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아시아개발은행(ADB) - 아시아의 노후 재정 준비도 평가: 대한민국 사례 (Economics Working Paper No. 863)

작성일 : 2026-10-13 조회수 : 79

첨부파일 : ewp-863-financial-preparedness-old-asia-rok.pdf

연구보고서 · Aging & Retirement

아시아의 노후 재정 준비도 평가: 대한민국 사례

원제

Assessing Financial Preparedness in Old Age in Asia: Evidence from the Republic of Korea

발행

아시아개발은행(ADB, Asian Development Bank)

보고서

ADB Economics Working Paper Series No. 863 (2026. 9.) · 28쪽 · 영문

저자

Sang-Hyop Lee — 미국 하와이대학교 마노아캠퍼스 경제학과 교수(교신저자)
Hyun Kyung Kim — 충북대학교 경제학과 조교수
Huixia Wang — 중국 후난대학교 재정·조세학과 부교수
Donghyun Park — 동남아중앙은행(SEACEN) 연구연수센터 거시경제·통화정책관리 국장

분석 자료

① 고령화연구패널조사(KLoSA) 2020 — 45세 이상 전국 대표 표본
② 가계동향조사(HIES) 2020 — 귀속임대료 보정용

원문

ADB 홈페이지 › Publications › Economics Working Papers No. 863 · DOI 10.22617/WPS260410-2

소개

국회도서관 국가전략포털 › 주제별 국가전략

이용 조건

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※ 본문은 영문 원문을 국문으로 요약·재구성한 것이며, 표의 수치는 원문 그대로임. 금액 단위는 별도 표기가 없으면 1만 달러(2023년 미국 달러, 현재가치)임.

CONTENTS

1. 보고서 요약
2. 연구 배경
3. 자료와 분석 방법
4. 은퇴 후 재원의 결정 요인
5. 노후 재원의 규모와 구성
6. 노후 근로소득
7. 노후 소비 필요액과 준비지수
8. 민감도 분석
9. 재정 준비도와 주관적 웰빙
10. 준비 격차 해소의 재정 소요
11. 논의와 정책 시사점
12. 원문 구성과 참고문헌

1. 보고서 요약Abstract

은퇴 후 기대 재원(공적 이전·가족 이전·축적 자산·은퇴 후 근로소득)과 노후 소비 필요액을 비교해 한국인의 노후 재정 준비 수준을 추정한 연구임. 표본을 은퇴연령 이상 기준군과 은퇴 전 대상군으로 나누고, 은퇴연령 시나리오 2종(법정 62세 / 실효 남 66세·여 65세)에 따라 성별·거주지(도시·농촌)별 결과를 제시함.

핵심 결과 분석 결과

은퇴를 앞둔 대상군 중 재정적으로 준비되지 않은 비중 48~62% — 옵션 1(62세 은퇴) 약 62%, 옵션 2(남 66세·여 65세 은퇴) 48%
평균 재정 준비지수(PI) 옵션 1 0.398, 옵션 2 0.524 — 1 미만은 준비 부족을 뜻함
성별 격차가 지역 격차보다 큼 — 남성 PI 0.631~0.766, 여성 0.238~0.321로 남성이 여성의 2배 이상, 도시·농촌 차이는 작음
노후 재원의 77~78%가 사적연금·가족 이전·자산 등 민간 재원 — 공적 재원 비중은 22~23%
은퇴 후 근로소득을 포함하면 PI가 옵션 1 0.672, 옵션 2 0.708로 크게 개선되고 남성은 0.943 수준 — 주택 등 비유동자산을 빼면 0.284·0.387로 하락
소비 하위 40%의 준비 격차를 메우는 데 연간 GDP의 약 0.43~0.62%가 필요한 것으로 추정

지표 (대상군 1인당 평균)	옵션 1 62세 은퇴	옵션 2 남 66세·여 65세 은퇴
총가용재원(TAR, 현재가치)	약 26만 8,000달러	약 28만 4,000달러
노후 근로소득(현재가치)	약 16만 6,500달러	11만 3,700달러
생애 소비 필요액(현재가치)	약 29만 9,000달러	23만 7,000달러
자기의존비율(SDR) / 공적의존비율(PDR)	0.77 / 0.23	0.78 / 0.22
재정 준비지수(PI) — 기준	0.398	0.524
재정 준비지수(PI) — 근로소득 포함	0.672	0.708
재정적 미준비 비중	약 62%	48%

자료: 원문 본문·표 4~11 및 재정 소요 절

정책 시사점 제언 5가지

공적 지원 강화 — 효율성을 유지하면서 급여 적정성을 점진적으로 높임
사적연금 적용 확대 — 퇴직연금 의무화와 함께 연금화(연금 수령) 장치·지배구조·감독 강화
고령 고용 촉진 — 유연근무·연령차별 완화·일자리 질 개선, 평생학습·숙련 향상
가족·돌봄경제 지원 — 가족 지원 체계 보완과 공식 돌봄경제 강화
자산 활용 촉진 — 주택연금(역모기지) 설계 개선·금융교육 등 안전한 자산 인출 장치

2. 연구 배경1. Background

한국은 세계에서 가장 빠른 인구 변천을 겪고 있어 노후 소득 보장에 심각한 과제를 안고 있음. 최근 사회지출 확대에도 노인 빈곤율이 높은 수준이며, 연구는 Ehrlich and Liu(2025)의 분석 틀로 노후 기대 재원과 생활수준 유지에 필요한 소비를 비교함.

