ISSN : 1226-072X
알기 쉬운 요약
In a rapidly aging society, we need to recognize middle-aged and older adults as autonomous members of society and draw on their experiences and resources rather than treating them as ‘recipients of protective or care services’. In addition, household assets—a factor of growing significance—should be considered when examining prosocial behaviors in later life. Although household assets function as a mechanism of social inequality, this study posits that these assets may also influence giving behaviors and examines the relationship between household assets and giving among Korean middle-aged and older adults. This study classified giving behaviors into four subgroups: neither (1), donation only (2), volunteering only (3), and both (4). The 2022 Seoul Welfare Survey (N = 6,598), conducted by the Seoul Institute, was used for the analyses, and the final analytical sample consisted of 2,463 citizens aged 50 or older. Multinomial logistic regression models were conducted to examine associations between specific household assets (i.e., real estate assets, financial assets, other assets, and debts) and types of giving. The main results of multinomial logistic regression analyses are as follows. First, real estate assets were positively associated with membership in the ‘donation only (2)’ group while other assets and total debt were positively associated with membership in the ‘volunteering only (3)’ group. The ‘both (4)’ group showed positive associations with real estate and other assets. In this regard, real estate assets showed strong associations with giving behaviors among middle-aged and older adults. Based on these findings, we highlight potential significance of household assets for giving behaviors and suggest tailored approaches to promote giving behaviors in later life.
초고령화 사회인 오늘날 중·고령자는 단지 보호, 개입의 대상만이 아니라 사회의 주체적인 일원이며, 이들의 자본과 경험을 활용할 시대적 필요성이 강조되고 있다. 또한, 중·고령자의 적극적 행동을 이해하려면 소득뿐만 아니라 가구 자산이란 새롭게 강조되는 변수를 고려할 필요가 있다. 본 연구는 자산이 친사회적 행동의 영향요인 중 하나라고 전제하여, 가구 자산이 중·고령층의 나눔행동(모두 미참여, 기부만 참여, 봉사만 참여, 모두 참여)에 미치는 영향을 구분하여 살펴보고자 한다. 서울연구원의 ‘2022년 서울시복지실태조사(N=6,598)’를 활용하였으며, 만 50세 이상 가구원 2,463명을 최종적으로 분석하였다. SPSS 29.0을 활용하여 유형별 나눔행동을 준거집단(ref.)으로 설정한 후 다항 로지스틱 회귀분석을 실시한 주요 결과는 다음과 같다. ‘모두 미참여(ref.)’한 경우를 위주로 요약하자면, 부동산 자산은 ‘기부만 참여’할 가능성을 증가시켰고, 기타 자산과 총부채가 많을수록 ‘자원봉사만 참여’할 가능성이 높아졌다. 가장 적극적인 나눔행동인 ‘모두 참여’하는 경우는 부동산 자산과 기타 자산이 많은 경우로 나타나, 부동산 자산의 강한 영향력을 확인할 수 있었다. 연구 결과를 바탕으로, 초고령화 사회에서 중·고령층의 나눔행동을 촉진할 새로운 영향요인으로 가구 자산을 살펴보았다는 이론적 함의를 마련했고, 중·노년기의 나눔행동을 증진할 맞춤형 접근의 필요성이란 실천적 전략을 강조하였다.
시대적 흐름인 급격한 고령화로 인해 아프고, 가난한 노인 이미지가 계속 생산되고 있고, 국가 생산성이나 경쟁력이 약화될 것이라는 담론이 공고해지고 있다(홍송이 외, 2026). 노인 서비스나 정책은 주로 의료나 돌봄, 소득 보장 등 제한된 영역에서 논의되어 왔는데(홍송이 외, 2026), 이는 노인이 사회적 참여의 주체이기보다 ‘보호와 개입의 대상’으로만 여겨지는 우리 사회의 담론에서 비롯된다. 초고령화가 시대적 과제라면, 이제는 높은 교육 수준이나 삶의 지향점 등 변화하는 노인의 특성을 고려하여 노인의 잠재력과 자원을 사회적으로 활용할 수 있는 보다 적극적인 방안을 찾을 필요가 있다. 노인뿐만 아니라 몇 년 뒤에 노년층으로 진입할, 은퇴하기 시작하는 중장년(베이비부머 세대)이 은퇴기를 만족스럽게 보내고, 지역사회에도 기여할 수 있는 방안 중에는 기부 혹은 봉사활동에 참여하며 이들이 한평생 축적한 경험과 자본을 나누는 것이 있다.
중·고령자는 시간적, 심리적 여유가 증가하면서, 한평생 속해온 사회에 기여하고 싶어한다. ‘2024년 기빙코리아(Giving Korea)’에 따르면, 기부 참여율은 30대(66.1%)가 가장 높았지만, 50대(64.7%), 40대(63.0%)의 참여율도 그 다음으로 높았고(김혜정 외, 2024), 보건복지부와 한국사회복지협의회(2024)는 최근 10대~20대와 달리, 50~60대의 자원봉사 참여율이 크게 증가하고 있다고 분석했다. 최근 실증연구들도 70세 등 특정 연령까지 나눔행동(기부, 자원봉사)과 긍정적인 관련이 있음을 보고하였다(문예진, 이상민, 2017; Mayr & Freund, 2020). 자유로운 일과, 자녀 세대와 사회에 기여하려는 의지, 은퇴나 사별 등 상실되는 관계를 보완하려는 다양한 동기가 작용해 중·고령자는 적극적으로 나눔을 실천하려고 한다(Mayr & Freund, 2020). 물질적, 비물질적 자원을 활용한 나눔행동은 중·고령자의 자기수용 및 타인과의 관계의 질로 측정된 심리적 복지감, 자아존중감 및 삶의 만족도에 긍정적인 영향을 주며(이종화 외, 2022; Choi & Kim, 2011; Han & Hong, 2013), 이러한 개인의 복지효과와 친사회적 행동이 누적될수록 지역사회 전체의 복지효과도 강화된다.
중·고령자의 나눔행동을 촉진할 새로운 요인을 찾아가는 본 연구는 나눔행동을 현금, 물품 등 물질적 자원을 제공하는 기부와 시간, 재능 등 서비스를 제공하는 자원봉사로 구분한다. 이는 중·고령자의 배경요인과 자본 유형에 따라 기부만 하거나, 봉사만 하거나 혹은 모두 (미)참여하는 등 나눔행동의 조합이 달라지기 때문에 변수를 구체적으로 구분할 필요가 있기 때문이다. 가령, 노인의 교육수준이 높을수록 혹은 고소득자일수록 ‘기부만’ 참여할 가능성이, 친사회적 성향이 강하거나, 문화적 자본이 더 많을수록 ‘자원봉사만’ 참여할 가능성이 증가하였다(홍달성 외, 2020; Choi & Chou, 2010). 대부분은 한정된 자본을 갖고 있기에, 본인에게 특화된 자본을 활용해서 나눔행동을 선택적(봉사 혹은 기부) 아니면 결합적(봉사 및 기부)으로 실천하는 것이다. 보다 정교한 나눔행동 개입 전략을 찾기 위해 다수의 연구들은 나눔행동을 기부와 자원봉사로 구분하였다(강철희 외, 2012; 김지혜, 정익중, 2012; 강철희 외, 2016; 한창근 외, 2016; 강철희 외, 2017; 홍달성 외, 2020; 이종화 외, 2022; 강시온, 한창근, 2024; Choi & Chou, 2010). 본 연구에서는 중·고령자의 나눔행동의 다양한 유형(모두 미참여, 기부만 참여, 자원봉사만 참여, 모두 참여)을 구분하고, 기존 연구에서 중점적으로 다루지 않았지만, 최근 중요성이 강조되는 경제적 자본인 가구 자산의 영향력을 탐색하고자 한다.
