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Family and Environment Research > Volume 57(1); 2019 > Article
노인가구의 코호트별 다차원빈곤 분석

Abstract

This study analyzed the poverty rate by poverty dimension, correlation between multidimensional poverty, variables that affected the number of poverty dimension and the probability of the poor or not. The sample consisted of 6,361 elderly households (1,561 baby boom birth cohort, 1,793 post-liberation birth cohort, 3,007 Japanese colonial period birth cohort) taken from the 12th Korean Welfare Panel Study. First, the highest poverty rate among the baby boom birth cohort was 62.8% of employment poverty. The highest rate among the post-liberation birth cohort and Japanese colonial period birth cohort, was 82.5%, 92.3% of health poverty, respectively. Second, the highest coefficient in the baby boom birth cohort was .354 for asset poverty and relation poverty. In the remaining two cohorts, the coefficient for asset poverty and relation poverty was the highest at .268, .284, respectively. Third, the average number of poverty dimensions was 2.318 of the baby boom birth cohort, 2.921 of the post-liberation birth cohort, 3.564 of the poverty in the Japanese colonial period birth cohort. Also, the poverty rate for each cohort was 20.179%, 28.779%, and 50.083%, respectively. Fourth, the significant variables in all cohorts were gender, education, marital status, residence, and equalized ordinary income for the multiple regression analysis on the number of poverty dimensions. Additionally, age of the post-liberation birth cohort was significant, age and family numbers of the Japanese colonial period birth cohort were significant. Significant variables in logistic analysis on the probability of poverty or not were the same as those of regression analysis.

서론

복잡한 사회변화로 개인의 선호가 다양해지고 기대수명의 연장과 노후생활의 장기화가 예측되면서 노후 삶에 대한 불안이 점차 증가하고 있다. 특히 IMF 이후 나타난 소득양극화 현상은 단일차원의 소득빈곤뿐 아니라 사회적, 문화적, 심리적 차원과 연계된 다차원빈곤의 문제로 확대되어, 삶의 영역에서 개인적 능력이 축소되고 있는 노인들에게 중요한 당면과제가 되고 있다(Kang & Kim, 2011; Park & Choi, 2014).
고령화가 진전되면서 우리나라의 노인빈곤문제는 다양한 양상을 띠고 있다. 2017년 우리나라의 노인빈곤율은 OECD 회원국의 평균 노인빈곤율 12.6%의 4배인 49.6%에 달하고, 노인 중에서 66세~75세의 노인빈곤율은 42.7%, 76세 이상 노인빈곤율은 60.2%를 차지하고 있어, 연령증가에 따른 노인빈곤율 증가를 볼 수 있다. 한국보건사회연구원의 2017년 노인실태조사에 의하면, 지난 10년(2008년~2017년)간 노인가구의 소득과 공적이전소득의 비율이 증가하였지만 노후보장제도의 미성숙과 공적연금의 사각지대 등으로 인해 노인연금의 소득대체율과 사적연금 가입율이 OECD 회원국보다 낮다. 또 2018년 통계청의 1분기 가계동향조사에 의하면, 소득하위 1분위 중 70세 이상 노인가구는 43.2%, 전체 노인의 약 42%가 소득 1분위에 속해 있다. 많은 가구들은 노후자산을 위해 부동산에 투자하는 경향이 있어 부동산자산이 증가하는 추세를 보인다. 그러나 부동산 자산의 쏠림현상은 부동산 가격하락이나 금리인상 등을 초래하기 때문에 노후자산을 담보하고 있다고 단정하기 어렵다. 노인가구 중에서 자녀와 왕래하는 비율이 과거보다 감소하였고 친인척, 친구, 이웃 등의 사회적 관계망도 축소되어, 심리적 불안감을 겪고 있거나 돌봄 대상이 되기도 한다. 전체노인 중 일자리를 원하는 노인은 16.2%이지만 일자리에 대한 수요충족률은 42.7%을 보여, 저소득층 노인, 특히 차상위계층 노인의 일자리가 생계 및 생존문제와 직결되어 있음을 알 수 있다. 노인이 간과할 수 없는 의료비 부담을 보면, 2017년 노인 1인당 연간의료비는 426만원이고 전체 건강보험 진료비 중 65세 이상 노인을 위한 지출은 38%로 나타나 노인건강의 심각성을 알 수 있다. 이외에도 2018년 노인인권종합보고서는 노인의 주거생활에서 기본 삶이 보장되고 주거표준에서 배제된 문제를 해결하려면, 취약노인가구의 최저주거기준이 마련되고 고령자 주거복지지원이 강화되어야 한다고 주장하고 있다(Chung et al., 2017; Kim, D., 2018; Kim, J., 2018; Korean Statistical Information Service, 2018; Lee, 2017; Lee, 2018; National Human Rights Commission of Korea, 2018; OECD, 2017).
이처럼 우리나라의 노인빈곤문제는 다차원성을 보이고 있다. 뿐만 아니라 노인빈곤문제는 과거의 사후적 궤적인 동시에 현재를 뛰어넘는 사전적 미래라는 시간적 역동성도 지니고 있다(Kim & Suh, 2015; Shin, 2012). 노인개인의 생애과정은 사회구조와 변동에 따라 특정한 유형을 보이는데, 그것은 그들이 경험한 역사적 시간, 생애사적 시간이 생애과정 유형을 변화시켰기 때문이다. 그러므로 노인기라 해도 특정시기에 출생한 코호트(birth cohort)는 특정시기에 생애과정의 과업을 거치기 때문에 코호트별 특성을 지니게 되며, 이는 노인의 연령이 높을수록 경험하는 빈곤차원수가 많고 다차원빈곤 가능성이 높아 연령세분화에 따른 고연령층 빈곤대책이 필요하다고 한 Kim, S. J. (2018)의 연구에서 확인할 수 있다. 이러한 맥락에서 볼 때, 노인빈곤의 다차원성 분석은 시간적 역동성을 보여주는 코호트를 고려할 필요가 있다. 이에 본 연구는 노인의 현재 빈곤상태는 물론 미래 빈곤가능성을 구조적으로 파악하는데 초점을 두고, 노인가구를 베이비붐 출생 코호트(1955년~1963년), 해방이후 출생 코호트(1945년~1954년), 일제강점기 출생 코호트(1945년 이전)로 구분하여 코호트별 다차원빈곤 실태와 다차원빈곤에 미치는 영향요인을 분석하는데 목적을 둔다. 이러한 연구결과는 현재 노인이 당면한 빈곤가능성 및 빈곤문제의 해결방안을 제시하고, 나아가 코호트별 빈곤심화를 예방할 수 있는 개인적, 사회적 대책마련에 유용한 자료가 될 수 있을 것이다.

이론적 배경

1. 다차원빈곤의 개념

개인의 삶은 스스로 가치 있다고 평가하는 삶의 상태와 행위를 성취할 수 있는 수준에 의해 결정된다. 아무리 많은 자원이 있어도 자원을 통제하고 누릴 수 있는 개인의 능력이 부족하거나 기회를 실현시킬 수 있는 기능을 발휘하지 못한다면, 삶은 빈곤해질 수밖에 없다. 이처럼 빈곤은 개인마다 다르기 때문에 다양한 개념으로 정리될 수 있다. Hagenaar & Vos (1988)는 빈곤의 개념을 크게 객관적으로 정의된 절대적 최소한에 못 미치는 것, 사회에서 다른 사람들보다 덜 가지는 것, 잘 지낼 수 있을 정도로 충분하게 갖추지 못했다고 느끼는 것 등의 세 범주로 규정하였다(Nam, 2018 에서 재인용). 또 George & Howards (1991)는 빈곤이 기아, 생존, 사회적 대처, 사회참여의 연속체로 구성되며, 가장 심각한 빈곤인 기아와 생존은 절대적 빈곤, 사회적 대처는 상대적 빈곤, 기회가 박탈당하지 않는 사회참여는 실현능력과 연계된 다차원빈곤이라고 하였다. 이때 기아와 생존은 사회적 대처 및 사회참여와 서로 대립하는 것이 아니라 서로 보완한다고 보았다. 한편 Sen (1992)은 삶의 가치와 기본생활에 필요한 소득규모는 개인마다 다르고 동일한 소득이라도 실현능력에 따라 복지상태가 달라지므로 다차원빈곤의 원인은 생활차원별 실현능력이라고 하였다. 이처럼 실현능력접근에 기초한 다차원빈곤개념은 측정과 분석의 새로운 패러다임을 제시하였다(Kim, 2018 에서 재인용; Kim & Suh, 2014; Suh, 2007b; Suh & Kwon, 2013).
다차원빈곤개념과 관련된 용어로는 박탈과 사회적 배제가 있다. Ringen (1988)은 인간의 생활유형을 결정하는 요소와 관련이 있는 다차원빈곤은 자원의 불충분성 때문에 발생하며, 다차원빈곤의 특징을 가장 잘 표현하는 것은 실제 생활유형과 관련된 박탈이라고 하였다. 한편 Vranken (2002)는 빈곤층이 다양한 영역으로 확산되어 있고 일반적으로 수용된 생활유형과 구분된 거리에 놓여 있는 것을 사회적 배제로 보면서, 빈곤층 스스로 이러한 거리 차이를 극복할 수 없기 때문에 발생하는 박탈의 한 부분이라고 하였다. 이처럼 사회적 배제는 박탈과 빈곤을 모두 포용하고, 박탈과 빈곤 사이의 관계성에 주목한다(Lee et al., 2012 에서 재인용). 이러한 흐름에 비추어 볼 때, 다차원빈곤개념은 다양한 생활차원별 실현능력 결핍에서 나타나는 빈곤상태이며, 박탈 및 사회적 배제와 밀접한 개념으로 정리할 수 있다.

2. 다차원빈곤과 관련된 선행연구

다차원빈곤 연구는 1960년대 말부터 1970년대 초에 걸쳐 소득빈곤의 문제점을 지적하는 기본욕구접근에서 본격화되었다. 그 후 1980년대에는 빈곤의 정의와 측정방법이 다른 주관적 복지접근과 실현능력접근이 등장하였고, 1990년대에는 사회적 배제접근과 제도주의 접근으로 진행되었다(Suh & Kwon, 2013). 이에 본 연구는 기본욕구접근, 실현능력접근, 사회적 배제접근을 중심으로 살펴본다.
기본욕구접근을 보면, Streeten (1981)은 인간이 기본욕구를 충족하지 못하면 제대로 기능하지 못해 사회에 기여할 수 없으므로 기본욕구 충족이 규범적 우선순위라고 하였다(Suh, 2007a 에서 재인용). 또 Doyal & Gough (1991)는 기본욕구일람표를 활용하여 기본욕구를 연구하였는데, 이때 일람표에는 기본욕구(자율과 건강-신체적·정신적), 중간욕구(경제적 안전, 적절한 교육, 충분한 인간관계, 안전한 아동성장, 신체적 안전, 안전한 주거, 영양과 물, 적절한 건강 케어, 안전한 산아조절과 육아, 해 없는 노동환경, 해 없는 신체환경)와 욕구달성수단(정치적, 사회적, 경제적 권리, 정치참여) 등을 포함하였다(Choi et al., 2011 에서 재인용). Hicks (1998)는 영양, 교육, 주거, 보건, 물, 위생 등의 일정한 최소수준을 의미하는 기초적 욕구를 설명하기 위해 미충족 기초욕구지수를 적용하였다(Lee et al., 2012 에서 재인용).
한편 Sen (1979)이 제안한 실현능력접근은 실현능력과 기능, 즉 자유의 성취수준에 초점을 두며, 개인이 자원을 통제하고 누릴 수 있는 기회의 불충분성, 자신을 위해 발휘할 수 있는 기본적 실현능력의 부족 및 결핍을 빈곤으로 보았다. 이처럼 실현능력을 통한 빈곤의 측정과 분석방법에 대한 연구들은 다차원빈곤의 차원 및 지표를 개발하는 계기가 되었고, 한 예로 국제연합개발계획 (1997)의 인간개발보고서는 실현능력접근에 기초하여 다차원빈곤을 분석한 초기적 시도로 볼 수 있다(Kim & Kim, 2018 에서 재인용; Suh & Kwon, 2013).
반면에 사회적 배제접근은 개인의 실현능력과는 무관한 경제적 상황, 사회적 배제 및 차별 등에 의해 빈곤해진다는 점에서 출발하며, 개인, 지역사회, 제도, 국가 등의 사회적 관계를 통해 경험하는 경제적, 사회적, 정치적, 문화적 차원에서 작동된다고 본다(Kim & Suh, 2015). 사회적 배제접근은 다양한 개념이 존재하여 합의가 어렵고 이론적 틀이 부재하며, 또 빈곤한 삶의 수준을 직접 측정하지 않기 때문에, 다차원적 접근임은 분명하지만 다차원빈곤접근에 포함하는데 무리가 있다는 견해가 있다(Choi et al., 2011; Kang & Kim, 2011; Park & Choi, 2014). 이에 본 연구는 실현능력접근에 기초한 다차원빈곤에 중점을 두고자 한다.

