의정부성범죄변호사 [정준호의 부동산과 사회경제]소득만으론 깨기 어려운 불평등…자산 구조 재정립해야
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가계금융복지조사 자료로 계산해보면 흐름은 비교적 분명하다. 이변량 지니계수는 2017년 0.401에서 2021년 0.404로 상승한 뒤, 2023년 0.403으로 소폭 하락했다가 2025년 0.413으로 다시 상승했다. 처분가능소득 지니계수는 2017년 0.426에서 2023년 0.403으로 낮아졌다가 2025년 0.406으로 소폭 반등했고, 순자산 지니계수는 2017년 0.589에서 2025년 0.629까지 꾸준히 상승했다. 이변량 지니계수는 자산 지니계수보다 낮게 나타나는데, 상대적으로 불평등이 덜한 소득이 결합되면서 전체 격차가 일부 완화되기 때문이다.
이 세 지표를 함께 보면 한 가지 특징이 드러난다. 중요한 것은 이들 지표의 절댓값이 아니라 흐름이다. 이변량 지니계수는 2021~2023년 코로나 시기를 제외하면 대체로 자산 지니계수의 흐름과 같이 움직인다. 즉 소득 불평등이 완화되는 시기에도 전체 불평등은 크게 낮아지지 않고, 자산 불평등의 흐름을 따라간다.
다만 코로나 시기는 예외적이다. 당시 자산 가격이 전반적으로 상승했지만, 분포 자체는 크게 변하지 않아 자산 지니계수는 높은 수준에서 사실상 횡보했다. 반면 재난지원금과 이전지출 확대는 하위 계층 소득을 보전하면서 소득 지니계수를 빠르게 낮췄다. 이변량 지니계수는 변동이 큰 쪽의 영향을 더 크게 받으므로, 이 시기 전체 불평등의 단기 변동은 소득이 주도하게 된 것이다.
그러나 이러한 흐름은 오래가지 않았다. 2023년 이후 거시환경이 바뀌면서 이변량 지니계수는 다시 자산 지니계수의 흐름과 동조화되고, 최근에는 그 상승 속도도 더욱 가팔라지고 있다. 일시적으로 소득이 주도하던 국면이 종료되자, 전체 불평등의 중심축이 다시 자산으로 이동한 것이다.
문제는 단순한 격차 확대가 아니라, 그 격차가 스스로를 재생산하는 구조로 굳어지고 있다는 점이다. 또한 이변량 지니계수의 상승은 자산과 소득의 결합 구조 변화도 반영한다. 고소득 가구면서 자산도 많은 가구가 늘어나고, 소득이 낮고 자산이 집중된 은퇴 고령가구도 증가하고 있다. 그 결과 전체 분포는 점차 자산 상층에 주도되고 있다. 이러한 흐름은 고령화와 맞물리며 더욱 강화될 가능성이 크다.
이 과정에서 경제적 위계는 점차 소득이 아니라 자산 중심으로 재편되어 계층 이동 경로로서 소득 역할이 약화되고, 자산 격차는 세대를 넘어 지속될 가능성이 커진다.
이 지표가 던지는 메시지는 분명하다. 소득은 교육과 노동을 통해 변화할 수 있는 유동적 변수지만, 자산은 과거 축적의 결과로 쉽게 바뀌지 않는다. 그럼에도 전체 불평등의 흐름이 자산을 따라가고 있으며, 개인의 현재 노력보다 이미 보유한 자산이 경제적 위치를 좌우하는 구조가 강화되고 있다. 처분가능소득 지표를 이용했는데도 이런 결과가 나온 것은, 소득 기반의 재분배 정책만으로 자산 격차를 상쇄하기에는 한계가 있다.
최근 자산시장의 흐름은 이러한 구조를 더욱 분명하게 보여준다. 주식과 부동산 모두 변동성을 보이고 있지만, 자산 가격의 상승과 조정이 반복되는 과정에서 자산 보유 여부에 따른 격차는 확대될 수 있다. 이러한 상황에서 이변량 지니계수의 흐름은 중요한 질문을 남긴다. 역설적으로 소득 정책의 역할이 약화되기보다 자산 중심 구조 속에서 그 기능을 어떻게 재정립할 것인가라는 새로운 과제를 던지고 있다.