나눔행동의 영향요인을 살펴보는 과정에서 주로 분석된 가구 소득 외에도, 가구 자산은 또 다른 중요성을 갖고 있다. 오늘날 중·고령층은 급속한 경제발전의 시대를 겪었기에, 교육수준이나 직업 등을 비교했을 때, 과거 노인 세대보다 우수한 인적자본을 갖추었지만, 동시에 경제적 불평등이 심각한 시대적 배경에서 살아가고 있다. 2011년만 하더라도 불평등의 가장 큰 원인은 가구 소득 격차였다면, 2025년은 가구 자산 격차가 불평등을 가장 잘 설명하는 요인으로 분석된다(김경희, 2025. 10. 29.). 이는 장기간 경기침체와 불안정한 부동산 정책으로 인해 부동산 선호 현상이 나타나면서, 자산(부동산)을 가진 자와 그렇지 못한 자의 격차가 심각해졌기 때문이다(김경희, 2025. 10. 29.). 또한, 생애주기적으로 중·고령자는 소득이 감소하고, 그간 노후 대비를 위해 부동산 등 자산을 축적하고 있기에(이승희, 2023; 이주미, 김태완, 2014; Carasso & McKernan, 2008), 소득보다 부동산, 금융자산 등 자산이 중장년과 노인의 심리상태나 실천 행동에 미치는 영향이 더욱 클 것이다. 유동성이 크고, 지출로 활용되는 소득 대신 장기적으로 미래를 준비하는 과정에 유용한 가구 자산은 사회복지적으로 긍정적인 효과를 창출하지만, 오늘날 사회 불평등이나 경제적 격차의 주요 영향요인이라는 양면성을 갖고 있다. 불안정한 사회에서 유동화가 적은 아파트나 주택 등 자산을 향한 기대치가 높아지고 있기에, 가구 소득보다 가구 자산이 더욱 유의미한 변수가 되어가는 것이다. 만약, 사회경제적 격차의 영향요인인 가구 자산이 중·고령자의 친사회적 행동을 촉진한다면, 사회적 신뢰와 유대, 통합 등 지역사회 차원에서도 긍정적인 효과가 있음을 제시할 수 있을 것이다. 오늘날 상당히 중요한 경제적 자본인 가구 자산이 중·노년기의 나눔행동에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고, 유형별 가구 자산(부동산 자산, 금융자산 및 기타 자산)과 총부채를 구분해서 보다 구체적인 연구결과를 토대로 맞춤형 나눔행동 전략의 필요성을 찾고자 한다.
초고령화 사회인 오늘날 중·고령층의 경험과 자본을 활용할 시대적 필요성과 은퇴함으로써 소득보다 자산의 중요성이 증가하는 생애주기 특성을 고려하면, 가구 자산과 중·노년기의 나눔행동의 관계를 분석할 필요가 있다. 중·고령층이 한평생 쌓아온 자원과 경험을 나눔으로써, 본인의 삶의 만족도가 높아지고, 지역사회 공동체 의식과 사회적 신뢰를 증진할 수 있는 선순환적 가치를 갖는 나눔행동은 사회복지적으로 의미가 크다. 또한, 본 연구를 통해 나눔행동에 있어 경제적 특성을 고려한 맞춤형 접근이나 구체적인 전략이 필요함을 강조할 수 있을 것이다.
자산(wealth)은 저축, 투자, 운송수단(자동차), 부동산이나 토지 등 상대적으로 유동성이 적은 경제적 자본을 의미하며, 주로 실물자산(부동산, 토지 등)과 금융자산(저축, 투자 등) 및 기타 자산(회원권 등)으로 구분된다(Sherraden & Mckernan, 2008). 소득은 생활 유지를 위한 소비에 활용되지만, 한번 소유하면 오랫동안 갖게 되는 자산은 불안정한 소득을 보완하면서 교육이나 건강 투자 등 가구원의 장기적인 목표나 미래를 위해 활용될 수 있다(Han & Hong, 2011; Kling et al., 2020; Page-Adams & Sherraden, 1997; Rapp & Humer, 2023). 경험적으로도 우리는 소득을 모두 쓰기보다 저축이나 부동산 투자 등으로 자산을 최대화하려는 전략을 취한다(신용석 외, 2017).
소득과 구분되는 자산의 중요성에 주목해 Sherraden(1991)은 자산이 다양한 방면에서 사회복지적 효과들을 창출하는 과정을 이론화했고, 그의 자산복지효과 이론은 소득과 별개로 자산의 장기적, 근본적 복지 효과에 주목한 차별점이 있어 본 연구에서는 이를 기반으로 하였다. 또한, 실증 연구들은 가구 자산이 노인의 삶에 장기적, 긍정적 영향을 준다고 보고했다. 가구 자산은 노인의 우울 감소(김자영, 한창근, 2015; 강시온, 한창근, 2017; 이숙현, 한창근, 2017; 이주미 외, 2021)나, 삶의 만족도 증가(김동배 외, 2009; 신용석 외, 2017; Han & Hong, 2011)와 관련이 있어 심리적 영역에서 효과가 있었다. 또한, 가구 자산은 지역사회 내 비공식적 관계망이나 종교, 여가 문화 등 공식적 참여를 촉진하고 있어(김자영, 한창근, 2015; 강시온, 한창근, 2017; 신용석 외, 2017; Jørgensen et al., 2018), 자산이 심리적 보호요인 외에 참여적이고 연결된 노후의 의미 있는 영향요인인 것으로 나타났다. 노인이 충분한 자산이 있다면, 기대수명이 증가하는 와중에 오랫동안 노후 대비가 가능하고, 생계에 전념할 필요 없이 여가 문화 등 선택할 수 있는 활동들이 많아지는 것으로 해석된다(신용석 외, 2017). 다만, 아직까지 자산복지효과는 주로 심리사회적 결과 위주로 분석되었으며, 나눔행동이란 실제 행동에 어떠한 영향을 미치는지 다룬 연구는 다소 제한적인 것으로 정리된다. 가구 자산이 개인의 심리적 특성에 긍정적이라는 선행연구들의 연장선 위에서 본 연구는 중·고령자의 가구 자산과 실천적 나눔행동 간의 관계를 실증적으로 분석하고자 한다.
생애주기 상 투자와 소비 비중이 큰 청년층보다 중·고령층이 되면 누적된 자산 가치가 정점을 이루고, 노인이 되면 한평생 쌓아온 자산을 소비하기 시작한다(Carasso & McKernan, 2008). 특히 중·고령자의 자산이 점차 부동산 등 실물자산으로 편중되는 현상은 이들의 삶을 이해하려면 소득과 더불어 자산을 고려해야 할 필요성으로 이어진다. 이승희(2023)의 연구에서는 노인의 자산과 소득의 많고 적음을 유형화한 결과, ‘저소득-저자산’ 등 자산과 소득이 같이 증감하는 경우가 많았지만, ‘저소득-고자산’ 비중도 매년 약 10% 수준으로 나타나 소득과 자산의 차이가 발견되었다. 또한, ‘2025년 가계금융복지조사’ 분석 결과, 연령대가 높아질수록 총자산에서 거주 주택 및 비거주 주택 등 실물자산의 비중이 증가했는데, 전체 자산 대비 실물자산은 40대(73.8%), 50대(75.1%), 60세 이상(81.3%)으로 각각 조사되었다(통계청, 2025). 2025년 가구 총 부채는 40대(약 1억 4천만 원), 50대(약 1억 1천만 원) 이후 60세 이상은 약 6천 5백만 원으로 감소하는 추세를 보이며, 금융자산도 연령대가 증가할수록 감소하는 추세였다(통계청, 2025). 총 부채 금액을 고려해야 보다 정확한 유형별 가구 자산 측정이 가능할 것이기에, 본 연구는 가구 총 부채도 독립변수로 포함한다.
선행연구들은 중·고령자의 삶을 이해하려면, 소득보다 자산이 더 유의미한 영향을 미칠 가능성을 시사하고 있다. 인구학적 배경요인과 자산을 통제했을 때, 소득은 노인의 삶의 만족도에 통계적으로 유의미한 영향력이 없었지만, 소득을 통제했을 때, 자산은 삶의 만족도의 중요한 영향요인으로 나타났다(Han & Hong, 2011). 이와 유사하게, 노인의 건강, 주거, 가족관계 만족도 등 영역별 만족도에 있어 자산 빈곤이 소득 빈곤보다 통계적으로 더 유의미했고, 적합했다는 연구 결과(박종, 한창근, 2025)도 소득만으로 이들의 특성을 모두 이해할 수 없을 가능성을 보여준다. 이처럼, 중·고령자는 생애주기 상 자산의 중요성이 증가하고, 그동안 예·적금이나 부동산 등 자산을 기반으로 노후 대비를 해왔기에, 이들의 심리사회적 특성에 자산의 영향력이 클 것으로 예상된다. 또한, 가구 자산이 많을수록 사회에 기여할 수 있는 심리적, 경제적 여유로도 이어질 것으로 예측된다.
나눔(giving)이란 가족이나 친구가 아니거나, 법적으로 관계가 없는 당사자에게 물질 혹은 서비스(시간 및 노동)를 무급으로, 자발적으로 제공하는 것이다(Tilly & Tilly, 1994). 통계자료들에 따르면, 중·고령층은 정기적으로 기부와 봉사활동에 참여하는 것으로 확인된다. ‘2024년 기빙코리아’ 분석 결과, 2023년 한 해 동안 ‘정기적으로’ 기부한 횟수는 60대(7.1회)가 가장 많았으며, 이어서 50대(7.0회), 40대(6.6회)로 나타나(김혜정 외, 2024), 일회성 기부나 전체 기부 참여율은 30대가 가장 높지만, 중·고령층은 꾸준히 기부를 하는 편으로 확인된다. 2024년 사회복지자원봉사 인증관리(VMS)의 활동 자원봉사자는 전체 63만 2천여 명(100%) 중에 20대(42.10%)가 가장 많았지만, 60대(23.05%), 50대(12.23%)도 그 다음으로 봉사를 많이 참여하는 연령대로 나타났다(보건복지부, 한국사회복지협의회, 2024).
