I. 서 론
1. 연구의 배경 및 목적
II. 이론적 배경
1. 지역사회 계속거주(Aging in Place)의 개념
2. 환경노년학(Environmental Gerontology)과 주거안정성
3. 장소애착(Place Attachment)과 사회관계
4. 사회적 자본(Social Capital)과 활동성
III. 연구방법
1. 연구 자료 및 분석 대상
2. 변수 구성
4. 분석 방법
IV. 분석결과
1. 사회인구학적 특성
2. 연속형 변수의 기술통계
3. 변수 간 상관관계 분석
4. 지역사회 계속거주(AIP) 의향 영향요인 분석
V. 결론 및 제언
I. 서 론
1. 연구의 배경 및 목적
우리나라는 2025년 65세 이상 인구 비율이 20%를 넘어 초고령사회에 진입하였다. 고령인구의 급증은 노후 삶의 질과 주거 안정성, 지역사회 돌봄체계 전반의 재구조화를 요구하고 있다. 기대수명의 연장과 함께 노년기 거주 기간이 장기화되면서, 고령자가 어디에서 어떻게 거주할 것인가의 문제는 개인적 선택을 넘어 중요한 정책 과제로 부상하고 있다. 국내외 노인 주거정책의 핵심 방향은 지역사회 내 계속거주(Aging in Place, 이하 AIP)이다(Regnier & Pynoos, 1987). 2023년 노인실태조사에 따르면 현재 거주지에서 계속 거주하기를 희망하는 비율은 87.2%에 이르며(Kang et al., 2023), 이는 고령자가 주거 이전보다는 기존 생활환경의 유지와 개선을 선호하고 있음을 보여준다.
Iecovich(2014)는 노인의 자율성과 삶의 질을 유지하기 위해 지역사회 기반 돌봄과 환경 개선이 필수적임을 강조하면서, 단순히 집에 머무르는 것을 넘어, 사회적 연결, 안전, 서비스 통합, 기술 지원이 함께 이루어져야 진정한 의미의 AIP가 가능하다고 주장하고 있다. 우리 정부도 2018년부터 지역사회 통합돌봄 정책을 추진하며 주택, 의료, 간호 및 일상 돌봄 서비스를 지역 기반으로 연계하는 체계를 구축해 왔다(Ministry of Health and Welfare, 2020). 그러나 정책적 확대와 달리, 실제 고령자의 AIP 의향이 어떠한 요인에 의해 형성되는지에 대한 실증적 분석은 충분히 축적되지 못하고 있다. 특히 계속거주 의향이 단순히 주거의 물리적 조건에 의해 결정되는지, 아니면 사회적 관계와 지역 내 활동 참여에 의해 조정되는지에 대해서는 여전히 명확한 결론이 제시되지 않고 있다.
기존 연구들은 자가 여부와 주거만족도(Jung & Han, 2021), 주거환경 만족도(Baek & Lee, 2022), 건강요인(Lee, 2022) 등을 AIP의 주요 설명요인으로 제시해 왔다. 그러나 주거 안정성 요인과 사회관계 및 사회활동 요인을 통합적으로 고려하여 그 상대적 영향력을 비교한 연구는 제한적이다. 사회관계 요인의 경우 가족 동거 여부나 비공식 돌봄망 규모를 변수로 포함하고 있지만, 사회관계 ‘만족’과 사회활동 ‘참여’를 구분하여 분석한 연구는 상대적으로 부족하다. 그러나 초고령사회에서 AIP가 단순한 ‘거주 유지’의 문제가 아니라, 주거 안정성을 기반으로 작동하는 사회적 관계 및 사회활동 구조와 긴밀히 연결된 현상임을 고려할 때 사회관계와 사회활동은 중요한 요인이라 할 수 있다. 사회관계 만족과 사회활동 참여는 계속거주 의향을 강화하거나 약화시키는 조정 요인으로 작동할 가능성이 있기 때문에 이를 규명하지 못한다면, 지역사회 기반 주거 및 돌봄 정책은 물리적 주택 개선에만 치중하거나, 반대로 사회서비스 확대에만 의존하는 부분적 접근에 머물 수 있다.
이에 본 연구는 2023년 노인실태조사 마이크로데이터를 활용하여 고령자의 AIP 의향에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 한다. 본 연구는 이론적 매개효과나 조절 경로를 직접 검증하기보다는, 변수군의 위계적 투입을 통해 AIP 의향 형성에서 각 요인군의 상대적 영향력을 비교하는 데 목적을 둔다. 본 연구 목적을 위해 설정한 연구 문제는 다음과 같다.
첫째, 고령자의 AIP 의향에 영향을 미치는 인구사회학적 특성과 주거특성은 무엇인가?
둘째, 사회적 관계 만족도와 사회활동 참여는 인구사회학적 특성과 주거 특성을 통제한 이후에도 고령자의 AIP 의향에 유의한 영향을 미치는가?
셋째, 지역사회 자원 이용과 디지털 접근성은 기존 변수들을 통제한 이후에도 고령자의 AIP 의향에 유의한 영향을 미치는가?
넷째, 건강 상태는 다른 요인들을 통제한 이후에도 고령자의 AIP 의향에 유의한 영향을 미치는가?
II. 이론적 배경
1. 지역사회 계속거주(Aging in Place)의 개념
AIP는 고령자가 자신의 집과 지역사회에서 가능한 한 오래 독립적이고 안전하게 생활하려는 의향을 의미한다(Forsyth & Molinsky, 2021; Wiles et al., 2012). 최근 들어, AIP가 단순히 동일 주택에 거주하는 물리적 상태를 넘어, 기존의 사회적･공간적 관계망을 유지하면서 생활을 지속하려는 선택적 의사로 이해되고 있다. 즉 동일 주택이 아니더라도 기존의 사회적･공간적 관계망을 유지하면서 생활을 지속할 수 있다면 AIP의 범주에 포함될 수 있다. Lee et al.(2017) 역시 익숙한 환경과 사회적 관계망을 유지하면서 가능한 한 오래 사는 것으로 AIP를 정의 하였다. 그러나 AIP는 무조건적 거주 지속을 의미하지 않으며, 환경적 제약이나 자원 부족이 존재할 경우 ‘Stuck in Place’ 상태로 전환될 가능성도 제기되고 있다(Erickson et al., 2012). 따라서 AIP는 주거 조건, 개인의 역량, 사회적 관계 및 지역 자원 접근성이 결합된 복합적 의사결정 과정으로 이해될 필요가 있다.
