이변량 프로빗 모형을 이용한 노인가구의 주거이동 의사 결정요인 분석:

우리나라는 2016년 노령화지수가 사상 처음으로 100을 넘어섰다.¹⁾ 이러한 현상은 65세 이상 고령인구가 15세 미만 유소년인구를 추월했음을 의미한다. 당초 통계청은 2017년에 노령화지수가 100을 넘어설 것으로 예상하였다.²⁾ 그러나 저출산 현상의 심화로 인해 그 시기가 앞당겨진 것이다.

UN이 제시한 고령화사회(aging society), 고령사회(aged society), 초고령사회(super-aged society) 기준을 통해서도 우리나라의 빠른 고령화 속도는 이례적임을 확인할 수 있다. 우리나라는 2000년을 기준으로 고령화사회에, 2017년을 기준으로 고령사회에 진입하였다.³⁾ 2025년에는 초고령사회로의 진입을 예상하는 바,⁴⁾ 고령사회, 초고령사회로의 전이기간이 각각 17년, 8년밖에 되지 않는 것으로 나타났다.

반면, 세계에서 가장 먼저 고령화사회에 진입한 프랑스의 경우 그 기간이 각각 115년, 39년인 것으로 나타났다. 우리보다 한 발 앞서 고령사회로 진입한 일본의 경우만 하더라도 고령사회로의 전이에 24년, 초고령사회로의 전이에 11년 소요된 것으로 나타났다.⁵⁾ 이를 통해 우리나라의 고령화속도가 얼마나 빠른 것인지를 확인할 수 있다.

노인인구는 이동 측면에서 다른 연령 집단과 상이한 패턴을 보인다. 통계청의 국내인구이동통계⁶⁾에 따르면 2021년 전 연령층의 평균 이동률은 14.1%를 기록하였으며, 20~34세 집단의 이동률은 20% 이상으로 가장 높은 이동률을 나타냈다. 35세 이상 집단에서 이동률은 다시 감소하기 시작하여, 나이가 들수록 이동률은 더욱 감소하였다. 55세 이상 64세 이하 집단의 이동률은 10% 이하, 65세 이상 집단의 이동률은 7% 수준을 기록하였다. 노인인구의 이동률은 다른 연령 집단에 비해 현저히 낮은 수준을 보였으며, 고령 집단 내에서도 고령 정도에 따라 그 수준은 차이가 존재하였다. 따라서 노인가구의 주거이동에 영향을 미치는 요인은 다른 연령 집단의 주거이동과 다른 관점에서 접근할 필요가 있다.

앞서 언급한 사회적 변화를 잘 보여주는 지역으로 부산지역을 꼽을 수 있다. 부산의 경우 전국에 앞서 2013년 노령화지수가 100을 넘어서 타 지역에 비해 매우 빠른 속도로 고령화가 진행되고 있다. 부산은 고령화사회, 고령사회 역시 특·광역시 중 가장 빠르게 진입하였으며, 2021년 현재 초고령사회에 진입한 상태로 특·광역시 중 가장 빠른 고령화 속도를 보이고 있다. 이러한 상황을 고려해 볼 때 부산을 포함한 인근 울산, 경남 지역을 대상으로 한 노인가구의 주거이동에 관한 연구는 노인주거 정책 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 예상한다. 따라서 본 연구는 부산·울산·경남 노인가구를 대상으로 인구사회학적 특성, 주거환경 특성, 경제적 특성에 따른 주거이동 의사와 그에 따른 주거이동 지역(지역 내 이동, 지역 간 이동) 결정요인을 분석하고자 한다.

연구의 공간적 범위는 <그림 1>에서 보는 바와 같이 부산을 포함한 인접 지역인 울산, 경남으로 설정하였다. 이는 노령화지수가 높은 부산의 특징을 반영하여 노인 주거이동 의사와 이동 지역 결정요인을 탐색하기 위함이다.

