	보 도 자 료

보도 일시	2022. 3. 30.(수) 12:00	배포 일시	2022. 3. 30.(수) 08:30

담당 부서	통계개발원	책임자	실 장	김 진	(042-366-7101)
	연구기획실	담당자	사무관	박은정	(042-366-7116)

통계개발원,「KOSTAT 통계플러스」2022년 봄호 발간

- MZ세대의 주거환경 분석, 노년층의 건강 및 금융거래 불편도 측정 -

- 코로나19 인포데믹의 여파와 인공지능 기반 대응 방안 제시 -

□ 통계청 통계개발원(SRI, 원장 전영일)에서는 경제·사회·인구 현안 분석 및 인공지능·데이터과학의 국가통계 적용을 선도하는「KOSTAT 통계플러스」2022년 봄호를 발간하였다.

□ 이번호에서는 MZ세대의 인구학적 특성과 생활비 원천, 주거실태, 희망 주거정책 등 주요 현안을 분석하였다.(통계청 박시내 서기관, 박혜균 실무관)

○ MZ세대는 16,299천 명으로 총 인구의 32.5%를 차지하며, M세대는 10,330천 명(20.6%), Z세대는 5,969천 명(11.9%)임

* M세대: 1980∼1994년 출생자, Z세대: 1995∼2005년 출생자

○ 가구구성에서 MZ세대 1인 가구의 `생활비 스스로 마련' 비율은 81.0%로, 부모동거가구(57.1%)에 비해 23.9%p 높고, 주택점유형태별 `전월세' 비율(81.3%)은 부모동거 가구(27.1%)에 비해 54.2%p 높음

○ 희망 주거 정책은 M세대는 주택 구입 대출 지원(58.8%), 전세 대출 지원(50.9%)순이며, Z세대는 전세 대출 지원(65.8%), 월세보조금 지원(37.8%)순임

□ 또한 노인 건강상태 변화 및 노년층의 금융거래 불편도를 각각 살펴보았다.

○「한국 노인의 세대별 건강분석」에서는 65세 이상 노인 인구의 주관적 건강상태와 만성질환 유병률 변화를 살펴보고, ‘베이비부머’ 라는 특정 세대 등장이 한국 노인의 건강 수준에 미치는 영향을 분석하였다.(한국보건사회연구원 남궁은하 부연구위원)

- 노인의 긍정적 건강 인식은 꾸준히 상승하였으며(’08년 0.28 → ’20년 0.54), 특히 1950년대생의 긍정적 건강인식 예측 확률은 1930~1940년대생에 비해 높고, 고혈압·당뇨병 유병률은 감소하여, 향후 `신노년세대'의 경제활동과 사회참여 욕구는 높아질 것으로 예상함

○「노년층의 금융거래 불편함을 돈으로 환산한다면?」컬럼에서는 디지털 취약층인 노년층이 금융거래 시 겪는 불편 정도를 금액으로 계량화하여 분석하였다.(신한은행 박희연 수석, 김혜린 선임, 통계청 김영란 사무관)

- 노년층이 겪는 총 불편도 계량 금액은 2만 4,600원이며, 연령, 자산 규모, 지점 수 등에서 대부분 청장년층(1만 2,200원)보다 2배 이상 높음

- 연령이 높아질수록 방문 거래(57%→89%), 방문 횟수(5.5회→6.2회), 대기 시간(20분→32분) 모두 증가, 고령일수록 시간적 불편도는 커짐

□「2020년 제조업경영방식 시험조사로 살펴본 경영관리 현황」에서는 기업 경영관리 수준과 기업성과간에 긍정적 상관관계가 있음을 밝혔다.(통계개발원 김진옥 주무관·변준석 사무관, 통계청 정미숙 사무관·임회용 주무관)

○ 2019년 기준 경영관리점수 평균은 0.43점이며, 인사관리 점수(평균 0.32점)는 생산관리 점수(평균 0.57점)에 비하여 상대적으로 저조함

