『국제사회보장리뷰』통권 제32호 발간

- 기획: 장애인 지원체계와 대상 기준

이 글은 미국의 장애인 지원체계와 장애인 판정 기준에 대하여 살펴보고 한국에 시사하는 바를 제시하고자 하였다. 미국은 미국장애인법(ADA)과 재활법에 근거하여 장애를 포괄적으로 개념화하고 있으며 교육, 교통, 고용, 복지 등 영역에 따라 장애판정을 별도로 하고 있다. 그럼에도 사회보장청의 장애판정은 전 범위에 걸쳐 영향력 있는 장애인정체계로 자리 잡고 있으며, 주요한 삶의 활동(major life activities)과 실질적인/상당한 제약(substantially limits)을 기준으로 하여 장애를 판정하는 특징이 있다. 또한 의료적 기준과 직업적 기준, 그리고 실질적인 소득 활동이나 일상생활을 할 수 있는가를 모두 고려하고 있다. 향후 한국의 장애판정체계 개선 시 의료적 기준 외에 직업적 기준과 일상 및 소득 활동 기준을 모두 고려할 수 있을 것이다.

독일의 장애인 지원제도는 수급자 선정 방식을 기준으로 크게 세 가지 유형으로 구분된다. 첫째, 장애인등록제를 기반으로 하는 방식, 둘째, 등록제를 기본으로 하되 장애 위험이 있는 사람까지 포함하는 방식, 셋째, 개별 급여의 목적에 따라 수급자를 결정하는 방식이다. 이처럼 유연한 수급자 선정 구조는 사각지대를 최소화하고 지원체계의 안정성을 강화하는 데 기여하고 있다. 특히 독일의 장애인등록제는 포괄적인 장애 인정 방식에 기초하여, 실질적으로 급여가 필요한 사람이 배제되지 않도록 보장하는 데 중요한 역할을 한다. 이러한 독일의 사례는 장애인등록제 운영에 있어 행정적 효율성, 복지의 포괄성, 공정성 간의 균형을 고려한 제도 설계가 가능함을 보여 준다. 이 글에서는 독일의 장애인등록기준과 소득, 고용, 돌봄제도의 대상자 선정 기준을 살펴보고, 이러한 체계가 한국의 장애인등록제에 주는 함의를 살펴보고자 한다.

스웨덴에서 장애인은 근로와 거주를 근거로 사회보장 수급권자가 될 수 있다. 스웨덴의 장애인 지원은 크게 사회보험, 고용, 사회서비스로 구분된다. 판정체계는 국제기능장애건강분류(ICF)의 생심리사회적 관점(bio-psychosocioperspective)에 입각하여 통합적 조사가 수행되고 있다. 장애인 등록제가 없는 스웨덴에서 필요한 지원을 받기 위해서는 지원별 판정이나 욕구 조사를 받아야 한다. 사회보험 급여와 고용의 경우 보험의학적 조사를 기본으로 하고 있다. 여기서 개인이 의학적 장애로 판정을 받으면 추가적인 평가를 통해 지원 여부가 결정된다. 판정 기준은 “감소된 근로 능력”이다. 전문장애인서비스(LSS)를 포함한 사회서비스는 지방정부인 코뮨(Kommun)의 책임으로 서비스 제공을 평가하는 데 다소 자율성이 존재한다. 결론적으로 스웨덴에서 장애인 정책과 판정체계는 획일적이고 표준적인 체계에서 벗어나 욕구 중심의 개별화 원칙이 강하고 한 명의 장애인에게 필요한 지원을 하기 위해 다양한 전문가의 참여를 유도한다는 점에서 다학제적이면서도 전문적 조사의 성격을 내포한다고 볼 수 있다.