2. 환경노년학(Environmental Gerontology)과 주거안정성
환경노년학(Environmental Gerontology)은 고령자의 생활 유지 가능성이 개인의 기능 수준과 환경 조건 간의 적합성(person-environment fit)에 의해 결정된다고 본다(Lawton & Nahemow, 1973). 기능이 저하될수록 환경의 영향력은 더욱 중요해진다(Lawton & Simon, 1968).
Jung and Kim(2024)은 연령, 점유형태, 주택유형, 거주지역, 주거만족도, 지역사회 만족도를 주요 영향 요인으로 제시하였으며, 특히 자가 거주 여부와 주거 및 지역 만족도가 계속거주 의향에 일관되게 정(+)의 영향을 미친다고 하였다. Baek and Lee(2022)도 주거환경 만족도가 인구사회학적 특성보다 더 높은 의향으로 나타났으며, Kim(2023)는 물리적 환경 개선이 AIP를 가능하게 하는 핵심 수단이 될 수 있음을 언급하였다. 이처럼, 자가 여부는 단순히 자산 보유의 의미를 넘어, 주거환경에 대한 통제권과 심리적 안정감을 제공한다는 점에서 환경 통제 가능성의 구조적 지표이며, 주거만족도는 환경 적합성 인식의 주관적 평가를 반영한다. 따라서 자가 여부와 주거만족도는 AIP 의향을 설명하는 주요한 변수로 설정될 수 있다.
3. 장소애착(Place Attachment)과 사회관계
장소애착(place attachment) 이론은 사회적 관계망과 정서적 유대가 거주 지속 의향과 연결될 수 있음을 제시한다(Altman & Low, 1992). 그러나 장소애착은 개인의 환경 평가 및 주거조건과 결합될 때 그 영향이 달라질 수 있다(Cutchin, 2003).
Rowles(1983)는 장소에 대한 애착을 물리적･사회적･자전적 내면성으로 구분하였으며, 특히 사회적 내면성은 일상적 상호작용과 관계망을 통해 형성된다고 하였다. 따라서 본 연구에서는 사회관계 만족도를 통해 장소에 대한 사회적 유대와 정서적 결속의 수준을 간접적으로 반영하고자 하며 사회관계 만족의 독립적 영향력을 주거 안정성 요인을 통제한 상태에서 검증하고자 한다.
4. 사회적 자본(Social Capital)과 활동성
사회적 자본 이론(Putnam, 2000)은 사회적 관계망과 참여 활동이 공동체 통합과 개인의 안녕을 증진하는 자원으로 작동한다고 한다. 사회활동 참여는 네트워크 형성과 사회적 교류를 통해 지역사회 소속감을 강화할 수 있으며, 이는 계속거주 의향과 관련될 가능성이 있다.
Glass and Balfour(2003)는 지역사회 네트워크가 고령자의 기능 유지와 독립성에 핵심적인 역할을 한다고 보았으며, Kim(2024)은 이웃 관계 만족도가 AIP 의향에 유의한 영향을 미친다고 분석하여 사회적 관계의 질이 계속거주 의향과 밀접하게 연결됨을 보여주었다. Jung and Kim(2024) 역시 사회관계 만족이 단순 모형에서는 유의하였으나, 통제변수를 포함하면 그 효과가 약화되거나 비유의하게 나타난다고 하였다. 이는 사회관계 요인이 독립적 영향 요인이라기보다는 주거만족이나 삶의 만족과 같은 변수들을 매개로 간접적으로 작용할 가능성을 시사한다.
한편 최근 연구에서는 디지털 기기 활용이 고령자의 사회적 연결성 유지와 사회참여 확대에 기여할 수 있음이 보고되고 있다(Balki et al., 2023; Chopik, 2016). 스마트기기 사용은 온라인 상호작용과 정보 접근성을 확대함으로써 사회적 자본의 확장적 차원을 반영할 수 있다. 그러나 사회활동과 디지털 자원의 효과는 단선적으로 해석하기 어렵다. Burns et al.(2012)과 Cutchin(2003)에 따르면, 개인은 환경 변화에 대해 서로 다른 방식으로 반응하며, 적극적 참여가 오히려 새로운 환경에 대한 적응 가능성과 이동 의향을 높이는 요인으로 작용할 수도 있다고 하였다. 활동성과 정보 접근성이 높을수록 새로운 주거 대안에 대한 탐색 가능성이 증가할 수 있으며, 이는 오히려 이동 의향과 연결될 가능성도 존재한다고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 사회활동 참여, 시설 이용, 스마트기기 사용이 AIP 의향에 미치는 영향 방향을 실증적으로 검증하고자 한다.
III. 연구방법
1. 연구 자료 및 분석 대상
본 연구는 보건복지부가 실시한 ｢2023년 노인실태조사｣ 마이크로데이터를 활용하였다. 노인실태조사는 전국 65세 이상 고령자를 대상으로 실시된 대표성 있는 표본조사로 고령자의 인구사회학적 특성, 건강 상태, 사회관계, 사회활동, 주거환경 등을 포괄적으로 포함하고 있다. 본 연구에서는 노인실태조사가 전국 대표성을 갖는 조사임을 고려할 때 가중치 적용이 필요할 수 있으나, 로지스틱 회귀분석에서 변수 간 관계와 영향 구조를 중심으로 분석하는 본 연구의 목적을 고려하여 비가중 자료를 활용1)하였다.