○ 생산공정상 문제 대처 수준은 0.87점으로 매우 높은 반면, 핵심성과지표 관리수준은 0.29점으로 매우 낮음

□ 데이터 사이언스 포럼에서는 40개국 데이터의 국제 비교를 통해 코로나19 인포데믹의 여파를 살펴보고, 데이터 과학과 인공지능(AI)을 활용한 대응 방안을 제시하였다.(한국과학기술원 및 기초과학연구원 차미영 교수)

○ 국민소득과 인포데믹 노출 정도는 높은 상관관계가 존재함. 국민소득이 낮을수록 가짜뉴스를 많이 접할 뿐 아니라, 사실로 믿는 경향도 높음

- 경제부흥국은 16.7%만 가짜뉴스를 진짜로 믿었던 반면, 일부 개발도상국에서는 33.3%가 가짜뉴스를 신뢰함

□ 전영일 통계개발원장은 이번 봄호에서는 청년과 노년 세대가 겪고 있는 주거문제와 금융거래의 불편도를 각각 데이터에 근거하여 심층 진단함으로써 실용적인 증거기반정책의 대안을 제시한 점이 눈길을 끌었다면서,

○ 특히, “카이스트 대학 연구진의 코로나19 인포데믹 분석 사례는 가짜뉴스 발생을 예방적으로 차단하기 위하여 인공지능이 선제적으로 활용될 수 있는 길을 제시하였다”며, “데이터과학을 미디어 소통혁신 도구로 널리 사용할 것”을 기대한다고 전했다.

□ 본 간행물은 국가통계포털(http://kosis.kr)의 온라인간행물, 통계개발원 홈페이지(http://sri.kostat.go.kr)에서 열람 가능하다.

※ 붙임.「KOSTAT 통계플러스」2022년 봄호 주요내용 요약

요약 1		MZ세대의 생활환경: 생활비 원천, 주거실태

박시내, 통계청 인구총조사과 서기관(사회학 박사)

박혜균, 통계청 인구총조사과 실무관

○ MZ세대의 인구 규모와 세대 구성 등 객관적인 상황을 살펴보고, 생활비 원천과 주거실태, 희망 주거정책 등 MZ 세대가 처한 주요 현안을 파악

○ MZ세대는 16,299천 명으로 총 인구의 32.5%를 차지하며, M세대는 10,330천 명(20.6%), Z세대는 5,969천 명(11.9%)임

* M세대: 1980∼1994년 출생자, Z세대: 1995∼2005년 출생자

○ 가구 구성은 부모동거 가구(42.5%)가 가장 많고, 부부+자녀 가구(19.0%), 기타 가구(17.2%), 1인 가구(15.0%), 부부 가구(6.3%) 순임

MZ세대의 가구 구성별 인구 규모

(단위: 천 명, %)

	남성		여성		전체
부모동거 가구	3,608	(45.0)	3,141	(40.0)	6,749	(42.5)
1인 가구	1,353	(16.9)	1,022	(13.0)	2,375	(15.0)
부부 가구	466	( 5.8)	536	( 6.8)	1,002	( 6.3)
부부+자녀 가구	1,266	(15.8)	1,745	(22.2)	3,011	(19.0)
기타 가구	1,328	(16.6)	1,403	(17.9)	2,731	(17.2)
전체	8,021	(100.0)	7,847	(100.0)	15,868	(100.0)

주: 집계기준은 일반 가구임. 기타 가구는 부+미혼자녀, 모+미혼자녀, 3세대가구, 비혈연가구 등이 포함됨

자료 : 통계청, 인구주택총조사 20% 표본조사(2020년)

○ 생활비 원천은 부모동거 가구는 '본인 스스로 마련' 57.1%, `타인' 42.4%이며, 1인 가구는 `본인 스스로 마련' 81.0%, `타인' 18.1%로, 1인 가구의 `본인 스스로 마련' 비율이 부모동거 가구에 비해 23.9%p 더 높음

MZ세대의 가구 구성별 생활비 원천: 본인 vs 타인

(단위: %)

생활비 원천	부모동거가구	1인 가구	부부가구	부부+자녀가구	기타가구	전체
본인	57.1	81.0	97.0	97.8	79.8	77.2
본인+타인	0.6	0.9	0.4	0.4	0.8	0.6
타인	42.4	18.1	2.6	1.8	19.4	22.1
전체	100.0	100.0	100.0	100.0	100.0	100.0

