1. 다국적기업의 “초국성” 측정: 오늘날 많은 기업이 한 개 이상의 해외에서 생산, 판매, 연구 등을 수행하고 있을 정도로 다국적기업의 “초국성”은 높음

- Peter Dicken(2003): TNI(transnationality index)

* 전체 자산에 대한 해외 자산 비중

* 전체 매출액 중 해외 매출액의 비중

* 전체 종업원 중 해외 종업원 수

2. 다국적기업의 뿌리내림

- 초국성의 강화에도 불구하고 다국적 기업은 본국에 제도적, 문화적으로 뿌리내리고 있음

- 핵심기능(의사결정 및 연구개발)의 비중은 여전히 본국에서 높음: 특히, 독일 및 일본의 경우 뚜렷

3. 다국적기업이 투자대상국에 미치는 영향: 로컬 경제, 기업, 커뮤니티, 고용, 정치적 영향 등 5가지 측면에서 상이하게 나타남 (표 7.7)

1) 선진국의 경우

- 영국 “분공장경제”: 노동의 공간적 분업을 형성하는 데에 큰 영향 (1980~1990년대)

- 해외 의존도의 강화 -> 대외 경제적 환경변화에 취약: Nissan, LG 등의 대규모 해외직접투자를 유치하는 데에 막대한 보조금 투입했으나 고용확대 등의 영향력은 미비

2) 개발도상국의 경우

- 선진국에 비하여 투자유입 및 유출을 조절할 수 있는 정치적, 제도적 토대가 취약함

- “export platform”: 해외로의 수출을 위해 해당 국가가 노동을 강력히 통제하고 있음. 예) Export Processing Zone, Maquiladoras

3) 동유럽의 경우

- 1989년 이후 고용창출과 산업근대화의 차원에서 TNC의 FDI는 만병통치약으로 간주되고 있음 -> 국가 간 경쟁 치열 -> 주로 4개국에 집중(폴란드, 체코, 헝가리, 러시아)

- 최근 기업의 재입지(relocation) 경향이 심화 -> 제도적으로 이를 묶어두려는 전략이 나타남

4. “GPN”: 다국적기업뿐만 아니라 기업과 지역이 상호 이익에 부합하도록 “전략적 커플링” 관계를 맺는 방식을 연구함 (지역행위자를 능동적 주체로 인식)

영화 자막에 오류가 많아서
원래 가사를 아래에 적어봅니다.


Those schoolgirl days,
of telling tales and biting nails are gone,
But in my mind,
I know they will still live on and on,
But how do you thank someone,
who has taken you from crayons to perfume?
It isn't easy, but I'll try,

If you wanted the sky I would write across the sky in letters,
That would soar a thousand feet high,
"To Sir, with Love"


Those awkward years have hurried by, why did they fly away?
Why is it, Sir, children grow up to be people one　 day?
What takes the place of climbing trees and dirty knees in the world outside?
What is there for you I can buy?

If you wanted the world I'd surround it with a wall.
I'd scrawl these words with letters ten feet tall,
"To Sir, With Love".


The time has come,
For closing books and long last looks must end,
And as I leave,
I know that I am leaving my best friend,
A friend who taught me right from wrong,
And weak from strong,
That's a lot to learn,
What, what can I give you in return?

If you wanted the moon I would try to make a start,
But I, would rather you let me give my heart,
To Sir, with Love

<사망의 원인과 변천>


1. 사망원인의 변천

- 국가전체수준의 차이

  * 개발도상국: 열악한 보건시설 및 영양상태에 따른 전염성, 기생성 질환이 많음

     장내/호흡기 감염, 홍역, 에이즈, 결핵 등

  * 선진국: 노년층에서 발견되는 퇴행성 질환이 많음

     암, 심장질환, 당뇨, 자살 등

- 국가간 연령층에 따른 차이

  * 유아사망율: 선진국은 기형과 같은 내생적 원인, 개발도상국은 불량한 환경 및 의료수준에 따른 외생적 원인이 큼

  * 청소년기: 개발도상국은 영양결핍에 따른 저항력 부족. 선진국의 경우 청소년기의 자살률 높음

2. 사망력의 차이


1) 성별 사망력의 차이

- 모든 연령층에서 남자의 사망률이 여자보다 더 높음

  (40~59세 사이의 격차가 가장 높음: 사망성비 280 내외)

