통계청이 내놓은 “한국의 인구현황” 보고서에 의하면 2002년 7월 현재 65 이상의 노령 인구는3백37만 1천명으로 총인구(4천7백27만명)의 7.1%를 차지한 것으로 나타났다. 유엔은 전체 인구 중 65세 이상의 노령자의 비율이 7%를 넘게 되면 고령화 사회, 14%를 넘으면 고령사회, 20% 이상은 초고령 사회로 분류하고 있다. 통계청은 평균수명의 증가 및 출산율의 감소 등으로 인하여 우리나라의 인구 노령화가 빨라져 2022년에는 노령 인구가 전체의 14.3%를 기록하며 고령사회에, 2032년에는 20%를 넘어 초고령 사회에 진입할 것으로 전망했다.(중략)
본 논문은 2010년을 기준으로 우리나라 고령화 현상의 지역적 특성을 밝히고 고령화에 대한 등질지역 구분을 시도한 것이다. 본 연구결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 고령화지수를 통해 경북의 내륙 산악지대와 전남의 해안 농어촌 지역은 높은 고령화 수준을 나타내었으며, 수도권과 지방대도시에서 상대적으로 낮은 고령화 수준을 나타내었다. 고령화지수는 인구증가율, 유소년 인구비율, 아파트 비율, 신축건물 비율에 대해 낮은 부적 상관관계를 보이며, 단독주택 비율, 고령자 자가 비율, 기초생활수급자 비율, 노후주택 비율, 보건기관수 등과 높은 정적 상관관계를 보였다. 둘째, 인자분석 결과 고령화 인자, 복지수준 인자, 제조업 및 경제활력도 인자, 신흥도시 인자의 4개 인자를 도출하였다. 반고령화적인 환경, 노인복지수준, 경제활력수준, 신흥도시적 특성이 강할수록 지역의 고령화 수준은 낮았다. 셋째, 군집분석 결과 농어촌 산간해안 유형, 비수도권 농어촌 유형, 대도시 유형, 대도시 인근 산업 지방중심도시의 4개 유형이 확인되었다.
인구변화는 농촌사회변화를 가장 잘 보여주는 지표이며 농촌 개발정책의 수립과정에서 반드시 고려해야 할 요소이다. 본 논문에서는 먼저 고령군의 전체적인 인구감소와 고령화과정을 우리나라 농촌지역과 비교 검토한 다음 고령군 각 읍 면 별로 세분해서 인구변화의 차이점과 유사점을 분석하고자 한다. 다른 농촌지역과 마찬가지로, 고령군도 지난 40년 동안 인구감소와 고령화를 경험하였고, 전체적으로 고령군은 인구구조상 우리나라 일반농촌 내지 낙후지역의 평균적인 유형으로 분류될 수 있다. 그러나 같은 군내에서도 읍 면 별로 인구변화는 다양하게 진행된다. 인구지표에 따라 고령군의 8개 읍과 면을 분류한 결과 고령읍과 같은 '인구정체 형' 다산면과 같은 '인구증가 형', 성산면 개진면 쌍림면과 같은 '인구완감 형', 덕곡면 운수면 우곡면과 같은 '인구급감 형'의 4개 유형을 확인할 수 있었다. 이와 같이 동일한 군내에서도 읍 면에 따라 정주여건이 다르기 때문에 그에 따라 차별화된 농촌개발정책을 수립하는 것이 중요하다.
최근 농협경제연구소에서 실시한 조사에 따르면 2013년 기준 축산농가 경영주의 고령화율은 44.3%로 3년새 4.6% 증가하였다. 고령화 정도는 65세 이상 인구가 총인구에서 차지하는 비율이 7% 이상일 때 고령화 사회라고 부르며 20% 이상이면 초고령 사회로 분류한다. 축종별 고령화 정도를 보면 산란계 농가의 고령화율이 49.2%(2013년 기준)로 가장 높게 나타났다. 또한, 후계자가 확보된 축산농가는 50.6%에 불과한 것으로 나타났다. 가업을 승계하는 젊은 양계인들이 없다면 국내 양계업의 미래도 없다고 봐야할 것이다. 낙원농장 김동규 사장은 청소년 시절부터 가업승계를 꿈꿔 왔고 양계산업의 큰 애착을 보이고 있다. 산란계농가 2세로 산업발전에 힘쓰고 있는 김 사장을 만나 농장운영 상황에 대해 들어보았다.
