ㅇ단순한 연령별 비교(Cross-sectional)는 '같은 시점'에 사는 '다른 세대'를 비교하는 것이라, **"나이가 들어서 불행한 것인지" 아니면 "그 세대가 유독 불행한 삶을 살아온 것인지"**를 구분하지 못하는 한계
ㅇ**한국노동패널(KLIPS)**이나 한국복지패널(KoWePS) 같은 방대한 추적 데이터를 활용한 코호트(Cohort) 분석 연구들이 존재
ㅇ결론: 같은 사람을 평생 추적했을 때 한국인의 행복도는 L자가 아닌 'U자형'으로 회복되거나 심지어 상승하는 경향. 우리가 알고 있는 '불행한 노년'은 착시 현상일 가능성이 높다
1. 스냅샷(횡단면) vs. 추적조사(종단면)의 결정적 차이
가장 대표적인 연구인 KDI와 서울대학교의 패널 데이터 분석 결과
2. 왜 이런 반전이 일어나는가? (APC 분석 결과)
전문가들은 이 현상을 '연령(Age)-시기(Period)-코호트(Cohort)' 효과로 분해하여 설명
① 코호트 효과 (세대 차이): "어린 시절이 너무 달랐다"
현재 7080 세대가 불행해 보이는 이유는 **'전쟁과 빈곤을 겪은 세대'**이기 때문
연구 결과: KDI 연구(Wang et al.)에 따르면, 한국은 나중에 태어난 세대일수록 기본 행복 베이스라인이 높다.
의미: 현재의 30대가 70대가 되었을 때는 지금의 70대보다 훨씬 행복할 가능성이 높다
② 순수 연령 효과 (나이의 힘): "나이 듦은 축복"
소득이나 건강 같은 외부 조건을 통제하고 '나이 먹는 것' 자체의 효과만 발라내면, 한국인도 서구 선진국처럼 중년의 위기를 지나 노년기에 다시 행복해지는 경향
소득과 건강 변수를 통제하면 행복도는 40~50대에 바닥을 찍고 다시 올라가는 U자형 곡선
나이가 들수록 기대치를 현실에 맞게 조정하고, 작은 것에도 감사하는 '적응 기제'가 작동
3. 왜 현실의 한국 노인은 불행한가?
압도적인 '빈곤'과 '건강 악화' 때문
경제적으로 안정된 은퇴자 그룹만 따로 추적하면, 서구 선진국처럼 은퇴 후 행복도가 급상승