8
Future Horizon9
망하고 시간이 해결해 줄 것이라 믿고 싶어한다. 급속한 세계화 진전, 중산층의 양적 증가가 기대되지만 동시에 불평등의 증가로 사회적 기반이 무너진 지 오래다. 1인 가구의 급격하게 증가하고 있지만 대부분의 정책은 암묵적으로 4인 가족을 기반하고 있는 실정이다. 중국은 이미 우리가 다룰 수 없는 상수가 되어버렸지 만 우리는 여전히 하나의 변수로 여겨지고 있다. 실제 우리나라 수출의 1/4은 중국으로 향하고 있으며, 중국의 삼성이 되어 버린 화웨이, 알리바마 등의 성장을 고려할 때, 문제의 핵심은 그들의 상대적인 경쟁력 확보가 남을 뿐이다.
빅데이터, 인공지능, 로봇, 컴퓨터 등의 기술발전은 이제 4차 산 업혁명의 도래가 임박했음을 알리고 있지만, 우리는 적극적으로 활용할 전략을 세우지는 않는다. 파리 기후협정을 통해 기후변화 가 인류에 미칠 영향이 거스를 수 없는 지경이 되었음에도 불구하 고 ‘환경’ 이슈는 ‘산업’ 이슈에 밀린다.
아래 그림에서 보듯이 외부 환경의 변화에 따라 A 상태의 에너지 가 높아지고 B 상태로 전이를 막는 장벽이 낮아지게 된다. 궁극 적으로 공은 B 상태로 전이하게 된다. 시스템은 다시는 A 상태
로 돌아올 수 없는, 즉 회복력을 잃어버린 것이 다. 이러한 환경의 역동적인 변화를 이해한다 면 우리는 현재 통용되고 있는 가정과 통념에 대한 전면적인 재검토를 필요로 한다.
이번 호 미래연구 포커스에서는 기존 통념을 재검토하는 5개의 글을 싣는다. 먼저 과학기술 정책연구원의 과학기술인력 수급 전망에 있어 서 저출산·고령화 추이와 관련한 통념적인 전 망과 실질적인 전망 간 큰 차이가 있음을 설명 하였다. 한상엽 이사는 독점적인 소유권을 전 제로 하는 자본주의 경제가 공유경제의 도래로 과잉소비사회에 대한 반성은 물론이고, 각자가 소유하고 있는 잉여자원의 공유를 통해서 부 수적인 수입 창출과 환경보호라는 세 마리 토 끼를 모두 잡을 수 있는 대안으로 공유경제의 의미를 설명하고 있다. 유재국 박사는 ‘미래 대한민국의 적정인 구 탐색’에서 합계출산율이 현재와 같은 수준을 유지하든 아니면 2050년까지 2.35명까지 이르든 간에 2020년대에서 2030년까 지는 인구가 증가하다가 이후에는 지속적으로 감소하게 된다. 대 체합계출산율 수준에 접근해도 인구 감소는 막을 수 없다는 점이 다. 기존의 저출산 고령화 대책에서 제시한 대안들이 한계가 있 음을 지적하였다. 경남대학교 김근식 교수는 통일인가 공존인가 에 질문를 던지면서 새로운 통일패러다임의 전환을 제시한다. 마 지막으로 이헌석 에너지정의 대표는 저출산 고령화 및 지식기반 경제로의 전환을 고려할 때 전력 에너지 수급전망의 가정에 대 해 근본적인 질문을 던지고 있다.
이와 같이 한국사회가 직면한 대표적인 도전이슈들이 갖는 통념 적 전망들에 대해 비판적으로 진단하고, 또 다른 미래시나리오의 가능성을 살펴봄으로써 새로운 기회의 실마리를 찾아볼 수 있기 를 희망한다.
미래연구 포커스 I 한국 사회의 통념적 미래이슈 진단
들어가며
미래연구는 시간에 대한 연구이다.
