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Health and Social Welfare Review

연구윤리Research Ethics
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지난호

보건사회연구 표지 ISSN : 1226-072X

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    논문투고e-Submission

    제46권 제3호Vol.46, No.3

    Citation ePub PDF

    비취업 중고령층의 일에 대한 인식 유형 구분에 따른 취업지원

    Employment Support Based on the Typology of Work-Related Perceptions among Non-Employed Middle-Aged and Older Adults

    김규환1
    Kim, Gyu Hwan1
    1한국고용정보원 (Korea Employment Information Service) 보건사회연구, Vol.46, No.3, pp.325-348, September 2026
    https://doi.org/10.15709/hswr.2026.46.3.325

    알기 쉬운 요약

    이 연구는 왜 했을까?
    중고령자의 취업지원에 관한 관심이 높아지고 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 현재 취업을 하지 않았지만, 임금근로자로의 취업을 희망하는 서울지역 중고령자를 대상으로 일에 대한 인식을 유형화하고 특징을 살펴봄으로써 서울시 중고령층 맞춤형 고용정책의 방향성을 제시하고자 하였다.
    새롭게 밝혀진 내용은?
    분석 결과 서울지역 중고령층은 3가지 형태(생활안정 지향형, 일의미 실현형, 생계우선 현실형)로 일을 인식하는 것으로 나타났다. 생활안정 지향형은 생계 유지 및 안정적 취업을 중시하는 특징을 보이며, 일의미 실현형은 개인에게 부여하는 일의 의미를 중시하는 특징을 보인다. 생계우선 현실형은 대부분 영역에서 낮은 모습을 보이지만, 생계 유지를 유독 중시하는 특징을 보인다. 이들 유형은 개인의 특성에 따라 차이가 있다. 특히 생활안정형 지향형과 일의미 실현형은 공공 및 사회공헌 일자리 확대 정책 수요가 높았으며, 일의미 실현형은 민간 일자리 재취업 지원 수요가 높은 것으로 나타났다.
    앞으로 무엇을 해야 하나?
    중고령층의 일에 관한 인식은 고용서비스를 통한 재취업과 일자리 지속성에 영향을 미칠 수 있다. 현재도 개인 특성을 고려한 맞춤형 고용서비스가 이루어지고 있지만, 본 연구를 통해 발견한 3가지 유형을 고려하여 서울시는 좀 더 차별화된 중고령층 고용서비스 정책을 마련할 필요가 있다.

    Abstract

    This study aimed to classify work-related perceptions among middle-aged and older adults in Seoul who are currently unemployed but wish to obtain wage employment, and to examine differences across the identified groups. The analysis used raw data from the 2025 Seoul Middle-aged and Older Adults Job Demand Survey conducted by the Seoul 50 Plus Foundation. Based on items measuring the perceived meaning of work and factors considered important in the job-search process, three groups were identified. Group 1 was labeled the life stability-oriented type, Group 2 the work meaning realization type, and Group 3 the livelihood-prioritizing realistic type. Group 1 reported moderate levels of perceived meaning of work and perceived job importance overall, while placing greater emphasis on livelihood maintenance and stable employment. Group 2 reported high levels of both perceived meaning of work and perceived job importance. Group 3 placed high importance on livelihood but reported relatively low levels of perceived meaning of work and perceived job importance in areas other than livelihood. The group-difference analysis showed significant differences in gender, education level, real estate assets, financial assets, self-efficacy, life satisfaction, and demand for employment-related policies. These findings suggest the need for tailored employment services and reemployment support policies that take into account differences in work-related perceptions among middle-aged and older adults.

    keyword
    Middle-Aged and Older AdultsMeaning of WorkJob ImportanceLatent Profile AnalysisBetween-Group Difference Analysis

    초록

    본 연구는 현재 취업하지 않았으나 임금근로자로의 취업을 희망하는 서울지역 중고령자를 대상으로 이들의 일에 대한 인식을 유형화하고, 도출된 집단 간 차이를 살펴보기 위해 수행되었다. 분석에 활용한 자료는 2025년 서울시50플러스재단에서 수행한 서울시 중장년 일자리 수요조사 원자료이다. 이 중 일의 의미에 관한 문항과 구직 과정에서 중요하게 생각하는 일자리 요인 관련 문항을 활용하여 총 3개의 그룹을 도출하였다. 각 집단은 그룹1(생활안정 지향형), 그룹2(일의미 실현형), 그룹3(생계우선 현실형)으로 구분하였다. 그룹1은 일의 의미와 일자리 중요도를 전반적으로 중간 수준에서 인식하면서 생계 유지와 안정적 취업을 중시하는 집단이며, 그룹2는 일의 의미와 일자리 중요도를 전반적으로 높게 인식하는 집단이다. 그룹3은 생계에 대한 중요도는 유지하고 있으나 일의 의미와 생계를 제외한 일자리 중요도는 상대적으로 낮게 인식하는 집단이다. 집단 간 차이분석에서는 성별, 학력, 부동산 자산, 금융 자산, 자기효능감, 삶의 만족도, 일자리 정책 수요에서 집단 간 차이가 나타났다. 이러한 결과는 중고령층의 일에 대한 인식 유형을 고려하여 맞춤형 고용서비스와 재취업지원 정책을 제공할 필요가 있음을 시사한다.

    주요 용어
    중고령층일의 의미일자리 중요도잠재프로파일분석집단 간 차이분석

    Ⅰ. 연구의 배경 및 목적

    2024년 65세 이상 인구가 전체의 20%를 넘어서면서 한국 사회는 초고령사회에 진입하였다(윤진아, 2025). 또한, 2024년부터 단일 세대 중 규모가 가장 큰 2차 베이비부머도 향후 11년에 걸쳐 법정 은퇴연령에 진입하기 시작하면서, 대규모 중고령자의 노동시장 전환이 본격화되고 있다(김경희 외, 2023; 박소연, 최규선, 2024). 이들은 이전 세대에 비해 교육수준과 건강상태가 양호하고 근로의욕이 높으며, 은퇴 후에도 노동시장에 남아 일하고자 하는 경향이 강한 특징을 보인다.그러나 일하고자 하는 의향이 있다고 하더라도 그것이 취업으로 연결되는 데에는 다양한 애로사항들이 존재한다. 가령, 연령 차별, 학력 차별, 경력과 일자리 불일치, 임금에 대한 불만족 등이 이에 해당한다. 실제로 2024년 5월 국가데이터처의 경제활동인구조사 고령층 부가조사 결과에 따르면 구직 경험자 비율은 약 20.7%이며, 비구직의 주된 사유는 나이가 많아서가 16.4%, 적당한 일자리가 없는 것 같아서가 0.3%로 나타났다. 특히, 가족의 반대, 나이가 많아서는 전년동월대비 비율이 감소했지만, 건강상의 이유와 적당한 일자리가 없다는 응답은 증가하는 추세이다. 게다가 최근에는 니트(NEET)의 문제도 청년에 국한되지 않고 중년층까지 확산되는 모습을 보인다. 즉, 일을 하지 않고, 구직활동도 하지 않는 비구직 니트가 과거에는 청년만의 문제로 간주되는 경향이 있었지만, 이제는 40대 중년층에서도 그 규모가 2000년 3.3만명에서 2018년 19.5만명으로 약 4.9배 증가하면서 사회적 문제로 제기되고 있다(남재량, 2019). 특히, 이들 40대 중년의 비구직 니트의 경우 30대에 니트를 경험한 사람이 10년 후에도 그 상태에서 벗어나지 못하는 특징을 보이는데, 이는 결과적으로 한번 노동시장에서 이탈한 경우 다시 진입하기가 점차 어려워지고 있음을 보여준다(남재량, 2020).

    이처럼 중고령자의 노동에 관한 관심이 높아지면서 일의 의미를 다차원적으로 측정하기 위한 연구들이 다수 이루어져 왔으며, 이를 통해 다양한 시사점이 제시되었다(Steger et al., 2012; Lips-Wiersma & Wright, 2012; 박용욱 외, 2022). 그러나 기존 연구들은 이러한 다차원적 요인들이 개인 내에서 어떻게 결합되어 나타나는지, 그리고 그 결합 양상을 바탕으로 중고령자 내부의 잠재적 유형을 규명하려는 접근은 상대적으로 충분히 이루어지지 못한 한계를 보인다. 일의 의미와 중요도는 단일 차원으로 환원되기보다 여러 차원이 복합적으로 작용하여 형성되며, 개인마다 그 조합 방식이 다르게 나타날 수 있다. 따라서 개별 변수 중심의 접근만으로는 중고령자 내부의 이질성을 충분히 포착하기 어렵고, 여러 차원의 결합 양상에 주목하는 사람 중심(person-centered) 접근이 요구된다.

    이러한 맥락에서 본 연구는 비취업 중고령자를 대상으로 이들이 구직 과정에서 무엇을 중시하고 일에 어떤 의미를 두는지 파악하여 그 유형을 도출하고자 한다. 그리고 도출된 유형을 활용하여 인구사회학적 특성, 자기효능감, 삶의 만족도, 일자리 정책 수요의 차이를 분석한다. 먼저, 비취업 중고령자를 대상으로 한 것은 취업 중인 중고령자보다 일자리로의 재진입 욕구가 있음에도 불구하고 실제 재취업 과정에서 여러 어려움에 직면한 대상이기 때문에 정책 수요자로서 가능성이 더 크기 때문이다. 그리고 이러한 맥락에서 취업자와 비취업자를 구분하는 것은 보다 맞춤형 정책을 수립하는 데 있어서도 필요한 접근이기 때문이다. 다음으로 서울이라는 지역을 선택한 이유는 첫째, 서울이 인구 밀도가 높고 노동시장 경쟁이 치열하며 생활비 부담이 큰 대표적 대도시이기 때문이다. 둘째, 중고령자가 노동시장 전환 과정에서 경험하는 압력과 긴장이 상대적으로 집약적으로 나타날 가능성이 있기 때문이다. 마지막으로 2차 베이비부머 인구 규모 역시 서울에 집중되어 있기 때문이다. 정리하면 본 연구는 서울시 비취업 중고령자를 대상으로 일의 의미와 일자리 중요도의 유형적 특성을 파악하고 유형별 특성과 정책 수요의 차이를 검토하고자 한다. 이를 통해 중고령자가 일에 부여하는 의미와 중요도의 차이가 재취업지원, 직업훈련, 생애경력설계와 같은 고용서비스 수요의 차이로 이어질 수 있음을 확인하고, 집단별 맞춤형 고용서비스 설계에 필요한 기초자료를 제공하고자 한다.

