노년기 사회적 배제의 실태 및 예측 요인

Q: 이 논문에서 정의한 노년기 사회적 배제란 무엇인가?

노년기 사회적 배제는 노인이 경제, 근로, 주거, 건강, 교육, 사회활동 영역에서 겪는 제한을 의미한다. 이는 노년기 4중고의 문제를 다차원적이고 포괄적인 관점에서 접근하기 위한 조작적 정의이다.

Q: 노년기 사회적 배제 유형별 예측요인은 무엇인가?

연구 결과, 경제적 배제는 손자녀를 돌보는 노인에게서, 근로 및 주거 배제는 도시에 거주하는 노인에게서, 교육, 건강, 사회활동 배제는 빈곤가구 노인에게서 발생할 가능성이 크다. 이는 노인 특성을 고려한 맞춤형 정책 기반 마련이 필요함을 시사한다.

강현정; 김윤정

학술저널

저자정보: 강현정 (한서대학교) 김윤정 (한서대학교)

저널정보: 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제11권 제9호

오류 신고하기

피인용 39

검색

초록·키워드

본 연구는 노년기 사회적 배제의 실태를 파악하고, 사회적 배제 예측요인을 파악하는데 연구 목적이 있다. 이를 위해, 한국노동연구원 2008년도 고령화연구패널(KLoSA) 2차 data 중 65세 이상 노인 4,040명을 대상으로, 노년기 사회적 배제에 관하여 살펴보았다. 첫째, 경제적 배제를 경험하는 노인이 45.4%, 근로배제 78.7%, 주거배제 17.8%, 건강배제 43.8%, 교육배제 33.7%, 사회활동 배제 34.3%로 근로배제가 가장 높은 것으로 나타났다. 둘째, 경제적 배제의 경우 노인의 연령이 많을수록, 도시에 거주하지 않는 경우, 가구원수가 적을수록, 손자녀를 돌볼 경우 경제적으로 배제될 가능성이 큰 것으로 나타났다. 근로 배제는 노인이 여성인 경우, 연령이 많을수록, 종교가 기독교인 경우, 배우자가 없는 경우, 도시에 거주하는 경우, 빈곤가구일 경우, 아파트에 거주할 경우, 가구원수가 많을수록 근로에서 배제될 가능성이 큰 것으로 나타났다. 주거 배제의 경우, 노인의 배우자가 없는 경우, 도시에 거주하는 경우, 빈곤가구일 경우, 일반주택에 거주할 경우, 생존자녀수가 적을수록 주거에서 배제될 가능성이 큰 것으로 나타났다. 교육 배제의 경우, 노인이 여성인 경우, 연령이 많은 경우, 기독교가 아닌 경우, 배우자가 없는 경우, 도시에 거주하지 않는 경우, 빈곤가구일 경우, 생존자녀수가 많을 경우 교육에서 배제될 가능성이 큰 것으로 나타났다. 건강 배제의 경우, 노인이 여성인 경우에, 연령이 많을수록, 빈곤가구일 경우 건강에서 배제될 가능성이 큰 것으로 나타났다. 사회활동 배제의 경우, 노인이 여성일 경우, 연령이 많을수록, 기독교가 아닌 경우, 빈곤가구일 경우, 아파트에 거주하는 경우 사회활동에서 배제될 가능성이 컸다. 본 연구결과는 우리나라 노인의 노년기 사회적 배제의 기초적인 연구로 가치가 있다.

The purpose of this study is to grasp the actual condition for social exclusion for the elderly, to understand the predictive factors of social exclusion. To achieve this objective, the social exclusion for the elderly was examined targeting 4,040 old people in more than 65 years old by using the second data for Korean Longitudinal Study of Ageing(KLoSA) in 2008 by Korea Labor Institute. First, as a result of examining the actual condition for social exclusion for the elderly, the old people were indicated to be 45.4% for economic exclusion, 78.7% for working exclusion, 17.8% for residing exclusion, 43.8% for health exclusion, 33.7% for educational exclusion, and 34.3% for social-activity exclusion. Second, the possibility to be excluded economically was indicated to be bigger in the older age, in a case of not residing in a city and in the more number in household members. The possibility to be excluded from working was indicated to be higher in a case that old person is woman, in the older age, in a case that old person' s religion is christianity, in a case without spouse, in the more residing in a city, in a case that a household type is poor, in a case of dwelling in apartment, in the more number in household members.
&nb네; The possibility to be excluded from residing was indicated to be higher, in a case without spouse, in the more residing in a city, in a case that a household type is poor, in a case that a residing house type is general house, and in the less number in children. The possibility to be excluded from education was indicated to be higher in a case that old person is woman, in the older age, in a case that religion is not Christianity, in a case without spouse, in a case of not residing in a city, in a case that a household type is poor, in a case of the more children alive. The possibility to be excluded from health was indicated to be higher in a case that old person is woman, in the older age and in a case that a household type is poor. The possibility to be excluded from social activity was indicated to be higher in a case that old person is woman, in the older age, in a case that religion is not Christianity, in a case that a household type is poor, in a case of dwelling in apartment. This study has value as a basic research on social exclusion for the elderly.

#노년기 사회적 배제 #사회적 배제 #사회적 배제 예측요인 #Social Exclusion for the Elderly #Social Exclusion #Predictive Factors of Social Exclusion

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-004-000748100

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록·키워드

참고문헌

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

피인용 자료 DBpia에 구축된 참고문헌을기준으로 집계되어, 타 사이트의피인용 수와 다를 수 있습니다.

댓글(0)

피인용 자료