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노인자살에 한 사회학 근

김동 1), 신선2), 이수희3)

<요약>

본 연구의 목 은 노인자살의 근본 인 원인이 되는 사회학 요

인을 찾아내고 자살률과의 련성을 분석하는 모형을 만듦으로써

지역 단 별로 노인자살의 원인을 악하고 노인자살 방을 한

사회복지 정책의 수립에 도움을 주는 것이다. 본 연구에서는 지역

별 사회학 특성을 나타낼 수 있는 독립변인을 정리하고 그 지역

의 10만명당 노인자살자 수를 종속변인으로 하여 그 계를 살펴

보았다. 군집분석을 이용하여 각각의 독립변인에 해 비슷한 특성

의 지역을 군집으로 묶어 가변수를 생성하고 포아송 회귀분석을

이용하여 지역별로 10만명당 노인자살자 수를 설명하는 모형을 만

들었다. 이때 변수 선택방법으로 Blockwise 변수선택법을 이용하여

주요 변인을 도출해냈다. 본 연구의 결과, 노인자살에 가장 향을

미치는 사회학 변인은 직업, 경제활동여부, 구직여부, 산업, 성별,

가구, 독거노인 비율, 주택 소유형태, 지역별 복지시설 수로 나타났

다. 즉, 이혼이나 경기침체와 같은 열악한 사회 환경 조건과 사

회구조의 붕괴, 사회 고립, 사회병리 등과 같은 사회 요인들이

노인 자살과 강한 상 계를 보이며 노인자살과 사회 , 경제

조건이 계가 있음을 증명하 다.

핵심단어: 노인자살, 군 집 분 석 , B l o c k w i s e Spars e Re gre s s i o n.

1) 서울 학교 통계학 석사과정, uagk777@snu.ac.kr

2) 서울 학교 통계학 석사과정, miraie02@snu.ac.kr

3) 서울 학교 통계학 석사과정, suheelee@snu.ac.kr

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I. 서론

본 연구의 목 은 노인자살의 근본 원인이 되는 인구․

사회학 요인을 찾아내고 그 련성을 분석하여 노인자살을 방

할 수 있는 사회복지 정책방안을 도출하는 데 도움을 주는 것이다.

그리하여 오늘날 사회병리 상 의 하나인 노인자살의 문제를

노인들이 직면한 사회․경제 요인들로 분석하여 실 인 안

을 모색하는 것이다. 노인자살 문제의 시발 은 우리사회의 가족해

체와 경제 불안으로 인한 노인들의 질병, 소외, 사회 연계망의

단 상과 같은 문제이다. 노인자살의 원인을 연구함에 있어 개인

이고 심리 인 요인이나 병리 요인보다는 사회구조 인 요인

의 측면에서 근하고자 하는 것은 이와 같은 이유 때문이다.

우리나라 자살률은 OECD 국가 에서 가장 높은 가운데,

특히 노인 자살률의 증가세는 세계에서 유례를 찾기 어려울 정도

로 가 르게 증가하고 있다.(통계청, 2005) 이러한 상황에도 불구하

고 노인의 자살문제는 지 까지 별반 사회의 주목을 받지 못하

다. 청소년 자살문제의 경우 연구가 지속 으로 발표되어 왔으나

노인자살에 한 연구는 소수에 불과하다. 물론 노인자살은 여러

가지 복합 요인에 의해 발생하기에 (McIntosh, 1995) 상을 이

해하고 그 원인을 밝히는 일은 쉽지 않은 과정이다. 노인자살은

“하나의 사건보다 총체 인 삶의 상황”의 반 으로 발생하는 것으

로 보이기 때문이다.(Barter, 1969).

이에 본 연구에서는 지역별로 인구․사회․경제학 특성

을 독립변인으로, 지역별로 2000년 ~ 2005년 노인 인구 10만명 당

평균 자살자 수를 종속변인으로 하여 데이터를 구축하고 분석하

다.

본 연구가 지니는 실천 함의는 다음과 같다. 첫째, 노인

자살의 원인을 노인 개인의 심리 불안정에 두는 것이 아니라 그

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러한 문제를 야기한 사회․경제 환경을 이해함으로써 노인자살

의 근본 원인을 규명할 수 있다는 것이다. 둘째, 지역별(시군구

별)로 노인자살의 원인을 찾아내서 지역의 특성에 맞는 차별화된

노인자살 방 책 수립에 도움을 주는 것이다. 실질 으로 노인

들이 원하는 복지로는 노인복지서비스, 무료 노인 요양시설, 노인

문병원, 지역 경로당 등으로 (임 삼, 2006) 사회와 국가가 지역

으로 해결해야 할 문제이다. 셋째, 노인자살률 통계모형을 통해

노인자살의 주요 원인의 해결에 따른 자살률의 증감효과를 수치

으로 확인할 수 있어 책 수립에 직 인 도움을 주는 것이다.

