Journal of the Korean Housing Association. 25 April 2021. 23-35
https://doi.org/10.6107/JKHA.2021.32.2.023

ABSTRACT


MAIN

I. 서 론

1. 연구의 배경 및 목적

압축 성장(compressed development)을 추진하는 과정에서 급격한 산업구조와 역동적인 인구구조의 변화를 경험해 온 한국 사회는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 미래 신산업 육성과 함께 새로운 인구구조로의 재편이 진행 중이다. 장기화된 초저출산화로 유소년인구(15세 미만)의 급감, 생산연령인구(15-64세)의 감소, 고령인구(65세 이상)의 폭증으로 각종 사회적 부담을 증가시키며 전례없는 발달경로(development path)를 전개하고 있다. Statistics Korea (2020)의 장래인구추계에 의하면, 연간 인구성장률은 2030년부터 마이너스로 전환되면서 인구절벽1)이 본격화되지만 이미 만성적인 초저출산과 초고령화로 생산연령인구 정점기를 지나 부양비는 가파르게 증가하고 있다. 유소년부양비, 노년부양비, 노령화지수는 고령화사회로 진입한 2000년 29.4, 10.1, 34.3에서 고령사회로 돌입한 2018년2) 17.5, 19.6, 111.9를 기록하였고, 초고령사회로 편입되는 2025년 15.5, 29.3, 189.7을 예상한다<Figure 1> (Statistics Korea, 2020). 급감하는 유소년부양비와는 대조적으로 노년부양비가 커지면서 노령화지수는 기하급수적으로 높아지고 있는 상황에서 수 많은 지방자치단체들(이하 지차체들)은 이미 인구감소에 따른 공공지출 부담이 늘어나고 인구소멸에 따른 지역소멸 위기감이 고조되고 있다. 일례로 전국 16개 광역자치단체들3)간의 고령화 사회 진입 소요 시기는 각기 달라 1986년 경북이 전국 최초로 고령화 사회에 진입한 이래로 1988년 전남과 충남, 1990년 전북과 충북, 1992년 강원도, 1994년 경남, 1996년 제주도, 2012년 울산광역시가 마지막으로 고령화 사회 대열에 합류하기까지 사반세기가 소요되면서 지역 간 인구 구조의 편차는 커지고 있다. 일반적으로 광역자치단체 중 특·광역시 보다도 단위에서 인구구조 변혁이 먼저 관측되는데, 1970년4) 전남이 마이너스 인구성장율을 기록한 이후 1972년 강원도, 1974년 전북과 경북이 뒤따랐다<Figure 2>. 특히 전북, 전남, 경북은 고령인구 비율이 전국 평균을 훨씬 웃돌며5) 수십 년간6) 인구감소가 지속되어 온 지역으로, 2000년부터 인구주택총조사에 기초한 전국 기초자치단체별 노령화 지수의 상위 15위권 중 10곳 안팎이7) 이들 광역자치단체 소속 군(郡)이었다(Lee, 2018; Statistics Korea, 2020).

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Figure 1.

Projection of Dependency Ratio and Aging Index (1970-2047)

Source. Statistics Korea (2020)

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Figure 2.

Projection on Population Growth and Elderly Population (1970-2047)

Source. Statistics Korea (2020)

이처럼 인구감소와 인구 초고령화의 이중고를 겪는 이른바 인구과소화 지역은 인구 유입 없이 유출이 계속되면서 자연 감소가 고착화되고 이어 지역사회가 붕괴되는 과소지역으로 진행되고 이내 지역해체와 병행된 인구소멸위기가 현실화 된다. 인구과소화 단계는 광역자치단체 보다 기초자치단체(군)에서 먼저 그리고 심각하게 진행되므로 이때 기존의 남아 있는 가구가 일상생활을 영위할 수 있도록 지원을 뒷받침하지 않는다면 삶의 질을 위협할 뿐만 아니라 지역 공동화, 지역 해체, 지역 소멸을 초래한다(Han, 2018; Lee & Choi, 2019). 나아가 인구소멸에 의한 한 지역의 소멸은 인근 지역으로 확산되어 지방소멸의 단초가 된다. 이처럼 과소화 단계의 기초자치단체는 인구소멸이 불가피할 수 있으나 그 강도와 속도를 완화시키지 않으면 거주자의 생활복지와 공간복지를 크게 위협한다. 이러한 중요성에도 불구하고 과소화 지역의 잔류 거주자에 관한 미시적 연구는 지극히 한정되고, 거주환경의 종단적인 실태에 관한 연구는 전무하였다. 이에 본 연구에서는 지속적인 인구감소, 비대칭적으로 높은 고령인구 비율, 가파른 노령화 지수를 보이는 광역자치단체로 전라남·북도와 경상북도 3곳의 위치한 과소화 35군(郡)을 전라와 경북으로 양분하여 이들 지자체에 거주하는 가구들을 대상으로 사회경제적 및 주거특성, 주거수준을 파악하여 주거실태를 비교·분석하고 전체적인 거주환경 만족도의 영향 요인을 규명하고자 한다.

2. 연구의 방법 및 범위

본 연구는 먼저 인구감소와 초고령화가 장기간 계속되고 그 속도가 전국에서 가장 빠른 광역자치단체로 전라남·북도(이하 전라)와 경상북도(이하 경북)8)를 선정하였으며, 이들 지역 내 기초자치단체들 중 노령화 지수가 가파른 인구과소화 지자체(군 35곳)를 선별하였고, 과소화 지역에 거주하는 가구들의 특성을 살펴보았다. 이를 위해 한국복지패널(Korea Welfare Panel Study, KoWePS) 4차(2009년)9)와 13차(2018년)10) 웨이브 조사 자료를 분석하였으며, 조사대상 지역에 대한 이해를 도모하고자 부가적으로 통계청과 행전안전부 자료들(예, 인구주택총조사, 주민등록인구, 장래인구추계, 고령자통계 등)을 활용하였다.

전라와 경북 두 지역으로 대별한 후 조사대상 가구의 일반적 특성(사회인구학적 특성 및 주택특성), 주거수준과 주거복지 서비스 이용실태, 거주환경 제반요소에 대한 만족도를 독립변수로 설정하여 종속변수인 전체적인 거주환경 만족도를 살펴보고 아래와 같은 연구문제와 분석모형11)에 따라 통계분석을 실시하였다.

  • <연구문제 1> 조사대상 인구과소화 지역에 거주하는 가구의 일반적 특성과 그 차이는 어떠한가?

  • <연구문제 2> 조사대상 인구과소화 지역에 거주하는 가구의 주거수준 및 주거·복지 서비스 이용 실태는 어떠한가?

  • <연구문제 3> 조사대상 인구과소화 지역에 거주하는 가구의 전체적인 거주환경 만족도와 그 영향 변인은 어떠한가?

분석모형:

Y = β0 + βsehXseh + βhsXhs + βrsXrs + ε

Y : 전체적인 거주환경에 대한 만족도

Xseh : 가구의 일반적 특성

Xhs : 주거수준 및 주거·복지서비스 이용

Xhs : 거주환경 제반 요소

SPSS 25.0 통계프로그램을 이용하여 chi-squared 검정, t-검정, ANOVA, 요인분석, 다중회귀분석(multiple regression analysis)을 실시하였고, 이때 전라와 경북의 과소화 지역에 거주하는 가구들의 전체적인 거주환경 만족도를 추정하고자 독립변수 중 가구주의 성별(여성=1), 혼인상태(비혼=1), 주택점유형태(차가=1), 주택유형(공동주택=1), 주택성능(불능=1), 최저주거기준(미달=1), 인터넷 사용(미사용=1) 등 변수 값을 더미변수로 설정하였다.