중장년이나 노인의 나눔행동, 특히 자원봉사의 생생한 경험을 다룬 연구들이 진행되었다. Same et al.(2020)은 은퇴나 사별 후 역할 상실을 경험하는 노인에게 노인 돌봄이나 집수리 등 지역사회 봉사활동은 관계적, 심리적 치유이자 새로운 기술을 배우는 장으로 작용했다고 강조하였다. 특히 자원봉사기관 직원들의 긍정적인 피드백이나 인정(recognition)은 시간과 돈이 드는 자원봉사를 지속할 원동력으로 작용하고 있었다(Same et al., 2020). 장기간 봉사활동에 참여하는 우리나라 중·고령자들은 호스피스 환자 돌봄이나 보육원, 그룹홈 돌봄부터 집수리, 무료 예술 공연, 상담이나 인형극까지 지역사회 내 다양한 봉사활동을 하고 있었다(이발희, 윤현숙, 2015). 중·고령자의 봉사활동은 스트레스를 해소하고, 건강을 유지하는 개인 차원의 이점 외에도 당사자와 함께 배워가고, 사회문제를 인식하고 책임성을 제고하는 귀중한 기회였다(이발희, 윤현숙, 2015). 이처럼, 중·고령자는 그동안 많은 기술을 쌓아왔고, 직무, 양육 경험이 풍부한 편이므로 다양한 나눔활동이 가능하며, 최근에는 비교적 젊은 중장년층이 노인을 대상으로 디지털 교육 강사로 활동하는 사례들도 있다. 다만, 중·고령자의 금전적 나눔인 기부와 관련된 실증연구는 제한적인데, 이는 나이가 들수록 특히 기부에 인색하다는 사회적 고정관념에 일부 기인할 것이다.
기존 연구들은 연령, 성별, 교육수준, 배우자 여부, 근로 여부, 주관적 건강상태 등 기본적인 배경요인들을 통제해 본 연구에서도 이러한 요인들을 통제할 예정이다. 추가로, 친 복지태도, 가구 총소득 및 가구주 여부를 통제하여 가구 자산과 나눔행동(기부 및 자원봉사)의 관계를 보다 정확하게 분석하고자 한다.
구체적으로, 노인의 연령이 낮을수록, 근로 중일 경우, 주관적 건강상태가 양호할수록, 교육수준이 높을수록 기부나 자원봉사에 더 많이 참여하고 있었다(강철희 외, 2017). 노인의 가구 소득은 기부, 자원봉사 및 모두 참여할 가능성을 증가시켰으며, 높은 교육수준은 기부만 참여할 승산을 높였고, 자원봉사에는 영향력이 없는 것으로 보고되었다(홍달성 외, 2020). Choi와 Chou(2010)는 배우자와 이혼 혹은 별거할 경우 기부를 할 승산을 낮춘다고 보고해 배우자 여부와 나눔행동의 관련성을 시사하였다. 여성 중·고령자일수록 기부와 봉사로 측정된 친사회적 행동을 더 많이 하고 있어 성별과 나눔행동 간의 관계(Wenner & Randall, 2016)가, 중·고령자의 신체적, 심리적 정신건강 상태와 자선 활동 간 상호 관련성이 있어 건강상태와 나눔행동 간 연관성이 발견되었다(Weziak-Bialowolska et al., 2024).
특히 복지태도 관련 변수도 기부 금액에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 취약계층 무상지원 등 정부의 책임이 강조되는 복지정책의 확산은 오히려 기부 금액을 감소시켰지만, 전반적인 복지 증세 인식은 기부 금액과 정(+)적인 관계가 보고되었다(강철희, 오양래, 2016). 문예진과 이상민(2017)의 연구는 취업이나 교육 등 보편적 영역의 공정성 인식은 정부의 책임이 있기에, 기부 경험 및 향후 기부 의향을 낮추고 있다고 보고해 강철희와 오양래(2016)의 연구결과와 유사했지만, 분배(조세) 공정성 인식도 기부 경험에 부(-)적 영향을 미치고 있어 다른 점이 나타났다. 나눔에 유의미한 영향요인이었던 복지태도를 고려할 필요가 있기에, 본 연구는 데이터 측정상 보편적 복지태도로 측정된 친 복지태도를 통제변수로 활용할 예정이다.
다음으로, 나눔행동 관련 선행연구들은 가구 소득의 영향력을 주로 살펴보았는데, 가구 소득과 기부 혹은 봉사 간의 관계는 비교적 일관된 편이다. 우선, 가구 소득은 ‘기부만’ 혹은 ‘기부와 봉사를 모두’ 할 가능성을 유의미하게 높이는(강철희 외, 2012; 강철희 외, 2017; 김지혜, 정익중, 2012; 홍달성 외, 2020; Bryant et al., 2003; Wilson & Musick, 1997) 반면, 가구 소득이 적을수록 ‘자원봉사만’ 할 가능성이 높아졌다(강철희 외, 2012; 강철희 외, 2017; Choi & Chou, 2010; Wilson & Musick, 1997). 이는 중·고령자가 시간보다는 충분한 돈(소득)이 있다면, 경제적 나눔인 기부를 선택하려는 전략을 의미하며(Choi & Chou, 2010), 또한 인간이 합리적 행위자라는 전제를 바탕으로 기부와 자원봉사를 선택한다는 나눔행동의 대체 이론의 일부 결과이기도 하다(김지혜, 정익중, 2012).
중장년이나 노인의 가구 자산과 기부 혹은 자원봉사 참여 간의 관계를 다룬 연구는 제한적이라, 모든 연령대를 대상으로 기부 혹은 자원봉사를 다룬 몇 편의 연구들을 살펴보면 다음과 같다. Beatton과 Torgler(2018)는 현재 보유한 자산 총 가치를 8분위 구간으로 구분해, 가구 소득 감소란 경제적 충격이 자원봉사 시간에 어떠한 영향을 미치는지 비교해 보는 종단 연구를 시행했다. 분석 결과, 자산이 상위 1%인 경우 소득 감소는 자원봉사 시간에 통계적으로 유의미한 영향이 없었으며, 흥미로운 부분은 소득 감소란 경제적 어려움 발생 이후 3년 뒤에 저자산일수록 자원봉사를 더 많이 참여하고 있었고, 중자산은 자원봉사 시간이 줄어드는 경향이 있었다(Beatton & Torgler, 2018). 즉 소득과 별개로 자산이란 경제적 요인은 자원봉사 참여에 영향을 줄 기저요인일 것이다. 다만, 이 연구(Beatton & Torgler, 2018)는 모든 시민을 대상으로 자원봉사만 검토하여, 경제적 나눔인 기부에는 어떤 다른 결과를 가져올지 혹은 50대 이상 등 연령대를 좁혀서 보다 구체적으로 살펴보면 어떤 다른 결과가 나올지 반복 검토할 필요가 있다.
모든 연령대의 시민의 금융 자산은 기부 금액을 유의미하게 증가시켰지만, 실물자산은 통계적으로 영향력이 없는 것으로 보고되었다(강철희 외, 2016). 중·고령자로 한정한다면, 주요 노후준비 수단인 부동산 등 실물자산의 중요성이 상당히 증가하므로, 모든 연령대를 대상으로 한 강철희 외(2016)의 연구와 다른 결과가 나타날 것으로 예상되며, 마찬가지로 기부 외에도 또다른 중요한 나눔행동 축인 자원봉사에는 어떠한 영향을 미칠지 종합적인 검토가 필요하다. 또한, 강철희와 박태근(2014), 강철희 외(2016)의 연구에서는 시민의 부채 금액이 기부행동에 통계적으로 유의미한 영향력이 없었다. 부채 금액과 기부 아니면 자원봉사 관련 연구는 매우 제한적이라, 본 연구에서 이를 살펴보고자 한다.