본 연구의 구성은 다음과 같다. 제 II장에서는 노인자살에

한 선행연구들을 심으로 이론 배경을 설명하고 그 한계 을

지 함으로써 본 연구가 가지는 당 성을 설명한다. 제 III장에서는

본 연구를 한 자료와 변인에 한 설명과 함께 구체 인 분석방

법에 해 소개한다. 독립변인들을 군집분석(Clustering Analysis)

을 통해 변인에 따라 지역을 군집화 하고 자살률 모형을 도출하기

해 사용된 포아송 회귀분석과 변수선택을 해 사용한

Blockwise 방법에 해 소개한다. 제 IV장에서는 군집분석과 모형

을 통해 도출된 주요 변인에 한 특성과 결과를 분석한다. 마지막

제 V장의 결론에서는 본 연구의 결과를 요약하고 시사 한계

을 다룬다.

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II. 연구의 배경

Erikson은 노년기를 노인들이 자신들의 지 까지 생애를

돌아보며 통합을 이루어가는 시기로 보고 있다. 그러나 노년기에

도착한 노인들은 이런 생애주기에 경험하지 못한 다양한 삶의 문

제들을 경험하게 된다(Kwan, 1994). 한국의 노인들은 자녀 양육

이후 직 인 부양을 받지 못하게 되는 데다 서양처럼 연 을 받

아 경제 자립을 할 수도 없는 상황에 처하게 된다. 이에 따른 무

기력감과 고독감이 우울증으로 발 하여 노인을 자살로 이끌게 된

다. 게다가 신체 변화 건강상의 변화, 배우자나 가까운 이의

상실, 사회 계망의 축소 등은 노인에게 있어서 생존을 하

는 주요인이 된다. 이때 문제 상황을 완화할 수 있는 가족체계나

사회 지원체계가 결여되어 있는 경우 이 문제는 더욱 심각해진

다(김형수, 2000). 부산과 울산, 경남지역에 거주하는 60세 이상의

남녀노인의 설문조사 결과 86.5%가 ‘자살을 고려해 봤다’고 답해

(서화정, 2005) 노인문제의 심각성을 드러냈다.

<그림 1> 연령 별 2000년 ～ 2005년 10만명 당 자살자 수

0100200300400500600

2000 2001 2002 2003 2004 2005

유년기

청년기

장년기

노년기

(출처: 2000년~2005년 연령별 자살자수,통계청)

우리나라 노인자살 황을 살펴보면, 2005년 노인인구 10만

명 당 자살자 수는 약 480명이며 하루에 9명 이상의 노인이 자살

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을 하고 있다. 이는 타 연령층과 비교했을 때 매우 높은 수치이다.

노인의 자살동기에 한 신문기사를 분석한 결과, 신병비

(지병, 질환 등) 23.5%, 신변비 (가족의 죽음 등) 21.0%, 생활고

(채무, 빚 등) 16.0%, 자녀에 한 부담 8.7% 등(김형수, 2006)으로

건강이나 경제력의 상실로 인하여 개인 혼돈상태와 무기력감을

느끼거나 가족통합의 약화와 망감으로 인해 스스로 목숨을 끊는

경우가 부분이다.

지 까지 살펴본 노인자살에 한 연구를 요약하면 다음과

같다. 첫째, 노인자살을 연구함에 있어 개인 , 심리 , 병리 요

인에 을 맞춤으로서 그러한 원인을 발생시키는 근본 인 문제

를 바라보는 이 부족하 다. 이제 노인자살 문제는 더 이상 개

인 혹은 가족 내의 문제가 아닌 사회문제의 한 유형을 하므로

다각 인 원인 분석이 필요한 때이다. 둘째, 노인자살의 경우 데이

터 수집의 한계와 복합 원인 규명의 어려움으로 인해 노인자살

의 원인에 한 구체 인 통계 분석이 무하 다. 자살한 노인

의 사망원인 분석 결과 일반 노인에 한 설문조사를 통한 미

시 수 에서의 개인 원인 분석에 그쳤을 뿐 아니라, 데이터를

이용한 가설검증 역시 부족하 다.

본 연구는 지 까지의 선행연구들의 한계 을 보완할 수

있도록 데이터를 수집하고 분석한다.