주: 1. 집계기준은 20세 이상임.  2. 본인 = 본인․배우자의 일, 일+금융자산+공적연금+개인연금+부동산 등 실물자산

자료: 통계청, 인구주택총조사 20% 표본조사(2020년)

○ 1인 가구의 주택점유 형태는 월세 55.2%, 전세 26.1%, 자가 12.7%순이며,  1인 가구의 전월세 비율(81.3%)은 부모동거 가구(27.1%)에 비해 54.2%p 높음

MZ세대의 가구 구성별 주택점유 형태

(단위: %)

	부모동거가구	1인 가구	부부 가구	부부+자녀가구	기타 가구	전체
자가	70.8	12.7	36.6	57.2	52.0	54.1
전세	12.7	26.1	40.7	26.0	17.7	19.8
월세	14.4	55.2	19.1	13.1	25.0	22.4
사글세	0.2	1.4	0.2	0.2	0.5	0.4
무상	2.0	4.6	3.3	3.6	4.9	3.3
계	100.0	100.0	100.0	100.0	100.0	100.0

주: 집계기준은 일반가구임

자료: 통계청, 인구주택총조사 20% 표본조사(2020년)

○ 1인 가구의 거처 유형은 단독주택 45.8%, 아파트 22.8%, 주택 이외 거처(오피스텔, 고시원 등) 14.5% 순이며, 부모동거 가구에 비해 단독주택 거주 비율은 27.9%p 높고, 주택 이외 거처 거주 비율은 13.2%p 높음

MZ세대의 가구 구성별 거처 종류

(단위: %)

	부모동거가구	1인 가구	부부 가구	부부+자녀가구	기타 가구	전체
단독주택	17.9	45.8	14.2	9.3	28.6	22.1
아파트	66.7	22.8	66.2	79.3	50.8	59.7
연립주택	2.7	1.3	1.9	1.9	2.6	2.2
다세대주택	10.4	12.4	11.7	7.4	12.4	10.6
비거주용건물내주택	1.1	3.2	0.7	0.5	1.6	1.4
주택 이외 거처	1.3	14.5	5.3	1.5	4.1	4.0
계	100.0	100.0	100.0	100.0	100.0	100.0

주: 1. 집계기준은 일반 가구임.  2. 주택 이외 거처는 오피스텔, 고시원 등임

자료: 통계청, 인구주택총조사 20% 표본조사(2020년)

○ 희망 주거 정책은 M세대는 주택 구입 대출 지원(58.8%), 전세 대출 지원(50.9%)순이며, Z세대는 전세 대출 지원(65.8%), 월세보조금 지원(37.8%) 순임

MZ세대의 희망 주거 정책

(단위: %)

	M 세대			Z 세대			MZ 세대
	수도권	비수도권	전체	수도권	비수도권	전체	수도권	비수도권	전체
월세보조금 지원	12.2	10.8	11.7	34.8	42.4	37.8	15.3	15.9	15.5
전세자금 대출 지원	52.5	48.0	50.9	63.9	68.8	65.8	54.0	51.3	53.1
주택 구입 자금 대출 지원	55.1	66.0	58.8	28.8	25.2	27.4	51.5	59.4	54.2
주택개량․개보수 지원	4.2	5.7	4.7	2.8	1.3	2.2	4.0	5.0	4.4
공공임대주택 공급	17.9	12.7	16.1	15.4	9.8	13.2	17.5	12.2	15.7
장기공공임대주택 공급	24.9	16.1	21.9	30.3	17.1	25.1	25.6	16.2	22.4
공공분양주택 공급	18.5	17.2	18.1	11.4	14.0	12.4	17.5	16.7	17.2
주거상담과 정보제공	6.3	11.0	7.9	8.6	12.4	10.1	6.6	11.2	8.2

주: 2개까지 복수 응답으로 합이 100% 넘음

자료: 국토교통부, 주거실태조사(2020년)

요약 2		한국 노인은 점점 건강해질까?: 노인 건강 상태 변화의 연령, 코호트, 기간 효과

남궁은하, 한국보건사회연구원 부연구위원(사회복지학 박사)