인구 고령화의 속도와 규모 1970~2050

65세 이상 인구 비중: 1970년 3.1% → 2024년 20% 이상 → 2050년 40% 도달 전망
합계출산율: 1970년 4.53명 → 2024년 0.75명 — 고령화의 주된 요인은 극히 낮은 출산율
기대수명: 1970년 62.3세(남 58.7세·여 65.8세) → 2024년 83.7세(남 80.8세·여 86.6세)

노동시장과 공적 지원 현황

65세 이상 경제활동참가율 37.3%(2023년) — OECD 평균 약 14%, 원문은 공적연금의 적용 범위·적정성 부족이 반영된 것으로 봄
기초생활보장제도(BLSP): 중위소득 40% 미만에 현금·현물 급여 제공, 급여 수준은 낮음
국민연금(NPS, 1988년 도입): 적용 범위가 점차 확대됐으나 노령연금을 받는 노인은 약 3분의 1
GDP 대비 공공지출은 OECD 회원국 중 최저 수준, OECD 평균의 약 절반 — 성숙한 복지국가 확립 전에 고령화 단계에 진입
완전경력 근로자 순소득대체율 38.9%(OECD 2025b) — OECD 최저권, 법정 은퇴연령 전에 주된 일자리를 떠나는 경우가 많아 실제 대체율은 이보다 낮을 가능성
퇴직연금 미성숙 — 다수 기업이 일시금 퇴직금에 의존해 은퇴자가 장수·투자 위험에 노출, 정부는 2027~2030년 퇴직연금 가입 의무화를 계획하나 위험 분산 기회는 제한적일 것으로 원문은 전망

가족 지원과 가구 구조 변화 2000~2020

가족 지원은 전통적으로 노후 보장의 중심 — 동거 형태가 세대 간 이전에 크게 영향
1인 가구 비중 2000년 15.5% → 2020년 31.7%, 확대가족 가구 비중은 12.5% → 8.5%로 감소
원문은 이 같은 구조 변화가 가족 기반 지원의 장기 지속가능성에 우려를 낳는다고 봄

가구 유형별 분포 (원문 표 1, 단위: %, 인구주택총조사)

구분	2000	2005	2010	2015	2020
가구 기준
가구 수(천 가구)	14,312	15,887	17,339	19,111	20,927
(1) 1세대 가구	14.2	16.2	17.5	17.4	18.6
(2) 2세대 가구(미혼 자녀·미혼 형제자매와 동거)	56.7	51.3	46.5	43.4	39.1
(3) 그 밖의 2세대 가구	4.1	4.2	4.8	5.4	4.9
(4) 3세대 가구	8.2	6.9	6.1	5.4	3.6
(5) 4세대 이상 가구	0.2	0.1	0.1	0.1	0.0
(6) 1인 가구	15.5	20.0	23.9	27.2	31.7
(7) 비친족 가구	1.1	1.4	1.2	1.1	2.0
확대가족 가구 (3)+(4)+(5)	12.5	11.1	11.0	10.9	8.5
가구원(개인) 기준
가구원 수(천 명)	44,711	45,737	46,651	48,340	49,029
(1) 1세대 가구	9.4	11.5	13.3	14.0	16.1
(2) 2세대 가구(미혼 자녀·미혼 형제자매와 동거)	66.5	63.5	59.7	57.4	55.1
(3) 그 밖의 2세대 가구	4.6	4.8	5.9	6.7	6.2
(4) 3세대 가구	13.3	11.7	11.0	10.0	7.1
(5) 4세대 이상 가구	0.3	0.2	0.2	0.1	0.1
(6) 1인 가구	5.0	6.9	8.9	10.8	13.5
(7) 비친족 가구	0.9	1.2	1.0	1.0	1.9
확대가족 가구 (3)+(4)+(5)	18.2	16.8	17.1	16.9	13.4

자료: 국가데이터처, 인구주택총조사(원문 표 1 재인용)

3. 자료와 분석 방법2. Data and Key Assumptions

분석 자료 KLoSA 2020

고령화연구패널조사(KLoSA) 2020년 자료 — 45세 이상 전국 대표 표본
모든 금액은 소비자물가지수와 환율로 2023년 미국 달러로 환산, 1만 달러 단위로 보고
전국 대표성을 위해 모든 분석에 표본 가중치 적용
표본을 은퇴연령 미만 대상군(target group)과 은퇴자 기준군(reference group)으로 구분 — 기준군 회귀 결과로 대상군의 미래 재원을 추정

은퇴연령 시나리오 2종

구분	옵션 1	옵션 2
은퇴연령	남녀 모두 62세(법정 은퇴연령)	남 66세 · 여 65세(실효 은퇴연령)
근거	Ehrlich and Liu(2025) — 한국의 평균 의무 은퇴연령 근사치로 사용	세계경제포럼(2023)과 OECD의 은퇴 정의
정의	22세부터 완전경력을 채운 뒤 연금 감액 없이 은퇴할 수 있는 나이	40세 이상 근로자가 노동시장을 영구히 떠나는 평균 나이
기준군 연령	남 66~84세 · 여 65~88세	남 62~84세 · 여 62~88세
대상군 연령	57~61세	남 60~65세 · 여 59~64세

※ 출생 코호트별 법정 은퇴연령: 1952년 이전 출생 60세, 1953~1956년 출생 61세, 1968년 이후 출생 65세(원문 각주 1). 원문은 한국의 실제 은퇴연령이 비교적 높고, 두 시나리오로 은퇴 행태·제도의 불확실성을 반영한다고 밝힘.

