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문제 정의
- 본 연구는 고령화 현상을 지역적 차원에서 분석하여 고령화와 관련성이 높은 변수를 확인하고 이들 변수를 인자분석과 군집분석을 통해 분석하여 우리나라 고령화 현상의 지역적 특성을 밝히고 고령화에 대한 등질지역 구분을 시도한 것이다. 본 연구결과는 다음과 같이 요약된다.
- 본 연구는 고령화가 지역적 특색에 따라 차별적으로 진행된다는 가정을 바탕으로 하여, 우리나라의 고령화 현상의 지역적 특성을 규명하고 고령화에 따른 지역구분을 하는 것을 연구목적으로 하였다. 이를 위한 구체적인 연구목적은 다음과 같다.
- 본 연구는 우리나라 163개의 지역을 대상으로 고령화 수준을 인구, 경제활동, 노인복지수준, 의료시설, 주거특성 등의 다양한 영역을 나타내는 변수와 관련시켜 고찰하였고, 초고령지역이 되는 문제지역과 고령화 수준에 따른 등질지역 구조를 확인하였다는 측면에서 고령화의 지역적 특성을 전국적인 시각에서 바라보고 이해하는데 도움이 되었다고 할 수 있다. 향후 분석단위를 읍면동 지역까지 세분화하여 공간 변수를 포함하여 분석 함으로써 더 정교화된 설명 모델을 구축하고, 초고령 문제 지역으로 확인된 해당 지역에 대한 상세한 조사를 통해 고령화를 유발하는 구조를 규명하는 연구 등이 필요할 것으로 생각된다.
가설 설정
- 또한 단독주택, 노후화된 주택지역에서도 고령화 수준이 높았다. 이외에도 고령인구수가 높을수록 노인과 관련한 복지예산은 늘어나며 의료복지시설의 분포와 같은 내생적인 변수도 고령화 수준과 밀접한 관련성이 있을 것으로 가정하였다.
제안 방법
- 둘째, 고령화지수와 지역의 인구·사회·경제적 변수들 간의 관계를 인자분석을 통해 파악하며 고령화와 관련 변수들에 내재된 잠재적 차원을 밝힌다.
- 연구 대상지역은 전국의 2010년 163개 시·군을 대상으로 하였다. 상대적인 비교를 위해 대도시의 경우에 한 개의 공간단위로 간주하여 분석을 수행하였으며, 공간스케일의 영향을 최소화하기 위해 가능한 변수를 비율자료로 고쳐 사용하였다. 고령인구와 주거특성을 파악하기 위해 2010년 인구주택총조사에서 인구 부분의 원자료를 가공하여 사용하였다.
- 둘째, 고령화지수와 지역의 인구·사회·경제적 변수들 간의 관계를 인자분석을 통해 파악하며 고령화와 관련 변수들에 내재된 잠재적 차원을 밝힌다. 셋째, 인자점수를 이용한 군집분석을 실시하여 고령화 현상에 따른 등질 지역 구분을 시도하고 지역별로 차별화된 고령화 수준을 파악한다.
- 반면에 지방중소도시들에서는 음(-)의 값을 보인다(그림 13d). 앞에서 도출한 4개의 인자에 대한 지역별 인자 점수를 이용하여 군집분석을 수행하였다. 군집분석은 Ward법 유클리디안 거리를 이용하였으며, 4개의 지역유형을 도출하였다(그림 14).
- 이를 위한 구체적인 연구목적은 다음과 같다. 첫째, 지역의 고령화 수준을 전국 고령화 수준과 비교하여 평가하기 위한 고령화지수를 만들어 고령화의 지역적 분포 특성을 고찰한다. 둘째, 고령화지수와 지역의 인구·사회·경제적 변수들 간의 관계를 인자분석을 통해 파악하며 고령화와 관련 변수들에 내재된 잠재적 차원을 밝힌다.
대상 데이터
- 상대적인 비교를 위해 대도시의 경우에 한 개의 공간단위로 간주하여 분석을 수행하였으며, 공간스케일의 영향을 최소화하기 위해 가능한 변수를 비율자료로 고쳐 사용하였다. 고령인구와 주거특성을 파악하기 위해 2010년 인구주택총조사에서 인구 부분의 원자료를 가공하여 사용하였다. 그 밖의 관련 변수는 2010년을 기준으로 하여 통계청의 통계시스템과 해당 정부기관의 통계자료를 활용하여 추출하였다.