  * 청장년층: 높은 취업률에 따른 각종 산업재해 및 질환에 걸릴 가능성이 높음

  * 노년기: 스트레스 누적 및 경제활동기의 휴유증

  * 전 연령층에서 음주, 흡연 등의 비율이 남자가 높음

  * 여성의 경우 출산을 전후한 시기에 높은 사망률

- 개발도상국: 선진국에 비하여 여자의 사망률이 높은 편

  * 남아선호사상의 영향

  * 여성의 비공식적 노동참가율 및 노동 강도가 상대적으로 높음

2) 사회계층에 따른 사망력의 차이

- 인구변천단계 II시기(산업화 정점)까지 계층별 격차가 증가하나 III시기부터 격차가 감소하는 경향

- 가장 중요한 '직접적' 요인은 '직업'

- 전문직(의사, 경영인, 교사) 및 사무직 < 육체노동직(공장노동자, 버스운전) < 일용노무직 (짐꾼, 건설노동)

- 직업은 생활수준 및 환경, 여가, 영양섭취 등 간접적인 요인들에 영향을 줌

3) 교육수준에 따른 사망력의 차이

- 교육수준이 높을수록 건강에 대한 관심이 강함
- 영양 및 보건상태에 관한 지식습득에 접근성이 상대적으로 높은 경향

  * 25세~34세 사이의 청년층에 있어서 격차가 가장 심함. 특히 여성인구에 있어 뚜렷. 이유는 무엇일까? 

- 교육수준은 간접적으로 직업, 생활수준에 영향을 미침

4) 도시/농촌 간 사망력의 차이

- 선진국의 급속한 산업화시기(유럽 19세기, 한국 20C 중반): 도시가 농촌에 비하여 사망률이 높음

  * 1841년 영국: 전체 평균수명은 40세 가량. Manchester 24세, Liverpool 25세 수준.

  * 인구집중에 따른 전염병의 확산속도가 빠름

  * 산업화에 따른 도시환경의 악화

- 산업화 후기에는 농촌의 사망률이 더 높은 경향을 보임

  * 한국의 경우 현재 농촌의 사망률이 도시의 2.5배에 달함: 고혈압 6.3배, 간질환 및 위암 2.6배 가량 (인구구조의 영향)
  * 소득수준에 따른 의료시설에의 접근도 차이도 중요한 요인이었음

5) 결혼상태별 사망력의 차이

- 이혼자, 미혼자(독신), 사별자의 사망률이 기혼자보다 높은 경향을 띰

  * 기혼자: 심리적 안정감(스트레스). 건강에 대한 관심이 더 높은 경향. 규칙적인 생활패턴과 양호한 영양섭취

  * 미혼자(독신): 우울증. 불규칙적인 생활패턴

  * 사별(이혼)자: 새로운 생활에의 적응이 어려움. 사회편견.

  * 기혼자와 미혼자: 청년층에서의 사망률 차이는 비슷한 수준이나 노년층으로 갈수록 뚜렷한 격차

- 기혼자와 사별(이혼)자: 청년층에서의 사망률 차이는 크나 노년층으로 갈수록 격차가 작아짐

<사망력>


* 사망력의 주요 지표


1. 조사망률: 연앙인구 1,000명에 대한 총사망자 수


2. 연령층별 사망률: 각 연령집단 1,000명에 대한 연령집단별 사망자 수

  - 일반적으로 J자형의 곡선을 보임


3. 유아사망률(infant mortality rate)

  - 한 국가의 보건, 의료, 사회 등 삶의 질을 추론할 수 있는 지표로서 널리 이용됨

  - 총출생아 1,000명 대비 0세 사망자 수 (0세는 출생한지 만 1년이 되기 전의 유아를 의미함)


4. 생명표(life table)