    Ⅱ. 이론 및 선행연구 고찰

    Rosso et al.(2010)에 따르면 일은 단순한 생계 수단을 넘어 정체성, 관계, 목적의식, 자기초월과 같은 요소와 관련이 있다고 언급한다. 이러한 접근은 일의 의미가 하나의 요소만으로 설명되기 어렵고 여러 요소들이 함께 결합하여 구성될 수 있음을 의미한다. 한편, 일의 의미를 측정하는 연구들도 활발하게 이루어지고 있는데, 예를 들어 Steger et al.(2012)은 일의 의미 척도(Work as Meaning Inventory, WAMI)를 통해 일의 의미를 긍정적 의미, 일을 통한 의미 형성, 더 큰 선을 향한 동기와 같이 세 가지 요소로 측정하였다. 그리고 Lips-Wiersma and Wright(2012)의 연구에서도 의미 있는 일을 자기실현, 타인과의 관계, 봉사, 존재의 균형을 포함하는 다차원적 일 의미감 척도(Comprehensive Meaningful Work Scale, CMWS)를 제시하였다. 또한, Arnoux-Nicolas et al.(2017)의 연구에서도 일의 의미를 중요성, 이해, 방향, 목적의 네 차원으로 구성하여 일의 의미가 사회적 문화적 맥락 속에서 재구성될 수 있음을 보여주었다. 국내에서도 일의 의미를 측정하기 위한 척도 개발 연구가 지속해서 이어졌다. 먼저 탁진국 외(2015)의 연구에서는 국내 성인을 대상으로 일의 의미 척도를 개발하였으며, 구체적으로 직장인 1,016명을 대상으로 설문조사를 진행하여 요인분석을 통해 총 8개의 요인을 제시하였다. 또한, 탁진국 외(2017)의 연구에서는 국내 직장인 1,000명을 대상으로 이 8개 요인을 다시 검증하고, 이를 생업(경제수단 및 가족부양), 사회관계(인정 및 대인관계), 자아실현(재미추구, 성장기회, 사회기여, 삶의 활력)의 3개 상위요인으로 그룹화 할 수 있음을 보여주었다. 한편, 최환규, 이정미(2017)는 Steger et al.(2012)의 WAMI를 한국판 척도로서 적합한지 확인하기 위하여 직장인 622명을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 그 후 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 교차분석을 수행하였으며, 분석 결과 원척도와 같은 세 가지 일의 의미가 국내에서도 안정적으로 구현될 수 있다고 언급하였다. 또한, 박용욱 외(2022)의 연구에서도 Lips-Wiersma and Wright(2012)의 CMWS를 활용하여 국내 상황에 부합하는 다차원적 일의 의미 척도를 제시하였다.

    구직 과정에서 개인이 일자리에 부여하는 상대적 중요도는 직업가치(work values)의 관점에서 설명할 수 있다. 직업가치는 개인이 일을 통해 추구하는 목표로서 일 자체의 활동에서 찾는 내재적 가치와 일의 결과로서 얻는 외재적 가치로 구분할 수 있다(Amabile et al., 1994; Ros et al., 1999). 최근의 연구들은 이를 내재적, 외재적, 사회적, 지위라는 네 가지 차원으로 확장하여 제시한다(Abessolo et al., 2017; Jin & Rounds, 2012). 가령 Ros et al.(1999)은 일을 통해 추구하는 목표가 개인의 기본가치에서 비롯된다고 보고 직업가치를 내재적·외재적·사회적·지위의 네 차원으로 구분하여 제시하고 있다. 이후 Jin and Rounds(2012)는 종단연구들을 메타분석하여 이 네 가지 차원의 직업가치가 생애주기에 걸쳐 비교적 안정적으로 유지되는 한편 연령에 따라 변화하는 양상을 보여주었다. 그 외 안강현·이용환(1998)의 연구에서는 대학생의 직업가치관을 내재적 직업가치관과 외재적 직업가치관으로 구분하였는데, 내재적 가치에는 능력, 기여, 성취를, 외재적 가치에는 보수, 지위, 안정을 포함하였다. 분석 결과 학생들의 직업가치 우선순위가 보수, 성취, 능력, 지위, 기여, 안정의 순으로 나타났다.

    이러한 일의 의미와 일자리 중요도는 서로 관련되어 있으면서도 서로 구분되는 개념이다. 먼저, 일의 의미는 개인이 일을 통해 경험하는 가치와 목적의식, 즉 일을 어떻게 인식하고 해석하는가에 관한 영역이라면, 일자리 중요도는 실제 구직 상황에서 어떤 조건을 우선적으로 고려하는가에 관한 선택 기준의 영역이다. 따라서 일의 의미와 일의 중요도는 항상 같은 방향으로 작동하지는 않을 수 있는데, 그 이유는 일을 의미 있게 평가하면서도 실제 일자리 선택에서는 생계와 같은 현실적 필요를 우선할 수 있기 때문이다. 실제로 Wrzesniewski et al.(1997)은 사람들이 일을 생업(job)·경력(career)·소명(calling)으로 서로 다르게 해석한다는 점을 강조하였는데, 이는 일의 의미와 일의 선택 기준이 개인 내에서 다양하게 결합될 수 있음을 시사한다. 따라서 두 개념을 함께 투입하여 그 결합 양상을 유형화하는 것은 어느 한 차원만으로는 포착되지 않는 중고령자 내부의 이질성을 드러내는 데 필요한 접근이라고 할 수 있다.

    한편, 일의 의미와 일자리 중요도는 성별, 학력뿐만 아니라 자산, 자기효능감(장수현·유성경, 2014; 이재은·이희찬, 2018), 삶의 만족도(이종만·오상조, 2015; 신지민 외, 2015), 정책 수요(조성은·윤지영, 2024)의 측면에서 서로 다른 모습을 보일 수 있다. 이러한 맥락에서 보면, 일의 의미를 구성하는 요소들이 다양하게 결합되어 나타나는 유형들도 자기효능감, 삶의 만족도, 정책 수요 등 여러 측면에서 유형 간에 차이가 나타날 수 있다. 따라서 집단 간에 해당 요소들이 어떠한 차이를 보이는지를 함께 살펴봄으로써 각 유형의 성격을 좀 더 구체적으로 해석하고자 한다. 이는 도출된 유형이 실제로 서로 다른 사회경제적 조건과 심리적 자원, 정책 인식과 연결되는지를 확인하는 과정이기도 하다.

    Ⅲ. 자료 및 분석 방법

    1. 자료의 수집 및 처리 방법

    본 연구에서 활용한 자료는 서울시 50플러스 재단에서 2025년에 실시한 서울시 중장년 일자리 수요조사의 원데이터이다. 조사에 응답한 총 인원은 10,006명이며 연령은 만 40~64세로 한정하였다. 또한 해당 조사에서는 비취업자뿐만 아니라 취업자도 조사 대상으로 하고 있지만, 상기 연구 목적에서 밝힌 바와 같이 비취업자만을 대상으로 분석을 수행하였다. 한편, 분석 대상이 된 비취업자는 현재 적극적으로 취업을 준비하고 있거나(806명), 향후 5년 이내 취업할 계획이 있거나(678명), 기회가 되면 취업하고자 하나 구체적 계획은 없는 상태(740명)로 모두 임금근로자로의 취업을 희망하는 응답자이며 그 수는 2,224명이다.1) 다만, 이들은 취업의향 수준에서 다소 이질적이므로 이러한 이질성이 도출된 유형에 영향을 미쳤는지 민감도 분석을 통해 확인할 필요가 있다. 민감도 분석 결과 취업의향을 통제하더라도 프로파일 간 차이가 일관되게 유지되고 있어 유형 간 차이가 취업의향이 아니라 일에 대한 인식 자체를 반영함을 확인하였다.2)

    유형 분석에 활용한 변수는 일의 의미를 묻는 10개 문항과 구직 과정에서의 일자리 중요도를 묻는 5개 문항이다. 다만 8번 문항("일을 하는 것은 세상에 아무런 변화를 주지 않는다")은 다른 문항과 응답 방향이 반대인 부정형 문항이므로 응답 방향을 일치시키기 위해 역코딩을 한 뒤 분석에 사용하였다. 다음으로 집단 간 차이를 분석하기 위해 사용한 변수들은 앞서 살펴본 이론적 근거들을 통해 도출하였으며, 구체적으로 성별, 학력, 자산 및 부채, 자기효능감, 삶의만족도, 필요한 정책의 변수들을 활용하였다.3) 정책 수요는 7개 정책 영역에 대해 응답자가 인식하는 중요도를 0~100점으로 측정한 변수로, 점수가 높을수록 해당 정책에 대한 수요가 큼을 의미한다. 별도의 점수 변환 없이 원점수를 분석에 활용하였다. 다만, 학력의 경우 중졸 이하, 고등학교(일반계) 졸업, 고등학교(직업계) 졸업, 전문대학 졸업, 4년제 대학 졸업, 대학원(석사) 졸업, 대학원(박사) 졸업과 같이 총 7개로 구분되어 있는데 이를 고졸 이하(중졸 이하, 고등학교(일반계) 졸업, 고등학교(직업계) 졸업), 대졸(전문대학 졸업, 4년제 대학 졸업), 대학원졸업 이상(대학원(석사) 졸업, 대학원(박사) 졸업)과 같이 3개로 구분하였다. 마지막으로 만족도 관련 질문 중 2번째 질문인 현재 일자리에 대한 만족도의 경우 조사 대상자가 취업자에 한정되어 응답할 수 없기에 분석에서 제외하였다. 지금까지의 내용은 <표 1>을 통해 확인할 수 있다.

