영국 고연령 사망률 연구 사례 조사(2)

본 보고서는 NLI 연구소에서 2020년에 발간한 “高齢者の死亡率 超高齢層では、死亡率は収束していくのか?“를 참고하여 작성

Ⅲ		고연령 사망률 추정 방법

2. CMI의 고연령 데이터 추정 방법 제안

□ CMI는 2017년 영국 통계청에서 사용하는 방법을 참고하여, 고연령의 데이터를 추정하는 방법을 3단계로 나누어서 제시함

ㅇ 사망률 산출 시 데이터의 신뢰성이 확보되는 연령까지는 원시데이터를 사용하고, 이후에는 국민사망률로 수렴하는 방식을 제안

ㅇ (Step 1) 고연령을 3개의 연령범위로 구분

- (연령범위 A) 특정 포트폴리오(보유계약)의 경험통계를 이용하여 사망률을 산출하는 연령구간

- (연령범위 B) 경험통계가 불충분한 구간으로 국민통계 등 관련 데이터를 이용하여 곡선을 연장

- (연령범위 C) 경험통계 부족 및 국민통계도 부족한 구간으로 사망률 곡선의 형태와 수준에 대한 타당한 견해와 전문가 판단을 고려하여 적용

· 최종연령 설정 및 최종연령의 사망률 산출에 활용

ㅇ (Step 2) 보험통계 포트폴리오가 고연령에서 국민사망률로 수렴 여부 확인

- (1) 경험통계에 기초하여 통계적 신뢰성이 확보되는 구간까지는 사망률 곡선을 산출

- (2) 국민사망률 대비 경험사망률 비율이 1에 가까워질 경우, 초고연령에서 국민사망률로 수렴할 것으로 판단하고, 수렴시킬 연령구간을 설정

- (3) 연령범위 B와 C에 대해서 사망률 곡선을 연장시키고, 수렴 평가를 반영하여 포트폴리오의 고연령 부분이 국민사망률에 가까워지도록 보외를 진행

ㅇ (Step 3) 전체 포트폴리오가 아닌 부분집단의 고연령 사망률 추정 시 전체 집단과 교차되지 않도록 수렴구간 및 보외를 진행하여야 함

- 부분집단은 흡연여부(비흡연자·흡연자), 건강상태(우량체·표준체) 등 위험도가 서로 상이한 집단을 의미하며,

- 위험도에 따라 차등화된 보험료 산출을 위해서 사망률 설정이 필요

□ 이후 CMI는 2018년에 상기의 기존 고연령 사망률 추정 방법 중 아래 사항을 개선한 보외법을 제시하였으며, 이를 HAMWP* 보외법으로 명명함

* High Age Mortality Working Party(고연령사망률조사위원회)

ㅇ 기존에 인구조사 자료로 산출하는 구간이 90세였으나, 인구조사 자료에 대한 의존도를 낮추고자 85세로 구간을 축소

ㅇ 입력데이터의 생년월일 및 사망시점을 보정하는 방식을 정교화

- 입력 사망데이터의 연령을 역년도(CY) 기준 연령 정의로 변환하는 방법을 정교화하여 불균일한 출생 및 사망 분포를 균등화

3. 고연령 데이터 추정방법 실무 적용사례

□ CMI는 고연령 데이터 추정 방법을 보험사용 연금사망률에 최초로 적용

ㅇ 영국의 연금제도 중 하나인 확정급여형 자기관리형 개인연금(SAPS*)의 2009~2016년 데이터를 바탕으로 작성된 생명표에 적용

* SAPS : Self-Administered Pension Schemes

ㅇ SAPS 생명표는 전체생명표와 연금액별 생명표*로 구분되어 있으며, 생명표간 역전 방지를 고려하여 적용

* 연간 연금수령액 기준으로 생명표를 구분, 연금수령액이 높을수록 사망률이 낮음

□ 또한, 정기보험 데이터를 이용하여 정기보험 사망률에 HAMWP 보외법을 적용하여 고연령 사망률 확장 가능 여부를 검토

ㅇ 성별과 흡연여부에 따라 68세, 72세, 75세 총 3가지 보외 연령을 설정하여 각각 검토하였으나,

ㅇ 고연령에서 생명표간 충분한 수렴과 보외 연령 전후로 사망률 곡선의 연속성을 만족시키는 수렴 계수를 찾지 못함

4. 영국 연금제도의 고연령 데이터 분석 사례

□ 영국 연금제도의 전체 데이터(2009~2016)로 산출한 사망률은 고연령에서 하락하는 모습을 보임

<남자>	<여자>

* ELT : 영국 통계청에서 발표하는 웨일즈&잉글랜드 인구사망률
PML/PFL : 건수기준 사망률, PMA/PFA : 금액기준 사망률

ㅇ 고연령에서 발생하는 사망률의 하락이 실제로 발생하는지 검토하기 위해서 신뢰성 높은 데이터 집합이 필요

- 연령 증가에 따라 사망률이 증가한다는 기존의 연구결과를 고려하면 위와 같은 하락 현상의 원인은 데이터 오류에 기인한 것으로 예상

□ CMI는 고연령 사망률 분석을 위해 연금사업자에게 데이터 요청 및 데이터 관리 절차에 관한 설문 실시

ㅇ 18개의 연금제도의 데이터를 수집하였고, 그 중 8개의 연금제도는 데이터 관리 절차에 대한 설문*에도 응답

* 데이터 추적 방법, 사망 기록 시점 등

□ 수집된 18개의 연금제도 데이터를 이용하여 3종류의 연금수급자 유형별*로 고연령 부분의 사망률을 분석

* 남성 가입자, 여성 가입자, 여성 피부양자

ㅇ 사망률이 지속적으로 상승하는 경우 외에도 사망률이 연령이 경과하면서 하락하는 결과가 도출되는 등 랜덤성이 강한 모습을 나타냄

ㅇ 수집된 데이터 중 품질이 확보된 데이터로만 제한하여 분석한 결과, 전체 데이터 집단보다 적합한 사망률의 형태를 보임

<남자>	<여자>

* Full : 2009∼2016년도 전체 데이터 집단
Restricted : 사망 보고 지연 오류를 제거하기 위해 최종년도 제외 집단

ㅇ 즉, 사망률의 하락은 고연령 데이터가 갖고 있는 연령 표기 오류 및 사망 보고 지연 등 데이터 오류 측면에 기인한 것으로 분석됨

- 생존자 편향(Survival bias)*로도 발생할 수 있으나, 인구사망률이 최고연령까지 감소하지 않으므로 이에 대한 가능성은 낮음

* 병이 심한 사람은 모두 사망하고, 심하지 않은 사람만 연구대상에 포함되어 생기는 Bias의 일종

Ⅳ		시사점

□ 사망률 산출 모형별로 고연령 부분에서 다른 특성을 보이기 때문에 국내 실정에 맞는 사망률 산출 모형에 대한 연구를 활발히 진행할 필요가 있음

ㅇ CMI 연구 내용에 따르면 고연령 부분의 사망률은 지수함수 형태가 아닌 사망률의 상승속도가 감소하는 모습을 보이기도 함

ㅇ 지수함수 형태가 아닌 다른 사망률 모형(예. KT 방식 모형)의 활용 및 이용 가능한 국내 데이터를 활용하여 적합도를 판단하는 등 고연령 산출 모형에 대한 분석을 수행할 필요

□ 이를 위해, 보험회사들의 사망률 산출기법에 대한 활발한 논의 및 신뢰성 있는 데이터에 대한 적극적인 공유가 필요한 시점임