인공지능(AI) 기술이 질병 발견에 주로 초점을 맞추던 기존의 건강검진을 대신해 개인 맞춤형 관리를 향한 전환을 이끌어내고 있다. 전문가들 사이에선 인공지능이 건강검진의 객관성과 개인화, 접근성을 높여 차세대 검진 체계를 구현할 핵심 도구가 될 것이라는 전망과 함께 실제 임상 현장의 조건에 따라 정확도가 일부 떨어지는 한계도 있다는 분석이 나온다.
한국의학바이오기자협회는 15일 ‘의료 패러다임의 대전환, AI 건강검진의 현재와 미래’ 심포지엄을 열고 인공지능이 검진 현장에 가져온 변화와 현주소를 짚으며 미래 발전 방향을 논의했다.
기조강연을 맡은 강대희 서울대 의대 예방의학교실 교수는 미래 의료의 핵심 키워드로 ‘예방·예측·맞춤·참여’를 꼽으며 이를 실현할 인공지능 건강검진의 활용 방안을 검진 단계별로 제시했다. 검진 전 단계에서는 대상자 선정과 위험군 발굴을 통해 검사 항목 최적화에 활용하고, 검진 중에는 표준화된 영상·병리 판독과 함께 검사자 간 판독 편차를 줄이며, 검진 후에는 구체적인 행동지침 제공과 맞춤형 사후관리에 인공지능이 기여할 수 있다는 설명이다. 강 교수는 “미래의 AI 기반 건강검진은 기존의 단발성 검진에서 지속적인 구독형 건강관리 체계로 전환될 것”이라며 “한국형 건강검진이 국제 표준이 되기 위해서는 AI 검진제도가 필수적”이라고 말했다.
안지현 한국의학연구소 수석상임연구위원은 ‘AI 도입 건강검진센터, 어떻게 달라졌나’를 주제로 AI 기술이 실제 검진 현장에 가져온 변화를 구체적인 사례와 함께 발표했다. 안 연구위원은 “대장내시경 AI 보조시스템으로 병변 누락을 줄이는 한편, 안저 사진으로 심혈관질환 위험을 예측하는 등 기존 검사에 AI를 접목해 새로운 의학적 가치를 창출하고 있다”고 말했다. 또한 안저 촬영을 통한 심혈관질환 예측은 추가적인 방사선 노출 없이 ‘기회 검진’의 효용성을 극대화할 수 있다며 “이러한 AI와 의료진의 협업은 의료진의 번아웃을 예방하고, 수검자에게는 보다 정밀하고 인간 중심적인 의료를 제공하는 상생 모델이 될 것”이라고 전망했다.
김형진 삼성서울병원 국제진료센터 교수는 ‘AI 건강검진, 믿어도 될까? 오해와 함정’을 주제로, AI 기반 건강검진에 대한 대중적 기대와 실제 임상 현실 사이의 간극을 비판적으로 조명했다. 김 교수는 “AI가 제시하는 결과는 진단이 아닌, 추가 확인이 필요한 신호에 가깝기 때문에 이를 진단으로 오해할 경우 불필요한 검사와 침습적 시술로 이어질 수 있다”며 “AI는 학습 데이터의 편향을 그대로 반영하고, 대규모 데이터라고 해서 공정성을 보장하지는 않는다. AI 건강검진을 불신할 필요는 없지만, 그 결과를 비판적으로 해석하고 질문을 던져야 안전한 의료로 이어진다”고 강조했다.
민태원 한국의학바이오기자협회 회장은 “건강검진 분야에서 AI 기술이 충분한 임상 검증과 근거를 갖춘다면, 질병의 조기 발견과 개인 맞춤형 관리를 통해 더욱 건강하고 품격 있는 삶을 누릴 수 있을 것”이라며 “이를 위해 언론은 책임 있는 정보를 제공하며 국민의 올바른 이해와 판단을 돕는 역할을 다하겠다”고 밝혔다.
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