3. 다차원빈곤의 측정

다차원빈곤을 측정하려면, 빈곤의 차원과 차원을 구성하는 지표를 선정하고, 차원별 지표에 따른 빈곤선을 적용해야 한다. 그러나 다차원빈곤접근은 연구 목적, 조사대상 및 자료의 가용범위가 다르기 때문에, 적용되는 차원과 지표, 빈곤선도 다양하다.
Alkire & Foster (2011)는 실현능력접근에 기반을 둔 다차원 빈곤의 측정에서 소득, 소비, 재산, 주거, 건강, 교육, 고용, 이동성, 물질적 박탈, 사회참여 등의 차원을 제안하였고, 차원별 지표로 소득차원은 절대적 빈곤 및 상대적 빈곤, 소비차원은 비내구재 소비 및 소비박탈, 재산차원은 주거면적, 주택상태, 주거시설, 면적, 주거환경, 거주지 환경 및 주거형태, 건강차원은 일반적 건강, 신체기능, 주관적 건강상태, 병원이용, 장애, 건강이슈, 비만, 만성질환, 활동제약, 미충족 의료욕구 및 신체활동, 교육차원은 교육연수, 학력수준 및 책 권수, 고용차원은 실업, 근로시간, 근로개월 수, 비경제활동, 불안정고용 및 NEET(Not in Employment, Education or Training), 이동성차원은 자동차 및 신체장애, 물질적 박탈차원은 비품박탈 및 재산박탈, 사회참여차원은 사회활동 및 친구교제 등을 고려하였다(Kim & Kim, 2018).
한편 국내연구들은 노인빈곤의 예방과 탈출에 초점을 둔 빈곤차원과 지표를 개발하였다. Jung (2012)은 한국노인의 다차원적 빈곤구조를 분석하면서 빈곤의 조작적 차원으로 소득, 자산, 건강, 가족관계, 사회관계를 선정하였고, 측정지표로 가구응답 소득, 가구응답 순자산, 일상생활 수행능력 및 도구적 일상생활 수행능력, 배우자유무 및 자녀와의 만남 횟수, 친한 사람과 만나는 횟수 등을 적용하였다. 또 Kim 등(2013)은 서울시 거주노인을 대상으로 노년기의 가난, 질병, 소외에 기초하여 소득, 노동, 건강, 대인관계, 사회참여, 주거의 6개 차원을 선정하고, 소득차원은 소득수준, 노동차원은 노동접근성과 노동만족도, 건강차원은 신체적 건강, 정신적 건강, 기능장애, 대인관계차원은 부부관계, 자녀관계 및 친지관계, 사회참여 차원은 여가문화 활동, 사회활동 및 평생교육, 주거차원은 주거적정성, 주거편리성 및 주거안정성 등의 15개 지표를 적용하였다. 한편 한국노인의 다차원빈곤을 측정한 Hwang (2015)은 빈곤차원을 가난과 관련된 소득차원과 주거차원, 질병과 관련된 건강차원, 무위와 관련된 고용차원과 사회참여차원, 고독과 관련된 사회관계망 차원으로 구분하고, 각 차원의 측정지표로 균등화 가구소득, 주택소유, 만성질환과 우울증 및 기능장애, 경제활동참여와 일자리만족도, 단체 활동참여, 배우자만족도, 자녀만족도, 친구친척이웃관계 등을 고려하였다. 노인가구의 소득빈곤에 따른 다차원빈곤 실태를 파악한 Kim (2018)은 다차원빈곤을 자산빈곤, 고용빈곤, 주거빈곤, 건강빈곤, 관계빈곤의 5개 차원으로 구분하였고, 이때 소득빈곤은 균등화 가처분소득, 자산빈곤은 순자산, 고용빈곤은 근로빈곤층 및 근로지속성, 주거빈곤은 주거안정성 및 주거비부담, 건강빈곤은 건강상태 및 의료비부담, 관계빈곤은 가구구성 및 관계만족도 등의 지표를 적용하였다.
이처럼 이론과 타당성에 근거한 측정을 통해 빈곤차원과 지표가 반복적으로 검증되었다. 이에 본 연구는 선행연구에 기초하여 빈곤차원으로 소득빈곤, 자산빈곤, 고용빈곤, 주거빈곤, 건강빈곤, 관계빈곤을 고려하고, 소득빈곤의 지표는 균등화 가처분가구소득 및 가족의 수입만족도, 자산빈곤은 순자산 및 부동산자산소유, 고용빈곤은 근로빈곤층, 근로지속성 및 직업만족도, 주거빈곤은 거주적합성, 주거환경 및 주거비부담, 건강빈곤은 건강상태 및 보건의료비부담, 관계빈곤은 가구형태 및 관계만족도 등을 적용하고자 한다. 이때 관계빈곤에서 가구형태 지표의 포함여부에 대해 학자마다 견해가 다른데, 그것은 단독가구, 모자가구, 부자가구, 조손가구와 같은 가구형태의 정서적, 경제적 복원력이 향상되었기 때문이다. 그럼에도 노인의 가구형태별 빈곤위험 차이가 크고, 가구형태가 노인인구의 빈곤율 변화에 직접적으로 영향을 미친다는 Park과 Kim (2016), 가구구성이 갖는 고독과 관계망에 기반한 빈곤을 다룬 Hwang (2015), 가구구성 및 관계만족도 지표를 적용하여 관계빈곤을 측정한 Kim (2018)의 연구들은 가구 형태의 중요성을 주장하여, 본 연구는 가구형태와 관계만족도를 적용한 관계빈곤 차원을 고려하기로 한다.

4. 노인의 다차원빈곤에 대한 영향요인

다차원빈곤은 개인적 특성에 초점을 두는 개인주의적 관점과 거시적 환경 및 상황에 초점을 두는 구조주의적 관점에서 파악할 수 있다(Beeghley, 1988; Royce, 2015). 본 연구는 실현능력접근에 기반한 다차원빈곤 분석이므로 영향요인을 개인적 특성에 국한한다.
노인가구의 소득빈곤과 다차원빈곤을 연구한 Kim (2018)은 빈곤층과 중산층으로 구분한 뒤, 다차원빈곤수와 다차원빈곤 결정에 미치는 개인 및 가구특성을 분석하였다. 이때 성별, 연령, 혼인상태, 교육수준 및 가구원수, 거주지역 및 소득빈곤 중에서 유의한 변수는 성별, 연령, 교육수준, 혼인상태였다. 여성노인가구, 교육수준이 낮은 노인가구, 무배우 노인가구의 빈곤차원수가 많았고, 연령이 높을수록 빈곤차원수가 많았다. 빈곤층 노인가구의 다차원빈곤 결정에 대한 개인 및 가구특성 중 유의한 변수는 연령뿐이었는데, 연령이 높을수록 다차원빈곤 가능성이 높아 연령세분화에 따른 고연령층 빈곤대책이 필요하다고 하였다.
한국노인의 소득만성빈곤과 다차원만성빈곤에 대한 개인적 특성의 영향을 분석한 Hwang (2015)은 개인적 특성으로 연령, 성별, 혼인상태, 가구원수, 생존자녀수, 거주지역, 교육수준, 종교, 주관적 건강상태 등을 고려하였다. 그 결과 소득만성빈곤 가능성은 연령이 높을수록, 유배우일 때, 주관적 건강상태가 나쁠 때 높았고, 가구원수가 많을수록, 교육수준이 높을 때 낮았다. 또 다차원빈곤 가능성은 연령이 높을수록, 주관적 건강상태가 나쁠 때, 거주지역이 도시일 때 높았고, 배우자가 있을 때, 가구원수가 많을수록, 생존자녀수가 많을수록, 교육수준이 높을수록 낮았다.
노인빈곤 실태와 결정요인을 분석한 Seok과 Kim (2012)은 경제활동참가와 빈곤결정이 동시에 이루어지며, 가구원수가 많을수록, 부동산 자산규모가 클수록, 광역시 이상에서 거주할 때 빈곤결정 가능성이 낮았고, 여성일 때, 높은 연령일수록, 낮은 학력일수록 빈곤결정 가능성은 높았으며, 가구주가 상용직 임금근로자일 때 빈곤결정 가능성이 낮다고 하였다. 은퇴와 빈곤결정도 동시에 이루어지는데, 가구원수, 부동산 자산규모, 거주지역, 연령, 학력수준, 공적연금 수급 등이 유의한 변수였고, 가구주가 주된 일자리에서 정년으로 생애근로를 마칠 때, 비자발적 퇴직 후 재취업하여 가교일자리에서 은퇴할 때 빈곤가능성이 낮다고 하였다.
한편 한국 노인의 다차원적 빈곤구조 분석을 실시한 Jung (2012)은 노인의 소득, 자산, 건강, 가족, 사회관계의 빈곤차원에 대한 인구사회학적 변수(성별, 연령, 거주지역, 교육수준, 혼인상태, 건강상태, 국민연금수급여부, 국민기초생활보장 수급여부)의 영향력을 분석하였다. 그 결과, 여성노인, 초고령 노인, 대도시 거주 노인, 학력이 초졸이하 노인, 사별, 이혼, 별거노인, 건강상태가 나쁜 노인, 국민연금 비수급 노인, 국민기초생활 수급 노인이 다차원적 빈곤을 더 경험하였다. 또 화폐적 빈곤차원과 비화폐적 빈곤차원의 기여율을 보면, 유배우자 노인과 국민기초생활보장 수급자 노인을 제외한 인구사회학적 변수들이 비화폐적 빈곤차원을 더 많이 설명하였고, 화폐적 빈곤차원의 기여율이 높은 변수도 빈곤기여율의 차이는 매우 약해, 다차원적 빈곤의 설명에서 비화폐적 빈곤차원의 중요성을 검증하였다.
이상의 선행연구들에 기초하여 다차원빈곤에 영향요인을 개인주의적 관점에서 보면, 성별, 연령, 혼인상태, 교육수준 및 가구원수, 거주지역 및 소득빈곤 여부 등으로 정리할 수 있다.

연구방법

1. 연구문제

노인가구의 코호트별 다차원빈곤 실태를 파악하고 다차원빈곤에 대한 영향요인을 분석하기 위해 설정한 연구문제는 다음과 같다. 첫째, 베이비붐 출생 코호트, 해방이후 출생 코호트, 일제강점기 출생 코호트의 다차원빈곤 실태를 파악한다. 둘째, 코호트별 다차원빈곤의 상관관계를 분석한다. 셋째, 코호트별 노인가구의 빈곤차원수와 다차원빈곤의 비율을 파악한다. 넷째, 코호트별 노인가구의 빈곤차원수와 다차원빈곤 결정에 대한 영향요인을 분석한다.