II. 선행연구 고찰

1. 인구과소화 지역의 개념 및 현황

과소화지역은 흔히 과소와 혼용되는데,12) 과소는 인구감소라는 학술적 의미 그리고 생산과 생활의 기초 단위인 지역사회의 기능이 소실되는 과정으로서 사회경제적 과소(지역론적 과소)라는 정책적 의미 2가지 모두를 내포한다(Park & Ju, 2015; Han, 2018). 즉, 과소는 인구의 대량 유출이 아닌 지역산업의 붕괴로 상대적 과잉인구의 전출이 일어나고 그로 인해 인구감소와 인구고령화가 급속히 진전되어 기존 생활패턴이 붕괴되고 일정한 생활수준을 유지하기 곤란한 상태이다. 반면 과소화 지역은 급격한 인구 감소로 지역사회(마을) 공동체 활동이 축소되고 빈 집 증가로 주민 안전을 위협하며 구매력 약화로 지역경제 쇠퇴 등 지역 기능을 유지할 수 없어 다양한 사회문제를 야기한다(Park & Ju, 2015; Park, Lee & An, 2018). 따라서, 과소화는 인구학적으로 생산연령인구 유출에 의한 사회적 인구 감소, 가구 수 감소, 고령인구 사망에 의한 자연감소, 가구규모 축소(예, 가구원 수 감소, 1-2인 가구 증가) 순으로 진행되며, 경제적으로 인구과소화 및 고령화로 소비력 저하 및 시장 수요 감소, 시장 규모축소, 지역 재정 기반 취약, 생활기반 서비스 제약과 사회인프라의 퇴출, 정주 기반 약화, 지역 침체 순으로 연쇄적인 현상들이 수반된다(Park & Ju, 2015; Geum & Kwon, 2016; Han, 2018; Jeong, 2020). 일반적으로, 과소화 지역의 판단 근거는 단일자료인 인구감소율과 복합지표인 고령인구 비율 또는 노령화지수이며, 이 2가지가 가장 보편적으로 사용된다(Cho, 2009; Lee, 2010; Kim & Kim, 2011; Kim, 2014; Ju, & Park, 2015, 2016; Park & Ju, 2015; Geum & Kwon, 2016; Han, 2018; Park, Lee & An, 2018; Jeong, 2020).

2. 관련 선행연구 고찰

과소화 지역에 관한 선행연구들 대부분은 특정 지자체(도, 시·군, 읍·면)로 지리적 범위(예, 강원 춘천시 남면과 북산면, 양양군, 횡성군, 충북 청원군, 전북 정읍시, 진안군, 전남 고흥군, 곡성군, 영암군, 장흥군, 해남군, 화순군, 경북 성주군, 영덕군 달산면, 영양군, 의성군 등)에 국한한 사례 연구 (Park, 2004; Cho, 2009; Lee, 2010; Kim & Kim, 2011; Kim, 2014; Geum & Kwon, 2016; Jeong & Ahn, 2016; Han, 2018; Lee, 2020), 또는 읍·면·리 마을 단위의 양적 연구였다(Lee & Kim, 2009; Lee, 2014; Park, Lee & An, 2018; Park, 2019; Lim & Im, 2020). 이들 연구 상당수는 과소화 지역의 정주여건 또는 기반시설 실태를 밝히고자 각종 지표나 거시적 자료를 분석하고 구조적 또는 내재적 요인을 추적하여 개선 방안을 모색하였다. 지역에 거주하는 가구와 주거수준을 살펴본 연구는 제한되었으므로 가구와 주거 관련 내용을 중심으로 정리하면 다음과 같다. 강원도의 고령인구 비율이 30% 이상인 과소 농산촌지역(춘천시 북산면과 남면)에 거주하는 주민들을 대상으로 면접 설문조사를 수행한 Kim and Kim(2011)에 의하면, 거주자의 교육수준은 대체로 낮고, 고령 인구 비율이 과반에 육박하였고, 월 소득 100만원 미만의 저소득층이 많았으며, 단독 또는 부부 노인가구의 비율이 높았고, 대부분은 단독주택의 자가로 거주하였다. 또한 주택 내·외부 시설이 낡고 적절한 수리가 이루어지지 않아 최저주거기준에 미달하는 주택이 많았으며, 정주 여건에 불만족하였고, 상권, 의료, 복지, 일자리 등의 제 요소들에서 낮은 만족도를 보였다. Kim and Kim(2011)연구와 동일한 과소화 지역을 대상으로 정주여건을 조사한 Kim(2014)의 연구에서 대부분의 거주자들은 교육 및 소득 수준이 낮은 고령인구로 최저주거기준이 미달된 노후주택에 거주하는 가구가 많아 주택 개보수와 같은 주거복지 지원책이 필요하다고 주장하였다.

한편, 전남 장흥군의 129개 마을을 대상으로 1986-2006년 20년 간 인구규모, 세대수 변화, 고령인구변화를 살펴본 Cho(2009)는 과소화 지역에서 인구 감소폭이 세대 수 감소폭 보다 훨씬 크고, 고령인구의 증가세와 생산연령인구의 감소세가 면 단위 보다 읍 단위에서 더 뚜렷하며, 사망에 의한 자연감소는 서서히 진행되나 인구 유출에 의한 사회적 감소세는 1960년대 후반부터 2000년 전후까지 가파르게 진행되다 2000년 이후 완만해지면서 사회적 감소율과 자연적 감소율이 근접해진다고 주장하였다. 이어 국내 지자체 중 소멸 가능성이 가장 높은 경북 의성군을 심층 연구한 Han(2018)에 따르면, 고령인구 비율이 35% 이상의 초고령사회로 후기 고령층이 전기 고령층보다 더 많고, 전기 고령층은 남자, 후기 고령층은 1인 가구와 함께 여성 비율이 더 높다고 발표하였다. 또한 주민의 생활, 행정 등에서 기초 지역단위인 취락의 성쇠단계로 볼 때, 의성군은 복지적 돌봄이 요구되는 쇠퇴기를 지나 지역재생이 절실한 한계기와 소멸기의 사이에 있는 한계취락이 많다고 평가하였다.

과소화 지역을 유형화하여 비교한 연구들은 인구구조 변화에 따른 지역 간 차이를 강조하였다. Lee and Kim (2009)은 과소화 농촌사회로 6개 도별로 1개의 읍이나 면을 각각 선정하여 인구수, 인구증가율, 고령인구 비율에 따라 성장지역, 정체지역, 낙후지역 3가지로 유형화한 후 거주자에게 설문조사를 실시하였다. 그 결과 대다수 거주자들은 고졸 이하의 40대-50대 기혼 남성이었고, 소득이 200만원 미만의 저소득층 자가 소유주였으며, 낙후지역에서 높은 연령층, 낮은 교육 및 소득수준이, 낙후지역과 정체지역은 자가 비율이 높은 편이라고 하였다, 아울러 정주수요를 결정하는 요인은 의료, 직업 기회, 생활편의시설, 치안 등의 생활편의 요소라고 밝혔다. 과소화 군 6곳을 도시근교, 일반평야, 원격산간 등 세지역으로 구분하여 비교한 Lee(2010)는 농촌 인구의 감소세가 크게 꺾여 인구유출의 압박은 줄었으나 고령인구의 사망에 의한 자연감소로 인구감소세는 여전히 지속 중이고, 원격산간, 일반평가, 도시근교 순으로 인구 감소율과 노령화지수가 컸다고 보고하였다. 또한 전국 과소화마을 실태를 종단 분석한 Park, Lee and An(2018)에 의하면, 과소화마을 비율은 감소세를 보이나 여전히 전남과 전북의 과소화가 빠르게 진행 중이며, 기초생활서비스(예, 교육, 의료, 상업, 공공시설 등)의 접근성이 인구 유지에 주효하므로 이에 대한 개선안의 필요성을 강조하였다. 이는 읍·면 단위 농촌 과소화의 영향 요인으로서 생활서비스(예, 교육, 의료, 문화, 복지 등)라고 입증한 Lim and Im(2020)의 연구 결과와 맥을 같이 한다.

