본 연구는 지속적으로 증가하고 있는 노인범죄의 추세를 파악하고, 노인범죄 증가추세에 영향을 미치는 요인을 규명함으로써 효과적인 노인범죄의 예방과 감소를 위한 노인복지정책적․실천적 방안수립의 기초정보를 제공하고자 하는데 그 목적이 있다. 노인범죄와 관련된 선행연구들을 분석하여 도출된 이론적 변수들의 1990년부터 2016년까지 27년간의 시계열 자료를 바탕으로 실증분석을 실행하였다. 이를 통해 추세예측 변수를 도출하고, VAR모형에 적용하여 추세예측 변수의 영향력을 분석하였다. 구체적인 연구방법과 결과는 다음과 같다. 첫째, 노인범죄 추세예측을 위한 VAR모형에 적용할 예측변수를 선정하기 위해 선행연구 검토를 통한 예측변수 도출과 실증분석을 통한 노인범죄에 영향을 미치는 변수를 인구사회학적․경제적 및 사회복지적 요인으로 구분하여 변수를 선정하였다. 인구사회학적 요인으로 도출된 변수는 노인인구비율, 노인부양비, 노령화지수, 이혼율이었으며, 경제적 요인의 변수는 GDP증감률, 경제활동참여율, 실업률, 가계지수였으며, 사회복지적 요인의 변수로는 노인복지예산비율과 보건복지예산비율이 선정되었다. VAR모형에 적용할 최종 예측변수를 선정하기 위해 인구사회학적․경제적 및 사회복지적 요인내의 각 변수들을 실증분석(...
본 연구는 지속적으로 증가하고 있는 노인범죄의 추세를 파악하고, 노인범죄 증가추세에 영향을 미치는 요인을 규명함으로써 효과적인 노인범죄의 예방과 감소를 위한 노인복지정책적․실천적 방안수립의 기초정보를 제공하고자 하는데 그 목적이 있다. 노인범죄와 관련된 선행연구들을 분석하여 도출된 이론적 변수들의 1990년부터 2016년까지 27년간의 시계열 자료를 바탕으로 실증분석을 실행하였다. 이를 통해 추세예측 변수를 도출하고, VAR모형에 적용하여 추세예측 변수의 영향력을 분석하였다. 구체적인 연구방법과 결과는 다음과 같다. 첫째, 노인범죄 추세예측을 위한 VAR모형에 적용할 예측변수를 선정하기 위해 선행연구 검토를 통한 예측변수 도출과 실증분석을 통한 노인범죄에 영향을 미치는 변수를 인구사회학적․경제적 및 사회복지적 요인으로 구분하여 변수를 선정하였다. 인구사회학적 요인으로 도출된 변수는 노인인구비율, 노인부양비, 노령화지수, 이혼율이었으며, 경제적 요인의 변수는 GDP증감률, 경제활동참여율, 실업률, 가계지수였으며, 사회복지적 요인의 변수로는 노인복지예산비율과 보건복지예산비율이 선정되었다. VAR모형에 적용할 최종 예측변수를 선정하기 위해 인구사회학적․경제적 및 사회복지적 요인내의 각 변수들을 실증분석(상관관계분석, 다중회귀분석)하였다. 변수간의 다중공선성을 검토하기 위하여 상관관계 분석을 원자료(raw data)를 바탕으로 분석하였으나, 인구사회학적 요인을 구성하는 변수들의 시계열 자료가 노인인구를 기초로 한 자료들이기 때문에 변수 간 상관관계가 매우 높은 것으로 나타났다. 경제적 요인의 변수들 간의 독립성은 대체적으로 유지하는 것으로 나타났다. 