일본에서는 장애인을 대상으로 하는 다양한 차원에서의 지원이 각각의 법률에 따라 제공되는 체계를 갖추고 있다. 이는 한국의 장애인 지원체계와도 유사하다. 반면 기본적으로 「장애인복지법」에 기반을 둔 장애인등록제에 따른 등록 장애인을 장애인 정책의 대상으로 하는 한국과는 달리, 일본의 경우 각 지원에 관한 법률 및 제도의 목적에 따라 장애에 대한 법적 정의와 대상기준이 다르게 제시되고 있다. 이러한 일본의 장애인 지원체계에서 볼 수 있는 대상기준의 차이는, 정책이나 제도의 대상을 규정함에 있어서 과연 어느 것이 적절한 것인지, 그것이 어떠한 기준에서 적절한 것인지에 대해, 장애인 당사자를 포함한 다양한 관점에서 확인하고 검토하여 논의해 가는 과정이 필요함을 시사하여 준다.

인공지능의 급격한 발전에 따른 충격이 크다. 인공지능의 활용도를 높이면서, 파괴력을 제어하기 위한 규제도 전 세계적으로 모색되고 있다. 유럽연합이 2024년에 제정한 인공지능법은 인공지능에 관해 국제적으로 가장 포괄적인 법적 프레임워크다. 인공지능법은 위험성에 따라 인공지능을 네 가지 유형으로 나눠 규제하고 있다. 사회보장 영역에 한정해서 보면, 사회적 평점(social scoring)은 가장 위험한 ‘수용할 수 없는’ 위험으로 원칙적으로 금지된다. 개인 정보에 근거해서 급여 자격을 판정하는 사회보장제도는 일종의 사회적 평점 부여 과정을 거칠 수밖에 없다. 법 집행 과정에서 논란이 예상된다. 사회보장 영역을 포괄하는 ‘필수 민간 및 공공 서비스 분야’의 인공지능 사용도 두 번째로 위험한 ‘고위험’ 영역으로 분류된다. 엄격한 규제의 대상이 된다. 한국은 인공지능 기본법이 2024년 12월에 제정됐으나, 사회보장 영역에 대한 구체적인 언급이 없다. 한국의 사회보장 영역에서 인공지능 기술이 이미 적용되는 점을 고려하면, 정책적 대응이 시급히 필요하다.

프랑스에서는 만 3세부터 유아학교 의무교육이 시작되며, 유아학교와 초등학교는 초등교육 단계에 포함되어 대체로 유사한 일과로 운영된다. 정규수업은 일반적으로 오전 8시 30분부터 오후 4시 30분까지 진행되며, 이후 방과 후 프로그램을 통해 많은 아동이 부모의 퇴근 시간에 맞춰 오후 6시∼6시 30분쯤에 하교한다. 이로 인해 프랑스의아동들은 3세 유아부터 초등학생에 이르기까지 하루 평균 9시간 이상을 교육기관에서 보내는 것이 일반적이다. 이 글은 프랑스 아동의 장시간 학교생활이 구조화된 이유를 역사·사회적 및 정책적 요인을 통해 분석함으로써 한국의 아동 교육 및 돌봄 정책에 주는 시사점을 제시한다.

스웨덴을 비롯한 북유럽 국가들은 북유럽 복지국가 모델을 기반으로 다른 고소득 국가들에 비해 상대적으로 높은 출산율을 유지해 왔다. 그러나 2010년 이후 북유럽 국가들은 뚜렷한 출산율 감소 추세를 보이고 있다. 이는 기존 사회과학 이론으로는 예측하거나 설명하기 어려운 변화였으며, 단순한 출산 지연을 넘어 장기적인 출산율 감소로 이어질 가능성이 제기되면서 인구학을 포함한 여러 사회과학 연구자들이 이 현상의 원인을 규명하기 위해 연구를 진행 중이다. 현재까지 논의된 가장 유력한 설명 중 하나는 개인이 체감하는 주관적 불확실성의 증가가 출산 지연 및 포기와 밀접하게 관련되어 있다는 “미래 내러티브 분석틀(Narratives of the future framework)”이다. 불확실성 내러티브를 강조하는 연구는 객관적인 경제적, 사회적, 정책적 조건뿐만 아니라 미래에 대한 기대가 개인의 출산 행동에 미치는 영향을 조명한다는 점에서 대한민국의 저출산 문제를 이해하는 데 중요한 시사점을 제공한다. 아울러 최근 발표된 정신건강과 출산 간의 상관관계 연구는 청년층의 삶의 만족도와 정신건강의 개선이 출산율 제고에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.