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    표 1
    변수별 문항
    변수 문항 척도
    일의
    의미     		의미추구 나는 의미 있는 직업을 찾는다. 1~7점
    의미기여 나는 일을 하는 것이 내 삶의 의미에 어떻게 기여하는지 알고 있다.
    의미부여 나는 무엇이 내가 하는 일을 의미있게 만드는 가에 대한 감이 있다.
    목적발견 나는 만족할만한 목적을 가진 일을 발견했다
    개인성장 나는 일을 하는 것이 나의 개인적 성장에 기여한다고 본다.
    자기이해 일을 하는 것은 내 자신을 더 잘 이해하는데 도움이 된다
    세상이해 일을 하는 것은 내 주변 세상을 이해하는데 도움이 된다
    세상영향 일을 하는 것은 세상에 아무런 변화를 주지 않는다.
    세상기여 나는 일을 하는 것이 세상에 긍정적인 변화를 일으킨다는 것을 안다
    대의 일을 하는 것은 보다 큰 뜻에 기여한다
    일자리
    중요도     		생계 구직활동 항목별 중요도 - 생계 유지
    자아실현 구직활동 항목별 중요도 - 개인의 자아실현
    취미관심 구직활동 항목별 중요도 - 개인적 취미나 관심 충족
    사회참여 구직활동 항목별 중요도 - 사회활동 참여
    명예지위 구직활동 항목별 중요도 - 사회적 명예나 지위 획득
    삶의
    만족도     		경제상황 본인의 경제적 수준(자산, 소비 등 종합적으로 판단 했을 때)에 대한 만족
    주거환경 현재 주거환경에 대한 만족
    건강상태 본인의 건강상태에 대한 만족
    교육수준 본인의 교육수준에 대한 만족
    여가취미 여가활동, 취미에 대한 만족
    가족관계 나와 가족과의 관계에 대한 만족
    자기효
    능감     		강점인식 나는 스스로 장점이 많다고 느낀다.
    자기가치 나는 가치 있는 사람이라고 느낀다.
    수행자신감 나는 무슨 일을 하더라도 잘 해낼 자신이 있다.
    자기확신 나는 매사에 자신감 있게 임한다.
    문제해결 나는 나에게 어떠한 문제가 생겼을 때, 적절한 해결책을 찾을 수 있다.
    목표달성 나는 해야 한다고 생각되는 일은 꼭 이루는 편이다.
    역경극복 나는 어려운 상황도 잘 극복할 수 있다.
    정책의 중요도 민간일자리 연계 및 재취업 지원 0~100점
    공공사회공헌 일자리 확대
    직업역량강화 교육
    IT, AI 등 신기술 교육
    여가·문화·커뮤니티 활동지원
    창업·창직 지원
    생애경력설계 및 노후준비 지원

    2. 분석 방법

    유형분석에는 잠재프로파일분석을 활용하였다. 잠재프로파일분석은 관찰된 연속형 지표를 바탕으로 서로 다른 응답 패턴을 보이는 잠재집단을 추정하는 방법이다. 같은 계열의 방법인 잠재계층분석이 범주형 지표를 사용한다면 잠재프로파일분석은 연속형 지표를 사용한다는 점에서 차이가 있다. 두 방법은 모두 집단 내부의 응답 유사성과 집단 간 이질성을 추정한다는 점에서는 공통점을 가진다. 또한 잠재프로파일분석은 각 사례를 하나의 집단에 단정적으로 배정하기보다 사후확률을 바탕으로 집단 소속 가능성을 추정하는 모형기반 접근이라는 점에서 전통적 군집분석과 구분된다. 특히 K-평균 군집분석은 거리 기반 알고리즘을 통해 군집을 분류하는 반면 잠재프로파일분석은 모형 적합도와 분류확률을 함께 고려할 수 있기 때문에 사회과학과 직업행동 연구에서 활용되고 있다(Collins & Lanza, 2010; Spurk et al., 2020; Xu & Wunsch, 2013).

    분석은 R 통계 프로그램의 tidyLPA 패키지를 활용하였으며, 모수 추정은 최대우도법(maximum likelihood)에 기반한 기댓값-최대화(EM) 알고리즘으로 수행하였다. 잠재프로파일 모형은 지표변수의 분산을 집단 간 동일하게 제약하고 지표 간 공분산을 0으로 설정한 모형(equal variances, zero covariances)을 적용하였다. 분석에 투입한 지표는 모두 7점 척도로 측정된 동일 단위의 문항이므로 별도의 표준화 없이 원점수를 사용하였으며, 분석 대상 변수에 결측이 존재하지 않아 별도의 결측 처리 절차는 필요하지 않았다. 또한 본 조사 자료는 가중치를 제공하지 않으므로 가중치는 적용하지 않았다.

    잠재프로파일분석에서 중요한 절차는 잠재집단의 수를 결정하는 일이다. 이를 위해 본 연구에서는 AIC와 BIC와 Entropy와 BLRT p값을 함께 검토하였다. AIC와 BIC는 모형의 적합도와 간명성을 함께 고려하는 정보준거이며 값이 낮을수록 상대적으로 적합한 모형으로 해석한다. Entropy는 분류의 명확성을 보여주는 지표로 값이 1에 가까울수록 집단 구분이 분명하다고 본다. BLRT는 k개 집단 모형이 k-1개 집단 모형보다 통계적으로 유의하게 나은지를 검정하는 절차이다. 다만 적합도 지수만으로 집단 수를 정하면 매우 작은 집단이 포함될 수 있고 이 경우 해석과 후속 분석이 어려워질 수 있다. 그래서 본 연구에서는 적합도 지수와 함께 각 집단이 전체 표본의 5퍼센트 이상이며 절대 빈도가 30명 이상인 해를 채택하였다. 이 기준은 집단의 해석 가능성과 후속 분석의 안정성을 함께 고려한 것이다(Nylund et al., 2007; Tein et al., 2013; Spurk et al., 2020). 실제로 일과 관련된 개념을 유형화하는 연구에서도 잠재계층분석과 잠재프로파일분석은 꾸준히 활용되어 왔다(조성은·윤지영, 2024; 조성은·박은규, 2023; Hess et al. 2021; Duffy et al. 2024). 다음으로 도출된 유형을 활용한 집단 간 차이분석에서는 변수의 측정수준에 따라 카이제곱검정과 일원분산분석을 실시하였다. 카이제곱검정은 명목형 변수들 사이의 관련성을 검토하는 방법으로 집단 간 분포 차이가 우연에 의한 것인지 여부를 판단하는 데 사용된다. 따라서 성별과 학력과 같은 범주형 변수의 차이를 검토하는 데 적절하다. 반면 일원분산분석은 세 집단 이상에서 평균 차이가 존재하는지를 검정하는 방법으로 집단 간 분산과 집단 내 분산의 비율을 이용해 유의성을 판단한다. 따라서 자산과 부채와 자기효능감과 삶의 만족도와 같이 연속형으로 측정된 변수의 평균 차이를 분석하는 데 적합하다. 그리고 일원분산분석에서 유의한 결과가 확인된 경우에는 어느 집단 간 차이에서 유의성이 나타나는지를 확인하기 위해 Scheffé 사후검정을 실시하였다. Scheffé 검정은 다중비교 과정에서 제1종 오류를 통제하는 방법으로 집단 수가 다수인 경우에도 적용할 수 있다(McHugh, 2013; Kim, 2014; Kim, 2015; Scheffé, 1953).

    Ⅳ. 잠재프로파일 분석 결과

    1. 변수의 기초통계

    <표 2>를 통해 일의 의미와 일의 중요도 및 집단 간 차이분석에 사용한 변수들의 기초통계 결과를 살펴보면 다음과 같다. 응답자들은 ‘세상이해’에 가장 높은 점수를 부여하였으며(평균 5.22, 표준편차 1.27), 다음으로 ‘개인성장’(평균 5.17, 표준편차 1.28)이 높게 나타났다. 한편, ‘목적발견’은 평균 4.24(표준편차 1.49)로 가장 낮은 수준을 보였으며, 다음으로 ‘의미추구’가 평균 4.80(표준편차 1.37)으로 상대적으로 낮게 나타났다. 전반적으로 일의 의미 문항들의 평균값이 4.24에서 5.22 사이에 분포하고 있어, 중고령자가 일을 통해 자기 성장과 세상에 대한 이해를 추구하는 경향이 나타나고 있음을 확인할 수 있다. 다음으로 일의 중요도에 대한 기초통계 결과는 ‘생계’가 평균 5.33(표준편차 1.65)으로 가장 높게 나타났다. 이는 중고령자에게 있어서 경제적 안정이 여전히 중요한 요인으로 작용하고 있음을 보여준다. 다만, ‘명예지위’는 평균 4.27(표준편차 1.43)로 가장 낮은 수준으로 나타나, 중고령자는 외적 지위보다 생계 유지와 같은 현실적 요인을 더 중시하는 것으로 해석할 수 있다.