그림 1. 연구의 공간적 범위

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연구의 시간적 범위는 최근 5년(2016~2020년)으로 하였다. 국토교통부는 2006년 이후 일반가구를 대상으로 주거실태조사(Korea housing survey)를 격년마다 실시하였으며, 2016년부터는 매년 실시하고 있다. 초기 주거실태조사의 설문 문항은 매 조사마다 차이가 있었으나, 2016년 이후의 주거실태조사는 비교적 동일한 설문 문항을 적용하고 있다. 따라서 본 연구는 통일성 있는 설문 문항을 적용한 최근 5년간 주거실태조사 자료를 활용하여 노인가구의 특성을 3가지 범주(인구사회학적 특성, 주거환경 특성, 경제적 특성)로 구분하고, 그에 따른 주거이동 의사 및 주거이동 지역 결정요인을 분석하였다. 주거이동 지역은 부산에서 부산으로 이동하고자 하는 경우 ‘지역 내 이동’이라 정의하고, 부산 외 지역(서울, 경기, 경남 등)으로 이동하고자 하는 경우 ‘지역 간 이동’이라 정의하였다.

노인가구 주거이동 의사와 주거이동 지역 결정요인 분석을 위해 표본 선택 이변량 프로빗 모형(bivariate probit model with sample selection)을 활용하였다. 일반적으로 주거이동 의사와 그에 따른 주거이동 계획 지역(지역 내 이동, 지역 간 이동)에 대한 선택은 일련의 과정에 의해 이루어진다. 주거이동 계획 지역은 주거이동 계획이 있을 경우에만 관찰되므로, 주거이동 의사가 있는 사람들만을 대상으로 주거이동 지역을 분석하게 되는데, 이 집단은 작위적으로 선택된 집단이다. 이러한 일련의 선택에 따른 표본의 선택성을 통제하고, 주거이동 계획 지역 변수가 주거이동 의사가 있을 경우에만 관찰되는 종속변수의 특성을 감안한다면 표본 선택 이변량 프로빗 모형의 적용이 적합하다(<그림 2> 참조).

그림 2. 연구 모형

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노인의 사전적 정의는 나이가 들어 늙은 사람이지만, 그것을 명확하게 정의하는 것은 쉽지 않다. 생리학적 관점에서 노인은 인간의 노화과정에서 나타나는 생리적, 심리적, 환경적 변화와 행동의 변화가 상호작용하는 복합 형태의 과정에 있는 사람이라고 정의한다(국제노년학회, 1951).

발달론적 관점에서 노인은 태아기, 유아기, 아동기, 청년기, 장년기를 지난 사람을 의미한다. 역연령을 기준으로 한 정의 중 Neugarten(1974)은 노인을 세분화하여 아직 사회적으로 일하는 사람이 많고 능력도 절정이 절정에 달하는 55~64세를 연소 노인(Young-old), 퇴직자가 대부부이며 건강상태가 양호한 65~74세를 중고령 노인(Middle-old), 건강, 빈곤 등 노인 문제를 모두 안고 있는 75세 이상을 고령 노인(Old-old)으로 정의하였다. 역연령을 기준으로 한 노인의 정의는 전기 노인(65~74세), 중기 노인(75~84세), 후기 노인(85세 이상)이 사용되기도 한다.

제도상 각종 법률 규정에서 사용되는 노인의 기준은 다음과 같다. 고용노동부의 고령자 고용현황 측정 시에는 고령층을 정의함에 있어 55세 이상을 기준으로 하며, 인구총조사는 60세 이상을 고령자로 정의한다. 노인복지법, 노인장기요양보호법, 도로교통법, 장애인·고령자 등 주거약자 지원에 관한 법률 등 법률상으로는 65세 이상을 노인으로 규정한 경우가 많다.

이와 같이 고령층을 정의함에 있어 사회적 합의가 이루어지지 않고 다양한 기준이 사용되고 있다. 노인을 정의하기 위해서는 특정 국가나 사회의 사회적·정치적·경제적·문화적 배경이 고려되어야 하며, 한 개인의 사회요인, 신체, 심리 등도 고려(고홍, 2018)되어야 하기 때문이다.

본 연구는 노인가구를 정의함에 있어 보다 포괄적인 기준을 적용하고자 하였다. 즉, 주거실태조사에 응답한 가구 중 가구주의 나이가 55세 이상인 가구를 대상으로 해당 가구의 주거이동 의사 결정요인을 분석하고자 하였다. 가구주 연령 계층을 55세 이상 64세 이하인 연소 노인가구, 65세 이상 74세 이하인 중고령 노인가구, 75세 이상인 고령 노인가구로 구분한 설명변수를 두어 노인의 연령에 따른 주거이동 의사 영향 정도를 분석하였다.