이처럼 선행연구들은 인구감소에 따른 정주여건 실태를 단편적으로 다루며, 주로 정량화된 지표(예, 인구 수, 세대 수, 인구밀도, 산업 및 재정 관련 지수)를 통해 정주환경 취약성과 원인을 추정하고 지역사회의 기능 재편과 효율적인 공간 및 시설 정비에 초점을 두었다. 그러나 과소화 지역에 거주하는 가구를 대상으로 주거실태를 종단적으로 파악한 연구는 없었으며, 이에 본 연구는 인구감소세와 노령화지수가 수십 년간 전국 최상위권인 전라와 경북의 군에 거주하는 가구의 특성과 주거실태를 파악함으로써 향후 과소화 지역의 잔류 거주자들이 일정 수준의 생활을 영위하고 급격한 지역해체를 완화하기 위한 기초 자료로 제공하고자 한다.

III. 결과분석 및 논의

1. 과소화 지역 가구의 일반적 특성

1) 조사대상 지역의 인구 구조 변화

본 연구에서 선정한 전라남·북도(이하 전라)와 경상북도(이하 경북) 소재 과소화 지역의 인구 구조 변화를 시계열로 살펴보고자 Statistics Korea(2020)의 주민등록인구(1998-2019)를 분석하였다. 조사대상지인 군(郡)은 전북 7곳(고창군, 무주군, 부안군, 순창군, 임실군, 장수군, 진안군)과 전남 17곳(강진군, 고흥군, 곡성군, 구례군, 담양군, 무안군, 보성군, 신안군, 영광군, 영암군, 완도군, 장성군, 장흥군, 진도군, 함평군, 해남군, 화순군)을 포함한 전라 24곳, 그리고 경북 11곳(고령군, 군위군, 봉화군, 성주군, 영덕군, 영양군, 예천군, 울진군, 의성군, 청도군, 청송군)으로,13) <Figure 3>과 <Figure 4>에서 보는 바와 같이 전라와 경북14) 모두 매년 인구 수가 꾸준히 감소하고 있었을 뿐만 아니라 대부분 초고령 지역이었다. 65세 이상의 고령인구 비율은 전북(2009년 26.2%, 2018년 31.2%) 보다 전남(2009년 25.0%, 2018년 29.8%), 그리고 전라(2009년 25.3%, 2018년 30.1%)보다 경북(2009년 27.2.%, 2018년 29.8%)이 더 높았으며, 이는 전국 평균(2009년 10.4%, 2018년 14.4%)보다 월등히 높았다<Table 1>. 고령 인구비율이 30%인 초고령 군은 2009년 3곳(전남 고흥군, 경북 의성군, 군위군)에 불과하였으나 2018년 26곳15)으로 대폭 확대되었고, 최고 초고령 군은 고흥군(2009년 31.0%, 2018년 38.6%)과 의성군(2009년 31.0%, 2018년 38.5%)이었으며, 최저 초고령 군은 무안군(2009년 19.7%, 2018년 20.0%)이었다.

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Figure 3.

Population Growth of Depopulating Towns in Jeolla (1998-2019)

Source. Statistics Korea (2020)

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Figure 4.

Population Growth of Depopulating Towns in Gyeongbuk (1998-2019)

Source. Statistics Korea (2020)

Table 1.

Population Ratios of Depopulating Towns

(ten thousand persons, %)

CategoryJeolla ProvincesGyeonngbuk Province
2009201820092018
Young Population14.7(13.0%)10.4(9.8%)4.5(10.3%)3.3(8.1%)
Working-age Population69.9(61.7%)63.9(60.1%)27.0(62.5%)24.5(59.5%)
Elderly Population28.6(25.3%)32.0(30.1%)11.7(27.2%)13.3(32.4%)
Child Dependency ratio21.016.316.513.5
Age Dependency Ratio41.050.043.454.4
Aging Index195.3307.0262.9402.0

조사대상 과소화 전라와 경북의 초고령 인구구조 변화는 공통적으로 유소년인구(15세 미만)와 생산연령인구(15-64세)의 급감, 고령인구의 급증 등의 특징을 보였고 실제조사 기간 중 유소년부양비의 급락, 노년부양비의 상승, 노령화지수의 폭증이 관측되었다. 특히 경북의 생산연령인구(15-64세) 감소폭(−9.2%)이 전라(−8.5%)보다 커 유소년부양비를 낮추고 노년부양비와 노령화지수를 크게 증가시켰으며 이는 전국 평균(2009년 유소년부양비 23.2, 노년부양비 14.3, 노령화지수 61.6, 2018년 18.0, 19.9, 118.0) 보다 훨씬 가팔랐다.

한편, 조사대상지역 35곳을 마스다 히로야(增田寬也)(2014)의 소멸위험지수인 고령인구(65세 이상) 대비 가임여성인구(20-39세)의 비율을 근거로 소멸고위험군(0.2 미만), 소멸위험군(0.2-0.5 미만), 소멸위험주의군(0.5-1.0 미만)으로 구분하여 2019년 주민등록인구를 분석한 결과, <Table 2>에서 열거한 바와 같이 소멸고위험군은 전라 3곳(고흥군, 신안군, 보성군)과 경북 7곳(의성군, 군위군, 영양군, 청송군 봉화군, 영덕군, 청도군)이 포함되었으며, 소멸위험군은 전라 20곳(함평군, 곡성군, 진도군, 임실군, 진안군, 무주군, 장흥군, 장수군, 구례군, 고창군, 강진군, 완도군, 순창군, 부안군, 해남군, 담양군, 장성군, 영광군, 영암군, 화순군)과 경북 4곳(예천군, 성주군, 고령군, 울진군)으로 대부분의 군들이 해당되었고, 소멸위험주의군은 전라 1곳(무안군)에 불과하였다.16)

Table 2.

Population Decline Index of Depopulating Towns

Alert LevelJeolla ProvincesGyeonngbuk Province
High (<0.2)Goheung (0.16),
Shinan (0.19),
Boseong (0.20)
Uiseong (0.15),
Gunwi (0.16),
Yeongyang (0.18),
Cheongsong (0.18),
Bonghwa (0.19),
Yeongdeok (0.20),
Intermediate
(0.2 to <0.5)
Hampyeong (0.22),
Gokseong (0.23),
Jindo (0.23),
Imsil (0.24),
Jinan (0.24),
Muju (0.24),
Jangheung (0.24),
Jangsu (0.25),
Gurye (0.25),
Gochang (0.26),
Gangjin (0.26),
Wando (0.26),
Sunchang (0.27),
Buan (0.27),
Haenam (0.28),
Damyang (0.31),
Jangseong (0.32),
Yeonggwang (0.33),
Yongam (0.37),
Hwasun (0.40)
Yecheon (0.22),
Seongju (0.27),
Goryeong (0.29),
Uljin (0.33)
Low (0.5 to <1)Muan (0.54)

Note. The index is the ratio of women aged between 20 and 39 to elderly population and the calculation was based on the number of registered population in 2018.

소멸고위험군의 10곳은 과소지역으로 전락할 수 있으며, 소멸위험주의군의 24곳 중 대부분은 0.3 미만으로 특히 0.25 미만의 10곳 내외는 소멸고위험군 진입이 임박하였다. 조사대상 과소화지역 과반수 이상은 수년 내 한계상황에 도달할 것으로 예상되는 바 조사대상 과소화지역의 변화를 예의주시하여 선제적인 관리가 요구된다.

