본 연구는 세계보건기구(WHO)의 생명표 자료를 활용하여 1990~2011년 기간에 걸쳐 우리나라와 OECD 국가들의 기대수명과 개인 간 생존기간 불평등이 어떠한 양상으로 전개되어 왔는가를 경험적으로 분석하였다. 세계보건기구의 생명표 자료 분석 결과는 한국 사회가 지난 20여 년 동안 기대수명에서 괄목할 만한 상승을 경험한 동시에 지니계수로 측정된 생존기간에서의 개인 간 불평등 또한 크게 감소하였음을 보여 주었다. 한국 사회가 지난 20여 년에 걸쳐 경험한 것과 유사하게 다른 OECD 국가들 또한 기대수명이 높을수록 생존기간에서의 개인 간 불평등은 감소하는 패턴을 보여 주었다. 기대수명과 생존기간 불평등 측면에서 한국 사회의 상대적 성과를 살펴보면 우리나라의 기대수명 상승과 개인 간 생존기간에서의 불평등 감소 속도는 다른 OECD 국가들에 비해 상대적으로 매우 빨랐던 것으로 분석되고 있다(특히, 여성). 그러나 일본과 같은 저사망률 국가처럼 한국 사회 또한 노년기 이전의 사망률이 크게 낮아짐에 따라 향후 기대수명의 추가적인 상승은 대체로 노년기의 사망률 감소를 통해 이루어질 개연성이 높으며, 결과적으로 과거와 같은 추세로 생존기간 불평등의 지속적인 하락을 기대하기는 쉽지 않을 것임을 시사하고 있다.;Using the mortality database from the World Health Organization(WHO), this study analyzes the patterns and evolution of life expectancy and inter-individual life span inequality in South Korea for the period 1990-2011. This study also investigates life expectancy and inter-individual lifetime disparity patterns across OECD countries. The data indicate that South Korea showed a remarkable increase in life expectancy while life span inequality, measured by Gini coefficients, dropped significantly over the past 20 years. This study also observes a similar negative association between life expectancy and life disparity among other OECD countries. In terms of relative performance in life expectancy and length of life inequality, South Korea outperformed most OECD countries over the past 20 years (especially, female). However, a further decline in life span inequality may slow down in the future since age patterns of mortality in South Korea follow those of low-mortality countries such as Japan.
복지는 ‘공짜 점심’이라는 식의 주장은 복지라는 정책적 결정이 기회비용의 관점에서 정부의 재정건전성을 저해하고 경제성장에 있어서도 부정적이라는 것이다. 이 연구는 2010년도 우리나라의 ‘사회계정행렬’(social accounting matrix)의 작성과 ‘승수분해’ 및 ‘구조경로분석’을 통해 복지정책이 어떻게 국민경제 각 부문의 소득증가를 유발하고 또한 계층별 소득분배 개선에 영향을 미치는지를 보여준다. 첫째, 저소득 가계에 대한 정부의 직접이전지출은 소득불균형을 개선시키나, 생산의 관점에서 볼 때 기회비용을 수반한다고 할 수 있다. 둘째, 보건의료?사회복지 부문에 대한 외생적 주입이 창출하는 모든 기본 파급경로는 대부분 가계 소득으로 전달되기 이전에 요소간 부가가치의 분배를 통해 요소수요 (노동 및 자본)에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이는 가계소득의 중요 수입원인 임금문제의 해결 없이 보건사회복지 부문에 대한 투자만으로는 분배 및 총량 측면 모두에서 가계소득의 개선이 어려울 것임을 의미한다. 셋째, 보건의료·사회복지 부문에의 투자가 다른 생산활동부문에 대한 투자에 비해 가계소득을 더 많이 증가시키는 것으로 나타났으며, 이들 부문에 대한 투자는 다른 경제활동부문에 비해 가계소득 재분배에도 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 복지는 공짜 점심이 아니다. 우리가 관심을 두어야 하는 것은 복지지출이 소득불균형 해소에 제대로 기여하고 있는가 하는 점이다.;The argument that “social welfare is a free lunch” implies that welfare damages fiscal sustainability of government and hinders economic growth. Using a ‘social accounting matrix’ (SAM) associated with the fixed-price multiplier decomposition and structural path analysis, we figured out the effects of welfare policy on the income and redistribution. First, it is shown that the direct government transfer to the low-income households does improve income inequality, while the investment of same amount of money to the production activities produces more income. That is, in terms of production activities, there is an opportunity cost in transfers to the low-income households. Second, if the injection occurs in social welfare sectors as production activities, elementary paths originating with that activity would affect factor demand before the influence is transmitted to the households. This implies the importance of primary income associated with wage, when improving household income. Third, the investment on production sectors such as health and medical services and social welfare service increases more household income and, at the same time, improves income redistribution, relative to the investment on other production sectors. Social welfare is “not” a free lunch. We should focus our concern on whether the welfare expenditure contributes to the improvement of income inequality.
This study demonstrates that elderly poverty can be caused not only by the lack of income among the elderly but also by non-economic factors such as separation from children, elderly divorce, and other related factors. There are several types of elderly households, but it was found that household separation occurred the most in type 1 (elderly/child generation). In the process of the separation of elderly households, the number of households increased by 5.4% from 2009 to 2020, while household current income decreased by 8.2% and the number of household members decreased by 0.25 persons. From 2009 to 2020, the Gini Coefficient change value for the elderly households was estimated to be —0.022 points, and the Gini Coefficient change value for the combined effect and segregation effect of elderly households was estimated to be –0.091 points and 0.069 points, respectively. During the same period, the change in the value of the elderly poverty rate was estimated to be –7.4% points, the combined effect was –32.1% points, and the segregation effect was 24.6% points, respectively. The analysis of the Gini Coefficient and the poverty rate for the elderly found that the overall inequality and poverty rate of elderly households decreased over time, but the negative segregation effect on inequality and poverty rate continued to increase. This analysis suggests that even if income levels continue to increase (by combined effect), inequality and poverty among the elderly may still increase. Therefore, this study suggests that it is necessary to promote a mixture of family policy and income policy in order to become an effective retirement income security policy.