시간에 대한 연구로는 역사(歷史)와 물리학 등 다양한 분야가 있다. 역사, 고고학, 고생물학이나 진화에 대한 연구는 이미 지 나 온 시간을 다루는 반면에 물리와 공학에서의 시간에 대한 연 구는 시간에 따른 변화를 연구하는 역학(力學)과 시간 그 자체 를 연구한다. 물리학에서 분자 하나의 움직임 자체를 예상하기 는 어렵지만, 어떤 시스템 내에서의 입자들의 움직임을 통계학 적으로 분석하여 시스템을 해석하기도 한다. 인간 개개인의 운 명을 예측하는 것은 어렵지만 인간들의 집합체인 사회 시스템
(social system)의 변화를 예측하는 방법으로 자료와 수식 기 반의 모델링과 시뮬레이션(M&S: modeling & simulation) 분야도 있다.
사회 시스템에 대한 M&S는 모델링의 대상이 되는 시스템(문제) 에서 어떤 요인에 의해서 시스템이 변화하는가를 살피고, 요인 들 간의 인과 구조를 파악하여 이를 수식으로 전환한다. 전환된 수식과 자료를 결합하여 계산을 수행하는 도구(소프트웨어)를 이 용하여 미래를 예측한다. 이렇듯 자료와 수식 기반의 M&S는 막 연한 미래에 대한 직관으로부터 벗어나 정량적인 모습으로 미래 를 보여준다는 특징이 있다.
인구구조 변화에 따른 생활시간 변화에 대한 예측
1)글 유재국(국회 입법조사처 입법조사관)
미래연구 포커스 한국사회의 통념적 미래이슈 진단
단위(시간:분)
10~24세 25~39세 40~54세 55~64세 65세 이상
전체 남 여 전체 남 여 전체 남 여 전체 남 여 전체 남 여
•필수생활시간 11:22 11:16 11:29 11:09 11:02 11:15 10:57 11:00 10:54 11:10 11:13 11:08 11:46 11:49 11:44
수면 8:18 8:20 8:16 8:00 7:54 8:06 7:38 7:43 7:34 7:47 7:48 7:46 8:22 8:20 8:24
식사 및 간식 1:45 1:45 1:46 1:55 1:56 1:54 2:02 2:05 1:58 2:03 2:08 1:58 1:58 2:04 1:54
기타 개인유지1 1:19 1:10 1:26 1:13 1:13 1:15 1:17 1:12 1:22 1:21 1:17 1:24 1:25 1:25 1:26
•의무생활시간 8:04 7:48 8:21 8:59 8:56 9:03 8:43 8:41 8:48 7:34 7:21 7:45 4:58 4:23 5:22
일(수입노동) 1:03 0:56 1:11 4:17 5:32 2:59 4:45 5:52 3:38 3:38 4:44 2:34 1:26 1:58 1:03
가사노동2 0:28 0:16 0:39 2:27 0:49 4:09 2:03 0:40 3:29 2:19 0:51 3:44 2:23 1:10 3:15
학습 4:55 5:00 4:50 0:25 0:32 0:19 0:05 0:05 0:06 0:03 0:02 0:03 0:01 0:01 0:01
이동 1:38 1:36 1:41 1:50 2:03 1:36 1:50 2:04 1:35 1:34 1:44 1:24 1:08 1:14 1:03
•여가생활시간 4:33 4:57 4:11 3:51 4:02 3:43 4:18 4:21 4:17 5:17 5:27 5:06 7:16 7:48 6:52
교제활동 0:50 0:44 0:56 0:39 0:37 0:42 0:38 0:33 0:43 0:41 0:36 0:46 0:51 0:42 0:57
미디어 이용 1:41 1:34 1:48 1:50 1:50 1:50 2:11 2:16 2:06 2:46 2:56 2:36 4:04 4:33 3:42
실시간 방송(TV) 1:03 0:59 1:07 1:19 1:17 1:22 1:49 1:50 1:49 2:28 2:31 2:25 3:48 4:05 3:36
종교·문화· 스포츠 0:31 0:36 0:25 0:31 0:31 0:30 0:43 0:42 0:46 0:58 0:59 0:55 1:11 1:19 1:05
스포츠및레포츠 0:19 0:26 0:12 0:20 0:22 0:17 0:30 0:33 0:28 0:41 0:50 0:32 0:49 1:06 0:36
기타 여가활동3 1:14 1:43 0:44 0:34 0:47 0:20 0:26 0:32 0:20 0:28 0:33 0:24 0:47 0:50 0:44
〔표 1〕 연령대별 시간활용 현황
주) 1. 개인 건강관리, 개인위생, 외모관리 등 2. 가정관리, 가족 및 가구원 돌보기 3. 집단게임·놀이, 컴퓨터·모바일게임, 개인 취미활동, 유흥 등 출처: 통계청, 보도자료 2014년 생활시간조사 결과, 2015. 6. 29.
