Analyzing the influential factors of the elderly daytime mobility in Seoul : using big data of de facto population in Seoul

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The aging phenomenon is not limited to demographic fluctuations, but it leads to changes in the social structure and the living world, and changes in the consciousness and social structure of the elderly who have been traditionally maintained. As social and economic conditions of the elderly change, recently a new approach to the elderly is spreading due to the increase of young elderly people. However, there is increasing concern that characteristics of population distribution and the factors affecting the elderly population by dividing the aged population over 65 years by age group are different. In the megacities such as Seoul with good public transportation access, mobility restrictions for the elderly are eased, the activity radius is widened, and spatial restrictions on the mobility of the elderly are reduced, increasing the participation rate of economic activities in the elderly and the proportion of leisure activities in the city.
In the meantime, distribution of the residence registration population was taken into account, in this study the spatial distribution of the elderly during the daytime, when leisure and social activities were mainly conducted, was identified. The elderly were analyzed by the Young-old (less than 75 years of age over 65) and the Old-old (75 years of age). The purpose of this study is to analyze the factors affecting the physical environment of the city that affect the mobility of the elderly during the daytime by subdividing into the above.
The study hypothesized that factors affecting the mobility of the elderly during the daytime hours will be different depending on the age group, and more active leisure services affect the Young-old.
Spatial regression model analysis was used based on the data of the Seoul de facto population. In 2018 The general regression model was set as the baseline model for analysis, and the spatial lag model (Spatial Lag Model) and spatial error model (global error model) were set as alternative models. As a result of the model analysis, the factors that increase the mobility of daytime Young-old are general social welfare facilities, general hospitals, traditional markets, public sports facilities, road ratio, commercial area ratio, and the number of elderly people at nighttime. Elderly welfare facilities, traditional markets, commercial areas, and the number of elderly at nighttime were found to increase Old-old. These results can be seen as reflecting the preference of age-integrated facilities for the Young-old and the Old-old who prefer elderly-centered welfare facilities. In addition, the travel radius of the elderly is wider in the case of Young-old, and the study suggested a specialized leisure activity program to activate their new leisure culture.
This study identified the research hypothesis by confirming that there were differences in urban environmental factors affecting the mobility of the elderly. New attempt to find ways to improve activity data of the elderly population by utilizing the de facto population that reflects the flow of the real-time population. It should be considered to prepare policy implications for the subdivided elderly in an aging-friendly society.

국문 초록 (Abstract)