  - 연령별 생존자, 사망자 수를 표준화한 표

  - 한 명의 개인이 출생시부터 사망할 때까지의 사망확률, 생잔확률 등을 예측할 수 있음
 
  - 17세기부터 사용된 것으로 보험통계의 목적으로 사용되어 오늘날까지 연금, 보험 등에 널리 사용되고 있음


(2007년 현재 완전생명표)

각세별	2007
	# 사망확률	# 생존자 (명)	# 정지인구 (명)	# 기대여명 (년)	사망확률 (남자)	생존자 (남자) (명)	정지인구 (남자) (명)	기대여명 (남자) (년)	사망확률 (여자)	생존자 (여자) (명)	정지인구 (여자) (명)	기대여명 (여자) (년)
0세	0.00413	100,000	99,648	79.56	0.00442	100,000	99,624	76.13	0.00383	100,000	99,675	82.73
1세	0.00039	99,587	99,567	78.89	0.00042	99,558	99,537	75.47	0.00035	99,617	99,599	82.04
2세	0.00029	99,548	99,533	77.92	0.00032	99,516	99,500	74.5	0.00026	99,582	99,569	81.07
3세	0.00023	99,519	99,507	76.95	0.00025	99,484	99,472	73.53	0.0002	99,556	99,545	80.09
4세	0.00019	99,496	99,487	75.96	0.00021	99,459	99,449	72.54	0.00017	99,535	99,527	79.11
5세	0.00018	99,477	99,468	74.98	0.00019	99,439	99,429	71.56	0.00016	99,518	99,510	78.12
6세	0.00017	99,460	99,451	73.99	0.00018	99,420	99,411	70.57	0.00015	99,502	99,495	77.14
7세	0.00015	99,443	99,435	73	0.00017	99,401	99,393	69.59	0.00013	99,487	99,481	76.15
8세	0.00013	99,428	99,422	72.01	0.00015	99,385	99,377	68.6	0.00011	99,474	99,469	75.16
9세	0.00011	99,415	99,410	71.02	0.00013	99,370	99,363	67.61	0.00009	99,463	99,459	74.17
10세	0.0001	99,404	99,399	70.03	0.00013	99,357	99,350	66.62	0.00008	99,455	99,451	73.17
11세	0.00011	99,394	99,388	69.04	0.00013	99,344	99,338	65.62	0.00009	99,446	99,442	72.18
12세	0.00013	99,383	99,376	68.05	0.00014	99,331	99,324	64.63	0.0001	99,438	99,433	71.18
13세	0.00015	99,370	99,363	67.06	0.00017	99,317	99,309	63.64	0.00013	99,428	99,421	70.19
14세	0.00019	99,355	99,346	66.07	0.00022	99,300	99,289	62.65	0.00015	99,415	99,408	69.2
15세	0.00024	99,337	99,325	65.08	0.0003	99,279	99,264	61.67	0.00017	99,400	99,392	68.21
16세	0.00029	99,313	99,299	64.09	0.0004	99,249	99,229	60.69	0.00018	99,384	99,375	67.22
17세	0.00035	99,284	99,267	63.11	0.00048	99,209	99,185	59.71	0.0002	99,366	99,356	66.23
18세	0.00038	99,250	99,231	62.13	0.00051	99,162	99,136	58.74	0.00023	99,346	99,335	65.25
19세	0.00039	99,212	99,193	61.16	0.00051	99,111	99,086	57.77	0.00026	99,324	99,311	64.26
20세	0.00041	99,174	99,154	60.18	0.00049	99,061	99,037	56.8	0.00031	99,298	99,283	63.28
21세	0.00043	99,133	99,112	59.2	0.00049	99,012	98,988	55.82	0.00036	99,267	99,249	62.3
22세	0.00047	99,091	99,068	58.23	0.00053	98,963	98,937	54.85	0.00041	99,232	99,211	61.32
23세	0.00051	99,044	99,019	57.26	0.00057	98,911	98,883	53.88	0.00045	99,191	99,168	60.35
24세	0.00056	98,993	98,966	56.29	0.00063	98,855	98,824	52.91	0.00048	99,146	99,122	59.37
25세	0.00059	98,938	98,909	55.32	0.00069	98,793	98,759	51.94	0.00049	99,098	99,074	58.4
26세	0.00061	98,879	98,849	54.35	0.00073	98,724	98,688	50.98	0.00048	99,049	99,026	57.43
27세	0.00061	98,819	98,789	53.38	0.00076	98,652	98,615	50.02	0.00046	99,002	98,979	56.46
28세	0.00061	98,759	98,728	52.41	0.00075	98,577	98,540	49.05	0.00047	98,957	98,933	55.48
29세	0.00063	98,698	98,667	51.45	0.00075	98,503	98,466	48.09	0.0005	98,910	98,886	54.51
30세	0.00066	98,636	98,604	50.48	0.00076	98,429	98,392	47.13	0.00055	98,861	98,834	53.53