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    표 2
    변수의 기초 통계
    변수 평균 표준편차
    일의 의미 의미추구 4.80 1.37
    의미기여 5.16 1.25
    의미부여 5.03 1.27
    목적발견 4.24 1.49
    개인성장 5.17 1.28
    자기이해 5.12 1.28
    세상이해 5.22 1.27
    세상영향 4.87 1.65
    세상기여 5.15 1.29
    대의 4.91 1.33
    일의 중요도 생계 5.33 1.65
    자아실현 5.10 1.35
    취미관심 4.72 1.37
    사회참여 4.89 1.37
    명예지위 4.27 1.43
    자산 및 부채
    (단위: 만원)     		부동산자산 68,834.13 86,409.44
    금융자산 14,821.86 27,786.84
    기타자산 1,190.68 4,559.95
    부채 6,503.28 16,439.46
    삶의 만족도 경제상황 4.04 1.47
    주거환경 4.33 1.5
    건강상태 4.2 1.44
    교육수준 4.59 1.37
    여가취미 4.36 1.38
    가족관계 4.99 1.43
    자기 효능감 강점인식 4.83 1.26
    자기가치 4.97 1.3
    수행자신감 5.02 1.3
    자기확신 4.76 1.34
    문제해결 5 1.24
    목표달성 5.01 1.33
    역경극복 4.97 1.32
    필요한 지원 정책 민간일자리 연계 및 재취업 지원 71.16 26.13
    공공사회공헌 일자리 확대 71.76 26.66
    직업역량강화 교육 70.34 27.15
    IT, AI 등 신기술 교육 66.49 28.84
    여가 문화 커뮤니티 활동지원 63.15 29.31
    창업창직 지원 60.53 28.69
    생애경력설계 및 노후준비 지원 70.25 28.76
    연령 53.11 6.94
    변수 빈도 비율
    성별 남성 606명 27.2%
    여성 1618명 72.8%
    학력 고졸이하 528명 23.7%
    대졸 1470명 66.1%
    대학원졸업 이상 226명 10.2%
    연령(그룹) 40대(40이상 49이하) 711명 32%
    50대(50이상 59이하) 968명 43.5%
    60대(60이상 64이하) 545명 24.5%

    [그림 1]은 분석에 활용한 변수 간 상관관계를 제시한 것이다. 먼저 일의 의미 문항들을 살펴보면, 대부분의 문항 간에는 정적 상관관계가 나타나 중고령자가 일의 의미를 구성하는 여러 차원을 서로 관련된 방식으로 인식하고 있음을 확인할 수 있다. 다만 일부 문항에서는 상대적으로 낮은 상관도 나타나, 일의 의미가 단일한 차원으로만 구성되기보다는 여러 하위 차원의 결합으로 형성될 수 있음을 보여준다. 일자리 중요도 문항의 경우, 생계는 다른 중요도 문항들과 상대적으로 낮은 상관을 보인 반면, 자아실현, 취미관심, 사회참여, 명예지위는 서로 비교적 높은 정적 상관을 보였다. 이는 생계 유지가 다른 비경제적 일자리 가치와는 다소 구분되는 차원임을 시사한다. 한편 일의 의미 문항들과 일자리 중요도 문항 간의 관계를 살펴보면, 일의 의미 문항들은 생계와는 낮은 상관을 보였으나, 자아실현, 취미관심, 사회참여, 명예지위와는 상대적으로 더 높은 정적 상관을 보였다. 이는 일을 의미 있게 인식하는 응답자일수록 생계 유지뿐만 아니라 자아실현, 사회참여, 취미·관심 충족, 명예·지위와 같은 비경제적 가치도 함께 고려하는 경향이 있음을 보여준다. 전반적으로 이러한 결과는 일의 의미와 일자리 중요도가 서로 관련되어 있으면서도 완전히 동일한 구조는 아니라는 점을 보여주며, 두 영역의 결합 양상을 잠재프로파일분석을 통해 살펴볼 필요가 있음을 시사한다.

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    그림 1
    변수별 상관행렬
    HSWR-46-3-325_F1.tif

    2. 모형 적합도 분석 결과

    잠재프로파일 분석을 위해 프로파일 수를 1개에서 10개까지 순차적으로 증가시키며 모형 적합도를 비교하였으며, 적합도의 분석 결과는 <표 3>을 통해 확인할 수 있다.

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    표 3
    적합도 분석 결과
    그룹 LogLik AIC BIC SABIC Entropy n_min BLRT_p
    1 -57857.56 115775.12 115946.34 115851.02 1.00 1.00
    2 -53538.29 107168.58 107431.11 107284.96 0.88 0.45 0.01
    3 -51977.80 104079.60 104433.44 104236.45 0.92 0.07 0.01
    4 -51059.90 102275.79 102720.94 102473.12 0.89 0.04 0.01
    5 -50767.98 101723.95 102260.42 101961.77 0.90 0.04 0.01
    6 -50386.81 100993.62 101621.40 101271.91 0.87 0.04 0.01
    7 -50135.17 100522.35 101241.44 100841.12 0.86 0.04 0.01
    8 -49955.40 100194.80 101005.20 100554.05 0.85 0.03 0.01
    9 -49758.66 99833.31 100735.03 100233.04 0.86 0.01 0.01
    10 -49493.97 99335.95 100328.98 99776.15 0.86 0.01 0.01

    모형 적합도 평가에는 정보준거지수(AIC, BIC, SABIC), 분류의 질을 나타내는 Entropy, 최소 집단 비율(n_min), 그리고 모형 비교를 위한 부트스트랩 우도비 검정(BLRT)의 p값을 활용하였다. 먼저, 정보준거지수인 AIC(Akaike Information Criterion), BIC(Bayesian Information Criterion), SABIC(Sample-size Adjusted BIC)는 모형의 간명성과 적합도를 동시에 고려하는 지수이다. 따라서 해당 값이 낮을수록 우수한 모형이라고 할 수 있다. 그리고 Entropy는 0에서 1 사이의 값을 가질 수 있는데 0.8 이상일 경우 분류의 정확성이 높다고 해석할 수 있다. n_min은 가장 작은 집단이 전체 표본에서 차지하는 비율을 의미하며, BLRT p값은 k개 프로파일 모형이 k-1개 모형보다 통계적으로 유의하게 우수한지를 검증하는 데 활용된다.

    분석 결과, LogLik 값은 프로파일 수가 증가할수록 지속적으로 증가하여 모형 적합도가 개선되는 경향을 보여주고 있다. AIC, BIC, SABIC도 프로파일 수가 증가함에 따라 감소하는 패턴을 보이다가 점차 감소폭이 완만해지는 모습을 보이는데 [그림 2]를 통해 확인할 수 있다.

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    그림 2
    모형 적합도
    HSWR-46-3-325_F2.tif

    특히, BIC의 경우 k=1에서 115,946.34였으나 k=4에서 102,720.94로 크게 감소하였고, k=4 이후에는 초기 구간에 비해 감소의 폭이 완만해졌다. Entropy는 k=2부터 k=10까지 0.854에서 0.924 사이를 유지하여 전반적으로 분류가 양호하게 진행되었음을 확인할 수 있다. BLRT p값은 k=2부터 k=10까지 모든 경우에서 0.01 수준으로 나타나 프로파일 수 증가에 따른 모형 개선이 통계적으로 유의함을 확인할 수 있다. 본 연구에서는 최적 프로파일 수를 결정하기 위하여 BIC를 주요 기준으로 활용하였다. BIC는 표본 크기에 민감하게 반응하여 과적합을 방지하는 데 효과적이며(Nylund, Asparouhov, & Muthén, 2007), 특히 대규모 표본에서 안정적인 모형 선택을 가능하게 한다는 점에서 선호되기 때문이다. 또한, 최소 집단 크기에 대한 실질적 기준도 설정하였다. 각 프로파일이 전체의 최소 5% 이상을 차지하고 절대 빈도가 30명 이상이어야 한다는 조건도 적용하였다. 그 이유는 5%와 같이 지나치게 작은 집단은 우연에 의해 형성되었을 가능성이 있으며 일반화 가능성이 제한적이기 때문이다(Spurk, Hirschi, Wang, Valero, & Kauffeld, 2020). 그리고 집단 내 변량 추정과 사후 분석을 위한 최소 표본 크기를 고려하여 30명의 절대 빈도 기준도 설정하였다(Tein, Coxe, & Cham, 2013). 이러한 기준을 적용한 결과, k=4 이상에서는 최소 집단 비율이 5% 미만으로 나타났으므로 제외하였고, 해당 기준을 충족하는 모형 중 BIC가 가장 낮은 k=3을 최종 프로파일 수로 선택하였다.

    3. 잠재프로파일 분석 결과

    LPA 분석을 통해 도출된 3개 프로파일은 일의 의미와 일자리 중요도 인식에서 차이를 보이는 것으로 나타났다. 구체적인 결과는 <표 4>와 [그림 3]을 통해 확인할 수 있다. 본 연구에서는 각 프로파일의 특성을 종합적으로 고려하여 그룹1(생활안정 지향형), 그룹2(일의미 실현형), 그룹3(생계우선 현실형)으로 구분하였다. 실제로 [그림 3]을 보면 3개 프로파일은 단순히 전반적 수준의 고저만으로 구분되기보다, 일의 의미와 일자리 중요도 간 결합 양상에서도 차이를 보이고 있음을 확인할 수 있다.

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    표 4
    그룹 및 변수별 원점수 평균
    변수 그룹1(n=1,144)
    (생활안정 지향형)     		그룹2(n=924)
    (일의미 실현형)     		그룹3(n=156)
    (생계우선 현실형)
    일의 의미 의미추구 4.37 5.70 2.66
    의미기여 4.68 6.10 3.10
    의미부여 4.53 5.99 2.97
    목적발견 3.87 5.00 2.47
    개인성장 4.69 6.18 2.80
    자기이해 4.62 6.15 2.63
    세상이해 4.79 6.15 2.84
    세상영향 4.62 5.21 4.60
    세상기여 4.70 6.08 2.99
    대의 4.45 5.85 2.76
    일의 중요도 생계 5.23 5.51 5.04
    자아실현 4.72 5.85 3.46
    취미관심 4.42 5.33 3.29
    사회참여 4.51 5.60 3.54
    명예지위 3.90 4.94 2.98
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    그림 3
    그룹 및 변수별 분포
    HSWR-46-3-325_F3.tif

    첫째, 전체 응답자의 약 절반을 차지하는 집단인 생활안정 지향형(그룹1, N=1,144, 51.4%)은 일의 의미를 구성하는 변수에서 전반적으로 보통 수준의 점수를 보이는 것으로 나타났다. 세상이해(4.79), 세상기여(4.70), 개인성장(4.69), 의미기여(4.68) 등이 상대적으로 높게 나타났으나, 목적발견(3.87)은 상대적으로 낮은 수준을 보였다. 일자리 중요도 측면에서는 생계(5.23)를 가장 중시하고 있으며, 자아실현(4.72), 사회참여(4.51), 취미관심(4.42), 명예지위(3.90)가 그 다음 순으로 나타났다. 특히, 생계에 대한 높은 중요도는 그룹1(생활안정 지향형)이 일을 통해 의미를 추구하는 측면을 일정 부분 가지고 있으면서도 생활 유지와 안정이라는 현실적 필요를 중요한 요소로 인식하고 있음을 의미한다.