- 고령인구와 주거특성을 파악하기 위해 2010년 인구주택총조사에서 인구 부분의 원자료를 가공하여 사용하였다. 그 밖의 관련 변수는 2010년을 기준으로 하여 통계청의 통계시스템과 해당 정부기관의 통계자료를 활용하여 추출하였다. 특히, 전국과 대비한 지역의 고령화 수준을 파악하기 위하여 입지계수를 응용한 고령화지수(Ageing Index)를 이용하였다(식 1).
- 고령화 지수와 다른 관련변수들과의 관련성은 단순회귀 분석을 이용하였고 산점도를 분석하여 상관관계를 고찰하였다. 분석에 이용한 변수는 지역의 인구특성과 경제활동, 복지수준, 의료시설, 주거특성 등을 대표하는 24개의 변수를 선정하였다(표 1). 그 이유는 기존 연구결과를 검토한 결과 고령화 수준은 지역의 인구규모·인구성장율, 유소년 인구비율이 높을수록 낮은 경향이 있으며, 제조업종사자 비율, 경제활동인구 등으로 나타나는 경제활력도와 관련이 있기 때문이다.
- 연구 대상지역은 전국의 2010년 163개 시·군을 대상으로 하였다.
데이터처리
- 0을 이용하였다. 고령화 지수와 다른 관련변수들과의 관련성은 단순회귀 분석을 이용하였고 산점도를 분석하여 상관관계를 고찰하였다. 분석에 이용한 변수는 지역의 인구특성과 경제활동, 복지수준, 의료시설, 주거특성 등을 대표하는 24개의 변수를 선정하였다(표 1).
- 선정된 24개 변수와 163개 연구지역에 대하여 인자분석과 군집분석을 수행하여 고령화에 따른 등질지역 구분을 시도하였으며, 분석 프로그램은 SPSS 21.0과 ArcGIS 10.0을 이용하였다. 고령화 지수와 다른 관련변수들과의 관련성은 단순회귀 분석을 이용하였고 산점도를 분석하여 상관관계를 고찰하였다.
이론/모형
- 앞에서 도출한 4개의 인자에 대한 지역별 인자 점수를 이용하여 군집분석을 수행하였다. 군집분석은 Ward법 유클리디안 거리를 이용하였으며, 4개의 지역유형을 도출하였다(그림 14).
- 그 밖의 관련 변수는 2010년을 기준으로 하여 통계청의 통계시스템과 해당 정부기관의 통계자료를 활용하여 추출하였다. 특히, 전국과 대비한 지역의 고령화 수준을 파악하기 위하여 입지계수를 응용한 고령화지수(Ageing Index)를 이용하였다(식 1). 고령화지수가 1보다 크다는 것은 전국 고령비율에 비하여 지역의 고령비율이 더 높다는 것을 의미하고, 고령화지수가 1보다 작다는 것은 전국에 비해 고령화비율이 상대적으로 낮다는 의미이다.
성능/효과
- 첫째, 전국의 고령화 수준과 비교한 지역의 고령화 수준을 파악하기 위해 고령화지수를 산출하여 공간적 패턴을 분석한 결과, 경북의 내륙 산악지대와 전남의 해안지역에 위치한 농어촌 지역이 높은 고령화 수준을 나타내었으며, 수도권과 지방 대도시에서 상대적으로 낮은 고령화 수준을 나타내었다. 고령화지수는 인구증가율, 유소년 인구 비율, 아파트 비율, 신축건물 비율에 대해 낮은 부적 상관관계를 보이며, 단독주택 비율, 고령자 자가 비율, 기초생활수급자 비율, 노후주택비율, 보건기관수 등과 높은 정적 상관관계를 나타내었다.
- 인자분석은 다양한 변수들 간에 숨어있는 잠재적 차원을 밝히는 새로운 인자의 도출을 가능하게 해준다. 고령화지수를 포함한 24개 변수와 163개 지역에 대한 인자분석을 수행한 결과고유값(eigenvalue) 1 이상의 인자가 모두 4개 추출되었으며, 이들의 누적 적재값은 전체 분산량의 83.27%를 설명해준다(표 3). 직교회전을 실시한 이후 제 1인자는 전체 분산의 37.
- 즉, 고령자지수가 높을수록 기초생활수급자수와 보건기관의 수가 높게 나타난다. 고령화지수에 대한 설명력을 살펴보면, 단독주택(R2=0.9191), 30년 이상 주택(R2=0.8786),주택 자가율(R2=0.7526)순으로 나타나서, 30년 이상 된 자가 소유의 단독주택에 거주하는 비율이 높은 지역에서 고령화 수준이 높은 경향을 확인할수 있다.