2) 조사대상 가구의 사회경제적 특성

과소화 지역인 전라(2009년 346가구, 2018년 340가구)와 경북(각각 290가구, 237가구)에 거주하는 가구 수는 조사 기간 중 줄어들었으며, 경북의 가구 감소폭(−18.3%)이 전라(−1.7%)보다 컸다. 조사대상 가구의 사회경제적 특성을 살펴보면, <Table 3>에서 보는 바와 같이 가구주 성별은 전라와 경북 두 지역 모두 남성 가구주의 비율이 과반 이상을 차지하였으나 조사 기간 동안 여성가구주의 비율이 현저히 높았다. 가구주의 평균 연령은 두 지역 모두 60대에서 70대로 높아졌으며, 전라(5.8세)와 경북(5.1세)의 상승폭은 비슷하였다. 연령대별 분포에서 청년층(35세 미만)과 중년층(35-49세)의 비율이 급감한 반면 65세 이상의 고령인구의 증가가 두드러졌다. 고령인구의 상승폭은 전라(14.6%p)가 더 컸고, 중기(65-74세)와 후기(85세 이상) 고령인구의 증가폭은 경북이 두드러졌다.

Table 3.

Socio-economic Statuses of Households in Depopulating Towns

CategoryJeolla Province χ2 or t-value
(A&B)
Gyeonngbuk Provinceχ2 or t-value
(C&D)
2009 (A)2018 (B)2009 (C)2018 (D)
Gender of
Householder
Male218(63.0%)189(55.6%)χ2=3.910**193(66.6%)130(54.9%)χ2 =7.524***
Female128(37.0%)151(44.4%)97(33.4%)107(45.1%)
Total346(100%)340(100%)290(100%)237(100%)
Age of
Householder
(years old)
Mean64.3770.22t=5.779****67.3072.40t=4.613****
Median67.0074.0070.5075.00
S.D.13.6712.8512.8712.31
Minimum23.0028.0026.0023.00
Maximum94.0093.0090.0095.00
34 & younger (a)9(2.6%)2(0.6%)χ2=18.048****
(a-d)
4(1.4%)1(0.4%)χ2=6.076
(a-d)
35-49 (b)48(13.9%)32(9.4%)31(10.7%)13(5.5%)
50-64 (c)88(25.4%)59(17.4%)51(17.6%)43(18.1%)
65 & older (d)201(58.1%)247(72.6%)204(70.3%)180(75.9%)
65-74 (e)116(33.5%)80(23.5%)χ2=18.862
(e-g)
110(37.9%)51(21.5%)χ2=34.021****
(e-g)
75-84 (f)72(20.8%)139(40.9%)84(29.0%)95(40.1%)
85 & older (g)13(3.8%)28(8.2%)10(3.4%)34(14.3%)
Total346(100%)340(100%)290(100%)237(100%)
Educational
Attainment
No formal education137(39.6%)107(31.5%)χ2=10.564*113(39.0%)80(33.8%)χ =3.007
Elementary school certificate98(28.3%)107(31.5%)88(30.3%)76(32.1%)
Middle school certificate27(7.8%)45(13.2%)28(9.7%)25(10.5%)
High school diploma63(18.2%)54(15.9%)45(15.5%)43(18.1%)
College degree & higher21(6.1%)27(7.9%)16(5.5%)13(5.5%)
Total346(100%)340(100%)290(100%)237(100%)
Marital Status of
Householder
Married (a)193(55.8%)162(47.6%)χ2=4.614
(a-c)
179(61.7%)108(45.6%)χ2=13.726****
(a-c)
Never married (b)6(1.7%)6(1.8%)5(1.7%)6(2.5%)
Unmarried (c)147(42.5%)172(60.6%)106(36.6%)123(51.9%)
Bereaved (d)132(38.2%)151(44.4%)χ2=1.037
(d-f)
95(32.8%)109(46.0%)χ2=1.752
(d-f)
Divorced (e)15(4.3%)20(5.9%)11(3.8%)12(5.1%)
Separated (f)0(0%)1(0.3%)0(0.0%)2(0.8%)
Total346(100%)340(100%)290(100%)237(100%)
Household size
(persons)
Mean2.171.91t=-3.003***2.181.78t=-4.096****
Median2.002.002.002.00
S.D.1.211.061.251.01
Minimum1.001.001.001.00
Maximum7.006.006.005.00
One119 (34.4%)145 (42.6%)χ2=8.199**93 (32.1%)117 (49.4%)χ2=16.753****
Two127 (36.7%)126 (37.1%)127 (43.8%)82 (34.6%)
Three100 (28.9%)69 (20.3%)70 (24.1%)38 (16.0%)
Total346 (100%)340 (100%)290 (100%)237 (100%)
Monthly
Household
Income
(ten thousand
KRW)
Mean164.86218.24t=3.274****152.6292211.44t=2.817***
Median97.83122.37106.92128.92
S.D.172.68247.08187.51277.65
Minimum4.330.339.5828.33
Maximum1255.581636.922220.173337.00
99 & less177 (51.1%)133 (39.1%)χ2=11.233**130 (44.6%)92 (38.8%)χ2=18.749****
100-19980 (23.1%)102 (30.0%)101 (34.8%)61 (25.7%)
200-39955 (15.9%)57 (16.8%)48 (16.5%)57 (24.1%)
400 & more34 (9.9%)48 (14.1%)11 (3.1%)27 (11.4%)
Total346 (100%)340 (100%)290 (100%)237 (100%)

Note. *p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01, ****p<0.001

가구주의 교육수준은 두 지역 모두 고령화의 영향으로 초졸 이하의 가구주 비율이 감소세임에도 불구하고 여전히 2/3 안팎으로 높았으며, 대졸 이상의 고학력 가구주비율은 거의 변동이 없었다. 가구주의 혼인상태는 두 지역 모두 조사 기간 중 기혼 비율이 감소한 반면 사별 비율이 증가하였고, 특히 경북에서 기혼과 사별 증감이라는 상반된 모습을 보였다. 이러한 고령화에 따른 혼인상태변화는 가구규모에도 영향을 미쳐 평균 가구원 수는 모두 줄어들었고, 사별 상승폭이 조금 더 컸던 경북(−0.4인)에서 가구 축소가 전라(-0.3인)보다 약간 더 컸다. 특히 1인 가구의 증가폭은 경북(17.3.%p)이 전라(8.3.%p) 보다 더 높았으며, 2인 이상 가구 비율의 감소로 상쇄되었다.

월평균 가구소득에서 조사 기간 내 절대 금액은 전라가 경북 보다 조금 더 높은 가운데 그 상승폭은 경북(38.5%)이 전라(32.4%)보다 약간 더 높았고, 두 지역 모두 200만원 미만 비율이 전체 2/3 이상을 차지하였다. 전라는 100만원 미만(−12.0%p)을 제외한 나머지 소득구간에서 증가세를 보인 반면 경북은 200만원 미만(−15.1%p)에서 하락세를 보였다. 이상에서 살펴본 바와 같이 전라와 경북의 과소화 지역에 거주하는 가구주들은 대체로 초졸 이하의 70대 기혼 남성이 많았으며, 2인 내외의 월 평균 210만원대 소득 수준을 보였다. 두 지역 모두 여성가구주와 1인 가구의 증가세가 뚜렷한 가운데 고령화가 약간 더 빠른 경북에서 중·후기 고령인구의 증가세와 가구축소가 두드러졌다. 따라서, 과소화 지역의 특성 상 생산연령인구의 유입이 거의 이루어지지 않는 상황에서 잔존 거주자들의 고령화가 더욱 가속화되며, 후기 고령인구가 급속히 증가하고, 기혼 부부 노인가구의 사별로 인해 여성 홀몸 노인이 가파르게 늘어났음을 확인하였다. 이는 향후 자연 감소에 의한 인구소멸로 이어지면서 과소화 지역의 한계상황이 불가피함을 함축한다.

