대한민국 부촌지도: 국민건강보험공단 행정빅데이터를 활용한 일반 및 고령층 상위 소득자의 지역적 분포 연구 = Mapping Affluent Areas in South Korea: A Study on the Regional Distribution of High-Income Earners in General and Elderly Populations Using NHIS Administrative Big Data

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 지자체와 연계하여 수행된 국민건강보험공단 행정빅데이터 소득 자료를 바탕으로 시군구 단위에서 일반 및 고령층 상위 소득자(상위 1% 소득자)의 공간상관과 분포 양상을 분석하여 소득 상위자 연구 및 지역 소멸 연구에서의 국민건강보험공단 행정빅데이터의 유용성과 한계에 대해 탐색하고자 하였다. 본 연구의 연구 대상자는 2002년, 2007년, 2012년, 2017년, 2022년 5개 연도에 대해 1세 단위 연령 및 성별로 층화하여 대표성 있게 무작위 추출된 전국에 거주하는 4%의 가구주에 가구원을 붙인 후 패널 구조로 만든 데이터로, 연간 대략 900만명 정도의, 사회과학에서는 유례없이 큰 규모이다. 2022년 기준 8,837,353명으로 한국 인구 전체의 17.1%에 해당한다. 연구 기간은 2004년부터 2022년까지였다. 분석 결과, 본연구의 자료와 가계금융복지조사의 평균 소득의 지역별 패턴이 거의 유사하고, 고소득층 소득은 다소 높아서 연구의 목적에 부합하는 것으로 나타났다. Moran’s I 값은 일반 인구 0.422, 고령층 0.436이었고 공간적 자기상관성이 통계적으로 유의하게 나타났다. 전체 인구 대비 고령층에서 공간적 자기상관성이 높았고, 고령층 소득상위자가 특정 지역에 더 집중되어 있는 특징을 보여준다. 2004년부터 2022년 사이에 일반 상위 소득자 거주 지역은 서초와 강남 위주로 더욱 집적되었다. 비수도권 지역의 경우 대구 수성구, 부산 해운대구 중심으로 정리되는 모습이었다. 고령층 상위 소득자는 일반 상위 소득자와는 달리 시간이 갈수록 서초와 강남 위주의 전통적인 부촌에서 밀려나 용인 등 주변 지역의 비중이 높아지는 모습을 보였으며, 창원시 성산구 등 부유한 고령 노동자들이 집적하는 지역이 다채롭게 분포하는 것을 관찰할 수 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study explores the utility and limitations of NHIS administrative big data in analyzing high-income earners and regional depopulation by using income information from a dataset linked with local governments. Specifically, the spatial correlation and distribution patterns of the proportion of the top 1% income group among the general and elderly populations at the si/gun/gu levels are examined. The study population comprises a panel dataset constructed by randomly selecting a representative 4% sample of household heads stratified by single-year age and gender for the years 2002, 2007, 2012, 2017, and 2022, and appending household members. This dataset includes approximately 9 million individuals per year—a scale rarely seen in social science research. As of 2022, it contains 8,837,353 individuals, accounting for 17.1% of the total South Korean population. The study period spans from 2004 to 2022. The analysis revealed that the regional patterns of average income in this study's dataset closely resemble those found in the Household Finance and Welfare Survey, and that the income levels of high-income groups were somewhat higher, indicating that the data are appropriate for the study’s objectives. There were statistically significant spatial autocorrelation across all income-related indicators, with Moran’s I values ranging from 0.422 to 0.436. Notably, spatial autocorrelation was higher among the elderly compared to the general population, suggesting a greater geographic concentration of high-income elderly individuals. The findings show that, from 2003 to 2022, high-income individuals in the general population became increasingly concentrated in Seocho and Gangnam. In non-capital areas, the pattern was centered around Suseong-gu in Daegu and Haeundae-gu in Busan. In contrast, high-income elderly individuals gradually shifted away from traditional affluent areas like Seocho and Gangnam, with increasing proportions in surrounding areas such as Yongin. New clusters of affluent elderly workers also emerged in areas like Seongsan-gu, Changwon, although some of these disappeared over time.