재원·소비 추정 방법 Ehrlich and Liu(2025) 틀

노후 재원 = 공적 이전(연금·기타 사회급여) + 사적연금 + 가족 이전 + 근로·사업소득
가족 이전은 응답자의 약 3분의 2에서 관측되나 가구 간 이전만 기록 — 혼인상태에 따라 개인 단위로 배분(가구 내 자원 공유는 과소추정될 수 있음)
자산은 KLoSA의 자기보고 소유 지분을 그대로 사용 — 강건성 점검으로 자산·부채·주택담보대출을 부부 단위로 합산해 균등 배분해도 결과는 질적으로 유사
기준군 회귀모형으로 연령별 이전·근로소득 프로파일을 만들어 대상군에 투영, 성별·거주지(도시·농촌)별로 보고
귀속임대료: KLoSA에 직접 측정치가 없어 2020 가계동향조사(HIES)에서 귀속임대료가 가계소비의 평균 25.8%인 점을 이용, KLoSA에서 주택가치의 2.35%로 보정해 관측 소비에 더함 — 원문은 주택가치의 임의 비율 적용이 한국의 독특한 주택·임대차 제도와 높은 주택가격 때문에 편의를 낳을 수 있다고 봄
OECD 균등화 척도로 가구 규모에 따른 규모의 경제 반영
미래 소득흐름은 할인율 2%로 현재가치화

재정 준비지수(PI) 핵심 지표

정의: 기대 재원 총액 ÷ 생애 소비 필요액 총액 — 1 미만이면 준비 부족
대안 시나리오 3종으로 재계산: ① 비유동자산 포함·제외 ② 은퇴 후 근로·사업소득 포함·제외 ③ 비유동자산 제외 + 근로·사업소득 포함
유동자산 시나리오에서는 자가·비자가 간 일관성을 위해 임대료·귀속임대료를 소비 추정치에서 도출(원문 각주 3)

4. 은퇴 후 재원의 결정 요인3. Results — Determinants of Post-Retirement Financial Resources

최소제곱(OLS) 회귀로 은퇴 후 재원을 추정함. 재원은 공적 보험(주로 공적연금), 시장 보험(사적연금), 자기 보험(가족 이전·기타 사적 지원)의 3개 구성요소로 나눔.

전체 표본 결과 원문 표 2

사회경제·인구 특성이 은퇴 후 재원을 강하고 일관되게 예측함
교육 수준이 모든 재원의 가장 중요한 결정 요인 중 하나 — 저학력일수록 공적연금·사적연금·가족 이전 모두 유의하게 낮음, 원문은 공식 고용과의 약한 연결·낮은 생애소득·기여형 연금 접근 제한 등 생애 누적 불리로 해석
생존 자녀 수는 자기 보험(가족 이전)과 양(+)의 관계, 공적연금과는 음(–)의 관계 — 특히 여성의 경력 단절·낮은 연금 기여를 반영한 것으로 추정
성별×혼인상태 상호작용: 기혼 여성은 3개 재원 모두 남성보다 유의하게 낮음
도시 거주자는 공적연금·자기 보험 소득이 다소 높으나 도농 격차는 작음 — 연금 적용이 지역 간 대체로 비슷함을 시사

은퇴 후 재원 추정계수 — 전체 표본 (원문 표 2)

변수	옵션 1			옵션 2
변수	공적 보험	시장 보험	자기 보험	공적 보험	시장 보험	자기 보험
성별(여성=1)	-0.091***	0.001**	0.07***	-0.064**	-0.013	0.071***
교육 수준 (기준: 중등 이하)
무학	-0.036*	-0.076**	-0.034***	-0.062***	-0.071**	-0.033***
초등 이하	-0.018	-0.059***	-0.018*	-0.039***	-0.056***	-0.014
중등 초과	0.018	0.443***	-0.014	0.006	0.523***	0.002
혼인상태(기혼·동거=1)	0.010	0.033	-0.043**	0.038	0.030	-0.040**
성별×혼인상태	-0.131***	-0.095**	-0.069***	-0.163***	-0.087*	-0.066***
건강상태(매우 좋음·좋음=1)	-0.006	0.009	-0.032***	-0.004	0.010	-0.023***
생존 자녀 수	-0.024***	0.003	0.036***	-0.026***	0.000	0.036***
거주지(도시=1)	0.038***	-0.017	0.025***	0.027**	-0.014	0.027**
상수	0.327***	0.096**	0.050**	0.336***	0.110**	0.046**
결정계수(R²)	0.099	0.094	0.062	0.114	0.111	0.071
관측치 수	4,715	4,711	4,665	3,899	3,896	3,859

*, **, *** 는 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의. 자료: 저자 추정(KLoSA 2020)

성별 분리 결과 원문 표 3

여성: 거의 모든 인구·사회경제 특성이 은퇴 후 재원을 유의하게 예측 — 저학력 여성은 3개 재원 모두 크게 낮고, 중등 초과 학력 여성은 사적연금이 유의하게 높음(노동시장 연결이 강함)
여성의 혼인상태는 재원과 음(–)의 관계 — 원문은 고령 코호트의 노동참여·연금 축적을 제약한 전통적 성별 규범을 반영한 것으로 추정
여성은 자녀 1명이 늘 때마다 예상 가족 이전은 늘고 공적연금은 줄어듦 — 돌봄 책임과 공식 고용 사이의 상충
남성: 유의한 예측 변수가 적음 — 교육·건강은 중요하나 자녀 수 등 가족 특성의 역할은 작음
원문 해석: 여성의 결과는 노동시장·가족 요인 모두에, 남성의 결과는 주로 노동시장 경로에 좌우됨

은퇴 후 재원 추정계수 — 성별 (원문 표 3)