3) 조사대상 가구의 주택 특성

전라와 경북의 과소화 군에 거주하는 가구의 주택특성은 <Table 4>에서 정리한 바와 같이 두 지역 모두 방 3개 미만의 소형 단독주택에 자가로 거주하는 비율이 높았다. 먼저 주택점유형태에서 두 지역 모두 자가 비율이 높았으며, 조사 기간 내 점유형태별 큰 변동이 없었으나 전라에서 차가 가구 중 기타 비율이 다소 높았다. 주택유형은 단독주택의 거주 비율이 압도적으로 높은 가운데 조사기간 중 전라에서 아파트 거주 비율(6.0%p)이 다소 높았다.

Table 4.

Housing Status of Households in Depopulating Towns

CategoryJeolla Province χ2 or t-value
(A&B)
Gyeonngbuk Provinceχ2 or t-value
(C&D)
2009 (A)2018 (B)2009 (C)2018 (D)
Housing Tenure
Type
Owning (a)250(72.3%)246(72.4%)χ2=0.001
(a&b)
188(64.8%)138(58.2%)χ2=2.408
(a&b)
Renting (b)96(27.7%)94(27.6%)102(35.2%)99(41.8%)
Chonsei (c)17(4.9%)4(1.2%)χ2=8.759**
(c-e)
9(3.1%)2(0.8%)χ2=5.543*
(c-e)
Monthly rent (d)23(6.6%)27(8.0%)24(8.3%)19(8.0%)
Others (e)56(16.2%)63(18.4%)69(23.8%)78(32.9%)
Total346(100%)340(100%)290(100%)237(100%)
Housing
Structure Type
Apt (a)25(7.2%)45(13.2%)χ2=6.760***
(a&b)
12(4.1%)13(5.5%)χ2=0.524
(a&b)
Non-Apt (b)321(92.8%)295(86.8%)278(95.9%)224(94.5%)
Single-family home (c)295(85.3%)270(79.4%)χ2=1.661
(c-e)
255(87.9%)205(85.5%)χ2=1.592
(c-e)
Multi-family housing (d)24(6.9%)20(5.9%)22(7.5%)16(6.7%)
Others (e)2(0.6%)5(1.5%)1(0.3%)3(1.2%)
Total346(100%)340(100%)290(100%)237(100%)
Housing Size
(m2)
Mean69.6974.92t=2.678***69.5272.42t=1.333
Median66.0069.0066.0066.00
S.D.26.9724.1224.8024.91
Minimum6.0016.0013.0016.00
Maximum257.00271.00165.00198.00
59 m2 & smaller132(38.1%)87(25.6%)χ2=12.853***101(34.8%)79(33.3%)χ2=0.950
60-85 m2148(42.8%)168(49.4%)124(42.8%)97(40.9%)
86-102 m246(13.3%)59(17.3%)47(16.2%)46(19.4%)
103 m2 & larger20(5.8%)26(7.7%)18(6.2%)15(6.4%)
Total346(100%)340(100%)290(100%)237(100%)
Number of
Bedrooms
Mean2.612.68t=1.3032.692.63t=-0.766
Median3.003.003.003.00
S.D.0.700.700.810.77
Minimum1.001.001.001.00
Maximum5.006.006.006.00
One17(4.9%)12(3.5%)χ2=1.87014(4.8%)10(4.2%)χ2=1.150
Two124(35.9%)111(32.6%)102(35.2%)94(39.7%)
Three & more205(59.2%)217(63.9%)174(60.0%)133(56.1%)
Total346(100%)340(100%)290(100%)237(100%)

Note. 1) *p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01; 2) Apt for apartment, and multi-family housing included all sorts of non-apartment housing such as maisonette, row houses, mixed-use houses while others did non-residential building, single room occupancy, shanty house, plastic paper house, and others

주택규모는 전체적으로 평균 70 m2 내외의 소형이었으며 두 지역 간 차이는 거의 없었으나 전라가 주택 크기의 증가가 유의미하였다. 주택규모를 구간별로 살펴보면, 전라에서 60 m2 미만의 초소형 주택 거주 비율이 급감한(−12.6%p) 대신 소형 이상의 주택 거주 비율이 크게 늘어났다. 방 수는 두 지역 모두 평균 3개 미만으로 시간 흐름에 상관없이 거의 변화가 없었다. 이러한 주거소비수준 변화는 농업을 기반으로 하는 지역 여건과 가구의 사회경제적 특성과 연관되는 것으로 추측된다.

2. 과소화 지역 가구의 주거수준 및 주거·복지 서비스 이용 실태

1) 조사대상 가구의 주거수준

조사대상 과소화 지역에 거주하는 가구의 주거 수준을 파악하고자 주택 성능과 최저주거기준 2가지 측면17)으로 구분하였다. 먼저 주택 성능은 구조물의 내구성, 설비의 적절성, 환경 오염 저감성, 안전성 등 4가지 세부영역으로 나뉘어 복수 응답을 살펴본 결과, 성능 미달 총 건수는 전라가 213건에서 24건으로 급감하여(−88.8%) 190건에서 80건으로 줄어든 경북(−57.9%) 보다 더 많이 줄었다<Figure 5>. 전라는 안전성(−13.8%p), 내구성(−13.3%p), 저감성(−2.1%p), 적절성(−1.5%p) 순으로 감소한 반면 경북은 안전성(−6.0%p)과 저감성(−5.2%p)이 줄어들었으나 적절성(15.1%p)과 내구성(3.9%p)은 오히려 증가하였다. 실제 주택 성능 미달을 보고한 평균 건수는 경북(2009년 1.8건, 2018년 1.6건)과 전라(각각 1.7건, 1.3건) 모두 대동소이 하였고, 시계열적 하락폭은 전라(−20.8%)가 경북(−10.8%)보다 더 컸다. 즉, 가구 감소와 고령화가 상대적으로 더 심화된 경북에서 최소 1건 이상의 성능이 미달한 주택 수와 비율이 더 많고 높았다<Table 5>.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/khousing/2021-032-02/N0450320203/images/JKHA_2021_v32n2_23_f005.jpg
Figure 5.

Distribution of Inadequate Housing in Depopulating Towns

Table 5.

Housing Inadequacy and Deficits of Depopulating Towns

CategoryJeolla Province χ2 or t-value
(A&B)
Gyeonngbuk Provinceχ2 or t-value
(C&D)
2009 (A)2018 (B)2009 (C)2018 (D)
Housing
Inadequacy
Mean1.681.33t=-10.221****1.761.57t=-4.247****
Median2.001.002.001.00
S.D.0.780.480.750.83
Minimum1111
Maximum4244
One63(49.6%)12(33.3%)χ2=3.60042(38.9%)31(60.8%)χ2=8.754**
Two45(35.4%)6(66.7%)54(50.0%)13(25.5%)
Three & more19(15.0%)0(0%)12(11.1%)7(13.7%)
Total127(100%)18(100%)108(100%)51(100%)
Housing
Deficits
Mean1.541.20t=-6.274****1.791.37t=-4.311****
Median1.001.002.001.00
S.D.0.810.500.870.72
Minimum1111
Maximum4354
One53(63.1%)21(84.0%)χ2=3.96145(42.9%)42(73.7%)χ2=14.133****
Two20(23.8%)3(12.0%)43(40.9%)11(19.3%)
Three & more11(13.1%)1(4.0%)17(16.2%)4(7.0%)
Total84(100%)25(100%)105(100%)57(100%)
Internet
access
In use61(18.0%)85(25.4%)χ2=5.407**40(14.3%)39(16.5%)χ2 =0.467
Not in use278(82.0%)250(74.6%)240(85.7%)198(83.5%)
Total339(100%)335(100%)280(100%)237(100%)

Note. *p<0.1, **p<0.05, ****p<0.001

한편 난방시설, 화장실, 목욕시설, 부엌, 상·하수도 5가지 세부 영역으로 구분하여 최저주거기준 미달 여부를 살펴본 결과, 기준 미달을 지적한 총 건수는 188건에서 78건으로 줄어든 경북(−58.5%)이 129건에서 30건으로 감소한 전라(−76.7%) 보다 더 많았다<Figure 6>. 조사기간 중 기준 미달의 주된 세부 영역을 살펴보면, 전라는 화장실에서 난방시설로, 경북은 화장실에서 난방시설로 순위가 변하였다. 기준 미달 평균 건수는 경북(2009년 1.8건, 2018년 1.4건)이 전라(2009년 1.5건, 2018년 1.2건) 보다 조금 더 많았고, 그 감소폭은 두 지역 모두 비슷하였다(−23.5, −22.1%). 따라서, 두 지역 모두 주택 성능 및 최저주거기준 미달 주택의 개선은 상당히 이루어졌고 그 낙폭은 전라에서 더 두드러졌으나 성능 및 기준 미달 주택에 거주하는 가구 수는 여전히 경북이 더 높았다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/khousing/2021-032-02/N0450320203/images/JKHA_2021_v32n2_23_f006.jpg
Figure 6.

