I. 조사 목적65 세 이상을 노인의 기준으로 하여, 최근 노인이 인구의 상당 비율을 차지하는 고령화

문제가 심각하게 대두된다. 그 해결책의 일환으로 경제활동이 가능하거나, 필요함에도 불구하고 나이 때문에 일을 하지 못하는 노인들의 일자리 마련을 위한 국가차원의 사업도 생겨났다. 그러나 노인들의 경제활동을 위한 목적이 잘 이루어지고 있는지, 그에 따라 홍보대상인 노인들의 인식의 변화는 어떤지 알아본다.

한국의 고령화 문제의 심각성이 어느 정도인지 알아보기 위해 노인인구비율을 다른 나라와도 비교해보았다.

(1) (plot(other$year,other$world,xlab="year",ylab="노인인구비율(%)",type="l", main= "노인인구율 비교",col="blue",ylim=c(5,34),lwd = 2)lines(other$year,other$KOREA,type="l",col="black",lwd = 2)lines(other$year,other$OECD,type="l",col="red",lwd = 2)lines(other$year,other$JAPAN,type="l",col="orange",lwd = 2)legend("bottomright",lwd = 2,col=c("blue","black","red","orange"),legend=c("world","KOREA","OECD","JAPAN"))

(2) 전세계적으로 노인인구비율이 줄곧 증가해온 가운데, 한국이 2020 년까지는 OECD 국가들의 평균보다 낮은 비율을 유지하지만 2020 년 이후로는 눈에 띄게 치솟아 가장 높았던 일본과 비슷해지는 것을 볼 수 있다.

II. 사업 및 정책의 실효성 조사

1. 연도별 노인일자리사업 추진 목표 및 실적

(1) > noil<-read.csv("noil.csv",header=T)> noil year aim results1 2004 25000 351272 2005 35000 473093 2006 80000 830384 2007 110000 1156465 2008 117000 1263706 2009 196000 2226167 2010 189183 2164418 2011 200000 2254979 2012 220000 24839510 2013 240000 26159811 2014 310000 336431

plot(noil$year,noil$aim,xlab="연도",ylab="(개)",main="연도별 노인일자리사업 추진 목표 및 실적",type="l",col="red", ylim=c(24000,340000))lines(noil$year,noil$results,type = "l",col = "blue")legend("bottomright", col = c("red","blue"),lwd=1,legend = c("aim","results"))

(2) 노인일자리사업 목표가 올라가는 것만으로도 지금까지와 앞으로의 고령화에 대비하여 지속적인 관심과 노력이 기울여지고 있다는 것을 알 수 있다. 또한 실적이 목표에 비해 높은 것으로 보아 사업에 대해 알리고 참여율을 높이려는 노력 또한 긍정적인 결과를 보았을 것으로 예상된다.

2. 지니계수와 상대적 빈곤율 사이의 상관관계

(1) -지니계수 : 인구분포와 소득분포와의 관계를 나타내는 수치로서, <0>은 완전평등, <1>은 완전불평등한 상태이며 수치가 클수록 불평등이 심화.-상대적 빈곤율 : 중위소득을 기준으로, 즉 소득순으로 우리의 인구를 나열했을 때 중간의 사람이 올리는 소득을 기준으로 중위소득의 절반 이하의 소득을 올리는 사람들의 비율.

(2) 지니계수와 상대적 빈곤율 사이의 상관관계- 정확히는 전국가구 균등화 처분가능소득기준 지니계수와 상대적 빈곤율, 65 세 이상

노인들의 상대적 빈곤율 사이의 상관관계를 살핀다. 2006 년부터 2014 년 사이에 지니계수와 상대적 빈곤율이 증가할 때가 약간 있지만 2014 년까지는 대체로 감소한다.

전반적으로 소득분배가 평등해지고 있다는 것이다. 따라서 노인들의 상대적 빈곤율도 감소할 것을 기대하고 결과를 살펴보았다.