사회복지적 요인의 변수 역시 정부의 예산 증가에 따라 사회복지예산도 증가하기 때문에 변수 간 상관관계가 매우 높은 것으로 나타났다. 그러나 본 연구가 시계열 자료를 활용하여 추세를 분석하는 연구이므로 연구에 적용될 수 있도록 원자료를 1차 차분하여, 1차 차분한 자료를 대상으로 상관관계 분석을 재실행 하였다. 재실행된 상관관계 분석결과 인구사회학적 요인으로는 노인인구비율, 노인부양비, 이혼율이 변수로 선정되었으며, 경제적 요인으로 GDP증감률, 경제활동참여율, 실업률, 가계지수, 사회복지요인으로 노인복지예산비율과 사회복지예산비율이 선정되었으며 요인별 구성변수를 독립변수로 하여 노인범죄유형에 미치는 영향력을 분석하기 위해 다중회귀 분석을 실행하였다. 즉, 실증분석(상관관계분석, 다중회귀분석)을 통하여 VAR모형에 적용할 변수를 인구사회학적 요인으로는 노인인구비율과 노인부양비, 경제적 요인으로는 GDP증감률과 경제활동참여율, 사회복지적 요인으로는 노인복지예산비율이 최종적으로 선정되었다. 둘째, 노인범죄 추세에 영향을 미치는 변수로는 노인전체범죄와 노인형법범죄의 경우 노인부양비, GDP증감률, 노인복지예산비율, 노인절도범죄의 경우 GDP증감률, 노인폭력범죄의 경우 노인부양비, 경제활동참여율, 노인복지예산비율이 유의한 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 또한 노인지능범죄는 GDP증감률, 경제활동참여율, 노인교통범죄의 경우 노인부양비와 노인복지예산비율, 노인성범죄의 경우 노인부양비, GDP증감률, 노인복지예산비율이 유의한 영향을 미치는 변수인 것으로 밝혀졌다. 셋째, 노인범죄 추세예측변수의 영향력과 상대적 중요도는 노인전체범죄와 노인형법범죄는 경제활동참여율, 노인복지예산비율, GDP증감률 높았으며, 노인강력범죄는 노인인구비율과 GDP증감률, 노인복지예산비율이 높은 것으로 나타났다. 노인폭력범죄는 노인인구비율과 노인부양비, 경제활동참여율, 노인복지예산비율이 높은 것으로 나타났으며, 노인절도범죄는 경제활동참여율, GDP증감률, 노인인구비율이 높게 나타났다. 노인지능범죄는 GDP증감률, 노인인구비율, 경제활동참여율이 높았으며, 노인교통범죄는 경제활동참여율, 노인부양비, 노인인구비율이 높았으며, 노인성범죄의 경우는 경제활동참여율, GDP증감률, 노인복지예산비율이 상대적으로 높은 영향력과 중요도를 보였다. 이와 같이 노인범죄의 유형별 추세예측 변수에는 차이가 있는 것으로 나타났으나 통합적으로 가장 중요한 변수는 GDP증감률, 경제활동참여율 및 노인복지예산비율인 것으로 판단된다. 결과적으로 소득불균형에 의한 노인들의 빈곤이 그들을 사회로부터 고립 및 단절시켜 노인범죄를 야기한 유발요인임을 연구결과를 통해 다시 한 번 입증하게 되었다. 본 연구의 결과, 노인범죄의 예방과 추세감소를 위해서는 노인범죄의 유형에 따른 차별적인 노인복지정책결정 및 제도의 수립이 우선적으로 이루어져야 할 것 이며, 이를 근간으로 노인범죄의 유형별 예방과 감소를 위한 효과적인 노인복지·교정복지의 실천적 방안 강구의 중요성을 강조하고자 한다.