주거실태조사는 국민의 주거생활에 관한 전반적인 사항을 가구설문조사를 통해 파악하고, 이를 기반으로 중앙정부가 국민의 특성에 부응하는 주택 및 주거정책을 수립하기 위해 실시한다. 주거실태조사는 2006년 처음 실시한 이후 격년 단위로 짝수년에는 일반가구를 홀수년에는 특수가구를 대상으로 실시하였다. 2017년부터는 일반가구와 특수가구를 통합하여 표본규모를 확대하여 조사하고 있다. 그 결과 2020년 현재 총 10회에 걸쳐 일반가구에 대한 주거실태조사가 진행되었다. 주거실태조사는 전국의 일반가구를 대상으로 확률표본방식에 의한 대면면접 설문조사 방식을 통해 자료를 수집한다. 주거실태조사를 통해 기본적으로 주택 및 주거환경, 주거의식 및 주거계획, 정책 평가 및 정책 수요, 가구에 관한 사항 등의 대한 자료를 수집할 수 있다(강미나 외, 2021).

본 연구는 노인가구의 주거이동 의사 결정요인 분석을 위해 최근 5년간 주거실태조사를 수집하여 활용하였다. 최근 5년(2016~2020년) 간 주거실태조사는 유효 표본으로 2016년 20,133가구, 2017년 60,640가구, 2018년 61,275가구, 2019년 61,170가구, 2020년 51,421가구를 각각 확보하였다. 이 중 데이터 클리닝 과정을 거친 가구주가 55세 이상인 부산·울산·경남 거주 24,153가구를 대상으로 분석을 실시하였다.

노인가구의 주거이동 의사 결정요인 분석을 위해 <표 1>과 같이 변수를 구성하였다. 노인가구의 주거이동 의사 유무와 주거이동 계획 지역을 실증분석하기 위해 주거실태조사 중 지불 능력을 고려한 주거이동 계획 여부 문항을 활용하였다. 해당 문항에 대해 응답자는 ‘계획이 있음’, ‘계획이 없음’, ‘잘 모르겠음’으로 답하였다. 본 연구에서는 ‘잘 모르겠음’으로 답한 경우 확실한 주거이동 의사가 없는 것으로 간주해 ‘주거이동 의사가 없는 것’으로 설정하였다. 주거이동 계획이 있는 노인가구를 대상으로 ‘지역 내 이동’을 계획하는지, ‘지역 간 이동’을 계획하는지 추가적으로 분석을 실시하였다.

독립변수는 인구사회학적 특성, 주거환경 특성, 경제적 특성으로 구성하였다. 인구사회학적 특성 변수 중 대표적으로 가구주 연령 변수를 활용하였다. 가구의 생애주기 단계 변화에 따라 주거이동 양상은 차이가 있다는 가정 하에 노인가구를 연소 노인가구, 중고령 노인가구, 고령 노인가구 세 가지 세부집단 구성하였다. 참조집단인 연소 노인가구에 비해 중고령 노인가구, 고령 노인가구의 경우 각각 주거이동 계획에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 또한, 가구주 성별, 가구주 최종학력, 가구주 은퇴여부, 가구원 수 변수를 인구사회학적 특성 변수로 사용하였다.

주거환경 특성 변수는 주택 점유형태, 주택 면적 변수를 활용하였다. 노년기에 들어 소득이 감소하게 된 노인들은 이전에 축적했던 자산을 소비함으로써 소비 수준을 유지한다. 즉, 자산 중 많은 비중을 차지하는 주택 자산을 처분해 주거 다운사이징을 시도하고 그것을 통해 소비 수준을 유지할 수 있게 되는 것이다. 노인가구는 소비 수준 유지를 위해 주택 면적 또는 주택 점유형태 변화를 계획할 것이라는 가정 하에 노인가구의 주거이동 계획 결정요인을 분석하였다. 이 밖에도 주거환경 특성 변수로 주택 유형, 거주 지역, 주택 만족도, 주거환경 만족도 변수를 활용하였다.

