경제적 불평등과 상대적 박탈의 심화가 개인의 정신건강에 미치는 부정적 영향이 심각함에도, 기존의 빈곤과 정신건강 간의 관계에 대한 연구는 주로 사회경제적 지위(SES)만을 빈곤의 지표로 삼아 진행되어 왔다. 본 연구는 보다 포괄적인 빈곤 개념인 사회경제적 박탈이 우울에 미치는 영향을 살펴보고, 이에 대한 연령의 조절효과를 검증하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국복지패널 9차년도(2014년)에서 전국 20세 이상 성인 총 13,005명의 자료를 활용하였다. 사회경제적 박탈은 한국복지패널 문항 중 식생활, 주거, 교육, 사회보장, 직업 및 경제상태, 사회적 요건, 건강 및 의료 등 7가지 영역에 대한 22개 문항을 선별한 후 각각에 대한 박탈여부를 측정?합산하여 지수화하였고, 우울은 CESD-11 척도를 사용하였으며 연령은 연속변수로 처리하였다. 사회경제적 박탈과 우울의 관계 및 연령의 조절효과를 검증하기 위해 중다선형회귀분석을 사용하였다. 분석결과, 사회경제적 박탈과 우울 간 정적으로 유의미한 관계가 발견되었고, 이 관계에 대한 연령의 조절효과 역시 정적으로 유의미하게 나타나, 연령이 높을수록 사회경제적 박탈이 우울에 미치는 영향이 증가되는 것으로 파악되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 사회경제적 박탈을 완화할 수 있는 다차원적인 빈곤 정책의 수립과 함께, 사회경제적 박탈이 우울에 미치는 영향에 있어서 연령 변화를 고려한 정책적 및 실천적 개입이 필요함을 제언하였다.;Despite the serious negative effect of deepened economic inequality and relative deprivation on individuals’ mental health, most of the previous studies on poverty and mental health have used socioeconomic status as an indicator of poverty. The purpose of this study is to examine the effect of socioeconomic deprivation, more comprehensive concept of poverty, on depression, and to analyze the moderating effect of age. For this purpose, we used data of 13,005 individuals aged over 20 from the Korean Welfare Panel 9th Wave (2014). Socioeconomic deprivation was indexed by measuring and adding up 22 items regarding 7 areas of nutrition, housing, education, social security, employment and economic status, social requirements, and health and medical care among the KWP questionnaire items; depression was measured by CESD-11, and age was used as a continuous variable. Multiple linear regression analysis was used to examine the relationship between socioeconomic deprivation and depression, and the moderating effect of age. Analysis results show that, there is a significant positive relationship between socioeconomic deprivation and depressive mood, and a statistically significant moderating effect of age between two variables, that is, the effect of socioeconomic deprivation on depressive mood is increasing as the age increases. Based on these findings, it is suggested that policy and practice intervention should be planned considering the age factor, along with developing comprehensive poverty policies to alleviate socioeconomic deprivation.