분석 대상은 AIP 의향 문항에 응답한 9,956명 중에서 본 연구에 포함된 모든 변수에 대해 결측값이 없는 사례로 한정하였다. 이에 따라 최종 분석에 포함된 유효 표본은 5,759명이다. 결측치 처리는 SPSS의 listwise deletion 방식을 적용하여, 모든 분석 변수에 응답한 사례만을 최종 모형에 포함하였다. 표본 감소로 인한 선택편의 가능성을 점검하기 위해 주요 인구사회학적 특성을 비교한 결과 통계적으로 유의한 차이는 나타나지 않았다. 이는 본 연구에서 활용된 표본이 전체 표본을 대표하는 데 있어 큰 왜곡이 없음을 의미하기 때문에 유효표본을 사용하였다.
2. 변수 구성
변수 구성은 <Table 1>과 같다.
Table 1.
Variable Definitions and Coding Scheme
Note: Social relationship satisfaction variables were reduced to a single composite factor score through factor analysis and included in the regression model. Social activity participation, leisure/cultural facility use, and smart device use variables were recoded as binary dummy variables to examine their effects.
1) 종속변수
본 연구의 종속변수는 고령자의 AIP 의향을 나타내는 변수로, 노인실태조사 문항 중 현재 주택에서 계속 거주할 의향 여부를 활용하였다. 응답이 “현재 주택에서 계속 거주하고 싶다”인 경우를 1, 이사 또는 거주지 이동 의향이 있는 경우를 0으로 재코딩하여 이항 변수로 구성하여 고령자의 AIP 의향을 직접적으로 반영하는 지표로 사용하였다.
2) 통제변수
통제변수는 고령자의 계속거주 의향에 구조적 영향을 미칠 수 있는 인구사회학적 특성과 주거 특성 변수로 구성하였다. 연령은 65-74세, 75-84세, 85세 이상으로 범주화하였으며, 가구 소득수준은 중위소득 대비 비율을 기준으로 3개 구간으로 재분류하였다. 주거 특성으로는 점유형태, 주택유형, 그리고 현재 주택만족도를 포함하였다. 주택만족도는 “현재 거주 주택에 대한 전반적 만족도” 문항을 활용하였으며, 5점 Likert 척도로 측정되었다. 점수가 높을수록 주거환경에 대한 긍정적 평가 수준이 높은 것으로 해석하였다.
3) 사회관계 만족도 변수
사회관계 만족은 고령자의 일상생활에서 중요한 사회적 자원으로 작용하며, 지역사회 정주성과 밀접하게 관련된다. 본 연구에서는 배우자와의 관계, 자녀와의 관계, 친구 및 이웃과의 관계, 사회적 관계 문항을 활용하였다. 각 문항은 역코딩하여 값이 높을수록 만족도가 높도록 처리하였고, 요인분석을 통해 사회적 관계 만족도 요인점수를 사용하였다. 분석 결과 단일 요인 구조가 확인되었으며, 신뢰도 계수(Cronbach’s α = .700)는 수용 가능한 수준으로 나타났다. 이에 따라 회귀분석에는 표준화된 요인점수를 활용하였다.
4) 사회활동 참여 변수
사회활동 참여는 2023년 노인실태조사의 “최근 1년간 각 활동 유형에 참여한 경험이 있는지”를 묻는 문항을 활용하였다. 여가･문화활동, 교육활동, 동호회 활동, 자원봉사활동, 종교활동을 포함하였으며, 각 항목은 참여 여부에 따라 이항 변수(참여 = 1, 비참여 = 0)로 재구성하였다. 이후 참여 활동 수를 합산하여 사회활동 참여의 다양성을 나타내는 지수로 구성하였으며, 값이 높을수록 다양한 사회활동에 참여하고 있음을 의미한다.
5) 여가문화시설 이용 및 디지털 접근성 변수
지역사회 자원 활용을 반영하기 위해 노인복지시설 및 문화시설 이용 여부를 포함하였다. 구체적으로 “최근 1년간 해당 시설을 이용한 경험이 있는지”를 묻는 문항을 활용하였다. 경로당, 노인복지관, 사회복지관･장애인복지관, 노인교실, 공공 교육･문화시설, 민간 교육･문화시설을 포함하였으며, 각 항목은 이용 여부에 따라 이항 변수(이용 = 1, 미이용 = 0)로 재구성하여 분석에 투입하였다. 또한 디지털 접근성을 반영하기 위하여 스마트기기 사용 여부 문항을 활용하였다. 스마트폰, 컴퓨터, 스마트워치 사용 여부를 포함하였으며, 각 항목은 사용 여부에 따라 이항 변수(사용 = 1, 미사용 = 0)로 재구성하였다. 본 변수는 고령자의 정보 접근성 및 디지털 기반 사회참여 가능성을 간접적으로 나타내는 지표로 해석하였다.
6) 건강 변수
고령자의 기능적 건강 상태를 측정하기 위하여 주관적 건강상태, 일상생활 수행능력(ADL), 도구적 일상생활 수행능력(IADL), 우울 척도 문항을 활용하였다. 주관적 건강상태는 ‘1=매우 건강하다’부터 ‘5=전혀 건강하지 않다’까지의 5점 리커트 척도로 측정되어 해석의 일관성을 위하여 역코딩하여 값이 높을수록 건강 상태가 양호함을 의미하도록 처리하였다. ADL과 IADL은 각 수행능력에 대해 ‘완전 자립’, ‘부분 도움’, ‘완전 도움’의 3점 척도2)로 측정되었다. 본 연구에서는 기능 제한 여부를 기준으로 ‘부분 도움’과 ‘완전 도움’을 모두 1로, ‘완전 자립’을 0으로 재코딩하였다. 이후 각 문항을 합산하여 ADL(7개 문항) 및 IADL(10개 문항)의 제한 개수를 산출하였으며, 값이 높을수록 기능적 제한 수준이 높은 것을 의미한다. 고령자의 정신건강 상태는 15문항의 노인우울척도(Geriatric Depression Scale: GDS)를 활용하여 측정하였다. 각 문항은 이분형 응답으로 구성되어, 우울 상태를 나타내는 응답을 1로 재코딩한 후 합산하여 총 우울 점수(0-15점)를 산출하였다. 점수가 높을수록 우울 수준이 높은 것을 의미한다.