본 연구는 서울연구원의 ‘2022년 서울시복지실태조사’를 분석하였다. 서울시복지실태조사는 서울 시민의 생활실태 및 복지욕구를 파악하기 위한 기초자료이며, 2013년 이후 주기별로 조사가 실시되고 있다. 본 연구가 시작된 2025년 11월 기준 공표된 가장 최신자료는 2022년도이다. 표본추출틀은 ‘2020년 인구주택총조사 등록센서스’이며, 모집단은 2022년 서울시에 거주하는 모든 가구이다. 2022년 ‘가구’ 자료의 유효 표본은 총 3,019가구이며, ‘가구원’ 자료는 6,598명으로(서울연구원, 2022) 본 연구에서는 기본적인 배경요인을 통제할 수 있는 ‘가구원’ 자료를 활용하였다. 주요 조사 영역으로는 자산과 부채를 포함한 소득과 지출, 건강과 의료 이용, 사회적 관계 및 활동, 중장년 복지(일자리, 노후준비 등), 성인 돌봄 등 다양한 편이다. 본 연구는 생애 주된 일자리에서 은퇴한 노인(만 65세 이상)뿐만 아니라 은퇴하기 시작하는 예비 노인인 중장년(만 50세 이상 만 64세 이하)도 포함하였다. 최종적으로, 총 6,598명의 표본에서 만 50세 이상 2,463명의 중·고령층을 선택하였고, 모든 변수들의 결측값이 발견되지 않아 해당 2,463명을 대상으로 분석하였다.
종속변수인 나눔행동은 기부와 자원봉사 참여 여부를 이분형 변수로 측정한 후, 총 4개의 집단으로 유형화한 것이다(강시온, 한창근, 2024; 강철희 외, 2012; 강철희 외, 2016; 강철희 외, 2017; 김지혜, 정익중, 2012; 이종화 외, 2022; 한창근 외, 2016; 홍달성 외, 2020; Choi & Chou, 2010). 첫째, 기부 여부는 ‘귀하는 최근 1년(2021년 8월~2022년 7월) 간 현금이나 물품으로 기부한 경험이 있습니까?’ 문항에서 ‘정기적으로 기부했다(1)’ 및 ‘비정기적으로 기부했다(2)’를 ‘기부함(1)’으로, ‘기부한 적 없다(3)’는 ‘기부 안 함(0)’으로 재측정했다. 둘째, 자원봉사 여부는 ‘귀하는 최근 1년(2021년 8월~2022년 7월) 간 자원봉사활동에 참여한 경험이 있습니까?’ 문항에서 ‘정기적으로 참여했다(1)’ 및 ‘비정기적으로 참여했다(2)’를 ‘봉사함(1)’으로, ‘참여한 적 없다(3)’는 ‘봉사 안 함(0)’으로 재측정한 것이다. 셋째, 기부 및 자원봉사를 기반으로 ‘모두 미해당(0)’, ‘기부 경험만 있음(1)’, ‘봉사 경험만 있음(2)’ 및 ‘기부와 봉사 경험 모두 있음(3)’의 하위 유형들을 산출했다.
독립변수인 가구 자산은 크게 실물자산(부동산)과 금융자산 및 기타 자산 그리고 총 부채로 구분된다(이승희, 2023; Carasso & Mckernan, 2008). 가구 자산의 이질성을 고려하고, 특히 나눔행동에 있어 부동산 혹은 금융자산 등 유동성의 차이가 영향을 미칠 것으로 예상되기에, 자산을 유형별로 구분하여 분석하였다. 가구 자산의 유형들은 모두 ‘귀댁의 가구원이 보유한 전체 자산은 얼마입니까? 조사 시점 현재 명의를 기준으로 응답해 주십시오’의 하위 문항들을 측정한 것이다. 응답자는 ‘현재 보유 자산 총액’을 응답하도록 설계되었고, 자산이 없으면 ‘0’을 기입1)한다. 첫째, 부동산 자산은 ① 소유하고 있는 주택, 건물, 토지, 기타 부동산 가격으로, ② 현재 거주하는 주택을 포함한다. 또한, ③ 다른 부동산을 사기 위해 낸 계약금, 중도금도 포함된다. 부동산 자산의 단위는 ‘만원’이다.
둘째, 금융자산은 현금, 예금, 적금, 주식, 펀드, 곗돈 등(단위: 만원)으로 측정되었다. 셋째, 기타 자산으로 비영업용 자동차(단위: 대)와 1대당 가격(곱하여 산출함), 가게나 사업장에서 사용하는 기계나 설비 등 동산 자산, 영업용 자동차, 운동클럽 회원권, 귀금속 그리고 가상자산(비트코인 등)이 측정되었다(단위: 만원). 넷째, 가구 총부채는 금융기관으로부터 받은 담보대출, 신용대출, 비금융기관으로부터 받은 대출금(가족, 친구, 회사, 대부업체 등), 신용카드 관련 대출 및 기타(연금형 부채, 외상 등) 부채를 모두 합(sum)하였다. 왜도는 절댓값 3 미만, 첨도는 10 미만이란 기준을 고려하여(Kline, 2011), 네 개의 변수들의 원 문항에 1을 더한 후 로그(ln)를 취한 값을 최종적으로 분석하였다.
선행연구들에 기반해 중·고령층의 나눔행동에 영향을 줄 수 있는 요인들을 통제하였다(강철희 외, 2017; 이종화 외, 2022; 홍달성 외, 2020; Choi & Chou, 2010; Han & Hong, 2013). 첫째, 연령은 조사시점(2022)에서 출생연도를 뺀 값으로 만 나이(단위: 세)로 측정되었다. 둘째, 성별은 ‘남성(0)’과 ‘여성(1)’으로 구분되었다. 셋째, 교육수준은 구간을 고려해 ‘무학(만 7세 이상)’, ‘초등학교’, ‘중학교’ 및 ‘고등학교’는 ‘고등학교 이하(0)’로, ‘대학(4년제 미만)’, ‘대학(4년제 이상)’, ‘대학원(석사)’ 및 ‘대학원(박사)’은 ‘대졸 이상(1)’으로 구분하였다. 넷째, 배우자 유무는 ‘기혼(배우자 있음)’을 ‘배우자 있음(1)’으로, ‘별거’, ‘이혼’, ‘사별’, ‘미혼’은 ‘배우자 없음(0)’으로 코딩하였다. 다섯째, 주관적 건강상태는 ‘건강이 아주 안 좋음(1)’부터 ‘아주 건강함(5)’으로 5점 리커트(Likert) 척도로 재측정했다. 여섯째, 친 복지태도는 ‘귀하는 서울시의 복지정책이 어떤 방향으로 나가야 한다고 생각하십니까?’라는 질문에서 의미 분화 척도로 측정된 5개의 문항들을 활용한 것으로, 문항들의 평균값이다. 예를 들어, ‘분배보다 성장이 우선이다(A)’ 및 ‘성장보다 분배가 중요하다(B)’ 사이에 ‘A가 매우 중요(1)’, ... ‘B가 매우 중요(5)’의 5점 척도로 측정되었으며, 점수가 높을수록 친복지적 성향이 있다고 해석한다. 본 연구에서 친 복지태도의 신뢰도 계수(Cronbach’s α)는 .433으로 나타났다. 일곱째, 현재 근로활동 여부는 수입을 목적으로 하고 있는 일의 개수가 0인 경우 ‘비근로(0)’ 및 1개 이상인 경우 ‘근로(1)’로 재측정하였다. 여덟째, 가구주 여부를 통제하였으며, 가구주와의 관계를 묻는 문항을 ‘가구주(1)’ 및 ‘가구주 아님(0)’으로 재측정하였다. 마지막으로, 가구 총소득은 근로소득, 사업소득, 재산소득, 가구 간 이전소득(사적이전소득), 비영리단체 이전소득(자선단체 등에서 받은 구호금, 장학금 등), 공적이전소득 및 기타소득(증여나 상속액 등)을 모두 합산한 값이다. 가구 총소득의 합산 문항에 1을 더한 후, 로그를 취한 값을 활용하였다.