변수	옵션 1			옵션 2
변수	공적 보험	시장 보험	자기 보험	공적 보험	시장 보험	자기 보험
여성
무학	-0.038**	-0.066***	-0.043***	-0.056***	-0.055***	-0.045***
초등 이하	-0.021*	-0.047***	-0.025**	-0.029**	-0.040***	-0.027**
중등 초과	-0.006	0.380***	-0.009	0.016	0.459***	0.004
혼인상태(기혼·동거=1)	-0.119***	-0.057***	-0.113***	-0.122***	-0.051***	-0.107***
건강상태(매우 좋음·좋음=1)	-0.015	-0.011	-0.023***	-0.02*	-0.011	-0.025**
생존 자녀 수	-0.021***	-0.003	0.039***	-0.022***	-0.006	0.038***
거주지(도시=1)	0.018	-0.010	0.031***	0.017	0.000	0.037***
상수	0.246***	0.110***	0.108***	0.265***	0.101***	0.11***
결정계수(R²)	0.060	0.085	0.111	0.067	0.101	0.096
관측치 수	2,763	2,760	2,733	2,380	2,378	2,354
남성
무학	-0.078	-0.092	-0.001	0.059	-0.101	0.004
초등 이하	-0.018	-0.086*	-0.007	-0.063**	-0.093*	0.007
중등 초과	0.022	0.461***	-0.013	-0.008	0.541***	0.006
혼인상태(기혼·동거=1)	0.012	0.022	-0.038	0.041	0.021	-0.038*
건강상태(매우 좋음·좋음=1)	0.004	0.03	-0.041***	0.017	0.039	-0.022
생존 자녀 수	-0.033***	0.011	0.031***	-0.039***	0.011	0.032***
거주지(도시=1)	0.061**	-0.027	0.018	0.04	-0.034	0.013
상수	0.324***	0.086	0.063**	0.354***	0.101	0.057*
결정계수(R²)	0.015	0.074	0.016	0.024	0.088	0.019
관측치 수	1,972	1,951	1,932	1,519	1,518	1,505

교육 수준의 기준 범주는 중등 이하. *, **, *** 는 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의. 자료: 저자 추정(KLoSA 2020)

5. 노후 재원의 규모와 구성Financial Resources in Old Age

총가용재원(TAR) 원문 표 4

예상 소득흐름을 할인율 2%로 현재가치화하고 순자산 현재가치와 합해 총가용재원(TAR) 산출
옵션 1(62세 은퇴)의 1인당 평균 TAR 약 26만 8,000달러 — 순자산 66.5%, 공적연금 13.9%, 사적연금 13.4%, 가족 이전 6.2%
순자산 비중이 큰 것은 높은 자가 보유율과 가계 대차대조표에서 주택이 차지하는 중심적 역할을 반영
옵션 2(늦은 은퇴)의 평균 TAR 약 28만 4,000달러로 소폭 증가 — 원문은 재원 구성의 구조 변화보다 근로·연금 기여 기간 연장에 따른 것으로 봄
남성의 공적연금 자산이 여성보다 약 150% 많음(소득 이력·연금 기여의 누적 차이), 여성은 가족 이전 의존이 상대적으로 큼
도농 차이는 작음 — 농촌 표본이 작아 해석에 주의가 필요하나, 농촌 인구 비중이 작은 한국에서 지역 격차가 덜 뚜렷함을 시사
밀도 분포(원문 그림 2): 남성 분포는 공적·시장 재원에서 오른쪽으로 치우치고, 여성은 낮은 수준에 몰리며 자기 보험 의존이 큼 — 도농 분포는 공적연금을 빼면 대체로 겹침

대상군의 평균 노후 재원 (원문 표 4, 현재가치, 단위: 만 달러)

구분	전체	여성	남성	농촌	도시
옵션 1
공적 보험 [PubP]	3.72	2.29	5.79	2.90	3.85
시장 보험 [PrivP]	3.58	2.26	5.50	2.90	3.70
자기 보험 [FamT]	1.67	1.89	1.34	1.37	1.72
자기 보호(자산) [Wealth]	17.82	13.93	23.54	18.34	17.74
옵션 2
공적 보험 [PubP]	3.63	2.28	5.24	3.01	3.77
시장 보험 [PrivP]	2.84	1.63	4.28	1.95	3.03
자기 보험 [FamT]	1.73	2.04	1.36	1.49	1.78
자기 보호(자산) [Wealth]	20.23	14.20	27.46	19.62	20.36

공적 보험=공적연금, 시장 보험=사적연금, 자기 보험=가족 이전. 자료: 저자 추정(KLoSA 2020)

자기의존비율·공적의존비율 원문 표 5

자기의존비율(SDR) = TAR 중 민간 재원(시장 보험·자기 보험·자산) 비중, 공적의존비율(PDR) = 공적 재원 비중
한국의 평균 SDR은 옵션 1 0.77, 옵션 2 0.78로 매우 높음 — 노후 재원의 77~78%가 민간 재원, 일본·미국보다 상당히 높은 수준(Ehrlich and Liu 2025)
원문은 높은 SDR이 강한 저축 문화·가족 지원 의존과 함께 공적연금의 낮은 대체율을 간접적으로 반영한다고 봄
평균 PDR은 22~23%로 OECD 기준에서 낮음
여성의 SDR이 남성보다 높고, 도시 거주자의 PDR이 농촌보다 높음(옵션 2 기준 0.24 대 0.12) — 도시의 연금 적용·급여 수준이 높음을 시사

노후 재정 의존 구조 (원문 표 5)

구분	전체	여성	남성	농촌	도시
옵션 1
재정 자기의존액 [FSD]	23.07	18.10	30.36	22.56	23.16
재정 공적의존액 [FPD]	3.72	2.29	5.79	2.90	3.85
자기의존비율 [SDR]	0.77	0.77	0.77	0.85	0.76
공적의존비율 [PDR]	0.23	0.23	0.23	0.15	0.24
옵션 2
재정 자기의존액 [FSD]	24.80	17.86	33.12	23.08	25.17
재정 공적의존액 [FPD]	3.63	2.28	5.24	3.01	3.77
자기의존비율 [SDR]	0.78	0.81	0.75	0.88	0.76
공적의존비율 [PDR]	0.22	0.19	0.25	0.12	0.24

FSD·FPD 단위: 만 달러(현재가치). 자료: 저자 추정(KLoSA 2020)