본 연구는 지속적으로 증가하고 있는 노인범죄의 추세를 파악하고, 노인범죄 증가추세에 영향을 미치는 요인을 규명함으로써 효과적인 노인범죄의 예방과 감소를 위한 노인복지정책적․실천적 방안수립의 기초정보를 제공하고자 하는데 그 목적이 있다. 노인범죄와 관련된 선행연구들을 분석하여 도출된 이론적 변수들의 1990년부터 2016년까지 27년간의 시계열 자료를 바탕으로 실증분석을 실행하였다. 이를 통해 추세예측 변수를 도출하고, VAR모형에 적용하여 추세예측 변수의 영향력을 분석하였다. 구체적인 연구방법과 결과는 다음과 같다. 첫째, 노인범죄 추세예측을 위한 VAR모형에 적용할 예측변수를 선정하기 위해 선행연구 검토를 통한 예측변수 도출과 실증분석을 통한 노인범죄에 영향을 미치는 변수를 인구사회학적․경제적 및 사회복지적 요인으로 구분하여 변수를 선정하였다. 인구사회학적 요인으로 도출된 변수는 노인인구비율, 노인부양비, 노령화지수, 이혼율이었으며, 경제적 요인의 변수는 GDP증감률, 경제활동참여율, 실업률, 가계지수였으며, 사회복지적 요인의 변수로는 노인복지예산비율과 보건복지예산비율이 선정되었다. VAR모형에 적용할 최종 예측변수를 선정하기 위해 인구사회학적․경제적 및 사회복지적 요인내의 각 변수들을 실증분석(상관관계분석, 다중회귀분석)하였다. 변수간의 다중공선성을 검토하기 위하여 상관관계 분석을 원자료(raw data)를 바탕으로 분석하였으나, 인구사회학적 요인을 구성하는 변수들의 시계열 자료가 노인인구를 기초로 한 자료들이기 때문에 변수 간 상관관계가 매우 높은 것으로 나타났다. 경제적 요인의 변수들 간의 독립성은 대체적으로 유지하는 것으로 나타났다. 사회복지적 요인의 변수 역시 정부의 예산 증가에 따라 사회복지예산도 증가하기 때문에 변수 간 상관관계가 매우 높은 것으로 나타났다. 그러나 본 연구가 시계열 자료를 활용하여 추세를 분석하는 연구이므로 연구에 적용될 수 있도록 원자료를 1차 차분하여, 1차 차분한 자료를 대상으로 상관관계 분석을 재실행 하였다. 재실행된 상관관계 분석결과 인구사회학적 요인으로는 노인인구비율, 노인부양비, 이혼율이 변수로 선정되었으며, 경제적 요인으로 GDP증감률, 경제활동참여율, 실업률, 가계지수, 사회복지요인으로 노인복지예산비율과 사회복지예산비율이 선정되었으며 요인별 구성변수를 독립변수로 하여 노인범죄유형에 미치는 영향력을 분석하기 위해 다중회귀 분석을 실행하였다. 즉, 실증분석(상관관계분석, 다중회귀분석)을 통하여 VAR모형에 적용할 변수를 인구사회학적 요인으로는 노인인구비율과 노인부양비, 경제적 요인으로는 GDP증감률과 경제활동참여율, 사회복지적 요인으로는 노인복지예산비율이 최종적으로 선정되었다. 둘째, 노인범죄 추세에 영향을 미치는 변수로는 노인전체범죄와 노인형법범죄의 경우 노인부양비, GDP증감률, 노인복지예산비율, 노인절도범죄의 경우 GDP증감률, 노인폭력범죄의 경우 노인부양비, 경제활동참여율, 노인복지예산비율이 유의한 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 또한 노인지능범죄는 GDP증감률, 경제활동참여율, 노인교통범죄의 경우 노인부양비와 노인복지예산비율, 노인성범죄의 경우 노인부양비, GDP증감률, 노인복지예산비율이 유의한 영향을 미치는 변수인 것으로 밝혀졌다. 셋째, 노인범죄 추세예측변수의 영향력과 상대적 중요도는 노인전체범죄와 노인형법범죄는 경제활동참여율, 노인복지예산비율, GDP증감률 높았으며, 노인강력범죄는 노인인구비율과 GDP증감률, 노인복지예산비율이 높은 것으로 나타났다. 노인폭력범죄는 노인인구비율과 노인부양비, 경제활동참여율, 노인복지예산비율이 높은 것으로 나타났으며, 노인절도범죄는 경제활동참여율, GDP증감률, 노인인구비율이 높게 나타났다. 노인지능범죄는 GDP증감률, 노인인구비율, 경제활동참여율이 높았으며, 노인교통범죄는 경제활동참여율, 노인부양비, 노인인구비율이 높았으며, 노인성범죄의 경우는 경제활동참여율, GDP증감률, 노인복지예산비율이 상대적으로 높은 영향력과 중요도를 보였다. 이와 같이 노인범죄의 유형별 추세예측 변수에는 차이가 있는 것으로 나타났으나 통합적으로 가장 중요한 변수는 GDP증감률, 경제활동참여율 및 노인복지예산비율인 것으로 판단된다. 결과적으로 소득불균형에 의한 노인들의 빈곤이 그들을 사회로부터 고립 및 단절시켜 노인범죄를 야기한 유발요인임을 연구결과를 통해 다시 한 번 입증하게 되었다. 본 연구의 결과, 노인범죄의 예방과 추세감소를 위해서는 노인범죄의 유형에 따른 차별적인 노인복지정책결정 및 제도의 수립이 우선적으로 이루어져야 할 것 이며, 이를 근간으로 노인범죄의 유형별 예방과 감소를 위한 효과적인 노인복지·교정복지의 실천적 방안 강구의 중요성을 강조하고자 한다.