○ 2004~2020년 노인실태조사를 이용하여 우리나라 65세 이상 노인 인구의 주관적 건강상태와 만성질환 유병률 변화를 연령, 기간, 출생 코호트별로 파악하고, ‘베이비부머’ 라는 특정 출생 코호트 등장이 한국 노인의 건강 수준에 미치는 영향을 분석

○ 개인특성을 통제하고 조사연도와 출생 코호트를 동시 고려한 결과, 노인의 주관적 건강 인식은 꾸준히 상승(’08년 0.28→’20년 0.54), 특히 1950년대생의 긍정적 건강 인식 예측 확률(0.45)은 1930~1940년대(0.37)에 비해 증가

기간(조사연도)에 따른 긍정적 건강 인식 예측 확률		출생 코호트에 따른 긍정적 건강 인식 예측 확률
주 : 노인 개인의 연령, 거주지역(농어촌 또는 도시), 성별, 교육 수준, 소득 수준, 가구 형태를 통제한 교차분류임의효과모델(HAPC-CCREM)로 분석한 결과임. 점선은 95% 신뢰구간을 나타냄
자료 : 보건복지부·한국보건사회연구원, 노인실태조사(2008~2020년)

○ 고혈압 유병률 예측 확률은 지속적으로 상승(’04년 0.36→’20년 0.57)한 이후 최근 증가율이 감소하였고, 1950년대생의 고혈압 진단 확률(0.44)은 1930~1940년대생(0.52~0.53)에 비해 감소하는 경향을 보임

<기간(조사연도)에 따른 고혈압 유병률 예측 확률>		<출생 코호트에 따른 고혈압 유병률 예측 확률>
주 : 노인 개인의 연령, 거주지역(농어촌 또는 도시), 성별, 교육 수준, 소득 수준, 가구 형태를 통제한 교차분류임의효과모델(HAPC-CCREM)로 분석한 결과임. 점선은 95% 신뢰구간을 나타냄
자료 : 보건복지부·한국보건사회연구원, 노인실태조사(2004~2020년)

○ 당뇨병 유병률 예측 확률은 지난 16년간 두 배 가까이 상승(’04년 0.12→ ’20년 0.24)하였고, 1950년대생의 당뇨병 진단 확률(0.14)은 1930~1940년대생(0.20~0.21)에 비해 감소하는 경향을 보임

기간(조사연도)에 따른 당뇨병 유병률 예측 확률		출생 코호트에 따른 당뇨병 유병률 예측 확률
주 : 노인 개인의 연령, 거주지역(농어촌 또는 도시), 성별, 교육 수준, 소득 수준, 가구 형태를 통제한 교차분류임의효과모델(HAPC-CCREM)로 분석한 결과임. 점선은 95% 신뢰구간을 나타냄
자료 : 보건복지부·한국보건사회연구원, 노인실태조사(2004~2020년)

○ 성별, 소득, 교육 수준에 따른 긍정적 건강 인식 비율은 여성(27.5%)은 남성(42.6%)의 약 2/3수준이며, 소득이 감소할수록 긍정적 건강 인식 비율은 감소(제5분위 47.2%→제1분위 24.1%). 교육수준별 긍정적 건강 인식 비율은 대학이상 58.5%, 초등학교 졸업 30.1%, 무학 19.8%임

성별, 소득, 교육에 따른 주관적 건강 상태

주 : 주관적 건강 상태에 대해 ‘건강하다’ 또는 ‘매우 건강하다’라고 응답한 비율을 가리킴.

자료 : 보건복지부·한국보건사회연구원, 노인실태조사(2008~2020년)

요약 3		노년층의 금융거래 불편함을 돈으로 환산한다면?