    둘째, 일의미 실현형(그룹2, N=924, 41.5%)은 모든 일의 의미를 구성하는 변수에서 가장 높은 점수를 보이는 것으로 나타났다. 개인성장(6.18), 자기이해(6.15), 세상이해(6.15), 의미기여(6.10), 세상기여(6.08) 등에서 높은 수준을 보이는 집단으로써 일을 통해 자신의 성장과 사회적 이해를 적극적으로 추구한다고 할 수 있다. 일자리 중요도 측면에서는 자아실현(5.85)을 가장 중시하고 있으며, 사회참여(5.60), 생계(5.51), 취미관심(5.33), 명예지위(4.94)가 그 다음 순으로 나타났다. 특히, 자아실현과 사회참여에 대한 높은 중요도는 그룹2(일의미 실현형)가 경제적 목적을 넘어 개인적·사회적 가치 실현을 일의 핵심 요소로 인식하고 있음을 의미한다.

    3개 집단 중 규모가 가장 작은 생계우선 현실형(그룹3, N=156, 7.0%)은 일의 의미 전 영역에서 전반적으로 낮은 점수를 기록하였다. 목적발견(2.47), 자기이해(2.63), 의미추구(2.66), 대의(2.76), 개인성장(2.80) 등에서 다른 집단과 차이를 보여 일을 통한 의미 추구에 소극적인 태도를 보이고 있다. 일자리 중요도 측면에서도 생계(5.04)를 제외하면 자아실현(3.46), 사회참여(3.54), 취미관심(3.29), 명예지위(2.98) 모두 낮은 수준이다. 이처럼 일의 의미에 대한 인식이 낮음에도 불구하고 생계에 대한 중요도는 5점 이상으로 상대적으로 높게 나타났는데, 이는 그룹3(생계우선 현실형)에게 있어서 일은 어떠한 의미나 가치의 원천이라기보다 생존 수단으로 인식되고 있음을 의미한다. 다만, 그룹3(생계우선 현실형)가 모든 영역에 일률적으로 무관심한 집단이라기보다 전반적 수준은 낮더라도 생계와 같이 현실적 필요와 직결되는 영역에는 선택적으로 중요도를 부여하는 집단으로도 해석될 수 있음에 주의할 필요가 있다.

    마지막으로, <표 5>를 통해 그룹 및 연령대별 분포를 살펴보면 세 집단 모두 50대의 비중이 가장 높게 나타났다. 생활안정 지향형은 50대가 494명으로 가장 많았고, 40대 378명, 60대 272명 순으로 나타났다. 일의미 실현형 역시 50대가 401명으로 가장 많았으며, 40대 280명, 60대 243명 순이었다. 생계우선 현실형도 50대가 73명으로 가장 많았고, 40대 53명, 60대 30명 순으로 나타났다.

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    표 5
    그룹 및 연령대별 분포
    연령 그룹1(n=1,144)
    (생활안정 지향형)     		그룹2(n=924)
    (일의미 실현형)     		그룹3(n=156)
    (생계우선 현실형)
    40대 378 280 53
    50대 494 401 73
    60대 272 243 30

    Ⅴ. 집단 간 차이검증

    1. 성별과 학력, 자산 및 부채

    3개 집단 간 차이를 확인하기 위해 성별, 학력, 자산 및 부채의 변수들을 활용하여 집단 간 비교 분석을 수행하였다. 성별과 학력은 명목형 변수이기 때문에 카이제곱 검정을 수행하였고, 연속형 변수인 자산과 부채에 대해서는 일원분산분석(ANOVA)과 Scheffé 사후검정을 수행하였다.

    먼저, <표 6>에서 성별은 집단 간 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다(χ²=16.44, p<.001). 남성은 그룹3(생계우선 현실형)에서 41.03%로 가장 높게 나타나지만, 그룹2(일의미 실현형)은 여성 비율이 74.46%에 달하여 성별 구성에서 불균형이 나타나고 있음을 확인할 수 있다. 다음으로 학력의 결과인 <표 7>에서도 집단 간 유의미한 차이를 확인할 수 있다(χ²=47.849, p<.001). 그룹2(일의미 실현형)은 대학원졸업 이상 비율이 14.83%로 가장 높으며 고졸이하 비율은 19.26%로 가장 낮아 전반적으로 높은 학력 수준을 보인다. 반면 그룹3(생계우선 현실형)은 고졸이하 비율이 28.21%로 가장 높고 대학원졸업 이상 비율은 5.13%에 불과하여 상대적으로 낮은 학력 수준이다. 그룹1(생활안정 지향형)의 경우 고졸이하 비율은 26.75%, 대졸 비율은 66.17%, 대학원졸업 이상 비율은 7.08%로 나타났다. 또한 성별로 구분하여 살펴보아도 남성(χ²=18.504, p<.001)과 여성(χ²=36.02, p<.001) 모두에서 집단 간 학력 분포 차이가 유의하게 나타나, 이러한 학력 차이는 특정 성별에 한정되지 않는 것으로 확인된다.

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    표 6
    집단 간 차이 분석(성별)
    그룹 남성(N) 여성(N) 남성(%) 여성(%) 카이제곱 p값
    1. 생활안정 지향형 306 838 26.75 73.25 16.44*** <.001
    2. 일의미 실현형 236 688 25.54 74.46
    3. 생계우선 현실형 64 92 41.03 58.97
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    표 7
    집단 간 차이 분석(학력 및 성별)
    그룹 고졸
    이하(N)     		대졸
    (N)     		대학원
    졸업
    이상(N)     		고졸
    이하(%)     		대졸(%) 대학원
    졸업
    이상(%)     		카이제곱 p값
    1. 생활안정 지향형 306 757 81 26.75 66.17 7.08 47.849*** <.001
    2. 일의미 실현형 178 609 137 19.26 65.91 14.83
    3. 생계우선 현실형 44 104 8 28.21 66.67 5.13
    남 1. 생활안정 지향형 79 196 31 25.82 64.05 10.13 18.504*** <.001
    2. 일의미 실현형 40 149 47 16.95 63.14 19.92
    3. 생계우선 현실형 12 48 4 18.75 75 6.25
    여 1. 생활안정 지향형 227 561 50 27.09 66.95 5.97 36.02*** <.001
    2. 일의미 실현형 138 460 90 20.06 66.86 13.08
    3. 생계우선 현실형 32 56 4 34.78 60.87 4.35

    연령과 자산 및 부채에 관한 결과는 <표 8>과 <표 9>에서 확인할 수 있는데, 먼저 연령의 경우 집단 간 평균 차이가 10% 유의수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다(F=2.56, p=.078). 평균 연령은 그룹2(일의미 실현형)가 53.45세로 가장 높고, 그룹1(생활안정 지향형)은 52.94세, 그룹3(생계우선 현실형)은 52.29세로 나타났다. 다만 Scheffé 사후검정 결과 세 집단 모두 동일 집단(a)으로 분류되어, 집단 간 뚜렷한 차이는 확인되지 않았다. 성별로 구분한 결과에서는 남성에서만 연령 차이가 유의하게 나타났으나(F=3.232, p=.040), 사후검정에서는 모든 집단이 동일 집단(a)으로 분류되어 해석에는 제한이 있다.

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    표 8
    집단 간 차이 분석(연령 및 성별)
    그룹 N 평균 표준편차 사후검정 F값 p값
    1. 생활안정 지향형 1144 52.94 6.89 a 2.56 0.078
    2. 일의미 실현형 924 53.45 6.98 a
    3. 생계우선 현실형 156 52.29 6.94 a
    남 1. 생활안정 지향형 306 55.08 6.78 a 3.232* 0.040
    2. 일의미 실현형 236 55.95 6.64 a
    3. 생계우선 현실형 64 53.64 6.45 a
    여 1. 생활안정 지향형 838 52.16 6.77 a 1.703 0.182
    2. 일의미 실현형 688 52.6 6.9 a
    3. 생계우선 현실형 92 51.36 7.14 a
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    표 9
    집단 간 차이 분석(자산/부채 및 성별)
    변수 그룹 Total 평균 표준편차 사후검정 F값 p값
    부동산
    자산     		1. 생활안정 지향형 1144 69213.96 89122.1 a 7.162*** <.001
    2. 일의미 실현형 924 72503.01 86786.59 a
    3. 생계우선 현실형 156 44317.72 54556.78 b
    금융자산 1. 생활안정 지향형 1144 13750.49 24398.1 b 5.133** 0.006
    2. 일의미 실현형 924 16857.72 32331.89 a
    3. 생계우선 현실형 156 10620.04 20200.77 b
    기타자산 1. 생활안정 지향형 1144 1093.87 4089.66 a 1.699 0.183
    2. 일의미 실현형 924 1380.33 5359.37 a
    3. 생계우선 현실형 156 777.38 1839.29 a
    부채 1. 생활안정 지향형 1144 6637.63 17275.12 a 0.574 0.563
    2. 일의미 실현형 924 6565.65 16180 a
    3. 생계우선 현실형 156 5148.63 10694.79 a
    부동산
    자산     		남 1. 생활안정 지향형 306 66348.93 85702.51 a 2.595 0.076
    2. 일의미 실현형 236 73530.34 93437.45 a
    3. 생계우선 현실형 64 45831.61 59799.35 a
    금융자산 1. 생활안정 지향형 306 16595.34 26834.49 a 1.62 0.199
    2. 일의미 실현형 236 20344.36 33456.45 a
    3. 생계우선 현실형 64 14095.84 27485.84 a
    기타자산 1. 생활안정 지향형 306 1387.86 6218.62 a 0.229 0.796
    2. 일의미 실현형 236 1367.94 3463.3 a
    3. 생계우선 현실형 64 935.36 2248.92 a
    부채 1. 생활안정 지향형 306 5812.87 12911.46 a 0.017 0.984
    2. 일의미 실현형 236 6024.58 15946.18 a
    3. 생계우선 현실형 64 6010.72 12297.17 a
    부동산
    자산     		여 1. 생활안정 지향형 838 70260.13 90365.86 a 4.63** 0.010
    2. 일의미 실현형 688 72150.6 84453.37 a
    3. 생계우선 현실형 92 43264.59 50905.45 b
    금융자산 1. 생활안정 지향형 838 12711.68 23376.36 ab 4.313* 0.014
    2. 일의미 실현형 688 15661.72 31874.08 a
    3. 생계우선 현실형 92 8202.1 12555.49 b
    기타자산 1. 생활안정 지향형 838 986.51 2950.46 a 2.109 0.122
    2. 일의미 실현형 688 1384.58 5872.54 a
    3. 생계우선 현실형 92 667.49 1493.67 a
    부채 1. 생활안정 지향형 838 6938.8 18613.08 a 0.798 0.450
    2. 일의미 실현형 688 6751.25 16266.78 a
    3. 생계우선 현실형 92 4548.92 9446.86 a