2. 자료 및 표본

분석을 위한 자료는 2017년 한국보건사회연구원의 12차 한국복지패널조사(KoWePS; Korean Welfare Panel Study)를 사용하였다. 한국복지패널조사는 2006년 1차 조사부터 2012년 6차 조사까지 진행되는 동안 주요 목표집단인 저소득가구 및 가구원의 표본이 탈락되어 표본의 대표성 문제가 제기되었다. 이에 1차 조사의 표본규모와 대표성을 유지하기 위해 저소득가구를 과대표집하였고, 그 결과 7차 조사부터 1차 조사의 원표본과 거의 유사한 표본규모와 대표성을 유지하고 있다(Choe et al., 2013). 한국복지패널조사에서 연구의 조사대상인 노인가구의 추출은 1955년 시행된 가족계획정책에 의해 출생한 베이비붐 세대를 기준으로 정하였다. 베이비붐 세대의 대부분이 2020년 은퇴를 앞두고 있고, 은퇴노인가구로 편입되기 시작하여 은퇴 후에는 빈곤층으로 전락할 위험이 있기 때문이다(Jeon, 2018; Kim et al., 2018). 노인가구의 표본은 전국 6,581가구 및 개인 15,422명의 정보를 포함하고 있는 자료에서 추출된 6,361명으로, 출생당시 사회적 상황을 반영하여 베이비붐 출생 코호트(1955년~1963년) 1,561명, 해방이후 출생 코호트(1945년~1954년) 1,793명, 일제강점기 출생 코호트(1945년 이전) 3,007명의 코호트로 분류하였다. 코호트는 사회인구학적으로 동일한 시간적 간격에 특정한 결정적 경험을 공유한 집단으로, 코호트 효과는 동일한 출생시기의 집단은 생애과정에서 사회역사적 경험을 공유하고 비슷한 기회와 보상 구조, 기억과 체험 구조를 갖게 됨으로써 사회경제적 유사성을 보이기 때문이다(Kim, 2018). 코호트별 노인 및 노인가구의 특성은 Table 1과 같다.
전체 노인의 평균 연령은 70.86세였고 베이비붐 출생 코호트는 57.98세, 해방이후 출생 코호트와 일제강점기 출생 코호트는 각각 67.71세, 79.43세였다. 베이비붐 출생 코호트의 교육년수는 10.72년, 해방이후 출생 코호트 8.410년, 일제강점기 출생 코호트 5.900년이었고, 전체 노인의 평균 교육수준은 7.790년이었다. 혼인상태에서 배우자가 있는 베이비붐 출생 코호트는 79.8%, 해방이후 출생 코호트는 73.5%, 일제강점기 출생 코호트는 51.2%였고, 베이비붐 출생 코호트의 이혼비율과 일제강점기 출생 코호트의 사별비율은 다른 코호트보다 높았다. 전체 노인가구의 평균 가구원수는 2.19명이었고, 베이비붐 출생 코호트는 2.85명, 해방이후 출생 코호트 2.15명, 일제강점기 출생 코호트 1.86명을 보였다. 한편 거주지역에서 코호트별 중소도시 거주비율이 가장 높았고, 베이비붐 출생 코호트와 해방이후 출생 코호트의 거주지역 2순위는 광역시인 반면 일제강점기 출생 코호트의 2순위는 군 및 도농복합군이었다. 또 코호트별 균등화 가구소득 중위값 60%를 기준으로 저소득층 가구와 일반가구로 구분한 결과, 베이비붐 출생 코호트의 17.0%는 저소득층 가구인 반면, 해방이후 출생 코호트는 41.2%, 일제강점기 출생 코호트는 71.0%로 나타났는데, 이는 고령화와 핵가족화로 고령층 1인 가구 중 빈곤가구가 많아졌기 때문으로, 초고령 노인일수록 다차원빈곤율의 순위가 높다는 Jung (2012)의 연구결과와 같다.

3. 다차원빈곤의 차원과 지표

다차원빈곤은 소득빈곤, 자산빈곤, 고용빈곤, 주거빈곤, 건강빈곤, 관계빈곤의 6개 빈곤차원으로 분석하며, 각 빈곤차원에서 2개 이상의 지표가 사용되는데 이를 통합하기 위해 합집합 방식을 취하였다. 합집합방식은 여러 빈곤지표 중에서 단 하나라도 빈곤선 이하의 결핍상태를 보이면 빈곤에 속하게 된다(Suh & Kwon, 2013). 각 차원의 지표 및 기준선의 측정방법은 Table 2와 같다.
소득빈곤 차원의 균등화 가처분가구소득 지표는 균등화 가처분소득에서 2016년 보건복지부가 제시한 가구원수별 최저생계비를 제외한 값을 기준하여 빈곤여부를 구분하였고, 가족의 수입만족도 지표는 매우 불만족과 대체로 불만족을 빈곤, 그저 그렇다와 대체로 만족, 매우 만족을 비빈곤으로 보았다. 자산빈곤 차원에서 순자산 지표는 가구의 순자산에서 가구원수별 최저생계비의 6개월분을 제외한 값이 0이상이면 비빈곤, 0미만이면 빈곤으로 보았고, 부동산자산소유 지표는 현재 거주주택 및 기타 주택의 소유에 따라 한 채 이상 보유하면 비빈곤, 그렇지 않으면 빈곤으로 구분하였다. 또 고용빈곤 차원의 근로빈곤층 지표는 근로능력에 따라 단순근로 미약자, 근로능력이 없어 경제활동을 하지 않는 경우 빈곤, 단순근로자, 근로능력이 있어 경제활동을 하는 경우는 비빈곤으로 보았다. 근로지속성 지표는 주된 경제활동이 상용직, 고용주, 자영업자이면 비빈곤, 기타는 빈곤으로 보았고, 직업만족도 지표에서 매우 불만족과 대체로 불만족은 빈곤, 그저 그렇다와 대체로 만족, 매우 만족을 비빈곤으로 보았다. 주거빈곤 차원은 거주적합성 지표, 주거환경 지표, 주거비부담 지표로 측정하였다. 거주적합성 지표는 현재 거주위치에 따라 지하층, 반지하층, 옥탑을 빈곤, 지상층을 비빈곤으로 보았고, 주거환경 지표는 구조, 설비, 성능, 재해 영역의 빈곤여부를 구분한 뒤 합집합하여 빈곤과 비빈곤으로 보았다. 또 주거비부담 지표는 가처분가구소득 중 주거비 비율이 25% 이상이면 빈곤, 25% 미만이면 비빈곤으로 보았다. 건강빈곤 차원에서 건강상태 지표는 신체적 건강과 정신적 건강의 양적 기준과 질적 기준에 따른 빈곤여부의 합집합으로 구성하여 빈곤여부를 판단하였고, 보건의료비부담 지표는 가처분가구소득에서 차지하는 보건의료비 비율이 20% 이상이면 빈곤, 20% 미만이면 비빈곤으로 보았다. 관계빈곤 차원은 가구형태 지표와 관계만족도 지표로 측정하였는데, 가구형태가 단독가구, 모자가구, 부자가구, 조손가구이면 빈곤, 일반가구면 비빈곤이며, 관계만족도 지표는 부부관계 만족도, 자녀관계 만족도, 친지관계 만족도의 만족기준에 따른 빈곤여부의 합집합으로 측정하였다.
Table 3은 빈곤차원의 지표를 측정하기 위해 적용된 변수들의 실태이다. 먼저 소득빈곤 차원에서 코호트별 균등화 가처분소득과 최저생계비의 차이를 보면, 베이비붐 출생 코호트는 656.648만원, 해방이후 출생 코호트는 103.758만원, 일제강점기 출생 코호트는 –414.310만원를 보였고, 가족의 평균 수입만족도는 베이비붐 출생 코호트와 해방이후 출생 코호트 모두 2.95점, 일제강점기 출생 코호트는 2.88점으로 나타났다. 균등화 가처분소득과 최저생계비의 차이와 수입만족도가 연령이 높은 코호트로 가면서 감소하는 것은 소득빈곤의 심화를 보여 주는 것으로써 노후연금소득에 대한 대책마련의 중요성을 시사한다.
자산빈곤 차원에서 부동산 점유형태를 보면, 모든 코호트에서 현재 거주주택의 자가 비율이 가장 높았다. 그러나 베이비붐 출생 코호트와 해방이후 출생 코호트의 2순위는 보증부 월세 비율인 반면, 일제강점기 출생 코호트는 기타주택 비율이었다. 거주주택 외에 기타주택을 한 채 이상 보유한 비율에서, 베이비붐 출생 코호트는 14%, 해방이후 출생 코호트는 12.8%, 일제강점기 출생 코호트는 5.3%이었다. 이처럼 모든 코호트에서 현재 거주주택의 보유비율이 높지만 연령이 높은 코호트로 가면서 기타주택의 보유비율이 감소하는 것은 자신의 생활대책과 자녀상속으로 인한 자산축소로 빈곤화가 진전되는 것으로 이해할 수 있다.
고용빈곤 차원에서 근로빈곤층을 구분하는 근로능력을 보면, 모든 코호트에서 근로가능 비율이 가장 높았고 일제강점기 출생 코호트의 단순근로미약 비율도 25.5%를 보였다. 근로지속성을 의미하는 주된 경제활동에서, 베이비붐 출생 코호트는 상용직, 고용주, 자영업자가 40.3%, 해방이후 출생 코호트 22.4%, 일제강점기 출생 코호트 15.5%를 보였다. 모든 코호트의 직업만족도는 3점보다 다소 높았고, 연령이 높은 코호트로 가면서 감소하였다. 이처럼 모든 코호트의 근로가능 비율이 높음에도 연령이 높은 코호트로 가면서 상용직, 고용주, 자영업자의 비율과 직업만족도가 감소한 것은 고용기회 및 고용조건 악화를 시사한다.
주거빈곤의 거주적합성에서 세 코호트의 거주위치는 지상의 비율이 가장 높았고, 주거환경구조, 주거환경설비, 주거환경성능, 주거환경재해의 합집합으로 구성된 주거환경은 베이비붐 출생 코호트 85.5%, 해방이후 출생 코호트 83.9%, 일제강점기 출생 코호트 79.6%가 비빈곤에 속했다. 또 가처분소득 중 주거비 부담을 보면, 베이비붐 출생 코호트, 해방이후 출생 코호트, 일제강점기 출생 코호트의 비빈곤율은 각각 97.8%, 96.4%, 95.4%였다. 이처럼 코호트별 지상거주 비율이 높고 주거환경도 높은 수준이며 주거비 부담의 비율이 낮은 것은 코호트별 주거빈곤이 다른 빈곤차원에 비해 좋은 여건임을 보여준다.
건강빈곤을 보면, 모든 코호트의 신체적 건강상태는 모두 6개월 이상 투병, 투약의 비율이 가장 높았고 연령이 높은 코호트로 가면서 비율이 증가하였다. 그러나 모든 코호트의 정신적 건강상태는 비빈곤에 속했다. 가처분소득 중 보건의료비 부담을 보면, 모든 코호트의 대부분이 비빈곤이었으나 특히 일제강점기 출생 코호트의 빈곤율이 베이비붐 출생 코호트와 해방이후 출생 코호트보다 높았다. 이처럼 모든 코호트의 정신적 건강상태는 좋았으나 연령이 증가하면서 신체적 건강상태가 나빠진 결과는 보건의료비 부담의 증가를 의미한다.
관계빈곤에서 모든 코호트의 가구형태는 일반가구의 비율이 가장 높았다. 그러나 일제강점기 출생 코호트에서는 단독가구의 비율도 37.6%를 보였다. 관계만족도에서 베이비붐 출생 코호트, 해방이후 출생 코호트, 일제강점기 출생 코호트의 배우자관계 만족도는 7점 중 각각 4.2점, 3.74점, 2.62점, 자녀관계 만족도는 7점 중 각각 5.36점, 5.3점, 5.23점, 사회적 친분관계 만족도는 5점 중에서 3.76점, 3.70점, 3.55점을 보여, 배우자 부재에 의한 단독가구의 증가와 관계망 축소에 따른 만족도 감소를 확인할 수 있었다.

4. 분석방법

노인가구의 코호트별 다차원빈곤 실태를 파악하기 위해 단순빈도와 백분율, 교차분석을 수행하였다. 또 코호트별 다차원빈곤 간 상관관계를 확인하기 위해 Cramer’s V를 실시하였다. 노인가구의 다차원빈곤에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 종속변수는 빈곤차원수와 다차원빈곤 결정으로 보았고, 빈곤차원수에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 다중 회귀분석, 다차원빈곤 결정에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 이항로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 통계분석은 SPSS PC Statistic Program(Ver. 22)을 사용하였다.

