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고정관념과 불평등: 정체성 선택에 관한 신호이론
Stereotypes and Inequality: A 'Signaling' Theory of Identity Choice 원문보기

韓國開發硏究 = KDI journal of economic policy, v.34 no.2 = no.115, 2012년, pp.1 - 15  

김영철 (한국개발연구원) ,  글렌 라우리 (브라운대학교 멀튼 스톨츠 사회과학, 경제학과)

초록
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본 논문은 고정관념(stereotypes)과 노동시장 신호(signaling)에 관한 이론적 틀에 기반하여 개인의 정체성(identity) 선택에 관한 이론모형을 제시하고 있다. 사회집단 간의 평판의 차이 및 이로 인한 집단 간 불평등은 사회집단에 대한 시장의 고정관념 및 이에 상응하는 집단 구성원의 인적자본 투자수준에 의해 형성된다(Arrow[1973]; Coate and Loury[1993]). 한편, 이제까지의 학계의 논의는 개인들의 사회집단 선택 및 이에 따른 사회집단 구성의 내생적 변화 가능성을 배제한 채 발전하여 왔다. 사회집단 간 평판의 차이가 존재하고 동시에 개인들의 자발적 집단 선택이 가능한 상황이라면, 평판이 좋은 사회집단은 집단의 구성원들이 보다 적극적으로 인적자본에 투자하는 '투자 확대'의 효과뿐만 아니라, 평판이 상대적으로 떨어지는 사회집단에 비해 보다 우수한 인재들을 집단의 새로운 구성원으로 맞아들이는 '집단 구성'의 효과를 동시에 누리게 된다. 이러한 집단 구성의 내생성은 본질적으로 사회집단 간의 평판의 차이를 보다 확대시키는 결과를 낳게 되며, 이렇게 확대된 평판의 격차가 우수한 인재의 집중을 보다 강화시킴으로써 집단 간 경제적 불평등이 시간이 지남에 따라 악화되는 것이다. 본 논문은 노동시장 신호이론을 활용하여 사회집단 선택의 내생성하에서의 집단 간 불평등의 균형점을 찾고 이들의 안정성에 관해 논하고 있으며, 집단 구성의 내생성이 주어질 경우 그렇지 않은 경우에 비해 사회집단 간의 경제사회적 불평등이 보다 심화될 수 있음을 이론적으로 증명하고 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

We develop an identity choice model within the context of a stereotyping-cum-signaling framework. The model allows us to explore implications of the fact that, when individuals can choose identity, then the distribution of abilities within distinct identity groups becomes endogenous. This is signifi...

주제어

AI 본문요약
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제안 방법

  • In this paper, we develop an identity choice model that can explain social activities such as passing and selective out-migration from a stereotyped group, loosening the assumption of group identity immutability in standard statistical discrimination models. More talented members with low human capital investment cost have a greater incentive to identify themselves with a group that has a better collective reputation.

이론/모형

  • The identity choice model in this paper starts with a standard statistical discrimination framework (Coate and Loury, 1993). We identify multiple self-confirming prior beliefs, which we call Phenotypic Stereotyping Equilibria (PSE).
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