Distribution of Deficient Housing in Depopulating Towns

아울러 인터넷 사용 가구 수를 조사한 결과, 사용 가구비율이 극히 낮았는데 절대 다수(3/4 이상)는 인터넷 사용을 하지 않았다. 조사기간 중 인터넷 사용 가구 비율은 전라에서 7.4%p 높아진 반면 경북은 미미한 수준(2.2%p)이었다. 과소화 지역의 지리적 특성 상 인구 밀도가 낮고 촌락 간 거리가 상당하며 거주자 대부분이 고령인구이고 전통 산업 기반의 라이프스타일을 고려하더라도 인터넷 사용률이 현저히 낮은데, 거주자들 간의 소통, 다른 지역과의 네트워크, 응급 상황 대응, 원격 서비스 이용 및 접근 등 생활 편익을 높이고 IT 강국의 사각지대에 놓인 거주자들의 디지털 복지를 확보하기 위하여 과소화 지역의 인터넷 접속과 이용의 활성화는 4차 산업 시대의 언택트 생활에서 시급히 그리고 선제적으로 해결되어야 할 사안이다.

2) 조사대상 가구의 주거 및 복지 서비스 이용실태

조사대상 과소화 지역에 거주하는 가구의 주거 및 복지서비스 이용 실태를 조사한 결과, 10가지 사회서비스(의료비, 생계비, 물품 지원, 취업 및 근로 훈련, 가정 봉사, 식사 배달, 주택, 상담, 금융지원, 자산형성 프로그램) 중 7가지 서비스를 이용하는 것으로 나타났다. 가구당 최소 1-2가지 이상의 서비스를 이용하였고 특히 생계비와 의료비 이용의 쏠림이 심하였다. 과소화 지역의 초고령화 영향으로 거주자 대다수가 소득수준이 낮은 고령인구이므로 조사기간 중 현금급여인 생계비는 전라와 경북 두 지역 모두 가장 많이 이용하는 가운데 현물급여인 의료비의 이용이 폭증하였다<Figure 7>. 현물지원인 물품 서비스의 이용이 전라(13.1%p)가 경북(8.4%p) 보다 더 크게 늘었고, 이어 직업·훈련 서비스(전라 9.7%p, 경북 5.7%p)와 가정봉사 서비스(전라 5.6%p, 경북 6.4%p) 이용이 두 지역 모두 소폭 증가하였다. 주택의 성능과 최저주거기준이 미달된 주택에 거주하는 가구의 수가 상대적으로 많았던 경북에서 주거 개선 서비스의 이용이 증가하였다. 전체적으로 주거 및 복지 서비스 이용 가구 수는 시간이 흐르면서 증가하는 추세이고, 이는 과소화 지역의 빠른 고령화와 무관하지 않으며 특히 인구 고령화 속도가 상대적으로 빠르고 여성 1인 가구가 급증한 경북이 소득보조와 생활서비스의 요구가 커지면서 주거 및 복지 서비스 이용이 두드러졌다. 이상에서 살펴본 바와 같이 주거 및 복지 서비스 이용은 조사대상 과소화 지역에 거주하는 가구의 사회경제적 및 주택 특성, 주거수준과 밀접한 관계에 있다. 즉, 조사대상지역의 거주자 대부분이 교육수준과 소득이 낮은 독거 노인으로 대다수가 단독주택에 거주하는 점을 고려할 때 이들의 신체적, 경제적, 물리적 여건상 주거 기반 서비스가 긴요할 수 밖에 없다. 따라서 잔류 주민의 고령화가 가파르게 진행됨에 따라 돌봄 수요와 사회안전망의 요구가 높아지고 공공서비스의 의존도는 더욱 증가할 것이다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/khousing/2021-032-02/N0450320203/images/JKHA_2021_v32n2_23_f007.jpg
Figure 7.

Distribution of Social Services Use in Depopulating Towns

3. 과소화 지역 가구의 거주환경 만족도

1) 조사대상 가구의 거주환경 제반 요소 만족도

조사대상 가구의 거주환경을 구성하는 제반 요소를 7가지(가족관계, 사회적 교류, 주거, 직업, 여가, 건강, 소득)로 구분하여 각각의 만족도를 두 지역 간 비교·분석한 결과, <Figure 8>에서 보는 바와 같이 조사 기간 동안 전라와 경북 모두 7가지 요소 중 가족관계에서 가장 높은 만족도를 보였고, 가장 만족도가 낮았던 소득, 건강, 여가, 직업 4가지 요소에서 긍정적인 상승을 보였다. 만족도가 낮은 이들 4가지 요소는 전라에서 크게 개선되었으나 경북에서 소득과 건강 2가지 요소는 여전히 불만스런 수준을 보였다. 만족도가 개선된 요소들 중 전라에서 소득, 여가, 직업, 건강, 주거, 가족관계, 사회적 교류 순으로 크게 나아진 반면 경북에서 여가, 직업, 소득, 주거, 건강, 가족관계 순으로 향상되었으나 사회적 교류는 오히려 하락하였다. 사회경제적 상황과 거주 여건이 상대적으로 크게 향상되지 않은 경북에서 가구의 생활수준과 거주환경에 대한 평가는 호의적이지 않았다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/khousing/2021-032-02/N0450320203/images/JKHA_2021_v32n2_23_f008.jpg
Figure 8.

Distribution of Households’ Satisfaction with Rural Settlement in Depopulating Towns

2) 조사대상 가구의 거주환경 만족도 영향 변인

과소화 지역인 전라와 경북에 거주하는 가구의 전체적인 거주환경에 대한 만족도(5점 만점)는 전라(2009년 3.23, 2018년 3.50)와 경북(각각 3.28, 3.47) 간의 큰 차이는 없었다. 전체적인 거주환경에 대한 만족도의 영향 요인을 추정하고자 독립변수로 사회경제적 특성(가구주 성별, 연령, 교육수준, 혼인상태, 가구원 수, 월 소득), 주택 특성(점유형태, 주택유형, 주택규모), 주거수준(주택 성능 및 최저주거기준 미달 여부, 주거 및 복지 서비스 이용여부, 인터넷 사용 여부), 주거 및 거주환경 요소에 대한 만족도를 투입한 중다회귀분석을 실시하였다<Table 6>. 전라와 경북 두 지역 모두 조사기간 동안 주거 및 거주환경 요소에 대한 만족도가 통계적 유의성을 보인 영향 변인이었으며, 유의수준 0.05 (p=0.05)에서 9년 전 전라의 회귀모형에서 가구주의 연령, 주거 및 복지서비스 이용 여부와 인터넷 사용 여부가 추가적인 영향 요인이었고, 9년 후 경북의 회귀식에서 주택점유형태가 추가되었다. 회귀모형의 설명력은 전라(52.9%p)가 경북(6.2%p)보다 훨씬 큰 폭으로 향상되면서 전라의 회귀식에서 주거 및 거주환경 요소에 대한 만족도의 영향력이 경북보다 더 커졌다. 즉, 전라와 경북 과소화 군에 거주하는 가구들은 전체적인 거주환경을 평가할 때 거주환경 제반 요소에 대한 만족도가 정(+)의 방향으로 가장 큰 영향을 주었고, 이는 차순위 영향 변인인 주거만족도 보다 설명력에서 절대적으로 높았다. 따라서 사회경제적 여건과 주거수준이 상대적으로 더 나아진 전라에서 거주환경 제반요소 만족도가 높아졌고 이는 전체적인 거주환경에 대한 긍정적인 평가로 이어졌다. 따라서 과소화 지역 특성 상 물리적, 정서적, 사회경제적 환경 요소들 간의 상호연관성이 거주환경 평가에 주므로 이들 기초생활 인프라와 제반요소에 대한 개선(예, 의료서비스, 돌봄시스템, 문화·여가 기회, 취업 지원 및 교육 등)을 통해 삶의 질을 제고해야 할 것이다.