연구결과

1. 노인가구의 빈곤율 실태

노인가구의 빈곤실태를 파악하기 위해 코호트별 다차원빈곤율을 분석한 결과는 Table 4와 같다. 전체 노인가구의 빈곤차원별 빈곤율을 보면, 건강빈곤, 고용빈곤, 소득빈곤은 각각 81.7%, 78.7%, 71.0%로 높은 반면, 관계빈곤, 주거빈곤, 자산빈곤은 상대적으로 낮은 34.9%, 21.5%, 20.0%를 보였다. 이처럼 전체 노인가구의 건강빈곤, 고용빈곤, 소득빈곤의 빈곤율이 높은 것은, 전체 노인의 평균 연령이 70.86세인 점을 고려할 때 경제활동 기회가 줄어 소득빈곤으로 이어지는 것으로 볼 수 있다. 이러한 결과는 노인빈곤대책을 마련함에 있어서 개인적 차원의 건강유지와 사회적 차원의 건강수명 및 고용기회를 통해 소득안정성을 확보하고 소득 및 연금소득을 확대할 수 있는 방안의 모색이 필요함을 시사한다.
코호트별 다차원빈곤율을 보면, 베이비붐 출생 코호트에서 빈곤율이 가장 높은 빈곤차원은 고용빈곤 62.8%이었고 다음으로 건강빈곤 60.2%, 소득빈곤 54.8%, 관계빈곤 19.0%, 자산빈곤과 주거빈곤 17.5%이었다. 해방이후 출생 코호트에서는 건강빈곤 82.5%로 가장 높았고, 고용빈곤 79.6%, 소득빈곤 65.0%, 관계빈곤 30.1%, 주거빈곤 19.7%, 자산빈곤 14.5%이었으며. 일제강점기 출생 코호트는 건강빈곤 92.3%, 고용빈곤 86.3%, 소득빈곤 82.7%, 관계빈곤 46.0%, 주거빈곤 24.6%, 자산빈곤 24.5%를 보였으나 모든 빈곤차원에서 베이비붐 출생 코호트와 해방이후 출생 코호트보다 빈곤율을 높았다. 이러한 결과는 연령이 증가하면서 빈곤의 누적과 심화를 보여주는 것으로, 고연령일수록 다차원 만성빈곤 가능성이 높다고 한 Hwang (2015)의 연구결과와 같다. 특히 일제강점기 출생 코호트의 관계빈곤의 빈곤율이 다른 코호트에 비해 높은 것은, 연령증가에 따른 노인관계망 축소를 반영하는 것으로써 노인들의 심리적 고독과 불안해소를 위한 관계망구축과 참여기회의 제공이 필요하다는 점을 시사한다.
빈곤차원별 빈곤율을 코호트별로 비교하면, 연령이 높은 코호트로 가면서 소득빈곤, 고용빈곤, 주거빈곤, 건강빈곤, 관계빈곤의 빈곤율이 증가하였고, 특히 베이비붐 출생 코호트와 해방이후 출생 코호트간의 빈곤율 증가분보다 해방이후 출생 코호트와 일제강점기 출생 코호트간의 빈곤율 증가분이 크게 나타났다. 이러한 결과는 차원별, 코호트별 빈곤예방대책 마련의 중요성을 시사한다. 또 자산빈곤의 빈곤율이 베이비붐 출생 코호트에서 해방이후 출생 코호트로 감소했다가 일제강점기 출생 코호트에 다시 증가하는 현상은 베이비붐 출생 코호트의 은퇴 후 보유주택이 노후자금으로 변환되는 과정으로 유추할 수 있으나 상속이나 주택규모 축소 등과 같이 요인이 작용할 가능성도 고려할 필요가 있다.

2. 노인가구의 다차원빈곤 간 상관관계

다차원빈곤에서 빈곤차원들 간의 관계를 고려한 많은 연구들은 빈곤의 각 차원들이 서로 독립적 성격을 지니며 거래되지 않는다고 전제한다. 그럼에도 많은 선행연구들은 빈곤차원 간의 상관관계를 파악하였는데, 그 이유는 빈곤차원 간의 상이한 구분이나 중첩에 기반한 빈곤차원별 정책이 일부 빈곤집단을 배제하거나 정책적으로 표적화 되지 못할 위험을 지니기 때문이다(Lee et al., 2012). 이에 본 연구는 빈곤차원 간 관계중첩의 독립성을 파악하기 위해 Cramer’s V 상관계수를 추출하였고, 그 결과는 Table 5와 같다. 전체 노인가구를 보면, 소득빈곤, 자산빈곤, 고용빈곤, 주거빈곤, 건강빈곤, 관계빈곤간의 상관관계는 모두 유의한 정적 상관계수를 보였다. 그 중 자산빈곤과 관계빈곤의 상관계수가 가장 높아 .304를 보였고, 다음으로 소득빈곤과 자산빈곤은 .214, 소득빈곤과 고용빈곤의 .187이었으며 가장 낮은 상관계수는 주거빈곤과 건강빈곤의 .039이었다. 빈곤차원별로 가장 높은 상관계수를 보인 것은, 소득빈곤과 자산빈곤, 자산빈곤과 관계빈곤, 고용빈곤과 소득빈곤, 주거빈곤과 관계빈곤, 건강빈곤과 고용빈곤, 관계빈곤과 자산빈곤이었다.
다음으로 베이비붐 출생 코호트의 다차원빈곤 간 상관관계를 보면, 모든 빈곤차원 간 상관계수가 유의한 정적 관계를 보였다. 그 중에서 자산빈곤과 관계빈곤은 가장 높은 상관계수의 .354이었고 다음으로 소득빈곤과 자산빈곤은 .276, 소득빈곤과 고용빈곤의 .260이었으며 주거빈곤과 건강빈곤의 상관계수는 가장 낮은 .050였다. 빈곤차원별로 보면 소득빈곤은 자산빈곤, 자산빈곤은 관계빈곤, 고용빈곤은 소득빈곤, 주거빈곤은 자산빈곤, 건강빈곤은 자산빈곤, 관계빈곤은 자산빈곤과 가장 밀접한 상관관계를 보였다. 이처럼 고용빈곤을 제외한 모든 빈곤차원이 자산빈곤과 가장 높은 상관관계를 갖는 것은 베이비붐 출생 코호트의 자산확보가 다른 빈곤차원의 문제해결에 중요한 단서일 뿐 아니라 연령증가에 따른 빈곤문제해결에도 도움을 줄 수 있다는 점을 시사 하지만, 자산의 확보가 단시간에 가능하지 않음을 고려할 때 전 생애주기를 통한 자산포트폴리오 구성이 필요함을 보여준다.
해방이후 출생 코호트의 다차원빈곤 간 상관관계를 보면, 소득빈곤과 관계빈곤, 주거빈곤과 건강빈곤의 상관관계를 제외한 모든 빈곤차원 간의 상관계수가 유의한 정적 관계를 보였다. 가장 높은 상관계수를 보인 것은 자산빈곤과 관계빈곤의 .268이었고 다음으로 소득빈곤과 자산빈곤의 .201, 주거빈곤과 관계빈곤의 .148이었으며 소득빈곤과 주거빈곤은 가장 낮은 상관계수인 .079를 보였다. 빈곤차원별로 소득빈곤은 자산빈곤, 자산빈곤은 관계빈곤, 고용빈곤은 자산빈곤, 주거빈곤은 관계빈곤, 건강빈곤은 자산빈곤, 관계빈곤은 자산빈곤과 가장 밀접한 상관관계를 보여, 관계빈곤과 자산빈곤의 중요성을 파악할 수 있다. 이는 해방 이후 출생 코호트가 베이비붐 출생 코호트에 비해 성인자녀와의 동거율이 감소하고 배우자 부재나 친구, 친척과의 사회관계망 축소를 경험하며(Hwang, 2015), 경제활동 기회의 축소로 노후소득 감소와 자산축소가 나타나기 때문으로 유추할 수 있다(Park & Kim, 2016).
일제강점기 출생 코호트의 빈곤차원 간 상관관계를 보면, 자산빈곤과 건강빈곤, 고용빈곤과 주거빈곤, 주거빈곤과 건강빈곤, 건강빈곤과 관계빈곤을 제외한 모든 빈곤차원 간의 상관계수가 유의한 정적 관계를 보였다. 가장 높은 상관계수는 자산빈곤과 관계빈곤의 .284였고 가장 낮은 상관계수는 소득빈곤과 건강빈곤의 .036이었다. 빈곤차원별 가장 높은 상관관계를 보면, 소득빈곤과 자산빈곤, 자산빈곤과 관계빈곤, 고용빈곤과 자산빈곤, 주거빈곤과 관계빈곤, 건강빈곤과 고용빈곤, 관계빈곤과 자산빈곤이었는데, 이처럼 각 빈곤차원과 자산빈곤의 상관계수가 높은 것은 일제강점기 출생 코호트의 불안정한 고용상태가 근로소득을 축소시켜 경제적 생활유지를 위한 자산 감소가 일어나는 것(Park & Choi, 2014)으로 유추할 수 있는데, 이는 기대수명 장기화와 건강수명 축소에 대비한 자산 확보의 중요성을 설명한다.
이상의 결과를 토대로, 전체 노인가구와 코호트별 노인가구의 빈곤차원별 상관계수가 다르고, 특히 전체 노인가구와 모든 코호트에서 노인가구의 상관계수가 0.5보다 적은 것은 빈곤차원 간 독립성을 보여주므로, 코호트별 빈곤예방과 빈곤해결 방안을 모색할 때 빈곤차원별 고려할 필요가 있음을 확인할 수 있다.

3. 노인가구의 다차원빈곤 실태

노인가구의 다차원빈곤 실태는 빈곤차원수와 이에 기초한 다차원빈곤 결정으로 보았다. 이때 빈곤차원수는 소득빈곤, 자산빈곤, 고용빈곤, 주거빈곤, 건강 빈곤, 관계빈곤의 빈곤상태를 1로 보고 모든 차원을 합한 값이며, 모든 빈곤차원이 비빈곤상태인 0부터 모든 빈곤차원이 빈곤상태인 6까지 분포한다. 다차원빈곤 결정은 평균 빈곤차원수를 초과할 때 빈곤으로 규정한 Kim 등(2013)의 연구에 따라 빈곤차원수가 평균값보다 크면 빈곤, 평균값보다 적으면 비빈곤으로 구분하였다. 빈곤차원수와 다차원빈곤 결정 실태는 Table 6과 같다.

1) 노인가구의 빈곤차원수

전체 노인가구가 경험한 빈곤차원수를 보면, 모든 빈곤차원에서 빈곤을 전혀 경험하지 않은 비율은 2.657%, 모든 빈곤차원에서 빈곤을 경험한 비율은 3.584%이었다. 그중 가장 높은 비율을 보인 빈곤차원수는 3개의 30.310%였고 평균 빈곤차원수는 3.077개로 나타났다. 베이비붐 출생 코호트의 빈곤차원수를 보면, 모든 빈곤차원에서 비빈곤 비율은 8.007%, 모든 빈곤차원에서 빈곤 비율은 1.794%였고, 가장 높은 비율을 보인 빈곤차원수는 2개로 25.368%, 평균 빈곤차원수는 2.318개였다. 해방이후 출생 코호트에서 모든 빈곤차원을 경험하지 않는 비율은 2.191%, 모든 빈곤차원에서 빈곤을 경험한 비율은 2.510%였으며 가장 높은 비율을 보인 빈곤차원수는 3개로 34.412%, 평균 빈곤차원수는 2.921개였다. 일제강점기 출생 코호트의 모든 빈곤차원에서 비빈곤 비율은 0.2%, 모든 빈곤차원에서 빈곤 비율은 5.155%이었고, 가장 높은 비율을 보인 빈곤차원수는 3개로 32.391%, 평균 빈곤차원수는 3.564개였다.
이상의 결과에서, 연령이 높은 코호트로 가면서 모든 빈곤차원을 경험하지 않는 비빈곤 비율이 급격히 감소하였고 모든 빈곤차원을 경험하는 빈곤 비율은 증가하였다. 이때 빈곤차원수가 0개부터 2개의 빈곤율은 감소하였으나 3개부터 6개의 빈곤율이 점차 증가한 것은 노인빈곤문제 해결에서 코호트별 빈곤차원수의 변화는 물론 코호트간 빈곤차원수의 비율증감을 분석할 필요가 있음을 보여준다.

2) 노인가구의 다차원빈곤 결정

노인가구의 다차원빈곤 실태를 파악하기 위해 평균 빈곤차원수를 기준으로 빈곤과 비빈곤을 구분하였다. 그 결과, 전체 노인가구 중에서 다차원빈곤에 속한 비율은 36.740%이었고, 코호트별로 보면, 베이비붐 출생 코호트는 20.179%, 해방이후 출생 코호트는 28.779%, 일제강점기 출생 코호트는 50.083%였다. 이처럼 다차원빈곤 비율이 증가하는 것은, 노인가구의 코호트별 세분화에 기초한 빈곤층 분석이 필요함을 보여준다. 또 베이비붐 출생 코호트와 해방이후 출생 코호트에서 일제강점기 출생 코호트로 진행하면서 나타나는 다차원빈곤 비율의 격차가 확대되는 현상은 잠재빈곤층의 추락가능성을 보여주는 것으로써, 빈곤예방을 위한 장기적 계획 및 이에 대한 제도적 보완에서 잠재빈곤층도 고려할 대상임을 보여준다.

4. 노인가구의 다차원빈곤에 미치는 영향요인 분석

노인가구와 다차원빈곤에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 종속변수는 빈곤차원수와 다차원빈곤 결정으로 보았고, 이에 영향을 미치는 요인으로 개인 및 가구특성을 고려하였다.