본 연구에서는 1990년대 이후 18년간의 OECD 26개국 패널 데이터를 활용하여 출산율 고양에 효과적인 정책수단이 무엇인지 검증하였다. 이를 위하여 기존 연구들에서 다루어온 사회정책 외에 정부의 교육책임성을 주요 변수로 활용하였으며, 각 프로그램의 전달형태를 사회서비스와 현금으로 구분하였다. 분석기법으로는 제도 수준의 변수들이 모델이 투입될 때 발생할 수 있는 내생성의 문제를 통제하기 위해 전기 종속변수의 값을 도구변수로 활용하는 System-GMM을 활용하였다. 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 의무교육기간, 정부의 공교육비지출비중 등 정부의 교육책임성이 클수록 출산율이 높아지는 것으로 나타났다. 둘째, 영유아보육(ECEC)은 출산율 고양에 항상 효과적이었으며, 사회적 속성을 통제한 상태에서는 육아휴직지원 역시 효과성을 보였다. 셋째, 노령지출은 출산율에 부적 영향을 미치는 것으로 드러났다. 이는 확정급여 형태의 연금제도 때문으로 추정된다. 넷째, 가족수당이나 주거지출, 여성경제활동참가율, 실업률은 출산율과 유의미한 영향을 드러내지 않았다. 이러한 분석결과는 출산 전후에 단기적으로 주어지는 현금 형태의 수당이나 지원금보다는 영유아 시기 및 청소년기까지의 장기적인 양육비용을 좌우하게 되는 보육과 교육서비스의 확대가 효과적일 것임을 시사한다.;This study analyzed what policy measures could be effective in raising fertility rates using 18 years of panel data on 26 OECD countries focusing on the government’s responsibility for education and social policies through the System-GMM estimation, which is used to correct bias caused by the problem of endogeneity. To capture the precise policy effect, each social policy program is added to the estimate model at the program level and each programs are interpreted by type of expenditure: cash or service. The results shows the government’s responsibility for education and ECEC program have statistically significant positive effect on fertility rate. The effect of cash benefits on maternity leave was also positive after controlling for social conditions. Old-age programs shows negative effect on fertility for presumed long-term effect of the defined benefit pension system. Finally, cash benefits for child-bearing or family allowance are not significant. In order to boost the low fertility rate, policy makers should consider social service programs including education and ECEC, which compensate child care cost in the long-term perspective rather than cash benefit programs whish compensate relatively short-term care cost.
본 연구의 목적은 다년간의 건강검진 및 문진 자료를 이용하여 고혈압 건강위험평가 모형을 개발하기 위한 것이다. 2010년 고혈압 미발생 수검자 11,632명을 대상으로 이들의 2009~2010년 건강행태, 신체계측 및 생화학검사 결과와 같은 건강위험요인 상태변화가 2011~2012년 고혈압 발생에 미치는 영향을 파악하기 위해 로지스틱 회귀분석으로서 고혈압 건강위험평가 모형을 개발하였다. 그 결과, 개발된 고혈압 건강위험 평가 모형을 통해 연령, 가족력, 음주습관 변화, 허리둘레 변화, 혈압 및 중성지방 수치의 변화가 주요 위험요인으로 선별되었다(C-통계량 =0.81[남=0.78, 여=0.87]). 특히 고혈압 전단계(120-139/80-89 mmHg) 수준을 유지하는 경우, 정상 수준을 유지하는 사람에 비해 3-4년 이내 고혈압 발생위험이 16.52배(95% CI, 9.36-29.16) 높았다. 건강행태, 신체계측, 생화학검사의 변화 정도를 위험 요인으로 구성한 고혈압 발생 예측 모형은 환자뿐만 아니라 임상의료인과 보건정책가에게도 유용하게 이용될 수 있을 것이며, 추후 외적 타당도 연구가 수행되어야 할 것이다.;This study aimed to develop a health risk appraisal model for predicting hypertension incidence by using measures based on multi-year (2008-2012) data of individuals who underwent a general health examination. A total of 11,632 subjects with a normal blood pressure in 2010 were enrolled to observe changes of health behavior, anthropometric measurements, and laboratory results from 2009 through 2010 affecting hypertension incidence in 2011-2012. A hypertension risk score model was developed using logistic regression. Also, the C-statistic (95% confidence interval) was used to develop the best-fitting prediction model. Hypertension risk model consisted of age, family history of hypertension, and changes in drinking behavior, visceral obesity, blood pressure level, and triglycerides level (C-statistic=0.81[male=0.78, female=0.87]). The incidence rate of hypertension was positively associated with change (Δ) in blood pressure level, especially sustaining level of prehypertension (odds ratio [95% CI], 16.52 [9.36-29.16]), independently from other risk factors. The health risk model will be helpful for clinicians and policy makers as well as individuals to prevent hypertension.