4. 분석 방법
본 연구는 SPSS 23.0을 사용하여 분석하였다. 주요 변수의 특성을 파악하기 위하여 빈도분석 및 기술통계 분석을 실시하였으며, 독립변수 간 다중공선성 문제를 검토하기 위해 Pearson 상관분석을 실시하였다. 상관계수의 절대값이 .70을 초과하는 변수는 발견되지 않아 다중공선성의 문제는 없는 것으로 판단하였다.
AIP 의향에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 이항 로지스틱 회귀분석을 실시하였으며, 변수는 단계적 확장모형(block entry) 방식으로 투입하여 모형 간 설명력 변화를 비교하였다. 회귀계수는 오즈비(Odds Ratio)로 제시하였고, 통계적 유의수준은 p < .05를 기준으로 판단하였다.
IV. 분석결과
1. 사회인구학적 특성
연구대상자의 주요 인구사회학적 및 주거 특성은 <Table 2>과 같다. 전체 분석대상자(N = 5,759) 중 현재 주택에서 계속 거주할 의향이 있는 응답자는 87.6%3)로 나타났으며, 이사 또는 기타 거주 의향을 보인 응답자는 12.4%였다.
Table 2.
Socio-Demographic and Housing Characteristics (N = 5,759)
성별 분포는 여성 43.2%, 남성 56.8%로 나타났다. 연령대는 65-74세 집단이 66.8%로 가장 큰 비중을 차지하였으며, 75-84세 28.5%, 85세 이상 4.7% 순으로 분포하였다. 거주지역은 도심 지역이 74.4%, 읍면부가 25.6%로 나타났으며, 자가 거주 비율이 87.0%로 비자가(13.0%)에 비해 현저히 높은 수준이었다. 주택유형은 아파트 45.9%, 단독주택(기타) 54.1%로 분포하였다.
2. 연속형 변수의 기술통계
주거만족도, 사회관계 만족도, 사회활동 참여도 연속형 변수의 통계 결과는 <Table 3>와 같다.
Table 3.
Descriptive Statistics of Continuous Variables
| Variable | Mean | SD | Min | Max |
| Housing satisfaction | 3.79 | 0.60 | 1 | 5 |
| Social relationship satisfaction index | 3.55 | 0.51 | 1 | 5 |
| Social activity participation index | 1.4 | 0.88 | 0 | 5 |
| Perceived health | 3.34 | 0.84 | 1 | 5 |
주거만족도의 평균은 3.79점(표준편차 = 0.60)으로 전반적으로 만족도가 높은 것으로 나타났다. 사회관계 만족도 지수의 평균은 3.55점(표준편차 = 0.51)으로 전반적으로 중간 수준을 상회하는 만족도를 보였다. 구성 문항별 평균을 보면, 배우자 관계 만족은 3.72점, 자녀 관계 만족은 3.80점으로 비교적 높은 수준을 보였으며, 친구･지역사회 관계 만족은 3.44점, 사회･여가활동 만족은 3.23점으로 나타났다. 전반적으로 모든 문항이 3점 이상으로 나타나 중간 수준 이상의 만족도를 보였으며, 이는 고령자의 사회적 관계에 대한 전반적 인 만족도가 비교적 안정적인 수준임을 시사한다.
사회활동 참여 지수의 평균은 1.40개(표준편차 = 0.88)로 나타났다. 이는 고령자의 사회활동 참여가 여러 영역에 걸쳐 광범위하게 이루어지기 보다는 비교적 제한된 유형에 집중되는 경향이 있음을 보여준다. 실제 사회활동 참여 유형을 보면, 여가･문화활동 참여율이 82.9%로 가장 높게 나타났고, 종교활동 참여도 32.7%로 비교적 높은 수준을 보였다. 반면 교육활동(13.6%), 동호회 활동(7.9%), 자원봉사 활동(3.1%)은 비교적 낮게 나타났다. 이러한 결과는 고령자의 사회활동이 일상적이고, 비일상적인 여가활동 중심으로 이루어지는 경향이 있으며, 조직화되거나 공식성이 높은 활동에 대한 참여는 상대적으로 제한적일 가능성을 시사한다.
3. 변수 간 상관관계 분석
주요 변수 간 관계를 검토하기 위하여 Pearson 상관분석을 실시하였다<Table 4>.
Table 4.
Correlations Among Key Variables
| Variables | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 1. Housing satisfaction | 1 | ||||
| 2. Social relationship Satisfaction | .290** | 1 | |||
| 3. Social activity poarticipation | .182** | .241** | 1 | ||
| 4. Homeownership | .221** | .115** | .097** | 1 | |
| 5. Urban residence | -.143** | -.082** | .054** | -.118** | 1 |
모든 상관계수는 .30 이하로 나타나 변수 간 상관이 전반적으로 높지 않은 것으로 확인되었다. 특히 사회관계 만족 점수와 주거만족도 간 상관계수는 r = .290(p < .01)로 나타나 비교적 완만한 정적 상관을 보였다. 이는 주거만족도가 배우자, 자녀, 친구･지역사회 관계 및 사회･여가활동에 대한 만족과 일정 부분 연관되어 있음을 시사한다. 또한 사회활동 참여지수와 사회관계 만족도 간에도 유의한 정적 상관(r = .241, p < .01)이 확인되어, 사회활동 참여가 사회관계 만족과 관련될 가능성을 보여준다. 반면, 주거만족도와 사회활동 참여지수(r = .182, p < .01) 및 자가 여부와 사회활동 참여지수(r = .097, p < .01) 간 상관관계는 모두 낮은 수준으로 나타났다. 이는 주거 안정성 요인과 사회활동 참여 요인이 밀접하게 중첩되기보다는 개념적으로 구분되는 특성을 가질 가능성을 시사한다.
한편, 도시 거주 여부는 주거만족도(r = -.143, p < .01), 사회관계 만족도(r = -.082, p < .01), 자가 여부(r = -.118, p < .01)와 유의한 음의 상관을 보였다. 이는 도시 거주 고령자가 농촌 거주자에 비해 주거 및 사회관계 만족 수준이 다소 낮고, 자가 보유 비율도 상대적으로 낮은 경향이 있음을 시사한다. 다만 상관계수의 절대값이 0.15 이하로 낮아 그 차이는 크지 않은 수준으로 해석할 수 있다.