1) 노인가구의 빈곤차원수에 영향을 미치는 요인

노인가구의 빈곤차원수에 대한 노인의 성별, 연령(코호트), 혼인상태, 교육 수준 및 가구원수, 거주지역 및 균등화 가구소득 등의 개인 및 가구특성 영향을 파악하기 위해 다중 회귀분석을 수행한 결과는 Table 7과 같다.
전체 노인가구에 대한 분석결과, 통계적으로 유의한 변수는 노인의 성별(남성), 코호트(해방이후 출생 코호트, 일제강점기 출생 코호트), 교육수준(무학, 초등학교, 중학교, 고등학교), 혼인상태(유배우), 가구원수, 거주지역(중소도시, 군 및 도농복합군), 균등화 가구소득(저소득층 가구)이었고, 가장 영향력이 높은 변수는 균등화 가구소득(저소득층 가구), 가장 영향력이 낮은 변수는 가구원수였다. 남성노인가구의 빈곤차원수가 여성노인가구보다 적었고, 베이비붐 출생 코호트에 비해 해방이후 출생 코호트와 일제강점기 출생 코호트의 빈곤차원수가 많았다. 대졸 이상의 교육 수준에 비해 무학, 초등학교, 중학교, 고등학교일 때 빈곤차원수가 많았다. 또 유배우 노인가구의 빈곤차원수가 무배우 노인가구보다 적었고, 가구원수가 많을수록 빈곤차원수가 감소했으며, 서울거주 노인가구보다 중소도시, 군 및 도농복합군 노인가구의 빈곤차원수가 적었고, 균등화 가구소득에서 일반가구보다 저소득층가구의 빈곤차원수가 많았다. 이러한 결과에서 나타난 혼인상태(유배우)의 영향은 일반가구보다 단독가구의 다차원빈곤율이 높다고 한 Suh와 Kwon (2013), 유배우의 다차원만성빈곤 가능성이 무배우자보다 낮다고 한 Hwang (2015)의 연구결과와 같다. 또 빈곤차원수에 대한 거주지역의 영향은 서울 노인의 빈곤율이 다른 시도에 비해 낮다고 한 Kim 등 (2013), 도시보다 농어촌의 빈곤상황이 열악하다고 한 Kim 등(2014)의 연구와 같은 맥락이며, 균등화 가구소득의 영향은 일반가구보다 저소득층 가구가 더 심하다고 한 Kim (2012)의 연구결과와 유사하다. 연구모형은 유의하였으며 변수들의 설명력은 43.2%(Adjusted R2)였다.
베이비붐 출생 코호트에 대한 다중 회귀분석 결과, 통계적으로 유의한 영향을 미친 변수는 성별(남성), 교육수준(무학, 초등학교, 중학교, 고등학교), 혼인상태(유배우), 거주지역(군 및 도농복합군), 균등화 가구소득(저소득층 가구)이었고, 변수들의 설명력은 34.2%(Adjusted R2)이었다. 여성노인가구보다 남성노인가구, 무배우 노인가구보다 유배우 노인가구의 빈곤차원수가 적었고, 서울거주 노인가구보다 군 및 도농복합군거주 노인가구의 빈곤차원수가 적었다. 또 노인의 교육수준이 대졸이상일 때보다 무학, 초등학교, 중학교, 고등학교일 때 빈곤차원수가 많았고, 일반가구에 비해 저소득층 가구의 빈곤차원수가 많았다. 가장 영향력이 높은 변수는 균등화 가구소득 수준이었고 가장 영향력이 낮은 변수는 교육수준(무학)이었다. 이러한 결과에서 성별과 교육수준, 혼인상태와 같은 개인적 특성이 미친 영향은, 집단별 개인특성에서 모든 차원의 결핍을 경험하지 않은 집단은 남성, 전기고령, 유배우, 고학력, 건강이 양호한 노인부부가구라고 한 Hwang (2015)의 연구결과와 같다.
다음으로, 해방이후 출생 코호트의 빈곤차원수에 유의한 변수는 성별(남성), 연령, 교육수준(무학, 초등학교, 중학교), 혼인상태(유배우), 거주지역(광역시, 군 및 도농복합군), 균등화 가구소득(저소득층 가구)이었고, 그중 가장 큰 영향을 미친 변수는 균등화 가구소득(저소득층 가구)이었으며, 변수들의 설명력은 36.4%(Adjusted R2)이었다. 여성노인가구보다 남성노인가구, 무배우 노인가구보다 유배우 노인가구의 빈곤차원수가 적었다. 그러나 연령이 높을수록, 교육수준이 대졸이상일 때보다 무학, 초등학교, 중학교일 때 빈곤차원수가 많았고, 일반가구에 비해 저소득층 가구의 빈곤차원수가 많았다. 한편 서울거주 노인가구보다 광역시거주 노인가구의 빈곤차원수는 많았으나 군 및 도농복합군 노인가구의 빈곤차원수는 적었다. 이때 거주지역의 영향은 다른 거주지역에 비해 광역시 이상에 거주할 때 빈곤가능성이 낮다고 한 Seok과 Kim (2012)의 결과와는 부분적으로 일치하는 것으로써, 해방이후 출생 코호트의 거주지 이동을 고려할 때 거주지역에 대한 심층적 분석의 필요하다.
일제강점기 출생 코호트에 대한 분석결과, 유의한 변수는 노인의 성별(남성), 연령, 교육수준(무학), 혼인상태(유배우), 가구원수, 거주지역(광역시, 중소도시, 군 및 도농복합군). 균등화 가구소득(저소득층 가구)이었다. 이러한 변수들의 설명력은 35.4%(Adjusted R2)로, 여성노인가구보다 남성노인가구, 무배우 노인가구보다 유배우 노인가구의 빈곤차원수가 적었고 가구원수가 많을수록 빈곤차원수가 적었으며, 서울거주 노인가구보다 광역시, 중소도시, 군 및 도농복합군 노인가구의 빈곤차원수가 적었다. 또 연령이 높을수록 빈곤차원수가 증가하였고, 대졸이상의 교육수준보다 무학일 때 빈곤차원수가 많았으며 일반가구일 때보다 저소득층 가구의 빈곤차원수가 많았다. 가장 영향력이 높은 변수는 균등화 가구소득(저소득층 가구)이었고, 다음으로 혼인상태(유배우)였다. 이러한 결과에서 베이비붐 출생 코호트와 해방이후 출생 코호트에서 유의하지 않았던 가구원수가 유의한 정적 영향을 보인 결과는 은퇴 후 소득이 감소하는 노인이 빈곤층으로 전락할 가능성이 크지만 자녀동거 여부가 빈곤가구로의 진입에 영향을 미친다고 한 Kim 등(2013)의 연구결과와 밀접한 관련이 있다.
이상과 같이 베이비붐 출생 코호트, 해방이후 출생 코호트, 일제강점기 출생 코호트의 빈곤차원수에 대한 영향을 미친 변수들을 비교하면, 성별, 교육수준(무학), 혼인상태, 거주지역(군 및 도농복합군), 균등화 가구소득의 변수는 모든 코호트에서 통계적으로 유의하였다. 특히 균등화 가구소득은 모든 코호트에서 가장 영향력이 높은 변수였는데, 이는 저소득층 가구의 다차원빈곤수를 감소하려면 현재 저소득층 가구의 탈빈곤 방안도 중요하지만 미래 코호트로 진행하면서 빈곤층 전락을 줄일 수 있는 예방대책도 필요하다는 점을 보여준다. 한편 베이비붐 출생 코호트에서 유의하지 않았던 연령변수가 해방이후 출생 코호트와 일제강점기 출생 코호트에서 유의한 정적 영향을 보인 것은 연령변화에 따른 빈곤변화에 초점을 두어야 한다는 점을 시사 하는 것으로, 연소노인보다 고령노인, 초고령노인의 다차원빈곤율이 증가한다고 한 Jung (2012)의 결과와도 관련이 있다. 각급 교육수준 변수와 지역규모별 거주지역 변수는 코호트마다 유의한 영향의 차이를 보였다. 또 가구원수 변수는 베이비붐 출생 코호트와 해방이후 출생 코호트에는 유의하지 않았으나 일제강점기 출생 코호트에서 유의한 부적 영향을 미쳤고, 배우자의 영향은 베이비붐 출생 코호트보다 해방이후 출생 코호트에서 더 컸지만 일제강점기 출생 코호트는 해방이후 출생 코호트보다 더 적었다. 이는 자녀동거여부와 배우자 부재, 이에 따른 사회관계망이 빈곤차원수를 낮추는 영향요인이라고 한 Hwang (2015)의 연구결과와 유사하다.
이상의 결과에서, 코호트별 빈곤차원수에 대한 유의한 변수와 영향력 차이는 코호트별 노인빈곤문제를 해결함에 있어서 변수특성에 따른 세분화가 필요하며, 특히 빈곤문제의 해결순위를 결정함에 있어서 변수의 영향력을 고려할 필요가 있음을 시사한다.