31세	0.0007	98,571	98,536	49.51	0.00081	98,354	98,314	46.16	0.00059	98,807	98,778	52.56
32세	0.00074	98,502	98,466	48.55	0.00087	98,274	98,232	45.2	0.0006	98,749	98,719	51.59
33세	0.00076	98,429	98,392	47.58	0.00091	98,189	98,145	44.24	0.0006	98,689	98,660	50.63
34세	0.00079	98,355	98,316	46.62	0.00096	98,100	98,052	43.28	0.0006	98,630	98,601	49.66
35세	0.00083	98,277	98,237	45.65	0.00103	98,005	97,955	42.32	0.00063	98,571	98,540	48.68
36세	0.0009	98,196	98,151	44.69	0.00113	97,904	97,849	41.36	0.00066	98,509	98,476	47.72
37세	0.00099	98,107	98,059	43.73	0.00126	97,794	97,732	40.41	0.0007	98,444	98,409	46.75
38세	0.00109	98,011	97,957	42.77	0.00142	97,670	97,601	39.46	0.00073	98,375	98,339	45.78
39세	0.0012	97,904	97,845	41.82	0.00161	97,531	97,453	38.51	0.00077	98,303	98,265	44.81
40세	0.00133	97,787	97,722	40.87	0.00182	97,374	97,286	37.57	0.00082	98,227	98,187	43.85
41세	0.00148	97,657	97,585	39.92	0.00206	97,198	97,097	36.64	0.00087	98,147	98,104	42.88
42세	0.00163	97,512	97,433	38.98	0.0023	96,997	96,886	35.72	0.00093	98,061	98,015	41.92
43세	0.0018	97,353	97,265	38.04	0.00255	96,774	96,650	34.8	0.00101	97,970	97,920	40.96
44세	0.00198	97,178	97,081	37.11	0.0028	96,527	96,392	33.89	0.00112	97,870	97,816	40
45세	0.00218	96,985	96,879	36.18	0.00308	96,256	96,108	32.98	0.00123	97,761	97,701	39.04
46세	0.00238	96,774	96,659	35.26	0.00339	95,960	95,797	32.08	0.00134	97,640	97,575	38.09
47세	0.00259	96,544	96,419	34.35	0.00374	95,634	95,455	31.19	0.00143	97,509	97,440	37.14
48세	0.00281	96,294	96,158	33.43	0.00411	95,276	95,081	30.3	0.00149	97,370	97,297	36.19
49세	0.00304	96,023	95,877	32.53	0.00448	94,885	94,672	29.43	0.00156	97,225	97,149	35.25
50세	0.00327	95,731	95,574	31.62	0.00483	94,460	94,232	28.56	0.00166	97,073	96,992	34.3
51세	0.00348	95,418	95,252	30.73	0.00518	94,003	93,760	27.69	0.00177	96,912	96,826	33.36
52세	0.00371	95,085	94,909	29.83	0.00555	93,516	93,257	26.83	0.00191	96,740	96,648	32.42
53세	0.004	94,732	94,543	28.94	0.00599	92,997	92,719	25.98	0.00207	96,555	96,456	31.48
54세	0.00434	94,354	94,149	28.05	0.00649	92,440	92,140	25.13	0.00223	96,356	96,249	30.54
55세	0.00472	93,944	93,722	27.18	0.00704	91,840	91,517	24.3	0.00239	96,141	96,026	29.61
56세	0.00512	93,500	93,261	26.3	0.00763	91,194	90,846	23.46	0.00258	95,911	95,787	28.68
57세	0.00557	93,022	92,762	25.43	0.00828	90,498	90,123	22.64	0.00281	95,664	95,529	27.75
58세	0.00602	92,503	92,225	24.57	0.0089	89,748	89,349	21.83	0.00308	95,395	95,248	26.83
59세	0.00647	91,946	91,649	23.72	0.00953	88,950	88,526	21.02	0.00339	95,101	94,939	25.91
60세	0.00691	91,351	91,036	22.87	0.01018	88,102	87,653	20.21	0.00372	94,778	94,602	25
61세	0.00738	90,720	90,386	22.03	0.01094	87,205	86,728	19.42	0.00408	94,425	94,232	24.09
62세	0.00803	90,051	89,689	21.19	0.01194	86,251	85,736	18.63	0.00451	94,040	93,828	23.18
63세	0.00889	89,328	88,931	20.35	0.01323	85,221	84,657	17.85	0.00504	93,616	93,380	22.29
64세	0.00996	88,534	88,093	19.53	0.01478	84,093	83,472	17.08	0.0057	93,144	92,878	21.4