종합하면, 주요 변수 간 상관계수는 전반적으로 낮은 수준에 머물러 있어 다중공선성의 우려는 크지 않은 것으로 판단된다. 이는 이후 회귀분석에서 각 변수의 독립적 효과를 검증하기에 적절한 조건을 충족함을 의미한다.
4. 지역사회 계속거주(AIP) 의향 영향요인 분석
로지스틱 회귀모형의 적합도를 검증한 결과는 <Table 5>와 같다.
Table 5.
Model Fit Statistics for Logistic Regression Models
| Statistics | Model 1 | Model 2 | Model 3 | Model 4 | Model 5 |
| -2 Log Likelihood | 4059.40 | 4045.76 | 3983.64 | 3867.86 | 3061.15 |
| Model χ2 | 267.805*** | 281.448*** | 343.567*** | 459.346*** | 276.439*** |
| Nagelkerke R2 | .086 | .090 | .110 | .145 | .110 |
|
Hosmer- Lemeshow p | .310 | .087 | .304 | .000 | .898 |
| Classification Accuracy(%) | 87.6 | 87.5 | 87.6 | 87.6 | 89.6 |
먼저 모형의 설명력을 나타내는 Nagelkerke R2 값을 살펴보면, Model 1은 .086, Model 2는 .090, Model 3은 .110, Model 4는 .145로 나타나 단계적으로 증가하는 경향을 보였다. 이는 인구사회학적 특성과 주거 특성에 더해 사회적 관계 및 사회활동, 시설 이용 및 디지털 접근성, 건강 변수까지 포함할수록 모형의 설명력이 점진적으로 향상됨을 의미한다. 특히 건강 변수가 추가된 Model 4에서 설명력이 가장 크게 증가하여, 고령자의 AIP 의향을 설명하는 데 건강 요인의 중요성이 확인되었다. 모형의 전체 적합도를 나타내는 Model χ2 값은 모든 모형에서 통계적으로 유의하게 나타났다(p < .001). 이는 각 단계별로 투입된 변수들이 AIP 의향을 설명하는 데 유의한 기여를 하고 있음을 의미한다.
-2 Log Likelihood 값 역시 Model 1(4059.40)에서 Model 4(3867.86)로 감소하는 경향을 보였으며, 이는 모형 적합도가 점차 개선되고 있음을 나타낸다. 자가 거주 고령자만을 대상으로 분석한 Model 5에서는 -2 Log Likelihood 값이 3061.15로 나타나, 표본 특성에 따른 모형 적합도의 차이가 확인되었다.
Hosmer-Lemeshow 검정 결과를 보면 Model 1(.310), Model 2(.087), Model 3(.304), Model 5(.898)는 유의하지 않게 나타나(p > .05) 모형의 적합성이 양호한 것으로 확인되었다. 반면 Model 4에서는 p값이 .000으로 나타났으나, 대규모 표본에서는 해당 검정이 과도하게 민감하게 반응할 수 있다는 점을 고려할 때, 다른 적합도 지표와 함께 종합적으로 판단할 필요가 있다.
분류 정확도(Classification Accuracy)는 Model 5에서 89.6%로 가장 높은 예측 정확도를 보였다. 이는 자가 거주 고령자 집단에서 AIP 의향을 보다 안정적으로 설명할 수 있음을 시사한다.
<Table 6>은 AIP 의향에 영향을 미치는 요인을 위계적 이항 로지스틱 회귀모형으로 분석한 결과이다.
Table 6.
Logistic Regression Analysis Predicting Intention to AIP
| Variables | Model 1 | Model 2 | Model 3 | Model 4 | Model 5 | ||||||
| OR | 95% CI | OR | 95% CI | OR | 95% CI | OR | 95% CI | OR | 95% CI | ||
|
Socio- demographic | Gender | 1.041 | 0.884-1.228 | 1.005 | 0.851-1.186 | 1.001 | 0.843-1.187 | 1.062 | 0.892-1.263 | 1.059 | 0.868-1.293 |
| Age | 1.233* | 1.048-1.450 | 1.223* | 1.038-1.441 | 1.098 | 0.923-1.306 | 1.154 | 0.964-1.381 | 1.263* | 1.024-1.558 | |
| Urban | 0.556*** | 0.445-0.694 | 0.552*** | 0.441-0.690 | 0.619*** | 0.491-0.779 | 0.675** | 0.534-0.854 | 0.755* | 0.582-0.979 | |
| Income | 0.800** | 0.709-0.901 | 0.828** | 0.732-0.936 | 0.894 | 0.788-1.014 | 0.861* | 0.757-0.979 | 0.941 | 0.812-1.091 | |
| Housing |
Housing tenure | 2.502*** | 2.051-3.051 | 2.484*** | 2.036-3.032 | 2.398*** | 1.961-2.933 | 2.454*** | 2.000-3.012 | - | - |
| Housing type | 0.900 | 0.758-1.067 | 0.896 | 0.755-1.063 | 0.893 | 0.752-1.061 | 0.894 | 0.751-1.065 | 0.758** | 0.620-0.928 | |
|
Housing satisfaction | 1.849*** | 1.622-2.108 | 1.867*** | 1.625-2.145 | 1.905*** | 1.655-2.193 | 2.063*** | 1.787-2.383 | 2.056*** | 1.744-2.423 | |
| Social relationship | - | 1.029 | 0.942-1.124 | 1.077 | 0.984-1.179 | 1.138* | 1.034-1.252 | 1.221*** | 1.092-1.364 | ||
| Social activity | - | 0.836*** | 0.760-0.919 | 0.898* | 0.811-0.995 | 0.908† | 0.819-1.007 | 0.934 | 0.831-1.049 | ||
|