2) 노인가구의 다차원빈곤 결정에 미치는 영향요인

노인가구의 다차원빈곤 결정에 미치는 변수를 파악하기 위해 이항로지스틱 회귀분석을 실시한 결과는 Table 8과 같다. 종속변수인 다차원빈곤과 다차원비빈곤의 이항변수는 Table 6에서 제시된 코호트별 평균 빈곤차원수를 기준으로 구분하였고, 독립변수로 노인의 성별, 연령(코호트), 교육수준, 혼인상태, 가구원수, 거주지역, 균등화 가구소득 등을 고려하였다.
전체 노인가구의 다차원빈곤 결정에 대한 유의한 변수를 분석하기 위해, 종속변수인 다차원빈곤 결정은 평균 빈곤차원수인 3.077을 기준으로 빈곤과 비빈곤의 이항변수로 구성하였다. 분석결과, 유의한 변수는 코호트(해방이후 출생 코호트), 교육수준(무학, 초등학교, 중학교), 혼인상태(유배우), 가구원수, 거주지역(중소도시, 군 및 도농복합군), 균등화 가구소득(저소득층 가구)이었고, 변수들의 설명력은 41.2%이었다. 변수들의 영향력을 보면, 베이비붐 출생 코호트에 비해 해방이후 출생 코호트의 다차원빈곤 가능성은 1.291배 증가하였다. 그러나 노인의 교육수준이 대학이상에 비해 무학, 초등학교, 중학교일 때 다차원빈곤 가능성은 0.405, 0.569, 0.676배 감소하였다. 유배우 노인가구는 무배우 노인가구에 비해 다차원빈곤 가능성이 3.806배 증가하였고, 가구원수가 1명 증가할 때 다차원빈곤 가능성은 0.816배 감소하였다. 서울거주 노인가구에 비해 중소도시 노인가구의 다차원빈곤 가능성은 1.588배, 도농복합군 노인가구는 2.051배 증가하였다. 또 균등화 가구소득이 저소득층 가구에 속할 때 다차원빈곤 가능성이 일반가구보다 0.182배 감소하였다. 혼인상태에서 배우자 존재가 다차원빈곤 가능성에 미친 정적 영향은, 독신가구의 빈곤율이 가장 높다고 한 Ban (2011)의 연구와 상반된 결과이다. 또 베이비붐 출생 코호트보다 해방이후 출생 코호트의 다차원빈곤 가능성이 높은 것은 연령이 증가하면서 다차원적 욕구를 충족시킬 수 있는 자원이 부족하기 때문으로 이해할 수 있으며, 연령이 증가할수록 다차원빈곤 가능성이 높다고 한 Kim 등(2013)의 연구결과와 같다. 이처럼 코호트와 배우자의 영향은 연령증가에 따라 노후소득이 급격히 감소하거나 배우자 부재 가능성이 높아지면서 빈곤가능성이 높아지는 것으로 이해할 수 있다.
베이비붐 출생 코호트는 평균 빈곤차원수인 2.318을 적용하여 이항로지스틱분석을 실시하였다. 그 결과, 유의한 변수는 성별(남성), 교육수준(초등학교, 중학교), 혼인상태(유배우), 거주지역(중소도시, 군 및 도농복합군), 균등화 가구소득(저소득층 가구)이었고 변수들의 설명력은 31.8%이었다. 변수들의 영향력을 보면, 여성노인가구에 비해 남성노인가구의 다차원빈곤 가능성이 1.599배 높았고, 무배우 노인가구보다 유배우 노인가구의 다차원빈곤 가능성은 2.811배 높았으며, 서울거주 노인가구보다 중소도시나 군 및 도농복합군 노인가구의 다차원빈곤 가능성은 각각 1.531배, 2.186배 증가하였다. 그러나 노인의 교육수준이 대학이상일 때보다 초등학교, 중학교일 때 다차원빈곤 가능성은 각각 0.370배, 0.429배 적었고, 균등화 가구소득이 일반가구보다 저소득층 가구에 속할 때 다차원빈곤 가능성이 0.85배 낮았다. 특히 혼인상태의 영향력은 무배우 노인가구의 다차원적 빈곤율이 전체 노인가구보다 2배 높다고 한 Jung (2012)의 연구결과와 차이가 있다.
해방이후 출생 코호트는 평균 빈곤차원수인 2.921을 기준으로 이항변수를 구성하여 이항로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 유의한 변수는 성별(남성), 연령, 교육수준(무학, 초등학교, 중학교), 혼인상태(유배우), 거주지역(광역시, 군 및 도농복합군), 균등화 가구소득(저소득층 가구)이었고, 변수들의 설명력은 36.7%이었다. 여성노인가구에 비해 남성노인가구의 다차원빈곤 가능성이 1.793배 높았고, 연령이 1세 증가할 때 다차원빈곤 가능성이 1.052배 높았다. 이러한 연령효과는 가구특성별 빈곤요인을 분해할 때 고령층(65세 이상)이 전체 빈곤율에 대한 상대적 기여도가 중고령층(45~65세 미만)에 비해 높다고 한 Ban (2011)의 연구결과와 같다. 한편 노인의 교육수준이 대학이상일 때보다 무학, 초등학교, 중학교일 때 다차원빈곤 가능성은 0.311배, 0.493배, 0.603배 감소하였고, 무배우 노인가구보다 유배우 노인가구의 다차원빈곤 가능성은 3.754배 높았다. 서울거주 노인가구보다 광역시 노인가구의 다차원빈곤 가능성은 0.582배 낮은 반면, 도농복합군 노인가구는 1.745배 높았고, 균등화 가구소득이 저소득층 가구에 속할 때 다차원빈곤 가능성이 0.157배 낮았다.
일제강점기 출생 코호트의 다차원빈곤 가능성을 확인하기 위하여 평균 빈곤차원수인 3.564를 기준으로 빈곤과 비빈곤의 이항로지스틱 회귀분석 결과, 유의한 변수는 성별(남성), 연령, 교육수준(무학), 혼인상태(유배우), 가구원수, 거주지역(중소도시, 군 및 도농복합군), 균등화 가구소득(저소득층 가구)이었고, 변수들의 설명력은 37.5%이었다. 여성노인가구에 비해 남성노인가구의 다차원빈곤 가능성이 1.267배 높았고, 연령이 1세 증가할 때 다차원빈곤 가능성이 1.028배 높았다. 노인의 교육수준이 대학이상일 때보다 무학일 때 다차원빈곤 가능성이 0.459배 낮았고, 무배우 노인가구보다 유배우 노인가구의 다차원빈곤 가능성이 3.613배 높았다. 특히 일제강점기 출생 코호트에서만 유의한 부적 영향을 보인 가구원수는 1명이 증가할 때 다차원빈곤 가능성이 0.722배 감소하여, 연령증가에 따른 가구원수 감소가 다차원빈곤율을 심화시키는 것으로 볼 수 있다. 또 거주지역에서 서울거주보다 중소도시 노인가구, 도농복합군 노인가구의 다차원빈곤 가능성이 각각 2.089배, 2.591배 높았고, 균등화 가구소득에서 일반가구일 때보다 저소득층 가구에 속할 때 다차원빈곤 가능성이 0.199배 낮았다.
이상과 같이 베이비붐 출생 코호트, 해방이후 출생 코호트, 일제강점기 출생 코호트의 다차원빈곤 결정에 유의한 변수들을 비교하면, 모든 코호트에서 성별, 혼인상태(유배우), 거주지역(군 및 도농복합군), 균등화 가구소득(저소득층 가구)이 통계적으로 유의하였다. 특히 혼인상태는 모든 코호트에서 다차원빈곤 가능성의 변화가 가장 큰 변수였는데, 이는 노인빈곤층을 분석할 때 단독노인가구 뿐 아니라 부부노인가구에 대한 관심도 필요하다는 점을 보여주는 것으로써, 코호트별 배우자유무에 따른 분석대상의 세분화, 코호트별 유의한 변수를 포함한 분석모형이 필요하다는 점을 시사한다. 균등화 가구소득에서 모든 코호트의 저소득층가구가 다차원빈곤 가능성이 높은 결과는 저소득층 가구의 빈곤차원을 세분화한 심층적 분석이 이루어져야 한다는 점을 시사한다. 또 베이비붐 출생 코호트에서 유의하지 않았던 연령변수가 해방이후 출생 코호트에서는 연령이 높을수록 다차원빈곤 가능성이 증가하였고, 베이비붐 출생 코호트와 해방이후 출생 코호트에는 유의하지 않았던 가구원수변수가 일제강점기 출생 코호트에서 부적 영향을 미친 것은, 연령증가에 따른 가구원수 감소가 빈곤누적을 유도하는 것으로 볼 수 있으므로 고연령층 빈곤예방을 위해 노인가구의 동거모형에 대한 모색이 필요할 것으로 판단된다.
노인가구의 빈곤차원수에 대한 다중 회귀분석 결과와 다차원 빈곤 결정에 대한 이항로지스틱 회귀분석 결과를 비교해 보면, 전체 노인가구의 빈곤차원수에 유의한 영향을 보인 성별변수는 다차원빈곤 결정에 유의한 영향을 보이지 않았다. 또 베이비붐 출생 코호트, 해방이후 출생 코호트, 일제강점기 출생 코호트에서 빈곤차원수에 유의한 영향을 보인 변수들은 다차원빈곤 결정에 대한 분석에서도 유의한 영향을 보였다. 특히 전체 노인가구와 코호트별 노인가구의 빈곤차원수에 유의한 정적(부적) 영향을 보인 성별, 교육수준, 혼인상태, 거주지역, 균등화 가구소득 등은 다차원 빈곤 결정에서 유의한 부적(정적) 영향을 보였고, 연령, 가구원수 등이 빈곤차원수에 유의한 정적(부적) 영향을 보였을 때 다차원빈곤 결정에도 유의한 부적(정적) 영향을 보였다. 이러한 비교를 통해, 노인빈곤 분석을 위한 종속변수를 선정할 때 분석모형에 포함된 변수에 따라 유의한 영향이 달라질 수 있으므로 변수 선정이 중요하다는 것을 알 수 있으며, 노인가구의 빈곤차원수가 많다고 해서 반드시 다차원빈곤 가능성이 높은 것은 아니기 때문에 빈곤차원수와 다차원빈곤 가능성간의 관계에 대한 분석이 필요하다고 한 Kim (2018)의 연구결과를 숙고할 필요가 있다.

결론 및 제언

본 연구는 전체 노인가구와 베이비붐 출생 코호트, 해방이후 출생 코호트, 일제강점기 출생 코호트의 다차원빈곤 실태, 다차원 빈곤의 상관관계, 빈곤차원수와 다차원빈곤 실태, 빈곤차원수와 다차원빈곤 결정에 영향을 미치는 요인을 분석하는데 초점을 두었다. 분석결과에 따른 결론은 다음과 같다.
첫째, 노인가구의 코호트별 다차원빈곤율을 보면, 베이비붐 출생 코호트의 경우 고용빈곤율이 가장 높았고 자산빈곤율과 주거빈곤율이 가장 낮았으며, 해방이후 출생 코호트와 일제강점기 출생 코호트 모두 건강빈곤율이 가장 높았고 자산빈곤율이 가장 낮았다. 이때 모든 빈곤차원에서 일제강점기 출생 코호트의 다차원빈곤율이 해방이후 출생 코호트보다 높았다. 이처럼 베이비붐 출생 코호트의 고용빈곤율이 높은 것은 은퇴 때문으로 유추할 수 있으며, 고용빈곤을 줄일 수 있는 근로능력의 향상과 근로지속성에 초점을 둔 고용기회 확대 및 개발이 필요하다는 것을 의미한다. 또 해방이후 출생 코호트와 일제강점기 출생 코호트의 건강빈곤율이 높은 것은 연령이 증가하면서 만성 및 노인성 질환, 고독 및 소외 등의 심리적 불안으로 인한 보건의료비 부담이 증가하기 때문으로, 기대수명을 고려한 개인적 차원의 건강계획은 물론 건강수명을 확대시킬 수 있는 지역사회 건강 시스템 구축이 필요하다는 점을 시사한다. 한편 일제강점기 출생 코호트에서 모든 빈곤차원의 빈곤율이 해방이후 출생 코호트보다 높은 것은 연령증가에 따라 빈곤심화가 가중되는 것이므로 빈곤차원별 빈곤율 증가를 억제시킬 수 있는 빈곤예방의 장기적 대책이 필요하다.
둘째, 코호트별 빈곤차원 간 상관관계 분석에서, 베이비붐 출생 코호트는 자산빈곤과 관계빈곤의 관계가 가장 높은 정적 상관관계를 보였고, 소득빈곤과 자산빈곤, 고용빈곤과 소득빈곤, 주거빈곤과 자산빈곤, 건강빈곤과 자산빈곤도 정적 상관관계를 보였다. 해방이후 출생 코호트에서 가장 높은 상관관계를 보인 것은 자산빈곤과 관계빈곤의 정적 관계였으며, 소득빈곤은 자산빈곤, 고용빈곤은 자산빈곤, 주거빈곤은 관계빈곤, 건강빈곤은 자산빈곤과 각각 정적 관계를 보였다. 일제강점기 출생 코호트에서는 자산빈곤과 관계빈곤이 가장 높은 정적 상관관계를 보였고, 소득빈곤은 자산빈곤, 고용빈곤은 자산빈곤, 주거빈곤은 관계빈곤, 건강빈곤은 고용빈곤과 정적 관계를 보였다. 이처럼 모든 코호트에서 자산빈곤과 관계빈곤의 상관관계가 가장 높고 소득빈곤과 자산빈곤이 정적 관계를 보인 결과는 노인빈곤 분석에서 자산빈곤과 관계빈곤의 상관관계에 대한 우선적 관심이 필요하며, 그 근원인 소득빈곤도 연계할 사항임을 시사한다. 한편 고용빈곤, 주거빈곤, 건강빈곤과 가장 높은 상관관계를 보인 빈곤차원이 코호트마다 다른 것은 코호트별 분석에서 빈곤차원 선정의 중요성을 보여준다.
셋째, 노인가구의 빈곤차원수와 다차원빈곤 결정 실태를 보면, 빈곤차원을 전혀 경험하지 않는 비율은 베이비붐 출생 코호트 8.007%, 해방이후 출생 코호트 2.191%, 일제강점기 출생 코호트 0.2%로 나타나 연령이 높은 코호트로 가면서 감소하였다. 반면 모든 빈곤차원을 경험한 베이비붐 출생 코호트는 1.794%, 해방이후 출생 코호트 2.510%, 일제강점기 출생 코호트 5.155%로 증가하였고, 코호트별 평균 빈곤차원수도 베이비붐 출생 코호트 2.318개, 해방이후 출생 코호트 2.921개, 일제강점기 출생 코호트 3.564개로 증가추세를 보였다. 이는 고령층 빈곤분석에서 빈곤차원수의 변화뿐 아니라 코호트별 빈곤차원수의 변화를 이끄는 빈곤차원에 대한 심층적 분석의 중요성을 보여준다. 한편 노인가구의 평균 빈곤차원수에 기초한 빈곤과 비빈곤의 이항변수 분석결과, 베이비붐 출생 코호트의 다차원빈곤은 20.179%, 해방이후 출생 코호트는 28.779%, 일제강점기 출생 코호트는 50.083%였고, 연령이 증가하면서 다차원빈곤율의 격차가 커져 다차원빈곤 가능성을 예측할 수 있었다. 이는 잠재적 빈곤층의 빈곤추락을 예방하기 위한 대책이 노인기 이전부터 시행되어야 할 것임을 시사한다.
넷째, 코호트별 노인가구의 빈곤차원수에 대한 중다 회귀분석 결과에서 성별, 교육수준, 혼인상태, 거주지역, 균등화 가구소득 등의 변수가 모든 코호트에서 유의하였고, 특히 균등화 가구소득 변수의 영향력이 가장 높게 나타난 결과는, 빈곤차원수의 분석 모형에서 균등화 가구소득을 구성하는 중위소득 및 기초생계비의 적용에 주의를 기울여야 한다는 점을 시사한다. 또한 베이비붐 출생 코호트에서는 유의하지 않았던 연령 변수가 해방이후 출생 코호트와 일제강점기 출생 코호트에는 유의한 정적 영향을 보였고, 베이비붐 출생 코호트와 해방이후 출생 코호트에서 유의하지 않았던 가구원수 변수는 일제강점기 출생 코호트에서 유의한 부적 영향을 보였다. 이처럼 빈곤차원수에 대한 유의한 변수가 코호트별로 차이가 있는 것은 코호트별 세분화 및 유의한 변수의 척도화가 필요하다는 점을 보여준다. 한편 노인가구의 다차원빈곤 결정에 대한 이항로지스틱 분석결과에서, 성별, 교육수준, 혼인상태, 거주지역, 균등화 가구소득 등의 변수가 모든 코호트에서 유의하였고, 특히 다차원빈곤 가능성에 가장 큰 영향을 미친 혼인상태의 영향력은 노인빈곤층의 분석모형에서 가구유형이나 배우자유무 등을 고려할 필요하다는 점을 시사한다. 또한 베이비붐 출생 코호트에서 유의하지 않았던 연령 변수가 해방이후 출생 코호트와 일제강점기 출생 코호트에서 유의한 정적 영향을 보였고 가구원수 변수는 베이비붐 출생 코호트와 해방이후 출생 코호트에는 유의하지 않았으나 일제강점기 출생 코호트에서 유의한 부적 영향을 보였는데, 이러한 가구원수 영향력은 고연령층 빈곤문제를 분석할 때 혼인상태와 밀접한 관련이 있는 가구형태를 고려할 필요가 있음을 시사한다.
이상의 분석결과에도 본 연구는 다음과 같은 제한점이 있다. 첫째 코호트별 노인가구의 빈곤차원수와 다차원빈곤 결정에 대한 영향요인을 분석한 결과에서 종속변수가 다르지만 유의한 변수는 거의 유사하였으나 방향성은 일치하지 않아 분석결과를 진단하는데 한계가 있다. 둘째, 노인가구의 빈곤차원 선정과 빈곤 차원별 지표 및 기준선은 다양하다. 그러나 본 연구는 자료에서 사용가능한 변수가 한정적이어서, 분석모형에 적용된 빈곤차원, 지표 및 기준을 선행연구와 비교하는데 제약이 있다. 뿐만 아니라 다차원빈곤에 대한 영향요인은 개인적 차원과 사회적 차원에서 확인할 수 있으나 자료는 사회적 차원의 영향요인을 포함하고 있지 않다. 셋째, 노인가구의 코호트별 다차원빈곤 연구는 초기적 단계이므로 도출된 문제점을 정교하게 해석하는데 한계가 있다. 그러므로 후속연구들은 이러한 제한점들을 고려하여 노인 빈곤층의 빈곤탈출과 잠재빈곤층의 빈곤예방을 위한 방안마련에 기여해야 할 것이다.