65세	0.01114	87,652	87,164	18.72	0.0165	82,851	82,167	16.33	0.00643	92,613	92,315	20.52
66세	0.01233	86,676	86,141	17.93	0.01831	81,483	80,738	15.59	0.0072	92,017	91,686	19.65
67세	0.01357	85,607	85,026	17.15	0.02025	79,992	79,182	14.87	0.00799	91,355	90,990	18.78
68세	0.01493	84,445	83,815	16.38	0.02231	78,372	77,497	14.17	0.00891	90,624	90,221	17.93
69세	0.01658	83,185	82,495	15.62	0.02466	76,623	75,678	13.48	0.01005	89,817	89,366	17.09
70세	0.01849	81,806	81,049	14.87	0.02726	74,733	73,715	12.81	0.0115	88,915	88,403	16.26
71세	0.02056	80,293	79,468	14.14	0.02997	72,696	71,607	12.16	0.01326	87,892	87,309	15.44
72세	0.02286	78,642	77,744	13.43	0.03295	70,517	69,356	11.52	0.01535	86,727	86,061	14.64
73세	0.02542	76,845	75,868	12.73	0.03646	68,194	66,951	10.89	0.01765	85,395	84,642	13.86
74세	0.02838	74,892	73,829	12.05	0.04072	65,708	64,370	10.29	0.02021	83,889	83,041	13.1
75세	0.03186	72,766	71,607	11.39	0.04577	63,032	61,590	9.7	0.0232	82,193	81,240	12.36
76세	0.03586	70,447	69,184	10.75	0.05124	60,147	58,606	9.14	0.02672	80,286	79,214	11.64
77세	0.04011	67,921	66,559	10.13	0.05691	57,066	55,442	8.61	0.03073	78,141	76,940	10.95
78세	0.04474	65,196	63,738	9.53	0.06292	53,818	52,125	8.1	0.03526	75,740	74,404	10.28
79세	0.05014	62,279	60,718	8.95	0.07005	50,432	48,666	7.61	0.04039	73,069	71,593	9.64
80세	0.0562	59,157	57,494	8.4	0.07806	46,899	45,069	7.14	0.04601	70,118	68,505	9.02
81세	0.0631	55,832	54,070	7.87	0.08663	43,238	41,365	6.71	0.05237	66,892	65,140	8.43
82세	0.07108	52,309	50,450	7.36	0.09559	39,492	37,605	6.29	0.05997	63,389	61,488	7.87
83세	0.08	48,591	46,647	6.89	0.10521	35,717	33,838	5.91	0.06862	59,587	57,543	7.34
84세	0.08954	44,704	42,702	6.44	0.11562	31,959	30,112	5.54	0.07791	55,498	53,336	6.85
85세	0.09937	40,701	38,678	6.03	0.12674	28,264	26,473	5.2	0.08762	51,174	48,932	6.38
86세	0.10994	36,656	34,641	5.64	0.13846	24,682	22,973	4.88	0.09817	46,690	44,399	5.95
87세	0.12123	32,626	30,649	5.27	0.15076	21,265	19,662	4.59	0.10956	42,107	39,800	5.54
88세	0.13327	28,671	26,760	4.93	0.16359	18,059	16,582	4.31	0.12182	37,494	35,210	5.16
89세	0.14603	24,850	23,035	4.61	0.17692	15,105	13,768	4.06	0.13493	32,926	30,705	4.81
90세	0.15951	21,221	19,528	4.32	0.19068	12,432	11,247	3.83	0.14889	28,483	26,363	4.48
91세	0.17368	17,836	16,287	4.04	0.20482	10,062	9,031	3.61	0.16367	24,242	22,259	4.18
92세	0.18851	14,738	13,349	3.79	0.21926	8,001	7,124	3.41	0.17923	20,275	18,458	3.89
93세	0.20395	11,960	10,740	3.55	0.23393	6,247	5,516	3.23	0.19553	16,641	15,014	3.64
94세	0.21996	9,521	8,474	3.33	0.24873	4,785	4,190	3.06	0.2125	13,387	11,965	3.4
95세	0.23646	7,427	6,548	3.13	0.26357	3,595	3,121	2.91	0.23007	10,542	9,329	3.18
96세	0.2534	5,670	4,952	2.95	0.27836	2,648	2,279	2.77	0.24815	8,117	7,110	2.98
97세	0.2707	4,234	3,661	2.78	0.29298	1,911	1,631	2.64	0.26663	6,103	5,289	2.8
98세	0.28825	3,088	2,643	2.62	0.30733	1,351	1,143	2.53	0.28541	4,475	3,837	2.63
99세	0.30596	2,198	1,861	2.49	0.32129	936	785	2.43	0.30434	3,198	2,711	2.49
100세이상	1	1,525	3,600	2.36	1	635	1,491	2.35	1	2,225	5,244	2.36