박희연, 신한은행 Mydata Unit 수석

김혜린, 신한은행 Mydata Unit 선임

김영란, 통계청 빅데이터통계과 사무관

○ 신한은행 고객 대상 온오프라인 금융거래 이용현황에서 특히 디지털 취약층인 노년층이 금융거래 시 겪는 불편 정도를 금액으로 계량화하여 분석

○ 금융거래시 온라인만 이용하는 청장년층은 54%, 노년층은 8%이고, 방문 거래만 하는 노년층(70%)은 청장년층(16%)보다 4배 이상 많음

○ 노년층은 연령이 높아질수록 방문 거래(57%→89%), 방문 횟수(5.5회→6.2회), 대기 시간(20분→32분) 모두 증가, 고령일수록 시간적 불편도는 커짐

- 노년층에서 자산 규모가 커질수록 방문 거래 비율이 증가, 자산이 많은 노년층이 디지털 사용에 취약하다기보다 방문 후 대면 거래를 선호

- 대부분의 노년층은 거주지 인근에 지점이 없어도 방문하여 거래

방문 횟수 및 대기 시간
(단위: %, 회, 분)
구 분			거래 채널 비율			방문 횟수	대기 시간
			SOL	SOL+방문	방문
청장년층			54	30	16	3.5	16
노년층			8	22	70	5.7	25
	연령별	65~69세	14	29	57	5.5	20
		70~74세	7	22	71	5.6	24
		75~79세	4	16	80	5.8	27
		80세 이상	3	8	89	6.2	32
	자산 규모별*	~백만원 이하	12	12	76	4.4	23
		백만원~천만원 이하	9	21	70	5.6	24
		천만원~2천5백만원 이하	6	28	66	6.1	26
		2천5백만원~5천만원 이하	5	28	67	6.1	27
		5천만원~1억 이하	4	34	62	7.0	28
		1억~5억이하	3	42	55	9.4	27
		5억초과	2	41	57	13.5	26
	지점 수**	0개	9	21	70	5.2	25
		1~2개	8	22	70	6.1	25
		3개 이상	7	24	69	6.7	22
* 2020년 1~12월까지 월별 총수신 평잔의 연평균 값 ** 거주 행정동 내 신한은행 지점 수를 기준으로 0개, 1~2개, 3개 이상 지역으로 구분

○ 노년층의 총 불편도 계량 금액은 2만 4,600원으로 청장년층(1만 2,200원)보다 1만 2,400원이 많음

- 시간적 불편도는 2만 5,300원으로 청장년층(1만 5,200원)보다 1만 100원 많음. 80세 이상(2만 6,900원), 자산 규모 5억 원 초과(5만 2,900원), 지점 수 0개(2만 6,600원)인 집단의 불편도가 가장 큼

- 금전적 불편도는 2,500원으로 청장년층(2,300원)보다 200원이 많음. 65~69세 이하(2,600원), 자산 규모 백만 원 이하(3,100원), 지점 수 0개(2,600원)인 집단의 불편도가 가장 큼

- 혜택적 불편도는 4,000원으로 청장년층(3,300원)보다 700원 많음, 80세 이상(4,500원), 5억 원 초과(6,600원), 지점 수 3개 이상(4,600원)인 집단의 불편도가 가장 큼

불편도 계량화
(단위: 원)
구 분			총 불편1)
				시간적 불편2)	금전적 불편3)	혜택적 불편4)
청장년층			12,200	15,200	2,300	3,300
노년층			24,600	25,300	2,500	4,000
	연령별	65~69세	23,500	24,400	2,600	3,800
		70~74세	24,300	25,000	2,200	4,000
		75~79세	25,500	25,800	2,000	4,200
		80세 이상	26,700	26,900	2,000	4,500
	자산 규모별	~백만원 이하	18,100	19,900	3,100	2,800
		백만원~천만원 이하	24,600	25,300	2,600	2,800
		천만원~2천5백만원 이하	28,000	27,500	1,900	3,000
		2천5백만원~5천만원 이하	28,300	27,300	1,600	3,700
		5천만원~1억 이하	32,400	30,000	1,300	4,900
		1억~5억이하	41,700	38,800	700	6,200
		5억초과	56,400	52,900	400	6,600
	지점 수	0개	25,400	26,600	2,600	3,900
		1~2개	23,800	24,100	2,200	4,100
		3개 이상	23,200	23,100	1,900	4,600
* 주1: 총 불편은 시간적, 금전적, 혜택적 불편 중 하나라도 불편을 느낀 사람의 평균값으로 각각의 불편의 합과 일치하지 않을 수 있음 주2: 방문과 대기 시간에 따른 불편을 교통비와 최저임금을 활용하여 계량화 주3: 연간 수수료 평균 지불액을 이용 주4: 오프라인 거래를 온라인으로 했을 때 받을 수 있었던 혜택을 금액으로 계량화