- 둘째, 24개 변수와 163개 연구지역에 대한 인자 분석을 실시한 결과 4개 인자를 도출하였고 이들 인자는 83.27%의 분산량을 설명하였다. 제1인자는 고령화의 특징을 대표하는 고령화 인자로 해석 되며, 제2인자는 복지수준 인자, 제3인자는 제조업 및 경제활력도 인자, 제4인자는 신흥도시 인자로 해석 가능하였다.
- 둘째, 고령자지수와 양의 상관관계를 나타내는 변수들로는 단독주택 비율, 고령자 자가 비율, 기초생활수급자 비율, 30년 이상 노후 주택비율, 보건기관수 등이 있다. 고령화지수와 이들 변수와의 관계는 단독주택율과 주택 자가율이 높을수록, 주택 건축연한이 30년 이상으로 오래될수록 고령화 지수가 높게 나타난다고 해석된다(그림 7, 그림 8, 그림 9, 그림 12).
- 지역의 단독주택 비율, 고령자 자가 주택 비율, 노후 주택비율 등이 높을수록 고령화 수준이 높게 나타나는 정의 상관관계가 있으며, 아파트 비율, 인구증가율, 유소년 인구비율, 신축 주택비율과는 부(-)의 상관관계를 보인다. 둘째, 지역적 차원에서 보면 반고령화적인 지역 환경, 노인복지수준, 경제활력수준, 신흥도시 특성이 강할수록 고령화 수준이 낮게 나타난다.
- 셋째, 군집분석을 통해 고령화 지역의 유형을 구분하면 제1유형으로 농어촌 산간해안 유형, 제 2유형으로 비수도권의 농어촌지역 유형, 제3유형으로는 대도시 지역유형, 제4유형은 대도시인근·산업·지방중심도시 유형으로 구분할 수 있어, 지역별로 상이한 등질지역 구조를 확인할 수 있었다.
- 셋째, 앞의 분석 결과를 바탕으로 고령화지수와 높은 상관성을 갖는 변수들인 단독주택비율, 고령자 자가비율, 기초생활수급자 비율, 보건기관수, 건축연한 30년 이상 주택비율을 함께 설명할 수 있는 공통인자를 인자분석을 통해 추출하고 이를 인자점수로 표현하면 고령화 수준이 높은 지역들이 도출된다(그림 12). 초고령지역은 대체로 고령화지수가 높게 나타난 지역과 일치하고 있으며, 고령자가 소유한 노후화된 단독주택비율이 높고 기초생활수급자 비율이 높으며, 정부로부터 보건복지지원이 필요한 특성을 보인다.
- 첫째, 고령화는 주택의 특성과 긴밀한 관계가 있다. 지역의 단독주택 비율, 고령자 자가 주택 비율, 노후 주택비율 등이 높을수록 고령화 수준이 높게 나타나는 정의 상관관계가 있으며, 아파트 비율, 인구증가율, 유소년 인구비율, 신축 주택비율과는 부(-)의 상관관계를 보인다. 둘째, 지역적 차원에서 보면 반고령화적인 지역 환경, 노인복지수준, 경제활력수준, 신흥도시 특성이 강할수록 고령화 수준이 낮게 나타난다.
- 대상 변수들에 대한 인자분석 결과 지역의 고령화는 다음과 같은 특징을 가지는 것으로 추론할 수 있다. 첫째, 고령화는 주택의 특성과 긴밀한 관계가 있다. 지역의 단독주택 비율, 고령자 자가 주택 비율, 노후 주택비율 등이 높을수록 고령화 수준이 높게 나타나는 정의 상관관계가 있으며, 아파트 비율, 인구증가율, 유소년 인구비율, 신축 주택비율과는 부(-)의 상관관계를 보인다.
- 고령화지수를 종속변수로 하여 관련 변수들을 단순회귀분석을 하면 고령화와 관련한 유의한 변수들을 찾고 그 의미를 해석 가능하다. 첫째, 고령화지수와 부(-)의 상관관계를 나타내는 유의수준 0.05 이하의 변수들로는 인구증가율, 유소년 인구 비율, 아파트 비율, 전세에 거주하는 고령자 비율, 건축연한 5~15년 이하 주택비율 등이 있다. 지역적 차원에서 고령화지수와 이들 변수와의 관계를 서술하면, 인구증가율이 높을수록, 유소년 인구비율이 높을수록, 아파트 비율이 높을수록, 15년 이하의 비교적 신축 건물이 많을수록 고령화지수는 낮게 나타난다(그림 2, 그림 3, 그림 4, 그림 5, 그림 7).