Declaration of Conflicting Interests

The authors declare no conflict of interest with respect to the authorship or publication of this article.

Acknowledgments

This research was supported by a research project fund of Chungnam National University.

Table 1.
Characteristics of the Elderly Households
Total (6361)
Baby boom birth cohort (1561)
Post Liberation birth cohort (1793)
Japanese colonial period birth cohort (3007)
χ2
Freq. % Freq. % Freq. % Freq. %
Gender male 2492 39.2 700 44.8 709 39.5 1083 36.0 33.741***
female 3869 60.8 861 55.2 1084 60.5 1924 64.0
Education illiterate 952 15.0 14 0.9 115 6.4 823 27.4 1517.209***
elementary school 2288 36.0 276 17.7 714 39.8 1298 43.2
middle school 1224 19.2 362 23.2 431 24.0 431 14.3
high school 1375 21.6 663 42.5 405 22.6 307 10.2
college and above 522 8.2 246 15.8 128 7.1 148 4.9
Marital status couple 4103 64.5 1245 79.8 1318 73.5 1540 51.2 899.990***
widow/widower 1864 29.3 131 8.4 343 19.1 1390 46.2
divorce 394 6.2 185 11.9 132 7.4 77 2.6
Residence Seoul 827 13.0 258 16.5 239 13.3 330 11.0 100.493***
metropolitan 1607 25.3 418 26.8 491 27.4 698 23.2
small & middle city 2250 35.4 590 37.8 622 34.7 1038 34.5
county & urban farming complex 1677 26.4 295 18.9 441 24.6 941 31.3
Equalized ordinary income low income hh 3141 49.4 266 17.0 739 41.2 2136 71.0 1265.030***
other hh 3220 50.6 1295 83.0 1054 58.8 871 29.0

mean S.D. mean S.D. mean S.D. mean S.D. F

Age 70.860 9.627 57.980 2.566 67.710 2.856 79.430 4.720 17221.709***
Years of education 7.790 4.459 10.720 3.253 8.410 3.747 5.900 4.465 777.612***
Family size 2.190 1.067 2.850 1.096 2.150 0.933 1.860 0.967 505.950***

*** p<.001

Table 2.
Measurement of Index and Reference by Poverty Dimension
Dimension Index Reference
Income equalized disposable household income Minimum living cost by family size as defined by the government in 2016
1=poverty(equalized disposable household income-2016 minimum living cost<0)
0=non poverty(equalized disposable household income-2016 minimum living cost≥0)
family income satisfaction Satisfaction with family income
1=poverty(dissatisfied, very dissatisfied)
0=non-poverty(usually, satisfied, very satisfied)
Asset net asset Minimum living cost of 6 months adjusted by family size as defined by the government in 2016
1=poverty(net asset-minimum living cost * 6 months <0)
0=non-poverty(net asset- minimum living cost * 6 months ≥0)
ownership of real asset (house) Ownership of house(present residential house and other house)
1=poverty(no house)
0=non-poverty(more than one house)
Employment working poor Work ability
1=poverty(inability to work in economic activities, inability to do simple work)
0=non-poverty(ability to do simple work, ability to work)
work persistence Major economic activities
1=poverty(temporary worker, daily worker, self-supported work, public work, elderly job, unpaid family worker, unemployed, economically inactive population)
0=non-poverty(permanent worker, employer, self-employed)
job satisfaction Satisfaction with job
1=poverty(dissatisfied, very dissatisfied)
0=non-poverty(usually, satisfied, very satisfied)
Housing residence appropriateness Where you live
1=poverty(basement, semi-basement, roof top)
0=non-poverty(ground)
residential environment Housing environment(structure=1 or facilities=1 or performance=1 or disaster=1)
1=poverty(residential environment>3)
0=non-poverty(residential environment=0)
structure : permanent building, and the material of the main structure
1=poverty(good) 0=non-poverty(bad)
facilities: soundproofing, ventilation, mining and heating facilities
1=poverty(adequate) 0=non-poverty(inadequate)
performance : noise, vibration, odor and air pollution
1=poverty(not suitable), 0=non-poverty(suitable)
disaster : tsunamis, floods, landslides, and collapse of cliffs
1=poverty(unsafe), 0=non-poverty(safe)
burden on housing expenses Housing expense burden rate(annual housing expense/annual disposable household income) 25% or higher
1=poverty(burden rate≥25%)
0=non-poverty(burden rate<25%)
Health health condition Health condition : condition of physical and mental health
1=poverty(physical condition=1 or mental health condition=1)
0=non-poverty(physical condition=0 and mental health condition=0)
Physical health condition(chronic disease)
1=poverty(bleeding or medication for over 6 months) 0=non-poverty(not applicable, Less than 3 months Dementia, Less than 3-6 months)
Mental health condition(experience of depression)
1=poverty(in depression) / 0=non-poverty(no depression)
burden on medical expenses Medical expense burden rate(annual medical expense/annual disposable household income) 20% or higher
1=poverty(burden rate≥20%)
0=non-poverty(burden rate<20%)
Relation household type Household type
1=poverty(single household, mother-child household, father-child household, grandparent-grandchildren household)
0=non-poverty(couple household, other households)
relation satisfaction Relations with spouse
1=poverty(slightly dissatisfied, dissatisfied, very dissatisfied)
0=non-poverty(not applicable, moderate, slightly satisfied, satisfied, very satisfied)
Relations with children
1=poverty(slightly dissatisfied, dissatisfied, very dissatisfied)
0=non-poverty(not applicable, moderate, slightly satisfied, satisfied, very satisfied)
Relations with relatives, neighbors, friends
1=poverty(dissatisfied, very dissatisfied)
0=non-poverty(moderate, satisfied, very satisfied)
Table 3.
Descriptive Statistics of Variables Related to Poverty Dimensions
Total (6361)
Baby boom birth cohort (1561)
Post Liberation birth cohort (1793)
Japanese colonial period birth cohort (3007)
χ2
Freq. % Freq. % Freq. % Freq. %
Family income satisfaction very dissatisfied 181 2.8 57 3.7 56 3.1 68 2.3 56.479***
dissatisfied 1983 31.2 477 30.6 548 30.6 958 31.9
usually 2439 38.3 538 34.1 648 36.1 1258 41.8
satisfied 1700 26.7 478 30.6 519 28.9 703 23.4
very satisfied 58 0.9 16 1.0 22 1.2 20 0.7
Ownership of real asset (residential house) own 4287 67.4 1039 66.6 1315 73.3 1933 64.3 335.294***
rent 429 6.7 138 8.8 117 6.5 174 5.8
monthly guaranteed deposit 838 13.2 293 18.8 240 13.4 305 10.1
monthly rent paid in advance 84 1.3 21 1.3 21 1.2 42 1.4
others 723 11.4 70 4.5 100 5.6 553 18.4
Ownership of real asset (other housing) more than one house 606 9.5 219 14.0 229 12.8 158 5.3 122.305***
no house 5755 90.5 1342 86.0 1564 87.2 2849 94.7
Working poor (work ability) ability to work 4636 72.9 1484 95.1 1507 84.0 1645 54.7
ability to do simple work 779 12.2 49 3.1 164 9.1 5667 18.8
inability to do simple work 907 14.3 22 1.4 118 6.6 767 25.5
inability to work 39 0.6 6 0.4 4 0.2 29 1.0
Employment status permanent worker 382 6.0 318 20.4 55 3.1 9 0.3
temporary worker 577 9.1 275 17.6 241 13.4 61 2.0
daily worker 261 4.1 131 8.4 84 4.7 46 1.5
self-supported work, public work, elderly job 202 3.2 11 0.7 46 2.6 145 4.8
employer 55 0.9 39 2.5 15 0.8 1 0.0
self-employed 1059 16.6 271 17.4 332 18.5 456 15.2
unpaid family worker 410 6.4 109 7.0 150 8.4 151 5.0
unemployed 45 0.7 24 1.5 18 1.0 3 0.1
economically inactive population 3370 53.0 383 24.5 852 47.5 2135 71.0
Residential location underground 21 0.3 2 0.1 9 0.5 10 0.3
semi-basement 102 1.6 33 2.1 20 1.1 49 1.6
ground 6227 97.9 1523 97.6 1764 98.4 2940 97.8
roof top 11 0.2 3 0.2 0 0.0 8 0.3
Residential environment : structure poor 819 12.9 145 9.3 187 10.4 487 16.2 57.011***
not poor 5542 67.1 1416 90.7 1606 89.6 2520 83.8
Residential environment : facility poor 590 9.3 123 7.9 146 8.1 321 10.7 13.348**
not poor 5771 90.7 1438 92.1 1647 91.9 2686 89.3
Residential environment : performance poor 333 5.2 826.5 5.3 99 5.5 152 5.1 .494
not poor 6028 94.8 1479 94.7 1694 94.5 2855 94.9
Residential environment : disaster poor 159 2.5 32 2.0 40 2.2 87 2.9 3.738
not poor 6202 97.5 1529 98.0 1753 97.8 2920 97.1
Poorness of housing environment poor 1127 17.7 226 14.5 289 16.1 612 20.4 28.705***
not poor 5234 82.3 1355 85.5 1504 83.9 2395 79.6
Housing expense burden rate burdened 238 3.7 35 2.2 65 3.6 138 4.6 15.812***
not burdened 6123 96.3 1526 97.8 1782 96.4 2869 95.4
Physical health status : chronic diseases not applicable 1078 16.9 565 36.2 280 15.6 233 7.7 713.489***
less than 3 months Dementia 149 2.3 676.5 4.3 53 3.0 29 1.0
less than 3-6 months 129 2.0 51 3.3 38 2.1 40 1.3
bleeding or medication for over 6 months 5005 78.7 878 56.2 1422 79.3 2702 90.0
Mental health status : depression in depression 884 13.9 151 9.7 255 14.2 478 15.9 33.475***
no depression 5477 86.1 1410 90.3 1538 85.8 2529 84.1
Health care cost burden rate burdened 991 15.6 94 6.0 249 13.9 648 21.5 193.817***
not burdened 5370 84.4 1467 94.0 1544 86.1 2359 78.5
Household type single household 1609 25.3 130 8.3 349 19.5 1130 37.6
mother-children HH 11 0.2 10 0.6 1 0.1 0 0.0
father-children HH 12 0.2 10 0.6 2 0.1 0 0.0
grandparent-grandchildren HH 36 0.6 0 0.0 8 0.4 28 0.9
couple and other HH 4693 73.8 1411 90.4 1433 79.9 1849 61.5
Satisfaction with spouse relation not applicable 2258 35.5 316 20.2 475 26.5 1467 48.8 506.925***
very dissatisfied 46 0.7 13 0.8 12 0.7 21 0.7
dissatisfied 121 1.9 39 2.5 41 2.3 41 1.4
slightly dissatisfied 118 1.9 31 2.0 57 3.2 30 1.0
usually 987 15.5 250 16.0 325 18.1 412 13.7
slightly satisfied 616 9.7 175 11.2 217 12.1 224 7.4
satisfied 2025 31.8 659 42.2 614 34.2 752 25.0
very satisfied 190 3.0 78 5.0 52 2.9 60 2.0
Satisfaction with relation to children not applicable 180 2.8 59 3.8 49 2.7 72 2.4 96.466***
very dissatisfied 36 0.6 8 0.5 11 0.6 17 0.6
dissatisfied 153 2.4 23 1.5 41 2.3 89 3.0
slightly dissatisfied 128 2.0 28 1.8 48 2.7 52 1.7
usually 842 13.2 172 11.0 207 11.5 463 15.4
slightly satisfied 942 14.8 206 13.2 284 15.8 452 15.0
satisfied 3759 59.1 943 60.4 1047 58.4 1769 58.8
very satisfied 321 5.0 122 7.8 106 5.9 93 3.1
Relation with relatives, neighbors, friends very dissatisfied 29 0.5 7 0.4 9 0.5 13 0.4 145.475
dissatisfied 320 5.0 53 3.4 60 3.3 207 6.9
usually 1725 27.1 315 20.2 466 26.0 944 31.4
satisfied 4090 64.3 1120 71.7 1180 65.8 1790 59.5
very satisfied 197 3.1 66 4.2 78 4.4 53 1.8