Table 6.

Regression Analysis for Households’ Assessment on Rural Settlement in Depopulating Towns

VariablesJeolla Province Gyeonngbuk ProvinceBeta
2009201820092018
BSEBetaBSEBetaBSEBetaBSE
(Constant).334.645-.525.269.540.297-.191.408
Gender of Householder (D)-.167.174-.084.007.074.006-.057.087-.046.013.092.010
Age of Householder.019.006.276****.001.003.012.003.003.061.000.004.003
Educational Attainment-.039.059-.053.031.024.064-.018.027-.039-.046.035-.086
Marital Status (D)-.079.182-.041-.021.081-.017.025.089.021-.013.097-.010
Household Size.061.065.077-.018.030-.030-.001.029-.003-.006.045-.009
Household Income.000.000.041.000.000.004-.000.000-.013.000.000.074
Housing Tenure Type (D).214.119.099-.025.047-.018.046.053.038-.143.063-.105**
Housing Structure Type (D)-.080.168-.029-.003.053-.002-.167.087-.094*.033.095.017
Housing Size-.001.002-.031.000.001-.008-.001.001-.033-.000.002-.002
Number of Bedrooms-.014.082-.010-.042.032-.047-.003.037-.004.048.045.055
Housing Inadequacy (D)-.079.105-.040.032.094.011-.038.052-.031.022.070.013
Housing Deficits (D).227.121.101-.055.082-.023-.073.057-.059.005.066.003
Internet Access (D).480.189.194**-.023.078-.016.141.098.084.089.111.049
Housing & Social Services (D)-.383.124-.197***.120.073.075-.044.059-.035.094.092.049
Housing Satisfaction.292.113.147***.485.050.351****.383.053.333****.431.073.311****
Satisfaction with Living Environment.401.097.265****.696.041.643****.524.045.546****.649.055.601****
F-value5.375****49.659****24.344****26.330****
R2adj..173.702.575.637
N336332277232

Note. *p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01, ****p<0.001

IV. 결 론

양적 성장 우위의 개발주의 경제 모형을 채택하여 국가 주도로 각종 정책을 추진해 온 우리나라는 초단기 압축 경제 성장을 이룩할 수 있었다. 경제개발을 위한 급속한 산업구조 변화는 인구구조를 변형시켰고 그에 따른 공간구조(국토지형)를 획기적으로 탈바꿈시켰다. 즉, 산업화 과정에서 노동력 수급은 도시로의 인구 집중과 농촌으로 부터의 인구 유출이 야기되는 과밀(도시)과 소외(농촌)의 이분법적 공간구조로 지역사회를 재편시켰다. 산업구조, 노동구조, 공간구조 간의 상호작용은 지역사회의 서열화와 양극화를 초래하였고, 산업화 과정에서 경제적 결실이 상대적으로 소외된 지역사회는 주로 전통산업인 농업을 기반으로 하는 농촌사회이며, 이들 지역은 흔히 인구 감소, 인구밀도 하락, 인구 고령화, 공공 자원의 소비 여력축소, 사회 서비스의 수요 및 비용 상승으로 이어지는 악순환을 겪는다. 특히 생산연령 인구감소, 저출산, 고령화의 장기화로 지역사회의 기능은 현저히 떨어지며, 생활환경이 악화되고 일상생활을 유지하기 어려워지면서 지역자생력이 잠식되는 단계(과소화 지역)에 접어든다. 이어 지역 공동체가 붕괴되는 단계로 진입하며(과소지역) 나아가 지역 해체(한계지역)에 이르게 된다. 한 지역사회의 해체는 인근 지역으로 전파되어 인구 소멸이 지역 소멸로 귀착되는 극한 상황이 발생된다. 따라서 인구절벽 시대가 현실화된 오늘날 인구학적 과소화 지역의 거주자들에게 적정 수준의 일상생활을 지원하고 삶의 질을 보장하도록 지역사회의 기능 재편이 불가피하다. 이를 위해 과소화 지역의 거주 가구들의 특성과 주거실태를 고찰할 필요가 있으며 이에 본 연구에서는 그 종단적 변화를 살펴보았다.

본 연구는 인구과소와 고령화가 빠르게 진행 중인 군(郡)이 다수 집중된 전라와 경북 두 지역(도 단위)을 선별하여 이들 지역의 과소화 군 35곳에 거주하는 가구의 사회경제적 및 거주 특성을 살펴보고 거주실태를 비교하여 이들의 거주환경 만족도에 영향을 미치는 요인을 밝히고자 패널데이타 2개년도(2009년과 2018년)를 종단 분석하였다. 조사대상 지역은 현재의 전국적인 고령사회 속에 초고령 지역으로, 고령인구의 비율이 30% 이상인 최고령 지역으로 탈바꿈하였고, 유소년인구와 생산연령인구의 급감으로 노령부양비와 노령화지수가 가파르게 증가하였고, 상당수 지역은 소멸위험지수가 높아 지역소멸의 위기감이 고조되었다. 조사대상지에 거주하는 가구는 주로 교육수준이 낮은 70대 기혼 남성 가구주로 월 평균 210만원대 소득의 2인 내외 가족이었으며, 조사기간 중 여성가구주, 1인 가구, 중·후기 고령인구의 상승세가 뚜렷하였다. 특히 고령화 속도가 조금 더 빠른 경북에서 후기 고령인구로 사별한 여성 1인 가구 증가세와 가구 축소가 두드러졌다. 또한 과소화 지역의 가구들 대다수는 방 3개의 소형 단독주택에 자가로 거주하였으며, 전라에서 아파트 거주 비율과 주택규모가 향상된 점이 주목할만하였다. 성능이나 최저주거기준이 미달된 주택에 거주하는 가구가 조사기간 중 급감하였고, 전라에서 감소폭이 큰 반면 경북에서는 미달 주택에 거주하는 가구가 여전히 많은 편이었다. 또한 과소화 지역 거주 가구 대다수는 인터넷을 사용하지 않았으며, 이용률이 다소 개선되었음에도 불구하고 디지털 소외계층이 압도적으로 많았다. 급속한 초고령화로 주거 및 복지 서비스의 이용이 크게 늘었으며, 대다수가 최소 1-2가지 이상의 서비스를 이용 중이었고, 주로 생계비와 의료비에 편중되었다. 고령화가 가속화될수록 이들 공공서비스에 대한 수요는 더욱 높아지므로, 과소화 지역의 지리적 원거리와 고령 거주민의 특성을 고려할 때 인터넷 접속을 통한 디지털 복지 공급 전략과 생활서비스 전달체계의 체질 개선은 조속히 해결되어야 할 우선 과제이다.