Community resource use & digital access | Senior center | - | - | 1.171 | 0.912-1.504 | 1.164 | 0.902-1.502 | 1.096 | 0.828-1.451 | ||
|
Senior welfare center | - | - | 1.328† | 0.955-1.848 | 1.224 | 0.876-1.712 | 1.154 | 0.787-1.692 | |||
|
Social welfare center | - | - | 1.078 | 0.669-1.738 | 1.114 | 0.683-1.815 | 1.103 | 0.648-1.876 | |||
| Senior school | - | - | 0.657 | 0.328-1.318 | 0.657 | 0.324-1.333 | 0.604 | 0.289-1.261 | |||
|
Public cultural facilities | - | - | 0.478*** | 0.367-0.624 | 0.491*** | 0.375-0.644 | 0.420*** | 0.309-0.569 | |||
| Private cultural facilities | - | - | 0.623** | 0.434-0.895 | 0.707† | 0.488-1.026 | 0.675† | 0.445-1.024 | |||
| Smartphone | - | - | 0.676** | 0.529-0.862 | 0.684** | 0.531-0.881 | 0.667** | 0.500-0.890 | |||
| Computer | - | - | 0.916 | 0.731-1.147 | 0.971 | 0.774-1.219 | 1.054 | 0.816-1.363 | |||
| Smartwatch | - | - | 1.156 | 0.688-1.944 | 1.070 | 0.634-1.804 | 0.960 | 0.553-1.667 | |||
| Health | Perceived | - | - | - | 0.733*** | 0.649-0.827 | 0.743*** | 0.647-0.855 | |||
| ADL | - | - | - | 0.576** | 0.384-0.863 | 0.550** | 0.354-0.856 | ||||
| IADL | - | - | - | 0.645** | 0.482-0.864 | 0.558*** | 0.406-0.766 | ||||
| Depression | - | - | - | 0.841*** | 0.804-0.880 | 0.849*** | 0.806-0.894 | ||||
1) 주거안정성 요인
분석 결과, 자가 여부와 주거만족도는 모든 모형에서 일관되게 유의한 정(+)의 영향을 보였다. 자가보유자는 비자가에 비해 AIP 의향이 약 2.45배 높게 나타났으며(Model 4: OR = 2.454, p < .001), 자가 거주자만을 대상으로 한 하위집단 분석에서도 주거만족도는 여전히 유의한 영향을 유지하였다(Model 5: OR = 2.056, p < .001).
주거만족도 역시 모든 모형에서 가장 강력한 영향요인으로 나타났으며, 1점 증가할 때마다 AIP 의향이 약 1.85~2.06배 증가하는 것으로 확인되었다(Model 4: OR = 2.063, p < .001). 특히 이러한 효과는 사회관계, 사회활동, 시설 이용 및 디지털 변수, 건강 변수를 통제한 이후에도 거의 감소하지 않았다. 이는 AIP 의향이 개인 특성보다는 주거 점유 안정성과 현재 주거환경에 대한 만족에 기반하여 형성되는 구조적 특성을 갖고 있음을 의미한다. 즉, AIP는 물리적･제도적 주거 안정성이 확보된 환경 위에서 형성되는 현상으로 해석할 수 있다.
한편, 도시 거주자는 비도시 거주자에 비해 AIP 의향이 낮게 나타났으며(Model 4: OR = 0.675, p < .05; Model 5: OR = 0.755, p < .05), 이는 도시지역이 주거 이동 기회와 주거시장 유동성이 상대적으로 높은 구조적 특성과 관련된 결과로 해석할 수 있다. 소득 변수는 Model 1~2에서는 유의한 부(-)적 영향을 보였으나(Model 1: OR = 0.800, p < .01; Model 2: OR = 0.828, p < .01), Model 4에서는 그 효과가 약화되었다(OR = 0.861, p < .10). 이는 소득의 영향이 사회적･환경적 요인을 통제하는 과정에서 일부 효과가 주거 안정성 요인에 비해 상대적으로 제한적인 수준으로 해석할 수 있다. 즉, AIP 의향은 경제력보다 주거 점유 안정성과 주거만족도에 직접적으로 연관되어 있음을 보여주고 있다.
2) 사회관계 만족과 사회활동 참여의 이동가능성
사회관계 만족지수는 Model 2와 Model 3에서는 통계적으로 유의하지 않았으나, 건강 변수를 포함한 최종모형(Model 4)에서는 유의한 정(+)의 영향을 보였다(OR = 1.138, p < .05). 또한 자가 거주자 하위집단에서도 그 영향은 유지되었다(Model 5: OR = 1.221, p < .05). 이는 사회관계 만족이 단순히 사회활동 참여나 시설 이용과 중첩되는 변수가 아니라, 주거 안정성과 건강상태를 통제한 이후에도 AIP 의향에 독립적으로 관련되어 있음을 의미한다. 즉, 사회관계 만족은 주거 점유 안정성이나 주거만족도를 대체하는 요인이 아니라, 이들과 구별되는 정서적･관계적 차원의 자원으로 작용하는 것으로 해석할 수 있다. 특히 사회활동 및 시설 이용을 통제한 이후에도 그 효과가 유지된다는 점은, 사회관계의 ‘양’이 아닌 ‘질’이 AIP 의향과 보다 밀접하게 관련되어 있음을 의미한다.
사회활동 참여지수는 Model 2부터 Model 4까지 일관되게 유의한 부(-)적 영향을 보였으며(Model 2: OR = 0.836, p < .01; Model 4: OR = 0.908, p < .10), 활동 참여의 범위가 넓을수록4) AIP 의향이 낮아지는 경향이 확인되었다. 이러한 결과는 사회활동이 반드시 지역사회 정착을 강화하는 방향으로만 작용하는 것이 아니라, 오히려 다양한 활동 참여가 외부 네트워크 확장과 정보 접근성 증가를 통해 주거 이동 가능성(residential mobility potential)을 높이는 요인으로 작용할 수 있음을 의미한다. 다만 이러한 결과는 인과관계를 의미하는 것이 아니며, 활동 참여와 주거 이동 의향 간의 관계에 대해서 추가적인 분석이 필요하다.
