본 연구의 목적은 장래인구추계를 위하여 논리적이고 상대적으로 정확한 연령별 출산율의 가정치를 설정하는 것이다. 먼저 코호트별 출산순위별 연령별 출산율의 추정과 추계를 위하여 Coale-McNeil 모형을 일반화한 로그감마분포모형을 선택한다. 다음은 보정형의 연령별 출산율 모형을 재생산을 완료하지 않은 상대적으로 젊은 출생코호트를 포함하는 실적치 자료에 맞추기 위하여, 출산력 파라메터를 추정하는 방법을 설명한다. 본 연구는 일련의 출생코호트의 출생순위별 연령별 출산율을 역출하여, 장래의 특정연도 대하여 연령별 출산율을 추계한다. 가령, 2010년의 20세의 연령별 출산율은 1990년에 태어난 출생코호트의 20세에서의 연령별 출산율이고, 2010년의 21세의 연령별 출산율은 1989년에 태어난 출생코호트의 21세에서의 연령별 출산율에 해당한다. 결국 2010년에 태어난 코호트까지의 연령별 출산율의 추계치를 얻게 되면, 2055년도 까지의 기간별(연도별_령별 출산율에 대한 가정치를 설정할 수 있다. 본 연구의 출산력 가정치와 통계청의 2005년 장래인구 특별추계의 가정치 사이에 차이가 나는 것은 털 연구의 출산예측모형에서 혼인연령의 상승과 독신여성의 증가로 인한 출산력 저하의 최근 추세를 제대로 반영하였기 때문이라고 할 수 있으며, 이러한 점에서 본 연구의 출산력 가정치가 논리적이고 합리적이라고 주장할 수 있을 것이다. 그러나 장래인구추계와 관련하여, 출산력 가정치 설정을 위한 출산예측모형의 본질적 과제는 어떻게 기간효과(를 슬기롭게 다루느냐 하는 것이다. 코호트모형을 근간으로 하여, 최근의 실적치를 바탕으로 약간의 기간적 수정을 하는 것을 제외하고는 기간효과를 별도로 취급하기는 쉽지 않다.
본 논문은 최근에 널리 사용되고 있는 R 프로그램으로 출산율, 사망률, 국제이동률을 예측하고 이들 결과를 Leslie 행렬에 대입해 인구추계 산출하는 방법을 소개한다. 특히 Kaneko (2003)가 제안한 출산율의 일반화로그감마모형, Li 등 (2013)의 사망률 LC-ER 모형, Ramsay와 Silverman (2005)가 제안한 국제이동률의 함수적데이터모형을 시현할 수 있도록 하였다. 최근 R로 구현된 대표적인 인구추계 패키지로 demography, bayesPop가 소개되고 있으나, 이는 Human Mortality Database (HMD), Human Fertility Database (HFD)에 업로드된 자료에 한에서만 분석이 가능하고 기타 데이터를 적용하기 위해서는 자료 변경과 수정이 요구된다. 특히 우리나라의 경우 HMD에 단기 간의 자료로만 제공되어 있어 이 패키기를 적용하기에는 한계점이 있다. 이에 본 논문은 이런 실정과 한국의 저출산, 고령화, 내국인, 외국인 국제이동률 상이패턴을 반영할 수 있는 R 프로그램을 소개하고, 2117년까지의 인구추계를 도출하였다.
This paper employs an Overlapping Generations Model to quantify the impacts of Korea's demographic transition toward an older population on the total output growth rate. The model incorporates the projected population through 2060 according by Statistics Korea. The effects of the low fertility and increased life expectancy rates are studied. The model is considered suitable for analyzing the effects of demographic changes on the Korean economy. Under the assumption that the TFP growth rate will not slow considerably in the future, remaining at 1.3% per annum, the gross output growth rate of the Korean economy is projected to slow to 1.1% per annum in the 2050s, from 4.0% in the 2000s. The shrinking workforce due to the decline in fertility plays a significant role in the deceleration of the Korean economy. The increased life expectancy rate is expected to mitigate the negative effect, but the magnitude of its effect is found to be limited.
저출산과 고령화 등의 인구구조의 변화는 미래 건강보험 재정의 안전성을 위협하고 있다. 이에 본 논문에서는 2002년부터 2013년까지 국민건강보험 표본코호트 DB를 이용하여 유병율 및 진료비에 대한 통계적 모형을 추정하고 인구구조와 경제상황의 변화에 대한 다양한 미래 가정들을 반영하여 건강보험 재정의 연도별 수입과 지출을 2060년까지 추계하였다. 지출 추계에는 건강보험공단 표본 코호트 DB를 이용하여 유병율 및 진료비를 추계하였다. 유병율 모형은 VECM-LC모형을 그리고 1인당 공단 부담 진료비에 대한 추계는 이중지수평활법에 근거 하였다. 두 모형 모두를 의료기관별, 질병별, 성별, 연령별로 적합하고 경제상황의 변화에 대한 국회와 정부의 여러 가정들을 반영하여 최종 추계치를 산출하였다. 수입 추계는 고령화 속도에 대한 두 개의 다른 가정에 근거한 두 개의 미래 인구구조를 반영한 두 개의 피부양률 가정에 근거하고, 지출 추계에서와 마찬가지로 경제 상황의 변화에 대한 여러 가지 가정을 반영하여 최종 추계치를 산출하였다. 그 결과 건강보험 재정적자는 2015년 불변가격으로 2030년에는 2030조 원, 2060년에는 4070조 원이 될 것으로 추계되었다.
장래의 가구변동은 인구의 규모와 구조에 영향을 미치는 출생, 사망의 변동뿐만 아니라 가족에 대한 사회적인 가치관의 변화에서 오는 동거구조 등 가구 자체의 변동과 밀접한 관련이 있다. 이 논문의 목적은 기존의 국내외에서 적용되고 있는 여러 가지 가구추계방법을 검토한 후, 우리 나라에 가장 적합한 가구추계방법을 찾고 이를 적용해보는 데 있다. 추계방법의 선정에 있어서 주의해야 할 점은 우리 나라와 같이 급격한 사회변동을 겪을 경우 장래가구 추계시 사용되는 원자료가 심한 기복을 보이기 때문에 이를 감안하여야 한다는 점이다. 기존 추계방법의 검토 결과 우리 나라에 적합한 가구추계방법으로서 연령별로 이원화된 방법, 즉 가구주의 연령이 34세 이하에 대해서는 지수함수법을, 그리고 35세 이상에 대해서는 순천이율법이 가장 타당한 것으로 나타났으며, 이를 장래 가구추계에 적용해보았다. 그 결과 우리 나라의 가구규모는 1995년 12,956천 가구에서 2030년에는 54%가 증가한 20,006천 가구가 될 것으로 전망되며, 평균가구원수는 1995년 3.3명에서 2030년에는 2.5명 수준으로 낮아질 것으로 전망된다. 우리 나라 장래 가구형태는 1인가구의 급격한 증가와 3세대 이상의 다세대가구는 감소하는 특징을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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