III. 연구의 방법

1. 자료

본 연구는 노인자살에 향을 미치는 환경 상황 요인

을 찾는 것을 목표로 하고 있다. 재 제공되는 노인자살자에 한

정보는 사망원인 조사표에 기록되는 연령, 성별, 직업 등의 기본

인 인구통계학 데이터로 노인을 자살로 이끄는 요인들에 한

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구체 인 분석이 불가능하다. 이에 본 연구에서는 시군구별 특성에

따른 자살률을 분석하기 한 자료를 구축하 다. <그림 2>에서

보는 바와 같이 지역별로 자살률의 차이가 극명하게 나타나는 것

을 알 수 있다. 이에 본 연구는 지역별로 노인의 삶의 패턴, 성격

질이 비슷하며, 지역별로 노인자살의 원인이 비슷하다는 가정

하에 시작된다. 한 노인자살 방을 한 복지정책 안 역시

지역에 따라 이 져야 하기에 지역에 따른 분석은 유의미한 결과

를 얻게 해 다.

<그림 2> 시군구별 2005년 10만명 당 자살자 수 분포 황

의 지역별 자살률 분포 지도를 보면, 지역별로 자살률의

차이가 극명함을 알 수 있다. 체 으로 도시지역보다는 비도시지

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역에서 자살률이 높게 나타나는 것을 알 수 있다. 그러나 특이한

사항은 라도 지역의 자살률이 극히 낮게 나타난다는 것이다. 이

지역의 낮은 자살률은 본 연구에서 사용한 데이터로는 설명되어

지지 않으므로, 본 연구에서는 라도 지역을 제외하고 분석하

다.

본 연구에서의 노인자살이란 65세 이상 노인층에서의 자발

이고 의도 으로 자신의 생명을 끊는 행 로 정의하고 통계청에

서 제공하는 노인사망자 사망원인 코드에 의해 자살자를 분류

하 다. 2000년에서 2005년까지 노인자살자 수의 합을 종속변인이

라 하고 2005년 인구 주택센서스 시군구 별 자료(2%) 그 외

의 자료를 이용한 지역별 특성 데이터를 독립변인으로 하여 종속

변인과 독립변인 간의 상 계를 분석하고 모형을 구축하 다.

국을 238개의 시군구로 분류하고 시군구 별로 종속변인과 독립변

인을 정리하기 해 결측치가 있는 지역은 제외하고 분석을 실시

하 다.

독립변인으로는 노인자살에 향을 미칠 수 있는 변인으로

직업, 학력, 경제활동여부, 구직여부, 산업, 생계수단, 연령, 가구, 주

택소유 형태, 가구원 수, 세 구성과 복지시설 독거노인 수의

비율을 사용하 다.(<표 1> 참고)

의 독립변인들이 자살률에 향을 미치는지 알아보기

한 가설은 다음과 같다. 즉 독거노인일수록 자살률은 높을 것이다.

독거노인일수록 경제 인 어려움, 건강상의 문제, 여가활동의 제한,

취미․오락 등을 즐길 수 없는 삶의 여유 부족 등 많은 문제 을

지니고 있기 때문이다(임 삼, 2006). 그리고 경제 만족도가 높을

수록 자살률은 낮을 것이다. 생활고(채무, 빚 등)는 체 자살원인

의 16.0%로 노인자살의 3번째 원인으로 지 되었고(김형수, 2006)

배우자의 부재, 가족 간의 낮은 애착정도는 노인의 자살률을 높일

것이다. 한 사회 역할의 상실과 사회 고립이 클수록, 학력이

낮고 산업의 질이 낮을수록 자살률은 높을 것이다.

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와 같은 요인들은 지역별로 차이를 보여 다. 따라서 각

각의 독립변인이 범주형 변인이므로 각 지역별 범주의 비율로 데

이터를 구축하 다. 이 자료들은 군집분석에 사용하는 거리(metric)

를 재는데 있어, 1에 가까운 변인이 있다면 다른 변인들의 값에

계없이 다른 지역과의 거리를 정해버리기 때문에 변인들의 값을

다음과 같이 변환하여 군집분석을 시행하 다. 각각의 범주 당 비

율 pi를 다음과 같이 fi 로 변환하 다. 즉 pi를 f i=α+logp i 이고,

∑k

i=1fi=0을 만족시키는 fi로 변환한다. 그러면, pi와 fi의 계는 다

음과 같이 나타난다.

p i=exp(f i)

∑k

i=1exp(f i)

(1)

α=-∑k

i=1logp i

k (2)

다음은 지역별 자살률을 설명할 수 있는 주요변인을 찾기

한 통계 분석방법에 해 설명한다.