우리나라는 1990년대 중반부터 인구 고령화가 급속히 진행되었으며 실질 금리도 꾸준히 하락하였다. 이러한 점을 감안하여 본 연구는 인구 고령화가 실질 금리에 미친 영향에 대해 분석하였다. 먼저 간단한 회귀분석을 통해 기대수명 및 노령인구 부양비율 증가, 인구 증가율 감소 등이 실질 금리 하락에 통계적으로 유의한 영향력을 가지고 있다는 것을 실증적으로 보였다. 이러한 실증 근거에 기반하여 생애주기모형을 구축하고 모형 내의 인구 증가율 및 노령인구 부양비율이 1990년대 중반 이후의 우리나라의 실제 데이터와 유사하게 움직일 경우 실질 금리가 어떻게 변동하지를 시뮬레이션해 보았다. 시뮬레이션 결과, 모형 내의 실질 금리가 1995년 약 9%에서 2018년 약 6%로 하락하는데 이는 실제 실질 금리 하락 폭의 약 3분의 1에 해당한다. 아울러 기대수명이 늘어나는 것이 인구 증가율이 감소하는 것보다 실질 금리 하락에 더 큰 영향을 미쳤던 것으로 나타났다.
본 논문은 1985년부터 2010년까지 수도권 고령인구의 공간적 분포 패턴의 변화를 고령화수준에 따라 파악하고, 이와 관련하여 2010년 시점에서 고령자 가구의 주거 특성을 해석하고자 한 것이다. 고령화수준은 고령화지역, 고령지역, 초고령지역으로 구분하여 고찰하였으며, 고령자 가구의 주거 특성은 주택유형, 주택점유형태, 주택연한 등의 변수를 이용하여 해석하였다. 수도권의 고령화는 서울과 인접하지 않은 수도권 외곽지역부터 진행되었다. 서울과 인천은 고령화가 도심부에서부터 외곽으로 진행되는 경향을 보인다. 고령자 가구는 자가 소유의 단독주택에서, 그리고 건축 연한이 20년 이상인 주택에 거주하는 비율이 높았으며, 수도권의 외곽지역으로 갈수록 이런 주거 특성이 강하다.
세계 선진국들은 이미 고령화시대를 대비하는 많은 움직임을 보이고 있다. 우리나라도 이젠 점점 고령화의 진전에 따라 경제적으로 많은 영향을 주고 있음을 인식하고 있다. 특히 그 중 노동공급이 축소, 즉 생산 가능인구(15∼64세)의 감소는 기업차원에서 큰 문제가 되고 있다. 2000년 전체 인구 중 생산 가능인구(15∼64세) 비중은 71.7%이고, 고령사회로 전환되는 2030년에는 64.6%로 감소할 것으로 예상되고 있다.(중략)
본 연구는 저성장 시대 인구고령화에 대응하여 고용과 노동의 측면에서 취업수요가 증가하고 있는 고령층이 노동현장에 필요인력으로 적절히 활용되어야 한다는 문제의식으로부터 출발한다. 우리나라 인구구조의 변화와 고령층 취업구조의 변화를 살펴보고, 고령인구의 분포가 높은 수도권을 대상으로 고령인구의 학력별, 고령취업자의 주요 산업별, 직업별 공간적 분포 특성을 파악한다. 또한 고령층의 거주 및 고용 특성을 바탕으로 지역별 군집화한 후, 고령층 군집지역별 특성을 비교 분석한다. 분석결과, 수도권에 분포하는 고령층은 그들의 학력수준과 산업별, 직업별 분포의 유사성에 따라 지역 간 공간적 차이를 보이며 분포하는 양상이 관측되었다. 특히 대졸 이상의 고학력 고령인구와 지식기반 서비스업, 관리 전문직에 종사하는 고령취업자의 밀집지역은 강한 상관관계를 나타내며 공간적으로 분리되었고, 초졸 이하의 저학력 고령인구와 농림어업 및 관련 숙련 직에 종사하는 고령취업자도 강한 상관관계를 나타내며 분포하였다. 중 저학력의 도시고령층은 주요 산업별 분포에서 비교적 상관성을 보이며 분포함에도 불구하고 이들의 직업분포는 단순노무직에 편중되어 있어 세부 유형으로 구분되지 않았다. 각 지역별 고령층의 학력수준과 종사하고 있는 업종과 직종 분포 및 지역별 고령인력의 구직수요 등을 고려하여 지역별로 차등화 된 취업알선 및 평생교육 차원의 재교육과 직업훈련 등이 제공되어야 할 것이다. 특히 고졸 등 중 저학력 고령인구의 직능수준을 고려한 적절한 일자리 제공이 이뤄져야 할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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