노인가구의 주거이동 의사에 영향을 미치는 경제적 특성 변수로는 주택 자산을 활용하였다. 2020년 기준 노인가구의 자산 구성비는 부동산 80.2%, 저축 14.2%로 다른 연령 집단에 비해 부동산 자산의 비중이 가장 높고 저축은 가장 낮은 것으로 나타났다(통계청, 2021a). 본 연구의 표본 또한 총 자산 대비 부동산 자산 비중이 80.6%, 부동산 자산 대비 주택 자산이 92.5%로 나타나, 노인가구의 경우 대부분의 자산을 주택 자산 형태로 보유하고 있는 것을 알 수 있었다. 이에 노인가구의 주택 자산이 주거이동 의사에 미치는 영향력을 추정하였다. 주택 자산 변수 외에도 국민기초생활보장 수급가구 여부, 가구의 주거비 부담 정도, 총 자산 변수를 경제적 특성 변수로 활용하였다. 분석을 위해 일부 변수는 주거실태조사 자료를 재분류, 재코딩하여 사용하였다.

본 연구는 노인가구를 대상으로 주거이동 의사및 주거이동 계획 지역에 영향을 미치는 요인을 도출하는 것을 목적으로 한다. 일반적으로 가구의 주거이동 의사와 그에 따른 주거이동 계획 지역은 순차적으로 이루어지는 것이 대부분으로, 이와 같이 2차 이상 일련의 선택에 따른 표본의 선택성은 대부분의 자료에서 흔히 야기되는 통계적 문제점이다(Heckman, 1979; Maddala, 1983). 2차 이상 일련의 선택에 따른 표본의 선택성을 통제하기 위해서는 이변량 프로빗 모형(bivariate probit models)을 사용하는 것이 적합하다(이성우 외, 2006; 임미화, 2019).

이변량 프로빗 모형의 일반적인 식은 다음의 (식 1)과 같다.

X_i1과 X_i2는 각각 선택한 i번째 사람에 관련된 변인들의 함수를 나타낸다. ∈_i1과 ∈_i2는 관찰되어지지 않는 확률교란항으로 일련의 선택을 실행한 개인의 확률교란항 ∈_i1과 ∈_i2는 상관관계가 있고, 이변량 정규분포함수(bivariate normal distribution function)를 나타낸다. 이 경우, 총 네 가지의 가능한 가지 수를 가질 수 있다. 이 가지 수를 π_n, n=1, ⋯ 4라고 하면,

과 같이 표현될 수 있다. 여기서 Φ₂는 이변량 정규누적분포함수(bivariate normal cumulative distribution function)를, Φ는 일변량 정규누적분포함수(univariate normal cumulative distribution function)를 나타낸다.

본 연구의 종속변수 중 주거이동 계획 지역 변수는 주거이동 의사가 있을 경우에만 관찰되는 특성이 있다. Y_i1이 단지 Y_i2일 경우에만 관찰되어질 때에는 표본 선택 이변량 프로빗 모형(bivariate probit models with sample selection)을 활용한다(Kaplan and Venezky, 1994; Meng and Schmidt, 1985; Poirier, 1980).

주거이동 의사와 그에 따른 주거이동 계획 지역의 이중선택을 식으로 표현하면 다음의 (식 3)과 같다.

X_i1는 지역 간 이동을 선택한 i번째 사람에 대한 인구사회학적 특성, 주거환경 특성, 경제적 특성들의 함수를 타나내는 것이고, X_i2는 주거이동 의사가 있는 i번째 사람에 대한 변인들의 함수를 나타낸다. 일반적인 이변량 프로빗 모형에서와 같이 ∈_i1과 ∈_i2는 관찰되지 않은 확률교란항이다. 이럴 경우, 주거이동 의사가 있는 사람들만을 대상으로 주거이동지역을 분석하게 된다. 즉 이 집단은 작위적으로 선택된 집단이다. ∈_i1은 전체 모집단에서 정의되는 반면에, ∈_i2는 단지 Y_i2=1인 하위집단에서만 정의된다. 이러한 표본의 선택성 문제를 해결하기 위해서는 오차항 ∈_i1과 ∈_i2가 이변량 정규분포(bivariate normal distribution)를 그린다고 가정한다. 이때 ρ: ∈_i1, ∈_i2~N(0, 0, 1, 1, ρ)는 오차항 간의 상관계수(unconditional probability)를 만들 수 있다.

