분석은 2004년 동부 연해 지역의 농민공 공급 부족을 의미하는 민공황(民工荒) 현상에 관한 중요한 함의를 내포한다. 바로, 2004년 이후 민공황 현상은 노동 공급의 문제가 아닌 수요의 문제로 변화되었으며, 중·서부 권역 역시 도시화와 경제구조가 선진화됨에 따라 지역의 농민공 수급문제는 공급이 아닌 수요의 문제로 바뀔 것으로 예상된다. 현 중국 정부의 사람중심(people-centered)의 도시화를 통한 완전하고 지속가능한 도시화(complete and sustainable urbanization)를 위해서는 농민공의 호구 지위 재분류(reclassifying)와 그들의 노동력 향상을 위한 지속적인 정부의 지원이 요구되며 이는 지역의 인적자본(human capital)과 연계되어 지역의 노동시장(labor market)을 강화시키는 방향이 되어야만 할 것이다. 이는 지역 인적자본으로의 완전한 흡수를 통해 노동시장의 이동성(mobility)을 제어함으로써 내수시장 확대와 활성화를 위한 중요한 토대가 될 것이다.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (28)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0