    다음으로 자산과 부채에 관한 분석 결과, 부동산 자산(F=7.162, p<.001)과 금융 자산(F=5.133, p=.006)에서 집단 간 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 부동산 자산의 경우 그룹2(일의미 실현형)가 평균 72,503만원으로 가장 높으며, 그룹1(생활안정 지향형)은 평균 69,214만원으로 나타났다. Scheffé 사후검정 결과 그룹1(생활안정 지향형)과 그룹2(일의미 실현형)가 동일 집단(a)으로 분류되어, 평균이 44,318만원인 그룹3(생계우선 현실형, b)과 유의미한 차이를 보였다. 한편, 금융 자산은 평균 16,858만원으로 그룹2(일의미 실현형)가 가장 높고 그룹3(생계우선 현실형)이 평균 10,620만원으로 가장 낮다. Scheffé 사후검정 결과 그룹2는 a, 그룹1과 그룹3은 b로 분류되어 그룹2가 다른 두 집단과 유의미한 차이를 보였다. 반면 그룹1(생활안정 지향형)과 그룹3(생계우선 현실형)은 동일한 b 집단으로 분류되어 두 집단 간 통계적으로 유의미한 차이는 확인되지 않았다. 그 외 기타 자산(F=1.699, p=.183)과 부채(F=0.574, p=.563)는 집단 간 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 성별로 구분하면 남성에서는 자산 및 부채 항목의 집단 간 차이가 유의하지 않았으나, 여성에서는 부동산 자산(F=4.63, p=.010)과 금융 자산(F=4.313, p=.014)에서 유의한 차이가 나타났다. 그 외 기타 자산(F=1.699, p=.183)과 부채(F=0.574, p=.563)는 집단 간 유의미한 차이가 나타나지 않았다.

    2. 삶의 만족도와 자기효능감

    자기효능감과 삶의 만족도에 대해서는 개별 문항별 분석을 수행하기 전 관련 문항을 하나의 평균척도로 구성할 수 있는지 확인하기 위해 신뢰도 분석을 수행하였다. 분석 결과 삶의 만족도 6개 문항의 Cronbach’s α는 .882로 나타났으며, 자기효능감 7개 문항의 Cronbach’s α는 .949로 나타나 두 척도 모두 높은 수준의 내적 일관성을 보이는 것을 <표 10>을 통해 확인할 수 있다. 또한 문항-전체 상관을 의미하는 r.drop 값 역시 삶의 만족도는 .608~.730, 자기효능감은 .754~.869의 범위에 있어 문항 제거 없이 평균척도를 산출하여 분석에 사용하는 데 문제가 없는 것으로 판단하였다.

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    표 10
    신뢰도 분석 결과
    척도 문항수 사용 문항 Cronbach’s α r.drop 범위 척도 구성
    삶의 만족도 6 F1_1, F1_3, F1_4, F1_5, F1_6, F1_7 0.882 .608~.730 문항 평균
    자기효능감 7 F2_1~F2_7 0.949 .754~.869 문항 평균

    <표 11>은 삶의 만족도와 자기효능감 평균척도에 대한 집단 간 차이분석 결과이다. 분석 결과 삶의 만족도 평균은 집단 간 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다(F=116.206, p<.001).

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    표 11
    집단 간 차이분석(삶의 만족도, 자기효능감 및 성별)
    변수 그룹 N 평균 표준편차 사후검정 F값 p값
    삶의 만족도(평균) 1. 생활안정 지향형 1,144 4.22 1.01 b 116.206*** <.001
    2. 일의미 실현형 924 4.79 1.12 a
    3. 생계우선 현실형 156 3.62 1.3 c
    자기효능감(평균) 1. 생활안정 지향형 1,144 4.61 0.98 b 270.331*** <.001
    2. 일의미 실현형 924 5.5 0.99 a
    3. 생계우선 현실형 156 3.97 1.37 c
    삶의 만족도(평균) 남 1. 생활안정 지향형 306 4.27 0.97 b 25.626*** <.001
    2. 일의미 실현형 236 4.69 1.24 a
    3. 생계우선 현실형 64 3.6 1.32 c
    자기효능감(평균) 1. 생활안정 지향형 306 4.68 0.96 b 83.25*** <.001
    2. 일의미 실현형 236 5.57 0.92 a
    3. 생계우선 현실형 64 4.03 1.41 c
    삶의 만족도(평균) 여 1. 생활안정 지향형 838 4.21 1.03 b 92.121*** <.001
    2. 일의미 실현형 688 4.83 1.08 a
    3. 생계우선 현실형 92 3.63 1.29 c
    자기효능감(평균) 1. 생활안정 지향형 838 4.59 0.99 b 189.119*** <.001
    2. 일의미 실현형 688 5.48 1.01 a
    3. 생계우선 현실형 92 3.93 1.35 c

    구체적으로 그룹2(일의미 실현형)의 평균이 4.79로 가장 높았고, 그룹1(생활안정 지향형)은 4.22, 그룹3(생계우선 현실형)은 3.62로 가장 낮게 나타났다. Scheffé 사후검정 결과에서도 세 집단은 각각 서로 다른 집단(a, b, c)으로 구분되어 집단 간 차이가 확인되었다. 자기효능감 평균 역시 집단 간 유의미한 차이가 나타났다(F=270.331, p<.001). 그룹2(일의미 실현형)의 평균이 5.50으로 가장 높았으며, 그룹1(생활안정 지향형)은 4.61, 그룹3(생계우선 현실형)은 3.97로 나타났다. Scheffé 사후검정 결과에서도 그룹2, 그룹1, 그룹3이 각각 서로 다른 집단(a, b, c)으로 구분되었다. 이러한 결과는 일의 의미를 적극적으로 인식하고 일자리에서 자아실현과 사회참여를 중시하는 집단일수록 삶의 만족도와 자기효능감이 높게 나타나는 경향이 있음을 보여준다. 또한, 성별로 구분하여 살펴보아도 남성과 여성 모두에서 삶의 만족도와 자기효능감의 집단 간 차이가 유의하게 나타났으며, 두 성별 모두에서 그룹2(일의미 실현형)가 가장 높고 그룹3(생계우선 현실형)이 가장 낮은 동일한 양상이 확인되었다.

    3. 일자리 정책 수요

    서울지역 중고령자가 필요로 하는 7개 영역의 정책 중요도를 분석한 결과는 <표 12>를 통해 확인할 수 있는데, 모든 영역에서 집단 간 유의미한 차이가 나타났다. 전반적으로 그룹2(일의미 실현형)는 모든 정책 영역에서 가장 높은 중요도를 보이지만, 그룹3(생계우선 현실형)은 전반적으로 낮은 중요도를 보인다. 그리고 그룹1(생활안정 지향형)은 대체로 중간에 자리 잡고 있다. 다만 사후검정 결과를 보면 집단 간 차이는 모든 영역에서 같은 방식으로 구분되기보다 영역별로 서로 다른 구조를 보인다.