A A
A A
B
B B B
1) Emery, F and Trist, E., “The causal texture of organizational environment”, Himan Rlationships, 18, 21-32(1965)
ISSUES
trend
Anti trend
10
Future Horizon11
한편, 미래 예측의 대상 중에서 비교적 확고하 게(robust) 예측할 수 있는 사회 시스템 분야 가 있다면, 인구 시스템일 것이다. 인구의 수 를 예측할 뿐만 아니라 성별, 연령, 지역 등의 통계적 속성을 정량화한다면 미래의 소비와 생 산에 대한 예측을 비교적 견고하게(robust) 수행할 수 있다.
여기에서는 인구 시스템에 잠, 수면, 일, 학습 등과 같은 생활시간을 연결하여 향후 어떤 모 습의 사회가 될 것인가를 살펴보도록 하겠다.
생활시간의 현황
통계청은 5년에 한 번씩 ‘생활시간조사’를 실시 한다. 이 조사를 통해 국민들이 하루에 몇 시간 의 수면을 취하고 일을 하는지 등을 파악할 수 있다. 이 통계조사의 목적은 ‘국민들이 주어진 하루 24시간을 어떤 형태로 보내고 있는지를
조사하여 국민의 생활방식(life style)과 삶의 질을 파악하여 노 동, 복지, 문화, 교통 관련 정책수립이나 학문적 연구 활동을 위 한 기초자료로 활용’하는 데에 있다. 2014년 조사에서는 2014 년 7월 1일 0시 현재를 기준으로 표본 조사구에 거주하는 만 10 세 이상 가구원을 대상으로 약 27,000명(800개 표본조사구 내 의 12,000가구와 가구원)을 조사하였다. 이 조사는 주활동을 크 게 9가지로 분류하여 발표하고 있는데, 연령대별 주활동에 대한 조사 결과는 <표 1>과 같다.
일반적으로 수면, 식사 등 필수생활시간의 경우 40세에서 54세 까지의 인구가 10시간 54분을 소비하므로 가장 적은 자기 유지 관리 시간을 사용한다. 이 연령대가 평균적으로 수입노동을 4시 간 45분을 사용함으로써 가장 많은 노동을 수행하며 반면에 10 세에서 24세의 연령대에서 4시간 55분의 학습을 수행한다. 여 가활용 시간은 고령층이 많아서 65세 이상은 7시간 16분, 55세 에서 64세의 연령에서는 평균 5시간 17분을 사용하는 것으로 조 사되었다.
생활시간에 대한 전망
먼저 인구 시스템에 대하여 <그림 1>과 같은 모델을 구성하였 다. 기본적으로 코호트(Cohort) 모델이지만, 이를 시스템 다이 내믹스 모델링 도구로 다시 표현한 것이다. 인구(population)
라는 저량(stock)은 연간 노령화, 출생, 사망, 전입·전출에 의 하여 변화하는 간단한 구조이다.
