우리나라 지역별 고령화 수준의 시공간 특성 분석
Spatio-temporal Patterns of Population Aging Level in Korea
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본 연구는 우리나라 고령화 지역의 시공간적 패턴을 파악하고, 고령화 현상이 심각한 지역들을 유형화하여 각 지역별 특성을 비교ㆍ분석하는데 목적이 있다. 이 연구에서는 고령화 수준을 노인인구비율, 노령화지수, 노년부양비 지표를 활용하여 분석하였고, 우리나라 전국을 대상으로 하고 분석의 공간단위는 시군구를 기준으로 하였다. 한편, 분석의 시간적 범위는 2009년부터 2018년까지를 포함하였으며, 분석방법으로는 시공간 큐브와 발생 핫스팟 분석을 활용하였다. 분석 결과, 수도권 및 대도시를 제외한 지방 중소도시에서 발생 핫스팟이 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 3가지 지표에서 공통적으로 발생 핫스팟이 나타나는 지역들은 6개의 유형(1개의 강화형, 5개의 연속형)으로 구분되었다. 이 6개 유형의 지역의 특성을 알아보기 위해 인구ㆍ경제ㆍ사회ㆍ환경을 나타내는 주요 지표를 토대로 분석하였는데, 대부분의 유형에서 일반 회계 중 사회복지예산의 비중이 낮고, 노인 천 명 당 사회복지시설수와 노인 천 명 당 의료기관 병상수가 전국 평균보다 많은 것으로 나타났다. 한편, 건강생활 실천율은 대부분의 유형에서 전국 시군구 중앙값보다 낮은 것으로 나타났으며, 양호한 주관적 건강수준 인지율은 유형마다 다소 상이한 것으로 나타났다. 특히, 노인 천 명 당 의료기관 병상수가 대부분의 유형에서 높게 나타났음에도 불구하고 미충족 의료율이 높은 것으로 나타남에 따라 지역 내 의료시설로부터의 접근성은 열악하다는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 결과들로 미루어 보았을 때 각 유형별 지역 특성은 서로 다르게 나타남에 따라 향후 지역의 특성을 고려한 다양한 정책들이 마련되어져야 할 필요가 있겠다.
Abstract
The purpose of this study is to identify spatio-temporal patterns of population aging community in Korea. In particular, classify areas of severe aging and make comparative analysis characteristics of each region. This study used three indicators of population aging, including the aged population ratio, aging index, and old age dependency ratio, for cities, counties and communities areal units during 2009-2018. Space-time cube and emerging hotspot analysis were used to identify trends in the clustering of aging regions during the last ten years. We have detected hotspots in local small-medium-sized cities, but not at the metropolitan area and big cities. Especially, the categories of aging regions were classified into six patterns including 1 intensifying and 5 consecutive hotspots. For identifying those six types of hotspots, several indicators were used. As a result, most hotspots had lower levels of the social welfare budget, but the number of social welfare institutions per 1,000 elderly and number of hospital beds per 1,000 persons were higher than average. However, due to high unmet healthcare needs in these regions access to medical facilities is low. In addition, for most hotspot types healthy behavior rate was lower than the median value of the whole country and awareness of good self-rated health was slightly different among hotspot types. These results provide useful insights for policy makers to create different policies by considering regional characteristics.
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