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<표 1> 변인 설명

변 인 변 인설 명

종 속 변 인

자살률 2000년 ~ 2005년 10만명당 노인자살자 수의 평균

독 립 변 인

인구 총조사 변인

직업 국회의원, 고 임직원 리자/ 문가/사무종사자

서비스 종사자/농업, 임업 어업 숙련 종사자 외 6항목

학력 안받았음(미취학포함)/ 등/ /고/ 학(4년제 미만)

학(4년제 이상)/석사/박사

경제활동여부 있음/일을 해왔으나 휴가 등으로 잠시쉼/없음(가사, 학업 등)

구직여부 찾아보지 않음/찾아보았음

산업 농업 임업/어업/ 업/제조업/ 기,가스 수도사업

건설업/도소매업/숙박 음식 업/운수업/통신업

융 보험업/부동산업 임 업 외 9 항목

생계수단 본인, 배우자 부 부담/자녀 는 외부로부터 일부지원 받음

자녀 는 외부로부터 부지원 받음

성별 남자/여자

연령 0세/10 /20 / … /90

가구 총조사 변인

가구 연가구/비 연가구/1인가구/비 연 6인이상 가구

주택소유형태 자기집/ 세(월세없음)/보증 있는 월세/보증 없는 월세

사 세

가구원수 1, 2, 3,… 18, 19, 25, 32

세 구성 1인가구/부부/ 부부+미혼형제자매/ 가구주+친인척 외 15항목

복지시설 수 각 지역별 유료, 무료 복지시설 수

독거노인 수 각 지역별 독거노인 수

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2. 연구 방법

군집분석에서는 군집의 개수나 구조에 한 가정 없이 다

변량 데이터로부터 거리 기 에 의해 자발 인 군집화를 유도한다.

한 군집을 나 고 각 군집의 특성, 군집간의 차이 등에 한

연구를 해

1) 노인자살 요인별 지역의 군집화를 통한 요인의 향력 분석

노인자살 요인별로 지역을 몇 개의 군집으로 나 어 각

군집의 특성, 군집간의 차이 등의 분석을 통해 각각의 요인이 노인

자살에 미치는 향을 분석하 다.

분석방법은 군집간 정보 즉, (error sum of squares)의

손실을 최소화 하도록 군집화를 해주는 Ward(1963)의 계층 군집

방법을 이용하 다.(Richard A.Johnson, Dean W.Wichern, 1982)

Ward(1963)의 계층 군집에 사용되는 ESS 군집 와 군집 의

군집내 거리는 군집내 제곱합으로

ESSA=∑nA

j=1(XAj-XA)'(XAj-XA) (3)

ESSB=∑nB

j=1(XBj-XB)'(XBj-XB) (4)

정의되며, 군집 와 군집 를 합친 경우 군집내 제곱합은

ESSAB= ∑nAB

j=1(XABj-XAB)'(XABj-XAB) (5)

으로 정의된다. 그리고 군집 A와 B가 같은 군집으로 묶을 것인지

를 나타내는 IAB는 와 군집 는 군집형성으로부터 생기는 편차

제곱합의 증분

I AB=ESS AB-(ESS A+ESS B) (6)

으로 정의되고 IAB가 최소화된다면 군집 A와 군집 B를 하나의 군

집으로 형성한다.

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2) Blockwise Sparse Regression을 이용한 모형 최종변수 선택

에서 구한 군집들과 노인자살자수를 모델화하기 해서

는 많은 수의 가변수(35 개)가 필요하다. 자료의 수(192 개)에 비해

모수들의 수가 많으므로, Shrinkage 방법인 LASSO를 사용하 다.

그러나 하나의 군집들에 속해있는 가변수들은 그룹화되어 있고

한 강한 상 계를 가지므로 Blockwise Sparse Regression(김유

원 외 2명, 2006)을 사용하 다.

그룹화된 LASSO(Yuan an Lin, 2004)는 상 계가 있는 변

수들에 LASSO Shrinkage를 용하여 모수들을 추정할 수 있으나,

그룹별로 유의성을 단 할 수밖에 없었다.

그룹화된 LASSO를 확장시킨 Blockwise Sparse Regression

(BSR)은 모수들이 그룹을 이루는 경우에도 각각의 모수를 추정할

수 있다. BSR의 주요 과정을 설명하면 다음과 같다.