6. 노후 근로소득The Role of Labor Income in Old Age

근로소득 추정 결과 원문 표 6·7

한국에서 노후의 근로 지속이 여전히 중요한 지원 수단이라는 점을 반영해 근로소득을 별도 분석
교육·건강·성별·혼인상태·가족 구조가 노후 기대 근로소득에 유의한 영향 — 저학력·자녀 수가 많을수록 임금이 낮고, 남성·기혼·건강 양호일수록 높음(생애 초기 노동시장 불평등과 같은 양상)
근로소득 현재가치 평균: 옵션 1 약 16만 6,500달러, 옵션 2 11만 3,700달러
두 시나리오 모두 남성이 여성보다 크게 높음(지속적인 성별 임금 격차), 도농 간 통계적으로 유의한 차이 없음
밀도 분포(원문 그림 3): 남성 임금 분포는 오른쪽으로 치우치고 여성은 낮은 소득 수준에 몰림, 도농 분포는 대체로 겹침

임금소득 추정계수 (원문 표 6)

변수	옵션 1			옵션 2
변수	전체	여성	남성	전체	여성	남성
성별(여성=1)	-0.302***	–	–	-0.221**	–	–
교육 수준 (기준: 중등 이하)
무학	-0.289***	-0.213***	-0.600***	-0.230***	-0.138***	-0.476**
초등 이하	-0.184***	-0.144***	-0.250**	-0.142***	-0.083**	-0.234**
중등 초과	0.264***	0.485***	0.167*	0.090	0.263***	0.023
혼인상태(기혼·동거=1)	0.231***	0.062	0.212*	0.199**	0.062*	0.178
성별×혼인상태	-0.188*	–	–	-0.153	–	–
건강상태(매우 좋음·좋음=1)	0.249***	0.073*	0.443***	0.201***	0.119***	0.301***
생존 자녀 수	-0.055***	-0.061***	-0.054	-0.039***	-0.055***	-0.010
거주지(도시=1)	-0.059	0.028	-0.169*	-0.063	0.023	-0.179***
상수	0.878***	0.54***	0.935***	0.706***	0.440***	0.743***
결정계수(R²)	0.091	0.047	0.039	0.067	0.037	0.025
관측치 수	4,715	2,763	1,952	3,899	2,380	1,519

*, **, *** 는 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의. 자료: 저자 추정(KLoSA 2020)

노후 기대 임금소득 (원문 표 7, 현재가치, 단위: 만 달러)

구분	관측치	평균	표준편차	최솟값	최댓값
옵션 1
전체	1,371	16.65	5.39	0.97	27.92
여성	812	13.37	3.63	0.97	22.37
남성	559	21.42	3.73	8.72	27.92
농촌	193	16.21	5.55	3.44	27.92
도시	1,178	16.72	5.37	0.97	27.85
옵션 2
전체	1,207	11.37	3.33	1.46	18.02
여성	655	9.21	2.49	1.46	14.92
남성	552	13.94	2.20	5.01	18.02
농촌	213	11.12	3.48	2.80	18.02
도시	994	11.42	3.30	1.46	17.05

자료: 저자 추정(KLoSA 2020)

7. 노후 소비 필요액과 준비지수Consumption Needs in Old Age

소비 필요액 원문 표 8

평균 생애 소비 필요액: 옵션 1 약 29만 9,000달러, 옵션 2 23만 7,000달러 — 옵션 2는 은퇴가 늦어 은퇴 기간이 짧은 데 따른 것
두 시나리오 모두 여성의 소비 필요액이 남성보다 다소 높음(옵션 1 31.54 대 27.55, 옵션 2 25.63 대 21.44) — 긴 기대수명에 따른 누적 소비 증가로 추정
도농 차이는 작고 통계적으로 유의하지 않음, 소비 필요액의 성별 차이는 재원 격차보다 훨씬 작음(원문 그림 4)

노후 목표 소비 (원문 표 8, 현재가치, 단위: 만 달러)

구분	관측치	평균	표준편차	최솟값	최댓값
옵션 1
전체	1,367	29.91	14.00	2.16	142.95
여성	809	31.54	14.45	2.16	142.95
남성	558	27.55	12.98	3.71	117.94
농촌	193	27.11	13.59	4.06	117.94
도시	1,174	30.37	14.02	2.16	142.95
옵션 2
전체	1,200	23.72	12.27	1.51	127.79
여성	652	25.63	13.15	2.07	127.79
남성	548	21.44	10.71	1.51	99.63
농촌	211	22.03	11.14	2.49	77.85
도시	989	24.08	12.48	1.51	127.79

자료: 저자 추정(KLoSA 2020)

재정 준비지수(PI) 원문 표 9

기준 추정에서 한국 고령층의 재정 준비도는 전반적으로 낮음 — 평균 PI 옵션 1 0.398, 옵션 2 0.524
은퇴를 앞둔 다수가 은퇴 기간 내내 기대 소비를 유지할 재원이 부족함을 뜻함
성별 격차가 특히 뚜렷함 — 남성 PI 0.631~0.766, 여성 0.238~0.321로 남성의 준비도가 여성의 2배 이상
원문은 이 격차를 고령 코호트에서 남성에게 유리했던 노동참여·생애소득·연금 기여·자산 축적의 누적 차이로 설명
재정 격차(총재원 − 총소비) 분포(원문 그림 5): 상당수가 음(–)의 격차 — 남성은 적자가 작거나 일부 흑자, 여성은 큰 적자에 몰림, 도농 차이는 제한적

재정 준비지수 (원문 표 9)

구분	관측치	평균	표준편차	최솟값	최댓값
옵션 1
전체	1,371	0.398	0.490	0	1
여성	812	0.238	0.426	0	1
남성	559	0.631	0.483	0	1
농촌	193	0.389	0.489	0	1
도시	1,178	0.400	0.490	0	1
옵션 2
전체	1,207	0.524	0.500	0	1
여성	655	0.321	0.467	0	1
남성	552	0.766	0.424	0	1
농촌	213	0.512	0.501	0	1
도시	994	0.527	0.500	0	1

원문 표 9의 최솟값·최댓값은 0·1, 원문 표 13의 종속변수 표기는 「Preparedness Index (0,1)」. 자료: 저자 추정(KLoSA 2020)

8. 민감도 분석Sensitivity Analysis

추정치의 강건성을 점검하고 재정 적정성의 작동 원리를 보기 위해 자산 유동성과 근로소득을 중심으로 민감도 분석을 수행함.