한편, 5년마다 조사되는 생활시간 자료를 보면 그 변화는 어느 정 도 관성을 가지고 있어 급격한 변화가 나타나지 않는다. 따라서 특정 연도(여기에서는 2014년)의 자료를 기준으로 삼아도 시간에 따른 변화의 예측이 어느 정도 가능하다. 인구 및 가구의 수의 변 화와 성별·연령별 인구구조가 변화하면서 국가 생활시간2)도 변 화할 것이다. 국가 생활시간이라는 지표는 다음과 같이 구하였다.
시뮬레이션을 위하여 시나리오를 두 가지만 간단하게 준비해 보 았다. 첫 번째 시나리오는 합계출산율이 2014년 합계출산율 수
준인 1.21명으로 지속적으로 유지된다는 것이다. 두 번째 시나 리오는 합계출산율이 2050년까지 2.35로 램프(ramp)형태로 증가한 후 이후에 합계출산율 2.35를 유지하는 것이다.
그리고 지역별(16개 광역자치단체), 성별(남·녀) 연령별(0세부 터 80세 이상까지) 인구가 계산되는 시스템 다이내믹스(system dynamics) 모델을 개발하여 국가 생활시간을 계산하였다. 각 연령을 10세 단위로 다시 묶어서 생활조사에서 사용하는 단위를 적용하였다.
국가 생활시간의 계산은 2014년 자료를 기초로 하였으며, 이 생 활시간이 변화가 없다는 가정을 하여야 한다. 물론 가구구성원 의 수 등에 따라서 개개인의 생활시간이 변화할 수 있다. 그렇지 만 현재의 상황이 이어질 경우에 어떤 문제가 발생할 수 있는가 에 대한 기준선을 잡기 위해서는 2014년의 상황을 기준으로 삼 아야 할 필요가 있다.
시뮬레이션의 결과
(1) 인구 및 가구
<그림 2, 3> 및 <표 2>에서 볼 수 있는 바와 같이 인구는 f121 시나리오에서는 2020년경까지 인구가 증가하다가 2100년에는 2015년 대비 36% 수준인 약 1,810만 명 정도의 총인구가 되 며, 가구의 경우에도 2030년경에 최대치를 기록한 후 2100년 에는 45% 수준인 892만 가구 정도로 하락할 것으로 예상된다.
f235 시나리오에서는 2030년경까지 인구가 증가하다가 2100 년에는 2015년 대비 70% 수준인 3,521만 명 정도가 되며, 가 구의 경우에도 2030년경에 최대치를 기록한 후 2100년에는 71% 수준인 1,412만 가구 수준으로 하락할 것으로 예상된다.
합계출산율이 2.35에 달성한다고 해도 2030년 이후 인구와 가 구는 지속적으로 줄어들 것이다.
(2) 국가 생활시간
국가 생활시간에 대한 결과를 살펴보도록 하겠다. 2014년의 분 야별 국가 생활시간을 1로 보았을 때 2015년부터 2100년까지 의 시나리오별 개인유지, 일, 학습, 그리고 사교 및 여가활동의 국가 생활시간의 변화는 <그림 4>와 같을 것으로 예상된다.
60세 이상 인구의 증가로 사교 및 여가활동에 국민들이 사용하 는 시간은 2050년에서 2060년까지 증가하며, 일, 학습, 개인 유지 등에 사용하는 시간은 증가폭이 크지 않거나 지속적인 감소 추세에 돌입하였음을 보여주고 있다.
먼저, 수면 식사 및 개인 미용 등 개인유지에 투입되는 1년의 총시 간(10세 미만 제외)은 2016년 현재 약 56억 1,301시간이 된다.