추정할 모수가 β=(β1,β2,…,β p)일 때 일반 인 손실함수 C(β)와

주어진 M에 하여 β의 추정치 β̂는

∑p

j=1∥β j∥≤M 하에서 C(β)를 최소화 하는 값

이 된다. 여기에 β가 이루는 집합인 Β가 볼록 집합(convex set)이

라는 가정이 있다면, Gradient Projection Method를 사용하여 β̂

을 구할 수 있다. (Bertsekas, 1999), (Kim, 2004)

∇C(β)=∂C(β)∂β

이고 j그룹의 t-단계에서의 β의 추정값을

βt (j)라 할 때 Gradient Projection Method를 이용하면

b (j)=β t(j) -s∇C(βt(j)), (7)

β (j) t+1

=b (j)

Mj∥b (j)∥

(8)

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가 되므로 β를 추정하는 문제는 주어진 M에 하여 ∑p

j=1∥Mj∥

≤M일 때 ∑p

j=1(∥b (j)∥-Mj)

2을 최소화 시키는 Mj를 추정하는 문제

가 된다.

따라서 M의 값을 구하는 것이 요해지는데, BSR에서는

LASSO용 GCV 기 (Tibshirani, 1997)을 용하 다. Tibshirani의

방법을 이용하면 주어진 M에 의해 정해지는 λ에 해서, 디자인

행렬을 X라 하고, β를 β̂의 추정값으로 하여 계산한 η=Xβ,

A=round∇2C(β)roundηη'

, u=∂C(β)∂η

, z=Xβ-A-1u과 W는 1/∥β (j)∥로

이루어진 k×k 각 행렬이라 할 때, β̌ ≈ (X'AX+λW) -1X'Az이

되고 p(M)=tr[ (X'AX+λW) -1X'A] 때 GCV기 은

GCV(M) =1n

C( β̂)

(1-p(M)/n)2

(9)

이 된다. GCV와 BSR을 이용한 결과는 CV와 Ridge나 LASSO를

이용한 방법과 비슷하거나 좀 더 나은 결과를 보여 다.(김유원 외

2명, 2006)

IV. 분석결과

1. 노인자살 요인 분석

에 소개된 변인들을 이용해 군집분석을 시행하여 노인자

살 요인을 분석해 보았다. 유의한 결과를 보여주는 변인에 한 해

석은 다음과 같다.

(1) 직업

<표 2>를 보면 부분의 노인은 무직 상태이기에 체

인 직업의 범주는 무직, 농업, 단순노무 종사자와 기타로 나 어진

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다. 두개의 군집으로 지역을 나 결과, 직업에 따라 크게 도시 지

역과 비도시 지역으로 나 어진다. 노인자살에 직업이라는 변인이

직 인 향을 미치기 보다는 지역이라는 변인이 노인자살과 크

게 련되어 노인자살률을 설명한다. 즉 농업, 임업 등의 직업을

가진 비도시 지역과 도시 지역으로 군집이 나 어진다. 도시보다는

농 등의 비도시 지역의 자살률이 높은 것으로 보아 지리 으로

나 사회 으로 그리고 정서 으로 고립된 노인일수록 자살에 이를

가능성이 높다.

(2) 학력

학력은 <표 3>을 보면 알 수 있듯이, 교육수 에 따라 지

역이 두개의 군집으로 나 어지며 교육수 이 낮을수록 노인자살

이 증가하는 결과를 보여 다. 교육수 이 낮을수록 사회, 문화

으로 혜택을 덜 받는 지역이 많으며, 그 이러한 지역에 거주하는

소외된 노인들의 자살률이 높게 나타난다.

(3) 경제활동여부

<표 4>에서 보다시피 노인의 경제활동여부에 따라 노인자

살의 차이가 극명하게 드러난다. 노인의 실직 는 은퇴로 인한 사

회 활동의 축소, 경제력 감소가 자살로 이어진다고 단된다.

(4) 성별

성별 변인은 노인 남자의 비율이 높은 지역일수록 자살률

이 높게 나타난다(<표 5>참고). 남자의 자살률이 여자보다 높은

이유는 남자가 여자에 비해 실직이나 은퇴, 사별이나 이혼 등 홀로

되기, 질병 등에 더욱 크게 향을 받기 때문이라 단된다(장윤정,

2005). 한 남자의 자살 성공률이 여자에 비해 월등히 높은 것도

남자노인의 자살률이 높게 나타나는 원인이라 할 수 있다.

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(5) 산업

산업은 직업과 비슷한 형태를 띤다(<표 6> 참고). 농업

임업이 주요 산업인 지역의 자살률이 높게 나타난다. 산업에 따라

크게 도시지역과 비도시지역으로 나 어지고 이러한 지리 , 사회

특성이 노인 자살률의 차이를 나타낸다.