비유동자산 제외 PI 하락

주로 주택인 비유동자산을 재원에서 빼면 PI가 옵션 1 0.398 → 0.284, 옵션 2 0.524 → 0.387로 크게 떨어짐 — 성별·도농 양상은 대체로 유지
한국 가계 자산의 상당 부분이 노후 소비 재원으로 바로 쓰이기 어렵다는 점을 보여줌
유동성 제약이 걸리면 자산 기반 준비도 지표가 실제 재정 안정성을 과대평가할 수 있음
연금화·역모기지 시장이 발달하지 않으면 '자산은 많고 소득은 적은' 노인은 주택자산을 소비로 바꾸기 어려움 — 대체 소득원의 중요성이 커짐

근로소득 포함 PI 상승

임금소득을 포함하면 PI가 옵션 1 0.672, 옵션 2 0.708로 크게 개선 — 근로 지속이 기준 분석의 재원 격차 상당 부분을 상쇄
남성 PI는 0.943 수준으로 근로소득을 고려하면 소비 필요액에 거의 충분, 여성도 크게 개선되나 성별 격차는 상당함
근로소득은 비유동자산과 달리 소비를 직접 뒷받침하는 연속적 흐름 — 공적연금 비중이 작고 유동 저축이 적은 한국에서 특히 의미 있음
기준 PI는 은퇴 시 노동시장에서 완전히 떠나는 상황을 가정한 값 — 기준치와 근로소득 포함치의 큰 차이는 노후 근로가 재정 부족을 줄이는 핵심 경로임을 시사
근로 지속 가능성은 건강·교육·성별에 크게 좌우됨 — 평균 준비도는 높아지나 취약성은 남고, 일할 수 있는 사람과 없는 사람 간 격차가 커질 수 있음

근로소득 포함 + 비유동자산 제외 복합

PI가 옵션 1 0.398 → 0.690, 옵션 2 0.524 → 0.737로 기준보다 크게 높음 — 주택자산이 없어도 근로가 안정 장치 역할
자산 빈곤 가구의 취약성을 이해하는 데 특히 유용한 시나리오 — 유동 자산이 적은 사람에게 근로소득은 소비 재원을 마련하는 몇 안 되는 수단
근로 지속이 없으면 공적연금의 낮은 관대성 때문에 다수 노인이 상당한 재정 불안에 직면할 것으로 원문은 봄
종합: 주택자산·사적 저축도 중요하나 근로소득이 유연하고 믿을 만한 지원 수단 — 동시에 노후 근로 접근이 고르지 않아 건강·교육·성별 관련 구조적 불평등이 드러남

시나리오별 재정 준비 지표 — 옵션 1 (원문 표 10~12 재배열, 평균값)

지표·집단	기준	비유동자산 제외	근로소득 포함	근로소득 포함 · 비유동자산 제외
재정 준비지수(PI)
전체	0.398	0.284	0.672	0.690
여성	0.238	0.213	0.485	0.528
남성	0.631	0.386	0.943	0.925
농촌	0.389	0.347	0.653	0.710
도시	0.400	0.273	0.675	0.687
자기의존비율(SDR)
전체	0.768	0.690	0.897	0.879
여성	0.766	0.728	0.912	0.899
남성	0.772	0.633	0.876	0.848
농촌	0.849	0.768	0.911	0.902
도시	0.755	0.677	0.895	0.875
재정 자기의존액(FSD, 만 달러)
전체	23.07	14.96	39.69	31.57
여성	18.10	14.14	31.47	27.50
남성	30.36	16.16	51.74	37.54
농촌	22.56	17.68	38.69	33.80
도시	23.16	14.52	39.85	31.21
자기 보호(자산, W, 만 달러)
전체	17.82	9.71	17.82	9.71
여성	13.93	9.96	13.93	9.96
남성	23.54	9.38	23.54	9.34
농촌	18.34	13.45	18.34	13.45
도시	17.74	9.10	17.74	9.10

시나리오별 재정 준비 지표 — 옵션 2 (원문 표 10~12 재배열, 평균값)

지표·집단	기준	비유동자산 제외	근로소득 포함	근로소득 포함 · 비유동자산 제외
재정 준비지수(PI)
전체	0.524	0.387	0.708	0.737
여성	0.321	0.299	0.511	0.566
남성	0.766	0.491	0.940	0.940
농촌	0.512	0.423	0.723	0.775
도시	0.527	0.379	0.704	0.729
자기의존비율(SDR)
전체	0.781	0.684	0.883	0.856
여성	0.805	0.731	0.892	0.885
남성	0.751	0.626	0.871	0.821
농촌	0.880	0.750	0.899	0.885
도시	0.760	0.670	0.879	0.850
재정 자기의존액(FSD, 만 달러)
전체	24.80	15.37	36.15	26.71
여성	17.86	14.20	27.05	23.38
남성	33.12	16.77	47.06	30.70
농촌	23.08	18.35	34.22	29.48
도시	25.17	14.74	36.56	26.13
자기 보호(자산, W, 만 달러)
전체	20.23	10.79	20.23	10.79
여성	14.20	10.54	14.20	10.54
남성	27.46	11.10	27.46	11.10
농촌	19.62	14.88	19.62	14.88
도시	20.36	9.94	20.36	9.94

※ 원문 표 10(비유동자산 제외)·11(근로소득 포함)·12(근로소득 포함·비유동자산 제외)를 지표별로 합친 것으로 수치는 원문 그대로임. 옵션 1 남성의 비유동자산 제외 자산(W)은 원문 표 10에 9.38, 표 12에 9.34로 표기됨. 자료: 저자 추정(KLoSA 2020)