요약 4		2020년 제조업경영방식 시험조사로 살펴본 경영관리 현황

김진옥, 통계개발원 주무관(경제학 박사)

변준석, 통계개발원 사무관(경제학 박사)

정미숙, 통계청 경제통계기획과 사무관

임회용, 통계청 경제통계기획과 주무관

○ 2020년 제조업경영방식 시험조사 결과 2019년 기준 경영관리점수 평균은 0.433점이며, 생산관리 점수(평균 0.567점) 대비 인사관리 점수(평균 0.323점)가 상대적으로 낮게 나타남

경영관리점수 분포

자료 : 통계청, 2020년 제조업경영방식조사(시험조사)

- 제품 또는 생산공정상 문제 대처 수준은 0.871점으로 매우 높았으나, 핵심성과지표 관리수준은 0.291점으로 매우 낮음

- 목표설정 관련 경영관리 수준은 0.58~0.63점으로 대체로 유사하였으며, 평균 경영관리 수준(0.433점)보다 높음

- 승진 관련 경영관리 수준은 관리자 0.651점, 비관리자 0.606점으로 높은 반면, 해고 관련 경영관리 수준은 관리자 0.078점, 비관리자 0.082점으로 매우 낮음

- 성과급 지급기준은 관리자 0.236점, 비관리자 0.226점, 성과목표 달성시 성과급을 받는 근로자의 비율은 관리자 0.354점, 비관리자 0.351점으로 성과급에 대한 경영관리 수준은 전반적으로 매우 낮음

○ 기업성과의 대리변수인 종사자 1인당 부가가치는 경영관리점수와 통계적으로 유의한 정(+)의 상관관계를 가지는 것으로 나타남

국가별 경영관리점수와 종사자 1인당 부가가치 단순회귀분석 결과
구분	한국 (통계청 시험조사)	미국	영국	일본
경영관리점수	1.935*** (0.211)	1.170*** (0.054)	1.454*** (0.16)	1.188*** (0.076)
주: 괄호 안은 표준오차이며, * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01을 의미함.

요약 5		40개국 데이터로 살펴본 코로나19 인포데믹의 여파

차미영, 한국과학기술원 및 기초과학연구원 교수(공학박사)

○ 우리나라를 비롯한 40개국의 데이터를 통해 코로나19 인포데믹의 여파를 살펴보고, 인포데믹을 효과적으로 대처하는 데이터 과학과 AI 방법론 제시

○ 코로나 관련 가짜뉴스 노출조사 결과, 경제 지표가 낮은 국가의 인터넷 사용자일수록 코로나19 관련 가짜뉴스에 더 많이 노출되는 경향을 보임

- 가짜뉴스를 본 적 있다고 응답한 비율이 경제적 수준이 높은 스웨덴과 핀란드는 40%, 경제적 수준이 낮은 카메룬과 필리핀은 60%에 달함

○ 국가별 국민소득과 인포데믹 노출 정도는 높은 상관관계가 존재함

- 국민소득이 낮을수록 가짜뉴스를 많이 접할 뿐 아니라, 사실로 믿는 경향도 더 높았음. 경제 부흥국의 경우 16.7%만이 가짜뉴스를 진짜로 믿었던 반면, 일부 개발도상국에서는 33.3%가 가짜뉴스를 신뢰

열한가지의 다양한 인포데믹과 팩트체크에 대한 노출 조사		나라별 GDP에 따른 코로나19 인포데믹 노출
(단위: %)		(단위: log GDP per capita in USD 및 노출 비율%)
자료: https://www.dongascience.com/news.php?idx=42006		주: 15명 이상이 응답한 국가를 대상으로 함. 자료: https://humanfactors.jmir.org/2021/1/e23279

○ 인포데믹에 효과적으로 대처하기 위해서는 사실 확인된 결과를 전파하여 가짜뉴스 발생을 선제적으로 차단하는 등 데이터 과학 전략과, 인공지능(AI) 알고리즘, 블록체인(blockchain) 기술을 활용한 적극적인 대처가 필요