3) 시설이용 및 디지털 변수
시설 이용 변수에서는 공공문화시설 이용과 민간문화시설 이용이 AIP 의향과 유의한 부(-)적 관련성을 보였다(Model 3: OR = 0.478, p < .001; OR = 0.623, p < .01). 이러한 경향은 Model 4에서도 유지되었으며, 자가 거주자 집단에서도 공공문화시설 이용은 여전히 유의하게 나타났다(Model 5: OR = 0.420, p < .001). 반면, 노인복지관 이용은 Model 3에서 경향 수준의 정(+) 효과를 보였으나(OR = 1.328, p < .10), 최종모형에서는 유의하지 않았다. 이는 시설 유형에 따라 AIP 의향과의 관계가 상이하게 나타날 수 있음을 의미한다. 노인복지관은 지역사회 내 돌봄･여가･상담 기능을 통합적으로 제공하는 비교적 밀착형 서비스 공간이라는 점에서 지역 정착과 연관될 가능성이 있는 반면, 공공 및 민간 문화시설은 활동 범위의 확장과 외부 네트워크 형성과 관련될 수 있어 상대적으로 이동 가능성과 연계될 여지가 있다.
디지털 접근성 변수 중에서는 스마트폰 사용이 유의한 부(-)적 관련성을 보였다(Model 3: OR = 0.676, p < .01; Model 4: OR = 0.684, p < .01; Model 5: OR = 0.667, p < .01)., 반면 컴퓨터 및 스마트워치 사용은 통계적으로 유의하지 않았다. 이러한 결과디지털 기기 활용이 사회적 연결성과 정보 접근성을 확대함으로써 주거 선택의 범위를 넓히고, 결과적으로 AIP 의향을 상대적으로 약화시킬 가능성을 있음을 의미한다. 다만 이러한 해석 역시 인과관계를 의미하지 않으며, 디지털 활용의 목적과 맥락을 고려한 추가 분석이 필요하다.
4) 건강 요인과 점유형태에 따른 AIP 의향의 차이
종합적으로 볼 때, 건강 변수를 포함한 Model 4는 본 연구에서 설정한 전체 변수군을 통합적으로 반영한 최종모형으로, 가장 높은 설명력(Nagelkerke R2 = .145)을 나타냈다. 이는 고령자의 AIP 의향이 인구사회학적 특성이나 주거 특성뿐 아니라 사회적 관계, 사회활동, 지역사회 자원 접근성, 그리고 건강 상태까지 복합적으로 작용하는 다차원적 현상임을 보여준다. 특히 주거만족도와 자가 여부는 모든 모형에서 일관되게 가장 강력한 영향요인으로 나타났으며, 건강 변수 역시 유의한 영향을 보임으로써 AIP 의향 형성에 있어 주거 기반 안정성과 개인의 기능적 상태가 핵심적 역할을 한다는 점이 확인되었다.
한편, 자가 거주 고령자를 대상으로 한 하위집단 분석(Model 5)에서는 모형의 분류 정확도가 89.6%로 가장 높게 나타났으며, 일부 변수의 영향력이 변화하는 양상이 확인되었다. 특히 사회관계 만족의 영향력은 유지되거나 강화된 반면, 일부 시설 이용 변수의 효과는 감소하거나 유의성이 사라졌다. 이는 주거 점유 안정성이 확보된 집단에서는 AIP 의향이 보다 안정적으로 형성되며, 이 경우 사회적 관계와 건강 상태와 같은 개인･관계적 요인이 상대적으로 더 중요한 설명 요인이라 할 수 있다.
이러한 결과는 AIP 의향이 단일 요인에 의해 결정되는 것이 아니라, 주거 안정성을 기반으로 사회적･건강적 요인이 상호작용하는 구조 속에서 형성된다는 점을 보여주며, 특히 점유형태에 따라 영향요인의 작동 방식이 달라질 수 있음을 확인하였다.
V. 결론 및 제언
본 연구는 2023년 노인실태조사 마이크로데이터를 활용하여 고령자의 AIP 의향에 영향을 미치는 요인을 주거 안정성, 사회적 관계, 사회활동, 지역사회 자원 접근성, 건강 요인을 중심으로 분석하였다. 위계적 이항 로지스틱 회귀분석 결과, AIP 의향은 단일 요인이 아닌 주거･사회･건강 요인이 복합적으로 작용하는 다차원적 구조 속에서 형성되는 것으로 확인되었다.
먼저, 주거안정성 요인은 모든 모형에서 가장 강력한 영향요인으로 나타났다. 자가보유 여부와 주거만족도는 일관되게 AIP 의향에 정(+)의 영향을 보였으며, 특히 주거만족도의 효과는 다른 모든 변수들을 통제한 이후에도 거의 감소하지 않았다. 이는 Jung and Kim(2024)의 연구결과와 일치하며, AIP 의향이 현재 거주 환경에 대한 만족과 점유 안정성에 기반하여 형성된다고 할 수 있다. 즉, 고령자의 AIP는 주거 기반이 안정적으로 확보된 상태에서 유지되는 경향이라 할 수 있다.
사회적 요인 중에서는 사회관계 만족이 유의한 정(+)의 영향을 보였다. 이는 사회활동 참여나 시설 이용과는 구별되는 관계의 질적 측면이 AIP 의향 형성에 중요한 역할을 한다는 점을 의미한다. 반면 사회활동 참여는 활동 유형의 다양성이 증가할수록 AIP 의향이 낮아지는 경향을 보였다. 이러한 결과는 사회활동이 단순히 지역사회 정착을 강화하는 요인으로만 작용하는 것이 아니라, 외부 네트워크 확대와 정보 접근성 증가를 통해 주거 이동 가능성을 높이는 방향으로도 작용할 수 있음을 시사한다. 다만 사회활동과 AIP 의향 간의 관계는 단순한 직접 효과로 해석하기에는 한계가 있다. 건강 상태가 양호한 고령자일수록 다양한 사회활동에 참여할 가능성이 높으며, 동시에 주거 이동에 대한 제약이 상대적으로 적어 AIP 의향이 낮게 나타날 수 있다. 또한 소득 수준이 높은 집단일수록 활동 참여 기회가 확대되는 동시에 주거 선택의 폭이 넓어질 수 있다. 이러한 점에서 사회활동과 AIP 의향 간의 관계는 건강 상태나 소득 수준과 같은 변수의 영향을 부분적으로 반영하는 구조일 가능성이 있으며, 향후 연구에서는 매개 또는 조절 효과를 포함한 보다 정교한 분석이 필요하다.