9. 재정 준비도와 주관적 웰빙Financial Preparedness and Well-Being

준비도·웰빙의 결정 요인 원문 표 13·14

프로빗 회귀(표 13): 교육 수준이 높을수록, 건강이 좋을수록, 생존 자녀가 많을수록 재정적으로 준비됐을 확률이 높음
기혼 여성은 준비 확률이 유의하게 낮음 — 생애 누적 불리를 반영
순서형 로지스틱 회귀(표 14): 교육·혼인상태·건강이 재정 준비도·주관적 웰빙 모두와 양(+)의 관계
여성과 농촌 거주자는 객관적 준비도가 낮은데도 주관적 웰빙이 더 높게 나타남 — 원문은 비재정적 지원과 적응적 기대의 중요성을 시사한다고 봄

재정 준비도의 결정 요인 — 프로빗 회귀 (원문 표 13, 종속변수: 준비지수 0·1)

변수	옵션 1	옵션 2
연령	3.200	1.709
연령²/100	-2.643	-1.362
성별(여성=1)	-0.103	-0.171
교육 수준 (기준: 중등 이하)
무학	-0.551	-0.868**
초등 이하	-0.144	-0.417***
중등 초과	0.610***	0.561***
혼인상태(기혼·동거=1)	0.143	-0.127
성별×혼인상태	-0.912***	-1.102***
건강상태(좋음·매우 좋음=1)	0.242***	0.168**
생존 자녀 수	0.142***	0.157***
도시(=1)	-0.079	-0.119
상수	-97.162	-53.154
결정계수(R²)	0.174	0.217
관측치 수	1,371	1,207

**, *** 는 각각 5%, 1% 수준에서 유의. 자료: 저자 추정(KLoSA 2020)

재정 준비도와 웰빙 — 순서형 로지스틱 회귀 (원문 표 14)

변수	옵션 1	옵션 2
연령	-1.630	6.711**
연령²/100	1.317	-5.395**
성별(여성=1)	0.849***	0.882**
교육 수준 (기준: 중등 이하)
무학	-0.838	-0.863
초등 이하	-0.335	-0.214
중등 초과	0.409***	0.659***
혼인상태(기혼·동거=1)	1.489***	1.480***
성별×혼인상태	-0.762**	-0.885**
건강상태(좋음·매우 좋음=1)	0.366***	0.505***
생존 자녀 수	0.093	0.087
도시(=1)	-0.367***	-0.652***
상수	0.260**	0.124
결정계수(R²)	0.023	0.027
관측치 수	1,371	1,207

**, *** 는 각각 5%, 1% 수준에서 유의. 자료: 저자 추정(KLoSA 2020)

10. 준비 격차 해소의 재정 소요Fiscal Implications of Closing Preparedness Gaps

정부 지출 소요 추정 연간 GDP 대비

재정적으로 준비되지 않은 대상군 비중: 옵션 1 약 62%, 옵션 2 48%
소비 하위 40%의 준비 격차를 메우는 데 필요한 재원: 생애 소비 총액의 6.5%(옵션 1), 4.5%(옵션 2)
추정 가정: 민간소비가 GDP의 약 48%, 65세 이상 인구가 전체의 약 20%
이 가정에서 연간 재정 소요는 GDP의 약 0.43~0.62%
노인 인구 비중이 계속 늘어나 재정 소요는 시간이 갈수록 커질 가능성(원문 각주 4)

11. 논의와 정책 시사점4. Discussion and Policy Implications

총평 과도기적 복지체제

결과는 한국 복지체제의 과도기적 성격을 보여줌 — 공적연금은 고령층 상당수에게 불충분하고, 가족 지원·근로 지속의 역할이 많은 선진국보다 큼
공적 급여가 확대됐어도 노후 재정 안정은 여전히 민간·가족 기반 지원에 크게 의존
정책 우선순위: 연금 적정성 강화, 고령 근로자의 생산적이고 괜찮은 일자리 기회 촉진, 성·사회경제적 지위·건강·가족 구조별 이질성을 명시적으로 반영한 표적형 격차 해소 프로그램 설계
연금개혁·노동시장 정책·자산관리 장치·가족지원 제도를 통합한 조율된 정책 전략이 형평적이고 재정적으로 지속가능한 고령화에 필요

국민이전계정(NTA) 방식과의 비교

구분	이 연구 (Ehrlich and Liu 틀)	국민이전계정(NTA)
소비·이전 범위	가구 내 재분배를 명시적으로 반영하지 않음	공적·사적 소비와 가구 내 이전을 모두 포함 — 가족 이전이 노후의 더 중요한 재원으로 나타나는 경향
자산 처리	유동·비유동 자산을 사망 시점까지 전부 소진한다고 가정	흐름 기반 회계로, 생애 말 자산의 전부 처분을 가정하지 않음
추정 방식	개인 특성·회귀모형으로 미래 소득흐름을 전망하는 전향적 방식	관측된 횡단면 연령별 소득·소비 프로파일 위주
거시 정합성	미시 조사자료 — 개인·가구 간 이질성 파악에 유리하나 거시 분석엔 덜 적합	국민계정과 완전히 정합되도록 설계 — 거시경제적 일관성 확보

원문은 두 접근을 경쟁이 아닌 보완 관계로 보고, 둘 다 근로소득과 보유 자산이 한국 노후의 핵심 재원이라는 비슷한 결론에 이른다고 밝힘.