(3)> noji<-read.csv("noji.csv",header = T)> noji

year gini poverty.o poverty1 2006 0.306 42.8 14.32 2007 0.312 43.6 14.83 2008 0.314 44.1 15.24 2009 0.314 45.9 15.35 2010 0.310 46.3 14.96 2011 0.311 47.6 15.27 2012 0.307 47.2 14.68 2013 0.302 48.1 14.69 2014 0.302 47.4 14.4

출처:통계청

plot(noji$year,noji$poverty.o,xlab="연도",ylab="노인들의 상대적 빈곤율",type="l",col="green", ylim=c(41,48),lwd = 2)lines(noji$year,predict(lm(poverty.o~year,noji)),type = "l",col = "blue")plot(noji$year,noji$gini,xlab="연도",ylab="지니계수",type="l",col="black",

ylim=c(0.3,0.32),lwd = 2)lines(noji$year,predict(lm(gini~year,noji)),type="l",col="red",lwd = 2)

> lm3<-lm(poverty.o~gini+poverty,noji)> lm3

Call:lm(formula = poverty.o ~ gini + poverty, data = noji)

Coefficients:(Intercept) gini poverty 144.668 -686.969 7.647

> plot(lm3)

> anova(lm3)Analysis of Variance Table

Response: poverty.o Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) gini 1 5.6424 5.6424 5.1896 0.062966 . poverty 1 17.8030 17.8030 16.3743 0.006753 **Residuals 6 6.5235 1.0873 ---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(4) 먼저 노인들의 상대적 빈곤율과 전체 지니계수 그래프를 보았다. 그래프의 모양으로 볼 때 비교적 명확하게 서로 반비례함을 알 수 있고 이것은 유의하다고 추측했다. Linear model 과 그에 대한 anova test 로 본 결과 유의수준을 0.05 전후로 생각할 때, 꽤 유의함을 보여준다.

3. 업종별 고령자, 전일근무자 고용현황과 고령자 기준고용률 이행현황 사이의 상관관계

(1) 고령자 기준고용률 이행현황(업종별, 2013 년 기준)

(2) 업종의 전일근무자 수가 많을수록 고령자 고용률이 높고, 고령자 기준고용률을 만족하지 못하는 업종일수록 고령자 고용률이 낮을 것으로 예상했다.

(3) 업종별 고령자, 전일근무자 고용현황과 고령자 기준고용률 이행현황 사이의 상관관계

> em<-read.csv("employment.csv",header = T)> em

type worker oldworker belowsd1 B 0.02 6.56 0.02 C 30.55 4.48 38.43 D 1.13 7.50 5.64 E 0.06 13.10 0.05 F 3.86 10.06 5.56 G 8.96 3.01 78.67 H 5.00 14.36 22.78 I 3.59 5.38 46.49 J 6.26 3.24 75.910 K 9.42 2.67 69.411 L 1.03 33.27 18.812 M 4.07 9.38 24.013 N 17.38 27.68 21.114 O 2.05 16.84 8.915 P 3.03 5.00 21.916 Q 0.52 6.77 31.617 R 0.60 14.04 22.218 S 0.02 1.09 0.019 etc 2.43 17.45 4.8

B: 광업, C: 제조업, D: 전기가스수도업, E: 하수폐기물 처리, 원료 재생 및 환경복원업, F: 건설업, G: 도매 및 소매업, H: 운수업, I: 숙박 및 음식점, J: 통신업, K: 금융 및 보험업, L: 부동산 및 임대업, M: 전문, 과학 및 기술 서비스업, N: 사업시설관리 및 사업지원서비스업, O: 교육 서비스업, P: 보건업 및 사회복지 서비스업, Q: 예술, 스포츠 및 여가관련 서비스업, R: 협회 및 단체, 수리 및 기타 개인 서비스업 , S: 가구내 고용활동 및 달리 분류되지 않은 자가소비 생산활동

> lm4<-lm(oldworker~worker+belowsd,em)> lm4

Call:lm(formula = oldworker ~ worker + belowsd, data = em)

Coefficients:(Intercept) worker belowsd 13.6366 0.1285 -0.1413

> anova(lm4)Analysis of Variance Table

Response: oldworker Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

worker 1 3.12 3.124 0.0443 0.8360belowsd 1 194.82 194.818 2.7601 0.1161Residuals 16 1129.33 70.583

(4) 적합값과 표준화잔차 그래프만 보더라도 2 가 훨씬 넘는 잔차를 갖는다. 이 경우, 이렇게 큰 잔차를 갖는 것들을 이상값으로 보고 제외하고 다시 볼 수도 있지만 표시된 이상값들을 제외하더라도 대체로 잔차의 크기가 매우 크므로 이상값을 지우는 것은 무의미하다. 이것은 나머지 두 요인들이 고령자 고용률에 특정한 영향을 미친다고 보기 어렵다는 것을 의미한다. 유의확률인 P-value 로도 이 점을 분명하게 확인할 수 있다.특히 고령자 기준고용률이 고령자 고용률에 미치는 영향을 의심해볼 수 있다.