인구구조 변화에 따른 생활시간 변화에 대한 예측 미래연구 포커스 I 한국 사회의 통념적 미래이슈 진단
여기에서 : 주활동의 국가 생활시간
: 주활동의 개인 평균 생활시간( ) : 총인구
: 1=개인유지, 2=일, 3=학습, 4=가정관리, 5=가족 및 가구원 돌보 기, 6=참여 및 봉사활동, 7=교제 및 여가활동, 8=이동, 9=기타
·f121: 합계출산율이 2014년 합계출산율 수준인 1.21명으로 지속적으로 유지
·f235: 2050년까지 2.35로 램프(ramp)형태로 증가한 후 이후에 합계출산율 2.35를 유지
지역별 연령별 인구 입력 (population change from restructuring
administrative district) 지역별 성별 인구 입력
(birth) 가임여성수당 자녀수
(Fertile Rate)
지역 국외 이동
(Immigrant) 지역 노화
(aging)
연령별 성장기간 (aging time) 지역 성별
연령별 인구1 지역별 가임여성 수
(Fertile Women) (newborn infant)
지역별 출생자수
Ⅰ지역별 성별 연령별 인구
(initial population) 지역별 성별 연령별 사망 (death)
(moving-in)진입 (moving-out)진출
<TIME STEP>
- +
+ -
지역별 성별 연령별 (population by 인구 sex, location, and age)
(M: 백만)
〔그림 2〕 시나리오별 총인구
60 M
45 M
30 M
15 M
0
2015 2025 2035 2045 2055 Time(Year)
2065 2075 2085 2095 총인구 : future121 총인구 : future235
(M: 백만)
〔그림 3〕 시나리오별 총가구수
30 M
22.5 M
15 M
7.5 M
0
2015 2025 2035 2045 2055 Time(Year)
2065 2075 2085 2095 총인구 : future121 총인구 : future235
〔그림 1〕 인구 시스템에 대한 시스템 다이내믹스 모델링
12
Future Horizon13
미래연구 포커스 I 한국 사회의 통념적 미래이슈 진단개인유지에 투입되는 시간은 f121 시나리오든 f235 시나리오든 2030년대 까지는 2014년보다는 약간 증가한다. 그러나 이후에 는 지속적으로 감소하기 시작하여 2100년에는 f121 시나리오에 서는 약 39%, f235 시나리오에서는 약 70% 수준이 된다.
둘째, 소득활동을 위한 노동(일)시간에 투입되는 국가 생활시간 은 2020년대 이후에는 2014년 보다 감소하기 시작한다. 인구 감소율이 큰 f121 시나리오가 그 감소속도도 빠른데, 2100년 에는 일에 투입되는 시간이 2014년 대비 약 35% 정도로 감소 할 것이며, f235 시나리오도 2014년 대비 약 65% 정도 수준의 시간이 노동에 투입될 것으로 예상된다.
총생산은 다음과 같이 계산할 수 있다.
노동투입시간과 노동력이 정해져 있다면 동일한 총생산을 산출 하기 위해서는 생산성을 조절하는 수밖에 없다. 따라서 2014 년 조사 결과와 같은 노동 시간이 투입되면서 동시에 현재와 같 은 수준의 총생산을 유지하기 위해서는 2100년에는 2014년 노 동생산성 대비 f121 시나리오는 2.88배, f235 시나리오에서는
년까지 2.35명에 이르든 간에 2020년대에서 2030년까지는 인 구가 증가하다가 이후에는 지속적으로 감소하게 된다. 대체합계 출산율 수준에 접근해도 인구 감소는 막을 수 없다는 점이다. 이 에 따라 가구(家口) 수도 줄어들 것이다. 일반적으로 가구(家具) 또는 자동차 등의 내구재는 가구 단위에서 소비가 되므로 내구재 소비 수요를 알기 위해서는 이의 변화를 감지하여야 한다. 이는 내수 생산 공장의 가동률과도 밀접한 관련이 있다.