본 연구는 노인빈곤, 사회불평등 문제가 노후소득 부족 외에 자녀 분가, 황혼이혼 등 가구분화와 같은 비경제적 요인에서 유발될 수 있음을 실증하고 있다. 노인가구는 2유형(노인부부세대)이 많지만 1유형(노인/자녀세대)에서 가구분화가 가장 많이 발생하는 것으로 나타났다. 이러한 노인가구의 분화 과정에서 분석기간(2009~2020년) 동안 가구 수는 5.4% 증가한 반면, 가구경상소득은 8.2% 감소하고, 가구원 수는 0.25명 감소하는 것으로 나타났다. 노인가구의 분화가 발생하는 2009~2020년 동안 노인가구 지니계수는 0.022p 감소하였고, 이 중 소득효과로 0.091p 감소되고 분화효과로 0.069p 증가한 것으로 추정되었다. 동 기간 노인빈곤율은 –7.4%p 감소되고, 이는 소득효과로 –32.1%p, 분화효과로 24.6%p 증가하는 것으로 추정되었다. 지니계수 및 노인빈곤율 분석에서 볼 때 시간이 지날수록 전체적인 노인가구의 불평등과 빈곤율은 감소 추세였지만, 불평등과 빈곤율 개선에 부정적인 분화효과는 시간이 지남에 따라 지속적으로 증가하는 것으로 분석되었다. 이를 통해 볼 때 소득 수준에는 변화가 없거나 일정한 소득 증가에도 불구하고 불평등 및 노인빈곤율은 증가할 수 있는데, 이 경우 가구분화 효과를 간과하게 되면 노인빈곤율 정책에 있어 과도한 소득 정책만 요구할 수 있다. 이러한 점에서 효과적인 노후소득보장 정책이 되기 위해서는 소득 정책 외 가족 정책의 병행이 필요함을 시사한다.
This study examines spatial accessibility to outpatient healthcare institutions, focusing on type 2 diabetes. Using health insurance claims data from 2015 to 2019 and ArcGIS Pro 3.0.2, the distances between the residential areas of diabetes patients and care facilities were calculated. The two-step floating catchment area (2SFCA) method, which incorporates distance decay, was applied to measure accessibility to both all healthcare institutions and primary care institutions, resulting in average indices of 13.92 and 11.93, respectively. To evaluate inequalities in spatial accessibility, the Gini coefficient was calculated. While year-to-year variations in the Gini coefficient were minimal, significant disparities were observed across provinces. The results showed higher accessibility in Seoul and Daejeon compared to Gangwon and Gyeongbuk. At the district level (si, gun, gu), the average accessibility index was highest in Seongdong-gu, Gangnam-gu, and Jung-gu in Seoul, and lowest in ‘gun' areas, such as Hoengseong-gun in Gangwon, Hwasun-gun in Jeonnam, and Cheongsong-gun in Gyeongbuk. A total of about 20 towns and villages had an accessibility index of 0 for diabetes care institutions. An index of 0 indicates that diabetes patients lack access to healthcare services within a critical travel time of 30 minutes. This study underscores the need to address regional inequalities in outpatient care and offers valuable evidence to support the equitable allocation of healthcare resources.
본 연구는 외래 진료 중심의 의료기관 공간적 접근성 지수를 측정하고 나아가 지역 간 격차가 존재하는지 확인하고자 하였다. 대표적인 만성질환 중 하나인 제2형 당뇨병을 대상으로 2015-2019년 건강보험공단 청구자료를 활용하였다. ArcGIS Pro 3.0.2를 이용하여 당뇨병 환자의 거주지역과 당뇨병 진료기관 간 거리를 산출하고, 거리 조락을 고려한 Two-Step Floating Catchment Area 방법을 활용하여 당뇨병 진료기관의 공간적 접근성을 분석하였다. 공간적 접근성 지수는 당뇨병 전체 진료기관과 일차 진료기관으로 구분하였고, 공간적 접근성 불평등 측정을 위해서 지니계수를 산출하였다. 분석 결과, 5개년 평균 공간적 접근성 지수는 전체기관 13.92명, 일차기관 11.93명이었다. 연도별 지니계수의 변화는 큰 차이가 없었지만, 시도별 지니계수의 차이는 유의미하게 존재하였다. 시도별 5개년 평균 진료기관의 공간적 접근성은 서울, 대전이 상대적으로 높은 반면, 강원, 경북은 낮았다. 시군구의 평균 공간적 접근성 지수는 서울 성동구, 강남구, 중구에서 높은 반면, 강원 횡성군, 전남 화순군, 경북 청송군 등 ‘군’ 지역에서 낮았다. 당뇨병 진료기관의 공간적 접근성 지수가 0인 읍면동 지역이 20여 개 나타났다. 이는 당뇨병 환자가 임계 이동시간 30분 이내에 의료서비스를 받기 어려움을 의미한다. 본 연구는 응급·중증의료 중심의 접근성 논의를 넘어, 만성질환 관리를 위한 외래진료에서도 지역 간 의료기관 공간적 접근성 격차가 존재함을 실증적으로 확인하였다는 점에 의의가 있으며, 이는 외래진료 중심의 적정한 보건의료자원 배치를 위한 기초 자료로 활용할 수 있다.