본 연구는 SPSS 29.0을 활용해 다음과 같이 네 단계로 분석하였다. 첫째, 빈도분석 및 기술통계분석을 실시해 연구 대상자의 배경 요인과 주요 변수들의 값을 파악하였다. 둘째, 주요 변수인 가구 자산과 부채 금액에 따른 나눔행동의 차이를 검증하기 위해 이항 분석인 one-way ANOVA를 실시하였다. 셋째, 피어슨(Pearson)의 상관관계 분석을 통해 모든 변수들 간의 상관성을 파악하였다. 3개 이상 값을 갖는 범주형 변수는 준거집단(ref.)을 제외한 후 분석했다. 넷째, 다항 로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis)을 실시해 중·고령층의 가구 자산 및 부채가 나눔행동 유형에 미치는 영향을 파악하였다. 준거집단(ref.)은 차례대로 ‘모두 미참여(0)’, ‘기부만 참여(1)’ 및 ‘자원봉사만 참여(2)’로 살펴보아 유형별 나눔행동의 차이를 구체적으로 파악하였다.
| 변수구분 | 변수명 | 세부 지표 | 측정방법 |
|---|---|---|---|
| 종속변수 | 나눔행동 유형 | 모두 경험 없음(0) | ① 연간 기부를 정기 혹은 비정기적으로 함=1, 한 번도 안 함=0 ② 연간 자원봉사를 정기 혹은 비정기적으로 함=1, 한 번도 안 함=0 ①과 ②를 유형화한 변수들 예) 연간 기부를 한 번도 안 했으나, 자원봉사를 정기 혹은 비정기적으로 한 경우 ‘봉사 경험만 있음(2)’으로 측정함 |
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| 기부 경험만 있음(1) | |||
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| 봉사 경험만 있음(2) | |||
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| 모두 경험 있음(3) | |||
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| 독립변수 | 가구 자산 (단위: 만원) |
부동산 자산1) | 소유하고 있는 or(and) 현재 거주하는 주택, 아파트, 토지 등을 합산 |
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| 금융자산1) | 현금, 예금, 적금, 주식 등을 합산 | ||
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| 기타 자산1) | 자동차, 회원권, 귀금속, 가상자산 등을 합산 | ||
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| 가구 총 부채1) (단위: 만원) | (비)금융기관 담보대출, 신용대출 등을 합산 | ||
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| 통제변수 | 연령 | 만 나이(단위: 세) | |
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| 성별 | ‘남성(0)’ 및 ‘여성(1)’ | ||
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| 교육수준 | ‘고등학교 이하(0)’ 및 ‘대졸 이상(1)’ | ||
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| 배우자 유무 | ‘배우자 없음(0)’ 및 ‘배우자 있음(1)’ | ||
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| 주관적 건강상태 | 5점 리커트 척도로 점수가 높을수록 건강상태를 양호하게 인지 | ||
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| 친 복지태도 | 5개의 문항을 평균 처리, 점수가 높을수록 친복지적 성향인 편 예) 분배보다 성장이 우선 vs. 성장보다 분배가 우선 (5점 척도) Cronbach’s α=.433 |
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| 근로활동 여부 | ‘근로 안 함(0)’ 및 ‘근로 중(1)’ | ||
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| 가구주 여부 | ‘가구주 아님(0)’ 및 ‘가구주(1)’ | ||
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| 가구 총 소득1) (단위: 만원) | 근로소득, 사업소득, 재산소득, 공적이전소득, 사전이전소득 등을 합산함 | ||
연구 대상자인 중·고령층의 주요 인구사회학적 특성은 <표 2>와 같다. 우선, 범주형 변수의 분석 결과를 살펴보면 다음과 같다. 성별은 남성은 47.5%, 여성은 52.5%로 확인되었고, 교육수준은 ‘고등학교 이하’가 65.2%, ‘대졸 이상’은 34.8%로 나타났다. 배우자가 있는 경우는 78.4%로 없는 경우(21.6%)에 비해 많았다. 근로 여부는 수입을 목적으로 일을 안 하는 경우(24.5%)에 비해 1개 이상 일을 하는 경우(75.5%)가 많았으며, 가구주인 경우는 62.0%로 나타났다. 연속형 변수들을 분석한 결과, 연령은 최소 만 50세에서 최대 만 97세 사이에서 평균(M) 61.68세(SD=7.85)로 나타났다. 주관적 건강상태는 1점에서 5점 사이에 평균 3.99점(SD=0.84)으로, 친 복지태도는 1점에서 5점 구간에서 평균 3.20점(SD=0.54)으로 분석되었다. 연간 가구 총소득(원 문항)은 평균 2,910만 원(SD=3,114)으로 나타났다.
(n=2,463)
| 변수명 | 하위범주 | 빈도(명) | 퍼센트 (%) |
변수명 | 하위범주 | 빈도(명) | 퍼센트 (%) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 성별 | 남성(ref.) | 1,169 | 47.5 | 배우자 유무 |
배우자 없음(ref.) | 532 | 21.6 |
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| 여성 | 1,294 | 52.5 | 배우자 있음 | 1,931 | 78.4 | ||
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| 교육수준 | 고등학교 이하(ref.) | 1,605 | 65.2 | 근로 여부 | 비근로(ref.) | 603 | 24.5 |
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| 대졸 이상 | 858 | 34.8 | 근로 | 1,860 | 75.5 | ||
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| 가구주 여부 |
가구주 아님 | 935 | 38.0 | ||||
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| 가구주 | 1,528 | 62.0 | |||||
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| 변수명 | 평균(M) | 표준편차 (SD) |
최솟값 | 최댓값 | 왜도 | 첨도 | |
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| 연령 (만 나이) | 61.68 | 7.85 | 50 | 97 | 0.38 | -0.62 | |
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| 주관적 건강상태 | 3.99 | 0.84 | 1 | 5 | -0.57 | -0.01 | |
| 친 복지태도 | 3.20 | 0.54 | 1 | 5 | -0.04 | 1.78 | |
|
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|||||||
| 가구 총소득 (원문항, 단위: 만원) | 2,910.94 | 3,114.73 | 0 | 50,000 | 2.91 | 19.12 | |
|
|
|||||||
| 가구 총소득 (로그값) | 6.42 | 3.03 | 0 | 10.82 | -1.36 | 0.35 | |
독립변수인 유형별 가구 자산을 분석한 결과는 다음과 같다(표 3). 부동산 자산(M=8억 1천만 원, SD=9억 4천만 원), 금융 자산(M=6천 6백만 원, SD=1억 원), 기타 자산(M=5천 6백만 원, SD=1억 2천만 원), 부채(M=4천 8백만 원, SD=1억 1천만 원) 순으로 나타났다. 편포를 보정하기 위해 독립변수들은 로그를 취하였고, 왜도는 절댓값 3 미만, 첨도는 절댓값 10 미만으로 확인되어(Kline, 2011) 최종 분석에 활용하였다.
(n=2,463)
| 변수 구분 |
변수명 | 평균(M) | 표준편차 (SD) |
최솟값 | 최댓값 | 왜도 | 첨도 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 독립 변수 |
부동산 자산 (단위: 만원) | 81,637.41 | 94,556.03 | 0 | 700,000 | 2.87 | 11.78 |
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| 부동산 자산 (로그) | 10.27 | 2.70 | 0 | 13.46 | -2.97 | 8.68 | |
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|||||||
| 금융 자산 (단위: 만원) | 6,667.55 | 10,313.93 | 0 | 100,000 | 3.59 | 17.55 | |
|
|
|||||||
| 금융 자산 (로그) | 7.15 | 3.06 | 0 | 11.51 | -1.56 | 1.25 | |
|
|
|||||||
| 기타 자산 (단위: 만원) | 5,686.22 | 12,124.49 | 0 | 180,000 | 6.92 | 70.38 | |
|
|
|||||||
| 기타 자산 (로그) | 6.22 | 3.66 | 0 | 12.1 | -0.93 | -0.77 | |
|
|
|||||||
| 부채 금액 (단위: 만원) | 4,805.59 | 11,675.30 | 0 | 105,000 | 3.67 | 17.93 | |
|
|
|||||||
| 부채 금액 (로그) | 2.51 | 4.17 | 0 | 11.56 | 1.10 | -0.70 | |
<표 4>는 가구 자산(부동산 자산, 금융자산, 기타자산)과 부채 금액에 따른 나눔행동 유형의 차이를 one-way ANOVA로 각각 검증한 결과이다. 전체 중·고령자를 대상으로 했을 때, 나눔행동 유형으로는 ’모두 경험 없음’이 72.9%로 가장 많았으며, 나머지 27.1%는 나눔행동을 선택적 혹은 결합적으로 실천한 적이 있었다. 1번 이상 경험이 있는 경우를 살펴보면, ‘모두 있는 경우(10.7%)’, ‘기부 경험만 있는 경우(9.9%)’, ‘봉사 경험만 있는 경우(6.5%)’ 순서로 많게 나타났다. 차이 분석 결과, 가구 자산 및 총 부채에 따른 나눔행동의 유형에는 통계적으로 유의미한 차이가 모두 발견되어, 가구 자산의 하위 유형 4개별로 그리고 총 부채를 구분하여 독립변수로 살펴볼 필요가 있었다.