The purpose of this study is to identify factors affecting elderly crime by predicting the increasing number of elderly crimes. This study is to establish a welfare policy for elderly people to prevent and reduce elderly crimes. Based on the variables derived from previous studies related to the eld...
The purpose of this study is to identify factors affecting elderly crime by predicting the increasing number of elderly crimes. This study is to establish a welfare policy for elderly people to prevent and reduce elderly crimes. Based on the variables derived from previous studies related to the elderly crime, we conducted empirical analysis based on the time series data of 27 years from 1990 to 2016. The trend predictor variables were derived and applied to the VAR model to analyze the influence of the trend predictor variables. Specific research methods and results are as follows. First, to select the predictive variables to be applied to the VAR model, demographic, socioeconomic, and social welfare factors are categorized. The demographic variables were the elderly population ratio, the elderly support ratio, the aging index, and the divorce rate. The economic factors were GDP growth rate, economic activity participation rate, unemployment rate and household index. The variables of social welfare factors are the ratio of the elderly welfare budget and the ratio of the health welfare budget. Since the time series data of the variables that constitute demographic factors are based on the elderly population, correlations between variables are very high. And the independence between the variables of the economic factors is maintained. The variables of social welfare factors are also highly correlated with the increase in the budget of the government and social welfare budget. But, since this study is a study to analyze trends using time series data, the original data are firstly sorted and the correlation analysis is re - executed for the first data. As a result of the re - run correlation analysis, demographic factors such as elderly population ratio, elderly support ratio, and divorce rate were selected as variables. GDP growth rate, economic activity participation rate, unemployment rate, household index, social welfare ratio were selected as economic factors. Multiple regression analysis was conducted to analyze the influence of factors on the types of elderly crimes. The variables to be applied to the VAR model were finally selected as the demographic factors: the elderly population ratio and the elderly support ratio, the GDP growth rate and economic activity participation rate as the economic factors, and the elderly welfare budget ratio as the social welfare factor. Second, the variables influencing the elderly crime tendency are the elderly support ratio, the GDP increase rate, the elderly welfare budget ratio, the GDP increase rate in the case of the theft of the elderly, the elderly support fee in the case of the elderly violence crime, Economic activity participation rate, and welfare budget ratio of the elderly. Also, it was found that the elderly intelligence crime has a significant influence on the GDP growth rate, the economic activity participation rate, the elderly support crime and the elderly welfare budget ratio. Third, the influences and relative importance of the predicting variables of elderly crime were higher in the participation rate of economic activity, the ratio of welfare budget of the elderly and the rate of increase of GDP in the crime of the elderly and criminal of the elderly, The budget ratio is high. Elderly violence crime has higher proportion of elderly population, senior support, economic activity participation rate, and aged welfare budget ratio. Elderly theft crime has higher rate of economic activity participation, GDP growth rate, and elderly population. In the case of aged crime, the rate of increase in GDP, the proportion of elderly people and the rate of participation in economic activities were high, while the rate of participation in economic activities, The proportion of elderly welfare budget showed relatively high influence and importance. In this way, it can be concluded that there is a difference in predicting variables for the elderly crime types, but the most important variables are the GDP growth rate, economic activity participation rate and the welfare budget ratio of the elderly. As a result, the study proved once again that the poverty of the elderly due to income inequality has caused them to isolate and disconnect them from the society, leading to the elderly crime. As a result of this study, it is necessary to prioritize the determination of the elderly welfare policy and the institutional system according to the type of the elderly crime in order to prevent the elderly crime and reduce the trend. We emphasize the importance of effective measures for the effective welfare of the elderly and correctional welfare.