* 사망확률: 0~1 (최고 연령층에서 사망확률은 1)

* 생존자: 특정 연령에서 직전 연령의 사망확률에 따라 사망한 사람을 제외하고 살아있을 것으로 기대되는 사람의 수

* 정지인구: (인구이동이 없고 연령층별 사망률이 지속된다는 가정하에) 특정 연령 생존자의 연앙인구

* 기대여명: 특정 연령의 생존자가 앞으로 더 생존할 것으로 기대되는 생존년수

* 생잔율: 다음 해까지 살아남을 것으로 기대되는 사람의 비율 (생잔율 = 1 - 사망확률)


(연습) 위의 표를 사용하여 성별/연령별 생존자 수(왼쪽 막대그래프)와 사망확률(오른쪽 꺾은선 그래프)을 그려볼 것




 

<출산력의 변천과 공간적 분포>


1. 출산력의 변천


- 산업화에 따른 출산력의 감소


- 출생률에 영향을 미치는 요인 및 요인들 간의 상관관계


- 세계 출산율의 변천



2. 출산력의 공간적 분포


(합계출산율의 변천: 지역)

Year	아시아	동아시아	남아시아	동남아시아	유럽	아프리카	북아메리카	중앙아메리카	남아메리카	오세아니아
1960-1965	5.55	5.03	6	6.21	2.56	6.75	3.35	6.76	5.74	4.03
1965-1970	5.46	5.01	5.86	6.03	2.35	6.72	2.57	6.68	5.21	3.59
1970-1975	4.76	3.79	5.56	5.57	2.19	6.69	2.07	6.38	4.64	3.29
1975-1980	4.03	2.68	5.25	4.84	2	6.61	1.82	5.36	4.26	2.74
1980-1985	3.72	2.53	4.88	4.22	1.9	6.44	1.81	4.5	3.79	2.55
1985-1990	3.47	2.52	4.48	3.63	1.82	6.14	1.9	3.9	3.28	2.49
1990-1995	3.01	1.97	4.04	3.13	1.57	5.65	1.99	3.47	2.88	2.49
1995-2000	2.69	1.76	3.54	2.7	1.42	5.23	1.95	2.96	2.65	2.46