mean S.D. mean S.D. mean S.D. mean S.D. F

Disposable household income # 3160.710 2782.559 5331.524 3403.234 3202.761 2395.278 2008.718 1781.856 952.175***
Equalized disposable household income # 2035.935 1477.037 3123.861 1779.492 2139.923 1373.192 1409.164 913.419 895.017***
Satisfaction with family income 2.920 0.850 2.950 0.893 2.950 0.876 2.880 0.810 4.454*
2016 minimum cost of living # 2041.401 695.118 2467.213 676.612 2036.164 607.530 1823.475 650.402 511.450***
Equalized disposable HH income - 2016 min. cost of living # -5.465 1319.010 656.648 1724.987 103.758 1319.957 -414.310 834.352 389.722***
Net asset @ 15355.210 32627.680 20019.248 38766.193 18486.279 35158.118 11067.025 26458.347 50.963***
2016 minimum cost of living # 1333.691 966.750 2112.085 1170.888 1331.458 778.702 930.942 653.862 1010.374***
Net asset - 2016 minimum cost of living (6months) @ 14334.509 32567.498 18785.642 38729.771 17468.197 35122.976 10155.288 26393.198 48.348***
Satisfaction with job 3.39 .735 3.45 .797 3.42 .740 3.34 .695 13.709***
Housing expenses # 107.717 235.792 142.087 282.154 113.246 220.301 86.577 215.188 29.423***
Housing expense burden rate (%) 4.913 10.232 4.122 9.025 4.930 9.722 5.314 11.064 6.981**
Healthcare costs # 250.263 408.271 257.242 397.869 264.191 492.363 238.336 354.562 2.556
Health care cost burden rate (%) 10.855 16.209 5.941 10.938 10.471 16.516 13.636 17.630 120.884***
Satisfaction with spouse relation 3.320 2.650 4.200 2.376 3.740 2.471 2.620 2.702 226.929***
Satisfaction with relation to children 5.280 1.393 5.360 1.459 5.300 1.393 5.230 1.356 4.763**
Relation with relatives, neighbors, friends 3.650 0.647 3.760 0.602 3.700 0.627 3.550 0.668 62.685***

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001

@ 10000won

# 10000won/year

Table 4.
Poverty Dimensions of Elderly Households
Total (6361)
Baby boom birth cohort (1561)
Post Liberation birth cohort (1793)
Japanese colonial period birth cohort (3007)
χ2
Freq. % Freq. % Freq. % Freq. %
Income poverty 4518 71.0 855 54.8 1177 65.0 2486 82.7 423.867***
not-poverty 1843 29.0 706 45.2 616 34.4 521 17.3
Asset poverty 1270 20.0 273 17.5 260 14.5 737 24.5 78.356***
not-poverty 5091 80.0 1288 82.5 1533 85.5 2270 75.5
Employment poverty 5003 78.7 981 62.8 1427 79.6 2595 86.3 337.951***
not-poverty 1358 21.3 580 37.2 366 20.4 412 13.7
Housing poverty 1367 21.5 273 17.5 354 19.7 740 24.6 35.395***
not-poverty 4994 78.5 1288 82.5 1439 80.3 2267 75.4
Health poverty 5195 81.7 940 60.2 1479 82.5 2776 92.3 708.394***
not-poverty 1166 18.3 621 39.8 314 17.5 231 7.7
Relation poverty 2219 34.9 296 19.0 540 30.1 1383 46.0 355.504***
not-poverty 4142 65.1 1265 81.0 1253 69.9 1624 54.0

*** p<.001

Table 5.
Correlation between Poverty Dimensions of Elderly Households
Income Asset Employment Housing Health Relation
Total (6361) Income 1.000 .214*** .187*** .094*** .152*** .092***
Asset 1.000 .181*** .123*** .094*** .304***
Employment 1.000 .068*** .172*** .168***
Housing 1.000 .039** .146***
Health 1.000 .134***
Relation 1.000
Baby boom birth cohort (1561) Income 1.000 .276*** .260*** .110*** .106*** .157***
Asset 1.000 .225*** .139*** .123*** .354***
Employment 1.000 .064* .120*** .162***
Housing 1.000 .050* .134***
Health 1.000 .106***
Relation 1.000
Post Liberation birth cohort (1793) Income 1.000 .201*** .117*** .079** .084*** .040
Asset 1.000 .130*** .130*** .098*** .268***
Employment 1.000 .084*** .087*** .109***
Housing 1.000 .044 .148***
Health 1.000 .085***
Relation 1.000
Japanese colonial period birth cohort (3007) Income 1.000 .159*** .045* .060** .036* .038*
Asset 1.000 .169*** .102*** .034 .284***
Employment 1.000 .030 .099*** .117***
Housing 1.000 .029 .125***
Health 1.000 .028
Relation 1.000

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001

Table 6.
Number of Poverty Dimensions of Elderly Households
Number of poverty dimensions Total (6361)
Baby boom birth cohort (1561)
Post Liberation birth cohort (1793)
Japanese colonial period birth cohort (3007)
χ2
Freq. % Freq. % Freq. % Freq. %
0 169 2.657 125 8.007 38 2.191 6 0.200 1170.337***
1 646 10.156 388 24.856 177 9.872 81 2.694
2 1281 20.138 396 25.368 445 24.819 440 14.633
3 1928 30.310 337 21.589 617 34.412 974 32.391
4 1333 20.956 176 11.275 306 17.066 851 28.301
5 776 12.199 111 7.111 165 9.202 500 16.628
6 228 3.584 28 1.794 45 2.510 155 5.155

Average number of poverty dimensions Mean S.D. Mean S.D. Mean S.D. Mean S.D. F

3.077 1.364 2.318 1.436 2.921 1.262 3.564 1.169 517.363***

Freq. % Freq. % Freq. % Freq. % χ2

Poverty 2337 36.740 315 20.179 516 28.779 1506 50.083 463.446***
Not-poverty 4024 63.260 1246 79.821 1277 71.221 1501 49.917

*** p<.001

Table 7.
Multiple Regression : Number of Poverty Dimension of Elderly Households
Total (6361)
Baby boom birth cohort (1561)
Post Liberation birth cohort (1793)
Japanese colonial period birth cohort (3007)
B S.E. β B S.E. β B S.E. β B S.E. β
Intercept 2.907*** .072 2.743*** .723 1.654** .591 2.142*** .323
Gender (Male) -.218*** .030 -.078 -.293*** .062 -.102 -.211*** .053 -.082 -.244*** .044 -.100
Age -.003 .012 -.006 .019* .009 .042 .020*** .004 .081
Cohort (Baby boom birth cohort)
 Post liberation birth cohort .205*** .038 .068
 Japanese colonial period birth cohort .325*** .039 .119
Education (College and above)
 Illite .503*** .064 .131 .749* .326 .049 .556*** .137 .108 .286** .093 .109
 Elementary School .369*** .055 .130 .591*** .112 .157 .456*** .102 .177 .119 .087 .050
 Middle School .295*** .055 .085 .423*** .101 .124 .267** .104 .091 .150 .092 .045
 High School .155** .053 .047 .242** .088 .083 .176 .103 .058 .021 .095 .005
Marital status (Couple) -.710*** .033 -.249 -.743*** .083 -.208 -.773*** .062 -.270 -.589*** .044 -.252
Family size -.048** .015 -.038 .024 .032 .019 -.006 .029 -.004 -.116*** .021 -.096
Residence (Seoul)
 Metropolitan .009 .044 .003 -.012 .093 -.004 .255** .080 .090 -.125* .063 -.045
 Small city & middle City -.218*** .042 -.076 -.151 .088 -.051 -.071 .077 -.027 -.343*** .060 -.140
 County & urban farming complex -.457*** .045 -.148 -.467*** .101 -.127 -.306*** .082 -.104 -.547*** .062 -.217
Equalized ordinary income (Low income hh) 1.021*** .031 .374 1.559*** .085 .408 .936*** .053 .365 .843*** .043 .327
F 372.482*** 68.503*** 86.593*** 138.394***
R2 .433 .347 .369 .357
Adjusted R2 .432 .342 .364 .354

* p< 0.05,

** p< 0.01,

*** p< 0.001

( ) reference variable

Table 8.
Logistic Regression : Poverty Probability of the Elderly Households
Total (6361)
Baby boom birth cohort (1561)
Post Liberation birth cohort (1793)
Japanese colonial period birth cohort (3007)
B S.E. Wald Exp (B) B S.E. Wald Exp (B) B S.E. Wald Exp (B) B S.E. Wald Exp (B)
Intercept .522 .490 1.133 1.685 3.401 1.841 3.411 29.990 -.366 1.653 .049 .694 -1.963 1.107 3.141 .140
Gender (Male) .125 .073 2.908 1.133 .470 .124 14.411 1.599*** .584 .123 22.703 1.793*** .237 .109 4.734 1.267*
Age -.009 .025 .123 .991 .051 .021 6.003 1.052* .027 .010 7.571 1.028**
Cohort (Baby boom birth cohort)
 Post liberation birth cohort .256 .102 6.335 1.291*
 Japanese colonial period birth cohort .054 .099 .292 1.055
Education (College and above)
 Illiterate -.905 .172 27.767 .405*** -1.251 .727 2.963 .286 -1.168 .390 8.984 .311** -.778 .257 9.190 .459**
 Elementary school -.563 .154 13.318 .569*** -.995 .228 19.085 .370*** -.707 .231 9.325 .493** -.439 .245 3.212 .645
 Middle school -.392 .158 6.183 .676* -.846 .206 16.914 .429*** -.507 .235 4.632 .603* -.465 .255 3.318 .628
 High school -.177 .159 1.241 .838 -.337 .184 3.351 .714 -.190 .233 .663 .827 -.107 .268 .159 .899
Marital status (Couple) 1.336 .076 311.324 3.806*** 1.033 .165 39.118 2.811*** 1.323 .171 60.114 3.754*** 1.285 .109 138.312 3.613***
Family size -.204 .040 25.911 .816*** .109 .062 3.081 1.115 .050 .069 .528 1.051 -.325 .059 30.656 .722***
Residence (Seoul)
 Metropolitan .008 .110 .005 1.008 .098 .180 .297 1.103 -.541 .195 7.716 .582** .323 .166 3.792 1.381
 Small city & middle city .463 .107 18.728 1.588*** .426 .171 6.228 1.531* .072 .182 .155 1.074 .737 .159 21.581 2.089***
 County & urban farming complex .719 .114 40.070 2.051*** .782 .204 14.626 2.186*** .557 .197 8.009 1.745** .952 .163 33.965 2.591***
Equalized ordinary income (Low income hh) -1.704 .076 503.480 .182*** -2.459 .206 142.384 .085*** -1.849 .139 176.713 .157*** -1.614 .114 198.779 .199***
-2 Log Likelihood 6085.164 1701.339 1798.084 3177.054
Cox, Snell R2 .301 .236 .269 .281
Nagelkerke R2 .412 .318 .367 .375
Hosmer & Lemeshow (χ2) 51.629*** 7.091 10.936 77.841***

* p< 0.05,

** p< 0.01,

*** p< 0.001

( ) reference variable

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