둘째, 개인의 생산과 소비와 관련된 생활시간은 인구의 성별 연 령별 변화에 따라서 그 총양의 변화가 다양하다. 가장 뚜렷한 변 화가 예상되는 것은 학습 시간으로 향후 지식 사회에서의 지식 의 생산, 유통 부분을 강화할 필요가 있다. 뿐만 아니라 현재 수 준과 동일한 총생산을 이루기 위해서는 노동생산성의 향상은 필 수적이다. 이는 고부가가치로의 산업 구조 변화가 함께 수반되 어야 가능한 것이다. 따라서 고부가가치 산업으로의 이행을 위 해서는 ‘학습’에 대한 절대적 시간뿐만 아니라 학습 내용도 미래 가 원하는 방향으로 전개되어야 한다. 단순하게 학습 투입시간 과 학습 능력이 비례한다고 가정하고 현재의 학습 능력을 유지하 려 한다면 현재 투입 시간의 1.6배에서 3.65배를 더 투입해야 1.54배의 노동생산성이 되어야 한다. 물
론 더 높은 총생산을 해야 한다면 요구되 는 생산성은 더욱 증가할 것이다.
셋째, 학습의 경우에는 2014년 대비 총 투입되는 학습 시간이 이미 감소추세에 접어들었다. 학습을 하는 10대 인구의 감소가 주요한 요인이다. 2100년경에 투 입되는 학습 시간은 2014년 대배 f121 시나리오에서는 27%, f235 시나리오에 서는 62% 수준에 머무를 것으로 예상된 다. 국가 내의 총 학습 시간의 감소는 지 식 생산과 유통의 감소를 낳을 수 있다는 문제점이 있다. 물론, 학습 시간 투입이 곧 지식 생산과 직결되는 것은 아니다.
지식이 지속적으로 누적되어야만 다양성 이 형성되고, 지식의 다양성 속에서 새로 운 지식이 창출된다는 점에서 다양성이 없는 학습이 이루어진다면 미래 사회에서 의 지식 생산 및 유통에는 문제가 발생할 수 있다. 2100년에도 현재 수준과 같은 지식의 생산, 축적 그리고, 유통이 이루어지 기 위해서는 f121의 시나리오는 3.65배 f235의 경우에는 1.6 배의 학습 시간의 투자가 이루어져야 한다. 이것은 사실상 불가 능에 가까운 일이며 따라서 어떤 경제 단위에서의 지식 다양성이 나올 수 있는 교육 프로그램의 변화가 요구된다.
마지막으로, 사교나 여가 활동에 대한 생활시간도 줄어드는 것 은 마찬가지이나 노인인구의 증가로 그 낙폭이 가장 적다고 할 수 있다. 2015년 현재 연간 약 22억 7,515만 시간이 사교나 여가 활동 등에 사용되고 있다. 사교나 여가 활동은 시간을 소비 하는 소비재 수요에 많은 영향을 미칠 것이다. 2100년에 f121 의 시나리오에서는 사교나 여가에 투입되는 시간은 약 10만 5,646만 시간으로 2014년 대비 약 46% 정도 될 것이며, f235 의 경우에는 17억 2,380만 시간으로 2014년 대비 76% 수준 일 것으로 예상된다.
글을 마치며
인구 시스템에 생활시간의 속성을 붙여 시뮬레이션 한 결과 다음 과 같은 시사점을 얻을 수 있다.
첫째, 합계출산율이 현재와 같은 수준을 유지하든 아니면 2050
한다는 결론이 나온다. 그러나 이것은 실질적으로 불가능한 상 황이므로 학습에 대한 대량 투입보다는 개개인이 서로 다른 지식 을 갖도록 지식의 다양성을 확대할 필요성이 있다. 결과적으로 동일한 학습 시간으로도 더 높은 부가가치 창출 능력을 갖춘 인 재를 양성하기 위한 교육 프로그램이 개발되어야 한다.