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    표 12
    집단 간 차이분석(정책 선호도 및 성별)
    변수 그룹 Total 평균 표준편차 사후검정 F값 p값
    민간일자리 연계 및 재취업
    지원     		1. 생활안정 지향형 1144 69.22 26.09 b 14.186*** <.001
    2. 일의미 실현형 924 74.48 25.46 a
    3. 생계우선 현실형 156 65.69 28.1 b
    공공사회 공헌 일자리 확대 1. 생활안정 지향형 1144 69.94 26.46 b 12.243*** <.001
    2. 일의미 실현형 924 74.91 26.42 a
    3. 생계우선 현실형 156 66.54 27.63 b
    직업역량 강화교육 1. 생활안정 지향형 1144 68.25 27.08 b 26.606*** <.001
    2. 일의미 실현형 924 74.65 26.14 a
    3. 생계우선 현실형 156 60.15 29.18 c
    IT,AI등신기술교육 1. 생활안정 지향형 1144 63.96 28.52 b 30.668*** <.001
    2. 일의미 실현형 924 71.49 27.82 a
    3. 생계우선 현실형 156 55.38 31.68 c
    여가·문화·커뮤니티
    활동지원     		1. 생활안정 지향형 1144 60.59 28.89 b 26.855*** <.001
    2. 일의미 실현형 924 68.02 28.81 a
    3. 생계우선 현실형 156 53.14 30.58 c
    창업·창직지원 1. 생활안정 지향형 1144 57.77 28.18 b 24.384*** <.001
    2. 일의미 실현형 924 65.27 28.56 a
    3. 생계우선 현실형 156 52.61 28.95 b
    생애경력설계 및 노후준비
    지원     		1. 생활안정 지향형 1144 67.81 28.78 b 15.476*** <.001
    2. 일의미 실현형 924 74.16 28.31 a
    3. 생계우선 현실형 156 64.97 28.61 b
    민간일자리 연계 및 재취업
    지원     		남 1. 생활안정 지향형 306 68.86 27.11 b 5.32** 0.005
    2. 일의미 실현형 236 76.12 24.53 a
    3. 생계우선 현실형 64 69.28 30.21 ab
    공공사회 공헌 일자리 확대 1. 생활안정 지향형 306 69.6 26.16 a 2.266 0.105
    2. 일의미 실현형 236 74.07 26.47 a
    3. 생계우선 현실형 64 68.5 28.38 a
    직업역량 강화교육 1. 생활안정 지향형 306 66.26 27.31 b 9.668*** <.001
    2. 일의미 실현형 236 74.58 26.26 a
    3. 생계우선 현실형 64 60.45 30.01 b
    IT·AI등신기술교육 1. 생활안정 지향형 306 62.2 27.97 b 9.371*** <.001
    2. 일의미 실현형 236 71.17 28.36 a
    3. 생계우선 현실형 64 57.28 31.22 b
    여가·문화·커뮤니티
    활동지원     		1. 생활안정 지향형 306 59.51 28.24 b 5.985** 0.003
    2. 일의미 실현형 236 66.21 29.64 a
    3. 생계우선 현실형 64 53.89 31.2 b
    창업·창직지원 1. 생활안정 지향형 306 57.37 27.39 b 7.553*** <.001
    2. 일의미 실현형 236 65.69 29.15 a
    3. 생계우선 현실형 64 53.66 31.61 b
    생애경력설계 및 노후준비
    지원     		1. 생활안정 지향형 306 65.05 27.96 b 4.263* 0.015
    2. 일의미 실현형 236 72.13 28.97 a
    3. 생계우선 현실형 64 65.69 31.11 ab
    민간일자리 연계 및 재취업
    지원     		여 1. 생활안정 지향형 838 69.35 25.72 b 10.319*** <.001
    2. 일의미 실현형 688 73.91 25.76 a
    3. 생계우선 현실형 92 63.2 26.4 b
    공공사회 공헌 일자리 확대 1. 생활안정 지향형 838 70.06 26.58 b 10.281*** <.001
    2. 일의미 실현형 688 75.2 26.41 a
    3. 생계우선 현실형 92 65.17 27.16 b
    직업역량 강화교육 1. 생활안정 지향형 838 68.97 26.98 b 16.772*** <.001
    2. 일의미 실현형 688 74.67 26.12 a
    3. 생계우선 현실형 92 59.95 28.76 c
    IT, AI 신기술교육 1. 생활안정 지향형 838 64.6 28.71 b 21.459*** <.001
    2. 일의미 실현형 688 71.6 27.65 a
    3. 생계우선 현실형 92 54.07 32.09 c
    여가·문화·커뮤니티
    활동지원     		1. 생활안정 지향형 838 60.98 29.13 b 20.502*** <.001
    2. 일의미 실현형 688 68.65 28.51 a
    3. 생계우선 현실형 92 52.62 30.31 c
    창업·창직지원 1. 생활안정 지향형 838 57.91 28.48 b 16.89*** <.001
    2. 일의미 실현형 688 65.13 28.37 a
    3. 생계우선 현실형 92 51.88 27.1 b
    생애경력설계 및 노후준비
    지원     		1. 생활안정 지향형 838 68.82 29.02 b 11.138*** <.001
    2. 일의미 실현형 688 74.86 28.07 a
    3. 생계우선 현실형 92 64.47 26.9 b

    정책 영역별로 살펴보면, 먼저 재취업 및 일자리 지원 영역(민간 일자리 재취업 지원, 공공·사회공헌 일자리 확대)에서 집단 간 차이가 유의미하게 나타난다(F=14.186, F=12.243). 이들 항목에서 공통으로 Scheffé 사후검정 결과 그룹2(일의미 실현형)는 a, 그룹1(생활안정 지향형)과 그룹3(생계우선 현실형)은 b로 분류되었다. 이는 재취업 및 일자리 지원 영역에서 그룹2가 그룹1과 그룹3보다 유의미하게 높은 정책 수요를 보이지만, 그룹1과 그룹3 사이에는 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않는 패턴이다. 즉, 재취업 및 일자리 지원 영역에서는 집단 간 차이가 존재하되, 그룹2와 나머지 집단 간 차이가 두드러진다고 할 수 있다. 그리고 상대적으로는 역량개발 및 교육 영역에서 집단 간 차이가 더 뚜렷하게 나타난다. 특히 ‘IT·AI 신기술 교육’(F=30.668)과 ‘직업역량 강화 교육’(F=26.606)은 7개 정책 영역 중 집단 간 분산이 상대적으로 큰 항목이다. Scheffé 사후검정에서도 두 항목 모두 그룹2(일의미 실현형)는 a, 그룹1(생활안정 지향형)은 b, 그룹3(생계우선 현실형)은 c로 구분되는 패턴이 나타났다. 이는 중고령자 내부에서도 일자리 자체에 대한 지원 요구뿐 아니라, 역량 전환과 재학습에 대한 정책 수요가 집단별로 뚜렷하게 차별화되어 있음을 보여준다.

    한편, 삶의 질 및 장기 준비와 관련된 영역에서도 유의미한 차이를 발견할 수 있었다. 여가·문화·커뮤니티 활동지원(F=26.855)에서는 그룹2(일의미 실현형)는 a, 그룹1(생활안정 지향형)은 b, 그룹3(생계우선 현실형)은 c로 분류되어 집단 간 차이가 뚜렷하게 나타났다. 창업·창직 지원(F=24.384)에서는 그룹2(일의미 실현형)가 a로 분류되었고, 그룹1(생활안정 지향형)과 그룹3(생계우선 현실형)은 b로 분류되었다. 반면 생애경력설계 및 노후준비(F=15.476)에서도 그룹2(일의미 실현형)가 가장 높은 평균을 보이며 a로 분류되었고, 그룹1(생활안정 지향형)과 그룹3(생계우선 현실형)은 동일 집단(b)으로 분류되었다. 특히, 생애경력설계 및 노후준비 영역에서 그룹2가 가장 높은 수준을 보여 일의 의미를 적극적으로 실현하고자 하는 집단에서 장기적 경력설계와 노후준비에 대한 관심도 높다고 할 수 있다. 다만 이 영역에서는 그룹3의 평균이 가장 낮지만, 사후검정 기준에서는 그룹1과 동일 집단으로 분류된다는 점에 주의할 필요가 있다.

    마지막으로 성별로 구분하여 살펴보면, 여성은 7개 정책 영역 모두에서 집단 간 차이가 유의하게 나타났으며, 남성은 공공·사회공헌 일자리 확대를 제외한 6개 영역에서 유의한 차이가 확인되었다. 전반적인 양상은 전체 분석과 유사하게 그룹2(일의미 실현형)의 정책 중요도 인식이 가장 높고 그룹3(생계우선 현실형)이 낮은 경향을 보였으며, 특히 여성 집단에서 정책 영역별 집단 차이가 보다 일관되게 나타나는 것을 확인할 수 있다.

    추가적으로 <표 13>에서는 정책 중요도 평균점수를 기준으로 상(70점 이상), 중(60~69점), 하(60점 미만)로 구분하여 집단별 정책 인식 패턴을 함께 제시하였다. 일의미 실현형은 민간일자리 연계 및 재취업 지원, 공공사회 공헌 일자리 확대, 직업역량 강화교육, IT·AI 신기술 교육, 생애경력설계 및 노후준비 지원에서 ‘상’ 수준에 위치하였으며, 여가·문화·커뮤니티 활동지원과 창업·창직지원은 ‘중’ 수준으로 나타났다. 반면 생활안정 지향형은 대부분의 영역에서 ‘중’ 수준을 보였으나, 창업·창직지원은 ‘하’ 수준으로 나타났다. 생계우선 현실형은 민간일자리 연계 및 재취업 지원, 공공사회 공헌 일자리 확대, 직업역량 강화교육, 생애경력설계 및 노후준비 지원에서는 ‘중’ 수준을 보였지만, IT·AI 신기술 교육, 여가·문화·커뮤니티 활동지원, 창업·창직지원에서는 ‘하’ 수준으로 나타났다. 또한 집단별로 살펴보면, 세 집단 모두 ‘공공사회 공헌 일자리 확대’를 가장 중요하게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 정책 중요도에 대한 인식이 단순히 일자리 지원에 국한되지 않고 재취업, 역량 강화, 신기술 교육, 노후준비 등 다양한 영역에서 집단별로 차이가 발생할 수 있음을 보여준다.

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    표 13
    집단 간 차이 분석
    그룹 민간일자리
    재취업 지원     		공공 및
    사회공헌
    일자리 확대     		직업역량
    강화교육     		IT·AI 신기술
    교육     		여가 및
    문화지원     		창업 및
    창직지원     		생애경력
    설계 및
    노후준비
    1. 생활안정 지향형 69.22(중) 69.94(중) 68.25(중) 63.96(중) 60.59(중) 57.77(하) 67.81(중)
    2. 일의미 실현형 74.48(상) 74.91(상) 74.65(상) 71.49(상) 68.02(중) 65.27(중) 74.16(상)
    3. 생계우선 현실형 65.69(중) 66.54(중) 60.15(중) 55.38(하) 53.14(하) 52.61(하) 64.97(중)

    Ⅵ. 결론 및 정책적 시사점

    본 연구는 서울지역 중고령자를 대상으로 이들 계층이 일에 어떠한 의미가 있다고 판단하는지, 그리고 구직과정에서 무엇을 중요하게 고려하는지에 대한 정보들을 활용하여 잠재프로파일 분석(LPA)을 수행하였다. 그리고 분석을 통해 도출된 집단을 활용하여 이들 집단 간 차이 분석도 함께 진행하였다. 분석 결과, 중고령자의 일자리에 대한 인식이 크게 3개 집단으로 구분할 수 있었다. 그리고 이러한 집단은 성별, 학력, 자산, 자기효능감, 삶의 만족도, 그리고 일자리 정책 수요와도 유의미하게 연결될 수 있음을 분석을 통해 확인할 수 있었다.