한편, 조사대상 가구의 거주환경 제반요소 7가지에 대한 만족도를 살펴본 결과, 지역과 시간에 상관없이 가족관계에 대한 만족도가 가장 높았고, 전라는 모든 요소에서 만족도가 긍정적으로 향상되었으나 경북은 소득과 건강에 대한 만족도가 크게 개선되지 않아 부정적이었으며 사회적 교류는 오히려 하락하였다. 이로 인해 주거 및 전체적인 거주환경 만족도는 전라가 경북보다 더 긍정적이었고 그 상승 폭도 컸으며, 두 지역 모두 전체적인 거주환경 만족도는 거주환경 제반요소의 평가가 가장 큰 영향력을 지닌 요인으로 나타났고 그 설명력은 전라에서 대폭 향상되었다. 성능과 최저주거기준 미달 주택 수가 여전히 많은 경북이 주거 및 전체적인 거주환경 만족도를 개선할 수 있는 여지가 크므로 이에 대한 지원책으로 주거복지사의 상담이나 주거복지서비스의 접근이 용이하도록 하고 고령 거주자를 위한 주택 내 수리 및 개·보수 서비스 신청이나 제공을 찾아가는 서비스로 정례화할 필요가 있다.

본 연구에서 나타난 바와 같이 초고령화가 빠르게 진행 중인 과소화 지역은 생산연령인구의 유입이 거의 없어 고령인구의 자연감소로 한계상황에 직면할 개연성이 매우 높다. 기존의 남아 있는 거주자들은 저밀도의 원거리라는 물리적 장벽과 생활서비스의 수요가 높은 사회경제적 지형 변화를 고려할 때 적정 수준의 생활을 유지하고 삶의 질을 제고하기 위해 거점형 포괄서비스 전달체계로 개선될 필요가 있으며, 특히 맞춤형 생활서비스를 적시에 제공하기 위해 다양한 경로와 디지털 매체의 활성화를 통해 서비스 질과 양 그리고 수급 조절을 아우르는 통합 관리가 요구된다. 일례로, 거주민들 대다수가 1인 고령 인구이므로, 스마트 주거복지서비스(예, 스마트홈 시큐리티, 스마트헬스케어, 스마트 그린홈, 스마트 홈엔터테인먼트 등)의 보급을 적극 검토해야 할 것이다. 구체적으로 위기 및 위험 대응 센서(예, 안전 귀가 감지 방재·방범·방화 센서, 가스누출차단 장치, 긴급 SOS 콜 등), 원격 건강 모니터링 등은 스마트기술을 접목한 주거복지서비스로 정주 여건을 크게 향상시킬 요소이다.

Notes

[7] 1) 인구절벽(Demographic Cliff)은 Harry Dent Jr.의 2014년 저서(The Demographic Cliff)에서 소개된 용어로, 한 국가의 인구구조는 생산가능인구가 정점을 지나 급감하면 인구분포가 깎인 절벽처럼 역삼각형 모양을 보인다고 주장함.

[8] 2) 2018년은 고령사회 진입과 함께 생산연령인구의 정점기였음.

[9] 3) 서울특별시, 부산광역시, 대구광역시, 인천광역시, 광주광역시, 대전광역시, 울산광역시, 경기도, 강원도(이하 강원), 충청북도(이하 충북), 충청남도(이하 충남), 전라북도(이하 전북), 전라남도(이하 전남), 경상북도(이하 경북), 경상남도(이하 경남), 제주특별자치도(이하 제주) 등 7개 특별·광역시와 9개 도(道)가 포함되며, 2012년 신설된 세종특별자치시는 제외됨.

[10] 4) Statistics Korea(2020)의 장래인구추계(1970-2047년)에 의한 수치로, 전남은 1960년대부터 마이너스 인구성장률을 기록하였으리라 추정됨.

[11] 5) 2003년부터 발표되는 통계청의 고령자 통계에 의하면, 매년 전북, 전남, 경북 3곳은 전국 광역자치단체 중 고령인구 비율이 가장 높은 지자체 상위 4위권 이내에 항상 포함되었음(Statistics Korea, 2019) .

[12] 6) 행정안전부(KMIS)의 주민등록인구(1996-2020) 기준으로 비수도권의 광역자치단체(도) 중 이들 세 지역의 조사기간 중 마이너스 인구성장률을 보였음.

[13] 7) 2018년 인구주택총조사에 의하면, 노령화지수가 가장 높은 기초자치단체(시군구)는 경북 군위군(687.8), 경북 의성군(646.6), 경북 청도군(559.6), 전남 고흥군(548.1), 경남 합천군(541.4), 경남 남해군(509.8), 경북 청송군(508.3), 전남 신안군(498.8), 충북 괴산군(483.2), 경남 의령군(473.6), 경북 영양군(454.6), 충남 청양군(440.8), 전남 보성군(438.8), 경북 영덕군(437.4), 경남 산청군(433.5) 순이었고, 전남·북과 경북의 시·군은 9곳이었음(Statistics Korea, 2019).

[14] 8) Statistics Korea(2020)의 장래인구추계(1970-2047)에 의하면, 65세 이상 고령인구가 차지하는 비율이 20% 이상을 차지하는 초고령 광역자치단체는 2018년 기준 전남(21.8%), 2020년 경북(20.7%)과 전북(20.6%)으로 나타났음.

[15] 9) 복지패널(KoWePS)은 4차 웨이브부터 동일 설문 문항을 처음으로 반복 사용하였음.

[16] 10) 2018년부터 전라(24군)는 유소년인구비율 10%이하, 고령인구비율 20% 이상, 경북(11군)은 생산가능인구 비율 60% 이하가 되는 등 두 지역 모두 인구구조의 변곡점이 되는 해였음.

[17] 11) 분석모형은 거주환경의 주관적 평가에 관한 관련 이론(Morris & Winter, 1975; Oliver, 1980; Galster, 1985)에 근거하여 도출하였음.

[18] 12) 과소화지역과 축소도시도 혼용되는데, 전자는 인구 감소로 정주 여건이 취약해지는 농촌지역을 의미하는 반면 후자는 인구감소로 생활수준과 도시서비스 수준이 저하되는 도시로 구별되며, 이들 지역을 아우르는 지역적 개념인 인구소멸위험지역은 인구의 자연감소와 인위적 유출로 위기 또는 한계상황에 도래할 수 있는 지역을 포괄적으로 총칭함(Park, 2013; Lee, 2018; Lee, 2021; Lee & Choi, 2019).

[19] 13) 전북 완주군, 경북 칠곡군과 울릉군 3곳은 광역시 또는 대도시 근접해 있거나 도서 지역의 특수성을 고려하여 과소화 지역 대상에서 제외하였음.

[20] 14) 조사기간 2009년 기준 인구 5만 초과 군은 전북 2곳(고창군, 부안군), 전남 7곳(고흥군, 무안군, 영광군, 영암군, 완도군, 해남군, 화순군), 경북 2곳(울진군, 의성군) 총 11곳이었고, 2018년 경북 1곳(예천군)이 추가되어 총 12곳이었음.

[21] 15) 조사대상 35곳 중 제외된 나머지 9곳은 전남 6곳(담양군 29.1%, 장성군 28.0%, 영광군 27.6%, 영암군 25.0%, 화순군 24.7%, 무안군 20.0%)과 경북 3곳(성주군 28.9%, 고령군 28.0%, 울진군 25.7%)으로, 모두 고령인구 비율이 20% 이상의 초고령 군이었음.

[22] 16) 이는 동일한 방식을 적용하여 지수를 산출한 선행연구들의 결과와 유사함(Lee, 2018; Lee & Choi, 2019).

[23] 17) 주거기본법(제17조제3항)의 최저주거기준에 명시된 가구구성별 최소 주거면적, 용도별 방의 개수, 전용부엌·화장실 등 필수적인 설비의 기준, 안전성·쾌적성 등을 고려한 주택의 구조·성능 및 환경기준 등 총 4가지에 근거함(KMGL, 2020).

Acknowledgements

본 논문은 2018년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었음(과제번호: 2018R1D1A1B07040295).

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