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연령반응함수를 이용한 한국과 일본의 인구구조 변화와 저축률의 관계 분석
안지희,송철종 한국경제통상학회 2022 경제연구 Vol.40 No.4
이 연구는 1980년부터 2020년까지 한국의 5세 단위 인구구조의 변화가 가계저축률에 어떤 영향을 주었는지 분석하였다. 분석 방법으로는 비모수 및 준모수 추정법을 사용하여 가계저축률의 연령반응 함수를 추정하였다. 분석 결과, 한국의 경우 가계저축률의 연령반응함수는 3차 함수 형태로 추정되었다. 또한 인구분포 자체를 분석에 사용함으로써 인구구조의 변화와 저축률의 관계를 종합적으로 이해할 수 있다. 첫째, 지속적인 저출산은 가계저축률을 높이는 영향을 준다. 둘째, 10대에서 30대의 인구 비중 감소와 40대부터 60대의 인구비중 증가는 가계저축률을 하락시키는 요인이다. 셋째, 70대 이상 인구 증가는 가계저축률을 상승시킨다. 일본을 분석한 결과에서는 인구구조의 변화가 가계저축률에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 장기 침체와 같은 거시경제 상황을 통제해야 한다는 시사점을 얻었다.
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인구구조 변화와 주택가격 움직임: 전국 및 광역시 비교 분석 및 예측
安智熙 ( Jihee Ann ),朴哲範 ( Cheolbeom Park ) 한국국제경제학회 2020 국제경제연구 Vol.26 No.1
본 논문은 비모수 추정법(nonparametric estimation)을 응용하여 인구분포와 표준화된 주택가격(주택가격-임대소득 비율)의 관계를 분석하였다. 비모수추정법에 의하여 추정된 연령 반응함수는 생애주기가설의 설명과 대체적으로 일치하고, 추정된 주택가격지수는 실제 주택 가격지수의 움직임을 잘 설명하는 것으로 나타났다. 서울 및 6대 광역시별로 추정된 연령반응 함수는 지역의 인구분포에 따라 상이한 모습을 보이는 것으로 추정되었는데 고령화가 진행 될수록 고령세대가 주택가격에 음(-)의 방향으로 영향을 미치는 것으로 보인다. 마지막으로 추정된 연령반응함수와 시나리오별 미래 인구추계를 사용하여 전국, 서울 및 6대 광역시의 미래 표준화된 주택가격을 예측하였는데 울산과 인천을 제외한 지역에서 표준화된 주택가격이 하락할 것으로 예측되었다. Employing the nonparametric estimation approach, we examine the relation between the demographic structure and normalized house price (the price-rent ratio) in Korea. We find that the estimated age response function is generally consistent with the implication of the life-cycle hypothesis, and that the estimated price-rent ratio tracks the actual price-rent ratio closely. Estimated age response functions for Seoul and 6 metropolitan cities in Korea show heterogeneous shapes, but the elderly population is more likely to have a negative impact on the price-rent ratio as the area becomes more aged. Using the estimated age response functions and population projections, we also make forecasts for the price-rent ratios and show that the price-rent ratio will decline in Korea except Ulsan and Incheon areas.
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극한 기온이 사망자 수에 미치는 영향: 2019년 장래인구추계 평가
최용옥 동국대학교 사회과학연구원 2019 사회과학연구 Vol.26 No.3
The number of deaths shows an increasing trend as the population ages and a distinct seasonality as it is high in winter and low in summer. In this study, we propose and estimate a model for the number of deaths. To reflect the seasonality, we introduce the concept of a temperature effect on the number of deaths. The temperature effect is defined by the integral of a temperature response function with respect to the temperature density for target period. From the estimation results, we find the number of deaths is increasing as the temperature drops, and the number of deaths spikes below –10℃. In March 2019, Statistics Korea released the population projections for Korea (2017~2067). In that report, the life expectancy at birth in 2018 would be stagnated and the rate of mortality improvement would be lower due to the increase in deaths in 2018. However, most of the increase in deaths in 2018 seems to be a temporary phenomenon due to the record cold wave. By eliminating the effects of cold and analyzing the mortality rate, the expected life expectancy in 2018 is estimated by 0.2 years higher than that from Statistics Korea. The results of this study have important implications for the population projection. It is necessary to eliminate the fluctuation in mortality due to the abnormal temperature before we analyze the trend of the mortality. Since the mortality rate shows a significant deterministic time trend, the level of the most recent year would make a permanent impact on forecasts for long time. Using upward biased mortality rates due to abnormal temperatures, such as cold weather, can lead to long-term over-forecast of mortality. 인구구조가 고령화되면서 사망자 수는 증가하는 추세에 있으며, 기온에 의한 영향으로 동고하저의 뚜렷한 계절성을 보인다. 본 연구에서는 사망자 수의 추세와 계절성을 반영하여 사망자수가 결정되는 모형을 제안하고 추정하였다. 특히, 기온이 사망률에 미치는 영향을 체계적으로분석하였다. 기온이 낮아지면서 사망자 수는 점증하는 것으로 나타났으며, 영하 10도 이하에서사망자 수가 급증하는 것으로 분석되었다. 2019년 3월에 공표한 장래인구특별추계에서, 통계청은 2018년도 사망자 수의 증가로 인해 2018년도 기대수명은 정체되고, 향후 50년 동안의 사망률 개선추세가 낮아진 것으로 발표하였다. 그러나 2018년도 사망자 수 증가의 대부분은 기록적인 한파에 기인한 일시적인 현상으로 보인다. 혹한으로 인한 효과를 제거하고 사망률을 분석한 결과, 2018년도 기대수명은 통계청 공표값 대비 0.2세 증가한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 장래인구추계에 중요한 시사점을 갖는다. 향후 격년으로 발표되는 장래인구추계에서 사망률을 예측할 때, 이상 기온에 의한 사망률의 변동을 제거하고 분석을 해야 할 것이다. 사망률과 같이 연도에 따라서 뚜렷한 추세를 보이는 시계열의 예측치는 가장 최근 연도의 수준에 지속적인 영향을 받게 된다. 혹한 등과 같은 이상기온에 의해서 높게 실현된 사망률을사용하면 장기적으로 사망률을 과대예측하게 되는 결과를 가져올 수 있다.
KCI
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