• 한국인구학
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• 제25권1호
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• pp.33-50
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• 2002

본 연구는 교육수준 별 혼인표에서 나타나는 남녀 결혼의 비대칭성을 조사하여 남녀불평등 정도를 측정하고자 한다. 연구의 기본가정은 남녀간의 불평등이 존재할때는 남자가 결혼하는 유형과 여자가 결혼하는 유형이 다르다는 것이다. 남녀불평 등 정도가 큰 사회에서는 여자의 지위가 남자의 지위에 비해 높다는 사실을 받아들이기가 상대적으로 더 힘들다. 구체적인 연구의 목적은 혼인표의 비대칭성을 측정하기 위한 통계모형과 지수를 개발하는 것이다. 아울러 국가별로 다르게 나타나는 남녀불평등지수의 차이에 미친 원인을 찾아보고자 한다. 이 분야에서 남녀불평등정도의 차이에 관한 중요한 이론으로 논의되는 두 가지 이론은 산업화론과 정치 /문화이론이다. 이러한 연구목적을 위해 27여개의 교육수준일 혼인표가 분석되었다. 가설검증과 같은 방법으로 엄격하게 이론의 타당성을 살펴본 것은 아니지만, 분석결과를 통해서 몇 가지 시사점을 찾아볼 수 있다. 첫째, 상대적으로 덜 산업화된 국가들에 비해. 산업화가 많이 진척된 나라일수록 남녀불평등의 정도가 작다. 둘째. 다른 조건이 같다면, 정치제도가 선택결혼의 정도에 영향을 미친다. 셋째. 이러한 정치적인 요인뿐만 아니라 문화적인 요인도 적어도 결혼과 관련하여 남녀불평등 정도에 영향을 준 것으로 보여진다 요약하자면, 본 연구는 남녀불평등과 관련요인의 관계에 대해서 일종의 수정된 산업화이론을 시사하고 있다 즉, 대부분의 국가에서는 산업화의 진척에 따라 남녀불평등 정도가 작아진다 동시에 몇몇 국가에서는 그 나라 특유의 정치제도나 문화적 경험에 많은 영향을 받는 것으로 보인다. 이러한 결과는 산업화 정도에 따른 남녀 간 사회적 지위의 감소 등을 강조하는 기존의 이론을 부분적으로 확인하는 것이다. 동시에 단순이 산업화의 정도가 그러한 경향을 보장하는 것은 아니다라는 것을 강조하고 하고 있다.

• 수산경영론집
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• 제36권1호
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• pp.81-101
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• 2005

This article is to estimate the fishing frequency function in Korean recreational fishery with respect to socio-economic characteristics of anglers. First, the study described the characteristics of the entire angler population on the view points of 9 socio-economic variables. And then, the study divided the total angler population into three groups of in-land, sea, and mixed angler populations in order to investigate the differences in their characteristics. The study could confirm the existence of differences in regions, size of regions, and educational levels between the in - land and the sea angler populations by testing heterogeneity in the frequency table. The fishing frequency function is estimated using Poisson regression model in order to accomodate the count data(non-negative discrete random variable) aspects of the fishing frequency. However, the model specification error is found due to overdispersion of data. The model exhibits the lack of goodness of fit. The negative binomial regression model is adopted to cure the overdispersion of the data as an alternative estimation methodology. Finally, the study can confirm overdispersion does not exist in the model any more and the goodness of fit improved significantly to the reasonable level. The results of estimation of fishing frequency population modeled by the negative binomial regression models are following. The three variables of region, sex, and education have effects on the decision making process of fishing frequency in the case of in-land recreation fishery. On the other hand, the three variables of sex, age, and marriage status do the same job in the case of sea angler population. Among the left-over variables, both income and use of Internet variables now affect on the process in mixed angler population. Finally, the results of whole angler population show that all of the previous variables are proven to be statistically significant due to the summation of data with all three sub-groups of angler population.