(6) 자택소유 형태

노인들의 경제 상황을 변해 주는 변인으로 자택 소유

형태에 따른 자살률을 살펴보았다. 앞에서 언 한 바와 같이 <표

7>을 보면 생활고는 노인자살의 3번째를 차지할 정도로 경제 빈

곤은 노인자살의 큰 요인이 된다. 따라서 집을 소유하고 있는 노인

이 그 지 않은 노인에 비해 자살률이 낮다는 것을 알 수 있다.

(7) 독거노인 비율

지역의 독거노인 비율은 그 지역의 자살률에 향을 미친

다. 2005년 노인의 사망원인 조사 데이터에서도 체 자살한 노인

의 혼인상태를 살펴본 결과 사별한 노인의 자살이 체 자살의

40% 이상을 차지하 다. 사별, 이혼, 미혼 등으로 배우자가 없는

독거노인들은 경제 어려움뿐만 아니라 신체와 정신 건강문제를

겪게 된다. 독거노인들은 가족구조의 변화로 인해 가족 간의 친

함과 애정의 부족으로 발생하는 정서 고독과, 친구 이웃 등의 지

지로부터 제공되는 사회 통합감의 부족으로 사회 고독을 느끼

게 된다.(임 삼, 2006)

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무직농․임업

어업 숙련 종사자

단순노무

종사자기타

인구 10만명 당 자살자 수

군집1 88.34% 2.03% 2.65% 6.97% 74.4

군집2 67.98% 26.64% 1.60% 3.78% 84.8

안받았음(미취학포함)

등학교 학교 기타 인구 10만명 당 자살자 수

군집1 36.11% 33.44% 10.59% 30.45% 73.6

군집2 50.61% 34.17% 6.66% 15.22% 85.6

<그림 3> 직업 <그림 4> 학력

<표 2> 직업

<표 3> 학력

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없음 있음 잠시쉼 결측치 인구 10만명 당

자살자 수

군집1 76.27% 23.73% 0.00% 0.00% 79.2

군집2 67.67% 31.53% 0.80% 0.00% 83.2

군집3 84.31% 14.82% 0.05% 0.82% 93.9

여자 남자 인구 10만명 당

자살자 수

군집1 59.85% 40.15% 82.7

군집2 65.65% 34.35% 79.0

<표 4> 경제활동여부

<표 5> 성별

<그림 5> 경제활동여부 <그림 6> 성별

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무직 무응답 농업 임업 도소매업 기타 인구 10만명 당

자살자 수

군집1 87.87% 0.26% 2.35% 9.52% 61.2

군집2 88.37% 3.48% 2.31% 5.84% 79.4

군집3 74.59% 20.01% 1.10% 4.30% 90.4

군집4 63.21% 31.70% 1.64% 3.45% 83.5

자기집 세 보증 있는 월세 기타 인구 10만명 당

자살자 수

군집1 78.22% 11.26% 4.51% 6.01% 82.9

군집2 73.84% 15.08% 5.77% 5.31% 78.8

군집3 85.49% 3.82% 2.61% 8.08% 78.4

<표 6> 산업

<표 7> 자택소유 형태

<그림 7> 산업 <그림 8> 자택 소유형태

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<표 8> 독거노인 비율

독거노인 비율 인구 10만명 당

자살자 수

군집1 13.96% 79.2

군집2 18.77% 81.0

군집3 13.55% 66.4

군집4 19.30% 88.7

군집5 17.66% 86.3

<그림 9> 독거노인 비율

- 19 -

2) 지역별 노인자살률을 설명하는 모형 결과 분석

<표 9> Blockwise 변수선택법을 이용한 포아송 회귀모형 결과

변인 군집수 가변수1 가변수2 가변수3 가변수4 가변수5

직업 2 0 0.0503

학력 2 0 0

경제활동여부 3 0 0.3005 0.4750

구직여부 4 0 0.4142 0.1656 0.3514

산업 4 0 0.0241 0.2103 0.1246

성별 2 0.1374 0

가구 2 0.3776 0

연령 2 0 0

독거노인 수 5 0 0.0374 -0.02163 0.2205 0.1366

주택소유형태 3 0.1751 0.1395 0

1만명당 복지시설

이용 노인 수 3 0 0.5413 0.3097

복지시설 수 0.1782

CGV : -222.0512

Blockwise 변수선택법을 이용하여 포아송 회귀모형을 만든

결과 <표 9>와 같은 결과를 얻었다. 우리가 구한 포아송 회귀모형

은 GCV 값을 최소화 시키는 모형으로 최종 으로 지역별 10만명

당 자살수를 설명하는 변인으로는 직업, 경제활동여부, 구직여부,

산업, 성별, 가구, 독거노인 수, 주택소유형태, 복지시설의 수와 그

이용 노인수이다.