The purpose of this study is to identify factors affecting elderly crime by predicting the increasing number of elderly crimes. This study is to establish a welfare policy for elderly people to prevent and reduce elderly crimes. Based on the variables derived from previous studies related to the elderly crime, we conducted empirical analysis based on the time series data of 27 years from 1990 to 2016. The trend predictor variables were derived and applied to the VAR model to analyze the influence of the trend predictor variables. Specific research methods and results are as follows. First, to select the predictive variables to be applied to the VAR model, demographic, socioeconomic, and social welfare factors are categorized. The demographic variables were the elderly population ratio, the elderly support ratio, the aging index, and the divorce rate. The economic factors were GDP growth rate, economic activity participation rate, unemployment rate and household index. The variables of social welfare factors are the ratio of the elderly welfare budget and the ratio of the health welfare budget. Since the time series data of the variables that constitute demographic factors are based on the elderly population, correlations between variables are very high. And the independence between the variables of the economic factors is maintained. The variables of social welfare factors are also highly correlated with the increase in the budget of the government and social welfare budget. But, since this study is a study to analyze trends using time series data, the original data are firstly sorted and the correlation analysis is re - executed for the first data. As a result of the re - run correlation analysis, demographic factors such as elderly population ratio, elderly support ratio, and divorce rate were selected as variables. GDP growth rate, economic activity participation rate, unemployment rate, household index, social welfare ratio were selected as economic factors. Multiple regression analysis was conducted to analyze the influence of factors on the types of elderly crimes. The variables to be applied to the VAR model were finally selected as the demographic factors: the elderly population ratio and the elderly support ratio, the GDP growth rate and economic activity participation rate as the economic factors, and the elderly welfare budget ratio as the social welfare factor. Second, the variables influencing the elderly crime tendency are the elderly support ratio, the GDP increase rate, the elderly welfare budget ratio, the GDP increase rate in the case of the theft of the elderly, the elderly support fee in the case of the elderly violence crime, Economic activity participation rate, and welfare budget ratio of the elderly. Also, it was found that the elderly intelligence crime has a significant influence on the GDP growth rate, the economic activity participation rate, the elderly support crime and the elderly welfare budget ratio. Third, the influences and relative importance of the predicting variables of elderly crime were higher in the participation rate of economic activity, the ratio of welfare budget of the elderly and the rate of increase of GDP in the crime of the elderly and criminal of the elderly, The budget ratio is high. Elderly violence crime has higher proportion of elderly population, senior support, economic activity participation rate, and aged welfare budget ratio. Elderly theft crime has higher rate of economic activity participation, GDP growth rate, and elderly population. In the case of aged crime, the rate of increase in GDP, the proportion of elderly people and the rate of participation in economic activities were high, while the rate of participation in economic activities, The proportion of elderly welfare budget showed relatively high influence and importance. In this way, it can be concluded that there is a difference in predicting variables for the elderly crime types, but the most important variables are the GDP growth rate, economic activity participation rate and the welfare budget ratio of the elderly. As a result, the study proved once again that the poverty of the elderly due to income inequality has caused them to isolate and disconnect them from the society, leading to the elderly crime. As a result of this study, it is necessary to prioritize the determination of the elderly welfare policy and the institutional system according to the type of the elderly crime in order to prevent the elderly crime and reduce the trend. We emphasize the importance of effective measures for the effective welfare of the elderly and correctional welfare.
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