고령화 현상은 인구학적 변동에만 국한되지 않고, 생활 환경의 변화, 더 나아가 노인들의 의식과 사회 구조의 변화로 이어지는 범세계적인 추세이다. 이처럼 과거에 비해 개선된 고령자들의 경제적, 신체적 여건에 따라 나이듦을 대하는 관점에 있어서도 많은 변화를 가져왔다. 특히 65세 이상을 하나의 단일 노인집단으로 간주하는 것은 신체적·경제적으로 능력이 향상된 고령자의 증가와 고령자 연령대에 따른 차이를 간과하게 만든다. 최근에는 젊은 노인(Young-old)들의 증가로 인해 새로운 경제활동의 주체로 고령자층을 바라보는 분위기가 확산되고 있다. 따라서 대중교통 접근성이 양호한 서울과 같은 대도시에서는 노인의 이동성 제약이 완화되어 활동반경이 넓어지면서 고령자 이동에 대한 공간적 제약이 감소되어 고령인구의 경제활동 참여율은 증가하고 도시 내 여가활동의 비중은 다양해지고 있다.
본 연구는 과거 주민등록지 중심으로 고령인구의 분포를 고려하였다면 고령인구의 여가 및 사회활동이 주로 이루어지는 주간시간대의 공간적 분포를 파악하고 이를 전기고령자(65세이상 75세 미만)과 후기고령자(75세 이상)으로 세분화하여 주간시간 노인인구의 이동성에 영향을 미치는 도시의 물리적 환경의 영향요인을 분석하는 데 목적을 둔다.
주간시간대 고령인구의 이동성에 영향을 미치는 요인이 연령대에 따라 다르게 나타날 것으로 가설을 세웠으며, 고령인구 집단 내에서도 전기고령자가 후기고령자에 비해 이동성이 더 증가할 것이라고 예상하였다.
모형분석은 2018년 서울시 생활인구 데이터를 토대로 수행되었다. 분석을 위한 기준 모형으로 일반회귀모형(OLS)을 설정하고 대안모형으로는 전역적 공간계량모형인 공간시차모형(Spatial Lag Model)과 공간오차모형(Spatial Error Model)을 설정하였다. 모형 분석 결과, 전기고령자의 주간시간 이동성을 증가시키는 요인들로 종합사회복지시설, 종합병원, 전통시장, 공공 운동시설, 도로율, 상업지역, 야간시간 고령자 수이며, 후기고령자의 경우는 노인복지시설, 전통시장, 상업지역, 야간시간 고령자 수가 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 연령통합적 복지시설을 선호하는 전기노인과 노인 위주의 복지시설을 선호하는 후기노인의 복시시설 선호도가 반영되었다고 볼 수 있다. 또한 전기 고령자의 경우 후기고령자에 비해 주간시간 이동 범위가 넓으며 이들의 새로운 여가문화의 활성화를 위한 특화된 여가활동 프로그램이 제안되었다.
본 연구는 도시 공간적 요소를 포함한 다양한 요소들이 고령자들의 이동성에 미치는 영향을 증명하였으며, 전기고령자와 후기고령자의 이동성에 영향을 미치는 도시환경요인은 차이가 존재함을 확인하여 연구 가설을 입증하였다. 인구의 유동성을 반영하는 생활인구 데이터를 활용하여 고령인구의 활동데이터를 통한 정책 효율성 제고 방안 모색하는 것이 필요하다. 현재 서울시에서 추진하고 있는 노인중심 문화공간 조성을 위해 노인들의 활동시간대 밀집지역을 대상으로 노인의 신체적 특성을 고려한 고령친화공원 조성의 정책 마련이 고려되어져야 할 것이다.

목차 (Table of Contents)

• ChapterⅠ. Introduction １
• 1. Research Background １
• 2. Purpose of Research ３
• 3. Thesis Structure ３
• ChapterⅡ. Literature Review ６
• 1. New ageing trend ６
• 2. Leisure place selection of the elderly ７
• 3. Elderly daily mobility ９
• 3-1. Factors affecting the elderly daily mobility ９
• 3-2. Measuring the elderly mobility １３
• 4. Spatial distribution of the elderly １６
• 5. Summary of literature review １６
• 6. Research Hypotheses １７
• ChapterⅢ. Methods 20
• 1. Research range 20
• 1-1. Research area 20
• 1-2. Unit of analysis 21
• 2. Data ２4
• 3. Methods ２7
• 3-1. Data preprocessing ２7
• 3-2. Exploration Spatial Data Analysis ２8
• 3-3. Spatial Econometric Models ２9
• ChapterⅣ. Data Construction and Descriptive Statistics ３4
• 1. Data Construction ３4
• 1-1. Dependent variable ３4
• 1-2. Variable selection ３7
• 2. Descriptive statistics ４２
• ChapterⅤ. Results of analysis ４5
• 1. Spatial autocorrelation of the elderly ４5
• 1-1. Exploring spatial autocorrelation ４5
• 1-2. Spatial patterns of the elderly ４6
• 2. Results of the Baseline Model ４8
• 2-1. Results of the Baseline Model ４8
• 2-2. Diagnostics for the Baseline Model 50
• 3. Model selection for spatial regression ５3
• 4. Results of Spatial regression model ５4
• ChapterⅥ. Conclusion ５8
• 1. Summary and conclusion ５8
• 2. Implications ５9
• Bibliography ６1
• Appendix ６6
• 국문 초록 ７2