5가지 정책 시사점

① 공적 지원 강화 Strengthening Public Support

최근 수십 년간 고령층 공적 지원이 크게 확대됐으나, 급속한 고령화로 장기 재정 지속가능성·세대 간 형평에 대한 우려가 제기됨
상대적으로 비용 효율적인 보건의료체계가 핵심 제도적 강점 — 공공지출을 억제하면서 노후 소비·웰빙을 유지하는 데 기여
효율성을 지키면서 급여 적정성을 점진적으로 높이는 것이 과도한 재정 부담 없이 고령층 1인당 소비를 안정적으로 유지하는 데 필수

② 사적연금 적용 확대 Expanding Private Pension Coverage

한국 은퇴자는 연금 형태보다 일시금 퇴직금에 크게 의존 — 투자 위험·장수 위험에 노출되고 위험 분산이 부족함
정부의 퇴직연금 가입 의무화 발표는 중요한 구조 개혁
연금화(연금 수령) 장치 강화, 연금 지배구조 개선, 규제·감독 강화가 소득 안정과 은퇴 보장 개선의 관건

③ 고령 고용 촉진 Promoting Employment at Older Ages

근로 지속은 노후의 주요 소득원 — 건강 투자와 고령 친화적 노동시장 제도가 중요함
유연근무 지원, 연령차별 완화, 고령 근로자의 일자리 질 개선 정책이 노후 근로소득 유지에 도움
급속한 기술 변화·자동화가 향후 노동 수요를 바꿀 수 있어 평생학습·숙련 향상·효과적 일자리 매칭 정책의 중요성이 커짐

④ 가족·돌봄경제 지원 Supporting Families and the Care Economy

가족 이전은 고령층 웰빙에 여전히 중요하나, 저출산 지속과 다세대 동거 감소로 상대적 비중은 줄어들 전망
가족 기반 지원 체계를 강화·보완할 방안 모색 필요 — 세대 간 동거와 가족 책임을 장려하는 싱가포르 정책이 한 사례
가족 이전의 성별 격차에도 주목 필요 — 남성은 대개 시간 이전의 순수혜자, 여성은 무급 돌봄의 순제공자(국가데이터처 2025)
확대가족 구조가 변하면서 공식 돌봄경제를 강화하는 정책(UN 2025, Donehower 2025)이 성별 불평등 확대를 막는 데 점점 중요해짐

⑤ 자산 활용 촉진 Facilitating Asset Utilization

한국 고령층은 비금융자산, 특히 주택자산의 처분을 꺼림 — 2024년 55세 이상 주택연금(역모기지) 이용률 1.3%(국가데이터처 2025)
제한적인 자산 인출이 '자산은 많고 소득은 적은' 고령층을 중심으로 노인 빈곤 지속에 직접 기여
상속·자가 소유를 둘러싼 문화적 규범이 자산 처분을 억제할 수 있음
주택연금 설계 개선·금융교육 등 안전하고 투명하며 사회적으로 수용 가능한 자산 인출 장치가 큰 재정 비용 없이 노후 재정 안정을 높일 수 있음

12. 원문 구성과 참고문헌Contents · References

원문 구성 (쪽은 원문 본문 인쇄 쪽수)

원문 장·절	원문 쪽	원문 표·그림	이 자료
Abstract	–	–	1절
1. Background	1	그림 1 인구 변천(1쪽) · 표 1 가구 유형(3쪽)	2절
2. Data and Key Assumptions	2	–	3절
3. Results — Determinants of Post-Retirement Financial Resources	5	표 2(6쪽) · 표 3(7쪽)	4절
Financial Resources in Old Age	8	표 4(8쪽) · 그림 2(10쪽) · 표 5(11쪽)	5절
The Role of Labor Income in Old Age	9	표 6·7(11쪽) · 그림 3(12쪽)	6절
Consumption Needs in Old Age	12	표 8·그림 4(13쪽) · 표 9(14쪽) · 그림 5(15쪽)	7절
Sensitivity Analysis	14	표 10(16쪽) · 표 11(17쪽) · 표 12(18쪽)	8절
Financial Preparedness and Well-Being	19	표 13·14(20쪽)	9절
Fiscal Implications of Closing Preparedness Gaps	19	–	10절
4. Discussion and Policy Implications	21	–	11절
References	24	–	12절

원문 그림 5종(인구 변천·밀도 분포)은 이 자료에 싣지 않음 — 원문 PDF 해당 쪽 참고.

참고문헌 (원문 References)

Ehrlich, I. and Z. Liu. 2025. Analyzing the Sources of Older People’s Self Dependency and Overall Financial Wellness in Four Asian Countries and the United States. ADB Economics Working Paper Series. No. 763.
Donehower, G. 2025. Mapping the Unpaid Care Work Economy in Asia. ADB Economics Working Paper Series. No. 777.
Ministry of Data and Statistics(국가데이터처). 2025. https://kosis.kr/eng/ (accessed 1 October 2025).
Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). 2025a. OECD data portal. https://www.oecd.org/en/data.html (accessed 1 October 2025).
OECD. 2025b. Pensions at a Glance.
United Nations. 2025. National Time Transfer Accounts Manual. UN Department of Economic and Social Affairs.
World Economic Forum. 2023. Retirement Age Trends Around the Globe. https://www.weforum.org/

※ 본 자료는 참고용이며, 상세 내용은 원문 보고서를 확인하시기 바랍니다.

자료출처: 아시아개발은행(ADB), 「Assessing Financial Preparedness in Old Age in Asia: Evidence from the Republic of Korea」(ADB Economics Working Paper Series No. 863, 2026. 9.)

원문: https://www.adb.org/publications/financial-preparedness-old-age-asia-republic-korea · DOI http://dx.doi.org/10.22617/WPS260410-2

소개: 국회도서관 국가전략포털 https://nsp.nanet.go.kr/plan/main/detail.do?nationalPlanControlNo=PLAN0000067799

This is an adaptation of an original work titled Assessing Financial Preparedness in Old Age in Asia: Evidence from the Republic of Korea. © ADB. www.adb.org/publications/financial-preparedness-old-age-asia-republic-korea. CC BY 3.0 IGO. 본 자료는 원문의 국문 요약·재구성본으로, ADB의 공식 번역이 아니며 ADB는 이 자료의 내용을 보증하지 않음. 원문의 견해는 저자의 것으로 ADB·이사회·회원국 정부의 견해나 정책과 반드시 일치하지 않음.