지역별 직업의 분포가 자살률에 미치는 향을 해석해 보

면,

μ1=exp(α)

- 20 -

μ 2=exp(α+0.0503)

μ 2

μ 1=exp(0.0503)=1.0516

은 직업 군집1에 속하는 지역의 10만명당 자살자수 기 값이고,

는 직업 군집2에 속하는 지역의 10만명당 자살자수의 기 값이

다. 즉 다른 변인들이 모두 동일하다면 농업이나 임업 등에 종사하

는 노인의 비율이 높은 군집2의 지역 부분의 노인이, 무직인 군

집1의 지역보다 1.05배의 자살률이 높게 나타남을 알 수 있다.

가장 설명력이 높은 변수는 구직여부와 경제활동여부 변인

이다. 경제활동을 하는 노인이 많은 지역일수록 자살률이 떨어진

다. 경제활동을 하는 노인의 비율이 가장 작은 군집3에 속하는 지

역은 경제활동을 하는 노인의 비율이 가장 많은 군집1에 속하는

지역보다 자살률이 1.35배가 높게 나타난다.

그 외에도 남성의 비율이 높을수록, 독거노인의 비율이 높

을수록, 자가 주택을 소유하는 지율이 높을 지역일수록 노인자살률

은 낮아진다.

의 모형을 한 지역에 직 목시켜 보면, 10만명 당 평

균 노인자살자수가 약 55명( 라도 지역 제외)인 반면 철원군의 경

우 141명으로 굉장히 높은 수치를 보인다. 철원군 지역은 농업, 임

업에 종사하는 비율이 높고, 경제활동비율은 다른 지역에 비해 크

게 떨어지지 않으며, 자기 집 소유 비율이 낮으며, 독거노인의 비

율이 높고, 복지시설이 부족하다는 것을 알 수 있다. 철원군의 경

우 복지시설의 수를 증가시킴으로써 재의 노인자살률을 낮출 수

있을 거라 상한다.

- 21 -

V. 결론

1. 연구의 요약

체 인구 65세 이상 노인 비율이 약 10%에 육박하고

있다. 이런 추세라면 한국은 2018년에는 노인인구(65세 이상 기 )

비율이 14%를 넘어 재 ‘고령화 사회’에서 ‘고령 사회’에 진입할

것으로 보인다.

그러나 우리사회는 노인자살에 한 구체 인 연구조차 이

루어지지 않을 정도로 노인자살에 한 심이 조하다. 노인자살

에 한 선행 연구들은 노인의 심리 , 병리 상태만을 강조해 왔

을 뿐, 사회학 근의 원인 분석은 가설에만 불과할 뿐 실질 인

데이터 분석을 통한 입증이 무하 다. 이는 심의 부족뿐만 아

니라 데이터 수집의 어려움 등으로 인해 사회학 인 원인을 분석

하는 것이 어려웠기 때문이다. 이에 본 연구는 노인자살에 한 사

회학 원인 규명을 실직 인 데이터로 입증하 다. 실업, 이혼 등

의 어려운 사회 , 경제 환경과 사회 고립, 사회병리 등과 고

독감이 오늘날 노인의 자살률을 높이는 근본 인 원인이기에 이에

정확한 이해와 책이 필요하다.

본 연구에서는 지역별 특성을 나타낼 수 있는 독립변인을

정리하고 그 지역의 10만명당 자살자수를 종속변인으로 하여 두

변인간의 계를 살펴보았다. 노인자살 분석을 한 시군구별 자살

률로 분석을 한 이유는 자살노인 개개인의 데이터가 부재하다는

이유 외에도, 노인자살을 방할 수 있는 사회복지 정책의 안이

지역사회 단 로 이루어져야하기 때문이다. 그래서 이 연구의 결과

는 정책수립에 있어 도움을 것이다.

노인자살 분석을 해 이용된 통계 분석방법은 먼 각

각의 독립변인에 해 군집분석을 실시하여 비슷한 특성의 지역끼

리 군집을 나 었다. 이 각각의 군집을 가변수로 하여 포아송 회귀

- 22 -

분석을 통해 10만명당 노인자살자 수를 설명하는 모형을 완성하

다. 그러나 일반 인 포아송 회귀모형의 선택 , 후진, 진 변수선

택법은 한 변인에 속해 있는 가변수들을 선택 으로 선택하여 모

형의 해석에 어려움이 있다. 그래서 본 연구에서는 변수선택방법으

로 Blockwise 변수선택법을 이용하 다.