지역사회 자원 이용과 관련하여서는 시설 유형에 따라 상이한 결과가 나타났다. 공공 및 민간 문화시설 이용은 AIP 의향과 부(-)적 관련성을 보인 반면, 노인복지관과 같은 지역 밀착형 시설은 정(+)의 경향을 나타냈다. 이는 시설 이용이 단일한 방향으로 작용하기보다는, 활동 범위 확대와 지역 정착이라는 상반된 메커니즘을 동시에 내포하고 있음을 의미한다. 디지털 접근성 측면에서는 스마트폰 사용이 AIP 의향과 부(-)적 관련성을 보였으며, 이는 정보 접근성과 선택지 확대가 주거 이동 가능성과 연결될 수 있음을 시사한다.
한편 소득 변수는 초기 모형에서는 유의한 부(-)적 영향을 보였으나, 사회적･환경적 요인을 통제한 이후에는 그 영향력이 약화되었다. 특히 소득 수준이 낮을수록 AIP 의향이 높게 나타난 결과는 AIP가 반드시 자발적 선택에 의한 것만은 아닐 가능성을 시사한다. 이는 경제적 제약으로 인해 주거 이동의 선택지가 제한된 상태에서 현재 거주지에 머무르는 ‘비자발적 정착(involuntary aging in place)’의 가능성과 연결될 수 있다. 따라서 AIP 의향은 긍정적 노후 적응 전략으로만 해석하기보다는, 구조적 제약 조건 속에서 형성되는 복합적 현상으로 이해할 필요가 있다.
건강 변수 역시 AIP 의향에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 주관적 건강 상태가 양호할수록 AIP 의향이 높았으며, ADL 및 IADL 제한과 우울 수준은 AIP 의향을 낮추는 요인으로 작용하였다. 이는 신체적 기능과 정신적 건강 상태가 AIP 가능성을 결정하는 핵심 요인이라 할 수 있다.
또한 자가 거주 고령자를 대상으로 한 하위집단 분석에서는 모형의 설명력과 예측 정확도가 더 높게 나타났으며, 일부 변수의 영향 구조가 변화하는 양상이 확인되었다. 이는 주거 점유 안정성이 확보된 집단에서는 AIP 의향이 보다 안정적으로 형성되며, 이 경우 사회관계와 건강 상태와 같은 개인･관계적 요인의 상대적 중요성이 증가할 수 있음을 시사한다.
본 연구 결과를 바탕으로 다음과 같은 정책적 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, AIP 정책은 커뮤니티 프로그램 확대 중심의 접근을 넘어, 주거 점유 안정성 확보와 주거환경 개선을 핵심 기반 전략으로 재정립할 필요가 있다. 분석 결과 자가 여부와 주거만족도는 모든 모형에서 가장 강력한 영향 요인으로 나타났으며, 이는 고령자의 AIP 의향이 기본적으로 안정적인 주거 기반 위에서 형성된다고 할 수 있다. 따라서 노후주택 개보수 지원, 무장애 설계 적용, 에너지 효율 개선, 안전 설비 확충은 고령자의 주거 지속 가능성을 구조적으로 강화하는 정책 수단이 될 수 있다. 둘째, 비자가 거주 고령자를 위한 장기 거주 보장형 공공임대주택 및 고령자 맞춤형 임대모델 확충이 필요하다. 특히 소득 수준이 낮을수록 AIP 의향이 상대적으로 높게 나타난 결과는, 일부 고령자의 계속거주가 ‘선택’이 아닌 ‘제약된 선택’, 즉 비자발적 정착의 가능성과도 연결될 수 있다. 따라서 공공임대주택 공급은 단순한 물량 확대를 넘어, 주거-돌봄 연계형 서비스 제공과 함께 주거 이동 선택권을 보장하는 방향으로 설계될 필요가 있다. 셋째, 도시지역의 상대적으로 낮은 AIP 의향을 고려하여, 도시형 AIP 전략은 생활 인프라 접근성뿐 아니라 주거환경의 질적 개선과 비용 부담 완화 정책을 병행할 필요가 있다. 특히 도시지역의 높은 주거비와 주거 이동성은 고령자의 주거 안정성을 약화시키는 요인으로 작용할 수 있으므로, 공공임대 확대, 임대료 지원, 주거비 보조 정책과 같은 경제적 지원 정책이 병행되어야 한다. 넷째, 사회활동 참여와 디지털 접근성이 AIP 의향과 부(-)적 관련성을 보인 결과는, 활동성과 정보 접근성이 반드시 지역사회 정착을 강화하는 방향으로만 작용하지 않을 수 있다. 이는 건강 상태, 소득 수준 등 개인의 자원 수준에 따라 활동성과 이동 가능성 간의 관계가 달라질 수 있기 때문에 AIP 정책은 단순한 참여 확대를 목표로 하기보다, 주거 기반 안정성을 전제로 관계망의 질을 강화하는 방향으로 설계될 필요가 있다. 다섯째, 건강 상태는 AIP 의향에 중요한 영향을 미치는 요인이기 때문에, 지역사회 기반 건강관리 서비스, 방문의료, 재활 및 예방 중심의 건강관리 체계가 함께 구축되어야 할 것이다.
본 연구는 2023년 노인실태조사 자료를 활용한 횡단면 2차 자료 분석으로, 시간 경과에 따른 변화나 정책 효과를 충분히 설명하는 데 한계가 있으며 변수 간 인과관계를 엄밀히 규명하기 어렵다. 또한 개인 수준 변수에 초점을 두어 지역 맥락, 주거시장 구조, 복지 인프라 등 거시적 요인을 충분히 반영하지 못하였다. 향후 연구에서는 종단자료와 다층모형 분석을 활용하여 AIP 의향의 변화 과정과 구조적 요인을 보다 정밀하게 검증할 필요가 있다.
