차별을 없애면 빈곤이 줄어든다? 에이전트 기반 모델로 본 정책 혁신

초록

본 논문은 가난에 대한 차별(아포로포비아)이 빈곤 완화에 미치는 영향을 에이전트 기반 모델(AABM)로 정량화한다. 바르셀로나 실증 데이터를 활용해 차별적·비차별적 정책을 시뮬레이션하고, 차별 정책이 부의 불평등을 심화시킨다는 결과를 제시한다.

상세 분석

이 연구는 기존 빈곤 완화 정책이 재분배 중심으로만 설계돼 왔지만, 최근 빈곤 감소 속도가 둔화된 점을 지적한다. 저자들은 ‘아포로포비아’라는 개념을 도입해, 가난에 대한 사회적 혐오와 차별이 정책 채택과 실행에 부정적 영향을 미친다고 주장한다. 이를 검증하기 위해 제안된 Aporophobia Agent‑Based Model(AABM)은 세 가지 핵심 요소—에이전트 프로필, 자율적 의사결정 메커니즘, 규제 환경(정책)—을 통합한다.

에이전트 프로필은 실제 바르셀로나 인구통계와 소득·주거 데이터를 기반으로 구성되었으며, 성별·연령·경제적 상태·거주 구역 등 다차원 속성을 포함한다. 의사결정은 Dignum의 Needs‑Based Model을 확장한 형태로, Maslow의 욕구 위계에 따라 ‘생리적·안전·소속·존중·자아실현’ 욕구를 정의하고, 각 욕구의 만족도(NSL)와 기대 만족도(S_at_s)를 수식화한다. 욕구 충족도가 낮을수록 긴급도가 상승하고, 에이전트는 자신이 속한 사회적 지위(고용, 실업, 노령, 노숙)와 재정적 제약을 고려해 행동을 선택한다.

규제 환경은 실제 바르셀로나 시에서 시행 중이거나 입법 논의 중인 정책을 두 그룹(차별적 vs. 비차별적)으로 분류한다. 차별적 정책은 가난한 계층에 추가적인 비용이나 제한을 부과하는 조항을 포함하고, 비차별적 정책은 보편적 복지·주거 지원 등을 제공한다. 모델은 각 정책 집합을 시뮬레이션에 투입해 에이전트들의 소득·지출 흐름을 추적하고, 최종적으로 부의 분포와 지니 계수를 측정한다.

실험 결과는 차별적 정책이 적용될 경우, 가난한 에이전트의 기본 욕구 충족도가 지속적으로 낮아져 행동 선택이 제한되고, 결국 부의 불평등이 급격히 확대됨을 보여준다. 반면 비차별적 정책은 전반적인 욕구 만족도를 향상시켜 사회 전체의 경제적 활력을 높이며, 지니 계수가 감소하는 경향을 보였다. 이러한 결과는 아포로포비아가 정책 설계 단계에서 이미 구조적 불평등을 고착화시킬 수 있음을 실증적으로 입증한다.

또한 모델의 한계도 명시한다. 현재는 부의 분포만을 빈곤 지표로 사용했으며, 교육·보건·사회적 자본 등 다차원적 빈곤 요소는 포함되지 않았다. 물리적 환경은 10×10 격자 형태의 단순화된 도시 모델이며, 실제 교통·주거·서비스 네트워크와의 정합성은 향후 연구 과제로 남는다. 그럼에도 불구하고, AABM은 정책 입안자가 차별적 요소를 사전에 탐지하고, 시뮬레이션을 통해 예상되는 불평등 파급 효과를 미리 평가할 수 있는 실용적인 도구로서 가치를 가진다.