위의 (식 4)와 상응하는 로그우도함수(Log-likelihood Function)는 다음의 (식 5)와 같다.

로그우도함수 식을 통해 도출된 β₁, β₂, ρ는 최적화된 계수를 의미한다. 2가지 선택모형에서의 교란항에 대한 상관관계를 나타내는 값이 통계적으로 유의미할 경우, 이러한 선택성을 무시한 일변량 프로빗 모형(univariate probit model)의 사용은 통계적 오류를 나타내게 된다고 설명한다(이성우 외, 2006; Maddala, 1983; Greene, 1996).

추정된 표본 선택 이변량 프로빗 모형의 결과는 특정 설명변수 한 단위 변화에 따른 확률의 변화를 나타내는 한계효과(marginal effect)를 활용하여 해석한다. 한계효과는 해당 설명변수에 대해 확률을 1계 편미분하여 계산한다(이성우 외, 2006; Greene, 1996). 본 연구에서는 각 독립변수의 한계효과를 계산하기 위해 해당 변수를 제외한 나머지 변수에는 평균값을 넣고 각각의 계수값을 활용하여 계산하였다.

노인가구의 주거이동 의사 및 주거이동 계획 지역 결정요인 분석에 사용된 변수의 기초통계량은 <표 2> 및 <표 3>과 같다. 분석에 이용된 부산·울산·경남 거주 노인가구 24,153가구 중 97.15% (23,464가구)가 주거이동 의사가 없다고 응답하였다. 다른 연령 집단에 비해 주거이동 확률이 낮은 노인가구를 대상으로 한 분석이므로 주거이동 의사가 있는 가구의 표본의 수는 적게 나타났지만 그 수가 약 700가구에 이르렀다. 주거이동 의사가 있다고 응답한 가구 중 92.02%는 현재 살고 있는 지역과 동일한 지역으로, 7.98%는 현재 살고 있는 지역을 벗어난 지역으로 이동할 계획이 있다고 응답하였다.

분석 대상의 인구사회학적 특성은 다음과 같다. 응답한 가구주의 39.16%는 연소 노인, 34.13%는 중고령 노인, 26.71%는 고령 노인인 것으로 나타났다. 가구주의 약 70%는 남성이었으며, 가구주의 88.35%가 최종학력이 고등학교 졸업 이하라 응답하였다. 가구주 중 5,958명(24.67%)은 현재 은퇴한 상태라 답하였다. 예상과 달리 노인가구주의 은퇴 비율이 낮은 것은 은퇴를 정의함에 있어 응답자의 주관적 판단에 따른 영향일 것으로 추정된다. 설문 구조상 무직, 주부, 주직장에서 퇴직한 이후 재취업한 노인의 경우 은퇴자로 분류되지 않았다. 노인가구의 가구원 수는 최소 1명, 최대 8명, 평균 2.13명으로 나타났다.

다음으로 노인가구의 주거환경 특성을 살펴보면, 노인가구의 43.16%는 아파트에 거주하는 것으로 조사되었다. 2020년 기준 전국의 주택 유형 중 아파트가 차지하는 비율은 62.94%로(통계청, 2021b), 전체 주택 대비 아파트 비율에 비해 노인가구의 아파트 거주 비율이 낮은 것으로 나타났다. 노인가구의 73.85%는 자가에 거주하였으며, 78.03%는 85m² 미만 주택에 거주하였다. 표본의 43.45%는 부산 지역에 거주하고 있으며, 대부분의 경우 주택 만족도와 주거환경 만족도에 만족한다고 응답하였다.

노인가구의 경제적 특성은 다음과 같다. 노인가구 중 약 5%(1,218가구)만이 국민기초생활보장급여를 수급하고 있으며, 70%가 넘는 노인가구는 주거비가 부담된다고 응답하였다. 노인가구가 소유한 주택 자산은 최소 0원, 최대 57억 5,000만 원, 평균 1억 8,188만 원인 것으로 분석되었다. 노인가구의 총 자산은 최소 10만 원, 최대 58억 5,000만 원, 평균 2억 3,469만 원이었다. 주택 자산, 총 자산 두 변수 모두 편차가 매우 큰 것으로 나타났다.