4. 노인일자리사업의 실적과 홍보 실효성(1) 미취업자 비구직 사유로 ‘적당한 일자리가 없을 것 같아서’, ‘나이가 많아서’로 답변한

고령자의 비율이 연도별로 어떻게 변하는지, 앞서 살펴본 노인일자리사업의 실적이 증가하는 동안 어떤 영향을 받았는지 알아본다. (미취업자 비구직 사유 중 노인일자리사업의 홍보에서 개선을 목표로 하는 사유만 택했다.)

(2) > michi<-read.csv("michi.csv",header=T)> michi

year A B C D E PL1 2010 7.6 18.0 28.1 39.3 7.0 35.72 2011 7.2 16.9 27.1 40.7 8.1 34.33 2012 7.7 18.2 26.8 40.1 7.2 34.54 2013 7.7 18.1 26.2 40.7 7.3 33.95 2014 8.0 19.4 32.3 33.9 6.4 40.3(A:적당한 일자리가 없을 것 같아서, B:가사로, 가족의 반대로, C:나이가 많아서, D:건강상의 이유로, E:기타, PL:(A+C))

> lm5<-lm(michi$PL~nn$results)

> anova(lm5)Analysis of Variance Table

Response: michi$PL Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) nn$results 1 18.7232 18.7232 6.1937 0.08858 .Residuals 3 9.0688 3.0229 ---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(3) 노인일자리에 관한 관심과 이를 비롯한 사업이 시작된 지 오래되지 않아서 연도별 자료가 많지 않다. 따라서 테스트할 개체수도 적음을 염두해두고 보기로 한다. 그래프와 함께 anova test 결과를 유의수준 0.05 로 볼 때 P-value 가 더 크고, 이것은 노인일자리사업실적이 증가하는 것과 노인미취업자의 구직에 대한 인식의 상관관계가 별로 없다는 것을 말해준다. 유의수준을 0.1 로 보고, 둘 간의 상관관계가 있다고 하더라도 노인일자리사업 홍보의 긍정적인 효과를 보여주지는 않으므로 의미가 없다.

III. 결론

시작에서는 노인일자리사업의 목표와 실적을 보면서 사업의 실효성과 사업 홍보의 실효성에 있어서도 긍정적인 결과를 기대했다. 앞서 본 자료는 노인일자리사업 개수를 비교한 것이라 다른 것에서도 긍정적인 효과를 보는지 섣불리 장담할 수 없으므로 65 세 이상 인구를 노인인구(고령자)의 기준으로 하여 노인인구의 상대적 빈곤율과, 고령자 고용률, 홍보에 따른 고연령 미취업자들의 인식 변화에 대해 살펴보았다. 마찬가지로 노인일자리사업 실적만으로 노인인구의 상대적 빈곤율이 낮아질 것이라는

기대를 하기는 어렵지만 전국가구를 대상으로 조사한 지니계수와 상대적 빈곤율이 개선되어온 상황을 고려할 때, 노인인구의 상대적 빈곤율이 낮아질 것이 비교적 분명해보였다. 그러나 기대와 다르게 노인인구의 상대적 빈곤율은 오히려 높아지고 있는 것을 알 수 있었다. 이에 대해 더 자세한 정보를 얻기 위해 고령자 고용률을 알아보기로 하였다. 고령자 기준고용률 이행현황(업종별, 2013 년 기준)한국노인인력개발원에서 제공한 위의 표에 따르면 고령자 고용률은 10.1%이며 제도적 장치인 고령자 기준고용률을 지키지 못하는 사업장은 전체의 36.2%에 달한다. 이 자료로 업종별로 정해진 고령자 기준고용률이 고령자 고용률에 영향을 미치는지, 전일 근무자 고용률이 높은 업종일수록 고령자 고용률이 높은지에 대해 의문을 갖고 조사한 결과 두 요인 모두 고령자 고용률에 미치는 영향이 적다고 판단할 수 있었다. 마지막으로, 사업 홍보로 고연령 미취업자의 취업의지를 끌어낼 수 있는지 가능성을 보기 위해 상관관계를 살펴본 결과 상관관계가 있다고 판단하기 어렵다는 결론을 내게 되었다. 이상을 종합하여 보면 고령화 대책들이 유효한 결과를 내고 있는지 의심하게 될 수 있다. 하지만 그렇다기보다는, 위에서 살펴보았듯이 노인들을 위한 노력이 증가하는 만큼, 혹은 그 이상으로 노인인구가 빠르게 증가하는 점도 고려하여 좀더 다양한 대책을 마련할 필요가 있어 보인다.