- 첫째, 전국의 고령화 수준과 비교한 지역의 고령화 수준을 파악하기 위해 고령화지수를 산출하여 공간적 패턴을 분석한 결과, 경북의 내륙 산악지대와 전남의 해안지역에 위치한 농어촌 지역이 높은 고령화 수준을 나타내었으며, 수도권과 지방 대도시에서 상대적으로 낮은 고령화 수준을 나타내었다. 고령화지수는 인구증가율, 유소년 인구 비율, 아파트 비율, 신축건물 비율에 대해 낮은 부적 상관관계를 보이며, 단독주택 비율, 고령자 자가 비율, 기초생활수급자 비율, 노후주택비율, 보건기관수 등과 높은 정적 상관관계를 나타내었다.
- 제1인자는 고령화의 특징을 대표하는 고령화 인자로 해석 되며, 제2인자는 복지수준 인자, 제3인자는 제조업 및 경제활력도 인자, 제4인자는 신흥도시 인자로 해석 가능하였다. 특히, 고령화는 주택특성과 밀집한 관련이 있으며, 지역적 차원에서 환경, 노인복지수준, 경제활력수준, 신흥도시적 특성이 강할수록 고령화 수준이 낮았다.
- 현재까지 지역적 수준에서 진행된 기존의 연구 결과를 보면 초고령사회에 해당하는 지역들은 주로 농어촌지역에 해당하며 도시의 규모가 작고 인구증가폭이 작을수록 고령화 수준이 높은 특징을 보인다. 특히, 도시규모가 클수록 고령인구의 비율이 낮은 경향이 있어서, 수도권과 대도시형은 고령화 수준이 상대적으로 낮은 반면에 농산어촌 형에 해당하는 지역은 대부분 초고령지역에 해당할 만큼 고령화 수준이 높았다. 다른 변수들과의 관계를 보면 고령화 수준은 지역의 인구증가율과 부적 상관관계를 보이지만 합계출산율과는 통계적으로 유의한 관계가 나타나지 않았다(손승호·한문희, 2010; 최재헌·윤현위, 2012).
- 특히, 정적인 높은 상관관계를 보이는 변수들의 공통인자를 추출하고 이를 인자점수화 하면 초고령지역의 패턴을 확인할 수 있었다.
후속연구
- 그러나 이들 연구에서는 고령화 수준을 단순히 고령인구의 비율을 통해 고찰하였고 전국적으로 진행된 고령화의 진전을 변수에서 함께 고려하지 못한 점이 지적된다. 또한 고령화가 지리적인 차별성을 보인다는 점에서는 이견이 없으나 고령화 수준이 지역적 특성을 어떤 측면에서 대변하는지, 고령화 수준에 따라 주택이나 인구사회경제적인 특징들은 어떻게 달라지는지, 또한 인구수가 많을수록 노인인구가 많으므로 고령화 수준이 인구수와 밀접한 관계가 있는지 등 고령화의 지역적 특징을 종합적으로 고찰할 필요성이 제기된다.
- 향후 분석단위를 읍면동 지역까지 세분화하여 공간 변수를 포함하여 분석 함으로써 더 정교화된 설명 모델을 구축하고, 초고령 문제 지역으로 확인된 해당 지역에 대한 상세한 조사를 통해 고령화를 유발하는 구조를 규명하는 연구 등이 필요할 것으로 생각된다. 또한 이와같이 고령화의 지역별 특성을 반영한 주택문제, 고령자 복지문제 등의 해결을 위한 차별화된 고령화 정책 개발도 추후 연구과제로 제시할 수 있을 것이다.
- 본 연구는 우리나라 163개의 지역을 대상으로 고령화 수준을 인구, 경제활동, 노인복지수준, 의료시설, 주거특성 등의 다양한 영역을 나타내는 변수와 관련시켜 고찰하였고, 초고령지역이 되는 문제지역과 고령화 수준에 따른 등질지역 구조를 확인하였다는 측면에서 고령화의 지역적 특성을 전국적인 시각에서 바라보고 이해하는데 도움이 되었다고 할 수 있다. 향후 분석단위를 읍면동 지역까지 세분화하여 공간 변수를 포함하여 분석 함으로써 더 정교화된 설명 모델을 구축하고, 초고령 문제 지역으로 확인된 해당 지역에 대한 상세한 조사를 통해 고령화를 유발하는 구조를 규명하는 연구 등이 필요할 것으로 생각된다. 또한 이와같이 고령화의 지역별 특성을 반영한 주택문제, 고령자 복지문제 등의 해결을 위한 차별화된 고령화 정책 개발도 추후 연구과제로 제시할 수 있을 것이다.
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