    구체적으로 그룹1(생활안정 지향형)은 일의 의미를 구성하는 영역에서 전반적으로 중간 수준을 보이는 가운데, 일자리 중요도에서는 생계를 가장 중요하게 인식하는 모습을 보였다. 이는 일을 통해 일정한 의미와 가치를 추구하면서도 실제 일자리 선택에서는 생활 유지와 안정이라는 현실적 필요를 중요하게 고려하고 있음을 의미한다. 그룹2(일의미 실현형)의 경우 일의 의미를 구성하는 모든 영역에서 가장 높은 수준을 보였으며, 일자리 중요도에서도 자아실현과 사회참여를 비롯한 대부분의 영역에 높은 중요도를 부여하는 것으로 나타났다. 특히 자아실현과 사회참여에 대한 높은 중요도는 이 집단이 경제적 목적을 넘어 개인적·사회적 가치 실현을 일의 중요한 요소로 인식하고 있음을 보여준다. 반면 그룹3(생계우선 현실형)은 일의 의미 전반에서 상대적으로 낮은 수준을 보였으며, 일자리 중요도에서도 생계를 제외한 대부분의 영역에 낮은 중요도를 부여하는 모습을 보였다. 다만 생계에 대해서는 5점 이상의 상대적으로 높은 수준을 보이고 있어, 이 집단이 모든 영역에 일률적으로 낮은 중요도를 부여한다기보다 현실적 필요와 직접적으로 연결되는 생계에는 선택적으로 중요도를 부여하고 있음을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 세 집단이 단순히 일에 대한 인식 수준의 높고 낮음으로만 구분되는 것이 아니라, 일의 의미와 실제 일자리 선택에서 중요하게 고려하는 요소가 서로 다른 방식으로 결합되어 나타날 수 있음을 보여준다

    이상의 결과를 바탕으로 정책적 시사점을 제시하면 다음과 같다. 먼저, 중고령자 취업지원정책은 단순한 일자리 알선이나 직업훈련 제공을 넘어 사회보장정책의 맥락에서 이해될 필요가 있다. 중고령자의 비취업 상태는 개인의 구직 문제에만 그치지 않고 소득 불안정, 노후준비 부족, 사회참여 약화로 이어질 수 있기 때문이다. 따라서 중고령자 대상 고용서비스는 노동시장 재진입을 지원하는 동시에 생활 안정과 노후 소득 위험을 완화하는 예방적 사회보장정책으로 기능할 필요가 있다. 둘째, 중고령자 취업지원정책은 유형별 맞춤형 지원 방식으로 설계될 필요가 있다. 분석 결과, 일의미 실현형은 민간일자리 재취업 지원, 공공 및 사회공헌 일자리 확대, 직업역량 강화교육, IT·AI 신기술 교육, 생애경력설계 및 노후준비 지원 등 대부분의 정책 영역에서 가장 높은 수요를 보였다. 따라서 이 집단에 대해서는 단순 취업알선보다 직무전환 교육, 사회공헌형 일자리, 생애경력설계를 연계한 경력 확장형 지원이 적합할 수 있다. 반면 생계우선 현실형은 IT·AI 신기술 교육, 여가 및 문화지원, 창업·창직지원에 대한 수요가 낮게 나타났으므로, 고강도 훈련이나 창업지원보다 기초 상담, 구직준비도 진단, 단기 재취업 연계, 교육 참여 장벽 완화가 우선될 필요가 있다. 생활안정 지향형은 전반적으로 중간 수준의 정책 수요를 보였으므로, 안정적 재취업 알선, 직무보완형 교육, 노후준비 상담을 결합한 지원이 적절하다. 이러한 결과는 일의 인식과 일자리 중요도 문항을 활용하여 중고령 구직자의 정책 수요와 취업 취약성을 조기에 파악하고, 서울시50플러스재단과 재취업지원기관의 초기 상담 및 서비스 배치 과정에서 유형 진단 도구로 활용할 수 있음을 시사한다. 셋째, 서울시 내에서도 권역별 특성을 고려한 맞춤형 지원이 필요하다. 권역별 분석 결과, 대부분의 권역에서 일의미 실현형의 정책 수요가 가장 높게 나타났으나 그 정도는 권역별로 차이를 보였다. 특히 동북권과 동남권에서는 일의미 실현형의 재취업 지원, 직업역량 강화교육, IT·AI 신기술 교육, 생애경력설계 수요가 비교적 뚜렷하게 높게 나타났다. 따라서 이들 권역에서는 직무전환 교육, 디지털 역량 강화, 경력설계와 일자리 연계를 결합한 프로그램을 강화할 필요가 있다. 반면 서남권은 생활안정 지향형과 일의미 실현형 간 정책 수요 차이가 상대적으로 작게 나타나, 특정 유형만을 대상으로 한 선별적 프로그램보다 기본적인 재취업 지원과 경력설계 서비스를 폭넓게 제공하는 방식이 적합할 수 있다. 서북권의 경우 생계우선 현실형도 일부 재취업 지원과 생애경력설계 영역에서 중간 수준의 수요를 보였으므로, 이 집단을 단순한 저수요 집단으로 보기보다 생계 안정과 재취업 지원을 결합한 접근이 필요하다. 다만 도심권의 생계우선 현실형은 사례 수가 1명에 불과하므로 실질적 해석에는 주의가 필요하다. 이러한 결과는 서울시50플러스센터가 동일한 프로그램을 일률적으로 제공하기보다 권역별 수요 구조와 유형별 특성을 함께 고려하여 재취업지원, 직업훈련, 생애경력설계 서비스의 비중을 조정할 필요가 있음을 보여준다.

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    표 14

    서울지역 권역 및 유형별 정책 선호도

    서울
    권역     		그룹 N 민간
    일자리
    재취업
    지원     		공공 및
    사회공헌
    일자리
    확대     		직업역량
    강화교육     		IT, AI
    신기술
    교육     		여가 및
    문화지원     		창업 및
    창직지원     		생애경력
    설계 및
    노후준비
    도심권 1. 생활안정 지향형 51 66.76 67.25 65.39 61.76 60.2 53.92 64.51
    2. 일의미 실현형 38 75.5 75.18 76.92 70.61 64.87 62.89 74.03
    3. 생계우선 현실형 1 10 20 10 10 20 10 20
    동북권 1. 생활안정 지향형 376 70.48 70.33 69.03 64.67 60.78 58.97 69.16
    2. 일의미 실현형 291 75.4 77.71 76.2 72.6 71.39 67.26 77.65
    3. 생계우선 현실형 60 67.12 66.87 60.95 53.63 52.95 52.03 65.87
    서북권 1. 생활안정 지향형 142 65.69 71.12 67.04 62.92 59.99 56.82 66.58
    2. 일의미 실현형 116 74.29 75.64 74.35 72.22 71.71 66.92 74.87
    3. 생계우선 현실형 26 67.5 69.42 60.58 57.12 58.65 51.15 68.85
    서남권 1. 생활안정 지향형 313 69.75 69.91 68.39 63.59 61.11 58.29 68
    2. 일의미 실현형 274 70.85 70.78 71.38 67.09 62.53 61.39 68.59
    3. 생계우선 현실형 37 68.32 67.57 60.81 58.97 52.84 53.24 63.24
    동남권 1. 생활안정 지향형 262 69.18 69.29 68.16 64.37 60.09 56.68 66.96
    2. 일의미 실현형 205 77.93 76 76.58 75.55 69.08 67.16 76.26
    3. 생계우선 현실형 32 60.25 63.84 59.12 54.53 50.41 55.47 63.53

    마지막으로 본 연구의 한계는 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 서울지역 비취업 중고령자를 대상으로 수행되었기 때문에 분석 결과를 전국 중고령자 전체로 일반화하는 데에는 주의가 필요하다. 서울은 노동시장 경쟁, 생활비 부담, 50플러스 정책 인프라 측면에서 다른 지역과 차이가 있으므로 후속 연구에서는 비수도권 지역과의 비교가 필요하다. 둘째, 본 연구는 횡단자료를 활용하였기 때문에 유형별 특성이 실제 재취업 성과나 장기적 삶의 변화로 이어지는지를 확인하지는 못하였다. 향후에는 종단자료를 활용하여 유형 변화와 취업 성과를 함께 분석할 필요가 있다. 셋째, 잠재프로파일분석의 집단 수는 통계적 적합도와 해석 가능성을 종합하여 판단한 결과이므로, 다른 자료나 문항 구성을 사용할 경우 상이한 유형이 도출될 가능성이 있다. 넷째, 본 연구는 비취업자를 하나의 분석대상으로 설정하였으나, 비취업 상태 내부에도 실업, 은퇴, 경력단절, 구직 포기 등 다양한 하위 유형이 존재하며, 성별에 따라서도 다양한 해석이 가능하다. 따라서 향후에는 비취업 상태의 이질성을 보다 세분화하고, 비취업자 중에서도 여성이 많은 점을 고려하여 추가 분석하는 것이 필요하다. 다섯째, 본 연구에서 확인한 정책 수요는 응답자의 인식 수준을 의미하며, 실제 정책 참여나 고용 성과를 직접 검증한 것은 아니다. 따라서 후속 연구에서는 정책 수요, 서비스 참여, 재취업 성과 간의 관계를 함께 검토할 필요가 있다.

    Notes

    1)

    실제로 설문조사에서는 1) 현재 적극적으로 취·창업을 준비하고 있다. 2) 향후 5년 이내 취·창업을 할 계획이 있다. 3) 향후 5년 이내에 기회가 되면 시도하고 싶지만 아직은 계획이 없다. 4) 취·창업을 시도할 계획이 없다로 문항이 구성되어 있지만, 4번을 선택하는 경우 조사 대상이 아니기 때문에 비취업자라 하더라도 현재 어느정도 취창업 의향이 있는 것으로 볼 수 있다.

    2)

    4장 분석 결과에서 논의하겠지만 잠재프로파일 분석을 수행한 후 취업의향(현재 적극 준비/5년 내 계획/기회 시 시도)과 프로파일 간 교차분석을 수행한 결과 약한 연관성이 관찰되었으나(χ²=11.55, p=.021), 취업의향을 통제변수로 통제한 공분산분석(ANCOVA)에서는 삶의 만족도, 자기효능감, 자산, 정책 수요 등 모든 결과변수의 프로파일 주효과가 유의하게 유지되었다(F=7.93~277.86, 모두 p<.001).

    3)

    자기효능감(7문항)과 삶의 만족도(6문항)의 내적 일관성을 검토한 결과 Cronbach's α는 각각 .949, .882로 높게 나타나, 각 척도의 문항 평균값을 산출하여 합산척도로 구성하였다. 내용은 분석 결과 <표 10>에서 확인할 수 있다.

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    투고일Submission Date
    2026-03-05
    수정일Revised Date
    2026-07-15
    게재확정일Accepted Date
    2026-08-27

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    Social Welfare Review

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