(n=2,463)
| 변수 구분 |
변수명 | 하위범주 | 빈도(명) | 퍼센트(%) | 가구 자산 및 부채(단위: 만원)에 따른 나눔행동의 차이 | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 부동산 자산 | 금융 자산 | 기타 자산 | 총 부채 | |||||
| M (SD) | ||||||||
| 종속 변수 |
나눔 행동 |
모두 경험 없음 (a) | 1,796 | 72.9 | 75,437 (88,205) |
6,167 (9,976) |
4,854 (8,871) |
4,169 (9,984) |
|
|
||||||||
| 기부 경험만 있음 (b) | 245 | 9.9 | 110,393 (125,890) |
9,834 (13,447) |
9,066 (20,516) |
5,710 (13,741) |
||
|
|
||||||||
| 봉사 경험만 있음 (c) | 159 | 6.5 | 56,718 (46,987) |
5,202 (4,971) |
3,751 (4,425) |
7,120 (14,323) |
||
|
|
||||||||
| 기부 및 봉사 경험 모두 있음 (d) | 263 | 10.7 | 112,356 (110,826) |
8,029 (10,976) |
9,401 (20,191) |
6,913 (16,952) |
||
|
|
||||||||
| F값 | 23.68*** | 11.85*** | 19.14*** | 7.26*** | ||||
|
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||||||||
| 연령대별 나눔행동 유형 비율 | 중장년(만 50세 이상 64세 이하) n=1,596 |
노인(만 65세 이상) n=867 |
||||||
|
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||||||||
| 빈도(명) | 퍼센트(%) | 빈도(명) | 퍼센트(%) | |||||
|
|
||||||||
| 종속 변수 |
나눔 행동 |
연간 기부 참여율 | 359 | 22.5 | 148 | 17.1 | ||
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||||||||
| (전체 중·고령자) 연간 기부 참여율 | 508명(20.6%) | |||||||
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||||||||
| 연간 자원봉사 참여율 | 304 | 19.0 | 118 | 13.6 | ||||
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||||||||
| (전체 중·고령자) 연간 자원봉사 참여율 | 422명(17.1%) | |||||||
|
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||||||||
| 모두 경험 없음 (a) | 1,122 | 70.3 | 674 | 77.7 | ||||
|
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||||||||
| 기부 경험만 있음 (b) | 170 | 10.6 | 75 | 8.7 | ||||
|
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||||||||
| 봉사 경험만 있음 (c) | 114 | 7.2 | 45 | 5.2 | ||||
|
|
||||||||
| 기부 및 봉사 경험 모두 있음 (d) | 189 | 11.9 | 73 | 8.4 | ||||
또한, 중·고령자의 연령대를 구분해서 나눔행동을 구체적으로 분석하였다. 중장년(n=1,596)과 노인(n=867)을 각각 100%로 봤을 때, 연간 기부 참여율은 중장년이 22.5%로, 노인 17.1%보다 높았으며, 연간 자원봉사 참여율도 중장년은 19.0%, 노인은 13.6%로 중장년의 나눔행동 참여율이 더 높은 편이었다. 4개의 조합으로 살펴봤을 때도, ‘모두 경험 없음’은 중장년(70.3%)이 노인(77.7%)보다 적었고, 기부, 자원봉사 및 모두 경험 있는 경우는 모두 중장년이 더욱 많았다.
다음은 본 연구에서 활용한 변수들 간의 상관관계를 분석한 결과이다(표 5). 주요 변수들의 상관성을 위주로 검토하면 다음과 같다. 첫째, 종속변수인 나눔행동 4개 유형은 ‘모두 미참여’한 변수를 제외하고 분석한 결과, 3개 유형 간에 서로 유의미한 부(-)적인 상관성이 나타났다. ‘기부만’ 한 경우는 ‘봉사만‘ 한 경우(r=-.087, p<.001) 및 ‘기부 및 봉사 모두’ 한 경우(r=-.115, p<.001)와 부적인 상관성이 있었다. ‘봉사만’ 한 경우는 ‘기부 및 봉사 모두’ 한 경우(r=-.091, p<.001)와 부적인 상관성이 있었다. 이러한 방향성(-)은 기부 아니면 자원봉사를 선택한다는 나눔행동의 보충/대체(compensatory) 이론을 지지하는데(김지혜, 정익중, 2012), 본 연구에서 중·고령자는 한정된 자원으로 합리적으로 나눔행동을 하는 존재로 나타났다. 둘째, 종속변수와 독립변수인 중·고령자의 유형별 가구 자산과 살펴보면, ‘기부만’ 한 경우는 부동산 자산(r=.070, p<.001), 기타 자산(r=.054, p<.01)과 정(+)적인 상관성이 있었다. ‘봉사만’ 한 경우는 금융자산(r=.040, p<.05)과 총 부채(r=.054, p<.01)와 정적인 관련성이 있었다. ‘기부 및 봉사를 모두’ 한 경우는 부동산 자산(r=.101, p<.001)과 기타 자산(r=.101, p<.001)과 양(+)의 상관관계가 있었다. 이 외에도 금융자산과 총 부채 간 상관관계를 제외하고, 가구 자산의 하위유형별(4~7번 변수)로 양(+)의 상관성이 나타났음을 알 수 있다. 변수들의 다중공선성(r>.08)을 의심할 만한 수준은 없었으며, 통제변수들 간에도 대체로 유의미한 상관성이 확인되었다.
(n=2,463)
| 변수 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | |||||||||||||||
| 2 | -.087*** | 1 | ||||||||||||||
| 3 | -.115*** | -.091*** | 1 | |||||||||||||
| 4 | .070*** | -0.012 | .101*** | 1 | ||||||||||||
| 5 | 0.024 | .040* | 0.022 | .204*** | 1 | |||||||||||
| 6 | .054** | 0.037 | .101*** | .243*** | .232*** | 1 | ||||||||||
| 7 | 0.007 | .054** | 0.023 | .167*** | -0.029 | .203*** | 1 | |||||||||
| 8 | -0.039 | -0.028 | -.042* | -0.031 | -0.019 | -.396*** | -.206*** | 1 | ||||||||
| 9 | -0.002 | -0.006 | -0.015 | -0.032 | -0.027 | -.090*** | -.046* | 0.009 | 1 | |||||||
| 10. | .086*** | 0.014 | .123*** | .140*** | .097*** | .275*** | .160*** | -.399*** | -.195*** | 1 | ||||||
| 11 | 0.012 | -0.019 | .071*** | .176*** | .092*** | .382*** | .153*** | -.278*** | -.221*** | .224*** | 1 | |||||
| 12 | 0.006 | .046* | 0.039 | .093*** | .075*** | .268*** | .113*** | -.428*** | -.144*** | .277*** | .146*** | 1 | ||||
| 13 | -0.021 | .089*** | 0.007 | -0.014 | .057** | -.089*** | .040* | -0.036 | -0.017 | 0.018 | -0.003 | .172*** | 1 | |||
| 14 | 0.009 | -0.034 | 0.003 | .042* | -.074*** | .165*** | .080*** | -.364*** | -0.011 | .120*** | -0.007 | .274*** | -0.001 | 1 | ||
| 15 | .060** | 0.021 | -0.007 | .045* | 0.02 | -0.023 | 0.002 | -0.018 | -.484*** | .120*** | -.149*** | .144*** | 0.031 | .163*** | 1 | |
| 16 | 0.008 | 0.013 | -0.022 | -.063** | -.041* | -.148*** | -.058** | .132*** | -.635*** | .041* | -.354*** | .044* | 0.012 | 0.016 | .564*** | 1 |
중·고령자의 유형별 가구 자산과 나눔행동(기부 및 자원봉사)의 관계를 분석하였다(표 6). 전반적으로 모형의 설명력은 통계적으로 유의미했으며(X2=183.64, p<.001), 유사 설명력(Pseudo R2)도 9% 수준으로 나타났다. 나눔행동의 유형별로 준거집단(ref.)을 설정하여 각각 분석한 결과는 다음과 같다. 나머지 ‘모두 참여한’ 경우는 앞서 준거집단들과 유사한 결과값을 보였고, 분량상 따로 제시하지 않았다.