마지막으로, 경제 시스템 관점에서 일정한 경제 규모를 유지 하기 위한 노동생산성 향상과 국가 총 학습 시간의 증가 요구 는 실질적으로 한계가 있다. 이와는 반대로 개인 수준에서 경 제 시스템을 바라본다면 개개인의 삶의 질의 향상이 국가 수준 의 경제 규모에 어떤 변화를 가져 올 것인가를 그려 볼 수 있 을 것이다. 따라서 개개인의 삶의 속성에 기반 한 국가의 미래 를 그려보는 상향식 접근이 필요한데, 이러한 상향식 접근법을 ABM(Agent-Based Modeling)이라고 한다. 자료와 수식 기 반의 하향식 접근법과 ABM의 조화를 찾는 연구도 함께 수행되 어야 할 것이다.
인구구조 변화에 따른 생활시간 변화에 대한 예측
〔표 2〕 시뮬레이션 결과
구분 시나리오 2015년 2020년 2030년 2040년 2050년 2060년 2070년 2080년 2090년 2100년
인구
f121(만가구) 5,000 5,013 4,935 4,682 4,239 3,697 3,149 2,626 2,176 1,810
f235(만가구) 5,000 5,026 5,037 4,927 4,675 4,351 4,042 3,779 3,604 3,521
가구 f121(만가구) 1,993 2,106 2,247 2,221 2,047 1,804 1,545 1,285 1,069 892
f235(만가구) 1,993 2,106 2,247 2,223 2,067 1,872 1,693 1,538 1,447 1,412
개인유지
f121(만시간) 561,301 568,713 575,496 555,424 508,430 446,777 381,403 318,603 264,306 220,141
2014년=1 1.003 1.016 1.028 0.992 0.908 0.798 0.681 0.569 0.472 0.393
f235(만시간) 561,301 568,713 577,030 567,067 535,965 496,330 456,301 422,054 399,601 389,393
2014년=1 1.003 1.016 1.031 1.013 0.958 0.887 0.815 0.754 0.714 0.696
일
f121(만시간) 314,792 314,643 307,304 287,990 258,637 223,665 190,470 158,652 131,371 109,194
2014년=1 1.001 1.001 0.977 0.916 0.823 0.711 0.606 0.505 0.418 0.347
f235(만시간) 314,792 314,643 308,034 293,717 273,208 251,065 233,217 218,449 208,624 204,058
2014년=1 1.001 1.001 0.980 0.934 0.869 0.798 0.742 0.695 0.664 0.649
학습
f121(만시간) 170,055 162,235 148,434 133,245 115,893 98,506 82,873 68,798 56,816 47,010
2014년=1 0.990 0.944 0.864 0.776 0.675 0.573 0.482 0.400 0.331 0.274
f235(만시간) 170,055 162,235 149,409 140,425 131,397 123,650 117,405 112,322 108,948 107,114
2014년=1 0.990 0.944 0.870 0.817 0.765 0.720 0.683 0.654 0.634 0.624
사교 및 여가활용
f121(만시간) 227,515 237,021 251,865 252,923 236,888 211,884 181,658 152,180 126,516 105,646
2014년=1 1.008 1.050 1.116 1.121 1.049 0.939 0.805 0.674 0.560 0.468
f235(만시간) 227,515 237,021 252,435 257,250 247,024 229,711 208,471 189,697 177,629 172,380
2014년=1 1.008 1.050 1.118 1.140 1.094 1.018 0.924 0.840 0.787 0.764
1) 동 연구에서 사용하는 인구 전망치는 통계청의 추계자료가 아니며, 모델의 입력전제 조건 등에 따라 통계청과 차이가 있음을 밝혀둠
2) 국민 모두의 생활시간의 합을 국가 생활시간이라고 정의하기로 한다.
〔그림 4〕 생활시간 유형별 국가 생활시간의 변화 예측(2014년=1)
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 f235 : 교제 및 여가활동 f121 : 사교 및 여가활동 f235 : 개인유지
f121 : 개인유지 f235 : 일 f121 : 일 f235 : 학습 f121 : 학습