분석결과를 요약해 보면, 노인자살을 설명하는 가장 주요한

변인으로는 직업, 경제활동여부, 구직여부, 산업, 성별, 가구형태, 독

거노인 비율, 주택소유형태, 지역별 복지시설 수 등이다. 지역 인

자살률은 농업, 임업 등의 산업과 련 직업을 가진 비도시 지역의

자살이 그 지 않는 도시지역의 자살보다 높게 나타난다. 그리고

가족으로부터 소외된 노인의 자살률이 높게 나타나는데 이는 자택

소유형태 변인을 통해 원인을 보았을 때 집을 소유하고 있는 노인

의 자살률이 낮게 나타나는 것으로 보아 노인의 경제 상황에 따

라 자살률에 차이가 있음을 알 수 있다. 한 남성일수록, 독거노

인일수록, 지역의 복지시설이 부족할수록 노인 자살률은 높아짐을

알 수 있다.

이와 같은 결과는 노인자살은 더 이상 개인의 문제가 아니

며 더 이상 간과할 수 없는 사회문제로 인식하여 이에 한 연구

와 책이 시 하다는 것을 의미한다. 이혼이나 경기침체와 같은

열악한 사회 조건과 사회구조의 붕괴, 사회 고립, 사회병리 등

과 같은 사회 요인들이 노인 자살률과 강한 상 계를 보이는

것으로 보아 노인자살과 사회 , 경제 조건은 계가 있음을 알

수 있다.

이 연구는 오늘날 노인자살 문제의 심각성에 한 이해를

기 로 노인복지 정책의 필요성에 한 인식을 제고하며 아울러

지역별로 정책 과제를 제언하는 자료로 활용할 수 있을 것이다.

2. 연구의 한계 향후 연구방안

군집분석을 통해 지역별 자살률에 향에 미치는 변인을

- 23 -

찾아 자살률과의 연 성을 분석하 고, 주요변인을 찾아 자살률을

측할 수 있는 포아송 회귀모형을 구하 다. 그러나 데이터의 부

재 등의 문제 데이터만으로는 해석이 불가능하다는 한계가 있

다.

첫째, 본 연구는 노인자살의 원인을 사회학 인 근으로

해석하기 해 지역별 특성을 독립변인으로 하여 지역의 자살률을

알아보는 모형을 완성하 다. 그러나 자살노인에 한 사회경제학

원인 규명이 지역이라는 변인 자체와 크게 상 계를 가지기

에, 독립변인 자체와 자살률의 계를 일 일 계로 악하기가

어렵다. 이에 앞으로 노인자살 방을 한 원인 분석을 해서는

노인자살자 개개인에 한 사후 추 연구가 보완되어야 할 것이다.

통계청의 사망원인 통계를 통해 보고되는 우리나라의 공식 인 자

살통계가 수 있는 노인 자살에 한 정보가 극히 제한 이기에

재로서는 자살 당시의 심층 요인들을 악하기는 불가능한 실

정이다. 일본의 경우 매년 자살자에 해서 유서 주변 친․인척

들에 한 조사를 통해 자살원인 통계를 낸다. 이를 통하여 향후

한국노인의 자살양상을 분석함으로써 자살 방 책의 기 자료로

활동하도록 해야 할 것이다.

둘째, 라도 지역의 낮은 자살률에 한 해석 문제가 남는

다. 라도 지역 자살률의 특이성에 의해 노인자살 요인 분석과 모

형 설립시 이 지역을 제외하고 분석 하 다. 비도시의 농업 심 지

역임에도 불구하고 도시보다 히 낮은 자살률을 보이는 라

도의 특성을 이해함으로써 다른 지역에 한 노인자살 방 책을

한 훌륭한 시사 을 제공할 것이다.

셋째, 노인자살의 특성에 한 체 인 지역 구분은 도

시와 그 외 지역으로 크게 나뉘어 졌다. 그러나 도시 는 서울

시 내에서도 노인의 사회, 경제학 인 환경의 편차는 크다는 것을

감안할 때 동단 의 세분화된 단 로 분석을 하는 것도 유의미한

- 24 -

결과를 도출해 내는 방법일 것이다.

앞으로 노인자살에 한 지속 인 연구와 함께 그동안의

무 심 속에 방치되었던 노인자살의 문제를 국가와 사회가 함께

해결해 나가야 할 것이다.

- 25 -

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