(n=2,463)
| 변수명 | 1단계. 모두 미참여 (ref.)=0 | 2단계. 기부만 참여 (ref.)=0 | 3단계. 자원봉사만 참여 (ref.)=0 | |||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 기부만 참여 | 자원봉사만 참여 | 모두 참여 | 모두 미참여 | 자원봉사만 참여 | 모두 참여 | 모두 미참여 | 기부만 참여 | 모두 참여 | ||||||||||
| OR | SE | OR | SE | OR | SE | OR | SE | OR | SE | OR | SE | OR | SE | OR | SE | OR | SE | |
| 통제변수1) | ||||||||||||||||||
| 연령 | 0.99 | 0.01 | 0.99 | 0.01 | 1.01 | 0.01 | 1.01 | 0.01 | 1 | 0.02 | 1.02 | 0.02 | 1.01 | 0.01 | 1.01 | 0.02 | 1.02 | 0.02 |
| 성별(여성) | 0.65 | 0.25 | 0.93 | 0.28 | 0.8 | 0.25 | 1.55 | 0.25 | 1.44 | 0.35 | 1.24 | 0.33 | 1.08 | 0.28 | 0.7 | 0.35 | 0.87 | 0.36 |
| 교육수준 (대졸 이상) |
0.54*** | 0.16 | 0.89 | 0.20 | 0.47*** | 0.16 | 1.85*** | 0.16 | 1.65* | 0.24 | 0.87 | 0.21 | 1.12 | 0.20 | 0.61* | 0.24 | 0.53*** | 0.24 |
| 배우자 여부 (있음) |
1 | 0.26 | 1.67 | 0.28 | 0.78 | 0.27 | 1 | 0.26 | 1.67 | 0.37 | 0.78 | 0.35 | 0.6 | 0.28 | 0.6 | 0.37 | 0.47* | 0.37 |
| 주관적 건강상태 | 0.89 | 0.10 | 1.15 | 0.12 | 1 | 0.10 | 1.13 | 0.10 | 1.3 | 0.15 | 1.14 | 0.13 | 0.87 | 0.12 | 0.77 | 0.15 | 0.87 | 0.15 |
| 친 복지태도 | 0.99 | 0.13 | 1.97*** | 0.16 | 1.19 | 0.13 | 1.01 | 0.13 | 1.98*** | 0.20 | 1.2 | 0.17 | 0.51*** | 0.16 | 0.51*** | 0.20 | 0.6** | 0.19 |
| 근로 여부(근로중) | 1.2 | 0.18 | 1.91** | 0.21 | 1.13 | 0.18 | 0.84 | 0.18 | 1.6 | 0.26 | 0.95 | 0.23 | 0.52** | 0.21 | 0.63 | 0.26 | 0.59* | 0.26 |
| 가구 총소득 | 1.11** | 0.03 | 1.05 | 0.04 | 1.01 | 0.03 | 0.91** | 0.03 | 0.95 | 0.05 | 0.91* | 0.04 | 0.96 | 0.04 | 1.06 | 0.05 | 0.96 | 0.04 |
| 가구주 여부(가구주) | 0.92 | 0.26 | 1.05 | 0.31 | 0.91 | 0.26 | 1.09 | 0.26 | 1.14 | 0.38 | 0.99 | 0.34 | 0.95 | 0.31 | 0.88 | 0.38 | 0.86 | 0.38 |
| 독립변수 | ||||||||||||||||||
| 부동산 자산 | 1.12** | 0.04 | 0.98 | 0.03 | 1.19*** | 0.05 | 0.89** | 0.04 | 0.87** | 0.05 | 1.06 | 0.06 | 1.02 | 0.03 | 1.14** | 0.05 | 1.22*** | 0.06 |
| 금융자산 | 1 | 0.02 | 1.04 | 0.03 | 0.97 | 0.02 | 1 | 0.02 | 1.05 | 0.04 | 0.98 | 0.03 | 0.96 | 0.03 | 0.96 | 0.04 | 0.94 | 0.04 |
| 기타자산 | 1.05 | 0.03 | 1.08* | 0.03 | 1.08** | 0.03 | 0.96 | 0.03 | 1.03 | 0.04 | 1.03 | 0.03 | 0.93* | 0.03 | 0.97 | 0.04 | 1 | 0.04 |
| 총 부채 | 0.99 | 0.02 | 1.04* | 0.02 | 0.99 | 0.02 | 1.01 | 0.02 | 1.06* | 0.02 | 1 | 0.02 | 0.96* | 0.02 | 0.95* | 0.02 | 0.95* | 0.02 |
| 모형 설명력 | ||||||||||||||||||
| -2 로그우도 | 4,129.99 | |||||||||||||||||
| 카이제곱 (X2) | 183.64*** | |||||||||||||||||
| Pseudo R2 | Nagelkerke R2=.09 | |||||||||||||||||
첫째, ‘모두 미참여’한 경우를 준거집단(ref.)으로 설정한 분석 결과를 살펴보면 다음과 같다. 부동산 자산이 많아질수록 ‘모두 미참여’한 경우에 비해 ‘기부만 참여’할 가능성이 약 12% 증가했다(OR=1.12, p<.01). 기타 자산(OR=1.08, p<.05)과 총 부채(OR=1.04, p<.05)가 많아질수록 ‘모두 미참여한’ 경우에 비해 ‘자원봉사만’ 참여할 가능성이 각각 8%, 4% 정도 높아졌다. 또한, 부동산 자산이 많아질수록(OR=1.19, p<.001) 아니면 기타 자산(OR=1.08, p<.01)이 많아질수록 ‘모두 미참여’한 경우에 비해 ‘모두 참여’할 가능성이 각각 약 19%, 8% 높아졌다. 부동산 자산은 ‘기부만’ 참여하는 경우와, 기타 자산과 총 부채는 ‘자원봉사만’ 참여하는 경우와 유의미해 나눔행동 유형별로 다소 차이가 있었다. 통제변수는 낮은 교육수준(OR=0.54, p<.001)일수록 아니면 높은 가구 총소득(OR=1.11, p<.01)일 경우 ‘모두 미참여’보다 ‘기부만 참여’할 가능성이 높아졌다. 중·고령자의 친 복지태도 성향(OR=1.97, p<.001)과 근로하는 경우는(OR=1.91, p<.01) ‘자원봉사’만 참여할 가능성을 높이고 있었다. 낮은 교육수준(OR=0.47, p<.001)은 기부와 봉사를 ‘모두 참여’할 가능성을 높이고 있었다.
둘째, ‘기부만 참여한 집단’을 준거집단(ref.)으로 둔 결과는 다음과 같다. 중·고령자의 부동산 자산이 많아질수록 ‘기부만 참여한 집단(ref.)’에 비해 ‘모두 미참여’할 가능성이 약 11% 감소하였고(OR=0.89, p<.01), ‘자원봉사만 참여’할 가능성도 약 13% 감소하였다(OR=0.87, p<.01). 총 부채가 많아질수록 ‘기부만 참여’한 경우보다 ‘자원봉사만 참여’할 승산이 높아지고(OR=1.06, p<.05) 있었다. 통제변수로는 높은 교육수준(OR=1.85, p<.001)과 낮은 총소득(OR=0.91, p<.01)이 ‘모두 미참여’할 경우와 관련성이 있었고, 높은 교육수준(OR=1.65, p<.05)과 친 복지태도(OR=1.98, p<.001)는 ‘자원봉사만’ 참여하는 경우와 관련이 있었다. 낮은 총소득(OR=0.91, p<.05)은 ‘모두 참여’할 가능성을 낮추고 있었다.
마지막으로, ‘자원봉사만 참여한 집단’을 준거집단(ref.)으로 둔 결과는 다음과 같다. 중·고령자의 기타 자산이 많아질수록(OR=0.93, p<.05) 아니면 총 부채가 많아질수록(OR=0.96, p<.05) ‘모두 미참여’할 가능성이 줄어들었다. 이들의 부동산 자산이 증가할수록 ‘기부만 참여’할 승산이 약 14% 높아지고 있었고(OR=1.14, p<.01), 총 부채가 많아질수록(OR=0.95, p<.05) ‘기부만 참여’할 승산이 약 5% 줄어들었다. 많은 부동산 자산(OR=1.22, p<.001)과 적은 총 부채(OR=0.95, p<.05)는 ‘모두 참여’할 가능성을 증가시키고 있었다. 이 외에도 교육수준, 배우자 여부, 친 복지태도 성향 및 근로 여부가 유의미한 통제변수였다. 대체로 1, 2, 3단계 모두 가구 자산(부동산 자산 등)에 비해 가구 총소득은 통계적으로 약한 영향력을 보이고 있었다.
오늘날 중·고령자는 은퇴나 사별, 자녀 독립 등 역할 상실을 극복하기 위해 한평생 쌓아온 경험과 자본을 사회에 공헌하고 싶어한다. 초고령화 사회에서 중·고령자의 기부나 자원봉사를 촉진하는 영향요인들을 다룬 연구들은 주로 가구 소득에 초점을 두어(강철희 외, 2017; 홍달성 외, 2020; Choi & Chou, 2010) 가구 자산의 중요성이 부각되는 시대적 배경 속에 새로운 영향요인을 찾을 필요가 있었다. 또한, 가구 자산과 나눔행동을 검토한 연구들(강철희 외, 2016; Beatton & Torgler, 2018)은 모든 시민을 대상으로 자원봉사 혹은 기부 행위만 살펴보아, 본 연구에서는 중·고령자로 한정하여 자원봉사와 기부 실천의 다양한 조합을 분석해 구체적인 이론적 함의를 마련하고자 하였다. 자산복지효과 이론(Sherraden, 1991)을 기반으로 본 연구는 중·고령자의 가구 자산이 사회공헌에 어떠한 유의미한 영향을 주는지 분석하였으며, 가구 자산을 구체적으로 부동산 자산, 금융자산, 기타 자산 및 총 부채로 구분하였다. 서울연구원의 ‘2022년 서울시복지실태조사’를 활용했으며, 주요 연구 결과 및 시사점은 다음과 같다.
첫째, 기술통계분석 결과, 지난 1년 동안 기부 및 자원봉사를 모두 적극적(결합적)으로 참여한 중·고령자는 10.7%로 나타나, 중·고령자의 나눔행동의 강한 실천 의지를 확인할 수 있었다. 특히 <표 4>의 연령대별 나눔행동 유형 비율을 살펴보면, 고정 수입이 감소하면서 경제적 부담이 커지는 중·노년기라는 생애주기 특성에도 불구하고, 중·고령자의 연간 기부 참여율은 20.6%, 자원봉사 참여율은 17.1%로 확인되어 10명 중 약 2명은 나눔을 실천한 적이 있었다. 또한, 해당 사례 수가 적어 본 연구 결과에서 직접적으로 제시하진 않았지만, 나눔행동 유경험자 중에 지난 1년간 연간 평균 기부 금액은 57만 원, 연간 평균 자원봉사 횟수는 4.28회로 확인되었다. 의료비 부담 등 경제적 압박이 심해지는 중·고령자에게 이러한 투자는 사회공헌을 향한 강한 의지로 해석된다.
둘째, 다항 로지스틱 회귀분석 결과(표 6), 가구 자산의 유형에 따라 나눔행동(기부 및 자원봉사)의 조합은 상이한 편으로 나타났다. ‘모두 미참여’한 경우(ref.)를 위주로 요약하자면, 부동산 자산은 ‘기부만 참여’할 가능성을 증가시켰고, 기타 자산과 총 부채가 많을수록 ‘자원봉사만 참여’할 가능성이 커졌다. 가장 적극적인 나눔행동인 ‘모두 참여’하는 경우는 부동산 자산과 기타 자산이 많아지는 경우였다. 이는 친 복지태도 성향이나 근로 여부, 교육수준 등을 통제한 분석결과이고, 특히 부동산 자산의 강한 영향력을 확인할 수 있었다. 물론 부동산 자산은 주로 주택이나 아파트, 토지 등을 소유 아니면 거주하는 경우가 많아 즉각적인 현금화가 어려우며, 유동성이 적은 편이다. 그렇지만, 60세 이상 중·고령자의 가구 자산(100%)을 살펴보면, 거주주택(42.9%), 거주주택 이외(34.8%)로 나타나(통계청, 2025), 부동산 자산(실물자산)은 이들의 핵심 재산이자 노후 대비에 있어서 중요한 축으로 작용하고 있다. 이처럼, 부동산 자산의 가치에 따라 중·고령자의 사회적 위치나 인식이 다를 것이고, 기부나 자원봉사를 실천할 심리적, 경제적 여유로도 이어질 것이다.
또한, ‘기부만 참여’하는 경우 주로 부동산 자산이, ‘자원봉사만 참여’하는 경우 총 부채나, 기타 자산이 많은 경우로 유형별 가구 자산의 영향력이 다소 구분되었다. 이는 <표 6>의 2단계에서 ‘기부만 참여’한 경우에 비해 ‘자원봉사만 참여’하는 경우 적은 부동산 자산과 많은 총 부채라는 특징을 보인 결과와도 유사한 맥락이다. 이는 기부만 하는 중·고령자는 물질적 자원(현금이나 물품)을 사회에 환원하려는 의지가 강하게 자리잡고 있다면, 자원봉사만 하는 중·고령자는 경제적 제약이 있지만 노동, 시간 등 서비스 형태로 사회에 기여하려는 경우로 해석된다. ‘자원봉사 경험만’ 있는 경우 부동산 자산, 금융 자산, 기타 자산이 가장 적었고, 그에 반해 총 부채가 가장 많게 나타난 결과에서도 일부 확인된다(표 4). 이처럼, 본 연구를 통해 중·고령자의 자산 유형에 따라 기부와 자원봉사 참여 형태가 달라짐을 확인하였으며, 이는 본 연구의 차별점이자 주요 결과로 볼 수 있다. 따라서, 가구 유형을 고려한 맞춤형 나눔 전략의 필요성을 제안한다. 기부 및 자원봉사 활성화를 위해서는 자산 유형과 수준을 고려할 필요가 있는데, 가령 기부를 원하거나, 기부 및 자원봉사를 모두 원하는 중·고령자는 부동산 자산이 많은 등 경제적 자본이 풍부할 가능성이 크기에, 최근 노인의 나눔을 촉진할 핵심 기제로 나타난 ‘인정과 보상’을 제공(전용호, 이금룡, 2013)하면 기부를 촉진할 요인이 될 것으로 예상된다. 또한, 경제적 제약은 있지만, 나눔을 실천하려는 중·고령자는 지역사회 관계망 등을 활용하여 서비스 형태(재능이나 시간 등)로 나눔 참여의 기회를 마련하는 맞춤형 전략을 취할 수 있다. 가구 총소득을 통제하고, 나눔행동을 분석한 기존 연구들의 연장선 위에서 본 연구는 유형별 가구 자산에 따른 기부나 자원봉사의 맞춤형 전략의 필요성을 마련할 수 있었다.
마지막으로, 본 연구를 통해 자산복지효과 이론(Sherraden, 1991)의 논의를 조금 더 심화시킬 수 있었다. 본 연구 결과가 시사하듯, 가구 자산은 우울이나 자아존중감, 사회참여 등 사회심리적 영역 외에도 조건 없는 이타적인 시민 행위인 나눔에도 영향을 주고 있었다. 우리의 제도와 사회정책은 민간 시장의 자유로운 경쟁에 의존하였지만, 오늘날 부동산 고착화나 자산의 양극화 등 시장실패로 인해 ‘공정한 경쟁’, ‘풍부한 기회’로부터 점점 멀어져 가는 현실이다(문예진, 이상민, 2017). 그렇지만, 본 연구결과에서 확인됐듯이 유형별 가구 자산은 이들의 나눔행동에도 대체로 긍정적인 영향을 주고 있어 가구 자산은 거꾸로 사회적 신뢰와 통합을 회복하는 기제로도 작용함을 알 수 있다. 가구 자산이 어떠한 구체적인 경로를 통해 나눔행동을 견인하는지 제3의 변수 등을 활용한 후속 연구들이 진행되면 더욱 풍부한 논의가 펼쳐질 것으로 기대된다.
본 연구는 ‘서울시복지실태조사’를 활용해 중·고령층의 가구 자산이 나눔행동의 유형에 각자 다른 영향을 미치는 과정을 분석하였다. 다만, 후속 연구를 통해 ① 연구 자료, ② 주요 변수 및 ③ 통계 방법을 보완하여 향후 보다 정교한 이론과 실천적 전략이 뒷받침될 필요가 있다. 첫째, 분석한 자료가 서울시에서 수집되어, 연구의 일반화를 위해 추후 연구에서는 전국 기반 자료를 활용할 필요가 있다. 둘째, 본 연구에서는 기부와 봉사의 참여 여부(0, 1)를 기점으로 종속변수인 나눔행동을 4개로 유형화했지만, 이분형 변수 외에도 적극적인 나눔 수준(연속형 변수)을 측정할 필요도 있다. 데이터의 한계상 본 연구에서는 기존 연구들(강시온, 한창근, 2024; 강철희 외, 2012; 강철희 외, 2016; 강철희 외, 2017; 김지혜, 정익중, 2012; 이종화 외, 2022; 한창근 외, 2016; 홍달성 외, 2020; Choi & Chou, 2010)을 기반으로 참여 여부를 측정했지만, 추후에는 깊이 있는 나눔행동 변수를 측정할 필요가 있다. 또한, 본 연구에서는 데이터 측정상 부동산 자산을 현재 거주하거나, 비거주하지만 소유한 부동산이라는 거주와 소유의 구체적인 차이를 반영하지 못했다. 부동산 자산을 비거주하지만, 소유한 경우 유동화가 클 것이고, 중·고령자의 나눔에 보다 유의미한 차이를 미칠 것으로 예상된다. 향후 연구에서는 부동산 자산의 소유나 거주 등 구체적인 차이를 반영하여 보다 풍부한 나눔행동의 논의가 펼쳐지길 기대한다. 셋째, 본 연구에서 활용한 자료의 특성상 패널분석을 실시하지 못했지만, 반복적·정기적이고, 시간의 흐름에 따른 나눔행동의 추이를 살펴볼 필요가 있다. 중·고령자가 일생동안 축적한 자본과 경험을 사회적으로 기여할 보다 정교하고 구체적인 방안을 마련할 필요가 있으며, 특히 초고령화 사회에서 이들이 짐이 되는 존재이기보다 사회적으로 기여하는 능동적 주체로 활동할 수 있도록 다양한 방법들이 모색될 필요가 있다.
. (2025). 10여년새 심화된 사회 불평등, 소득 아닌 자산 격차가 키웠다. 중앙일보. 2025. 10. 29.www.joongang.co.kr/article/25377506